摘要
方法：采用2017年第三次广州市官方住户出行调查数据，结合腾讯街景图片。使用Hurdle模型和广义加性混合模型（GAMMs），我们研究了街景建筑环境与老年人主动出行模式（即频率和持续时间）之间的非线性关系。这些模型控制了社区层面的建筑环境属性和个人层面的特征。
结果：路面比例和街道障碍物在一定范围内对老年人主动出行持续时间有负向影响，但在此范围之外，负相关不再成立。在一定范围内，街道安全、绿化、活力与老年人主动出行持续时间呈正相关。街道设计对主动出行的可能性产生了积极影响。年龄友好型街景建筑环境属性与70-79岁老年人发生主动出行的可能性有更强的关系，对60-69岁老年人主动出行持续时间的影响更大。值得注意的是，街道绿化对80岁及以上老年人的主动出行频率和持续时间都有积极影响。
结论：结果表明，6种街景建筑环境特征与老年人主动出行模式之间存在显著的非线性关联。这项研究为构建老年友好型街景建筑环境提供了启示。
01
引言
保持足够的身体活动对更好的老龄化至关重要。老年人的身体活动已被证明对健康有广泛的益处，如减少疾病、增强功能能力和改善心理健康。事实上，全球约31%的人口存在身体活动不足的问题，尤其是在老年人口中。老年人平均每天花费超过9.4小时进行久坐活动。对于老年人来说，身体不活动会导致健康问题、肥胖、非传染性疾病和慢性病。为减少这些健康问题，世界卫生组织（WHO）呼吁关注创建适合老年人的建筑环境，以鼓励他们的积极出行，作为其健康老龄化倡议的一部分。积极出行是老年人日常身体活动之一，包括步行和骑自行车。
图1 从老年环境学的角度将绿色空间与晚年抑郁联系起来的概念框架
本研究利用广州市第三次官方家庭出行调查数据和腾讯街景图像，探讨了街景建筑环境的适老性与老年人积极出行模式（频率和时长）之间的关系。研究在三个方面对现有知识体系做出了贡献。首先，考虑到老年人的身体和心理状况，扩展了现有的建筑环境与老年人积极出行的理论，并采用以人为本的方法测量街道的适老性。其次，首次探讨了六个适老街景属性对老年人积极出行行为的非线性和阈值效应。最后，考虑了年龄及其与街景环境的交互作用对老年人积极出行行为的影响。社会意义方面，本研究为建设适合老年人的建筑环境提供了实用见解，促进老年人的积极出行，从而有助于减少因身体不活动导致的健康问题和社会成本。
02
材料和方法
这项研究在中国广州进行。我们使用了广州官方第三次家庭出行调查的数据来捕捉老年人的主动出行行为。该调查由广州交通运输局于2017年9月11日至30日在11个区进行。整体调查的参与者年龄在6岁及以上，并且是每个区随机抽样家庭的成员。共选择了82,000个样本家庭，抽样率为1.8%。问卷采用旅行日记的形式记录了调查日前24小时内每次出行的详细信息（例如，目的、出行方式、出发时间/地点、到达时间/地点）。出行方式共有19种，包括步行、骑自行车、摩托车、私家车、公交车和地铁。问卷还涵盖了个人和家庭特征。由于广州偏远地区的街景数据有限，我们将研究区域缩小到市区内的区域。我们最终选择了年龄在60岁及以上且在调查时居住在广州市内七个区（即天河、海珠、越秀、荔湾、番禺、黄埔、白云）的老年人（见图2）。在去除缺失数据的出行记录（N = 23）后，我们的样本包括21,897名老年参与者的54,464条出行记录。
2.2 方法
2.2.1 测量主动出行行为
我们使用调查日前24小时内的主动出行频率和持续时间来代表老年人的主动出行行为。主动出行频率是通过每位参与者的步行和骑自行车的总次数来衡量的。主动出行持续时间是通过每位参与者在步行和骑自行车上花费的时间来评估的。
2.2.2 年龄友好（街景）建筑环境的测量
为了评估街景建筑环境的年龄友好性，我们在参与者居住地周围设置了500米、800米和1000米的缓冲区。这些缓冲区大小分别涵盖了从老年参与者居住地步行5分钟、10分钟和15分钟的范围。我们利用腾讯地图的街景数据和全卷积神经网络技术计算了六个街景建筑环境属性。首先，基于OpenStreetMap数据，每50米在街道网络上创建一个采样点。通过查询腾讯地图应用程序接口（https://map.qq.com/），从每个采样点的四个方位获取四张街景图像。总共采集了458,810个采样点，获得了1,835,240张街景图像。使用基于ADE20K场景解析和分割数据库的全卷积神经网络（FCN-8s）进行语义图像分割，以识别每张街景图像中的151种不同街景物体。最终计算每张街景图像中每种街景物体的像素比例，并在每个缓冲区内每个采样点的四张图像中取平均值。
我们基于每种街景物体的像素比例评估了六个年龄友好的街景建筑环境属性。可行性需求包括人行道比例和街道障碍物，分别评估人行道的质量和障碍物的存在。安全需求通过街道安全来衡量，评估与安全相关的街道家具的分布。舒适需求由街道绿化表示，评估绿植的覆盖程度。愉悦性需求包括街道设计和街道活力，分别评估街道美学设计和商业与行人活动的活力。可用性需求则通过测量500米缓冲区内支持老年人日常生活的设施密度来评估，包括社区中心、教育设施、医院、小学、商店和体育活动设施。
2.2.3 测量协变量
在本研究中，我们对交叉点密度、人口密度和建筑密度进行了控制，以识别圆形缓冲区内建筑环境的社区层面特征。人口密度数据来自WorldPop（https://www.worldpop.org/），计算为每百平方米的总人口数；建筑密度则是建筑物总底面积与圆形缓冲区面积的比值。个人层面协变量包括参与者的年龄、性别、教育程度、年收入、户口状态、家庭成员数、自行车数量和私家车数量。此外，出行相关协变量如总出行距离和总出行时间也被纳入调整。这些控制措施旨在排除潜在的混杂因素，确保分析年龄友好街景建筑环境对老年人主动出行行为的影响时结果的准确性和可靠性。
2.3 统计分析
03
结果
表1总结了研究变量的描述性统计数据。老年人在24小时内平均进行1.57次主动出行，主动出行时长为29.32分钟。围绕住所的年龄友好街景建筑环境的平均值如下：人行道比率为0.22，街道障碍为0.01，街道安全为0.04，街道绿化为0.22，街道设计为0.001，街道活力为0.01。关于设施密度，老年人居住区域内的医院、诊所、药店的数量平均为22.91，商店、超市、购物中心的数量平均为14.42，体育活动设施的数量平均为11.60。
街景建筑环境属性的空间模式见图3。人行道比率（图3a）和街道安全（图3c）显示了类似的空间模式。总体而言，中心城区（如李湾区和越秀区北部、海珠区西北部以及番禺区南部）的人行道比率和街道安全得分较高，而郊区得分较低。图4显示了李湾区和黄埔区的人行道比率和街道安全的高低值。与人行道比率和街道安全的空间模式不同，街道绿化呈现出稍微分散的空间分布。街道绿化在中心城区的核心区域（如天汇、海珠和越秀区）以及番禺区东部郊区得分较高（图3d）。街道活力呈现出更集中的空间模式，内城区中心区域（如天汇、海珠和越秀区）得分较高（图3f）。
根据图3b，街道障碍的高低值网格交错分布，中央城区与郊区之间的空间分布差异不如其他街景建筑环境属性明显。最后，街道设计在中心城区核心区域的得分低于外区（如天汇区北部、白云区东部和黄埔区）（图3e）。
图3 研究区域内六种街景属性的空间分布
3.2 街景建筑环境属性、交通管制频率和交通管制持续时间之间的关系
在本节中，我们使用Hurdle回归分析了老年人主动出行频率的影响因素（表2，模型1）。由于多重共线性，旅行距离被排除在外。结果表明，居住在街道障碍多、绿化少的地区的老年人，主动出行的可能性和次数较高。街道设计也与主动出行的概率正相关。但人行道比率、街道安全和街道活力与主动出行频率的关系不显著。
在设施密度方面，社区中心和教育设施多的地方，老年人主动出行次数较少；而小学的密度与主动出行的可能性正相关，体育活动设施的密度则负相关。
在本节中，我们建模了年龄友好型街景环境特征与老年人主动出行时间的关系（样本N = 14,603）。模型2的结果显示，街道绿化与老年人的主动出行时长正相关。人行道比率（EDF = 4.461, P < 0.001）、街道障碍（EDF = 7.630, P < 0.001）、街道安全（EDF = 6.185, P < 0.001）、街道活力（EDF = 5.842, P < 0.001）与主动出行时长之间存在曲线关系。人行道比率小于0.41时与主动出行时长负相关，但当人行道比率大于0.41时，其影响略微为正（图5a）。街道障碍指数小于0.021时对主动出行时长影响有限，但超过0.021时则负相关（图5b）。街道安全指数小于0.03时与主动出行时长正相关，但超过0.03时这种关系消失（图5c）。街道活力在0.006-0.016范围内或大于0.025时与主动出行时长正相关（图5d）。街道设计与主动出行时长之间没有显著关系。
图5 路面比率、街道障碍、街道安全、街道活力和主动出行持续时间之间的非线性关系。虚线表示 95% 的置信区间
*P <0.10，**P <0.05，***P <0.01。NA 表示该变量与主动出行持续时间之间的关系显著，但不是线性关系。
表3总结了分层分析的结果。模型3的结果表明，街道绿化指数和街道设计指数与70-79岁老年人的主动出行频率关系更强。街道安全指数和街道活力指数仅与70-79岁老年人的主动出行概率显著相关，而街道障碍指数则与60-69岁老年人的主动出行次数关系更强。总体而言，年龄友好型街景环境特征与70-79岁老年人的主动出行频率关系更为显著。
与模型3的结果不同，我们发现年龄友好型街景环境特征与60-69岁老年人的主动出行时长关系更强。尽管人行道比率和街道绿化与80-89岁老年人的主动出行时长关系更强，但街道障碍、街道安全和街道活力仅与60-69岁老年人的主动出行时长显著相关。其中，街道安全和街道活力与主动出行时长之间存在非线性关系。此外，60-69岁老年人街道安全、街道活力与主动出行时长的曲线关系与所有老年人参与者的街道安全-主动出行时长和街道活力-主动出行时长的关系相似（图6）。
04
讨论
4.1 适老化街景环境与老年人的主动出行
据我们所知，这是首次研究适老化街景环境对老年人主动出行行为的非线性和阈值效应，特别关注老年人身体和心理状况的下降。我们开发了一个理论框架，以识别支持或鼓励老年人独立主动出行的具体街景环境特征。研究发现，大多数街景环境特征以非线性的方式影响老年人的主动出行行为。
为满足老年人可行性需求，研究发现，当人行道比率小于0.41时，主动出行时长呈负相关，而人行道比率大于0.41时，主动出行时长呈正相关。这一发现推进了美国和英国现有研究，表明宽敞的人行道有助于老年人进行更长时间的主动出行。同时，当街道障碍物指数超过0.021时，对老年人主动出行时长有负面影响。这是因为随着年龄的增长，老年人更容易受到环境障碍的影响，如楼梯、围栏等。
为满足老年人可达性需求，社区中心、医院、诊所和药房的密度对主动出行时长有负面影响。这可能是因为老年人会为特定目的步行到附近的设施。而教育设施（如小学）、商店、超市和购物中心的密度则可能延长老年人的主动出行时长。中国老年人通常会照看孙辈并接送他们上下学，在这过程中他们可能顺便去商店或公园。
为满足老年人安全性需求，当安全指数小于0.03时，主动出行时长呈正相关。然而，当安全指数超过0.03时，这种正相关关系消失。街道家具（如人行道、路灯或交通信号灯）的存在可以鼓励老年人更长时间地步行或骑行，但如果这些设施质量不好，可能反而成为阻碍。
建筑密度和人口密度与老年人的主动出行时长呈负相关。高建筑和人口密度表明在高密度城市中，老年人会短距离行走或骑行以完成日常活动。这些出行通常是短途的。因此，高建筑密度、人口密度和日常维护活动相关设施会增加老年人的主动出行次数，但出行距离较短。在个体特征方面，年龄较大的老年人和年收入较高的老年人更可能进行较长时间的主动出行。相反，受教育程度较高（如大学及以上）和拥有汽车的老年人，其主动出行时长较短。
适老化街景环境对70-79岁老年人的出行频率影响更大，对60-69岁老年人的出行时长影响更大。值得注意的是，街道绿化与80岁及以上老年人的出行频率和时长均呈正相关。可能原因是，年轻老年人和中年老年人功能较好，更容易受街景环境特征影响，而高龄老年人则更喜欢在绿化丰富的街道上散步。
05
结论
我们研究了街景建成环境与老年人主动出行模式（即频率和时长）之间的非线性关系。结果显示，人行道比例和街道障碍物在一定范围内对老年人主动出行时长有负面影响，超出此范围后，这种负面影响消失。街道安全、绿化和活力在一定范围内与老年人的主动出行时长呈正相关。街道设计对主动出行的可能性有正面影响。适老化街景环境与70-79岁老年人的出行可能性关系更强，而对60-69岁老年人的出行时长影响更大。值得注意的是，街道绿化对80岁及以上老年人的出行频率和时长均有正面影响。
这项研究在建成环境与老年人主动出行行为关系的研究中具有重要的理论意义，特别是在亚洲国家创建适老街景环境的背景下。街景建成环境对鼓励老年人主动出行有积极影响，这种影响在不同年龄段的老年人群体中均存在。我们的研究结果为建设适老街景环境提供了实用的见解，鼓励老年人更多的主动出行。首先，应确保高质量的人行道供行走和骑行，并减少人行道及其沿线的障碍物。其次，应在邻近社区内或附近设置日常维护活动设施（如医疗设施、社区中心、市场），以确保老年人方便到达，这将有助于增加老年人的出行频率。同时，建议将体育活动和娱乐设施放置在离社区适当距离的区域，以增加老年人到达目的地的出行时长。第三，应进行例行检查和定期维护与安全相关的街道设施。第四，改善街道绿化可以吸引不同年龄段的老年人在街道上进行主动出行。
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