LA热点评述 | 黄邓楷：促进健康行为的关键——绿色人居环境

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促进健康行为的关键——绿色人居环境

黄邓楷

男 / 博士 / 深圳大学建筑与城市规划学院助理教授 / 研究方向为体力活动与健康环境评价 / 2024年4期专题学术主持人之一

截至2021年，全球城镇人口占比高达56%，而这一数字预计于2050年攀升至68%^[1]。城市化的加速减少了公众亲近自然的机会。近年来，针对日益稀缺的城市绿地的健康绩效评估逐渐成为流行病学新兴领域的焦点。理清绿化暴露与健康的联系有利于为规划师和景园师制定促进健康的环境优化策略提供指导。

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绿化暴露影响健康的途径及其相互作用

城市绿地的规模和设施丰富度千差万别，其对公众健康的影响也不尽相同。常用的绿化暴露指标包括绿地可达性、绿地空间密度、人均绿地占比、归一化植被指数、街景绿视率、绿地连接度和破碎化程度等^[2]。绿化暴露指标的选取差异可能是造成绿地的健康绩效实证结果分歧的潜在原因。因此，亟须量化并对比各类绿化暴露指标的健康绩效，同时考虑绿地访问频率、持续时间、体验质量、体验类型（偶然观看或有目的体验）等因素对健康的相对贡献。

基于“生理-心理-社会”的多维视角，解释绿化环境暴露对公众健康的作用途径可以归纳为减少伤害（如改善空气污染、降低噪声水平、缓解热岛效应）、恢复能力（如自然的疗愈作用、注意力恢复、缓解精神压力）、培养能力（如促进体力活动和提升社会凝聚力）三方面^[3]（图1）。值得注意的是，公众健康对绿地资源也存在一定的反馈作用，例如当城市绿地被视为促进健康的重要资源时，居民往往会努力优化或保护附近的绿地资源。

1 绿色空间积极影响健康结果的三个途径^[3]

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测度绿化环境暴露的地理范围界定方法

物理环境的地理定义是建成环境与公共健康关系研究的重要内容。整合3S技术（包括GIS、GPRS和RS方法）为居民的绿化环境暴露测度提供了新的研究范式：GPRS轨迹描绘出居民高时空分辨率的活动空间，RS数据有助于量化绿色空间的分布情况，GIS技术有助于测量基于个体移动性的绿色空间情况^[4]。未来实证研究有必要建立一种基于整合3S技术的社区定义工具，结合个体流动性特征，建立基于特定个体活动的动态暴露模型，进而提高居民环境暴露量化的准确度。此外，基于深度学习的生物视觉模拟被应用于提取居民心率、热舒适等参数，相关技术为促进居民健康行为研究提供数据支持^[5]。涵盖手机信令、自发地理信息等时空大数据提供了精细化、大尺度的城市空间及个体行为信息，有利于开展空间环境的健康绩效评估，并为健康型城市规划提供科学依据^[6]。

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绿化暴露如何影响健康：基于自然实验证据

系统综述能证实城市绿地与公众健康之间的正相关性，但基于横截面数据的实证结果难以充分认识绿化暴露与健康的因果机制。居民根据自身意愿挑选居住环境，容易造成自我选择偏差问题，因此难以确定绿化暴露与健康绩效的因果关系。纵向证据表明维护不善的环境不会对居民心理健康造成消极影响，但积极的环境干预措施有利于提升居民心理健康水平^[7]。因此，后续研究有必要利用纵向数据，构建科学合理的绿化暴露健康绩效评估框架体系，检验城市绿化暴露干预措施的实施效果。

参考文献：

[1] 联合国人居署.2022世界城市状况报告[R].肯尼亚：联合国人居署，2022.

[2] HUANG D K, TIAN M, YUAN L. Do Objective and Subjective Traffic-Related Pollution, Physical Activity and Nature Exposure Affect Mental Wellbeing? Evidence from Shenzhen, China[J]. Science of the Total Environment, 2023, 869: 161819.

[3] MARKEVYCH I, SCHOIERER J, HARTIG T, et al. Exploring Pathways Linking Greenspace to Health: Theoretical and Methodological Guidance[J]. Environmental Research, 2017, 158, 301-317.

[4] LIU Y, KWAN M-P, YU C D. The Uncertain Geographic Context Problem (UGCoP) in Measuring People’s Exposure to Green Space Using the Integrated 3S Approach[J], Urban Forestry & Urban Greening, 2023, 85: 127972.

[5] WANG J Q, JIANG L F, YU H H, et al. Computer Vision to Advance the Sensing and Control of Built Environment Towards Occupant-Centric Sustainable Development: A Critical Review[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2024, 192: 114165.

[6] KONG L Q, LIU Z F, WU J G. A systematic Review of Big Data-Based Urban Sustainability Research: State-of-the-Science and Future Directions[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 273: 123142.

[7] WANG R Y, BROWNING M H, KEE F, et al. Exploring Mechanistic Pathways Linking Urban Green and Blue Space to Mental Wellbeing Before and After Urban Regeneration of a Greenway: Evidence from the Connswater Community Greenway, Belfast, UK[J]. Landscape and Urban Planning, 2023, 235: 104739.

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完整深度阅读请参看《风景园林》2024年4期

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微信编辑 刘芝若

微信校对 李清清

审核 曹娟

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