绿色基础设施（green infrastructure, GI）在不同尺度下对公共健康有广泛而深远的影响，系统回顾GI的研究进展，探索GI对公共健康的影响路径，可以更好地促进国内体系化研究的发展和以公共健康为导向的GI设计与规划。
采用文献综述法，参考“系统综述和Meta分析首选报告项目”（PRISMA）框架，最终纳入77篇文献，运用以词嵌入技术（Word2Vec）的K-means聚类分析对既往研究的GI特征进行归纳，从作用途径、健康结果、公共健康维度及作用尺度对GI的类型及其与公共健康的关联进行分类和总结。
1）依据不同特征将GI划分为8类，包括城市绿地及公园、高互动性GI、建成区树木、雨水管理与生物过滤GI、社区与住宅绿化绿色屋顶及外墙、线性分布GI和广义定义GI。2）每类GI通过不同的作用路径显著促进生理、心理和社会性健康。3）揭示了GI与公共健康研究的4个发展历程。4）总结了10条GI促进公共健康的正向路径、3条反向路径。
需要完善GI的分类体系以及作用尺度，推动从概念到工具集的转化，从而将GI有效应用于公共健康领域。建议加强跨学科合作和理论整合，进一步探索GI在促进公共健康方面的机制，从而为实践应用提供保障。
随着“24小时城市”理念的兴起，夜间户外环境对居民健康的影响日益受到关注，有必要系统性认识其具体的健康效应及作用机制。
通过文献检索与筛选，系统梳理了夜间户外环境与居民健康相关的中英文文献，分析了其研究进展与热点，并从研究内容、方法和作用机制3个层面进行总结。
1）当前研究内容主要聚焦于夜间气候、声音及视觉环境因素对居民健康的影响，尤其关注这些因素对心脑血管系统、睡眠质量、心理状态及癌症风险等方面的作用；2）昼夜节律（生理）、夜间安全感（心理）和夜间休闲活动（行为）是目前研究主要关注的健康作用机制。3）当前研究主要通过遥感测量、实地测量、环境监测和主观评价等方法获取环境数据，并结合问卷调查法、临床诊断法或生理测量法评估夜间户外环境对居民健康影响，但在数据精度、实时性和动态性方面仍存在不足。
未来研究需关注更加综合的环境要素，采用多维数据，深入探究夜间户外环境对居民健康影响的复杂作用机制，为健康导向的夜间环境规划与管理提供科学支撑。
随着人口老龄化加剧，睡眠障碍已成为威胁老年群体身心健康的重要公共卫生问题。城市绿色空间具有低成本、普惠性特征，可通过自然疗愈作用实现老年人睡眠质量改善。基于跨学科视角，城市绿色空间与老年人睡眠健康的复杂关联机制亟须梳理。
以Web of Science和中国知网为基础数据库，将筛选出与老年人睡眠健康相关的452篇学术文献，进行分类归纳，开展学科谱系分析。
老年睡眠障碍受生理-心理特征内在作用机制与环境外源性压力的双重影响，而城市绿色空间通过环境调节、行为促进、社交支持及压力缓解等多维路径，可辅助调节昼夜节律、延长深度睡眠时长并降低睡眠片段化程度。同时，健康效益存在显著个体差异并受传统养生文化的影响。
未来需在深化机制研究的基础上，构建“科学研究—处方制定—设计实施—效果评价”的全流程框架，重点针对不同老年人类群的精准化设计和活动方案，为实现健康老龄化提供创新解决方案。
高密度城区的社区公园面临着生态保护和健康宜居的双重需求，社区公园微更新是城市微更新的重要抓手，探明社区公园多维特征对居民健康效益的影响，对存量背景下的城市更新具有重要意义。
基于问卷访谈和监督分类解译方法，全面调查了中国南京34个社区公园的多维特征及其对居民的自评健康效益，引入广义有序逻辑模型，探讨了社区公园的树冠覆盖率、硬质空间占比和动物物种感知3项指标对居民自评健康效益的非线性影响。
在居民的自评健康效益较低时，树冠覆盖率、硬质空间占比和动物物种感知均与自评健康效益具有积极的正向关联，但当健康效益层级逐渐递增时，这3项指标的正向效应量逐渐降低。
揭示了社区公园多维特征对居民自评健康效益的分层级、非线性影响，提出了强化硬质空间的活动承载功能、保障居民与物种适度接触的设计策略，为微更新视域下健康导向的社区公园提质升级提供理论依据。
大量研究指出了城市绿地对居民健康的促进作用。然而，研究中普遍存在对绿地暴露方式和绿地类型分类模糊的问题。通过量化分析社区生活圈绿地多维度暴露特征对居民生理健康和心理健康的差异化影响，能够明晰绿地类型与暴露方式对健康效益的贡献分异。
采用随机森林（random forest）模型结合SHAP值分析，评估绿地多维度暴露特征对居民健康效益的影响。
1）不同维度的绿地暴露特征对生理健康和心理健康的影响呈现出明显分异。2）绿地被动暴露指标重要性在改善生理健康方面优于主动暴露指标，但绿地主动暴露指标对心理健康的贡献大于被动暴露指标。3）在不同绿地类型暴露层面，公园绿地暴露对生理健康贡献最大，居住区绿地暴露对心理健康贡献最大。4）在所有绿地暴露指标中，公园绿地面积指标对生理健康贡献了最大重要性，居住区绿地活动强度对心理健康贡献了最大重要性。5）值得注意的是，个体层面因素（人口学特征、社会经济属性、生活方式）与健康结果之间均呈现出十分显著的关联影响。
绿地类型与暴露方式的健康效益存在差异化关联。绿地被动暴露主导生理健康改善，绿地主动暴露驱动心理健康提升。公园绿地与居住区绿地分别是影响生理健康效益和心理效益的核心空间载体。公园绿地面积、居住区绿地活动强度等关键指标可为“健康城市”建设提供空间优化依据。精准匹配绿地类型与暴露方式在提升绿地健康效益方面具有重要价值。
探明城市绿色空间特征对多类型心理健康效益（情绪恢复、认知提升、压力缓解）的关联机制，有利于精细化地调控绿色空间特征指标，进一步提升绿色空间的健康服务效能。
选取南京市2处绿地开展心理健康感知恢复实验，通过实地测量和问卷调查测度主客观绿色空间特征和心理健康效益，耦合LightGBM模型和SHAP方法，进而明晰影响情绪恢复、认知提升和压力缓解3类心理健康效益的核心绿色空间特征。
主观绿色空间特征相较于客观绿色空间对心理健康效益的影响更大，其中综合影响程度较大的主观绿色空间特征为感知吸引力、感知绿量以及感知噪声；客观绿色空间特征中，实际噪声会抑制认知提升与压力缓解，而适度的感知噪声会促进情绪恢复和压力缓解；相对绿视率、郁闭度、NDVI而言，感知绿量对心理健康效益的促进更强。
借助SHAP方法，能够揭示并量化主客观绿色空间特征对3类心理健康效益的影响程度，为健康人居环境建设导向下的城市绿色空间特征指标管控提供更科学的理论依据。
长三角生态绿色一体化发展示范区在实现碳中和与碳达峰目标中具有重要的示范意义，精准评估探究示范区碳储量时空演变机制，揭示土地利用类型变化对碳储量的影响规律尤为关键。
基于示范区土地利用类型特征，结合气候因子构建碳密度修正模型，以提升碳储量估算精度；使用InVEST模型与QGIS软件，通过空间自相关分析，量化分析示范区2000—2020年土地利用类型变化以及碳储量演变特征并揭示碳储量空间分布规律；从碳汇-碳源视角出发，依据碳密度极差划分碳功能区。
1）2000—2020年示范区的碳储量呈现先降后升的趋势，年碳储量分别为3.17×107 t、2.58×107 t与3.26×107 t。2）土地利用类型变化是碳储量动态演变的核心驱动因素：2000—2010年耕地向建设用地转化是碳储量减少的主要原因；2010—2020年林地面积的大幅回升使得示范区的碳储量变化由负转正。示范区内碳储量空间分布呈现西北部和东部高、内陆水域及行政边界处低的特征。3）碳功能区划分结果显示碳功能平衡区面积显著增加，而碳排控制区面积有所减少，表明2000—2020年示范区的碳储结构正向集中分布与碳汇增强方向演变。
提出基于“碳汇增强区—碳功能平衡区—碳排控制区”三级分区的精细化空间低碳发展与管控策略，为示范区的低碳转型发展提供科学支持。
中国城镇化建设进入质量提升阶段，风景园林设计实践呈现出细分化、定制化、专业化的发展趋势，在大模型基础上结合特定需求开展微调训练，针对细分场景辅助设计师开展高效设计决策具有重要价值。
采用为设计进行研究（Research for Design, RfD）方法，基于网络大数据与人工智能生成内容（artificial intelligence generated content, AIGC）微调模型技术，构建“大数据收集—智能评价—微调模型构建—设计辅助生成”的风景园林辅助设计路径框架，并对绿道场景进行实例应用。
通过应用辅助设计路径框架，获得针对绿道场景的生成微调模型，并提出“强控制”与“弱控制”两大场景生成控制的有效范式。
在此基础上，探讨风景园林辅助设计路径框架的适应潜力与局限性，为未来风景园林人工智能辅助设计高效研究决策提供参考。
探明快速城镇化进程中景观生态风险（landscape ecological risk, LER）的时空特征及驱动力，可为高度城镇化地区LER的有效识别与管控提供参考。
结合1995—2020年的Landsat TM/ETM卫星影像、数字高程模型（DEM）和美国航空航天局（NASA）数据集等多源数据，利用LER评价模型、时空地理加权回归（geographically and temporally weighted regression, GTWR）模型，探究最佳尺度下苏州LER的时空分异特征及驱动力。
1）苏州市景观格局的尺度依赖性显著，最佳粒度和最佳幅度分别为550 m和1 250 m。2）1995—2020年苏州市LER总体趋好，呈“平缓—加剧—恢复”阶段性特征；低风险区占比始终居高且空间格局分布稳定，中、高风险区占比则持续增长且聚集性均显著。3）苏州市LER受社会经济因素影响最大，自然因素空间作用最稳定，其余因子空间作用差异性显著。
研究结果可在最佳尺度和高度城镇化层面为深化LER理论体系提供支撑，为同类型城市及城镇化后发地区的生态风险管控提供科学参考。
构建生态与海洋文化复合型景观网络并进行整体性保护，旨在促进生态环境与海洋文化耦合协调，推动生态与海洋文化景观资源优化配置。
以福建省泉州市为例，综合运用形态学空间格局分析（morphological spatial pattern analysis, MSPA）、景观连接度评价、最小累积阻力（minimum cumulative resistance, MCR）模型、K-means聚类算法、Linkage Mapper联动路径工具、文化景观信息传播模型，构建研究区的生态和海洋文化网络空间格局，并耦合形成复合型景观网络；构建泉州生态与海洋文化复合型景观网络耦合协调度评价指标体系，并计算生态与文化功能的耦合协调度。
在泉州生态与海洋文化复合型景观网络中，廊道共62条，总长
结合泉州市国土规划，构建了及优化生态与海洋文化复合型景观网络。在复合型景观网络的优化上，重点修复了沿海地区及中心城区网络生态失调问题，将原先以文化功能为主导的网络转变为兼具生态—文化双功能的网络体系，为支撑泉州生态和文化整体性保护及可持续发展提供依据。
构建基于贝叶斯概率框架的寒地老年人环境健康风险预测系统，评估不同户外环境暴露对老年人生理心理指标的影响，为老年健康管理及适老化环境设计提供科学决策支持。
通过开展沈阳市某社区3种典型户外环境（活动区域、绿道区域、街道区域）的老年人健康指标采集试验，构建环境特征参数和个体敏感度参数框架；结合性别差异特征，建立基于贝叶斯概率框架的环境健康预测模型并进行交叉验证；利用AI-IDE平台，建立基于移动端的环境健康风险预测系统；基于预测系统的参数敏感性分析结果，提出寒地适老化户外环境的设计优化策略。
1）老年女性环境敏感度显著高于男性；绿道环境对老年人健康效应最佳，表现为收缩压下降和积极情绪增加；2）预测模型具有良好的拟合优度和预测区间覆盖率；移动端预测系统实现了适老化界面设计和实时风险预警；3）确定了最优空间开敞度与绿化覆盖度范围，为环境设计提供了量化指标。
基于贝叶斯概率框架构建的预测系统实现了寒地老年人环境健康风险的精准评估，采用个体差异参数化方法，结合多层级联预测框架的系统设计，显著提升了健康风险概率的预测精度。利用AI-IDE平台加速了从研究到应用的转化过程，为寒地适老化景观环境优化提供了量化指标和科学基础。
“双碳”目标逐渐在多个国家和地区之间达成共识，城市公园绿地在城市碳汇中发挥主导作用，针对中国西北地区现有实践项目提出城市低碳生态公园及植物景观的规划设计流程尤为关键。
针对陕西省铜川市5个典型生态公园展开调研，根据场地内部植物景观特征与功能导向的差异筛选出38个典型样方，量化植物个体及群落的固碳量，匹配优化方法进行公园碳汇分区并计算碳中和年限。
提出适用于西北地区的“生态与功能协同目标定位—碳汇空间布局与功能分区—低碳设计指标要素布局—低碳建造与低碳施工—低维护管理与碳中和年限”的城市低碳生态公园设计流程；将公园内涵盖的植物景观划分为公园道路及广场景观、公园林地及草地景观、公园河湖水系景观、公园特殊生境景观4类。结合生态服务与空间协同效益，将公园植物景观类型细分为9种类型，提出适用于不同场地条件的24种植物景观碳汇优化模式。
通过生态功能与使用功能的协同考虑，提出基于生态与功能协同的设计流程与优化方法，为低碳生态公园实践提供科学指导。
