《Forests》：Heterogeneity in Quantity–Quality Collaboration: Using Geographically Visualized SHAP Interaction Analysis to Explore Relationships Between Multidimensional Urban Green Space Features and Life Satisfaction of Older Adults
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城市绿地（Urban Green Spaces, UGSs）被认为对提升老年人主观幸福感至关重要。然而，有限的研究探讨了UGS质量和数量对绿地满意度、居住满意度和生活满意度的协同效应，使得揭示UGS对老年人主观幸福感的多方面可持续效益具有挑战性。本研究利用多源
城市绿地（Urban Green Spaces, UGSs）被认为对提升老年人主观幸福感至关重要。然而，有限的研究探讨了UGS质量和数量对绿地满意度、居住满意度和生活满意度的协同效应，使得揭示UGS对老年人主观幸福感的多方面可持续效益具有挑战性。本研究利用多源数据和场所依恋理论（place attachment theory），描绘了邻域可达UGS的数量（供给、可达性和可见性）和质量（认知、行为和情感）。通过从训练好的极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGBoost）模型中提取的双变量SHapley Additive exPlanations（SHAP）交互值的地理可视化，并比较双变量SHAP图与单变量SHAP图，研究揭示了UGS数量和质量与三种满意度之间的非线性地理关联。结果表明，当UGS数量和质量共存时，数量对老年人满意度影响的变化与质量差异相关。在500米缓冲区（buffer zone）内绿地有限的区域，质量对数量的增益效应更为显著。UGS对绿地满意度有直接贡献，而由于其提供的情感特质，UGS与生活满意度的间接关联超过了与居住满意度的关联。本研究呼吁旨在改善老年人主观幸福感的社区绿地规划，应从数量转向质量，并根据区域特征平衡数量与质量的关系。
**研究背景与问题**
全球人口老龄化加速，高密度居住环境增加了老年人慢性病和心理压力风险。城市绿地（Urban Green Spaces, UGSs）被广泛视为促进健康老龄化和提升老年人主观幸福感的关键措施。然而，现有研究多聚焦于UGS数量或质量对单一满意度（如生活满意度或居住满意度）的直接影响，缺乏对两者协同效应以及在不同满意度维度（绿地满意度、居住满意度、生活满意度）间差异的系统探讨。同时，UGS数量与质量的空间分布不均导致其影响存在地理异质性，但基于线性假设的传统模型难以捕捉这种复杂非线性关系。为此，研究人员以中国西安中心城区为案例，基于场所依恋理论（place attachment theory）和多源数据，构建了UGS数量与质量的综合评估框架，利用可解释机器学习与地理可视化技术，探究UGS数量与质量如何协同影响老年人的多维满意度，以及这种协同效应的空间异质性。该论文发表在《Forests》。
**主要技术方法**
研究采用多源数据量化UGS数量：基于归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）计算人均绿地供给，采用高斯距离衰减函数改进的两步移动搜寻法（Ga2SFCA）评估可达性，利用百度街景图像结合金字塔场景解析网络（Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet）模型进行语义分割计算绿色可见指数。UGS质量通过问卷调查评估，包含认知（便利性、自然性、维护）、行为（设施、安全、舒适）和情感（社交意愿、放松享受、情感依恋）三个维度。数据来源于西安中心城区（新城区、莲湖区、碑林区、雁塔区、未央区、灞桥区）294个居住区的875名老年人的有效问卷。模型选择上，通过网格搜索与五折交叉验证比较多种机器学习模型，最终选用极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGBoost）模型，并采用SHapley Additive exPlanations（SHAP）进行特征解释，通过双变量SHAP交互值的地理可视化分析空间异质性。
**研究结果**
**3.1 基于多源数据计算的城市绿地数量空间分布**
全局莫兰指数（Global Moran's I）表明，UGS供给、可达性和可见性在不同缓冲区尺度下均存在空间自相关。局部空间关联指标（Local Indicators of Spatial Association, LISA）图显示，UGS数量在空间上呈现集聚或离散模式。统计结果揭示了各城区UGS数量的差异。
**3.2 自报城市绿地质量与主观满意度的空间分布**
UGS质量的高值和低值在空间上明显分散。认知质量（认知评估）的高值在不同城区间差异显著，低值集中在老年人最密集的莲湖区和碑林区，表明现有UGS在认知质量上未充分适应老年人口分布需求。满意度方面，老年人较多的城区（如新城区、莲湖区、碑林区）平均满意度较低，且绿地满意度的低值更常见。
**3.3 基于SHAP的城市绿地影响满意度的单变量重要性**
基于单变量SHAP分析，UGS数量（绿色）在绿地满意度中排名靠前，而UGS质量（粉色）在居住满意度中的重要性略低于绿地和生活满意度。UGS数量和质量对绿地满意度有显著直接贡献（贡献率79.1%），但对生活满意度的间接关联（贡献率75.4%）高于对居住满意度的间接关联（贡献率73.0%）。具体而言，500米缓冲区内的UGS供给对绿地满意度（9.9%）和居住满意度（11.1%）正向贡献最大，但与生活满意度负相关。UGS可见性对三类满意度均有贡献（5.5%-8.7%）。认知质量对所有满意度有正向贡献，而情感依恋对生活满意度的贡献突出（9.7%）。协变量中，距市中心距离和服务设施可达性贡献更大。
**3.4 基于地理SHAP的双变量非线性关系与空间解释**
通过对500米缓冲区内UGS双变量SHAP交互值的地理可视化，发现UGS数量与质量的协同是满意度的重要解释因素。对于绿地满意度，当人均NDVI大于5 m2时UGS供给正向影响增加，约25 m2时达峰值，之后递减；在供给低于阈值的城区（新城区、莲湖区、碑林区），良好的认知质量和使用体验可增强供给的正向效应；而在供给超过阈值的城区（雁塔区、未央区、灞桥区），使用体验反而削弱部分效应。高可见性（≥20%）与高认知质量协同提升绿地满意度。对于居住满意度，仅UGS供给与认知质量的交互项排名较高。对于生活满意度，UGS供给在25-75 m2之间正向相关，约50 m2时达峰值；在供给不足的碑林区，增加可见性（≥20%）和情感依恋（≥4）可缓解负面效应；而在同样供给低的灞桥区，这种缓解作用较弱，显示地理异质性。更重要的是，UGS供给与情感依恋对生活满意度的正向交互值高于居住满意度，表明情感支持是UGS提升生活满意度的关键。
**总结讨论与结论**
研究表明，UGS数量与质量的协同效应在500米缓冲区内最强，且存在阈值效应（人均NDVI 25 m2、绿色可见指数20%）。UGS质量对数量的增益效应在绿地较少的中心城区（如新城区、莲湖区、碑林区）更为显著。情感依恋相关的质量特征相比认知和功能维度与生活满意度关联更强。研究呼吁规划从数量导向转向体验中心策略，注重情感设计（如促进社交、丰富感官体验、保留场所记忆）。局限性包括：街景图像可能忽略不可达绿地、可达性数据仅涵盖可识别用地内的公园、自报数据随机性、模型为探索性预测而非空间无偏估计。未来可采用因果推断方法验证，并考虑其他弱势群体需求。
**翻译结论部分：**
本研究聚焦于老年脆弱群体，以西安中心城区为案例。基于场所依恋理论，本研究扩展了UGS质量的概念，并结合多源数据描述UGS数量，详细解释了这些特征与老年人福祉相关的三种满意度之间的复杂关系。重要的是，研究引入了一种将非线性机器学习模型的可解释SHAP值与地理可视化相链接的方法，以识别UGS数量和质量的贡献。这种方法将UGS数量与质量协同作用的调查扩展到揭示该协同作用的空间异质性。研究发现：（1）虽然UGS数量（如供给和可见性）表现出一定的空间分布格局，但其与满意度预测关系的空间差异与老年人对UGS质量的感知相关；（2）UGS对老年人满意度的正向贡献源于数量与质量的协同，质量对数量的增益效应在人均NDVI相对较低的城区（如新城区、莲湖区、碑林区）更为明显；（3）在500米缓冲区内，充足的UGS获取——定义为人均NDVI 25 m2和绿色可见指数20%——是实现UGS对老年人生活满意度价值效益的前提；（4）UGS与生活满意度的更显著间接关联归因于其提供的正向情感体验，如促进社交关系、放松、享受和情感依恋。虽然改善认知质量（如便利性、自然性和维护）和使用体验（如设施供给、安全和舒适）维度能有效提升绿地和居住满意度，但不足以改善生活满意度。这些见解对希望实施有效UGS规划的城市规划者具有重要意义。一方面，在强调大数据在UGS研究中应用的同时，也需要通过小规模数据探索老年人对UGS期望和实际体验的主观感知。设计满足老年人个性化情感需求的绿地有助于最大化UGS的长期社会效益。另一方面，老年人在复杂城市环境中对UGS数量和质量的依赖因地理位置而异。因此，规划者不仅需要平衡UGS数量和质量两方面的改善，还必须考虑区域特征，策略性地权衡这两个维度之间的关系。
