天津市中心城区街道滨河空间特征对健身活动的影响*

杨 菲 王洪成

天津大学建筑学院 天津 300072

随着我国城镇化进程的加快， 快节奏的城市生活导致居民养成少运动、 久坐等不良生活习惯，由此引发的慢性病对居民健康的影响逐年显著[1-2]。 《中国防治慢性病中长期规划(2017—2025 年) 》 中提到， 建设充足的室外健身空间对慢性病的调节具有显著效果， 但现有城市健身空间不足以应对持续攀升的健身需求。 因此学者们对城市健身环境的研究范围逐步扩展到可达性更强的街道滨河空间等城市公共空间[3]。

街道滨河空间是指城市道路与河流水体限定的堤岸空间， 能够为健身人群提供多样的活动场所。 金广君等[4]将城市滨水区空间健身环境划分为近水、 临水、 水上运动空间； 李德明[5]将空间按照堤岸的形式划分为自然式和人工式护岸， 其中人工式护岸又被划分为直落式、 缓坡式、 分级式、 组合式。 健身活动是指跑步、 广场舞等居民能日常开展、 专业性较低， 且以身体锻炼为主要目的的活动[6]。 刘梦萱[7]将健身活动划分为“集体式” 与“个人式”； 孟昭晶[8]研究“线性” 健身活动的相关特征； 卢婧[9]明确了“聚集性健身活动” 的概念与活动行为特征。 当前健身活动的研究切入点包括热力、 频率、 时长， 以及环境偏好[10-11]等， 数据收集方法主要包括VGI 数据爬取、 行为注记、 GPS 获取等， 研究技术手段趋于成熟。 对街道滨河空间而言， 如何在已建成空间的基础上打造高质量的健身环境是目前亟待解决的问题， 而探索其空间特征与健身活动的关系能够为我们找到答案。 在空间特征对健身活动的影响层面， 已有研究表明照明环境、 安全性、 休憩设施密度[12-13]等特征会对健身活动产生影响， 但目前还缺乏不同类型街道滨河空间中各类健身活动的对比研究。 本文主要探究天津市中心城区不同类型街道滨河空间特征与健身活动热力、 满意度之间的关联， 并提出优化建议。

1 研究区概况

本研究以天津市中心城区作为调研范围， 包括和平区、 红桥区、 河东区、 河北区、 南开区、河西区6 个城市区域。 根据天津市规划和自然资源局网站， 研究区内有城市河道14 条， 包括行洪河道与城市供排水河道等多种类型。 在天津河流改造过程中， 多次截弯取直与排水工程使居民与河道的距离进一步缩减， 街道滨河空间逐渐成为天津市民游憩观赏、 健身运动以及社交的场所。

2 研究方法

2.1 样本选取

首先， 通过网络街景进行样地初步筛选。 其次， 根据天津市中心城区河道皆为渠化护岸、 空间进深较小且没有水上空间的调研结果， 参考金广君[4]、 李德明[5]等人的研究将天津市街道滨河空间划分为分级式(利用多层平台搭建护岸， 包含上下两层空间)、 直落式(河岸基本直立于水面， 且与水体有较大的高差)、 缓坡式(护坡采用自然地形过渡， 与水体的高差较小) 3 类。 最后， 筛选具备一定健身活动潜力的28 个典型样本， 每个样本长度为150 m。 为降低外部环境因素对实验数据的干扰， 计划在每个街段中选择直线距离不超过100 m 且空间特征具有差异的2 处样本， 共14 组样本进行数据收集。

2.2 数据收集

2.2.1 自变量： 街道滨河空间特征因子

从空间现状与健身人群需求出发， 参考马明[14]、 张翠娜[15]等人的研究从安全感知、 健身功能、 自然氛围、 界面特征、 配套设施5 个方面构建因子框架并提取首轮因子； 第2 轮筛选通过对20 名专业专家与研究人员进行问卷调查得到因子修正意见， 并将调整后的因子框架返还小组成员进行第2 次检验； 第3 轮筛选利用网络问卷得到健身者对因子的重要性评分， 共收集206份有效问卷， 有效率为95.8%。 剔除分值较低因子后最终得到5 类15 项因子， 其中X4与X5为定量指标， 其余为定性指标(表1)。

表1 街道滨河空间健身活动待验证的影响因子框架

2.2.2 因变量： 健身活动热力与满意度

基于街道滨河空间中健身活动现状， 参考刘梦萱[7]、 孟昭晶[8]、 卢婧[9]等人的研究划分健身活动类型(图1)， 包括线状健身活动(如跑步、 健步走等具有行进趋势的活动)、 点状分散健身活动(如拉伸、 垂钓等独立静态的活动)、点状聚集健身活动(如广场舞、 太极拳等能够产生社会交往的集体运动)。

图1 街道滨河空间中健身活动类型及活动特征

将热力与满意度作为切入点提取因变量Y的集合为:Y(Y1总体健身活动热力，Y2总体健身活动满意度，Y3线状健身活动热力，Y4线状健身活动满意度，Y5点状分散健身活动热力，Y6点状分散健身活动满意度，Y7点状聚集健身活动热力，Y8点状聚集健身活动满意度)。

2020 年6 月15 日—8 月15 日， 在健身活动的高峰时段(8 ∶00-12 ∶00、 17 ∶00-21 ∶00)，每隔2 h 对样本中各类健身活动人数进行记录，记录时间持续15 min， 并将周末与工作日数据取均值， 作为该样本最终的健身热力数据。 此外，建立样本照片集并通过网络问卷收集健身者的满意度数据， 最终获取有效问卷200 份， 有效率为90.5%， 克隆巴赫系数为0.953， 具有较高信度。

2.3 数据分析

2.3.1 相关性与逐步回归分析

将街道滨河空间特征因子数据与健身活动数据进行标准化处理后， 导入SPSS 23.0 进行相关性分析， 以观察变量的共线性与直接相关程度。

针对城市环境实测数据的回归分析中， 一般的线性多元回归由于受到样本容量的影响极易导致数据的多重共线性， 而逐步回归分析可以很好地解决这一问题[26]。 将X(X1，X2， …，X15) 与Y(Y1，Y2， …，Y8) 导入SPSS 软件进行逐步回归分析， 得出每项因变量Y 所对应的多元线性回归模型如式(1) 所示。

2.3.2 通径分析与散点拟合分析

由于逐步回归分析会将引起共线性的因子直接剔除， 易使部分因子被错误排除， 因此需要借助通径分析修正结果。 首先， 将数据导入SPSS 软件中进行一般线行回归分析， 得到各因子的标准化系数， 即直 接 通 径 系 数β′(β′X1Y1，β′X2Y1…β′X14Y8，β′X15Y8)； 其次， 利用X的自相关系数rXX(rX1X2，rX1X3…rX13X15，rX14X15)， 与变量间的相关系数rXY(rX1Y1，rX2Y1…rX14Y8，rX15Y8)， 通过式(2) 进行通径分析[27]， 并依据βXY＞rXY判定被错误剔除的因子。

为进一步判定因子的影响路径， 选择决定系数R2最高的曲线对显著影响因子进行散点拟合分析。 同时， 根据各因子影响的健身活动类型得出其在各类街道滨河空间中的影响范围。

3 结果与分析

3.1 相关性分析与影响模型搭建

3.1.1 相关性分析

街道滨河空间特征因子具有多重共线性， 原因可能为部分因子存在相互促进或抑制的关系。以X3与X5为例， 在实际空间中宽敞的空间界面往往导致视域中较高的铺装占比， 即较低的空间绿视率。 同时， 不同类型健身活动之间具有相关关系， 其中， 线状健身活动和点状分散健身活动分别与点状聚集健身活动具有较强关联性， 但二者之间不相关。 此外， 健身活动热力与满意度也存在较强的相关性， 进一步说明健身人群的主观满意度与实际健身行为具有关联。

街道滨河空间特征因子中， 除X6与X13外，其余因子与健身活动热力、 满意度均具有显著相关关系(P＜0.01)。 因此可以进一步剖析街道滨河空间与健身活动之间的影响关系。

3.1.2 影响模型搭建

利用逐步回归分析构建影响模型的决定系数R2均大于0.60 (表2)， 且各模型的系数与常量β的显著性水平P均小于0.05， 拟合结果较好。

表2 街道滨河空间中健身活动的影响模型

3.2 显著影响因子内容与影响路径

3.2.1 显著影响因子内容

通过通径分析修正的显著影响因子包括:Y2影响模型中的X14(β′X14Y2＝0.931)，Y4影响模型中的X14(β′X14Y4＝0.926)，Y7影响模型中的X2(β′X2Y7＝1.792) 与X15(β′X15Y7＝1.933)。 最后整体筛选当P≤0.01 时的显著影响因子内容如图2所示。

图2 街道滨河空间特征因子对健身活动的影响程度

3.2.2 显著因子影响路径

如图3 所示， 安全感知因子中:X1在3.3 ～5内每增加1 个单位， 对应Y1增加2 个单位，Y7增加2.25 个单位， 其中， 点状聚集健身活动对铺装地面与林下草坪空间的地面安全性均具有需求；X2每增加1 个单位，Y3随之增加5 个单位， 增幅较大， 说明相较于其他2 类健身活动， 线状健身活动在晚间对于可视范围的需求更高。 健身功能因子中:X3在2.3 ～4.7 内每增加1 个单位， 对应Y3提升4.17 个单位，Y7提升2.29 个单位， 说明通畅的空间便于线状健身活动人群灵活选择运动路径， 较高的步行通畅性也意味着点状聚集健身活动能够在沿线空间充分开展。 自然氛围因子中:X5在30%～90%内每增加10%， 对应Y5增加1 个单位， 说明对于点状分散健身活动， 例如垂钓、拉伸等， 充足的遮荫环境更具有吸引力。 界面特征因子中:X8每增加1 个单位， 对应Y1提升3.13个单位，Y3提升3.38 个单位，Y8提升0.1 个单位， 增幅较小， 说明优化硬质场地亲水性对于线状健身活动具有显著促进作用， 符合人群的趋水特性[28]；X10在1.7 ～4 内每增加1 个单位，Y1提升8 个单位， 增幅较大， 同时Y5增加3.04 个单位，Y7增加2.17 个单位， 说明能够高效进入的场地对于点状分散与点状聚集健身活动具有较强吸引力。 配套设施因子中:X12每增加1 个单位，Y7增加1.25 个单位；X14在1 ～3.8 内每增加1 个单位，Y2提升0.15 个单位， 增幅较小；X15在1.4 ～4.2 内每提升1 个单位，Y7增加1.67 个单位， 说明较高的夜景照明美观性、 休憩设施密度与数量一定程度上可以对整体满意度与点状聚集健身活动热力产生影响。

图3 街道滨河空间显著特征因子对健身活动的影响

此外， 由于现状空间特征具有异质性， 各因子在不同类型街道滨河空间中的影响范围具有差异性， 说明健身者在各类空间中选择不同的区域开展健身活动。

3.3 优化与验证

3.3.1 天津市中心城区街道滨河空间优化

结合空间现状特征因子得分情况(图4)， 提出针对各类街道滨河空间的优化措施。

图4 天津市中心城区街道滨河空间待优化因子

1) 分级式街道滨河空间。 应重点提升垂直绿化占比， 利用既有挡墙结合植物提高绿视率； 通过增加上下层空间连接的阶梯、 坡道密度或加宽台阶的方式， 使健身路径更为顺畅； 结合现有墙体增设休憩设施。

2) 直落式街道滨河空间。 结合围栏与藤本植物， 增加垂直方向的绿色覆盖； 将空间中的“障碍” 要素进行集约布局， 例如照明设施、 座椅、垃圾桶等， 从而拓宽入口可视宽度， 便于健身人群的快速进入； 林下布置“之字形” 座椅， 增加健身微空间的同时提供休憩设施。

3) 缓坡式街道滨河空间。 需要铺设平整防滑铺装并定期维护； 重点提升针对沿线路面的照明覆盖， 为夜间健身者提供安全视野； 提升沿岸出入口密度， 加强内外侧空间连接； 在满足防汛、管理安全的前提下延长水边挑台或增加栈桥， 缩短亲水距离； 结合树池边缘等结构布置休憩设施，为健身人群提供充足休息区域。

3.3.2 典型样本优化验证

从调研样本中选择具有代表性的街道滨河空间， 综合考虑健身活动显著影响因子与现状分值进行优化。 选择10 位风景园林专业的研究生对定性因子进行重新打分，X5则采用人视点效果图进行计算。 依据更正的得分与影响模型， 估算总体健身活动热力与满意度。 优化后的3 类空间整体健身活动热力估测数值较实际数值有显著提升， 但满意度没有明显波动 (表3)， 说明因子对健身人群热力具有更高解释能力。

表3 街道滨河空间优化与结果验证

4 讨论

地面安全性、夜间能见度等因子对健身活动热力与满意度具有显著促进作用，这与Rosli[16]、He[19]、Xiong[25]等人的研究结果基本一致。 而健身器材丰富度、植物景观美感度、水体美感度等因子对健身活动的影响与Veitch[29]、关芃[13]、任欣欣[30]等人的研究结果具有差异，原因可能为天津市街道滨河空间中的部分因子在调研样本中数据波动较小，难以形成具有统计学意义的影响关系。此外，不同健身活动的比例也是部分因子研究结果产生异质性的潜在原因。 线性健身活动较高的占比决定了天津市街道滨河空间中的健身者对铺装美感度等因子的关注度较低。

相较于其他城市公共空间中健身活动的相关研究，本文重点关注不同类型街道滨河空间特征对各类健身活动的定量影响关系，但由于受到新型冠状肺炎疫情的反复影响，通过行为注记法记录的健身活动数据较疫情前会有一定的出入，这也造成了后续分析可能存在一定的误差。

5 结论

1) 天津市中心城区街道滨河空间特征因子对健身活动具有显著影响。 地面安全性、夜间能见度、步行通畅性、空间绿视率、硬质场地亲水性、空间可进入性、夜景照明美观性、休憩设施美观性、休憩设施密度等因子在一定区间内能够调动不同类型健身活动人群的积极性，同时对健身环境满意度具有一定影响。 健身器材丰富度、植物景观美感度、视线通透性等因子对健身活动数据不具有解释能力。

2) 天津市不同类型街道滨河空间特征对健身活动影响范围具有差异性。 分级式街道滨河空间主要是上层近水小空间、整体下层空间，以及上下层的连接空间(台阶或缓坡)对健身活动产生影响；直落式街道滨河空间中能对健身活动产生影响的区域主要为沿河一侧的路径、入口广场、沿线小空间与水岸台阶；缓坡式街道滨河空间的路网、广场及林下草坪空间的特征均能够对健身活动产生影响。