【学术动态】在评估建成环境与步行出行关联中的地理区域：不同度量方法与模型设计的比较| 区域和城市空间发展（王兰）

本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。今天推送的是“区域和城市空间发展”专栏的国外学术资讯与文献推介（专栏编辑：王兰）

在评估建成环境与步行出行关联中的地理区域：不同度量方法与模型设计的比较

来源：TRIBBY C P. Geographic regions for assessing built environmentalcorrelates with walking trips: a comparison using different metrics and modeldesigns[J]. Place & Health, 2017(45): 1-9.

越来越多的研究表明，建成环境能对居民出行活动产生积极的影响。但是，很少有研究关注地理区域在分析建成环境和出行活动之间的关系方面所起的作用。本文通过对步行与环境分析模型的评价，探讨地理区域的选择问题。为了研究不同地理区域在分析建成环境与步行行为之间联系的作用，作者选择了分析建成环境方法中常用的两种地理区域作为研究对象：自我界定的邻里街区和步行活动空间。“自我界定的邻里街区”是由研究范围内的当地居民在地图上绘制出他们认为的邻里街区范围；“步行活动空间”则是由居民日常出行的GPS位置点数据为中心创建200m的缓冲区形成的地面范围。

研究第一部分从面积、形状和重叠部分等方面，分析两种地理区域的空间差异。根据配对T检测模型分析结果发现：对于个人来说，步行活动空间明显比自定义邻里街区面积更小；而在形态指数上并没有明显差异。根据两年的分析，两种地理区在规模上的变化不大；自我界定邻里的形态指数没有明显变化，但是步行活动空间的形态指数有显著变化，居民出行的步行活动空间轨迹变得更加紧凑。

研究第二部分选取了两种不同的建成环境评价方法：审计数据和感性数据。审计数据主要是对建成环境特征的描述，感性数据侧重居民对建成环境的感知体验。作者分析了在不同的环境衡量方法下，地理区域在分析建成环境与步行活动关系中的作用。其目的是研究特定的环境评价方法下，哪一种空间地理单元能够更好地描述邻里步行出行活动。在基于审计数据的分析下，对于步行活动空间来说，居住密度对居民出行次数有显著影响，密度越高，步行出行次数越少。而对于自定义街区来说，居住密度与交通安全性与步行出行呈现正相关关系，人行道可达性与步行出行却呈现负相关关系。由于步行活动空间模型的R方高于自定义街区，因此在审计数据的统计下，步行活动空间的模型能够更好地描述建成环境与步行出行之间的关联。在感性数据的衡量角度下，自我界定街区的模型也同样有一些具有统计学意义的影响变量，如目的地多样性、街道可达性、吸引力与治安等。

在研究的第三部分，作者通过2011年与2012年的数据变化，研究同一空间地理单元的环境变化与步行活动之间的关系，对比在第二部分中横向跨地区的研究方法，从而探讨不同的研究方法对分析建成环境与步行出行关系性的影响。在审计数据统计标准下，步行活动空间与自定义街区模型适合程度相同（R方相同），但是步行活动空间的回归模型中并没有明显有意义的变量。而在感性数据统计标准下，交通安全性具有统计学意义。那么对于自我界定的邻里街区来说，无论环境评价方式如何都存在与步行活动有显著关联性的变量（街道吸引力与交通安全性）。由此可见，在跨时间纬度的分析框架中，不论审计还是感性数据，自我界定的邻里街区比步行活动空间更加适合描述建成环境与步行活动的关联。

总体而言，本研究发现居民自我界定的邻里范围在面积上要比他们日常的步行活动空间大的多。建成环境与步行出行的联系会因地理空间单元类型、环境评价方法和研究框架而有所不同。这表明，对于感性数据和审计数据这两种不同的环境评价方法，应该选择相应更加合适的地理单元作为研究对象。研究者在分析环境特征与出行行为时需要将环境评价工具的本质作为研究背景来考虑。评价工具的选择取决于研究设计：在跨地区的横向研究中，审计数据方法更适用于步行活动空间；在时间维度的纵向研究中，自我界定的邻里街区可能更加适合分析建成环境与步行出行的关系。

（供稿：周楷宸）

本文为《城市规划学刊》原创文章 

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