LandscUrbanPlan|如何为"幸福城市"规划

Landsc Urban Plan | 如何为"幸福城市"规划城市绿地？ 从头顶到眼睛水平的绿色暴露指标的证据 城市绿地（UGSs）对人类健康的益处已被广泛记录。尽管如此，很少有研究纳入多维UGS暴露指标，并且对于不同指标的有效性知之甚少，这些指标应该优先作为基于自然的改善心理健康的解决方案。本研究旨在调查各种UGS暴露指标与居民表达幸福感（EH）之间的关联，并确定中国南京（一个拥有950万居民的特大城市）指标的优先级。研究区域被划分为500m×500m网格，利用自然语言处理（NLP）检索了330,000个来自社交媒体（新浪微博）的地理标记帖子进行情感分析。我们开发了一个系统的UGS暴露框架，使用卫星，土地复盖和街景数据，包括17个指标的组成和配置在架空水平，以及街道绿色空间能见度和感知质量在眼睛水平。使用回归模型和似然比检验来检查各种UGS指标与EH之间的关联，并确定指标的优先级。结果表明，UGS规模最有可能促进居民的EH，其次是周边地区的整体绿色度，UGS汇总，感知质量和街道绿地的可见度。这项研究还发现，头顶水平（overhead-level）指标可能比眼睛水平（eye-level）指标更有效地提高居民的EH，尽管两种观点都显示出与EH的显着关联。这些研究结果为以健康为导向的景观和城市规划提供了宝贵的见解，以促进"幸福城市"的发展，特别是在低收入和中等收入国家的低绿色资源环境中。 本研究旨在调查各种UGS暴露指标与居民EH之间的关联，并确定ugs暴露指标在预测健康结果中的优先级。 本研究中对UGS暴露的评估涉及对总共17个指标的系统评估，包括架空水平的组成和配置，以及眼睛水平的街道绿地可见性和感知质量。 EH是使用基于新浪微博的情感分析技术测量的，新浪微博是中国最大的开放社交平台. 我们假设UGS组成和配置指标与居民的EH显着相关，街道绿地可见性和感知质量也是如此。 由于围绕这个问题的证据有限，没有提出关于不同暴露指标的优先级的假设。 我们预期测试这些假设所产生的结果，以帮助确定促进居民健康的关键UGS干预指标，解决更好地理解规划和设计策略的迫切需要，这些策略可以最大限度地提高健康效益，并有助于创建"快乐城市"，特别是在LMICs的低绿色资源环境中。