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大鵬灣風景區遊憩魅力分析與發展策略

為了解決pine tree silhouette的問題，作者陳仁德 這樣論述：

大鵬灣為臺灣西南沿海最大的囊狀潟湖，於1992年經交通部觀光局評定為國家級風景特定區，並於1997年正式成立大鵬灣國家風景區管理處，並以大鵬灣為開發主體的風景區，2000年併入小琉球風景區。大鵬灣觀光資源豐富，但成立二十餘年，歷經投注各項開發建設後，遊客人數始終無法明顯增長，相較於其他國家風景區觀光客人數明顯落後。本研究動機基於此原因，試圖分析大鵬灣環境景觀魅力所在，並以提出相應的策略供開發管理單位參酌為目的。本研究分三階段進行，第一階段為魅力因子分析，以評價構造法透過深入訪談十位對地方事務高涉入的在地人士深度訪談，歸納各項魅力因子，轉化成問卷題項並對外來遊客進行問卷調查，共成功訪問到285

名遊客。魅力因子經歸納萃取出建築外觀、環境美感、交通便利、機能需求及遊憩價值等五大構面及24項魅力因子具體事項，並交叉比對一般及專業背景之遊客具顯著性之具體魅力因子，計有環境裝置的視覺美感、園區愉悅的聽覺感受、優質的遊憩親水空間、洋溢藝術感的海洋元素、豐富的自然生態環境、分布充足的停車空間、交通運輸與接駁可及性便利、符合人體工學之設施及令人親切感與感動服務態度等九項。第二階段為景觀偏好調查，根據色彩理論及碎形理論進行美質評估，分析景觀點位照片色彩屬性、色彩意象及色彩複雜度，進行問卷調查，分析各景觀點之意象評值，分別以十組色彩意象詞彙做為調查選項，驗證不同景觀色彩組成對色彩意象有顯著正向影響。研

究結果顯示高明度與高彩度之黃藍色、偏綠色系，對於大鵬灣的景觀產生明亮、清新、新鮮與清涼等意象比較顯著。分析景觀點之色彩複雜度對景觀偏好之影響驗證不同景觀複雜度對景觀偏好有顯著影響。研究結果顯示，碎形維度與景觀偏好為顯著負相關，當景觀照片之複雜情形，即其碎形維度值越高時，景觀複雜度越高。分析景觀美質之水視率及綠視率與各項感知因子之關係曲線，結果顯示水視率與生動性及自然性呈現較高之正相關，與封閉性呈現負相關；綠視率與自然性高相關，與生動性、和諧性負相關。從景觀魅力因子訪談，歸納出魅力要項及景觀偏好色彩調查成果，經社會網絡中心性分析，連結關係項次由多到寡的景觀點排序依次前五名：青洲濱海遊憩區、濱灣公

園、國際休閒特區、落日灣、鵬灣跨海大橋，代表遊客偏好的景觀點與魅力因子之間的緊密關聯程度。第三階段針對大鵬灣現有發展觀光之環境資源，內外部因素與正負面要素以SWOT分析其優勢為得天獨厚的地理環境、輻輳地帶、交通運輸、產業興盛及豐富觀光資源。劣勢為灣域內農漁業廢污水排入、水質惡化，停車空間、親水空間、綠化及園區標示不足。機會為受中央與地方的高度重視、地理優勢及自然資源。威脅為發展磁吸排擠、經濟不景氣、腹地狹小及發展平衡考驗等。

惠蓀林場森林景觀型態美質評估之研究

為了解決pine tree silhouette的問題，作者劉景元 這樣論述：

本研究的目的在探討惠蓀林場(Huisun Forest Area)森林景觀型態的美質偏好與影響森林景觀美質的相關因子，透過景觀指數(landscape index)的應用來解釋景觀美質偏好的現象，並以此建構森林景觀的評估模式。本研究共發放450份問卷，回收435份問卷，有效問卷411份。由有效問卷分析得知，心性狀態中有7項變項對景觀美質達顯著影響，此7項變項為性別、年齡、喜歡惠蓀林場程度、愉快程度、瞭解森林經營程度、門票價格、服務滿意度等。愉快經驗變項對景觀美質達顯著影響且成正相關。景觀認知變項對景觀美質達顯著影響且成正相關。心性狀態中8項變項對景觀認知達顯著影響，此8變項為年齡、教育程度、

喜歡惠蓀林場程度、愉快程度、瞭解森林經營方法、知道惠蓀林場資訊、服務滿意度、喜歡森林景觀元素等。心性狀態中9項變項對愉快經驗達顯著影響，此9項變項為年齡、教育程度、職業、喜歡惠蓀林場程度、愉快程度、瞭解森林經營方法、到惠蓀林場動機、門票價格、服務滿意度等。景觀認知變項對愉快經驗達顯著影響且成正相關。景觀美質照片部份，在森林景觀類型中，以人工林及草皮景觀SBE值(scenic beauty estimation, SBE)為68.94最高；在景觀元素中，以水體多SBE值(scenic beauty estimation, SBE)為63.02最高；在景觀距離中，以距離最遠的人工林及草皮景觀美質最

高。景觀指數中的碎形維度(fractal dimension)與景觀美質偏好有關，其關係屬於三次方程式模式，在碎形維度值(fractal dimension)約為1.56時，其景觀美質為最高。碎形維度(fractal dimension)與景觀類型、景觀元素成負相關模式。在景觀指數的運用中，使用灰階法(gray scale method)計算之多樣性指數值(diversity index)比使用網格法(box Counting method)及邊長法(area-perimeter method)來得低，但在均勻度指數(evenness index)與碎形維度指數(fractal dimensi

on)上則反而來的高，使用網格法(box Counting method)與邊長法(area-perimeter method)在多樣性指數(diversity index)及均勻度指數(evenness index)差異不太，但在碎形維度(fractal dimension)上則以網格法(box Counting method)所得值最高。景觀美質預測模式以心性狀態、愉快經驗、景觀認知等因子進行多元迴歸分析，得出之標準化的迴歸方程式為 Y=0.305X1+0.158X2+0.152X3+0.138X4 (Y=景觀美質；X1=愉快經驗；X2=服務滿意度；X3=森林景觀內在認知；X4=森林景觀外

在認知)，此模式可以預測景觀美質的變異量為24.9%。而以碎形維度預測景觀美質之標準化迴歸方程式為Y=-44.7X+44.331X^3，(Y=景觀美質；X=碎形維度網格法值)，此模式可以預測景觀美質的變異量為37.9%。