城市步行便利性与COVID-19发病率时空关联研究：基于纽约市的疫情调整步行便利性指数构建

《Scientific Reports》：Developing an epidemic-adjusted walkability index to analyze pandemic-resilient urban areas: a data driven GIS-based multi-criteria approach

　　

摘要

传染病大流行凸显了城市空间结构在塑造传染病传播动态中的关键作用。本研究构建了一个面向健康的分析框架，用于探讨城市步行便利性与近期全球传染病大流行（COVID-19）发病之间的时空关联，以纽约市为研究对象。首先，利用代表可达性、土地利用、人行道设施、街道连通性和安全性的24项空间指标，采用空间多准则分析（SMCA）框架构建了基准步行便利性指数。其次，采用全局（普通最小二乘法）和局部（地理加权回归）空间回归模型，探究步行便利性指标与每周COVID-19发病率之间的关系。最后，根据各指标与COVID-19发病率的观察到的空间关联对其进行重新赋权，从而推导出经疫情调整的步行便利性指数。结果表明，综合步行便利性指数与COVID-19发病率之间存在显著的负相关关系（相关系数范围为?0.50至?0.81）。街道连通性高、出行选择多样化且拥有更多绿地、医疗、教育和公共服务等城市设施的区域，总体上与较低的COVID-19发病率相关。该框架展示了如何将城市形态指标与空间回归模型相结合，以考察建成环境与疫情结果之间的关联，并为构建具有大流行韧性的城市提供规划探索支持。