“人居环境” 栏目所有文章列表

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  • 人居环境
    何峰, 朱彬
    热带地理. 2026, 46(2): 201-215. doi: 10.13284/j.cnki.rddl.20250271

    基于注意力分配理论,文章以1950—2023年由国家立法机关、中共中央或最高国家行政机关制定、颁布和实施的107份法律法规、部门规章及其他重要政策文件为研究对象,运用“情境−注意力−行为”三维分析框架,阐释了政策情境、政府注意力分配与政策行为合力推进中国传统村落保护政策演变的阶段特征与内在机制。结果表明:1)受政策情境和注意力分配驱动的政策理念与政策议题的变迁是政策演变的深层逻辑,而政策行为选择引发的政策主体、效力等级和政策工具变化则是政策演变的外在显现。2)中国传统村落保护政策经历了政策肇始(1950—2001年)、体系初塑(2002—2011年)、推广整合(2012—2019年)和范式转型(2020年至今)4个阶段。政策肇始阶段的政策理念为物本主义,政府注意力重点关注村落内文物的保护;体系初塑阶段的政策理念仍为物本主义,政府注意力主要聚焦文物、历史文化名村和非物质文化遗产的保护;推广整合阶段的政策理念转向人本主义,政府注意力重点指向文物保护和传统村落保护利用;范式转型阶段的政策理念转向生态主义,政府注意力主要关注文物保护、传统村落保护利用和传统村落集中连片保护利用示范。政府注意力分配强度与广度呈倒“U”形发展趋势,且在推广整合阶段达到最值。受政策理念与政府注意力分配驱动,政策议题范围不断扩大,议题之间的关系从简单转向复杂。3)在传统村落保护政策的演变过程中,政策主体数量与合作程度逐步增加,在推广整合阶段达到峰值后有所回落,而政策效力等级不断下降,政策工具从环境型工具逐步转向环境型、供给型和需求型相结合的多元化工具。

  • 人居环境
    何甜, 黄拓夫, 孙纲, 连佳音, 申恋
    热带地理. 2026, 46(2): 216-228. doi: 10.13284/j.cnki.rddl.20250276

    文章以中国首批儿童友好型城市建设示范城市长沙为例,从满足儿童的最基本需求——安全、通达、趣味、成长、共享5方面出发,对市区1 131个居住小区的儿童友好度进行评价,并通过空间统计分析、地理探测器等方法探究了长沙市居住区儿童友好度空间分异特征及其影响因素。研究发现:1)长沙市居住区的综合儿童友好度在不同住房片区间存在明显差异,呈现“一中心−多高地−低边缘”的整体空间格局;2)各维度的居住区儿童友好指标存在空间分异,其数值高低与城市开发时序、城市建设水平和政策规划等方面密不可分;3)长沙市居住区儿童友好度受内部和外部因素共同影响,因子间交互增强效应明显,高质量住宅与有效社区管理对提升儿童友好度有协同作用;4)建设儿童友好居住空间,需加强儿童友好导向的顶层设计、开展因地制宜规划与实践、强化儿童友好示范小区的引领作用。

  • 人居环境
    苗星艳, 杨文越
    热带地理. 2026, 46(2): 229-240. doi: 10.13284/j.cnki.rddl.20250546

    绿地与居民心理健康之间存在关联,但现有研究多基于假设线性关系的均值回归模型,可能忽略二者间的非线性关联。绿地对心理健康的影响可能在响应变量上、中、下分位数上有异,并受到其他环境和个人因素的干扰。文章基于2021年在广州开展的问卷调查数据,通过贝叶斯空间可加性分位数回归模型(Bayesian Geoadditive Quantile Regression)主要探究了绿地与居民心理健康在不同分位数下(低、中、高水平)的非线性关系。结果表明:1)性别与低水平心理健康水平呈显著正相关,受教育程度与3个分位数心理健康均有显著负向关联,年龄与3个分位数心理健康呈显著正相关,收入与低、中水平心理健康有正向关联;绿地使用时长与低水平心理健康呈显著正相关,绿地使用频率与心理健康在不同分位数上均呈显著正向关联;2)绿地质量指标中,整洁度、安全性是影响居民心理健康的核心因素;3)社区绿度与居民心理健康之间存在非线性剂量-反应关系;4)低心理健康水平群体中存在显著的负空间效应,表明有未观测到的区域性保护因素;中、高水平基本无显著区域,表明模型能被纳入的协变量较好地解释。

  • 人居环境
    郑纪祥, 陶海燕, 黄润杰, 卓莉, 史雨飞, 包晗
    热带地理. 2026, 46(2): 241-255. doi: 10.13284/j.cnki.rddl.20250343

    为揭示建成环境对共享单车骑行行为的多尺度影响机制,文章构建融合随机森林(RF)与多尺度地理加权回归(MGWR)的综合分析框架,从全局与局部2个视角系统探讨骑行行为的关键驱动因素。以深圳市中心城区为例,结合共享单车使用数据与多源建成环境变量,RF+SHAP分析结果表明,路网密度、人口密度、工作生活POI密度以及1 km缓冲区地铁站密度是影响骑行量的全局核心因素。MGWR进一步揭示了这些因素在空间作用强度和方向上的差异:路网密度在通勤走廊与功能复合区表现出显著的局部正效应,人口密度和POI密度在多数区域呈稳定正向驱动作用,而地铁站密度在换乘需求突出的副中心区域作用更为明显。研究表明,全局与局部方法结合可兼顾变量重要性排序与空间差异识别,为共享单车设施优化、地铁−单车接驳水平提升及差异化运营管理提供了新的理论支撑与实证依据,对推动绿色出行和城市可持续发展具有现实意义。