生活圈環(huán)境要素對居民健康影響*
——以北京市石景山區(qū)居民肥胖狀況為例

運(yùn)迎霞 王善超 馬 超 王 杰 任利劍

0 引言

健康是影響未來經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的重大議題。從20世紀(jì)90年代開始，美歐等發(fā)達(dá)國家已經(jīng)開始關(guān)注社區(qū)社會經(jīng)濟(jì)因素和居住環(huán)境條件等對居民健康的影響，一直到本世紀(jì)前葉，世界主要發(fā)達(dá)國家都一直積極致力于通過改善建成環(huán)境為人群健康提供積極影響的研究。2011年，國際科聯(lián)（ICSU）宣布有明確的證據(jù)顯示部分疾病的發(fā)病率與建成環(huán)境因素之間存在顯著關(guān)聯(lián)，提議各國積極采取措施，通過優(yōu)化建成環(huán)境改善公共健康[1]。

在目前所有公共健康問題之中，肥胖是主要問題之一[2]。我國大城市肥胖率連年攀升，肥胖人口數(shù)為世界之最。到2018年，北京市肥胖率全國最高，達(dá)25.9%，超重率33.4%[3]。肥胖會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)與社會損失，我國每年因肥胖造成的經(jīng)濟(jì)損失已經(jīng)高達(dá)數(shù)百億元[4]；同時(shí)每年因肥胖而并發(fā)的糖尿病、心臟病、腦卒中等慢性病每年更是奪取數(shù)以百萬計(jì)的生命[5]。伴隨著我國40多年來的改革開放，城市的工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、人口老齡化、生態(tài)環(huán)境及生活方式的不斷變化給人民健康帶來挑戰(zhàn)。大城市地區(qū)作為建設(shè)活動最密集和環(huán)境變化最劇烈的地區(qū)，與居民生活最為密切的生活圈建成環(huán)境要素的變化也對居民的建康狀況的變化產(chǎn)生最為直接的影響[6]。

為了探索肥胖問題的成因，包括公共健康、疾病預(yù)防、宏觀經(jīng)濟(jì)等多個(gè)學(xué)科和領(lǐng)域都在努力探索，在城市規(guī)劃領(lǐng)域則更多地探討環(huán)境要素的布局、設(shè)計(jì)等方面對居民體力活動的影響。城市內(nèi)的建成環(huán)境與肥胖之間的關(guān)聯(lián)已經(jīng)建立[2]，社區(qū)環(huán)境可以影響居民的肥胖程度，環(huán)境可能通過對體力活動和健康飲食具有的傳導(dǎo)性或抑制作用，進(jìn)而影響超重和肥胖[7]。在生活圈建成環(huán)境研究的理想語境下，應(yīng)該從物質(zhì)空間環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、社會文化和政治環(huán)境來衡量建成環(huán)境[8]。單純就物質(zhì)空間的研究理論方面，塞維奧（Cerveor）等人在描述理想生活圈建成環(huán)境的基礎(chǔ)上將環(huán)境要素總結(jié)為密度（density）、多樣性（diversity）和設(shè)計(jì)（design），也就是被人熟知的“3D”要素[9]，后來又將目的地可達(dá)性（destination accessibility）和換乘點(diǎn)距離（distance to transit）加入并發(fā)展為“5D”要素[10]。盡管5D之間有一定重疊，但是它仍然是目前較為有效的理論模型[11]。

國際主流研究多通過利用體力活動作為研究環(huán)境要素和居民肥胖關(guān)系之間的媒介要素，基于5D要素的研究視角，一般認(rèn)為較高的密度、多樣性和可達(dá)性能夠促進(jìn)體力活動從而減少肥胖的發(fā)生，其具體量化指標(biāo)包括：人口密度、土地使用混合度[12]、交叉口密度和數(shù)量[13-14]、道路連通度[13]等。良好的道路及場所環(huán)境設(shè)計(jì)（步行友好性感受、舒適性[15]等）和更近的換乘點(diǎn)距離同樣有利于增加居民的低致胖行為的可能性[12-13]，進(jìn)而幫助控制肥胖狀況。休閑環(huán)境影響居民日常生活中是否有機(jī)會參加運(yùn)動或鍛煉，決定居民日常能量消耗，從而影響體重狀態(tài)。另有研究指出，公園、水系、綠色空間等[16]休閑娛樂設(shè)施的可達(dá)性和品質(zhì)在抑制肥胖、減緩身體質(zhì)量指數(shù)上升方面具有一定影響。隨著居民年齡的增長，他們進(jìn)行體力活動的意愿會下降，在室內(nèi)花費(fèi)更多的時(shí)間，并且減少與建成環(huán)境之間的互動，并且男性比女性會進(jìn)行更多的體力活動[17]。

盡管國際上有相當(dāng)多的研究已經(jīng)探明社區(qū)環(huán)境中的哪些要素會對當(dāng)?shù)鼐用竦姆逝智闆r產(chǎn)生影響，然而，由于人種、文化、社會發(fā)展階段、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等諸多要素的不同，特定環(huán)境特征影響特定人群的超重和肥胖狀況風(fēng)險(xiǎn)尚不明確。城市不同，建成環(huán)境對居民肥胖情況出現(xiàn)的影響不同，有些相鄰的省份甚至相鄰的社區(qū)之間也會存在顯著差異[18]。有針對性的對不同城市的城市生活圈建成環(huán)境與其居民肥胖發(fā)生的相關(guān)性研究對于整個(gè)社會肥胖預(yù)防工作是十分有必要的。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

北京是按省級單位統(tǒng)計(jì)肥胖率最高的地區(qū)[3]，與之相關(guān)的慢性病患病率也居高不下，肥胖嚴(yán)重影響了北京市居民的健康生活的質(zhì)量。選取石景山區(qū)作為案例區(qū)域。石景山區(qū)位于北京西部（圖1），面積84.5 km2，人口59萬人（2018年）。居民肥胖率為26.87%，高于北京市的25.8%的平均水平。研究使用的評估生活圈建成環(huán)境的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為北京市測繪地圖，評估居民肥胖程度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為北京市某三甲醫(yī)院居民健康登記數(shù)據(jù)。共采集居民健康數(shù)據(jù)8 941份，年齡范圍18—99歲，將樣本數(shù)據(jù)按照ArcGIS地理編碼導(dǎo)入，將結(jié)果與前文中獲取的居住小區(qū)詳細(xì)信息進(jìn)行匹配，舍棄無法地理編碼與匹配不成功數(shù)據(jù)，共獲得有效樣本8 635個(gè)，涵蓋80個(gè)居住小區(qū)，覆蓋石景山區(qū)居民數(shù)量的1.51%。根據(jù)社會學(xué)調(diào)查一般抽樣比例的評定[19]，可以認(rèn)為本次抽樣為石景山區(qū)具有代表性的全樣本。出于對居民隱私和相關(guān)法律法規(guī)條款的考慮，本次研究僅提取居民的住址、身高、體重、年齡、性別等必要信息，并且全部為匿名數(shù)據(jù)。

2 生活圈環(huán)境量化計(jì)算方法

2.1 肥胖的判斷

對于居民肥胖情況的度量采用傳統(tǒng)的BMI度量的方式，即居民BMI=體重（kg）/身高2（m2）。BMI是目前國際上通用的衡量人體胖瘦程度以及是否健康的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。世界各地對肥胖程度的判斷有所差異，數(shù)值如表1所示，我國對肥胖程度的判定依據(jù)來自我國相關(guān)醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)，即將BMI大于28的個(gè)體判斷為肥胖。

表1 BMI肥胖程度分級方法Tab.1 BMI obesity degree classification method

2.2 生活圈范圍的確定

對生活圈的網(wǎng)絡(luò)距離覆蓋范圍進(jìn)行確定。根據(jù)2018版城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)中15 min出行生活圈、2018年北京市[20]以及全球相同等級城市[21]的居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)以及石景山區(qū)老齡化程度及其發(fā)展趨勢研判等資料，分析生活圈實(shí)際覆蓋范圍：城市居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定15 min生活圈覆蓋半徑為800 m左右；但是2018年北京、倫敦的居民出行調(diào)查數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)顯示，按照月均統(tǒng)計(jì)，居民每次步行的出行距離約為670 m[20-21]；同時(shí)考慮到石景山區(qū)老齡化程度及其發(fā)展趨勢，根據(jù)北京市老齡工作委員會辦公室公布的數(shù)據(jù)，石景山區(qū)老齡化程度排名北京第二[22]，已經(jīng)接近進(jìn)入深度老齡化地區(qū)，并會在未來幾年來更進(jìn)一步發(fā)展。相對于中青年來說，老年人的步行速度更慢，因此其活動范圍也更小。考慮到近幾年石景山區(qū)人口年齡結(jié)構(gòu)的變化趨勢，對15 min生活圈確定的800 m范圍適當(dāng)縮小更貼合當(dāng)?shù)貙?shí)際。因此確定以居住小區(qū)幾何中心為出行起點(diǎn)的出行半徑為700 m。將通過中國某大型地圖網(wǎng)站爬取的居住小區(qū)邊界導(dǎo)入ArcGIS，按照700 m網(wǎng)絡(luò)距離（圖2）為出行半徑擴(kuò)展，根據(jù)道路中心線、自然地貌、被調(diào)研者所居住的小區(qū)邊界等為界線，將研究區(qū)域劃分為80塊圖幅（圖3）。

2.3 環(huán)境指標(biāo)的量化

5D的環(huán)境量化指標(biāo)是從宏觀層面對環(huán)境進(jìn)行量化的指標(biāo)體系，在實(shí)際操作過程中對環(huán)境的精確描述則需要在5D的基礎(chǔ)上進(jìn)行指標(biāo)體系更進(jìn)一步的細(xì)化。因此在二級指標(biāo)的選擇上，通過文獻(xiàn)綜述發(fā)掘已有研究成果并結(jié)合石景山區(qū)的實(shí)際情況，選擇5D環(huán)境量化的二級指標(biāo)指標(biāo)，即密度（用家庭所在街道總?cè)丝?、生活圈總戶?shù)、生活圈所在街道人口密度等量化），多樣性（用生活圈POI點(diǎn)數(shù)量、生活圈POI混合熵、生活圈POI點(diǎn)密度等量化），可達(dá)性（用生活圈公園覆蓋數(shù)、生活圈水系數(shù)量、可步行街道交叉口密度、可步行街道交叉口數(shù)量、街道彎曲度、街道中間性等量化），設(shè)計(jì)（用街道步行設(shè)施評分、街道自行車設(shè)施評分等量化）和換乘點(diǎn)距離（用地鐵覆蓋率量化）。量化后的環(huán)境指標(biāo)共5大類15小類變量，環(huán)境要素可能直接或間接地（通過可能會因個(gè)體差異而改變）影響居民的肥胖發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，這些變量先前已證明與居民的肥胖有關(guān)[7,23-24]，如表2所示。

由于對生活圈建成環(huán)境的描述沒有固定的標(biāo)準(zhǔn)[25]，研究所采用的5D環(huán)境要素包含但不限于上述變量，在此僅作為一個(gè)開源框架體系。表2中所列舉生活圈建成環(huán)境要素特性分為主觀評價(jià)要素和客觀測量要素。生活圈內(nèi)居民對環(huán)境的感知評價(jià)記錄為主觀評價(jià)要素，直接收集的或通過對現(xiàn)有土地利用數(shù)據(jù)集計(jì)算獲得的則記錄為客觀測量值要素。而將量化的生活圈建成環(huán)境要素疊加醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供的居民肥胖狀況登記數(shù)據(jù)，得到“居民健康—生活圈建成環(huán)境”綜合數(shù)據(jù)集，該集合包含8 635個(gè)體與15個(gè)環(huán)境變量組成的有效樣本集，交叉后得到8 635×15的BMI與生活圈建成環(huán)境判斷矩陣。

表2 居民健康+生活圈建成環(huán)境數(shù)據(jù)集Tab.2 resident health + built environment data set

3 健康數(shù)據(jù)的空間分析

采用機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法判斷建成環(huán)境要素對肥胖的貢獻(xiàn)度。傳統(tǒng)的多變量因子計(jì)算分析，多采用因子分析法及其優(yōu)化算法，但該方法存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、需人為設(shè)置和調(diào)整大量超參數(shù)等不足，過多的人工干預(yù)與判斷變量重要性關(guān)系也會帶來算法的系統(tǒng)性誤差。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）在工程領(lǐng)域的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)及其優(yōu)化算法逐漸成為高維度參數(shù)分類的主力算法。機(jī)器學(xué)習(xí)具有表征學(xué)習(xí)能力，可以利用較少的超參數(shù)處理復(fù)雜的分類模型[26]。同時(shí)，以隨機(jī)森林（Random Forest）為代表的算法采用預(yù)訓(xùn)練方法緩解易陷入局部最優(yōu)的問題，并且可以規(guī)避傳統(tǒng)分析方法過多人為干預(yù)的問題，給多變量的分類計(jì)算帶來更高的準(zhǔn)確度。

在隨機(jī)森林算法運(yùn)算過程中，首先需要明確模型中mtry和ntree兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。mtry在一定程度上決定分類精度，即指定節(jié)點(diǎn)中用于二叉樹的變量個(gè)數(shù)；ntree指決策樹的數(shù)量，即決策樹分裂節(jié)點(diǎn)的候選空間變量個(gè)數(shù)。根據(jù)以往文獻(xiàn)同量級數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，確定最終計(jì)算參數(shù)：mtry=7，ntree=2 000。模型Error分布與ntree關(guān)系如圖4所示。

表3 各影響因子貢獻(xiàn)度與相關(guān)性排序Tab.3 contribution and relevance ranking of each impact factor

研究發(fā)現(xiàn)居民對自行車設(shè)施的評分、地鐵覆蓋率、可步行性街道交叉口密度、可步行性街道交叉口數(shù)量等四項(xiàng)要素對居民BMI的影響是正相關(guān)，其他的環(huán)境要素均為負(fù)相關(guān)。在所有負(fù)相關(guān)的建成環(huán)境要素中，街道中間性對肥胖的影響貢獻(xiàn)度最高，高達(dá)19.26，生活圈水系數(shù)量貢獻(xiàn)度最低為0.41。可達(dá)性要素對居民肥胖影響最大，其中街道中間性與街道彎曲度對于肥胖的影響貢獻(xiàn)度分別為19.26和18.44；多樣性要素對居民肥胖影響高低不一，其中生活圈POI混合熵對于肥胖的影響貢獻(xiàn)度為18.31，生活圈POI點(diǎn)數(shù)量對于肥胖的影響貢獻(xiàn)度為13.47；密度特征對于肥胖的影響貢獻(xiàn)度總體不高，其三項(xiàng)指標(biāo)，家庭所在街道總?cè)丝凇⑸钊倯魯?shù)、生活圈所在街道人口密度的貢獻(xiàn)度分別為14.81、12.17、8.86；在所有影響因素最后的是換乘點(diǎn)距離要素，地鐵覆蓋率對于肥胖的影響貢獻(xiàn)度為8.63；可達(dá)性要素中生活圈公園覆蓋數(shù)為3.66、生活圈水系數(shù)量為0.41。

4 計(jì)算結(jié)果分析與討論

研究采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來探究諸多變量之間的關(guān)系，在醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理上引入了空間算法，深度發(fā)掘了隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，石景山區(qū)生活圈建成環(huán)境的諸多變量與居民個(gè)體的肥胖水平具有相關(guān)性，研究結(jié)果證實(shí)，密度、多樣性、可達(dá)性、設(shè)計(jì)（主觀評價(jià)）、換乘點(diǎn)距離等5D環(huán)境要素均對生活在其中的居民肥胖程度產(chǎn)生影響。在各個(gè)要素中可達(dá)性要素中的街道中間性和街道彎曲度對居民肥胖影響貢獻(xiàn)度最大，設(shè)施布局要素中生活圈公園覆蓋數(shù)和生活圈水系數(shù)量對居民肥胖影響貢獻(xiàn)度最小。

4.1 計(jì)算結(jié)果分析

可達(dá)性要素方面，街道中間性與街道彎曲度兩個(gè)指標(biāo)分別代表了街道在小區(qū)域中城市活力的大小和街道安全性的高低，與目前已有研究結(jié)論一致，街道連通度與可達(dá)性越高、街道車速越低、居民安全感越高則居民BMI越低；可達(dá)性的另外兩個(gè)要素，可步行街道交叉口密度和可步行街道交叉口數(shù)量與BMI呈正相關(guān)，該結(jié)果與目前已有研究結(jié)論有差異。經(jīng)分析，可能的原因是，更高的交叉口密度和數(shù)量會增加街道機(jī)動交通量。因我國前些年空氣質(zhì)量問題頻發(fā)，使得居民更加關(guān)注空氣質(zhì)量，交叉口更多的街道意味著更多的低速機(jī)動交通，并且會帶來更多的空氣污染，空氣污染會通過影響居民的生理和心理方面的指標(biāo)，進(jìn)而影響居民的體重情況。這也與杰瑞特（Jerrett）等發(fā)現(xiàn)的在微觀尺度上空氣污染會影響居民體重，使得居民BMI升高[27]的結(jié)論相一致。另一個(gè)可能的原始是石景山區(qū)的老年人較多，是北京市老齡化率排名第二名的區(qū)，更多的道路交叉口可能會對老年人過街造成障礙，從而降低老年人出行意愿并使其BMI升高。

可達(dá)性要素中對自然環(huán)境要素可達(dá)性的生活圈公園覆蓋數(shù)與生活圈水系數(shù)量兩個(gè)指標(biāo)對居民BMI貢獻(xiàn)度最小。城市中的濱水環(huán)境一般與公園綠地一同出現(xiàn)，與以往的研究中公園覆蓋水平會降低居民肥胖發(fā)生的結(jié)論方向一致，但是在本研究中這兩個(gè)要素的貢獻(xiàn)度略低。

密度特征方面，有較多居住人口和較高人口密度的生活圈會有更高的BMI，這與我國香港地區(qū)已有的一些研究沖突。這種差異可能來源于香港超高的人口密度和多山地、多臺階的自然條件。與香港對比，北京市石景山區(qū)的人口密度并不高，地形也較為緩和，因物質(zhì)空間環(huán)境不同而導(dǎo)致的居民體力活動情況不同導(dǎo)致兩地研究結(jié)果會有不同。居民對街道步行設(shè)施評分越高則BMI會越低，根據(jù)居民心理活動推測，更高的街道步行設(shè)施評分表示居民對街道環(huán)境更滿意，會更傾向于在街道上活動，從而主動增加體力活動而降低BMI。

在多樣性方面，土地混合使用度越高則居民BMI越低。混合度高的地塊擁有更多的商場、文化設(shè)施、醫(yī)療設(shè)施等吸引設(shè)施，對居民出行更具有吸引力，豐富的設(shè)施通過吸引居民出行而增加體力活動從而減輕肥胖程度，這與以往研究結(jié)論相一致。

良好的生活圈環(huán)境會增強(qiáng)居民在出行中的步行與騎行體驗(yàn)，進(jìn)而更多地鼓勵(lì)人們出行。但是設(shè)計(jì)要素較難用環(huán)境量化的方式進(jìn)行評判，而更多的傾向于環(huán)境使用者的感受。因此我們采用居民的主觀評價(jià)來量化設(shè)計(jì)要素。通過居民對生活圈環(huán)境要素感受的打分，我們發(fā)現(xiàn)街道步行設(shè)施評分與居民BMI呈負(fù)相關(guān)，街道自行車設(shè)施評分與居民BMI呈正相關(guān)。但是單純從騎行作為身體運(yùn)動的角度來探討其與肥胖的關(guān)系，可能會忽略環(huán)境要素與BMI之間復(fù)雜的內(nèi)在關(guān)系，因此在這里僅討論其中一種可能的原因：步行與騎行同為低致胖行為，但是對居民BMI的影響卻有差異，可能的原因是目前我國共享單車的普及化率較高，可能原本需要進(jìn)行步行出行的短途出行會被騎行部分替代，從而降低體力活動的強(qiáng)度并增大BMI。

到換乘點(diǎn)距離要素用地鐵覆蓋率量化。在本研究中該要素與居民BMI呈負(fù)相關(guān)，這可能也與石景山區(qū)老齡人口較多有關(guān)。根據(jù)實(shí)地調(diào)查，該區(qū)域地鐵站點(diǎn)的無障礙設(shè)施不足，過多的臺階會極大得增加老年人出行的不便利性，進(jìn)而降低其進(jìn)行體力活動的意愿，從而影響B(tài)MI。

4.2 相關(guān)問題討論

比之前的量化研究[28,29]更進(jìn)一步的是，本研究創(chuàng)新地以生活圈5D建成環(huán)境指標(biāo)來量化描述物質(zhì)空間環(huán)境。本次研究報(bào)告了5大類15個(gè)小類生活圈建成環(huán)境要素對居民肥胖的影響，為將來對肥胖問題的政策干預(yù)和環(huán)境干預(yù)提供了更直接的證據(jù)。

使用醫(yī)療機(jī)構(gòu)的居民身高、體重等健康數(shù)據(jù)至關(guān)重要。醫(yī)療機(jī)構(gòu)的居民健康數(shù)據(jù)樣本量足夠大（N=8941，占石景山區(qū)總?cè)丝诘?.5%）并能夠進(jìn)行分層分析，以探討不同的生活圈建成環(huán)境要素與居民肥胖之間的關(guān)聯(lián)，并可以創(chuàng)建地圖來可視化肥胖高發(fā)區(qū)域以便于后續(xù)健康干預(yù)政策的提出；專業(yè)醫(yī)療數(shù)據(jù)的引入也可以有效避免自我報(bào)告調(diào)查的偏差以提高研究的精準(zhǔn)度。在后續(xù)的研究中，可以在環(huán)境要素量化上引入更多變量以檢驗(yàn)不同建成環(huán)境要素對居民肥胖的影響貢獻(xiàn)度，并且通過更加細(xì)分的統(tǒng)計(jì)，分析各個(gè)年齡段居民使用相同環(huán)境和不同環(huán)境而帶來的體重變化。繼續(xù)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，通過連續(xù)時(shí)間段健康觀測數(shù)據(jù)與建成環(huán)境連續(xù)變化數(shù)據(jù)可以為促進(jìn)體力活動和健康飲食的循證干預(yù)計(jì)劃提供可操作的信息[30]。

通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法大批量地識別城市中可能導(dǎo)致居民肥胖的致胖因素已經(jīng)成為可能。北京市石景山區(qū)與與歐美國家研究得到的能夠?qū)е戮用穹逝值纳钊Νh(huán)境要素略有不同。國際上越來越多的研究關(guān)注到通過改變社區(qū)物理環(huán)境來降低肥胖率，我們建議可以通過增加街道中間性與連接度、擴(kuò)充建設(shè)生活圈中各類設(shè)施的種類和數(shù)量保證生活圈中功能混合以減輕居民的肥胖程度。