心理健康与福祉

数字基础设施发展对居民心理健康的影响：来自英国劳动年龄人口的证据

人口减少背景下的幸福感：日本人口收缩型中小城市中人口变化对生活满意度的情境效应

住房财富与中国城市居民心理健康：基于10年纵向数据的证据

公共空间休闲服务与心理健康的非线性关系：被动与主动接触的中介作用

评估正式与非正式环境规制对城市福祉的差异化影响

荷兰城市福祉的城市规模效应：城市中心与功能性城市区域的比较

社区韧性对主观幸福感的影响：韩国釜山的多层结构方程模型分析

地下地铁引发的噪声与振动：对人群心理健康维度影响的比较评估

秘鲁利马里马克历史城市景观复兴的城市支撑系统可持续再生设计

研究旨在提出可持续的城市支撑系统再生方案，以恢复利马里马克的历史城市景观。针对治安不佳、绿地不足、无序扩张、历史中心衰败及与周边城市环境脱节等问题，研究提出建设观景点、城市森林和场地博物馆等公共空间，以促进旅游文化发展、社区福祉和区域可持续发展。

城市热岛对人类福祉影响的系统综述：全球研究趋势、合作网络与新兴主题

研究从Scopus和Web of Science检索并筛选4857篇文献，借助Bibliometrix和VOSviewer分析城市热岛与人类福祉研究。成果在2010年后快速增长，中国和美国贡献突出，全球南方代表性不足。研究主题正从城市表面与建成环境转向健康、热应激、热脆弱性和福祉，并日益关注自然本底解决方案及机器学习、遥感等技术。

中国不同城市规模下的通勤时间阈值

研究基于中国59个城市的大规模调查数据，采用两阶段机器学习方法分析不同城市规模下的通勤满意度阈值。结果显示，通勤时间是影响满意度的最重要因素，阈值随城市规模扩大而上升，从小城市的19.0分钟增至超大城市的43.5分钟。城市规模的影响呈U形，超大城市的回升与较好的交通基础设施及社会比较效应有关。

城市公园竹景的压力缓解效益评估：以VR180为呈现媒介

研究评估VR180用于景观评价的可行性，并考察城市公园六类竹景的压力缓解效益。结果显示，VR180在感知真实感和心理感知方面优于二维照片，双目3D视频表现优于双目3D照片。竹景总体有助于缓解压力，其中竹水景和竹植物景效果较好，竹水景排名最高；竹铺装景排名最低。

野性之道：运用COM-B模型理解伦敦私人花园城市再野化的行为驱动因素

研究运用COM-B行为模型，通过对伦敦13个行政区居民开展的20次访谈，探讨私人花园再野化的能力、机会与动机。研究发现，实际限制、环境条件、个人价值观和社会影响共同塑造再野化行为；学习意愿和信息获取能力尤为关键。研究强调，应开展因地制宜的沟通与干预，并加强学校、地方政府及社区的支持。

非紧急医疗交通服务如何影响患者的主观幸福感？

研究基于伊利诺伊州农村患者的调查数据，考察患者对非紧急医疗交通（NEMT）服务质量的感知如何影响服务满意度及主观幸福感。结果显示，可靠性对满意度的影响最大；预约技术、客户服务、可达性和驾驶员行为也显著影响满意度，并进而关联患者的主观幸福感。

关怀型智慧城市：与圣地亚哥老年人共同开展的自下而上实践

研究以智利圣地亚哥三座市镇的“Ciudad Mayor”项目为例，探讨如何将数字技术转化为关怀基础设施，增强全球南方老年人的城市权利。参与式制图发现了常规指标难以捕捉的微观障碍；共同设计的应用程序将老年人的在地知识与社区预算联系起来。研究提出结合共同设计与GIS的可复制方法。

无序城市发展对阿鲁沙市绿带的影响

城市绿带对生物多样性和生态系统服务至关重要，却面临城市扩张威胁。研究调查阿鲁沙自然区域和河岸林中木本植物的种群结构及潜在威胁，结合样地抽样、遥感影像和空间分析比较树种多样性与丰度。结果显示，不同绿带类型及其内部区域的树种特征存在差异，河岸林本土树木丰度较高，凸显保护绿带的重要性。

基于三维模型影像与享乐价格法估算并绘制东京住宅窗景宜居度

研究结合 Google 3D Tiles 生成的写实窗景图像与享乐价格模型，利用东京三居室租赁记录估算住宅窗景宜居度。纳入窗景指标后，租金预测表现提升；窗景宜居度与可见绿量正相关、与建筑景观负相关，并在东京呈现空间集聚及社会经济差异。

估算基于CPI的美国城市区域价格平价指数

研究利用29个美国城市公开发布的消费者价格指数（CPI），构建更高频、覆盖更长历史时期的区域价格平价指数，以弥补现有指数年度发布且存在时滞的不足。该指数可用于按可比价格比较城市经济表现，并区分名义城市优势与生活成本差异。研究以长期区域价格变化及城市实际人均GDP和实际人均个人收入比较展示其用途。

机器学习赋能的空间环境健康风险管理：面向可持续城市群健康公平的因果推断

分析夜班劳动者的通勤负担与夜间出行模式：巴尔的摩案例研究

研究以巴尔的摩大都市区为案例，调查夜班劳动者的通勤方式、时长、成本及主观感受，并用结构方程模型分析通勤负担。结果显示，通勤时间较长和依赖公共交通是通勤负担的重要指标。研究还利用匿名手机数据进行空间可视化和K均值聚类，识别夜间出行流及高流量区域，指出这些地区需要扩展夜间公交服务。