LA专题 | 自发地理信息支持下建成环境与移动型体力活动相关性荟萃分析 | 黄邓楷 刘烨 周佩玲

/ 文章信息 /

自发地理信息支持下建成环境与移动型体力活动相关性荟萃分析

Meta-analysis on Associations Between the Built Environment and Mobile Physical Activity Using Volunteered Geographic Information

黄邓楷  刘烨  周佩玲*

全文刊登于《风景园林》2024年4期12-20页

/ 文章亮点 /

1、针对基于自发地理信息的城市建成环境与移动型体力活动关联研究进行荟萃分析，发现自然环境、建成环境、社会环境及主观感知环境均与移动型体力活动存在一致的显著相关关系，其关联程度因体力活动类型而异。

2、自然环境中，归一化植被指数、绿化空间密度等自上而下的绿化水平与各类体力活动的正相关性最强。

3、建成环境中，道路密度也与移动型体力活动存在一致的显著正相关关系，而便利设施的供给、人行道宽度仅对步行活动有积极的促进作用；除骑行活动外，居住用地密度对步行、跑步及一般体力活动都有显著的正向联系。

/作者简介 /

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

刘烨

女 / 哈尔滨工业大学（深圳）建筑学院在读硕士研究生 / 研究方向为健康地理

周佩玲

女 / 博士 / 哈尔滨工业大学（深圳）建筑学院副教授 / 研究方向为健康地理、健康城市与疗愈景观

/ 文章精华阅读 /

自发地理信息支持下建成环境与移动型体力活动相关性荟萃分析

Meta-analysis on Associations Between the Built Environment and Mobile Physical Activity Using Volunteered Geographic Information

作者写作心得

摘要：【目的】掌握体力活动与建成环境特征的关联对主动干预公众健康具有重大意义。【方法】为系统地验证建成环境的移动型体力活动使用效能，根据自发地理信息、体力活动、环境特征等关键词从Web of Science等数据库筛选出31篇描述统计汇报完整的学术论文，对文章信息、样本基本信息、研究分析方法、因变量和自变量信息等内容进行系统梳理，在此基础上对论文结果进行量化荟萃分析。【结果】自然环境、建成环境、社会环境及主观感知环境均与移动型体力活动存在一致的显著相关关系，关联程度因体力活动类型而异。自然环境中，归一化植被指数、绿化空间密度等自上而下的绿化水平与各类体力活动的正相关性最强；建成环境中，道路密度也与移动型体力活动存在一致的显著正相关关系，而便利设施的供给、人行道宽度仅对步行活动有积极的促进作用；除骑行活动外，居住用地密度与步行、跑步及一般体力活动都有显著的正相关关系。【结论】大批量、多尺度、高精度的体力活动自发地理信息有助于研究者客观掌握城市街区体力活动的分布，比较不同建成环境在多种时空尺度下的体力活动访问模式及使用效能，进而构建街区环境特征与体力活动适宜性的关联性模型；基于荟萃分析的发现为城市规划者和政策制定者优化和新建体力活动干预设施提供了使用效能预测的经验模型，有助于更科学合理地建设促进健康行为的人居环境。

关键词：城乡空间规划；大数据；自发地理信息；荟萃分析；弹性值

1 研究背景

如何建设体力活动需求导向的城市街区环境是实施“健康中国”战略的重要议题。系统地解析城市街区环境与移动型体力活动的相关性日益迫切，且具有重要的价值和意义。

1.1  城市街区建成环境对移动型体力活动的影响

根据萨利斯（Sallis）的社会生态健康促进模型，街区建成环境对移动型体力活动行为的影响主要体现在建成环境、社会环境、社会经济属性三方面（图1）。

1 建成环境中体力活动效能的影响因素

1.2  自发地理信息为建成环境体力活动使用效能评价提供新的可能

自发地理信息（volunteered geographic information, VGI）具有获取成本低、用户自主生成、地理定位准确的优势，研究者可以结合大样本的空间数据与其他地理信息对个人的行为和经历进行联合分析，进而更为直接与全面地反映个体体力活动的路径选择偏好，VGI逐渐在健康环境领域得到广泛应用。

1.3  建成环境与体力活动关系的研究综述不足

首先，已有综述大多是针对以个体为研究单元的调查研究，其结论较难反映移动型体力活动的建成环境选择偏好。其次，现有综述却鲜少将基于自发地理信息的城市建成环境与体力活动关联研究纳入文献梳理范畴。

2 研究方法

2.1  荟萃分析法

荟萃分析（meta-analysis，又称元分析）指在文献分析中合并统计同类研究结果，并对研究效应量进行量化分析的系统评价方法。本研究的荟萃分析方法严格遵循Saelens和Handy的荟萃分析方法，已有研究证明了该方法的科学性与可靠性。

2.2  文献检索与筛查

文献检索过程将关键词分为三大类：自发地理信息，体力活动类型，环境特征，进行交叉组合检索。最终筛选出31篇文献作为本研究的量化分析样本（图2）。

2 文献检索、筛查与排除流程

2.3  文献数据统计

笔者对筛选出的31篇文献编制了详细的文献信息数据库（表1）。

表1  31篇样本文献的数据详情

2.4  弹性值计算

弹性（elasticity）原为经济学术语，只要两个变量存在函数关系，便可用弹性来表示因变量受自变量变化影响的敏感程度。例如，假设人口密度每增加1%，城市公园的体力活动使用效能提高0.3%，那么弹性值为0.3。建成环境因素弹性值计算方式见表2。

表2  不同回归模型下的弹性值计算式

3 研究结果

3.1  各项环境因素对跑步活动的影响效应对比

影响跑步行为的各项环境因素中^①（表3），天空视域因子的弹性值最大，为0.058，即当天空视域因子增加1%时，跑步活动将增加0.058%；公交站点密度的弹性值次之，为0.016；其他环境因子的弹性值相对较少，低于0.005。

表3  影响跑步活动的建成环境因素的加权平均弹性值

3.2  街区各类建成环境因素对移动型体力活动行为的影响

街区各类建成环境因素与移动型体力活动行为的关联程度见表4。

表4  街区各类环境因素与各类体力活动的相关程度

4  讨论与结论

4.1  建成环境与移动型体力活动的关联

自然环境与移动型体力活动的相关性也进一步证实了城市绿地系统对居民健康的积极作用，例如，增加绿地暴露水平和体力活动量对于肌肉改善有显著作用。城市绿地可通过减轻环境污染、提升环境质量等中介作用来促进体力活动积极性。因此，后续研究可进一步对“自然环境—X—体力活动”的影响机制进行探讨，明确自然环境影响体力活动的中介效应。

交通环境中，公交站点密度、道路密度、人行道密度等影响可达性的交通环境指标均与各类移动型体力活动存在一致的显著正相关关系。移动型体力活动的空间范围与城市道路网络高度复合，因此完善的交通基础设施能显著激发体力活动意愿，例如高品质的步行空间是促进步行、减少机动车依赖、鼓励健康出行的必要条件，便捷的公共交通有利于鼓励体力活动和积极出行。

土地利用与建筑环境中，土地混合利用程度、居住用地密度、开放空间密度、卫生间数量等均与移动型体力活动具有一致的显著正相关关系。此外，高人口密度的街区基础设施较为完善，更有利于促进居民的步行活动。

主观感知环境方面，安全感知水平较高的环境与跑步活动具有一致的显著正相关关系，说明环境安全感知越高，居民的跑步意愿越强。

4.2  VGI的贡献与限制

VGI对建成环境与体力活动相关性研究的主要贡献在于可比较多种时空尺度下不同建成环境的体力活动访问模式及使用效能，其缺陷是数据来源及样本代表性仍受到质疑。

未来可利用不同时期的自发地理信息，对移动型体力活动的时空分异及其与建成环境因素的关联展开纵向研究，分析不同城市发展阶段各类型建成环境因素对体力活动的影响，进而更科学合理地建设促进健康行为的人居环境。

注释：

① 由于部分文献没有汇报样本量或自变量与因变量的描述性统计结果，影响步行、骑行活动的环境因素无法满足计算加权平均弹性值的条件。因此，本研究仅汇报跑步活动的结果。

图片来源：

文中图表均由作者绘制。

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/ 引用链接 /

引用本文：黄邓楷，刘烨，周佩玲.自发地理信息支持下建成环境与移动型体力活动相关性荟萃分析[J].风景园林，2024，31（4）：12-20. doi: 10.3724/j.fjyl.202310140464.

Citation: HUANG D K, LIU Y, ZHOU P L. Meta-analysis on Associations Between the Built Environment and Mobile Physical Activity Using Volunteered Geographic Information[J]. Landscape Architecture, 2024, 31(4): 12-20. doi: 10.3724/j.fjyl.202310140464.

文章链接：http://www.lalavision.com/cn/article/doi/10.3724/j.fjyl.202310140464

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文章编辑 李清清

微信编辑 刘芝若

微信校对 李清清

审核 曹娟

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