Chalmers University of Technology Department of Architecture and Civil Engineering December 2019
Urban built environment and health behaviors: A review of theories and methods Anne Vernez Moudon, Dr. es Sc. Urban Form Lab (UFL), UW Transportation Center Department of Urban Design and Planning, University of Washington, Seattle, WA, USA http://depts.washington.edu/ufl/ moudon@uw.edu
Layers post facto snapshot of urban form layering = geological approach
MRG Conzen Streets, streets and plots, streets, plots and buildings
Objects, buildings, Infill, Superstructure, site From Scheer BC The anatomy of Sprawl. Places 14, 2001
Multi-leveled nested urban form
Process&
Regulatory& Instruments&
Built&Environment& 1&
Room'
A.'Building'codes'
Elements&and&RelaKonships&
2&
B.'Zoning'and'land'use' zoning'codes'
Building'
3&
Lots/parcels'
4&
Streets/blocks'
C.'Street'standards'and' transportaEon'system'
&
Affordance&
&
&
&
Exposure& • Material'toxicity' • Indoor'environmental' quality:'light,' venElaEon,'noise'
• Privacy,'crowding'
&
&&&&&&&&HEALTH&
Health&Issues&
• Mental'health'/' depression' • Cancer'
• InfecEous'diseases'
• Safety' • Walkable' environments' • Choices'for'acEve' transportaEon'
• Respiratory'disease'
• Trauma'/'injury'
5&
Neighborhood/district'
6&
City/county'
7&
Region'
E.'Strategic'planning'
(3)&Legal&/&regulatory& Change&in&the&Physical& Environment&
&
• SocioGdemographic' balance'
D.'Overlay'zones'
Domain&
Urban form and health
REGULATORY&SYSTEMS&AND&PLANNING&
(1)&Physical&Built& Environment&
• Choice'of'recreaEon' and'leisure'faciliEes,' food'sources,'other' services'and' ameniEes' • Outdoor' environmental' quality,'air,'water' soil,'noise'
(2)&Dynamics&among&Environment,& People&and&Health&
• Cardiometabolic' disease'/'obesity'
People-environment interactions
People: SocioEconomic, Cultural Systems
Urban Form/ BEHAVIOR Environment
Outcomes: Travel, Health, Wealth
Urban form versus people Bus stop
Bus users (riders)
Urban form elements versus human behavior
7
People data:
Methods and instruments to capture characteristics, attitudes, perceptions, and behaviors • Secondary data (demographic, social, economic, mobility patterns, etc.) • Primary data • Subjective/self-reported (surveys, mental maps, etc.) • Objective/factual (in-situ observations, GPS tracks, etc.)
Built environment data: Spatial extent Resolution Puget Sound Region 1,000 mi2 (2500 km2) 1,200,000 parcels 300 to 30,000 times finer resolution than zip codes or census units
Parcel records in Geographic Information Systems (GIS)
Cartographic/visual
Quantitative/analytical Control/Randomization
Data transformation
PARCELS VECTOR
RASTER 30 M
NEIGHBORHOOD ANALYSIS
Vector models associate location (e.g., point, line, area) with features (e.g., bus stop, street, hospital)
Raster models associate features (e.g., FAR values) with locations (spatially distributed on map layer)
E.G., •Interpolation •Spatial filtering
Built environment (BE) data by domain and variable of interest (data structure and sources) Domains
Variables*
Data structure, and original data sources
Number of discrete observations in King Co
Neighborhood environment
residential units (houses, apartments, condos, mobile homes) employment/jobs residential wealth (property values) vacant lands food facilities (stores versus restaurants, healthy versus unhealthy) physical activity and fitness facilities retail services schools and educational facilities
parcels, county assessor’s office
489k parcels
parcels, UFL
21k parcels
parcels, county assessor’s office
489k parcels
parcels, county assessor’s office
51k parcels
parcels, food permits from Public Health Seattle King Co
1,500 food stores 6,500 restaurants
parcels, InfoUSA
880 parcels
parcels, county assessor’s office
5652 parcels 737 parcels
offices medical offices public services (libraries, etc) open space and parks facilities in parks
parcels, county assessor’s office
Routine destinations
parcels, county assessor’s office, National Center for Educational Statistics
parcels, county assessor’s office
4393 parcels 769 parcels
parcels, county assessor’s office parcels, UFL within each park
1541 parks 103 types of facilities per park
* measures typically include counts, densities, and distances between features of interest. Both airline and network measures are calculated; UFL = data already has been collected by the UW Urban Form Lab
Built environment (BE) data by domain and variable of interest (data structure and sources) Domains
Transportation infrastructure
Traffic conditions
Variables*
Data structure, and original data Number of discrete sources observations in King Co
street (freeways and expressways, arterials, collector and local streets)
networks, King Co GIS ESRI StreetMap Premium North America NAVTEQ
14k linear miles
intersection density
points, UFL
64k intersections
trails
networks, King Co GIS
829 linear miles
sidewalks
networks, UFL
1708 linear miles
traffic signals
points, King Co GIS
2000 signals
parking
rasters, UFL
2.3 million stalls
passenger rail stations
points, UFL
17 stations
bus stops
King Co Metro
8635 stops
vehicular volumes
networks, Puget Sound Regional Council
86 million daily vehiclemiles
bus ridership pedestrian/bike collisions
King Co Metro
364k daily trips 1150 annual collisions
points, Washington State DOT
* measures typically include counts, densities, and distances between features of interest. Both airline and network measures are calculated; UFL = data already has been collected by the UW Urban Form Lab
Built environment: densities and patterns
Lot Coverage H igh : 1 00% L ow : 12 %
Pre-war Construction seerT teertS 211 : hgi H
0 : woL
Hig h : 10 0% Low : 0%
Land Use Homogeneity eziS toL 009 ,9 1 : hgi H
0 03,2 : wo L
Hi gh : 1 00% L ow : 20 %
Age Homogeneity
aerA roolF ssorG 0 00,522 : hgi H
05 2 : woL
Hig h : 100 % Low : 1 5%
Residential Units Hig h : 150
egarevoC laitnediseR %001 : hgi H
Low : 0.1
%0 : wo L
Urban Form Variables Used in Analysis
°
Miles 0
2.5
5
Built environment combined patterns: Street-Block Size, Proximity to Trails 6 acre park threshold 1mile buffer
Cluster Block Size Nort
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Spatial sampling: Random sample of population by environment of interest (e.g. walkable)
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Refusals
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Respondents
Spatial behavior:
Activity bike jog walk car
Individual GPS Track
sit stand unclassed
0
250
meters 500
Behavior primary data collection: Four instruments 7 days/ 3 times in 5 years
GPS
Survey
Accelerometer
Travel Log
Behavior data integration • Collation of multiple data streams into single “LifeLog” table containing all source data • Data joined by common time stamps across table types Hurvitz et al., 2014
LIFELOG Big Data on activity and mobility patterns
• Number of records / subject / week • GPS: ~33,000 x, y points • Accelerometry: ~51,000 counts • Travel diary: ~43 places and trips
=
33,000*500*3 = 49,500,000 points
SmartMaps: at-grade structured parking
SmartMaps Continuous neighborhood measures
SmartMap
construction
2
^_
0 100 200
400
[
600 m
6
^_
^_
0 100 200
400
600 m
5
^_
^_
0 100 200
400
local neighborhood (833 m=10 minutes walk) BE measurement
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30 m mesh selection 30 m mesh
commercial
institutional other park
residential
transportation vacant water
[
[
600 m
30 m grid ^_
12
focal processing and interpolation; continuous values across XY space
^_
0 100 200
400
600 m
[
SmartMaps:
slower streets bus ridership
Residential property values
Measured as personal or neighborhood values
SOS study: - Predict body mass index - Predict self-reported health status better than census-based SES measures
Neighborhood Center measures in Convex Hulls
Grocery, Restaurant, Retail one each min within 50m
Detail neighborhood Center measures in Convex Hulls White: Retail only (3 min within 50 m of each other) Red: Grocery, Restaurant, Retail (1 of each, 3min)
Seattle
Suburb
The Lancet Series September 2016
HOW CITY DESIGN AND TRANSPORT PLANNING CAN IMPROVE HEALTH City planning can help reduce air pollution, road trauma, non-communicable diseases (cardiovascular disease and diabetes), and physical inactivity. For better health, cities need to • incentivize a shift from private car use to cycling and walking • adopt a compact city model where distances to shops and facilities, including public transport, are shorter and within walking distance. http://www.thelancet.com/series/urban-design
28
Built environment and health behavior
Causal paths to energy balance Energy intake
Energy expenditure
Built environment: causal paths to energy balance Food intake diet quality PEOPLE Genetics, SES, Attitudes, Preferences Spatial segregation
Access to healthy + affordable foods
Weight status
Energy expenditure PA Utilitarian walking
Built Environment
Horn EE, Turkheimer E, Strachan E, Duncan GE. Behavioral and Environmental Modification of the Genetic Influence on Body Mass Index: A Twin Study. Behav Genet. 2015. doi: 10.1007/s10519-015-9718-6. PubMed PMID: 25894925. Duncan GE, Cash SW, Horn EE, Turkheimer E. Quasi-causal associations of physical activity and neighborhood walkability with body mass index: A twin study. Prev Med. 2015;70C:90-5. doi: 10.1016/j.ypmed.2014.11.024. PubMed PMID: 25482422.
Built environment and energy balance • THREE VECTORS TO ENERGY BALANCE • SES and spatial segregation • Walkability and walking • Access to healthy and affordable foods
Walking - physical activity
Transit use - built environment
Walking - physical activity Transit use - built environment • Walking = population-wide preferred mode of physical activity or exercise • Transit use leads to more walking • Transit systems coexist with higher development densities, higher mix of uses (routine trips between origins and destinations)
Effect of transit use on walking share of physical activity 71% • N = 693 participants • 4432 person-day • PA = >1000 cpm
Source: Saelens, BE, Moudon, AV, Kang, B, Hurvitz, PM, Zhou, C. Higher Physical Activity Is Directly Related to Public Transit Use. American Journal of Public Health in press (AJPH 2013-6916)
58%
67%
Beyond the bus stop: Where transit users walk. Fig. 1. Walking location schematic. Panels A and D show walking activity within and beyond the home neighborhood buffers. Panels B and E show walking activity within and beyond the work neighborhood buffers. Panels C and F show walking activity within and beyond the home/work neighborhood buffers.
Eisenberg-Guyot J, Moudon AV, Hurvitz PM, Mooney SJ, Whitlock KB, Saelens BE. Beyond the bus stop: Where transit users walk. Journal of Transport & Health. 2019, 14: XXXX https://doi.org/10.1016/j.jth.2019.100604
Beyond the bus stop: measuring the location of activity Fig. 2. Diagram showing how the duration of walking is measured when a walking bout crosses a buffer line. The shaded grey circle represents a 400 m or 800 m buffer centered around the home or work location (shown as a black dot); the solid black line is a line string linking the GPS points of a walking bout (GPS points at 30 s intervals are shown as light-grey circles). Eisenberg-Guyot et al. 2019
Eisenberg-Guyot et al. 2019
Fig. 3. Mean minutes per day of total walking in each location on non-transit days and transit days. Dotted bars display 25th and 75th percentiles.
Fig. 4. Mean minutes per day of non-transit-related walking in each location on non-transit days and transit days. Dotted bars display 25th and 75th percentiles
Exposure to fast food restaurants • Stressor: • Measuring fast food restaurant counts, densities, percentages, etc., within proximity of participant
• Receptor: • Measuring participant’s dwells and moves
References: • Self-reported activity locations: VERITAS, Chaix et al. 2012 • Work commute path: Burgoine et al. 2013, & Burgoine et al. 2014 • GPS: Zenk et al. 2011, Christian 2012
At what proximity may contact occur? • 21 m
• Width of a street • Farthest distance at which a human face is recognized
• 100 m
• Length of a city block • Pedestrian travel
• 500 m
• What is accessible by car
• Half-mile
• A 10-minute walk
A novel measure of BE exposure: duration Measuring GPS travel line through FFR buffer Scully J Y et al. in progress
Exposure duration weighted by the number of proximate fast food restaurants
9.3 minutes
8.5 minutes
GPS travel line intersecting two or more overlapping buffers = time inside overlapping buffers * the number of buffers
3 minutes
Duration of exposure = 9.3 + 8.5 + 3 Weighted duration of exposure = 9.3*1 + 8.5*2 + 3*1
Results
Proximity
FFR
Exposure duration
Mean count/day Mean minutes/day (SD) (SD)
21 m
1.5 (1.1)
1.0 (1.8)
100 m
8.1 (4.5)
17.0 (16.6)
500 m
24.34 (13.2)
84.8 (56.7)
Half mile
34.1 (18.9)
117.7 (69.2)
Results: Odds of visiting > one FFR Scully J Y et al. 2017
21 meters Odds 95% CI p-value A: By duration of exposure* (Intercept) 0.53 0.22-1.27 0.147 Tertile 1 Ref Tertile 2 2.06 1.17-3.65 0.011 Tertile 3 2.8 1.58-4.96 0.000 B: By count of FFRs* (Intercept) 0.78 0.34-1.83 0.570 Tertile 1 Ref Tertile 2 1.26 0.73-2.18 0.408 Tertile 3 1.41 0.8-2.47 0.229
100 meters
500 meters
Half mile
ppOdds 95% CI value Odds 95% CI value Odds 0.47 0.19-1.2 0.109 0.7 0.29-1.69 0.426 Ref Ref 1.24 0.7-2.18 0.456 1.06 0.61-1.83 0.844 2.89 1.65-5.07 0.000 1.72 1-2.94 0.046
0.55 Ref 1.93 2.16
0.74 0.31-1.8 0.507 0.77 0.33-1.81 0.541 Ref Ref 1.16 0.66-2.04 0.601 1.32 0.76-2.3 0.323 1.68 0.96-2.93 0.066 1.38 0.76-2.51 0.289
0.86 Ref 1.06 1.49
95% CI p-value 0.23-1.36 0.191 1.1-3.39 0.021 1.22-3.83 0.008 0.37-2
0.720
0.6-1.86 0.849 0.83-2.68 0.175
C: By weighted duration of exposure* (Intercept) 0.56 0.23-1.33 0.182 0.49 0.2-1.21 0.117 0.72 0.3-1.75 0.462 0.8 0.34-1.92 0.616 Tertile 1 Ref Ref Ref Ref Tertile 2 1.62 0.92-2.85 0.092 1.4 0.79-2.47 0.248 1.15 0.67-1.99 0.606 1.25 0.72-2.17 0.423 Tertile 3 2.69 1.53-4.73 0.001 3.07 1.76-5.36 0.000 1.47 0.86-2.52 0.158 1.15 0.67-1.99 0.600 * Adjusting for age, gender, race, education, income, number of cars in household, household size, commute distance, and residential density.
0.148 min = 8.9 sec 0.649 min = 38.9 sec 0.678 min = 40.7 sec
Results: Tertile values 21 m
100 m
500 m half mile
A: By duration of exposure (minutes per day) Tertile 1 Tertile 2 Tertile 3
0-0.148 0.148-0.649 0.649-12.9
0-8.96 8.96-17.1 17.1-190
0-57.1 57.1-92.2 92.2-500
6.99-81.3 81.3-128 128-545
B: By count of FFRs Tertile 1 Tertile 2 Tertile 3
0-0.857 0.857-1.71 1.71-8
Tertile 1 Tertile 2 Tertile 3
0-0.155 0.155-0.678 0.678-12.9
0-5.82 5.82-9.14 9.14-27.2
C: By weighted duration of exposure
0-11.4 11.4-23.1 23.1-194
0-17 1 to 23 17-28.4 23-40.5 28.4-78.6 40.5-115 0-179 179-302 302-1920
6.99-349 349-626 626-4420
Conclusion • Urban form / built environment is associated with health behaviors • Methods exists to assess exposure to built environment and association with health • Walking as the health behavior most immediately related to built environment • Driving and individual car travel as top threat to health
The end Thank you Tack