近10年城市绿色空间与心理健康国际研究
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摘要：城市中的公园、滨水空间与森林等绿色空间可调节情绪，带来极大的心理健康益处。文章立足国际视角，利用web of science核心数据，检索SCI/SSCI索引收录的近10年（2010—2020）城市绿色空间与心理健康领域的766篇英文文献，通过详细分析50篇高被引文献，归纳这一领域的相关理论框架、主要研究对象、绿色空间与心理健康变量的测量工具和具体指标，以及研究的关键步骤；概括现有研究多针对公园、街道、森林、郊野、居住区绿地等城市绿色空间，多关注这些场所的绿化覆盖率、绿视率、景观组成、环境感知维度等方面，主要利用情绪状态、注意力、压力等表征心理健康状态，并利用情绪状态量表、恢复状态量表、心理测试任务、脑电波等指标测量心理健康状况；得出现有研究主要结论城市为绿色空间可帮助恢复注意力、缓解压力、改善孤独与抑郁情绪、减少不良行为。在此基础上，对我国相关研究与规划实践进行展望。
关键词：心理健康，城市绿色空间，研究方法，测量指标
作者：翟宇佳 范彬彬 霍钧资 贡若玉 施澄
引文格式：翟宇佳,范彬彬,霍钧资等.近10年城市绿色空间与心理健康国际研究进展——理论框架、对象、测量工具与指标[J].中国城市林业,2022,20(06):168-176.
世界卫生组织2021年的报告显示，世界上约有2.8亿人患有抑郁症。《中国国民心理健康发展报告（2019—2020）》显示，全国抑郁高风险检出率为12.4%~20.6%；2021年发布的《中国抑郁障碍患病率及卫生服务利用的流行病学现况研究》指出，抑郁障碍已成为除腰痛外，导致中国健康寿命损失的第二大原因。近年来COVID-19新型冠状病毒肺炎疫情暴发加剧了抑郁情绪，特别是医务工作者、孕妇、学生等群体。体验城市中的绿色空间可提升注意力、缓解压力与抑郁情绪，带来极大的心理健康益处。无论是主动访问城市公园，还是被动接触绿色空间，均可减轻焦虑和抑郁情绪。一项针对澳大利亚城市居民的研究表明，每周接触自然30 min以上，可降低抑郁症（7%）和高血压（9%）的患病几率；另一项针对西班牙市民进行的研究表明，从家中能观赏到绿地的居民患焦虑和抑郁的风险更低。
本研究简要回顾了城市绿色空间与心理健康关系的经典理论，归纳了近10年来的国际研究成果，基于对高引文献的梳理，总结了这一领域的理论框架、主要研究对象、绿色空间与心理健康变量的测量工具与具体指标，以期为我国城市绿地空间与健康效益研究提供基础。
1 研究方法
利用web of science核心数据，检索SCI/SSCI索引收录的近10年（2010年1月1日—2020年12月31日）城市绿色空间与心理健康的英文文献。考虑近两年发表的文献还未被广泛引用，未纳入分析。搜索的文献类型为Article（研究文章）和Review（综述），领域限定为Architecture（建筑）和Urban studies（城市研究）。检索关键词包括自然环境相关的5个关键词，即 green space（绿色空间）、greenness（绿化）、park（公园）、nature（自然）、landscape（景观），以及心理健康相关的4个关键词，即mental health（心理健康）、mood（情绪）、stress（压力）、restoration（恢复性），共搜索到766篇文献。
首先，计算获取的766篇文章截止到2021年末的引用率，选取每年引用率最高的50篇，10年共计500篇；其次，对这500篇文献进行关键词分析；最后，在选取的766篇文献中，对于截止到2021年末引用率前50的实证研究文章进行深度剖析。
2 研究热点分析
针对500篇高引用率文章，统计其关键词词频（表1），分析研究热点，结果表明，restoration（恢复性）、health（健康）、green space（绿色空间）、environment（环境）、landscape（景观）、stress（压力）、physical activity（体育活动）、mental health（心理健康）等词频较高。在频次排名前24的关键词中，绝大多数词汇的首次出现时间都在2013年及之前（87.5%），说明近10年来研究热点较为集中。
表1 关键词频次统计
3理论及研究方法分析
3.1 基础理论
城市绿色空间与心理健康研究领域的基础理论主要包括亲自然理论（Biophilia）、注意力恢复理论（Attention Restoration Theory）与压力减轻理论（Stress Reduction Theory）。亲自然理论认为人类天生热爱大自然，在潜意识中希望靠近自然环境。这一理论从物种进化的视角出发，认为在人类进化中，其生存活动、认知提升过程等都与自然环境相关，因此在基因中深植了亲近自然的天性。相比较于基因假说，人类对自然的亲近倾向更容易通过实证证明。例如，在病房的墙壁上悬挂抽象艺术和自然风景等类型的画作，一段时间后，患者经常投诉甚至撕毁抽象艺术类的画作，而自然风景画从未被破坏。注意力恢复理论认为人所处的环境中包含大量信息，人们需要定向注意力（directed attention）保持高水平的工作效率，在这一过程中，定向注意力会逐渐消耗，导致疲劳，然而自然环境可帮助恢复定向注意力，缓解疲劳。在自然环境中行走，可显著恢复儿童和成年人的定向注意力。Ulrich等提出的压力减轻理论认为压力来源于个体面对威胁福祉（wellbeing）的事物而产生的心理、生理和行为反应，自然环境可改善情绪状态和生理状态，从而减少心理压力，因此人们更加喜欢绿色空间。
3.2 主要城市绿色空间类型
所选50篇高被引文献中主要涉及5种城市绿色空间（图1）：1）城市开放空间（城市公园、城市街道、广场等）；2）郊野自然（森林、农牧场、自然水景等）；3）公共附属绿地（校园绿地、工作环境绿化、墓地绿化等）；4）居住区附属绿地（住宅周围绿地、花园等）；5）高速公路绿化等其他绿地类型。
图1 高被引文献涉及的城市绿色空间主要类型
3.3 城市绿色空间特征及测量方法
现有研究中关注的城市绿色空间相关特征主要包括绿化覆盖率（greenspace coverage）、绿视率（tree cover）、景观组成（environmental components）、感知维度（perceived dimension）、声景（soundscape）等（图2）。
绿化覆盖率通常用来描述一个区域内的绿化程度，指单位面积土地上所有植被垂直投影面积所占比例。绿化率和植被覆盖率可从城市公开数据获取，例如大伦敦政府提供的伦敦行道树数量的公开数据；或基于卫星图进行像素计算等。绿视率指视野中绿化所占的比例，可利用PS等图像处理工具，测算图像中绿化像素的占比；或通过问卷调查，计算感知到的绿地量，如工作环境中所能接触到的绿色空间；或基于专业人员评估森林照中植被密度等。景观组成（又称环境组成）指环境的组成要素，包括草地、灌木、乔木、花坛、水景、人等。与广场、街道等人工建成景观相比，森林、自然水体、灌木花卉等自然组分最受使用者偏好，对心理和情绪的恢复价值更高。自然环境的感知维度指人们通过视觉、听觉等多种感官感知到的自然空间的品质。Grahn和Stigsdotter通过问卷调查识别自然空间的8个感知维度，包括自然、文化、前景、社会、空间、物种丰富、避难所和宁静。感知维度由专业人员判定，如草坪对应自然维度、展览对应社会维度等。声景指环境中的声环境，一般通过网络下载并剪辑不同类型的声源片段或实地录制声音，并与照片、视频或VR场景结合成视听场景。视听结合刺激通常比单一视觉刺激更有益于心理健康，鸟鸣、流水等自然声源让人更有沉浸感，可更好地减轻心理压力。其他相关变量包括绿地的生物多样性水平、水景质量、人工干预程度、气候条件等。生物多样性水平可根据城市林业部门的既有数据或专家评价；水景质量主要根据水质或水生植物繁殖状况评价；人工干预程度可根据环境中建筑物的比重进行评价；气候条件的指标包括空气温度、相对湿度、辐射热、风速、热舒适指数等，可利用气候测量仪等设备测量。
图2 城市绿色空间特征及测量方法
3.4 心理健康状态测量方法
现有研究主要通过测量参与者的情绪状态、注意力水平、压力水平以及不良行为等表征，反映参与者的心理健康状态（图3）。情绪状态多使用情绪量表、脑电和相关大数据进行测量。常用情绪量表包括情绪状态量表（Profile of Mood States, POMS）、积极和消极情绪量表（Positive and Negative Affect Schedule, PANAS）及状态-特质焦虑量表（State-Trait anxiety Inventory, STAI）。POMS原始量表由McNair等提出，包括anger（愤怒）、tension（紧张）、fatigue（疲劳）、confusion（困惑）、depression（抑郁）和vigour（活力）6种情绪状态。PANAS包括10项积极情绪与10项消极情绪，如attentive（专注）、interested（感兴趣）、alert（警觉）、excited（兴奋）、distressed（苦恼）等，实际研究中可根据需求进行调整。STAI用于评估焦虑状况，包含20个项目，如“我感到精神紧张”等，分值越高说明焦虑程度越高。上述量表一般采用李克特法表征情绪状态，0表示“完全没有”，4表示“非常”。脑电波能够表征大脑的活动，其中频率在8~13Hz的电波被称为Alpha（α波），可表征大脑皮质唤醒程度（即由平静进入兴奋状态）与放松程度。α频率越高，大脑的唤醒程度越低，感觉越放松。Yen-Cheng Chiang等利用脑电波测量城市环境、森林内部、森林边缘等不同场景情绪的影响发现，相比较其他场景，观看森林内部场景的参与者的Alpha频率更高，更好地恢复了压力。大数据层面，可利用某一地区抗抑郁药物处方数据、居民心理健康调查、居民自评的心理健康状况数据等表征心理健康状态。
图3 心理健康状态因变量及测量方法
注意力水平可通过恢复量表（Restorative Outcomes Scale, ROS）、感知恢复量表（Perceived Restorativeness Scale, PRS）与心理测试任务测量。ROS用于评估人在环境中的心理恢复情况，包括是否“感觉更平静了”“感到精神恢复和放松”“得到新的热情和活力”“注意力和警觉性得到提高”“可以忘记日常的烦恼”“能够理清思绪”等。PRS被广泛用于环境刺激恢复定向注意力的研究，具有较高的信度和效度，PRS量表由Hartig等提出，包括4个维度：being away（远离性）、fascination（魅力性）、coherence（一致性）与compatibility（兼容性）。常用的心理测试任务包括数字向前/向后跨度任务（The Digit Span Forward（DF/DSF）tests）、内克尔方块控制任务（Necker Cube Pattern Control, NCPC）与斯特鲁普测试（Stroop Color-Word Test, Stroop test）。DF/DSF要求被试者以顺序和倒序重复一段不断增加的数字序列，直到连续失败两次，到失败为止的数字序列长度为测试得分。内克尔方块是一个视觉错觉方块，既可以被解读为一个方块放置在桌面上，也可以解读为一个方块挂在上方（图4）。控制任务中，请参与者盯着3D立方体，首先在精神放松状态下，询问其对方块的解析，并记录其感觉方块反转时的时间间隔为1秒；然后请参与者集中精力，使立方体保持不变，直到保持不住而感到反转时，记录时间间隔2秒；比较两个间隔时间，即可测量注意力水平。Stroop test中（图4），被试者会拿到一系列色彩名称单词，包括红、绿、黄、蓝、黑、白6种，这些单词用不对应的颜色打印，以起到干扰作用，如“黄”字用绿颜色打印。被试者需说出每个单词的打印颜色，正确说出的数量即为测试得分。
图4内克尔方块（左）、Stroop test（右）
心理健康状态可通过压力、情绪与生理指标表征。压力水平可通过唾液皮质醇水平、皮肤电导水平（SCL）、心率变异率（HRV）、血压水平、SCI-93生理病症问卷、感知压力量表（Perceived Stress Scale, PSS）等方法测量。唾液皮质醇与心理压力呈正相关关系，唾液皮质醇在刺激出现后的21~30 min的反应效应最大，一般在施加刺激后约30 min收集样本，采集样本时需要被试者咀嚼口腔拭子或通过棉签采集唾液。受到刺激后的交感神经系统会改变皮肤汗腺的分泌状态，进而改变皮肤表面的电导水平，心理压力越大，皮肤电导水平越高，多通过电极，检测皮电水平，或佩戴一体式的腕带或穿特制衬衫等。心率变异率指两次相邻心跳之间的时间间隔的变化，可反映心理压力状况，一般测量HF（高频：0.15~0.40Hz）和LF（低频：0.04~0.15Hz）的心率， LF/HF值越大表示压力越大，测量方法包括手握法、贴片法和手环法。血压中的舒张压水平能够反映精神的放松状态，常用仪器为血压监测仪HEM-1000（Omron）。Nyström和Nyström两位医生提出的SCI-93测试问卷可测量长期压力引发的显性病症。该测试包括35项涉及精神、肌肉和自主神经方面的压力症状，如疲劳、头痛、背痛、感冒等症状，相关问题包括“是否认为自己在过去一年中感到压力或疲劳”等。PSS量表可测量心理压力状况，包含“是否因为无法控制的事而生气”等问题。
3.5 数据收集方法与关键实验步骤
通常通过特里尔社会压力任务（Trier Social Stress Test, TSST）、观看10-15 min恐怖电影片段、模拟英语口语/数学考试或让被试者想象自己处于焦虑或疲惫状态来提升参与者的压力状况。TSST任务要求参与者做5 min模拟求职面试的即兴演讲，并心算一个四位数连续减去16的减法问题，两项任务都限时10 min。研究中需控制干扰变量，例如，以窗外绿化状况为自变量时，除了窗外视野之外，其他条件如房间面积、环境温度等应保证相同。如以照片或视频呈现自变量时，图像的亮度、色彩饱和度、清晰度等应保证一致。拍取照片时，为确保视野/视角适宜，一般在离地1.5 m高拍摄照片或视频来模拟人的真实观感，所摄图像应选择构图最佳的拍摄点，实地实验则需选择具有良好视野的视点。同时，保证图像质量优秀、具有典型代表性，例如翠绿草地和碧蓝湖面、完全开敞的山谷和十分幽闭的树林等。为保证被试者状态稳定，通常让被试者先休息静坐3~10 min稳定状态，或在正式实验开始前进行简短的预实验，以保证被试者熟悉流程，还需选择安静独立的实验区域、气候适宜的实验时间，确保被试者全程状态良好且平稳。多数人能够集中注意力观看视频的时间为8 min，尽量将视频时长控制在8 min以内。为避免被试者先后接触不同的自变量环境，后进行的实验部分会受到前实验部分的影响，通常随机安排实验先后顺序，或在实验过程中设置休息恢复的时间。为排除无效样本，可在问卷中设置一项特殊问题保证样本的有效性。如“无树木无花卉无水景”和“有树木有花卉有水景”两个选项，绝大多数人会选择后者，那么选择了前者的样本将被排除。
4结论与展望
4.1结论
现有研究表明各种城市自然环境可帮助恢复注意力、缓解压力、改善孤独与抑郁情绪、减少不良行为。绿视率与儿童的自律力正向相关；校园绿化能显著提高学生的注意力水平、提升学生成绩、抑制不良行为；社区绿化水平与居民压力负相关；城市森林与森林浴可减轻压力；更多的城市行道树树冠可帮助减轻压力、缓解抑郁；工作环境中的绿化可促进积极的工作态度。养老院周围树木覆盖率与抑郁症状负相关。新冠大流行时期，居家人群能够观看和接触住宅周边绿地的机会与自感自尊、生活满意度和幸福感呈正相关，与孤独、抑郁和焦虑呈负相关。
4.2 展望
4.2.1定量层面测量自然环境变量，精细化导控规划设计实践
现有研究主要关注自然环境的组成要素、感知维度等定性特征，较少定量测量城市公园等绿色空间的特征，如绿视率、绿化覆盖率等，无法精细化指导实践。如公园面积与相关活动场地为多大时，才能更好的促进使用者健康？城市公园的服务半径为多少时，才能鼓励居民更多地使用公园，得到更多的健康效益？未来研究中需以规划设计实践需求为导向，在定量层面展开探索，为精细化导控提供基础。
4.2.2加强计算机视觉、位置追踪等新技术的应用
现有研究多通过专家评价与像素区分等方法评价自然环境的特征，多采用问卷与生理指标测量等方法测量心理健康状态。景观偏好研究中已开始采用如基于人脸的情绪识别、基于眼动数据的兴趣点识别等技术，可进一步在心理健康领域应用。未来研究中可利用计算机视觉、人工智能等新技术分析自然环境的特征，并自动检测心理健康状态。