建造环境及其对老年妇女行走的影响：使用标准的地理单位来定义城市形式

摘要

对于可能影响健康结果的邻里属性的具体和政策相关措施缺乏共识。为了解决这个问题，我们创建了小型的标准化地理单元，用于测量俄勒冈州波特兰市都市区的交通、商业和公园区域的入口、十字路口和人口密度。利用聚类分析确定了六种独特的城市形态:中心城市、城市边缘、郊区、商业通达性差的城市边缘、游泳池公园通达性差的城市边缘和卫星城。城市形式信息可与2005年老年妇女的详细身体活动、健康和社会人口数据联系起来，无需使用行政边界。城市形态与步行行为的关系评价表明，居住在城市中心的老年妇女比居住在商业通道较差的城市边缘、郊区社区和城市边缘的老年妇女更有可能步行;然而，与那些居住在公园或卫星城较差的城市边缘地区的女性相比，这些女性步行的可能性并没有显著增加。利用小型标准化地理单元和集群来测量和定义建筑环境支持研究，调查建筑环境和健康的影响。这些发现可能为环境/政策干预提供信息，以塑造社区和促进积极的生活。

1.导言

人们认为，城市形态或具有不同建筑环境特征组合的区域会影响人们的日常体育活动。在过去的半个世纪里，城市扩张与越来越多的汽车依赖和久坐不动的生活方式有关[1]．作为回应，近年来推动新城市主义和智能增长的规划工作有所增加[2]. 与此同时，美国老年人的数量和比例也在增加[3.]．老年人代表着可以从这些规划工作中受益的群体;一般来说，老年人的身体活动水平相对较低[4，5]和低强度活动，如散步和园艺锻炼[6]，与年轻成年人相比。老年妇女特别关注，因为女性往往具有比任何年龄组的男性更低的身体活动[4，7]．女性的寿命也往往比男性长，因此她们在弱势人口中占很大比例。在几项针对老年人的研究中发现，设施的可及性、住房密度、人口密度和步行水平之间存在正相关关系[8- - - - - -12]，特别是老妇人[13，14在美国不同的社区和城市。

量化建筑环境测量的挑战，包括不一致的属性定义、不同的数据规模和不同司法管辖区的不同数据质量，使得难以在旨在量化特定城市形式与体育活动相关的益处的研究之间进行比较。在个体水平上测量建成环境的研究通常通过调查个体对环境的感知来收集信息[11，12，15，16]，通过从诸如人口普查之类的二级数据中聚合邻域措施[10，13，15- - - - - -21，或在受试者住所的一定距离内测量这些特征[11，13，16，22- - - - - -25]．以往很少有研究以高分辨率客观量化建成环境属性，或使用聚类分析来识别不同的城市形态[17，26- - - - - -28]．

这些研究差距为当前的研究提供了一个机会，通过发展完善的建筑环境措施，以识别不同的城市形式，来扩展现有的调查建筑环境和老年妇女步行之间的联系的文献。更好地理解建筑环境和步行行为之间的关系可能会导致促进步行的城市设计和规划政策，从而产生公共健康效益。

我们假设一个紧凑的城市形态促进了老年女性的行走。密度密度高，街道连接高，靠近过境服务，商业区和公园的紧凑型社区被占据了行人活动。高连接和方便的设施接近设施是假设运输选择，并鼓励功利主义和休闲行走，预计人口密度高，以支持基础设施和设施的投资。居住在这些紧凑型区域的老年妇女将远离居住在人口密度低，街道连接差，交通服务，商业区和公园区差的偏远地区的偏远地区。

2.材料和方法

我们的分析使用来自奥克兰骨折（SOF）研究现场，俄勒冈州骨质骨折（SOF）研究现场，1986年招募了1986年招募的国家多中心观测研究，从联合国的四个大都市地区招募状态。不论骨矿物密度和骨折史如何招募妇女;没有援助的人和那些没有陪伴的人被排除在外。所有妇女都提供了书面同意，并由每个网站的机构审查委员会批准的SOF研究。虽然仅对当前研究进行了基准数据，但预期数据收集包括临床考试和问卷，以评估人类测量和人口因子，病史和有关运作，生活质量和生活方式的信息的纵向变化[29]. 其他地方详细说明了SOF队列的测量和质量控制程序[30.]．

来自俄勒冈州波特兰市的SOF参与者的子集共有2419名受试者。在当前的分析中，我们排除了居住在城市增长边界(UGB)之外的347名女性(14.3%)，以及居住地无法进行地理编码的67名女性(2.8%)。因此，分析样本仅限于居住在波特兰UGB的2005名受试者，代表俄勒冈州波特兰市SOF队列总人数的82.9%。

2．1.建筑环境的措施

利用现有的波特兰地铁区域土地信息系统(RLIS)管理数据和ArcGIS 9.3 (ESRI, Redlands, CA, USA)创建了六个社区措施。在这六项指标中，交通服务可达性指标包括到公交车站的距离和到轻轨车站的距离。住宅/商业/休闲用地组合的两项指标包括:到商业区的距离和到公园的距离。街道连接性的一个衡量标准是:街道交叉路口密度。一个衡量住宅分布的指标被创造出来:人口密度。1986年没有空间信息;因此，使用了最早年份的数据。当地交通机构TriMet 1988年的档案交通数据被数字化，以确定到公交车站和轻轨车站的距离变量。1990年的地铁维护分区和公园数据被用来创建到商业区和公园面积的距离变量。采用1988年街道档案测量交叉口密度变量，采用1990年人口普查街区人口数据编制人口密度变量。

六个内置环境变量是在整个波特兰地铁地区的光栅环境中开发的。每个网格单元设置为264英尺²（或80米²)，网格两侧的长度大约需要一分钟的快速步行才能完成。使用高分辨率网格单元量化构建的环境属性，可最小化地理度量单位。建立建筑环境测量的精确地理单元减少了与使用粗略分组测量相关的潜在偏差，在这种情况下，邻里特征可能被错误地假定为个体的经验（即生态谬误）。高分辨率的单元大小也有助于根据受试者的映射居住地址位置，将本地居民邻里测量与受试者联系起来。

邻里措施标准化，以确保具有不同尺度的措施之间的可比性。在欧几里德距离中测量了四个距离变量（对最近的巴士站，轻轨站，商业区和公园区）的可行性;较短的距离表示更好的可访问性。使用内核密度函数创建两个密度变量，交叉密度和人口密度，占每个网格小区的四分之一英里缓冲区内的街道交叉口数量以及一英里缓冲区中的人数;更高的数字表示更大的密度。

采用GIS分析方法和统计检验相结合的方法，评价了建筑环境措施的信度和效度。为研究样本建立了六个属性的矢量/直接距离和密度测量，并与光栅方法进行了比较。用于评估通过栅格法和向量法制定的建筑环境措施之间的一致性水平的各种测试和图表表明了合理的一致性[31.]，这意味着使用光栅和更标准、更普遍采用的矢量方法创建的距离和密度测量结果相似。

2.2. 行走

SOF参与者报告了为了实用和休闲目的每天步行的总街区数(12个街区= 1英里);我们添加了这些措施，以创建每天步行的总街区数。由于有相当一部分参与者(11%)报告说根本没有步行，所以这个变量被分为每天步行少于5个街区，以及每天步行5个或更多街区。5个街区相当于400米或四分之一英里。研究发现，这样的步行时间对久坐不动的老年人的健康有益[32.]．由于这种分类，我们65%的受试者()每天步行五个或更多的街区。

2.3. 统计分析

我们使用k-中值统计聚类，将交通可达性、土地利用混合、街道连通性和居住密度相似的网格单元划分为代表城市形态类型的集群。Calinski-Harabasz停止规则用于确定最优的集群数量，该数量将最大化组间差异，同时最小化所考虑的建筑环境措施的组内差异[33.]．将邻近属性组成相似的网格单元聚合到同一组中，将六种连续的建筑环境措施转化为六种与不同的城市形态相对应的暴露类型。

使用描述性统计来概述主题特征。多变量逻辑回归模型用于评估城市形式与行走之间的关联，同时控制混杂变量。潜在的混淆变量包括妇女的个性特征：年龄，年龄，多年的教育，婚姻状况，整体运动（kcal /周），bmi（kg / m²)、吸烟（包年）、自我报告的健康状况、中风史和关节炎/风湿病史。其他潜在的混杂变量包括人口普查中街区组水平的邻里特征：人口组成、教育、职业、贫困、收入和家庭类型。所有潜在的单变量混杂因素在初步模型中考虑了少于0.25的值。从模型中逐个从模型中删除变量，从变量开始，最高值，直到模型中的所有变量在. 还对不同城市形态对步行的影响进行了两两比较，以确定可能对步行产生不同影响的城市形态。所有统计分析均使用Stata 11（美国德克萨斯州学院站StataCorp）进行。

3.结果

k-中值聚类分析结果是六个不同的城市形态的城市群。表中总结了每个集群的建筑环境措施的中位数和四分位范围1．簇1,2和3显示所有内置环境的可访问性和密度逐渐减少：群集1是“最佳”城市形式，靠近过境，商业区和公园地区。集群1中的交叉口和人口密度也是六个集群中最高的。可访问性和密度从中央核心从中心核e降低到群集2，并且甚至进一步丢弃群3.尽管簇4,5和6通常对群集的群体和低密度较差，但在这些集群中的每一个中存在某些属性这类似于另一个群集，这提供了一些洞察力如何影响特定属性如何影响行走习惯。例如，集群4和5共享低交叉口和人口密度，并且它们具有类似的措施，可以访问总线或轻轨服务;它们的不同之处在于群集4与商业区的距离最大，而群集5距离停车区最远。在对商业区域和密度的访问方面，集群6类似于集群3，但它具有最远的距离到六集群中的过境服务。

生成的聚类映射到ArcGIS中，以评估人脸有效性（图1）1）。地图演示了合理的聚类与分配给同一组的网格细胞进行空间连续;六集群的分布也是明智的，并符合我们对地铁地区环境特征的了解。

老年妇女的行走行为因行走目的和集群类型而异（表1）2). 一般来说，在这六组中的每一组中，出于休闲目的走路的老年女性往往比仅出于实用目的走路的老年女性走得更多。城市形态类型学中步行的相对变化表明，那些出于实用目的、休闲目的以及两者结合的目的而步行的人具有相似的模式。具体而言，无论步行目的如何，在六个组团中，中心城市始终是最高的组团之一，而商业区通道较差的城市边缘地区则是最低的组团。

表格3.提供多变量逻辑回归估算城市形式与行走之间的关联的结果。与那些生活在中央城的女性相比，那些在城市边缘住在贫困地区的城市边缘，城市周边和郊区的人每天都不太可能走（调整的赔率比（或）为城市边缘的0.40城市周边和郊区0.69）。与住在中央城市的人相比，生活在卫星城市的妇女也不太可能走路（或：0.53），但差异没有统计学意义。与中央城市（或：0.98）相比，居住在城市边缘的老年妇女中，仍然没有差异。其他集群之间的成对比较未识别其他显着差异。

此外，女性步行的可能性随着年龄的增长或社区独居贫困人口比例的增加而降低。受过12年以上教育的老年妇女行走的可能性比受过12年或更少教育的妇女(or: 1.32)或通过锻炼每周燃烧超过2500千卡的妇女比锻炼较少的妇女(or: 2.49)增加。另一方面，与参照组相比，那些认为自己健康状况一般、较差或非常差的女性行走的可能性降低了(or: 0.52);吸烟1-40包年(OR: 0.88)或40包年以上(OR: 0.66);超重(OR: 0.83)或肥胖(OR: 0.59);有中风史(OR: 0.57)。

4.讨论

很少有研究使用高分辨率地理单元来量化建成环境特征，或者使用集群将建成环境属性划分为城市形态。我们的分析将各种客观的、高分辨率的和标准化的措施结合在一起，以确定描绘个人步行潜力的社区集群。聚类分析确定了6个同质区，优化了建筑环境特征的联合分布:交通可达性、土地利用组合、街道连通性和居住密度。分析过程将波特兰都市区划分为六个独特的城市形态集群:中心城市、城市外围、郊区、商业区域通达性差的城市边缘、公园区域通达性差的城市边缘和卫星城。这些城市形态的集群共同考虑了多个建成环境措施，而没有捆绑到任意的行政或邻里边界，这可能无法准确地代表城市形态的复杂组合。

我们的分析方法建立在与城市建成环境和体育活动相关的理论基础上;结合建筑环境措施的经验使用，创建了社区类型的概括特征，提供了关于不同建筑环境组成的更大的上下文意义，而无需承诺预定义的社区边界。我们成功地应用这些方法来评估老年妇女行走的可能性，为未来的研究提供了潜在的效用。尽管已经使用了各种方法来定义和量化建筑环境的特征，但在精细地理单元的空间信息传播方面仍然存在挑战。我们使用不超过一个城市街区的标准化地理单元创建了客观和本地化的建筑环境措施。这种度量尺度允许与地理相关的构建环境度量，可以链接到个人级别的数据。

在以前发表的研究中，RIVA和同事[10]使用聚类分析来确定可促进体育活动的建筑环境特征，如通道、土地使用和密度。与我们的分析类似，Riva等人观察到，与低密度郊区相比，中心城区10分钟步行的次数明显更高。虽然量化已建环境变量的具体方法与我们的方法略有不同，但他们获得了类似的结果，这表明聚类分析方法是稳健和有用的。数据可用性和变量可操作的具体方式将存在差异，但聚类分析作为一种方法似乎能够识别具有不同特征的有意义的领域。

在我们的分析中，居住在人口密度高、街道连通、便利设施(尤其是交通和商业区域)的老年妇女最有可能步行锻炼和交通。我们的发现与之前的研究一致，之前的研究表明，良好的基础设施和设计，如交通服务的可用性和商业街的连通性，鼓励人们在该地区导航[20.，28，34.]. 商业企业和公园的存在似乎提供了吸引人们参观的目的地[2，11，26]，而高密度的人口又为工商业和运输服务提供了支援[2，11，20.，26]. 可以合理地假设，这些成分的作用类似于支持老年妇女更大的步行可能性。集群之间的比较表明，进入目的地，如公园或商业区，增加了步行的可能性。与进入公园条件差的城市边缘居民相比，进入商业区条件差的城市边缘居民更容易步行，这表明在这个年龄组，接近商业区可能比接近公园在促进步行方面发挥更大的作用。

必须认识到目前研究的几个局限性。鉴于我们研究的横断面性质，我们不可能确定这种关联是否反映了活跃的老年妇女由于更大的交通选择或更好的设施等原因，更喜欢住在市中心地区。然而，社区选择只是影响老年人口流动性的诸多因素之一。一般而言，决定老年人口流动的因素包括生命周期事件、环境因素和经济状况[35.]．此外，老龄人口的多样性，包括年龄、性别和资源，也导致了不同的住房偏好和流动性水平[3.，35.- - - - - -37.]．一些文献表明，个人的偏好可能与实际的生活环境不一致或影响走路习惯[38.，39.]. 在其他研究中，老年人的城市内迁移模式表明，富有且社交活跃的老年人倾向于离开中心城市，而收入较低的多样化个体则迁往类似的社区[40]．此外，对于那些已经搬迁的人来说，社区偏好可能不会在搬迁决定中发挥重要作用。3.]．虽然无法排除自选，但它可能对观察到的关联产生有限的影响。

我们数据的年代可能会将其普遍性限制到今天。本研究使用的地理和健康数据是26年前收集或记录的。波特兰经历的城市进程和发展可能已经改变了集群和邻里因素的构成。由于1986年以来城市形态发生了变化，当前研究的一些发现可能无法直接适用于当代意义；然而，研究结果和相关关联可能对保持不变或已转变为不同城市形式的地区有用。此外，该过程对于使用当前数据或来自其他地方和地区的数据分析建筑环境和步行之间的关联仍然是相关和有用的。这些信息提供了建筑环境变化的一般指导和方向，可以鼓励老年妇女步行。

5.结论

综上所述，我们发现，最容易获得公交服务、靠近商业和公园等便利设施、高街道连通性和高人口密度的城市地区最有可能促进老年妇女步行。使用聚类分析综合信息，以说明多个构建环境属性之间的复杂交互。中心城市的建筑环境特征与老年女性相对于城市外围、郊区或商业区交通不便的城市边缘的实用性和休闲步行增加有关。随着人口老龄化，将城市形式转变为更加方便行人的长期效益至关重要；建筑环境的变化将促进老年人以及其他年龄组的人进行更高水平的体育活动。这一变化反过来可能会降低人群中与缺乏体力活动有关的疾病的风险。我们的分析方法有助于城市形态类型学的相关理论，并通过使用量化建筑环境特征的方法促进体育活动，而无需遵守预定义的邻里边界。

致谢

作者非常感谢美国国立卫生研究院/国家老龄化研究所(AG028254-04)的财政支持。他们感谢Corey Nagel对骨质疏松性骨折研究数据的提取，以及地铁数据资源中心(DRC)的工作人员对区域土地信息系统的维护，该系统为该项目提供了必要的空间数据。作者感谢研究参与者的贡献以及SOF工作人员和研究人员的支持。骨质疏松性骨折研究(SOF)由美国国立卫生研究院资助。美国国家老龄化研究所(NIA)提供支持的授权号如下:R01 AG005407、R01 AR35582、R01 AR35583、R01 AR35584、R01 AG005394、R01 AG027574和R01 AG027576。

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