将城市绿地特征组合与文化生态系统效益联系起来：一个融合地理空间信息系统（PPGIS）、机器学习和共现分析的新框架

《Urban Forestry & Urban Greening》：Linking Urban Green Space Features Combinations to Cultural Ecosystem Benefits: A Novel Framework Combining PPGIS, Machine Learning, and Co-occurrence Analysis

　　陈梦云|林广思|卢佩军|王志芳|陈崇贤
华南理工大学建筑学院景观建筑设计系，亚热带建筑与城市科学国家重点实验室，广州，510641，中国

**摘要**
城市绿地（UGS）对于提供增强人类福祉的文化生态系统效益（CEB）至关重要。然而，传统的统计方法往往难以揭示环境特征的组合如何驱动这些效益。本研究采用了一种全面、以设计为导向的工作流程，来探讨场地规模环境特征对CEB的联合影响。我们通过参与式公共参与地理信息系统（PPGIS）平台，在广州海珠湿地公园收集了1,451份游客报告的CEB感知数据和环境特征数据。监督式机器学习识别出预测CEB最具影响力的特征，而无监督聚类则揭示了与高和低CEB水平相关的典型特征组合。随后，通过先验概率和共现分析确定了这些组合中的关键单一特征和成对特征类型。结果表明，开放、视觉吸引力强且具有恢复性的环境——以动态水景、宁静以及适合行走或休息的空间为特征——与高CEB水平最为相关。相反，维护不善的密集林地往往会降低感知效益。所提出的工作流程能够在样本量适中的情况下准确预测CEB，并为规划者提供了一个基于可视化的预测试框架，以比较和优先考虑UGS设计干预措施。这些发现通过将复杂的环境-福祉关系转化为可操作、特定于场地的策略，推动了基于证据的城市绿地设计。

**引言**
城市绿地（UGS）对人类福祉做出了重要的非物质贡献。在英国国家生态系统评估框架中（图1），这些贡献可以通过文化生态系统服务（CES）和文化生态系统效益（CEB）之间的区别来更清晰地理解。CES指的是支持人与自然互动的环境空间，以及这些互动发生的实践和体验，而CEB则指通过这些互动产生的非物质成果，如身份认同、恢复力、灵感和社会联系（Church等人，2011年；Fish等人，2016年）。这种区分很重要，因为它强调了UGS的价值不仅在于其物理存在，还在于特定环境设置在多大程度上支持有意义的体验并产生可测量的福祉成果。因此，UGS的贡献不仅仅取决于它们的存在；相反，它们的贡献取决于人们与自然互动的环境的质量和特性。
在快速城市化和高密度城市中，这个问题尤为重要，因为土地稀缺和发展压力常常限制了进一步扩展绿地的可能性。在这种情况下，关键挑战不仅在于如何增加UGS的数量，还在于如何提高现有空间的质量，以便有限的土地能够产生更大的非物质福祉。对于城市规划者和景观建筑师来说，这提出了一个实际问题：UGS的哪些环境特征最强烈地塑造了CEB，以及如何将这些特征转化为可行的设计和管理优先事项？要回答这个问题，需要超越UGS有益的一般性主张，更精确地理解场地规模环境特征、它们的组合及其相对优先级与CEB之间的关系。

**研究进展**
越来越多的研究探讨了UGS特征与人们从生态系统中获得的非物质福祉之间的关系。然而，相关研究并不总是使用CEB这一术语。许多研究采用CES相关的概念或特定的非物质福祉指标，如恢复力、身份认同、灵感、社会联系、主观福祉和心理健康。部分原因是CEB的概念出现得相对较晚，而千年生态系统评估将CES的定义在很大程度上与非物质效益重叠，从而模糊了“CEB”和“CES”之间的区别（Church等人，2021年；La Rosa等人，2016年；千年生态系统评估项目，2005年）。为了避免排除这一相关证据基础，本综述采用了包容性的视角，不仅涵盖了明确围绕CEB展开的研究，还包括那些通过CES概念或相关福祉指标研究环境物理特征与生态系统衍生非物质福祉之间关系的研究。基于此，文献可以归纳为三个相互关联的维度：（1）自然特征；（2）感官特征；（3）设施、管理和维护特征。

首先，植被多样性、土地覆盖组成和水体特征等自然特征与积极的CEB结果密切相关。最近的一项系统评价发现，植被多样性和水体特征与主观福祉有相对一致的正相关关系，而其他质量指标在不同研究中的差异较大（Xu等人，2025年）。实验证据进一步表明，生物多样性可以改善人们的幸福体验，尤其是对于与自然联系更紧密的人（Gong、Yang和Li，2024年）。在公园层面，研究表明，土地覆盖、景观多样性和自然元素的存在与社会效益有关，尽管这些关系的方向和强度可能因效益类型和情境而异（Wang等人，2022年；Bi等人，2024年）。

其次，感官特征也很重要。最近的研究表明，UGS的体验质量不仅取决于用户所见，还取决于这些环境的听觉、嗅觉和触觉感受。例如，Li等人（2025年）和Li与Liu（2024年）发现，愉悦的声音景观可以增强感知的恢复力和福祉。Wang等人（2025年）进一步表明，自然气味景观，尤其是植物和花朵相关的气味，对公园体验和满意度有积极影响。Qu和Ma（2024年）也提出，触觉和嗅觉刺激与其他感官输入结合时可以进一步减轻压力。这些发现表明，UGS的体验质量不仅来自可见元素，还来自直接的多感官感知。

第三，设施、管理和维护特征也起着重要作用。最近的研究表明，场地基础设施和设施——包括步行道、座椅、厕所、照明、游乐场和维护——直接影响公园使用模式，并通过感知的安全性、舒适性和活动支持间接影响CEB结果。例如，Chen等人（2025年）发现，使用模式，特别是访问频率，调节了场地规模特征与CEB之间的关系。Fan等人（2025年）和Veitch等人（2022年）进一步表明，维护良好的设施、路径、照明和厕所，加上干净、安全和放松的环境，与社会互动相关。这些发现表明，UGS带来的CEB不仅取决于生态或感官质量，还取决于场地是否提供了持续和有益使用所需的基本基础设施和支持条件。

尽管取得了这些进展，但仍存在三个主要差距。首先，许多研究仍然关注广泛的公园类型、单一特征或单一CEB类别，而不是研究多个环境特征如何在场地规模上共同塑造多个CEB维度。即使是最近的CEB研究，也往往在公园、社区或城市范围内进行，这对于比较有价值，但对于UGS内部的精细设计干预作用较小（Ki?i?等人，2025年；Krsnik和Illán-Fernández，2024年）。其次，文献尚未充分将特征-效益关联转化为可行的设计组合。研究越来越认识到效益感知是由相互作用的属性而非孤立属性塑造的，但识别决定性特征组合的证据基础仍然有限（Bi等人，2024年；Yang等人，2025年）。第三，综合的ES-福祉-城市规划研究在方法论上仍然不够成熟，特别是需要以设计为导向的证据（Uchiyama等人，2025年）。

**方法论**
这些差距与数据收集方法密切相关。由于CEB是主观的、非物质的且特定于地点的，仅通过传统的生态或货币指标难以捕捉。最近的综述显示，调查仍然是UGS-CEB研究中的主导方法，但方法论领域正在向参与式制图、社交媒体分析和基于观察的工具扩展（Márquez等人，2023年；Pinto等人，2022年）。在这些方法中，公共参与地理信息系统（PPGIS）特别有价值，因为它们将自我报告的感知与明确的地理位置联系起来。与非空间问卷相比，PPGIS减少了空间模糊性；与社交媒体数据相比，它包括不生成在线内容的用户，并允许对预定义的效益指标进行结构化测量；与基于观察的方法相比，它捕捉的是感知效益而不仅仅是行为。最近的应用表明，PPGIS可以揭示CEB热点，比较不同绿地类型的感知，并生成与规划相关的空间证据（Ki?i?等人，2025年；Simon，2024年；Son等人，2025年）。

同时，最近的研究表明，仅描述性制图或特征排序不足以用于以设计为导向的决策（Cai、Huang和Lin，2022年）。尽管识别有益的环境特征组合是一个重要步骤，但规划者和设计师在实际操作中无法实现所有这些组合，特别是在时间、预算和管理能力的限制下。因此，需要进一步明确这些更广泛组合中的哪些特征类型应得到优先考虑。为了反映这一需求，最近的研究开始研究特征组合、先验概率分析、共现以及效益、弊端、价值和活动的共同出现，而不是将它们视为独立的项目（Delie等人，2025年；Nowak-Olejnik等人，2024年）。在这种情况下，先验概率分析有助于区分哪些单一或成对特征类型与不同的CEB水平更密切相关，而共现分析通过直观展示这些特征类型如何共同出现，使这些关系更具解释性。这些方法共同帮助将基于配置的发现转化为实际的设计和管理优先事项。

在此背景下，本研究旨在两个相关方面推进环境-CEB研究。首先，它研究多个环境特征如何在场地规模上共同影响CEB，而不仅仅是考虑广泛的公园类型或孤立特征。其次，它超越了识别有益的环境组合，明确了这些组合中哪些特征类型对于指导可行的设计行动最为重要。通过这种方式，该研究直接回应了需要更多空间明确、以设计为导向和操作性的证据，以了解如何设计和管理UGS以增强CEB的需求。为了逐步实现这两个目标，该研究围绕四个相互关联的研究问题展开：

（1）个体从UGS中获得了哪些具体的CEB，以及在多大程度上？这个问题确定了感知CEB的组成和相对水平。
（2）哪些环境特征最能预测CEB水平，它们的重要性如何排序？这个问题识别了CEB的主要环境特征相关因素。
（3）哪些环境特征组合与高和低CEB水平相关？这个问题超越了孤立变量，研究了典型的环境组合。
（4）在这些组合中，哪些单独或成对的特征类型对于区分CEB水平最为关键？这个问题侧重于将复杂的环境模式转化为设计和管理的实际优先事项。

**方法论框架**
图2展示了为解决上述四个研究问题而开发的方法论框架。为了生成空间明确且以设计为导向的环境-CEB关系证据，该研究依赖于两个互补的数据来源：（1）通过PPGIS调查收集的参与者报告的CEB感知和社会人口统计信息；（2）通过GPS辅助的实地调查记录的环境特征。这种设计使得能够将位置特定的信息与特征联系起来。

**样本**
共有1,473人参与了这项研究，排除21个异常值后，保留了1,451份有效响应。其中58.1%为女性。大多数参与者（70%）年龄在19至49岁之间，54.3%持有学士学位。此外，53.2%的参与者报告有工作。参与者在最高（年收入>80,000元[约11,100美元]）和最低（年收入<16,000元[约2,220美元]）收入组中分布均匀。

**综合工作流程的方法论贡献**
除了实证发现外，本研究的主要贡献在于开发了一种场地规模、以设计为导向的工作流程，将感知到的CEB与环境特征及其组合联系起来。

**结论**
本研究通过开发一种场地规模、以设计为导向的工作流程，将感知到的CEB与环境特征、环境组合以及这些组合中的决定性特征类型联系起来，为环境-CEB研究做出了贡献。通过整合PPGIS、可解释的机器学习、聚类和基于共现的解释，该工作流程为将复杂的环境-福祉关系转化为基于证据的设计和管理提供了更操作性的基础。

**作者贡献声明**
陈崇贤：撰写——审稿与编辑、监督。
王志芳：撰写——审稿与编辑、监督、方法论。
陈梦云：撰写——初稿、可视化、项目管理、方法论、调查、资金获取、正式分析、数据管理。
卢佩军：可视化、方法论、正式分析、数据管理。广西林：写作——审稿与编辑、监督、项目管理、资金筹措。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或可能影响本文研究工作的个人关系。