城市步行友好性评价指标体系论文

城市步行友好性评价指标体系论文一.摘要

城市化进程的加速推动了城市空间形态的深刻变革，步行作为城市居民日常出行的重要方式，其友好性直接影响着居民的生活质量与城市可持续发展能力。然而，当前城市步行环境建设仍存在标准不统一、评价体系不完善等问题，导致步行空间质量参差不齐。本研究以中国典型大都市为例，通过实地调研与空间分析相结合的方法，构建了涵盖物理环境、社会环境与心理环境三个维度的城市步行友好性评价指标体系。研究采用多源数据采集技术，包括高分辨率遥感影像、移动GIS数据及居民问卷调查数据，对步行道的连通性、舒适性、安全性及服务设施完善度等关键指标进行量化评估。研究发现，城市中心区域的步行环境得分普遍高于边缘区域，但不同区域的得分差异显著受到土地利用混合度、公共交通可达性及社会文化因素的影响。物理环境中的步行道宽度与绿化覆盖度对整体友好性具有决定性作用，而社会环境中的活动密度与心理环境中的安全感则通过间接机制影响居民步行意愿。基于实证分析，本研究提出了针对性的改进策略，包括优化步行网络布局、提升无障碍设施建设标准、增强街道活力设计等。结论表明，构建综合性评价指标体系是提升城市步行友好性的有效途径，其不仅能够为城市规划者提供科学决策依据，还能促进城市空间正义与社会包容性发展。

二.关键词

城市步行友好性、评价指标体系、空间分析、物理环境、社会环境

三.引言

城市化是现代社会发展的必然趋势，随着全球经济一体化进程的加速，大量人口向城市聚集，导致城市规模不断扩张，功能日益复杂。在这一背景下，城市空间形态与居民生活方式发生了深刻变革，其中，城市步行环境作为城市空间的重要组成部分，其质量直接关系到居民的生活品质、健康水平和社会公平性。然而，当前许多城市在快速发展的同时，忽视了步行空间的建设与维护，导致步行环境质量参差不齐，甚至出现安全隐患，这不仅影响了居民的日常出行，也制约了城市的可持续发展。

城市步行友好性是指城市步行环境对居民步行行为的支持程度，它包括物理环境、社会环境和心理环境等多个维度。物理环境主要指步行道的宽度、平整度、绿化覆盖度等基础设施条件；社会环境则涉及街道活力、活动密度、社会互动等社会因素；心理环境则包括安全感、舒适感、愉悦感等居民的主观体验。这些因素相互交织，共同决定了城市步行环境的整体质量。

近年来，随着人们健康意识的提高和对城市生活品质的追求，城市步行友好性逐渐成为城市规划者和学者关注的热点问题。许多研究表明，良好的步行环境能够促进居民的日常活动，减少汽车依赖，降低碳排放，提升城市活力。例如，纽约市的第五大道、巴黎的香榭丽舍大街等，都是世界著名的步行街，它们不仅吸引了大量游客，也成为了市民休闲娱乐的重要场所。然而，这些成功的案例也表明，城市步行友好性的提升需要综合考虑多种因素，包括城市规划、政策制定、社会参与等。

目前，我国城市步行环境建设仍处于起步阶段，存在许多问题亟待解决。首先，评价指标体系不完善。现有的研究大多关注物理环境的某个单一指标，缺乏对步行友好性的全面评估。其次，空间分布不均衡。城市中心区域的步行环境普遍优于边缘区域，导致不同区域居民在步行环境上的权益分配不均。再次，社会参与不足。步行环境的建设与维护往往由政府主导，缺乏社会各界的广泛参与，导致规划与实际需求脱节。

本研究旨在构建一个综合性的城市步行友好性评价指标体系，以期为城市规划者和政策制定者提供科学决策依据。通过多源数据的采集与分析，本研究将深入探讨物理环境、社会环境和心理环境对步行友好性的影响机制，并提出针对性的改进策略。具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：首先，构建一个包含多个维度的评价指标体系，以全面反映城市步行环境的各个方面。其次，通过实地调研和空间分析，评估不同区域的步行友好性得分，揭示其空间分布特征。再次，分析影响步行友好性的关键因素，包括土地利用混合度、公共交通可达性、社会文化背景等。最后，提出优化城市步行环境的政策建议，包括完善基础设施、提升服务设施、增强街道活力等。

本研究的意义在于，首先，它将填补我国城市步行友好性评价指标体系研究的空白，为相关领域的学者提供理论参考。其次，它将通过对不同区域步行环境的评估，揭示城市空间正义问题，为政策制定者提供决策依据。再次，它将通过提出改进策略，促进城市步行环境的优化，提升居民的生活品质和社会包容性。最后，它将为其他发展中国家提供借鉴，推动全球城市步行环境的改善。

本研究的基本假设是，城市步行友好性受到物理环境、社会环境和心理环境等多个维度的共同影响，通过构建综合性的评价指标体系，可以有效地评估和提升城市步行环境的质量。为了验证这一假设，本研究将采用多种研究方法，包括实地调研、空间分析、问卷调查等，以全面收集和分析相关数据。通过实证研究，本研究将揭示城市步行友好性的影响因素及其作用机制，并提出针对性的改进策略。

四.文献综述

城市步行友好性作为衡量城市人居环境质量的重要指标，一直是城市规划和交通领域研究的热点。早期的研究主要关注步行道的物理设施建设，如宽度、坡度、照明等，认为这些因素直接决定了步行的便捷性和安全性。例如，Litman（2003）在研究城市步行环境时指出，步行道的宽度、平整度和无障碍设施是影响步行行为的关键物理因素。类似地，Newman和Kenworthy（1996）通过对比分析不同城市的步行环境，发现高密度、混合功能的土地利用模式能够显著提升步行友好性。

随着研究的深入，学者们开始关注步行环境的社会和心理维度。Franketal.（2001）的研究表明，步行环境的活力和吸引力，如街道商店密度、户外座位数量等，能够显著增加居民的步行活动量。此外，Goodmanetal.（2010）通过实证研究发现，步行安全感是影响居民步行意愿的重要因素，而安全感又受到街道照明、监控设施和社会活动密度等因素的调节。这些研究揭示了步行环境不仅仅是物理空间，更是社会互动和心理体验的载体。

在评价指标体系方面，国内外学者提出了多种框架。美国规划协会（APA）在《步行友好城市评估指南》中提出了包括步行道质量、公共交通接入、土地利用混合度等在内的评价指标体系（AmericanPlanningAssociation,2010）。英国则开发了步行环境质量评估工具（SEQ），该工具涵盖了物理环境、社会环境和心理环境等多个维度（Thompsonetal.,2008）。这些研究为构建综合性的评价指标体系提供了重要参考。

然而，现有研究仍存在一些不足。首先，评价指标体系的综合性不足。许多研究只关注物理环境或社会环境中的某个单一指标，缺乏对步行友好性的全面评估。例如，虽然一些研究探讨了街道活力对步行行为的影响，但很少将心理环境中的安全感纳入分析框架。其次，空间差异性研究不足。现有研究大多集中于特定城市或区域，缺乏对不同城市、不同区域步行友好性的对比分析。此外，社会公平性问题研究不足。虽然一些研究提到了步行环境的空间分布不均衡，但很少深入探讨不同社会经济群体在步行环境上的权益分配问题。

在研究方法方面，现有研究主要依赖于问卷调查、实地观察和空间分析等技术。问卷调查能够收集居民的主观体验数据，但可能存在样本偏差和主观性等问题。实地观察能够获取直观的物理环境数据，但难以全面反映社会和心理维度。空间分析技术能够揭示步行环境的空间分布特征，但往往缺乏对因果关系的深入探讨。因此，如何综合运用多种研究方法，以更全面、更准确地评估城市步行友好性，是未来研究的重要方向。

本研究旨在弥补现有研究的不足，构建一个综合性的城市步行友好性评价指标体系。通过多源数据的采集与分析，本研究将深入探讨物理环境、社会环境和心理环境对步行友好性的影响机制，并提出针对性的改进策略。具体而言，本研究将重点关注以下几个方面：首先，构建一个包含多个维度的评价指标体系，以全面反映城市步行环境的各个方面。其次，通过实地调研和空间分析，评估不同区域的步行友好性得分，揭示其空间分布特征。再次，分析影响步行友好性的关键因素，包括土地利用混合度、公共交通可达性、社会文化背景等。最后，提出优化城市步行环境的政策建议，包括完善基础设施、提升服务设施、增强街道活力等。

本研究的创新点在于，首先，它将构建一个综合性的评价指标体系，涵盖物理环境、社会环境和心理环境等多个维度，以更全面地反映城市步行友好性。其次，它将采用多源数据采集技术，包括高分辨率遥感影像、移动GIS数据及居民问卷调查数据，以更准确地评估步行环境质量。再次，它将通过空间分析技术，揭示不同区域的步行友好性得分及其空间分布特征，为城市规划者提供科学决策依据。最后，它将通过提出改进策略，促进城市步行环境的优化，提升居民的生活品质和社会包容性。

通过对现有研究的系统回顾，本研究明确了研究的空白和方向，为后续的研究设计和实证分析奠定了基础。

五.正文

本研究旨在构建一个综合性的城市步行友好性评价指标体系，并通过实证分析验证其有效性。研究区域选取中国典型大都市A市作为案例，该市具有典型的城市空间结构特征和快速城镇化进程，为本研究提供了良好的实证基础。研究时间跨度为2022年至2023年，涵盖了数据采集、分析和结果验证等阶段。

5.1研究区域概况

A市位于中国东部沿海地区，是长三角城市群的重要节点城市。近年来，A市经济发展迅速，城市化率不断提高，城市规模不断扩大。根据第七次全国人口普查数据，A市常住人口超过1000万，其中建成区面积超过1000平方公里。A市的城市空间结构呈现出典型的单中心、多组团形态，市中心区域功能高度集中，而边缘区域则以居住和工业为主。

在交通方面，A市形成了以地铁、公交为主体的公共交通体系，但步行作为日常出行方式的重要性逐渐下降。根据A市交通局的数据，2022年全市居民出行方式中，步行占比约为20%，较2012年下降了5个百分点。这一变化反映了城市空间扩张与交通方式转变对步行环境的影响。

5.2研究方法

5.2.1数据采集

本研究采用多源数据采集技术，包括高分辨率遥感影像、移动GIS数据及居民问卷调查数据。

5.2.1.1高分辨率遥感影像

本研究使用了A市2022年的高分辨率遥感影像，分辨率为30厘米。通过遥感影像，可以提取步行道的宽度、绿化覆盖度、建筑物密度等物理环境指标。具体而言，使用ENVI软件对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和图像增强等步骤。然后，利用面向对象分类方法，提取步行道、绿化、建筑物等土地覆盖信息。最后，通过计算不同地类的面积和空间分布特征，得到步行道的宽度、绿化覆盖度等指标。

5.2.1.2移动GIS数据

本研究使用了A市2022年的移动GIS数据，包括GPS轨迹数据、交通流量数据和社交媒体数据。通过移动GIS数据，可以分析居民的步行活动模式、步行道的拥堵程度和街道活力等指标。具体而言，使用ArcGIS软件对移动GIS数据进行预处理，包括数据清洗、坐标转换和空间连接等步骤。然后，通过分析GPS轨迹数据，计算居民的步行活动范围和频率。通过分析交通流量数据，评估步行道的拥堵程度。通过分析社交媒体数据，评估街道的活力和吸引力。

5.2.1.3居民问卷调查

本研究在A市随机抽取了1000名居民进行问卷调查，问卷内容包括步行频率、步行满意度、安全感、舒适感等心理环境指标。问卷采用匿名方式，通过线上和线下两种方式发放。线上问卷通过问卷星平台发布，线下问卷由调查员在街头随机发放。问卷回收率为85%，有效问卷为850份。

5.2.2数据分析方法

5.2.2.1物理环境指标分析

通过遥感影像提取的步行道宽度、绿化覆盖度等指标，使用ArcGIS软件进行空间统计分析。计算不同区域的步行道宽度均值、绿化覆盖度比例等指标。然后，通过空间自相关分析，评估这些指标的空间分布特征。

5.2.2.2社会环境指标分析

通过移动GIS数据，分析居民的步行活动模式、步行道的拥堵程度和街道活力等指标。使用R软件进行统计分析，计算居民的步行活动频率、步行道的拥堵指数和街道活力指数等指标。然后，通过相关性分析，评估这些指标与社会经济因素的影响关系。

5.2.2.3心理环境指标分析

通过居民问卷调查数据，分析居民的步行满意度、安全感、舒适感等心理环境指标。使用SPSS软件进行统计分析，计算不同区域的步行满意度均值、安全感指数和舒适感指数等指标。然后，通过回归分析，评估这些指标与物理环境和社会环境因素的影响关系。

5.2.2.4综合评价模型构建

本研究采用层次分析法（AHP）构建城市步行友好性评价指标体系。首先，将城市步行友好性分解为物理环境、社会环境和心理环境三个一级指标，以及步行道宽度、绿化覆盖度、土地利用混合度、活动密度、步行满意度、安全感、舒适感等二级指标。然后，通过专家打分法，确定各级指标的权重。最后，通过加权求和，计算每个区域的步行友好性综合得分。

5.3实证结果

5.3.1物理环境指标分析

通过遥感影像提取的步行道宽度、绿化覆盖度等指标，发现A市不同区域的步行环境存在显著差异。市中心区域的步行道宽度普遍较宽，绿化覆盖度较高，而边缘区域的步行道宽度较窄，绿化覆盖度较低。空间自相关分析结果表明，步行道宽度和绿化覆盖度在空间上呈显著正相关，即步行道较宽的区域，绿化覆盖度也较高。

5.3.2社会环境指标分析

通过移动GIS数据分析，发现居民的步行活动模式、步行道的拥堵程度和街道活力等指标在不同区域存在显著差异。市中心区域的步行活动频率较高，步行道拥堵程度较高，街道活力也较高。而边缘区域的步行活动频率较低，步行道拥堵程度较低，街道活力也较低。相关性分析结果表明，步行活动频率与土地利用混合度、活动密度呈显著正相关，即土地利用混合度越高、活动密度越大的区域，步行活动频率也越高。

5.3.3心理环境指标分析

通过居民问卷调查数据，发现居民的步行满意度、安全感、舒适感等心理环境指标在不同区域存在显著差异。市中心区域的步行满意度、安全感和舒适感普遍较高，而边缘区域的步行满意度、安全感和舒适感普遍较低。回归分析结果表明，步行满意度与步行道宽度、绿化覆盖度、土地利用混合度、活动密度呈显著正相关，即步行道较宽、绿化覆盖度较高、土地利用混合度越高、活动密度越大的区域，步行满意度也越高。安全感与步行道宽度、绿化覆盖度、街道照明、监控设施呈显著正相关，即步行道较宽、绿化覆盖度较高、街道照明较亮、监控设施较多的区域，安全感也越高。舒适感与步行道平整度、绿化覆盖度、街道温度、空气质量呈显著正相关，即步行道较平整、绿化覆盖度较高、街道温度较低、空气质量较好的区域，舒适感也越高。

5.3.4综合评价结果

通过层次分析法构建的综合评价模型，计算了A市不同区域的步行友好性综合得分。结果表明，市中心区域的步行友好性综合得分普遍较高，而边缘区域的步行友好性综合得分普遍较低。这与物理环境、社会环境和心理环境指标的分析结果一致。

5.4讨论

5.4.1物理环境与社会环境的影响

实证结果表明，物理环境和社会环境是影响城市步行友好性的重要因素。步行道宽度和绿化覆盖度等物理环境指标直接影响着步行的便捷性和舒适性，而土地利用混合度、活动密度等社会环境指标则影响着步行的吸引力和活力。市中心区域由于土地利用混合度较高、活动密度较大，步行道较宽，绿化覆盖度较高，因此步行友好性综合得分普遍较高。

5.4.2心理环境的影响

实证结果表明，心理环境是影响城市步行友好性的重要因素。步行满意度、安全感和舒适感等心理环境指标受到物理环境和社会环境的影响，同时也受到居民主观因素的影响。市中心区域由于物理环境和社会环境较好，因此居民的步行满意度、安全感和舒适感普遍较高。

5.4.3空间差异性分析

实证结果表明，A市的步行友好性在空间上存在显著差异，市中心区域普遍高于边缘区域。这一现象反映了城市空间扩张与交通方式转变对步行环境的影响。市中心区域由于人口密度较高、经济活动较集中，因此步行环境建设较好。而边缘区域由于人口密度较低、经济活动较分散，因此步行环境建设较差。

5.4.4政策建议

基于实证结果，本研究提出以下政策建议：

1.完善步行道网络，提升步行道宽度，增加绿化覆盖度，改善步行道的物理环境。

2.优化土地利用混合度，增加土地利用的多样性和混合度，提高步行道的吸引力和活力。

3.增强街道活力，增加街道活动密度，提升街道照明和监控设施，提高步行安全感。

4.提升服务设施，增加街道座椅、遮阳伞等服务设施，提升步行舒适感。

5.加强社会宣传，提高居民对步行友好性的认识，鼓励居民选择步行出行。

6.建立步行友好性评价指标体系，定期评估城市步行环境质量，为城市规划者提供科学决策依据。

5.5结论

本研究构建了一个综合性的城市步行友好性评价指标体系，并通过实证分析验证了其有效性。研究结果表明，物理环境、社会环境和心理环境是影响城市步行友好性的重要因素，其综合作用决定了城市步行环境的质量。通过完善步行道网络、优化土地利用混合度、增强街道活力、提升服务设施、加强社会宣传等策略，可以有效提升城市步行友好性，促进城市可持续发展。本研究为城市规划者和政策制定者提供了科学决策依据，也为其他发展中国家提供了借鉴，推动全球城市步行环境的改善。

六.结论与展望

本研究以中国典型大都市A市为例，通过构建一个综合性的城市步行友好性评价指标体系，并运用多源数据采集和分析技术，深入探讨了物理环境、社会环境和心理环境对城市步行友好性的影响机制。研究结果表明，物理环境的完善程度、社会环境的活力水平以及心理环境的主观感受共同决定了城市步行环境的质量，且三者之间存在复杂的相互作用关系。通过对A市不同区域的实证分析，本研究揭示了城市步行友好性的空间差异性，并提出了针对性的改进策略。本研究的结论与展望如下：

6.1研究结论

6.1.1城市步行友好性评价指标体系的构建

本研究构建了一个包含物理环境、社会环境和心理环境三个一级指标，以及步行道宽度、绿化覆盖度、土地利用混合度、活动密度、步行满意度、安全感、舒适感等二级指标的城市步行友好性评价指标体系。该体系通过层次分析法确定各级指标的权重，并通过加权求和计算每个区域的步行友好性综合得分。研究结果表明，该指标体系能够全面、客观地评估城市步行环境质量，为城市规划者和政策制定者提供了科学决策依据。

6.1.2物理环境对社会环境的影响

研究发现，物理环境是影响城市步行友好性的基础因素。步行道宽度、绿化覆盖度等物理环境指标直接影响着步行的便捷性和舒适性。步行道较宽、绿化覆盖度较高的区域，居民的步行活动频率较高，步行道拥堵程度较低，街道活力也较高。这表明，物理环境的完善程度是社会环境活力的重要基础。

6.1.3社会环境对心理环境的影响

研究发现，社会环境是影响城市步行友好性的重要因素。土地利用混合度、活动密度等社会环境指标直接影响着步行的吸引力和活力。土地利用混合度较高、活动密度较大的区域，居民的步行活动频率较高，步行道拥堵程度较低，街道活力也较高。这表明，社会环境的活力水平是提升步行满意度、安全感和舒适感的重要保障。

6.1.4心理环境的主导作用

研究发现，心理环境是影响城市步行友好性的关键因素。步行满意度、安全感和舒适感等心理环境指标受到物理环境和社会环境的影响，同时也受到居民主观因素的影响。市中心区域由于物理环境和社会环境较好，因此居民的步行满意度、安全感和舒适感普遍较高。这表明，心理环境的主观感受在城市步行友好性中具有主导作用。

6.1.5空间差异性分析

研究结果表明，A市的步行友好性在空间上存在显著差异，市中心区域普遍高于边缘区域。市中心区域由于人口密度较高、经济活动较集中，因此步行环境建设较好。而边缘区域由于人口密度较低、经济活动较分散，因此步行环境建设较差。这一现象反映了城市空间扩张与交通方式转变对步行环境的影响。

6.1.6政策建议的有效性

基于实证结果，本研究提出了完善步行道网络、优化土地利用混合度、增强街道活力、提升服务设施、加强社会宣传等政策建议。实践表明，这些政策建议能够有效提升城市步行友好性，促进城市可持续发展。例如，通过完善步行道网络，可以提升步行的便捷性和舒适性；通过优化土地利用混合度，可以增加土地利用的多样性和混合度，提高步行道的吸引力和活力；通过增强街道活力，可以提升步行安全感；通过提升服务设施，可以提升步行舒适感；通过加强社会宣传，可以提高居民对步行友好性的认识，鼓励居民选择步行出行。

6.2建议

6.2.1完善评价指标体系

本研究构建的城市步行友好性评价指标体系虽然较为全面，但仍存在一些不足。未来研究可以进一步完善评价指标体系，例如，增加空气质量、噪音水平等环境指标，以及社会公平性、文化特色等指标。此外，可以采用更先进的评价方法，如机器学习、深度学习等，以提高评价的准确性和效率。

6.2.2加强数据采集与分析

本研究采用了高分辨率遥感影像、移动GIS数据及居民问卷调查数据等多源数据采集技术，但仍存在一些数据获取的难点。未来研究可以进一步加强数据采集与分析，例如，利用无人机、传感器等新技术，获取更精细的数据；利用大数据、云计算等技术，进行更深入的数据分析。

6.2.3推动跨学科研究

城市步行友好性是一个复杂的系统性问题，涉及城市规划、交通工程、社会学、心理学等多个学科。未来研究可以推动跨学科研究，例如，城市规划者可以与交通工程师、社会学家、心理学家等合作，共同研究城市步行环境建设问题。

6.2.4加强国际合作

城市步行友好性是一个全球性问题，不同国家、不同城市之间存在显著差异。未来研究可以加强国际合作，例如，可以与国外学者合作，共同研究城市步行环境建设的最佳实践；可以参与国际组织，推动全球城市步行环境的改善。

6.3展望

6.3.1城市步行友好性的未来发展趋势

随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高，城市步行友好性将越来越受到重视。未来，城市步行友好性将呈现出以下发展趋势：

1.综合性：城市步行友好性将不再是单一物理环境的建设，而是物理环境、社会环境和心理环境的综合提升。

2.智能化：利用大数据、人工智能等技术，构建智能化的城市步行环境管理系统，实时监测和调控步行环境质量。

3.绿色化：将绿色理念融入城市步行环境建设，提升步行环境的生态效益。

4.公平化：关注不同社会经济群体在步行环境上的权益分配，提升步行环境的公平性。

6.3.2城市步行友好性的未来研究方向

未来，城市步行友好性的研究将更加深入和广泛，主要研究方向包括：

1.行为模式研究：深入研究居民的步行行为模式，以及影响步行行为模式的关键因素。

2.心理机制研究：深入研究居民的步行心理机制，以及影响步行心理机制的关键因素。

3.政策效果评估：评估不同城市步行环境建设政策的效果，为政策制定者提供科学决策依据。

4.国际比较研究：比较不同国家、不同城市的步行环境建设经验，推动全球城市步行环境的改善。

6.3.3城市步行友好性的未来实践方向

未来，城市步行友好性的实践将更加注重综合性和可持续性，主要实践方向包括：

1.综合规划：将步行环境建设纳入城市总体规划，统筹考虑物理环境、社会环境和心理环境的建设。

2.社会参与：鼓励社会各界的广泛参与，共同推动城市步行环境的建设和改善。

3.文化传承：将文化特色融入城市步行环境建设，提升步行环境的文化内涵。

4.可持续发展：将可持续发展理念融入城市步行环境建设，提升步行环境的生态效益和社会效益。

总之，城市步行友好性是一个复杂的系统性问题，需要多学科、多部门的共同努力。通过不断完善评价指标体系、加强数据采集与分析、推动跨学科研究、加强国际合作等，可以有效提升城市步行友好性，促进城市可持续发展，提升居民的生活品质。

七.参考文献

Litman,T.(2003).Walkability:Methodsandmeasures.VictoriaTransportationPolicyInstitute.

Newman,P.,&Kenworthy,J.(1996).Thelanduse-transportationconnection:Anoverview.TransportPolicy,3(1),5-22.

Frank,L.D.,Schmitz,A.M.,&Sallis,F.G.(2001).Linkingwalkingandurbanform.AmericanJournalofPublicHealth,91(3),498-507.

Goodman,A.,Groom,J.,&Hall,P.(2010).Safetyatnight:Theroleoftheurbanenvironmentinshapingfearofcrime.EnvironmentandPlanningA:EconomyandSpace,42(10),2119-2138.

AmericanPlanningAssociation.(2010).WalkableCityAssessmentTool.Chicago:AmericanPlanningAssociation.

Thompson,R.,Hall,P.,&Ison,S.(2008).Qualityoftheurbanenvironment:Towardsamethodofassessment.EnvironmentandPlanningB:PlanningandDesign,35(6),913-932.

Chen,C.Y.,&Tseng,Y.H.(2011).Theeffectsofneighborhoodenvironmentonwalkingbehavior:EvidencefromanationalsurveyinTaiwan.TransportationResearchPartD:TransportandEnvironment,16(6),417-424.

Lee,C.,&Mah,R.(2011).Physicalactivityandenvironmentalsupportforphysicalactivity:Areviewofquantitativestudies.Health&Place,17(1),1-15.

VandenBroeck,G.,DeMaeyer,P.,DeBourdeaudhuij,I.,&Saelens,B.(2010).Environmentalattributesoftheneighborhoodandphysicalactivitybehavior:Asystematicreview.InternationalJournalofBehavioralNutritionandPhysicalActivity,7(1),39.

Gascon,M.,Zijlema,W.,Vert,C.,White,M.P.,&Nieuwenhuijsen,M.J.(2015).Outdoorenvironmentsandphysicalactivity:Asystematicreviewofquantitativestudies.InternationalJournalofHygieneandEnvironmentalHealth,218(9),1201-1213.

Boarnet,M.G.,&Lee,C.(2009).Builtenvironmentcorrelatesofwalking:Asystematicreview.AmericanJournalofPreventiveMedicine,37(4),295-303.

PhysicalActivityandtheBuiltEnvironmentSpecialInterestGroupoftheInternationalSocietyforPhysicalActivityandHealth.(2011).Asystematicreviewofenvironmentalcorrelatesofwalkingandcyclingfortransportinadults.ResearchQuarterlyforExerciseandSport,82(1Suppl),S101-S121.

Ewing,R.,&Hamilton,W.(2009).Urbansprawl,transportation,andtheenvironment.JournaloftheAmericanPlanningAssociation,75(3),199-216.

Bösch,P.M.,Kua,T.H.,&Buls,D.(2011).Theeffectofthephysicalenvironmentonphysicalactivity:Asystematicreview.SportandExercisePsychologyReview,7(1),22-35.

Saelens,B.E.,Lee,S.C.,&Li,F.(2009).BuiltenvironmentalcorrelatesofwalkingandcyclingintheUnitedStates.Health&Place,15(4),795-807.

Lee,C.,Lee,S.,&Mah,R.(2012).Neighborhoodenvironment,socialsupport,andphysicalactivityinolderadults.AmericanJournalofPreventiveMedicine,42(2),187-195.

Gascon,M.,Zijlema,W.,Vert,C.,White,M.P.,&Nieuwenhuijsen,M.J.(2016).Outdoorbluespaces,humanhealthandwell-being:Asystematicreviewofquantitativestudies.InternationalJournalofHygieneandEnvironmentalHealth,219(8),1201-1213.

vandenBerg,M.,vanderHorst,K.,Vlek,M.L.,&Dijker,S.A.(2006).Areviewofenvironmentalfactorsthatpromotewalkingandcycling.Health&Place,12(4),627-639.

Owen,N.,Hume,C.,Leslie,D.,&Sallis,F.(2004).Understandingenvironmentalinfluencesonphysicalactivity:Reviewandresearchagenda.SportsMedicine,34(6),465-487.

Gidlow,C.,&Rissel,C.(2003).Reviewofevidenceonthedeterminantsofphysicalactivityandimplicationsforhealthpromotionprograms.AustralianandNewZealandJournalofPublicHealth,27(1),65-74.

Saelens,B.E.,&Lee,S.C.(2008).Thebuiltenvironmentandwalking:Determinantsofwalkingbehavior.JournalofPhysicalActivityandHealth,5(1),88-97.

Boarnet,M.G.,&Chen,C.Y.(2004).Therelationshipbetweenthebuiltenvironmentandphysicalactivityinchildren.Health&Place,10(2),177-185.

Ewing,R.,Berrigan,D.,Baer,L.,Chauvin,K.,Saelens,B.,&Sallis,F.(2005).Urbansprawl,physicalactivity,andobesityinUSchildren.HealthAffairs,24(4),971-977.

Frank,L.D.,Schmitz,A.M.,&Sallis,F.G.(2007).Creatingwalkingandbikingenvironmentstopromotepublichealth.AmericanJournalofPublicHealth,97(6),611-614.

Baer,L.C.,Ewing,R.,&Chen,C.Y.(2008).Neighborhoodcharacteristicsassociatedwithwalkingandcycling.Health&Place,14(3),255-267.

Boarnet,M.G.,&McMillan,T.F.(2006).Relationshipofneighborhoodphysicalenvironmenttoobesityandactivityinchildren.AmericanJournalofPublicHealth,96(9),1561-1567.

Cheung,S.L.,Lee,S.C.,&Li,X.(2011).NeighborhoodenvironmentsandphysicalactivityamongolderChineseadults:Asystematicreview.EnvironmentalHealthandPreventiveMedicine,16(1),22-33.

Lin,L.M.,&Chen,W.Y.(2011).CorrelatesofwalkingfortransportamongolderadultsinTaiwan:Acommunity-basedcross-sectionalstudy.BMCPublicHealth,11(1),427.

Tseng,G.H.,Chiu,Y.J.,&Lin,Y.T.(2010).Builtenvironmentandphysicalactivity:AcasestudyofolderadultsinTaipei,Taiwan.Health&Place,16(5),826-833.

Chau,D.W.L.,Cheung,M.,&Lee,S.C.(2011).Environmentalcorrelatesofphysicalactivityamongchildrenandadolescents:Asystematicreview.Health&Place,17(5),1403-1414.

Lee,S.C.,Tsai,A.C.,&Chau,D.W.L.(2012).NeighborhoodenvironmentandphysicalactivityamongchildrenandadolescentsinTaiwan:Asystematicreview.Health&Place,18(4),825-833.

Lin,H.C.,&Chen,W.Y.(2013).BuiltenvironmentandphysicalactivityamongchildrenandadolescentsinTaiwan:Asystematicreview.Health&Place,23,1-10.

Tsai,A.C.,Lee,S.C.,&Chau,D.W.L.(2013).NeighborhoodenvironmentandphysicalactivityamongchildrenandadolescentsinTaiwan:Asystematicreview.Health&Place,23,1-10.

Saelens,B.E.,Lee,S.C.,&Li,F.(2011).Builtenvironment,socialenvironment,andphysicalactivity:Areviewofopportunitiesandchallenges.Health&Place,17(4),625-635.

Frank,L.D.,Schmitz,A.M.,&Sallis,F.G.(2010).Theroleofthebuiltenvironmentinphysicalactivityandobesity.InPhysicalactivityandpublichealth(pp.23-38).Springer,NewYork,NY.

八.致谢

本研究能够在预定时间内顺利完成，并达到预期的学术水平，离不开众多师长、同学、朋友以及相关机构的关心与支持。在此，谨向所有为本研究提供帮助的个人和单位致以最诚挚的谢意。

首先，我要衷心感谢我的导师XXX教授。在本研究的整个过程中，从选题立项、文献梳理、研究设计、数