天津市社区建成环境对居民休闲性体力活动影响研究*

李 泽 赵晓敏

0 引言

体力活动强度不足已经成为健康城市发展的制约因素[1]，缺乏体育锻炼是导致死亡率上升、心血管疾病、高血压、Ⅱ型糖尿病和乳腺癌等的主要因素[2]。2008年，世界卫生组织（WHO）提出了“健康的社会模型”，从五个层面定义了社会意义上的健康。其中，城市物质空间被证明是对居民健康有影响的五个层面的因素之一[3]。社区环境是居民日常活动的主要场所，研究社区建成环境与居民休闲性体力活动之间的关系对促进居民日常锻炼有重要的意义。如何通过积极的社区环境规划，使居民能够得到一定程度的体育锻炼是当前社区规划的一项重要任务。

体力活动指“任何由骨骼肌收缩引起的导致能量消耗的身体运动”[4]。休闲性体力活动（Leisure Time Pysical Activity）是指居民在闲暇时间进行的体力活动[5]，主要包括休闲性步行（Leisure Time Walking）和中高强度休闲性体力活动（Physical Activity Moderate and Vigorous intensity）。中等强度休闲性体力活包括快速行走、跳交谊舞、打保龄球，乒乓球和羽毛球等活动，高等强度休闲性体力活动包括有氧健身、跑步、快速骑车、游泳，及足球篮球类等活动。社会生态学指出个人活动受到个人因素、社会因素和环境因素的共同影响。其中，个人因素包括知识、态度、自我认知、技能和其他个人属性；社会因素包括人际交往、组织、社区、政策等因素；环境因素包括公共空间、道路交通、设施布局、环境特征等[6]。

社区建成环境即指社区范围内人为建设的建筑物和场所，以及那些可以通过政策、人为行为改变的物理环境[7]。对于影响体力活动的建成环境要素，汉迪（Handy）等指出建成环境应从密度、土地混合利用、街道连通性、街道尺度和美学5个层面进行评价[7]；布朗森（Brownson）总结建成环境变量为：土地使用、交通、美学和安全4个方面[8]；尤因（Ewing）和塞韦多（Cervero）提出了目前广泛应用的“5D模型”，即密度（density）、多样性（diversity）、设计（design）、目的地可达性（destination accessibility）和公交换乘距离（distance to transit）[9]。通过研究学者对影响体力活动的建成环境要素的总结，可以看出体力活动不仅受到密度、道路连通性和土地利用等中观建成环境的影响，而且还受到居民对微观感知环境的影响如美学感知和安全感知。在已有社区建成环境与体力活动的研究中，中观建成环境通常基于地理系统信息（GIS）进行测度，可测得密度、道路连通性、混合土地利用、可达性、步行空间连续性等相关指标，微观环境感知通常采用对社区环境步行性量表打分或者使用问卷的方式进行评估[10]，涉及指标包含可达性、基础设施、安全性和美学等内容。然而通过打分及填写问卷的方式获得环境品质感知具有较强的主观性，不同的人反映的结果不同，容易形成误差。

已有研究表明，图像数据可以较好地反映出居民对建成环境的主观感受，是较为可靠的方法[11]，在一定程度上消除了主观评价的不客观性。近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，基于图像的数据分析得以深入应用，为人本视角环境感知的客观测度提供了新的机遇。语义分割模型（High-Resolution Net，HRNet）（图1）由微软亚洲研究院和中科大[12]于2019年提出，其通过多分辨率表征之间的信息交换以同时提升高分辨率和低分辨率特征图的表征能力，并且在多个公开数据集上展现了较高的精度。利用HRNet可以对社区环境进行分割识别，其目的是为了在图片中的每个像素打上分类标签，可以识别出道路、人行道、建筑物、墙、围栏、栏杆、交通灯、交通标志、植被、地形、天空、人、骑手、车、卡车、公共汽车、火车、摩托车和自行车19个类别。唐婧娴，龙瀛[11]基于图像数据，对街道空间进行数据分析，以绿视率、街道开敞度、界面围合度等指标来反映街道的品质。廖岑岑[13]基于图像数据分析，以绿色视觉指数和天空可视指数反映空间舒适性，以车辆干扰指数和交通标识指数反映步行安全性，以色彩氛围指数和辛普森指数反映空间色彩丰富性来探讨城市活力。图像数据的识别对于反映社区中居民主观感受的建成环境在人本尺度的城市设计中具有重要的指导意义[14]。

综上，已有社区建成环境对休闲性体力活动的影响研究中，首先在影响要素的选取上，要么只考虑中观建成环境，要么只考虑微观环境感知，较少有研究同时考虑中观建成环境和微观环境感知对休闲性体力活动的影响；其次，对于微观环境感知的测度主要基于步行环境量表进行，较少有研究在社区尺度讨论基于人本视角的图像数据和休闲性体力活动之间的关系；最后，已有研究中对于休闲性体力活动指标多以整体休闲性体力活动水平表示，但是不同类型的休闲性体力活动对建成环境的偏好可能也会有所差异，目前还较少研究针对不同强度的休闲性体力活动水平进行分析。基于以上分析，本文以天津市社区为研究对象，通过构建中观建成环境、微观视觉感知及居民个人和社会信息等多层次指标，探讨哪些因素可以促进居民散步水平、中等体力活动水平和高等体力活动水平，为提高居民锻炼水平和我国健康社区规划提供参考。

1 研究设计

1.1 研究对象

本文选取天津市作为案例地。天津是典型的暖温带半湿润大陆季风型气候，其独特的气候特征会对居民的外出活动造成一定的影响，因此研究天津地区社区环境对居民日常休闲活动的影响有着重要意义。通过相关文献查阅及走访调查，选取天津市宾水东里、宾水西里、宾水南里、碧华里、天华里、安华里、第六田园北区、半岛蓝湾和半岛豪庭9个社区作为研究对象（表1），9个社区均经天津市统一规划设计、发展成熟，具有一定的代表性。调查对象为每个社区居住半年以上的18—65岁居民。

表1 社区基本情况Tab.1 basic information of community

1.2 研究数据

1.2.1 问卷数据

调查问卷分为两部分，第一部分调查内容是居民个人社会信息，第二部分是根据国际体力活动问卷改编的居民休闲性体力活动问卷[15]。每个小区随机发放100份问卷，共计900份。为确保数据的真实性与准确性，对回收的问卷进行筛查，参照已有研究对体力活动数据的清洗原则[16]，对各项体力活动数据做如下清理：第一，以人均每天8 h睡眠时间计算，将1天内体力活动总时间大于16 h的样本剔除；每次活动时间小于10 min的记为0；第二，规定每天的任一活动每天时间超过3 h后，按照3 h计入，即每周最多为21 h，超过21 h按照21 h计算。此外，对个人信息填写不完善或者体力活动数据有任何遗漏、异常的数据进行剔除。最终本次调研获得有效问卷总计851份，回收率为94.56%。

第一，居民个人社会信息采集。个人层面包括性别、年龄、受教育程度、收入、婚姻状况、健康状况和心理压力7项指标，社会层面包括组织影响和活动陪伴2项指标。居民个人及社会信息统计如表2所示：

表2 个人社会信息统计结果Tab.2 statistical results of personal and social information

第二，休闲性体力活动数据采集。体力活动的测度方法包括主观测度和客观测度两种，主观测度方法主要有国际体力活动专家组设计的国际体力活动量表（International Physical Activity Questionnaire，IPAQ）和全球体力活动量表（Global Physical Activity Questionnaire）。这两种量表适用性较广泛，已经经过世界多个国家和地区的信度和效度检验[17]，是目前应用最广泛的量表。通过体力活动量表可以较为全面地反映体力活动的真实情况，可适用的人群年龄在16—65岁之间。客观测度主要借助通过心率法、双水标法、间接热量测定法和传感器法等仪器进行[18]。主观测度方法具备操作简便、适用于大样本研究等优点；客观测度方法具有精确度高，可全程记录身体活动等优点，然而通常由于仪器成本很高、而不适用于大样本研究。因此针对本文的数据情况，将采用国际体力活动量表对社区居民的休闲性体力活动进行测度。

国际体力活动量表（IPAQ）可以测度居民在一周内参与的工作、家务、交通及休闲四个类型低强度体力活动、中等强度体力活动以及高强度体力活动的频率和每次活动持续的时间，其中休闲娱乐部分可被单独用于测量受试者的休闲体力活动[19]。体力活动强度通过WHO《身体活动IPAQ数据处理与分析指南》中的代谢当量（Metabolic Equivalent of Task, MET）对不同的体力活动进行赋值。其中，步行赋值3.3 MET，中等强度的休闲性体力活动赋值4 MET，高等强度的休闲性体力活动赋值8 MET，各社区三种休闲性体力活动的强度计算结果如图2所示。

1.2.2 建成环境数据

通过整理既有文献，基于科学性及可操作性原则，结合本次研究尺度，本文将道路连通性和土地利用视为中观尺度的建成环境，将人本视角感知的环境视为微观视觉感知。其中，在中观建成环境层面，以道路线密度、交叉口密度、步行空间连续性3项指标反映社区的道路连通性；兴趣点密度可以反映出社区土地利用混合度，因此将采用社区周围的设施点密度、购物娱乐休闲密度和健身设施密度3项指标反映社区的便利性。在微观视觉感知层面，以绿视率、天空开敞度、围合度和辛普森指数4项指标反映社区的舒适性；以机动车占比和监视度2项指标反映出社区安全性，各变量计算方法如表3所示。

表3 建成环境测度指标Tab.3 built environment measure index

道路连通性数据通过现场踏勘结合卫星影像获取社区的道路数据并基于GIS进行计算。便利性指标主要通过爬取高德地图兴趣点（Points of Interest，POI）并基于GIS分析，缓冲区范围参考弗兰克（Frank）等人采用的1 km范围为缓冲区的标准[20]。环境舒适性和安全性指标获取，首先要对各社区进行拍照进行图片数据采集，以此作为数据来源，采样点布置方法根据社区的道路系统、绿地系统、开放空间分别布置[21]。采用HUAWEI P30手机拍摄，成像高度1.6 m，大约为成人视线高度，照片分辨率为3 648×2 736，在每个采样点上沿着水平方向进行拍照，获得照片数据后对整体照片进行筛选修正，保证获取的照片可以看到最多的环境要素。在获得照片数据后，采用HRNet语义分割模型对图像进行分割，并识别出天空、绿植、行人和车辆等要素，并基于上述表格中公式计算出相关指标，以图3给出的宾水东里社区识别结果为例。

1.3 分析方法

多元线性回归分析是一种来寻找变量之间的关系的统计方法，其主要目的是分析多个自变量和因变量之间的相关性[22]。本文目的旨在寻找能促进居民休闲性体力活动水平的社区建成环境因子，因此采用多元线性回归分析方法是合适的。多元回归模型表达公式为：

其中，Y为因变量，Xn为第n个解释变量，ε为随机误差，β0为所有解释变量为0时因变量的预测值，β1，β2，β3，…是偏回归系数，反映自变量的影响程度。在进行正式的多元线性回归分析之前需要考虑解释变量之间的共线性问题，否则将产生误差。

2 实证发现

本文首先对自变量建成环境进行相关性分析以检验是否存在共线性问题，在确定自变量之间存在共线性问题之后，采用逐步回归的方法剔除共线性强的自变量，并将保留的建成环境作为自变量与休闲性体力活动进行多元线性回归分析。在多元线性回归分析中，以建成环境作为自变量，个人社会信息作为控制变量，以散步强度、中等体力活动强度和高等体力活动强度作为因变量展开分析，三个模型调整后R2分别为0.434、0.309、0.359，模型拟合效果较好，方程P值均为0.000，均通过检验，模型回归如表4所示。

表4 三类休闲性体力活动影响因素回归模型系数Tab.4 regression model coefficients of influencing factors of the three types of recreational physical activity

2.1 个人社会要素对三类休闲性体力活动的影响

上述结果表明：第一，个人层面要素中年龄与居民散步强度、中等体力活动强度呈正相关，原因可能是年龄增加后，居民处理工作事务的时间减少，从而有更多的时间投入到休闲性体力活动当中；第二，男性与居民散步强度呈正相关，男性的散步强度相对女性较多，这可能是由于通常女性需要处理家庭任务而没有过多闲暇时间进行散步造成的；第三，月收入与散步强度呈负相关，说明收入低的居民更喜欢散步，可能是因为低收入居民的体力活动一般发生在工作场所或者往返通勤路上，而高收入居民则可能自主参与健身活动[1]；第四，已婚居民与中等体力活动强度呈正相关，中等体力活动如打羽毛球、跳广场舞等通常是群体活动较多，已婚居民通常在家人的陪伴下，可能更容易进行中等体力活动；第五，受教育水平与居民高等体力活动强度呈正相关，受教育水平高的人通常对自己有着更高的要求，比如健康、减肥等；第六，心理压力与三项休闲性体力活动均呈负相关，心理压力大会导致个人整体情绪低落，因而态度消极不愿意进行休闲活动。

社会层面中活动陪同与居民散步强度和中等体力活动强度呈正相关，通常人们更喜欢有家人及朋友的陪伴外出散步，家人提醒及朋友支持对居民休闲性体力活动有重要的促进作用[17]；加入组织与居民的中等体力活动强度和高等体力活动强度呈负相关，说明居民加入组织后的高等体力活动强度反而变低，原因可能是高等体力活动对个人体质、意志力都有较大的需求，很多居民可能在加入组织后形成心理安慰，反而实际行动变少了。

2.2 建成环境对三类休闲性体力活动的影响

道路连通性层面中，步行空间连续性与散步强度呈正相关，与高等体力活动强度呈负相关。本文的步行空间连续性以社区中的断头路的个数表达，当社区中断头路多的时候可能为居民提供了一定的聚集空间，从而社交属性促进着居民进行散步；而高等体力活动多是居民自身有着较为强烈的锻炼动机，因此可能会更加偏爱不被打断的道路而顺利完成目标；道路线密度与散步强度呈正相关，而与高等体力活动强度呈负相关，说明道路密度高，不利于居民散步，但是却可以促进居民进行高等体力活动，这可能是因为道路系统密集而变得复杂，居民联想到机动车过多而引发对道路安全的担忧减少了出行[23]。而居民的高等体力活动通常包括慢跑、游泳、健身、篮球、足球等体育活动项目，例如慢跑则需要线性空间的支撑，因此高道路线密度为居民提供了充足的活动空间，从而增加了积极性。

环境舒适性层面中，绿视率与散步强度呈正相关。绿视率指人视野中自然绿色景象所占视野面积的比例[24]，是指人们直接在视觉上感觉到的三维空间水平上的绿化条件。环境心理学指出，绿色植物可以对人的大脑产生积极的刺激，提供舒适感[25]。因此人们处于绿色环境当中时，心情更加愉悦，进而促进休闲性散步。

环境安全性层面中，监视度与高等体力活动强度呈正相关。根据马斯洛的需求层次理论，安全是人的需求中的第二需求，当安全需求不能被满足时，就不会产生更高级次的需求，如自我实现的需求[26]，当人们感到环境安全时，人们才更愿意利用休闲时间进行锻炼[16]。根据简雅各布斯提到的“街道眼”概念，可知当公共空间中有人“监视”的时候，想要犯罪的人就会受到约束，因此空间更加安全；机动车占比与散步强度呈负相关，过多停放的车辆既占用了居民步行道路空间，又造成了不安全的社区氛围，随意停放的机动车及行驶中的机动车无论在外在和心理上都会给人不安全感而使居民产生抵触情绪从而不愿意出行。

3 结语

本文以天津市9个社区为例，从中观建成环境、微观视觉感知、个人及社会层面，利用多元线性回归模型探讨了对居民散步强度、中等体力活动强度、高等体力活动强度的影响关系。

研究发现，居民的个人属性及社会属性，均会影响到居民的休闲性体力活动水平，因此社会应健全体育政策，普及全民健身理念，鼓励居民的健康活动。同时社区也应加强管理，构建良好的社区邻里氛围，为居民提供一个良好的健康环境。建成环境中，在中观建成环境层面，以往研究中，城市设计提倡“窄路密网”以及步行空间连续，但是在本文研究结果中，道路密度高却会降低居民的散步强度，而社区中的断头路多反而促进散步强度的提高。因此，在健康导向下，社区道路线密度和步行空间连续性的合理密度应该继续深入探讨，寻找促进居民体力活动的数值区间。在微观视觉感知层面，绿视率与散步强度呈正相关，监视度与高等体力活动强度呈正相关，机动车占比与散步强度呈负相关。可见微观视觉层面也会对居民的休闲性体力活动产生一定的影响，因此在社区规划中，应关注人本视角的环境建设，比如可以增加社区的立体绿化、绿化植物配置及绿化形态等，对社区停车问题多加管理，打造吸引人外出的环境等。不同的建成环境对不同类型的休闲性体力活动有着不同的影响，而三项休闲性体力活动均可以在一定程度上影响居民的健康。不同的社区条件和居民个人喜好的差异，社区应根据实际情况建设社区环境，使居民可以有条件的选取适合的体力活动类型，从而促进居民健康水平的提升。

在本文研究中，还存在一定的不足。一方面，本研究采用的国际体力活动量表虽然在已有研究中通过了信度检验，但是由于受访者主观理解的偏差，而造成数据收集不准确进而影响研究结果的科学性。未来应利用更加客观的测度手段，如将加速度计与GPS结合，可以准确观察活动的时空特征，从而提高研究的准确性。另一方面，本文只研究了建成环境与休闲性体力活动间的相关性，无法确定建成环境特征与居民休闲性体力活动之间的因果关系，未来应加强各因子影响机制的研究，从而探寻各因子是怎样通过社会、心理的相互作用并最终影响居民的休闲性体力活动的。