Urban built environment and health behaviors: A review of theories and methods

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

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^_

0 100 200

400

600 m

5

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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