《Journal of Environmental Psychology》：Moving beyond environmental categories in environmental psychology
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本文是环境心理学领域一篇具有前瞻性的系统综述，主张并详尽论证了从基于类别（如自然/建成、城市/乡村）的研究范式，向基于特征的研究范式的根本性转变。作者指出，传统类别掩盖了环境内在的高度异质性，阻碍了对“环境如何影响认知与心理健康”的机理性理解。文章通过整合环境心理学、认知神经科学等多学科证据，系统剖析了感知处理、注意与预测控制、记忆与导航行为、压力与威胁处理等神经机制如何与环境的具体感知、空间、社会及时间特征（而非笼统的类别标签）相互作用。最终，作者提出了一个以“感觉过程”、“知觉过程”和“语义过程”三个时间尺度为核心的、可操作的、基于特征的研究框架，为建立累积性理论、改进研究方法并指导实际应用（如循证设计）指明了方向。
引言：环境分类的问题
长久以来，人类通过构建类别来理解和驾驭这个复杂的世界。在环境心理学和认知神经科学中，为了处理环境的极端复杂性，研究者们也高度依赖诸如“城市/乡村”、“自然/建成”这样的二分法。这些分类在识别不同环境间的差异上富有成效，但一个根本性问题随之浮现：这些分类究竟捕捉了环境的哪些方面，又掩盖了哪些？
传统观点认为，城市/建成环境与压力、认知负担和精神疾病风险相关，而自然/乡村环境则与恢复、幸福感和心理健康益处相连。这种直观的二分法主导了研究设计和理论阐释数十年。然而，日益增多的证据表明，这些宽泛的类别内部蕴含着巨大的异质性。一个“自然”环境可能是茂密的森林，也可能是单调的农田；一个“城市”环境可能是拥挤的市中心，也可能是绿树成荫的社区街区。它们对认知和情感的影响可能天差地别。将环境效应归因于类型本身，而非其中变化的具体特征和过程，严重限制了对内在机制的理解。
环境异质性：为何分类会失败
“自然益处”与二元对比的局限
大量研究表明，接触绿色植被等“自然”特征对认知和心理健康有益。然而，当研究深入细节时，简单的“自然即有益”叙事便站不住脚。例如，一片模拟松林步行能提升幸福感和恢复感，而一块同样是自然环境的农田，其“吸引力”评级却可能低于某些城市环境。恢复性效应并非“自然”与生俱来的属性，而是依赖于环境特征（如植被密度、视觉吸引力、感知围合度）与认知任务的具体交互。元分析显示，自然环境相对于城市暴露能带来轻度到中度的生理压力减轻，但效应值因暴露方式、结果测量和环境的具体构成而有很大差异。
更重要的是，自然元素并非总是带来积极体验。犯罪学研究揭示，公园等绿色空间，尤其对女性和年轻人而言，并非总是被感知为安全，特别是在能见度低、罪犯易于逃脱的情况下，反而可能与更高的脆弱性感知相关。这表明，环境的益处高度依赖于具体的感知、空间和社会特征，以及任务需求、期望和背景因素。
城市性：一个复合的风险因素
“城市性”常被视为精神分裂症等精神障碍的风险因素。然而，更细致的审视揭示了更复杂的图景。大规模人口研究发现，精神障碍的整体患病率在城市和农村之间差异不大，有时半城市化地区甚至表现出更高的风险。神经精神风险似乎并非与城市环境本身挂钩，而是与特定的环境和社会特征组合相关。例如，丹麦的大型登记研究发现，抑郁风险在蔓延的郊区最高，而在附近有开放空间的多层建筑开发区最低。这表明“城市性”更像是多种异质性环境暴露（如社会剥夺、噪音、隔离、连通性、绿化可及性）的集合标签，而非单一的因果机制。
环境关系的神经系统基础
如果环境效应源于复杂的结构性约束而非表征性类别，那么研究重点就应从识别环境类型，转向理解人类神经系统如何应对、学习和适应环境复杂性。神经系统可被视为主动稳定、压缩和利用高度结构化环境中规律性的机制。
感知处理
感知系统适应于环境的统计规律性，如连贯性和多尺度结构。低水平的视觉特征，如分形几何和曲线轮廓，能预测跨自然场景的审美偏好和感知流畅性。这些效应符合高效感知加工的原则，即与视觉系统调谐特性一致的刺激能以更少的神经努力被处理。关键在于，对自然场景的偏好即使在控制了明确的偏好偏差后仍然存在，这表明由分形和多尺度环境结构提供的感知流畅性，是审美欣赏和认知促进的共同基础。因此，通常归因于“自然”的感知益处，可能源于自然环境中普遍存在的统计规律，而非自然本身的类别属性。事实上，建筑环境虽然缺乏自然内容，却常常表现出类似的结构特性（如曲线、连贯性、对称性、节奏组织），并能引发相似的积极情感和神经奖励反应。
注意与预测控制
注意系统根据环境的不确定性、复杂性和行动需求持续调控加工资源。预测加工理论将大脑视为一个分层的生成系统，通过匹配感觉输入和自上而下的预期来持续最小化预测误差。在此框架下，注意通过调节预测误差的精度，放大对不确定、意外或行为相关信号的处理。环境可预测性对注意效率有直接影响，结构清晰、可预测的环境能减少主动控制的需求。相反，结构弱、变化大或过渡不可预测的环境会产生持续的预测误差，增加注意负荷和认知控制需求。注意不仅被所见之物塑造，更被所预期的、环境所“提供”的行动可能性所塑造。
记忆与导航行为
记忆和导航研究支持基于特征方法的核心观点：对认知最相关的环境维度通常是结构性和关系性的，而非类别性的。在系统层面，情景记忆和导航依赖于将经验组织成关系表征，这些表征对稳定的环境结构特别敏感。边界和地标是方向和记忆组织的稳健锚点，通常主导空间参照系的建立。导航表现随着城市形态的可量化特性（如街道网络熵）而系统性变化，这凸显了“复杂性”是一个可测量的变量，而非“城市性”这样的代理标签。相关证据进一步强调了类别思维的局限，例如，将与童年环境相关的脑结构差异，解读为探索机会和环境结构的函数，而非城市性本身。
压力与威胁处理
压力在调节人与环境的互动中扮演核心角色，其功能是检测和应对不确定性、威胁及社会关联性。经典研究证明，暴露于不同的环境场景可调节生理压力的恢复速度。随后的实验表明，建筑和空间特征可以直接改变生理压力反应。一个关键区别在于暴露时长：急性的压力反应可能是适应性的，而长期暴露于以持续不可预测性、社会威胁或缺乏恢复机会为特征的环境，则可能导致调节紊乱（如“围墙病”）。
在社会压力方面，研究表明社会压力处理对环境背景敏感。城市成长经历个体会表现出对社会评价性压力的神经反应改变，涉及情感调节和社会威胁处理的脑区。社会分裂被认为是比物理密度或城市性本身更强的精神病风险预测因子。从这一视角看，环境风险因素在敏感发育期影响发展中“社会脑”，并与遗传易感性相互作用。因此，与城市性相关的神经和精神风险，反映了社会环境的构建和体验方式。
迈向基于特征的研究方法
约束与新途径
方法论上的进步使我们能够克服曾为环境分类提供理由的那些限制。沉浸式虚拟现实允许在保持实验严谨性的同时，系统操控复杂、可导航环境中的特定特征。移动神经影像技术使得在自然主义运动和互动中测量大脑动态成为可能。数据密集型方法现在允许以前所未有的规模对现实世界环境进行细粒度表征，例如通过街景图像和计算机视觉技术量化视觉结构、绿化和空间连贯性。这些进展构成了移动脑/身体成像的基础，使得在真实世界感知和行动中研究认知成为可能。
概念边界、跨学科性与普适性
环境心理学在如何定义和操作人类、环境及其相互关系上存在显著的概念和方法多样性。向基于特征的框架转变，能够将环境心理学与邻近领域（如建筑、城市规划）对环境的具体描述方式（空间配置、材质、尺度、节奏、可见性）更好地统一起来。这促进了理论整合，并能催生可为科学理解和设计实践提供信息的、基于机制的解释。同时，这一转变也有助于应对文化普适性挑战。类别标签可能模糊了环境本身在结构、使用和解读上存在的、有意义的跨文化差异。
一个基于特征的研究框架
综述证据汇聚于一个核心结论：环境通过多样的感知、空间和社会特征影响认知、情感和心理健康，而非通过表征性类别。为此，我们倡导一种基于特征的研究方法，即将环境概念化为由相互作用属性定义的多维空间，这些属性映射到神经系统和认知结果。
作为一个实用的最小组织框架，大多数候选环境特征可被归纳为三个广泛的家族，与信息处理的时间尺度对齐：
- 1.
感觉过程：毫秒-秒尺度。描述环境施加的瞬间感觉负荷，塑造早期感觉处理、定向和反射性唤醒/生理。
- 2.
知觉过程：100毫秒-分钟尺度。捕获组织感知和行动的中层结构，如开放性/围合度、可见性/可读性、杂乱度、节奏、地标、路径复杂性、边界。
- 3.
语义过程：秒-天以上尺度。反映习得的意义和文化解读，塑造评估和情境化，有助于解释为何名义上的类别无法在不同人群和场景中统一推广。
这个框架并非详尽无遗的清单，而是一个起点。研究者可以假设结果是由哪个处理层级和时间尺度驱动，进而选择相应的、可测量的特征。这为将环境描述与行为、神经和生理结果指标联系起来提供了可操作的路径。
结束语
超越分类提供了明确的益处。在概念上，它支持对人与环境互动做出更精确、更机制化的解释。在方法上，它为整合实验室研究、实地研究、环境神经科学和人口水平方法提供了共同语言。在实践上，它通过将环境建议建立在心理机制而非简化分类之上，增强了该领域为循证设计、规划和干预提供信息的能力。随着环境日益混合、动态和文化多元，分类对比的解释力正在减弱。基于特征的方法提供了一个可扩展的替代方案，使环境心理学能够提高机制清晰度，增强跨研究可比性，并巩固其在设计、规划和政策干预中的相关性。
