《Applied Geography》：Walkability and urban foraging: Spatial modeling of wild food access in Detroit, Michigan
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城市觅食与交通基础设施的空间关联性研究：以底特律为例，通过开发基于公民科学数据的城市觅食活动指数（UFA），结合空间自相关分析和多因素建模，揭示步行友好设施、社会经济因素及绿地分布对觅食行为的影响，为后工业城市食品系统韧性提升提供实证依据。
格雷格·雷巴尔奇克（Greg Rybarczyk）| 理查德·R·谢克勒（Richard R. Shaker）| 梅丽莎·斯塔金（Melissa Starking）
密歇根大学弗林特分校地理空间科学系，美国密歇根州弗林特市基尔斯利街303号，邮编48502
引言
全球各地的城市都面临着日益严峻的粮食安全挑战，据估计有7.95亿人无法满足自身的营养需求（Afshin等人，2019年）。仅在美国，2022年就有大约12.8%的家庭面临粮食不安全的问题，由于资源不足而无法获得充足的食物（Rabbitt等人，2023年）。随着城市人口的增长以及许多地区传统食品零售店的减少，了解替代食物资源的作用对于研究和有效的政策干预变得越来越重要。
城市觅食行为，即从城市环境中采集食物和其他自然材料，已成为一种宝贵的健康食物来源（Lafontaine & Olivier，2017年）。城市觅食者可以从公共和半公共空间获取各种野生可食用植物，包括水果、坚果、草药和真菌，从而为家庭粮食安全和营养多样性做出贡献（McLain等人，2014年；Poe等人，2013年）。这种活动具有多重功能：在经济条件较差的社区中作为生计手段获取食物，对于中产阶级居民来说是一种休闲活动，而对于移民群体而言则是一种文化性的食物获取方式（Shackleton等人，2017年）。觅食动机和参与者的多样性表明，获取觅食资源的过程涉及交通基础设施、社区社会经济状况以及城市环境质量之间的复杂互动。当前的研究表明，这种行为在许多大城市中越来越普遍（Paddeu，2019年；Paddeu & Roussel，2022年；Shackleton等人，2017年）。在北美的大都市区，如亚特兰大、西雅图、巴尔的摩、纽约和锡拉丘兹等地都有相关记录（Bunge等人，2019年；Gaither等人，2020年；McLain等人，2014年；Plieninger等人，2015年；Synk等人，2017年）。
“城市觅食”这一概念与人们在步行时发现野生食物的行为密不可分（Nyman，2019年）。然而，觅食机会的获取仍然存在不平等现象，受到土地所有权模式、市政法规、环境正义问题以及基础设施等因素的影响（Brandner & Schunko，2022年；Poe等人，2013年；Shackleton等人，2017年）。基础设施的差异进一步加剧了Poe等人（2013年）所描述的“城市森林正义”问题，即绿地和交通资源的不公平分配导致了觅食机会的差异。西雅图的研究表明，觅食者经常将这种活动融入日常生活中和出行模式中，而交通便利性对觅食地点的选择具有重要影响（McLain等人，2014年）。在费城，Hurley及其同事（2015年）发现，公共交通的便利性和适合步行的街道环境是决定移民社区觅食地点的关键因素。
尽管步行仍然是主要的觅食方式（Cordero，2025年；Mina等人，2023年；Williams，2020年），但多种交通方式可能以目前尚未完全理解的方式促进城市觅食活动。在阿拉斯加的研究中，有觅食者结合使用机动车辆和步行来采集野生食物（Van Lanen，2017年），而在欧洲的研究中则发现觅食者将采集活动融入骑行日常（Sardeshpande等人，2021年）。这些不同的交通方式与步行相辅相成，而不是取代步行。在西雅图的研究中，交通便利性仍然是觅食地点选择的核心因素（McLain等人，2014年）。系统性的定量研究很少探讨不同交通方式及相关基础设施（包括自行车、公共交通和机动车辆）与城市觅食模式之间的关联（Oncini等人，2024年），这限制了对交通与觅食关系全面理解的能力。在那些因长期投资不足而导致交通基础设施和绿地分布碎片化的城市中，这一知识缺口尤为严重（Dewar & Thomas，2012年；Gallagher，2010年）。例如，在底特律，大约69%的家庭面临粮食不安全的问题，这使得城市觅食成为当地食品系统中一个被忽视但可能具有重要作用的部分（Hill & Kuras，2022年）。
缺乏严谨的定量方法来研究交通与觅食之间的关系，导致我们在不同城市背景下进行规划干预时缺乏实证依据。在底特律这样的后工业城市中，这种知识缺口尤为突出，因为交通基础设施投资不足与食品系统挑战的结合为觅食提供了独特的机遇。虽然有研究通过民族志方法探讨了城市觅食行为（Hurley & Halfacre，2011年；Poe等人，2013年），并记录了觅食物种的分布（Arrington等人，2017年；Speak等人，2015年），但很少有研究使用传统食品获取研究中采用的空间建模方法（Rybarczyk等人，2020年；Sadler等人，2011年）。这种分析上的差距对城市规划实践尤为关键，因为规划者需要具体的空间证据来设计能够提升粮食安全的干预措施，尤其是在传统食品零售有限的地区。如果没有将交通基础设施与觅食便利性联系起来的空间模型，规划者就缺乏将觅食因素纳入步行性改善、城市林业政策或食品系统韧性规划的实证基础。此外，尽管公民科学平台生成的数据在理解城市尺度上的生态模式和人与环境互动方面已被证明有效（Callaghan等人，2019年），但相关研究仍然很少。尽管这些数据集存在与贡献者人口统计特征和平台使用模式相关的代表性偏差，但它们提供了地理分布的观察结果，使得可以通过定量分析在不同社区背景下研究觅食模式，这是仅靠定性方法难以实现的。最近的公民科学应用在记录城市生物多样性模式（Johnston等人，2021年）和绘制生态系统服务及城市食品系统地图（Chrisinger等人，2018年）方面特别有效。通过定量和空间建模方法整合多个空间数据集，可以识别出活跃的交通投资与觅食便利性之间的协同空间关系，这些关系可能仅通过民族志方法难以发现。此外，这样的实证证据对于制定同时推进交通公平性和食品系统韧性的规划干预措施至关重要。鉴于当前城市觅食研究的现状，本研究有三个研究目标（RO）。
RO.1：利用众包的公民科学数据开发并验证一个城市觅食活动（UFA）指数，以量化底特律不同社区条件下记录的觅食地点的空间分布。
RO.2：使用探索性空间数据分析（ESDA）研究城市觅食便利性的空间地理特征和社区步行性特点，以识别聚类模式和空间依赖性，为有针对性的规划干预提供依据。
RO.3：构建一个综合的空间建模框架，量化交通基础设施与觅食行为之间的关系，同时控制人口统计、环境和城市形态因素。
我们的理论框架（图1）通过三个互补的领域来概念化城市觅食的便利性，这些领域共同影响城市粮食安全。交通与流动性理论探讨了步行基础设施如何影响社区食物资源的获取，为我们的空间建模提供了依据（RO.3）。城市食品系统理论将觅食行为置于粮食安全挑战的背景下，将野生食物视为在传统零售不足时的替代资源，从而指导我们的城市觅食活动指数（RO.1）。环境正义理论指出，觅食机会的空间不平等反映了像底特律这样的分裂城市中的历史性投资不足现象，为我们的探索性空间分析提供了依据（RO.2）。这三个领域最终都指向城市觅食活动，进而影响城市粮食安全，为在后工业背景下推进交通公平性和食品系统韧性提供了实证证据。
研究区域
密歇根州的底特律由于多种因素的叠加，为研究城市觅食提供了理想的研究背景（图2）。该市约有64.5万居民，面临着严重的粮食安全问题，数十年的去工业化导致了大量闲置土地，为替代食品系统的发展创造了独特的机会（Dewar & Thomas，2012年；Gallagher，2010年；Hill & Kuras，2022年）。底特律的城市农业运动和记录在案的觅食行为进一步体现了这一点。
数据
我们选择了相关数据变量来研究影响底特律城市觅食行为的因素。以往的研究表明，食物获取，尤其是替代食物资源，受到社会经济地位、建成环境特征和交通基础设施的影响（McLain等人，2014年；Poe等人，2013年；Rybarczyk等人，2020年）。我们的预测变量选择反映了图1中的三个理论领域，使得我们可以系统地分析交通与觅食之间的关系。
探索性空间数据分析
为了实现我们的第二个研究目标（RO.2），我们使用Global Moran's I指数评估了底特律62个社区边界组（CBG）的空间自相关模式，固定距离阈值为4公里。结果发现，UFA表现出显著的正空间聚类（Global Moran's I = 0.429，p < 0.001），表明具有相似觅食活动水平的社区在空间上是聚集的，而非随机分布的。这种正聚类表明众包数据反映了实际的城市觅食活动情况。
讨论
迄今为止，研究城市觅食与交通基础设施之间关系的研究主要依赖于民族志方法和定性评估（Sardeshpande & Shackleton，2020年；Shackleton等人，2017年），这为后工业城市的规划干预提供了有限的实证依据。我们的空间建模框架强烈支持图1中提出的理论关系。步行基础设施作为关键因素的一致出现表明...
结论
本研究考察了后工业城市底特律中步行基础设施与城市觅食便利性之间的关系。通过公民科学数据和基础设施指标的空间建模，我们研究了这一关系。我们的研究结果为城市觅食和食物获取文献做出了多项实证贡献。我们利用公民科学数据开发并验证了一个城市觅食活动（UFA）指数，证明了觅食行为的重要性...
CRediT作者贡献声明
格雷格·雷巴尔奇克（Greg Rybarczyk）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、项目监督、方法论设计、调查实施、数据管理、概念构建。
理查德·R·谢克勒（Richard R. Shaker）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、方法论设计、调查实施、正式分析。
梅丽莎·斯塔金（Melissa Starking）：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、概念构建。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
