健康影响评估可明确城市规划方案中潜在的健康效益或危害，而定量的健康影响评估能得到统一且可比较的健康结果( 如特定疾病的发病率)，将有效辅助规划决策。当前针对城市规划方案的定量健康影响评估方法较少，文章在梳理现有健康影响评估方法的基础上，构建了面向我国城市规划方案的定量健康影响评估方法体系，具体评测健康风险、健康行为和健康结果，并以上海市顾村镇国土空间总体规划为例，评估该规划对比现状减少的健康风险和增加的健康行为，进而计算前后变化的潜在健康结果，以期为相关健康影响评估实践提供参考。

[关键词]健康影响评估；城市规划；健康风险；健康行为；健康结果

[文章编号]1006-0022(2021)19-0072-06

[中图分类号]TU984

[文献标识码]B

[引文格式]王兰，贾颖慧，孙文尧，等．面向城市规划方案的定量健康影响评估研究[J]．规划师，2021(19)：72-77．

0 引言

随着城镇化的发展和人们生活方式的改变，全球每年因非传染性疾病死亡的人数达4100万，占全球死亡总人数的71％，该疾病主要包括癌症、心血管疾病、慢性呼吸系统疾病和糖尿病。环境和行为是影响非传染性疾病发病和死亡的重要因素。2019 年全球疾病负担研究表明，在非传染性疾病造成的死亡人数中，由环境风险引起的占26.3%，由行为风险引起的占60.2%。城市规划可以从根源上降低环境风险、促进健康行为，具有“治未病”的潜力，这需要明确城市规划方案和项目可能产生的健康效益或危害。

健康影响评估(Health Impact Assessment，以下简称“HIA”) 用于评判政策、规划等对特定人群健康的潜在影响及其分布，是预测和减轻规划、政策或项目对健康造成的负面影响的成功工具。健康影响评估已广泛应用于欧美国家的城市规划实践，包括英国伦敦交通战略草案和爱丁堡交通规划、美国亚特兰大环线复兴项目和费城下南区开发项目等。我国对健康影响评估的理论和实践探讨正在进行，国家卫生健康委员会于2019 年发布了《健康影响评价理论与实践研究》和《健康影响评价实施操作手册》，前者提供了城市政策或交通项目领域的评估实践案例，后者提供了针对规划方案的定性评估工作框架，为推动我国的健康影响评估提供了支撑。目前的研究和实践以定性评估居多，因此非常有必要推进基于当地数据的定量评估。

1 定量健康影响评估方法

定量健康影响评估主要依据已建立的建成环境与健康结果的定量关系，评估特定规划方案导致的健康结果变化数值。由于定量健康影响评估的输出结果是相对统一的疾病发病率、死亡率和伤残调整寿命年等指标，可横向对比城市规划方案和项目的健康效益并计算公共卫生支出，应用需求和前景更为广泛。采用定量健康影响评估的难点是需要城市规划、环境和公共卫生等多个领域的模型与工具支撑。单一的模型与工具通常只能完成局部的评估，缺少针对城市规划方案的完整的应用方法体系；不同的模型和工具适用的规划类型与空间尺度存在差异。因此，有必要整合现有的评估方法，并明确各模型与工具的衔接关系和规划适用场景。本文基于对既有健康影响评估方法的梳理，构建面向我国城市规划的定量健康影响评估方法体系，为检验规划方案的健康效益提供了方法。

定量健康影响评估方法体系通常基于“建成环境—健康风险( 空气污染、噪音和热暴露等) / 健康行为(体力活动)—健康结果( 疾病发病率和死亡率等)”因果路径来构建。现有的定量健康影响评估模型和工具主要集中于“建成环境—健康行为评估”和“健康风险/行为—健康结果评估”两个阶段。在“建成环境—健康行为评估”方面，已有研究主要基于本地化的建成环境和体力活动数据(时长与频率)，建构用于预测体力活动的模型和工具，如“美国国家公共卫生评估模型”(N-PHAM)、“健康多伦多：健康增强土地利用工具和小面积土地使用影响工具”(SALUIT)等。“健康风险/ 行为—健康结果评估”研究和实践主要根据文献中已建立的健康风险、健康行为与健康结果的联系，构建预测健康结果的模型和工具，如“综合运输和健康影响模型”(ITHIM)、“健康经济测量工具”(HEAT) 和“环境风险影响计算工具”(ICT) 等。

由于指标选取和单位存在差异，现有模型和工具存在从建成环境到健康结果的路径完整性不足、用于计算的参数不适用本地情景等问题。一种模型的输出难以直接作为另一种模型的输入参与后续评估，因而“建成环境—健康行为评估”和“健康风险/ 行为—健康结果评估”两个阶段的评估相对孤立，因此有必要建构完整的评估方法体系，并明确各种方法和模型所适用的规划情景，以实现对规划方案的健康结果预测。

2 面向城市规划方案的定量健康影响评估方法体系

本文梳理了现有健康影响评估方法，整合环境影响评估和公共卫生等领域的评估方法，构建了面向城市规划方案的定量健康影响评估方法体系，具体可通过评估城市规划要素变化所导致的健康风险和健康行为变化，进而评估健康风险和健康行为变化所带来的健康结果变化(图1)。

图1 面向城市规划方案的定量健康影响评估方法体系框架

注：伤残调整寿命年(Disability Adjusted Life Year, DALY)是指从发病到死亡所损失的全部健康寿命年，包括因早死所致的寿命损失年(YLL) 和疾病所致伤残引起的健康寿命损失年(YLD) 两部分，是特定空间范围内生命数量和生命质量以时间为单位的综合度量。

2.1 面向城市规划方案的健康风险和健康行为影响评估方法

本文根据方法所适用的空间尺度、评估的全面性和评估成本等因素，将评估分为宏/ 中观和微观两个层面，明确了评估健康风险和健康行为两个维度的影响可采用的方法与工具( 表1)。

表1 针对不同规划方案类型的健康风险和健康行为影响评估方法

注：健康风险影响评估结果可包括空气颗粒物浓度(ug/m3)、噪音等级( 分贝)、温度( 摄氏度) 等；健康行为影响评估结果为体力活动当量(MET·min/week)。

(1) 宏/ 中观层面。

宏/ 中观层面的城市规划主要包括城市国土空间总体规划、空间尺度较大的控制性详细规划和城市设计等。由于方案覆盖空间范围较大，适合针对规划方案整体进行评估，建议采用回归预测模型法。

在健康风险影响评估方面，通常纳入分析的风险要素为空气污染。较大尺度下，城市规划要素变化所导致的空气污染可以采用土地利用回归模型进行预测。土地利用回归模型通过拟合现状大气污染物浓度( 如PM2.5、PM10、NO2)与土地利用( 如工业、绿地、林地、水域等) 的面积或占比、道路等级与交通量、人口密度、气象和工业污染源等因素的关系，得到显著影响大气污染物浓度的变量。通过构建的回归模型，预测上述变量变化情景下的大气污染物浓度，所得到的预测结果具有空间属性，即不同空间位置上的人群空气污染暴露水平。

在健康行为影响评估方面，可利用已建立的“建成环境—体力活动”预测模型评估特定方案下的体力活动量，如美国的“国家公共卫生评估模型”(N-PHAM)和“加州全州公共卫生评估模型”(CPHAM)。模型的输入为35 种用地类型指标和描述4 类关键特征( 密度、混合使用、街道连通度、可获得性) 的若干指标，模型的输出为通勤性步行/ 骑行与休闲性步行/ 骑行的时长。此外，建成环境与体力活动的关系也可基于本地数据通过构建回归模型得到，通过步行指数的变化计算不同情景下步行出行时长的差异。最后可依据时长，参考《体力活动汇编(2011 年版)》(Compendium of Physical Activities，CPA)中每种体力活动对应的代谢当量(Metabolism Equivalent , MET)，计算得到便于比较的体力活动当量(MET•min/week)。

交通模式选择模型具有同时预测健康风险和健康行为的潜力。该模型可评估城市规划方案对人群交通模式选择的影响，然后再评估因交通模式改变所带来的空气污染、噪音和步行/ 骑行出行时长变化。总结建成环境与交通出行关联性的荟萃分析是该方法的核心支撑。例如，Ewing 等人基于大量实证研究，针对“5D”城市设计要素( 包括密度、多样性、设计、目的地可达性和到公共交通站点的距离)与交通出行量的关联性开展的荟萃分析，得到规划要素指标变化与车辆行驶里程(Vehicle Miles Traveled，VMT)、步行和公共交通出行之间的弹性量，即规划要素指标变化1% 时出行结果变量变化的百分比。由于规划方案可带来多规划要素指标的变化，可通过加和计算多规划要素的综合影响，得到规划与现状相比各类交通出行量的总变化百分比。结合现状风险暴露水平和体力活动当量，即可得到与交通相关的空气污染、噪音水平的降低量及体力活动当量变化量。根据建成环境的异质性程度，可将上述方法应用于全规划范围(异质性低时) 或街区/ 居住小区( 异质性高时)，进而直接或间接加和得到总体交通出行、风险暴露水平和体力活动变化量。

(2) 微观层面。

微观层面的城市规划主要包括空间尺度较小的社区更新、特定建设项目( 工业园区、城市绿地) 等。在健康风险影响评估方面，由于影响微观环境的要素维度更多元( 包括街谷形态、建筑和下垫面材质、植被配置等)，健康风险计算结果的空间粒度要求更精细，因此用回归预测法难以得到准确的结果，适合采用模型模拟法开展评估。该方法关注污染等风险的产生和扩散过程，根据流体动力学、反射等物理作用原理，可得到高精度的健康风险分布结果。在环境污染( 空气、土壤和水污染) 与噪音污染方面，环境影响评估领域已有成熟的评估模型和技术导则，即《环境影响评价技术导则》，目前也开发了较多计算机软件，如评估空气污染的Fluent、OpenFOAM 和Fluidyn PANACHE 等软件及评估噪音的CadnaA与SoundPLAN 等软件。在热暴露方面，ENVI-met 等工具可量化建筑表面材质、各类绿化对炎热的影响，估计建筑、街区等尺度的温度分布。

在健康行为影响评估方面，步行、骑行等体力活动变化的机制相较于污染而言更加复杂，难以直接通过物理学方法得到模拟结果，因此仍需基于实证研究，通过规划要素指标计算得到。与宏/中观层面类似，微观层面可根据建成环境的异质性程度判断指标计算的基本单元。当以全规划范围或街区/ 居住小区为基本单元时，计算方法同样采用了宏/ 中观层面的“建成环境—体力活动”预测评估模型和交通模式选择模型。此外，个体也可作为微观层面体力活动估计的最小单元。该估计方法首先采用问卷调查得到现状居民步行出行时间，通过非参数概率分布，将调查得到的样本步行出行时间扩展至全体居民；其次，考虑土地使用、道路及交叉口、各类设施点和街道环境等的作用及其距离衰减规律，计算得到规划前后的单点步行指数(Walk Score)；最后，在此基础上，计算每个居民步行出行时间的变化，得到体力活动当量变化。

2.2 基于健康风险和健康行为的健康结果影响评估方法

在针对城市规划方案评估得到健康风险和健康行为的变化数据后，可进一步采用其他工具测度健康结果的变化，包括“综合运输和健康影响模型”(ITHIM)、“健康经济测量工具”(HEAT) 和“环境风险影响计算工具”(ICT) 等。这些工具均采用“比较风险评估框架”，预测结果为可对比的疾病发病率、死亡率和伤残调整寿命年(DALYs) 等指标。然而已有的健康结果评估工具大多采用国外居民健康研究的参数，对我国城市规划方案的适用性不足。因此，本文在既有研究框架的基础上，针对我国居民健康研究的荟萃分析、大型纵向研究等，更新了“暴露—响应函数”(Exposure-Response Function，ERF)。

主要评估过程为：①确定风险/ 行为—结果对(Risk/Behavior-Outcome Pairs)，如“空气污染—全因死亡率”；②确定现状与规划方案情景下的暴露水平差值，如与现状相比，规划方案年平均PM2.5 浓度降低20 ug/m³；③确定暴露—响应函数，即一定单位的健康风险/行为变化导致的健康结果变化相对风险(Relative Risk，RR)；④计算暴露差值水平下的个体相对风险，可根据当前暴露差值，用暴露—响应函数转换得到；⑤计算人群归因分数(Population Attributable Fraction，PAF)，即人群中特定健康结果可归因于健康风险/ 行为变化的比例，是相对于暴露建议值水平，当前暴露差值水平增加的健康影响占比；⑥根据本地健康结果数据，计算规划方案可降低的疾病负担，即健康风险/ 行为变化带来的人群健康结果变化(图2)。

图2 城市和交通规划健康影响评估方法

资料来源：根据Mueller N(2017b) 改绘。

3 案例应用

基于上述方法体系，本文选取上海市顾村镇为案例地区，采用交通模式选择模型，通过规划与现状建成环境的变化计算规划带来的小汽车和步行出行比例变化，以及由此产生的空气污染和体力活动相关的疾病发病率变化。

3.1 地区概况

顾村镇位于上海市主城片区西北侧，是上海市大型居住社区建设的重要基地之一，2019 年城镇常住人口为28.95 万。现状镇域西侧以集中大型居住社区建设为主，东侧为老镇区和产业园区，总体路网密度较低(4.46　km/km²)，用地混合度低( 香农多样性指数为0.08)，配套设施相对不足。轨道交通1 号线、7 号线和15 号线在镇域内设站，服务主要集中在镇域西侧。

《顾村镇国土空间总体规划(2019—2035)》( 以下简称“规划”) 对顾村镇的人口、产业、交通和公共服务等提出了发展要求，并提出规划期末用地布局方案。规划主要在路网密度、公共服务设施可达性和职住平衡等方面进行了优化，以期促进居民体力活动，减少城市交通污染。本文运用健康影响评估方法框架，对该规划开展了定量健康影响评估。

3.2 健康风险和健康行为影响评估

采用宏/ 中观层面的健康风险和健康行为影响评估方法，以交通相关的空气污染和体力活动影响评估为关注重点，本文计算了规划相较于现状的“5D”指标变化。由于案例地区为建成环境特征异质性较小的城市建成区，此处基于全局指标进行交通出行变化量计算。密度指标依据现状和规划人口量、就业量与商业用地强度计算；多样性指标以街区为基本单元，计算香农多样性指数(Shannon's Diversity Index，SHDI) 并取均值；设计指标基于路网和交叉口数据计算，得到路网密度和四向交叉口百分比。在目的地可达性和到主要交通站点的距离方面，采用GIS 网络分析的最短路径法计算设施点(被搜索的最近目的地) 和事件点( 出发位置) 之间的路径长度，进而得到这两类的相关指标。在现状和规划指标计算结果的基础上，得到城市规划要素指标的变化百分比。

在Ewing 等人的研究结果基础上搭建上述规划要素指标与车辆行驶里程和步行变化百分比的关系，加和计算各类规划要素指标的综合影响。结果显示，规划相对于现状将总共促进44.14%的步行，降低22.65% 的小汽车使用率( 表2)。

表2 案例地区城市规划要素指标和出行方式变化比例

在出行量变化百分比基础上，可得到交通相关PM2.5 浓度和体力活动当量变化百分比，作为计算相对应的变化数值。本文收集了现状空气污染和体力活动水平，在健康风险方面，根据环境监测数据，顾村镇年平均PM2.5 浓度为35ug/m³，假设顾村镇小汽车交通贡献了26% 的PM2.5( 即9.1 ug/m³)，那么上述机动车交通量变化(-22.65%) 可带来交通相关的PM2.5 浓度降低2.06 ug/m³；在健康行为方面，根据调研，顾村镇2020年居民平均通勤步行时长为每人每天17.38分钟，由《体力活动汇编(2011年版)》可知，通勤步行的代谢当量为4，可得顾村镇居民现状平均步行体力活动当量为486.64 MET·min/week，那么规划带来的步行量变化为44.14%，可对应体力活动当量增加量为214.75 MET·min/week，相当于每天增加了7.7 分钟的步行。

通过GIS 的空间分析、基于文献的机动车和步行出行变化百分比计算及结合基线数据的健康风险/ 行为变化量计算，可以发现顾村镇的规划策略能够有效降低健康风险、促进健康行为。

这种根据交通模式选择模型的健康风险估计方法可推广至城市总体规划等宏/ 中观尺度的规划，在规划用地、交通线路和站点数据获取的情况下，可参考上述案例计算出行方式的变化百分比，基于现状大气污染物浓度(可通过气象站点或实测得到)、交通相关的污染物排放占比( 可通过文献或类比相似城市得到)和现状体力活动当量(可通过相关调查报告、文献或调研得到)，得到规划带来的空气污染物浓度和体力活动变化量，用以计算最终的健康结果影响。

3.3 健康结果影响评估

基于健康风险和健康行为评估结果进一步评估规划可能带来的健康结果影响。本文以心血管疾病为例，采用健康风险和健康行为的健康结果评估方法，计算了相对于现状，规划通过降低大气污染物浓度和促进体力活动带来的心血管疾病发病率变化。

在空气污染方面，与PM2.5 暴露相关的心血管疾病发病风险为：RR=1.11，暴露的单位为每10 ug/m³，即PM2.5 每降低10 ug/m³，个体心血管疾病的发病风险降低11%。根据健康风险评估结果，现状与规划情景下的PM2.5 暴露水平差值为2.06 ug/m³。该暴露差值水平下的相对风险是PM2.5 每降低2.06 ug/m³，个体心血管疾病发病风险降低2.2%。从人群归因分数计算公式可得到：相对于现状，规划减少的空气污染可降低该地区2.15% 的心血管疾病发病率。

在体力活动方面， 与体力活动不足相关的心血管疾病发病风险为：RR=1.091，暴露的单位为每600 MET·min/week，即体力活动每增加600 MET·min/week，个体心血管疾病的发病风险降低9.1%。根据健康行为评估结果，现状与规划情景下的体力活动水平差值为214.75 MET·min/week。按暴露差值水平的个体相对风险计算公式，可得到相对风险值为1.032，即体力活动每增加214.75 MET·min/week，个体心血管疾病发病风险降低3.2%。通过人群归因分数计算公式可得到：相对于现状，规划促进的体力活动可降低该地区3.1% 的心血管疾病发病率。

综合上述两方面的影响，规划相对于现状，心血管疾病发病率可降低5.25%。该估计方法可推广至多类健康结果的评估中，对于各类规划风险/ 行为的评估均适用。基于健康风险和行为变化量计算结果，通过文献获取暴露—响应函数，即可根据公式计算得到规划带来的健康影响( 疾病发病率/ 死亡率或伤残调整寿命年的变化)，进一步计算公共卫生支出，以辅助规划决策。

3.4 规划调整优化

针对现状存在的居民小汽车依赖、体力活动不足等问题，为降低健康风险、促进健康行为，规划对案例地区进行了一系列调整。主要采取的规划策略包括：增加产业和公共服务设施用地，并将其与居住用地混合设置，从而提高了就业密度、目的地可达性和用地混合度；同时，通过既有道路连通和未建区密路网规划提高了路网密度，通过增设轨道交通线路和站点提高了公共交通可达性。根据健康风险和健康行为评估结果，这些策略有效地降低了小汽车出行比例，提高了步行出行比例，有利于降低污染物浓度、增加居民体力活动，从而降低了特定疾病发病率。

为明确规划是否需要进一步优化调整，本文将规划情景下的空气污染和体力活动水平与标准进行了比较。在空气污染方面，规划实施后顾村镇PM2.5 年平均浓度下降至32.94 ug/m³，符合我国环境空气质量二级标准(35 ug/m³)，但与一级标准(15 ug/m³)和世界卫生组织建议值(5 ug/m³)仍有较大差距；在体力活动方面，规划实施后步行通勤时长为每人每天25.08 分钟( 即每人每周175.56 分钟)，达到世界卫生组织建议的每周至少150 ～ 300 分钟中等强度体力活动的标准。因此，若要进一步提高规划的健康效益，可主要针对与空气污染相关的小汽车出行，考虑优化其相关的规划指标。例如，提高用地混合度、路网密度和四向交叉口百分比，并采取将产业用地向公共交通站点周边集中等措施。在调整过程中，需要综合考虑规划实施成本、社会公平等，以保证方案的可实施性。例如，加密路网可能伴随已建区城市更新，造成财政负担；增加交通站点周边产业用地可能带来站点周边居住用地减少和社会公平问题等。最终在考虑相关问题的基础上完成优化后的规划方案，实现降低疾病发病率、促进公共健康的目标。

4 结语

本文梳理了既有健康影响评估方法，基于“城市规划要素—健康风险/ 行为—健康结果”的评估路径，综合了交通、环境和公共卫生等领域的评估方法，构建了面向城市规划方案的定量健康影响评估方法，同时本土化了健康参数，可定量评估城市规划方案的健康影响，计算健康效益并进行多方案比选。

本文构建的健康影响评估方法体系可广泛应用于不同层面、不同类型的规划实践，并且该体系为开放的体系，可增补变量或多种方法衔接使用。在实践应用中需要注意，不同方法评估城市规划方案的健康风险和健康行为影响的结果可能会不同，因此可开展多种方法的结果对比。同时，健康风险和健康行为对健康结果的影响可能存在复杂交互作用，是方法优化的重要方向。未来随着风险因素交互作用的实证探索、本地实证研究结果的积累、软件工具的参数修正，定量健康影响评估的方法将不断完善，以提高评估结果的准确性。

文章全文详见《规划师》2021年19期

《面向城市规划方案的定量健康影响评估研究》