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生態城市都市設計項目篩選

第五章 生態城市都市設計審議項目體系建構

第二節 生態城市都市設計項目篩選

一、項目篩選的方法

都市設計審議結合生態城市概念之研究

第五章 生態城市都市設計審議項目體系建構 為使生態城市都市設計審議項目之完整性與適當性,本研究應用模糊德 爾菲法專家問卷篩選審議項目,藉由專家、學者專業的判斷與見解進行分析 篩選,以建立整合性的審議架構。

(一)模糊德爾菲法

模糊德爾菲法是由Murray、Pipinon及Gigch(1985)結合模糊理論,改 正傳統模糊德爾菲法的缺失所提出的,後續有許多模糊德爾菲法之研究,其 中Ishikawa(1993)等人利用累積次數分配與模糊積分的觀念,將專家之意 見整合成模糊數之過程主要方法;陳昭宏(2001)利用「雙三角模糊數」整 合專家認知改善傳統德爾菲法僅能50%資料之缺失。在參考其它相關領域中 使用模糊德爾菲法之研究,本研究認為鄭滄濱於2001年修改自陳昭宏之模糊 德爾菲法,提出之模糊德爾菲法利用「雙三角模糊數」將專家認知整合,以 求取專家共識重要程度值Gi ,相較一般單三角模糊數求幾何平均值,該法較 具客觀性。

本研究採取之步驟包括建立審議項目集;蒐集專家群策意見;利用模糊 德爾菲法進行統計,訂立門檻篩選審議項目。以下茲本研究方法說明:

1.建立審議項目集

依據研究目的廣泛蒐集生態都市及都市設計相關文獻,彙整出相關審 議項目。

2.蒐集群體意見

利用專家問卷方式,請各領域的專家學者對審議項目進行評分,再彙 整專家群體意見,取得專家群體對各審議項目之評值。

3.應用模糊德爾菲法篩選審議項目

依據鄭滄濱(2001)之模糊德爾菲法,其所建立之應用步驟操作說明 如下:

(1)經每位專家個別對每一個評估項目,所給予之可能區間數值,該區間 數值之「最小值」表此專家對該評估項目量化分數的「最保守認知值」; 而此區間數值之「最大值」就表示此專家對該評估項目量化分數的「最 樂觀認知值」。

(2)對每一項評估項目

i

,分別統計全體專家之「最保守認知值」與「最樂

都市設計審議結合生態城市概念之研究

觀認知值」,並將落於「2倍標準差」以外之極端值予以剔除,再分別 計算出未被剔除而剩餘之「最保守認知值」中的最小值CLi、幾何平均 值CMi、最大值CUi,及「最樂觀認知值」中的最小值OLi、幾何平均值OMi、 最大值OUi

(3)分別建立由步驟二所計算出的每一個評估項目

i

之「最保守認知」的三 角模糊數Ci=(CLi,CMi,CUi)及「最樂觀認知」之三角模糊數Oi=(OLi, OMi,OUi),如圖5-2所示。

μÃ(

x

) 1 隸 屬 度

CLi

CMi

CUi

OLi

OMi

OUi

模糊關係之灰色地帶

認知值

圖5-2 最保守與最樂觀認知之三角模糊數圖

(資料來源:鄭滄濱,2001)

(4)檢驗專家之意見是否已達到共識,可藉由下述方式判斷之:

․若兩三角模糊數無重疊現象亦即(CUi≦OLi),則表示各專家之意見區 間值具有共識區段,且意見趨於此共識區段範圍內,故令此評估項目 i之「共識重要程度值」Gi等於CMi與OMi之算術平均值。

CMi

+OMi

(5-1) Gi= 2

․若兩三角模糊數有重疊現象亦即(CUi>OLi),且模糊關係之灰色地帶 Zi=CUi-CMi小於專家對該評估項目「樂觀認知的幾何平均值」與「保 守認知的幾何平均值」之區間範圍Mi=OMi-CMi,則表示各專家之意見 區間值雖無共識區段,但給予極端值意見的兩位專家,並沒有與其他 專家之意見相差過大而導致意見分歧發散。因此,令此評估項目

i

「共識重要程度值Gi」等於對兩三角模糊數之模糊關係做交集(min)

運算所得之模糊集合,再求出該模糊集合具有最大隸屬度值的量化分

第五章 生態城市都市設計審議項目體系建構 數。

(5-2)

Fi={∫min﹛C

x

i(xj)-Oi(xj)﹜dx}

(5-3)

Gi={xj |maxμ (xFi j)}

․若兩三角模糊數有重疊現象亦即(CUi

>OLi

),且模糊關係之灰色地帶 Zi=CUi-OMi大於專家對該評估項目「樂觀認知的幾何平均值」與「保 守認知的幾何平均值」之區間範圍Mi=OMi-CMi,則表示各專家之意見 區間值既無共識區段,且給予極端值意見的兩位專家與其他的專家之 意見相差過大導致意見分歧發散。

(二)問卷設計

模糊德爾菲問卷的內容分為三個部分,說明如下:

1.基本資料

包括性別、年齡、主修領域及專業年資;其中主要專長填寫-1,次專 長填寫-2。

2.填寫說明

說明問卷填寫方式並以範例說明,使受測者易於瞭解答卷方式,以節 省作答時間,掌握問卷時效。

3.審議項目釋義及填寫

經由文獻彙整後之審議項目以圖示說明項目因子層級關係,問卷內容 主要針對審議項目之重要性程度及重要性程度範圍進行填寫,並將各審議 項目定義作精確的說明,以供受測者判斷時填寫,各項說明如下表所示:

(1)重要性程度『最佳值』:評估此因子之重要性程度,並請填入您個人認 為此項目重要性的最佳值。

(2)重要性程度範圍:評估此項目重要性程度之可接受範圍,並請填入您個 人認為此項目之可接受的最大值與最小值。

權數:

0 1 3 5 7 9 10

非常不重要 比較不重要 不重 普通 重要 比較重要 非常重要

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重要性程度分數(0-10)

審議項目 可接受的最小值 (0-10)

您的專家值 (0-10)

可接受的最大值 (0-10) 1 ( ) ( ) ( ) 2 ( ) ( ) ( ) 3 ( ) ( ) ( )

(三)問卷調查計畫

1.調查方式與問卷回收

為確保問卷能確實送達專家手中,將採取郵局掛號方式附上限時回郵信 封或直接遞交方式;本問卷於 97 年 8 月 18 日寄出,其間並透過電話聯繫以 確定問卷是否送達及促請專家學者及早回卷。問卷回收時間預計於資料寄出 後約 14 個工作天進行資料回收作業。

2.問卷對象

本研究以目前台灣地區已施行都市設計審議制度之都市為範圍,就都市 規模劃分為都會型、區域型及地方型,並挑選北、中、南等各地區不同層級 之都市設計相關領域專家學者為問卷受訪對象。大致就問卷調查之縣市政府 公務人員、學者及建築投資商等產官學界相關領域之專業人員;受訪者領域 包括都市規劃、都市設計、景觀設計、景觀生態、環境規劃與社會等六大類 群。

3.模糊德爾菲專家問卷

本研究以模糊德爾菲專家問卷(附錄五)篩選評估因子,且篩選方式為 設定門檻值及相關係數檢定,依此進行模糊德爾菲專家問卷評估因子的檢 測,以淘汰重要性較低的因子及相關性較高之評估因子。

二、模糊德爾菲專家問卷結果分析 (一)問卷收情形

本問卷受訪者包括都市規劃、都市設計、景觀設計、景觀生態、環境規

第五章 生態城市都市設計審議項目體系建構

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第五章 生態城市都市設計審議項目體系建構 (三)相關性檢定

利用Pearson相關係數求取評估因子之線性關係,判斷評估因子是否具相 關性,相關係數ρxy介於-1 與 1 之間,當ρxy=1 時表因子間完全正相關,即兩 者變動之方向相同,反之,當ρxy=-1 時表因子間完全負相關,當ρxy=0 時表 是完全無相關;其評估因子之相關性檢測整理於附錄六。該檢定主要是將相 關係數過高之兩評估因子刪除其一,由於相關係數ρxy是介於-1 至 1 之間,且 ρxy大於.8 時具高度相關性,故本研究將相關係數區間定為-.8 至.8 作為篩選 因子之標準。

由相關性矩陣表中可發現生態復原之評估項目中「植栽生態」與「植栽 種類」之相關係數ρxy=.82,兩者間具高度相關性,考量「植栽種類」之專 家共識值Gi低於「植栽生態」,故將「植栽種類」之因子予以刪除。

(四)生態城市都市設計審議項目體系之篩選結果

經由模糊德爾菲專家問卷及相關性檢定後,分別於第一階段刪除5個因子 分別「入口意象」、「離街裝卸場」、「公眾的空橋、地下道」、「招牌」、「圍牆 高度與透空率」,於第二階段刪除1個因子,刪除因子為「植栽種類」,總計共 刪除6個評估因子。

結果顯示第一層級舒適之第二層級「土地及建築使用」項目之評估因子 有2個,分別為人均綠地、開放空間地下開挖規模;「交通服務」項目之評估 因子有4個,分別為動線合理性、自行車路網及無障礙空間等;「開放空間」

項目之評估因子有4個,分別為地區紋理、行塑街廓特色及文化資產保存等;

第一層級永續之第二層級「能量高效」項目之評估因子有6個,分別為避免炫 光、最低維護計畫及民眾參與制度等,「物質循環」項目之評估因子有5個,

分別為綠色建材、綠色能源的使用及食物等,「生態復原」項目之評估因子有 12個分別為植栽生態、綠覆率及屋頂花園等;第一層級健康之第二層級「水 資源保育」項目之評估因子有5個,分別為雨水處理、節水處理及保水處理等,

「污染降低」項目之評估因子有3個,分別為生態測算、二氧化碳排放量增減 平衡及污染與淨化平衡,合計41個評估項目(圖5-2)。

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第五章 生態城市都市設計審議項目體系建構 (五)因素分析

依據專家座談會中(詳附錄九),與會專家考量各因子間屬性之關連性,

建議因子架構應再做適當之調整,故本研究採以因素分析法重新整合因子的 層級組合,該法特性乃利用資料矩陣找出因子間的結構,除強化各層級因子 間的關聯性與共同性外,亦可達到資料簡化及摘要之目標。

過程中,本研究依據專家座談會建議後考量其因子之間該屬性相似,重 新檢核各層級間之因子,發現原水資源保育層級之雨水處理、污水處理、中 水處理及節水處理四個項目,均屬水資源再利用的類型,故將上述四個因子 整合為「水資源處理」,以達審議項目精簡之目的。

本研究茲利用因素分析所得之資料矩陣重新調整架構之整體性,其相關

本研究茲利用因素分析所得之資料矩陣重新調整架構之整體性,其相關