「都會區支持性環境對居民從事活動及其健康之影響」網路問卷

親愛的台北市居民，您好！

感謝您參與本研究，按下此連結，即可進入問卷填寫頁面。

當您完成問卷，並於問卷中表示願意參與抽獎，即有機會獲得貳佰元的7-11商品卡。

            只要您居住於台北市下列各里，均可參加本研究。
也歡迎您幫忙邀請居住於這些區域的親朋好友參加，謝謝！

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國立臺灣大學園藝暨景觀學系     教授  張俊彥

國立臺灣大學園藝暨景觀學系 博士生  翁珮怡

E-mail: d96628007@ntu.edu.tw (翁珮怡)

TEL: (02)3366-4859

註：本問卷抽獎活動將於2014年2月28日截止，並於2014年3月31日前寄出活動禮品。

Social neuroscience: Stress and the city

文章討論 Social neuroscience: Stress and the city
Nature 474, 452–453 (23 June 2011) doi:10.1038/474452a http://www.nature.com/nature/journal/v474/n7352/abs/474452a.html
這篇文章是姜斌寄來的，聽過他們說明研究的室胞們應該更能想像理解這篇文章的脈絡

城市和壓力，為什麼我們需要關心 

據統計，1950年世界上每十個人只有三個人住在都市地區，而預計到了2050年，也就是37年後這個不久的未來，這個地球，每十個人就有七個人會住在都市地區。這些數字還無法凸顯出在世界各大都市情況有多惡劣。在台灣，我猜想大概老早就超過七成的小孩在都市地區長大了吧。不過，大約是我們這一代才開始有許多人在都市中成長，上一代絕大多數都還是在鄉村地區或者沒那麼密集的都市區成長，變化相當劇烈。如果如現在科學證據逐漸證實的，都市與精神疾病(焦慮、憂鬱、精神分裂等等)息息相關，尤其，在都市地區被拉拔大的孩子有更多的人格與腦部發展問題，那麼這些問題在現在的社會只會愈發嚴重，還不是線性而是等比的那種。豪~恐~怖~的~縮~ 

這篇文章是篇導讀型報導，對於Lederbogen等人(2011)的腦部掃描研究做簡單的評論。我不知道能在像SCIENCE或者NATURE這類的龍頭期刊上面發表評論的人都是哪找來的，是編輯針對期刊內容去找人來導讀嗎?總之他們的文章都很有功力，三言兩語，兩頁不到的內容就把重點解釋得一清二楚。

活在哪裡腦子運作大不同 

Lederbogen等人首先收集了成長生活環境由大都市到鄉村到原野地區的樣本，實驗中對他們施以社會性壓力任務(有興趣的人可以參考比爾姜斌的研究)，然後掃描他們的腦袋觀察處理情緒跟壓力的區塊，發現杏仁核(amygdala)以及扣帶皮層(perigenual anterior cingulate cortex, pACC)兩個腦區值得我們留意。杏仁核的活化和受測者目前居住的都市SIZE有關，而扣帶皮層的活化和受測者兒時在都市得居住時間長度有關。同時，兒時在都市地區生活時間越長，這兩個腦區之間的連結度就越低。 

為什麼這兩個腦區的連結程度要被提出? 驚嚇的來了，這兩個腦區之間的低連結度在之前的研究中已經被證實和遺傳上的精神失調疾病有關。而且唷，杏仁核也被確認和個人社會網絡還有個人空間侵犯有關。戴董還花甚麼力氣呼籲大學生畢業後要花三萬還是五萬來培養人脈，先留意住在都市還是自然地區腦袋就有差了好嗎。總之，從過去的腦部研究證據來看，這兩個腦區之間有沒有良好溝通跟遺傳或者環境產生的精神問題大有相關。

進一步的控制實驗 

Lederbogen等人了解在真實世界中的實驗有太多共變或干擾因素，實驗因子的信效度存疑，因此做了進一步的控制實驗來確認前述結果。好了，這也是個有趣值得思考一下的問題，要怎麼控制? 在原野區、鄉村區、都市區分別蓋三座一毛一樣的住宅請受測者入住個三年然後再來重複一次實驗嗎? 顯然這不論是在哪裡都是很容易被打槍的研究計劃，成本太大惹吧，是不是要連受測者的工作娛樂飲食都一併控制呢。

那麼作者他們怎麼做? 他們了解到，要說服人，不是在於收集樣本或者各項變因在實驗過程控制得多完整，而是告訴大家，他們出現星星的實驗結果(低連結的兩腦區)，確實來自於他們的實驗處理，也就是具有社會壓力的任務。所以他們就是簡單地做了另一組實驗，同樣的樣本背景，但是給予不具社會壓力的任務。哇啦，就是這麼簡單，同樣的過程，換個任務，證實這兩個腦區的反應與先前不一樣，就有力地提高了他們研究的信效度，再度確認了都市化與腦區之間的關係在於處理壓力上。此外呢，他們也控制了受測者的經濟、教育、婚姻、個人特質等等可能共變因素，結果顯示這些因素都沒有取代環境的效果。

並非一面倒 

儘管心理、心生理或者蔚為熱潮的腦神經研究都提供了都市環境對我們不健康的影響證據，然而也有不同的聲音出現，例如有的研究顯示鄉村生活的自殺比例高於都市。當然這之中的解釋還很多面，不過這些都是我們不該忽視的現象。就是因為結果並非一面倒，這其中的思考才顯有趣。原因是甚麼，脈絡是甚麼，機制是甚麼，就待世界各地的研究者繼續去討論了。

Lederbogen等人將研究進一步擴展到長時間性以及大尺度地驗證，而未來我們可以做些甚麼? 除了機制仍未知還需要更進多研究之外，研究結果如何對於未來環境提供實質建議也是很重要的!

 by 八塊

瑋佳-Alberti等人(2007)*的研究

拜讀了Alberti等人(2007)*的研究後, 覺得可以把它視為一個用了量化方法的case study, 包括從質性資料中萃取出量化數據(例如常用的空間資料量化, 以及選定都市化程度指標),和一般量化研究有個小小的不同, 就是文獻回顧的部分不多, 並非作為各個變項的"依據", 而是分析架構的建立, 所用的資料分析方法為pattern matching.

1.研究問題
景觀型態(landscape patterns)由都市到鄉村的漸變如何影響生態性(ecological condition)? 由此衍生出3個子題: 用以描述景觀型態的變項如何依發展強度而漸變? 景觀結構指數對生態性變化的預測力有多重要? 都市型態與生態性的關係如何隨空間尺度改變?
2.pattern建立
研究中回顧了相關文獻, 連結出都市型態與溪流生態的關係, 並據以提出假設
3.研究基地
選定美國西北岸的普吉特灣區(Puget Sound)內42條支流流域為研究基地.
4.資料收集與呈現
研究中調查了4種變項, 用以描述都市型態及其由都市到鄉村的漸變: 土地使用強度(land use intensity), 土地使用型態(landcover composition), 景觀結構(landscape configuration), 以及不透水面積連結性(connectivity of the impervious area), 分別有若干個測量項目, 例如土地使用強度包含道路密度, 人口密度, 商業區面積比等.
5.研究結果
結果當然是很多也很好, 不過在此我只想摘錄最值得我專討時效法的1張圖. 橫軸部分是都市到鄉村漸變的梯度(grandient), 在此以不透水面積的比例代表, 縱軸則是各LCTs所佔的比例. 其他結果恕刪, haha~

*Alberti, M. et al. (2007). The impact of urban patterns on aquatic ecosystems: An empirical analysisin Puget lowland sub-basins. Landscape and Urban Planning, 80(4), 345–361.

瑋佳-有關case study的心得

1.前言

最近一直在研究Yin (2008; 2003)*的兩本書: Case study research: Design and methods和Applications of case study research, 有一些小小的心得; 若用比較學術一點的用詞, case study屬於方法論(methodology), 而非方法(method); 根據Corbin & Strauss (2007)**的定義, methodology是一種思考方式, 而method是一種分析方式.

2.case study的操作

簡單地說, case study可分為3大部分: 理論(theory), 資料(data)及證明(evidence).

(1)理論在case study中是不可或缺的, 但其角色依研究性質而異, 可能是用以界定研究問題, 也可能是用以形成解釋架構, 以利和所收集到的資料相互印證.

(2)資料則是為了解決研究問題所收集而來, 可能是量化數據, 可能是空間圖面, 當然也可能是質性文件或觀察結果.

(3)證明在此是指將資料轉化為支持研究論點, 也可以說是從分析到解釋再做出結論的這一整個過程, 因為資料類型歧異極大, 因此也就沒有一定的形式.

為了連結(2)和(3), 資料分析遂成為case study中重要的一環, 主要有3種分析方式: pattern matching, explanatory building及time series.

前兩個我研究得比較仔細, 簡單地說, pattern matching是透過文獻和理論的回顧, 先找出一個pattern, 再看看研究中所收集到的資料是否符合這個pattern; explanatory building則是常用於多案例的分析, 先整理一部分資料, 歸納出初步結果, 看是否能夠得到合理解釋, 修改無誤後再整理另一部分的資料, 如此反覆進行直到資料全部進來且可以解釋所有的案例.

*Yin, R. K. (2008). Case study research: Design and methods. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

*Yin, R. K. (2008). Applications of case study research. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

**Corbin, J. & Strauss, A. (2007). Basics of Qualitative Research: Second Edition: Techniques and Procedures for Developing Grounded Theory. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

瑋佳-植物性狀與生物多樣性

因為毛毛的主題訂得頗細, 一時之間找不到相似的paper, 不過在景觀生態領域中, 把植群細分下去(而不只是圈一大塊命名為喬木)似乎已有許多研究.

雖然在有關景觀生態學的遠景的書中, 並不會很重視這種越做越細的方向, 但下面這篇paper還上了Science, 我想在學術上有其貢獻, 可以想見在景觀設計和管理實務方面也很重要.

Bill Shipley, Denis Vile, Éric Garnier. (2006). From Plant Traits to Plant Communities: A Statistical Mechanistic Approach to Biodiversity. Science. 314: 812-814.

We developed a quantitative method, analogous to those used in statistical mechanics, to predict how biodiversity will vary across environments, which plant species from a species pool will be found in which relative abundances in a given environment, and which plant traits determine community assembly. This provides a scaling from plant traits to ecological communities while bypassing the complications of population dynamics. Our method treats community development as a sorting process involving species that are ecologically equivalent except with respect to particular functional traits, which leads to a constrained random assembly of species; the relative abundance of each species adheres to a general exponential distribution as a function of its traits. Using data for eight functional traits of 30 herbaceous species and community-aggregated values of these traits in 12 sites along a 42-year chronosequence of secondary succession, we predicted 94% of the variance in the relative abundances.

生物群聚指標

生物群聚指標顧名思義就是"可用來說明生物群聚狀況的數學公式"，包含了歧異度(diversity)、均勻度(Evenness)、豐富度(Richness)、優勢度(dominance)、種數、隻數...等等。

生態學家通常以豐富度和均勻度兩個指標，來表達某群聚中物種種類的多寡，以及各物種的數量是否均勻分布，由此評斷某地區的生物多樣性。後來也發展了許多的物種多樣性指數，例如歧異度(Diversity;Variety;也叫多樣性)意指變異的程度，種數高、數量又平均的話，歧異度就高。有點像是豐富度和均勻度加起來的效果。雖然得到了一個簡化的數字，但這個數字並不能夠清楚解釋生物的多樣性(李培芬、葛兆年，2003，林業研究專訊第十卷第四期)。

優勢度則是看某種鳥類所佔的比例是高是低。
豐富度在英文上有兩種意思：Richness 和Abundance。Richness指的是一個環境中物種的數量(有幾種物種)，Abundance則是一個物種，個體的數量。Abundance比較不能夠看出生物多樣性的好壞。

除了以上比較常見的指標之外，研究還可以依研究目的不同，訂不同的指標。如研究目的想了解候鳥種類在樣區中所佔總鳥種比例時，指標就可以為"候鳥比例"；或是想了解不同大小樣區中的物種密度，指標就可以為"相對平均密度"。

所以並不是列出越多的指標去分析就是好的，重要的是它的意義!

我的研究目的是"探討季節如何影響景觀結構與鳥類群聚之關係"，優勢度在本研究中是沒有意義的，於是我考慮均勻度、豐富度和歧異度。在均勻度上，或許季節的不同豐度變化較少，但有可能會影響各物種數量的均勻度，歧異度可能看不出來均勻度和豐富度的不同，所以最後我選擇研究的生物群聚指標為豐富度和均勻度。

瑋佳-案例分析的方法與架構

Yin, R. K. (2003). Introduction. Case Study Research Design and Methods. CA: Sage Publications, Inc. pp. 31-18.

1. 決定研究問題的類型(how? why? what? who? where? how many? how much?)
2. 訂定研究類型
3. 選定研究策略(strategy)

• what問題常是探索性研究, 可選擇調查, 實驗或案例分析等策略之一
• how問題和why問題常是解釋性研究, 可選擇案例分析, 歷史分析或實驗等策略之一

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Yin, R. K. (2003). The role of theory in doing case studies. Applications of Case Study Research. CA: Sage Publications, Inc. pp. 3-27.

理論在案例分析研究(Doing Case Studies)中的重要性(特別是解釋性研究)

• 選擇案例, 包括研究設計上採行單一案例分析或多案例分析
• 界定探索對象(如果是探索性研究)
• 定義完整而適當的敘述(如果是敘述性研究)
• 塑造競爭性理論vival theories(如果是解釋性研究)
• 將結果推及其他案例

瑋佳-有關時間與物種

因為前一篇po文, 想到毛毛的研究, 如果照這個大綱來看, 可能如下述:

1. 提出研究問題(例如在配置方式受限的情況下, 都市中的植栽應如何選種、管理, 以提升鳥類多樣性? 常用的誘鳥樹種是否有用? 如何提升其成效?)並訂定研究目標(例如本研究將探討常見誘鳥樹種生理週期與鳥類多樣性的相關性barabara)
2. 選定某個地區的指標物種, 例如台北市的綠繡眼(為常見都市鳥種, 具觀賞價值及環境教育意義, 其存在代表此一環境條件下的生態性達可接受程度)
3. 依據其習性訂定研究的時間尺度, 例如成鳥愛吃構樹的果實, 而幼鳥係以紋白蝶的幼蟲為食, 所以本研究的時間尺度有二: (1)構樹的結果期和非結果期及(2)繁殖期與非繁殖期; 此時可以畫出研究架構, 並標示出變項的測量指標
4. 劃定有構樹或有菜園的樣區後, 進行以下調查: (1)構樹結果期6-7月及非結果期8-9月分別做鳥調; (2)繁殖期2-3月和非繁殖期4-5月分別做鳥調或數鳥巢
5. 分別做(1)和(2)兩個差異性分析
6. 然後就知道構樹和菜園是否真的能夠達到提供綠繡眼食物來源的功能

因為是一氣呵成寫下來的, 很多重點沒有顧到(比如研究結果跟研究目的不太呼應, 分析方法也不能隨便喊喊^^"), 先不管(把brainnote當作論文筆記本在用:p), 這只是我對時間尺度研究的一種想像, 也是我一開始聽到以季節和植物生理週期和生物多樣性為題時, 第一個想到的方向, 在此稍微整理一下.
不過這個綠繡眼虛擬研究不能做, 原因有二:

1. 不適合當作研究對象: 綠繡眼的食性太複雜, 包括構樹, 七里香, 龍葵等多種植栽的果實牠都吃, 也會吃木棉, 山櫻花等樹的花蜜, 所以很可能一年到頭牠們都在台北市亂飛一通, 根本不是受樣區裡那幾棵構樹的影響
2. 不適合這個時候做: 綠繡眼的繁殖期是每年2月左右, 親鳥餵食期約2-3週, 已經過了!

　　　

又綺專討,論文,ISSRM第一章

第一節 研究緣起

現今普遍的都市化現象，使得人們對於環境、生態和身心健康都有重大的疑慮，並開始著重於綠化的相關研究及設計規劃。在生態的議題上，生物多樣性(biodiversity)一直以來都是環境工作者努力的目標。為了增加都市內的生物多樣性，相關研究探討在都市中景觀結構與物種多樣性指標之間的相關性，且多以鳥類作為指標物種(Blake, 1987; Hostetler & Holling, 2000; Hostetler & Knowles-Yanez, 2003; Clergeau et al., 2001)。研究結果則供作都市綠化方向的選擇。
此類研究通常利用土地使用分區(land-use)、綠地面積(green area)、植物型態(plant types)及植物種類(plant species)等變項與物種多樣性指標做相關性分析，或以土地利用型態(LCTs)將景觀結構加以分類，計算景觀結構指數(landscape structure metrics)後與物種多樣性指標進行分析。但鮮少以植物生理週期，討論植物四季的花期(flowering)、著果期(fruiting)、休眠(dormancy)及抽梢(shooting)…等型態對於鳥類分布的影響。
在景觀設計規劃的實作上，除了增加綠地面積、連接度外，設計者常會於公園內種植大量的誘鳥植物(bird-attracting plants)，希望藉由食物吸引鳥類前來，提供民眾與自然生物接觸的機會並也希望提高物種的多樣性。鳥類使用植栽的理由不僅僅只有食物來源，尚有躲避處所-密度高的灌叢，及築巢原料和環境-草桿、枯枝。因此，本研究希望可以以兩種不同的景觀結構分類，分析出誘鳥植物對於鳥類的影響，並以四季的景觀結構討論鳥類的分布情形。
另外，研究發現在一般的景觀生態研究中缺乏適當尺度的考量，尤其眾多研究者著重於粒度與幅度等空間尺度的選擇，而忽略了其它非空間尺度(McGarigal & Cushman, 2005)，遂時間尺度(temporal scale)也是本研究的尺度考量因子之一。(←這邊寫出來了，卻不曉得要考量甚麼...)



第二節 研究問題及目的

本研究之研究問題為誘鳥植物是否會對鳥類族群分布有影響，而四季的景觀結構和鳥類的族群分布之間的關係為何。在資料的成本及收集時效性、便利性的考量下，本研究以氣球空拍作為取得景觀結構資料的工具，並在2009年當中以中國農曆24節氣(chinese solar term)進行拍攝。(←已經錯過"立春"了....)
以土地使用型態(包括喬木、灌木、草地、水體及建物等等)和植物生理週期兩種景觀結構分類作為自變項，鳥類多樣性指標作為應變項，排除其他可能影響應變項之因子，探討都市景觀結構與鳥類族群分布之關係。基於以上，本研究依序歸納研究目的如下：

一、 以土地使用型態和植物生理週期兩種景觀結構分類，探討誘鳥植物對鳥類族群分布之影響。

二、 探討都市綠地四季的景觀結構與鳥類族群分布的關係。



以下是第三章的部分：

本研究觀察台北都市綠地一年四季中之景觀結構變化，依照中國24節氣以一個月兩次的頻率，選擇良好天氣狀況於各樣區上空拍攝，並利用電腦軟體進行影像之校正(ArcGIS or ERDAS or PCI...還在了解軟體當中)、數化(eCognition)及景觀結構指數計算(FRAGSTATE)。鳥類調查依造拍攝的時間做記錄，調查人員固定以減少人為誤差。以統計軟體統計鳥類的隻數種數並計算鳥類多樣性指標。兩者進行皮爾森相關性分析，求得自變項與應變項之關係。

基地：
目前暫訂台大30個點，大安森林公園20個點。但是這樣各樣點會句離很近，不曉得會不會有影響。(或是台北市公園綠地中，以自然、綠蔭為主題之公園，避開河濱公園、運動公園之類的公園，並因鳥類需求最小之綠地面積，選擇1.56公頃以上之公園綠地。結果共選出8處綠地，包括7個公園以及台灣大學校本部。)

extent：
半徑100公尺。(想減少空拍接圖的誤差，盡量想把氣球放很高，每個樣區照1~4張接起來。)

grain：
上一次專討做出來，解析度是在0.7公尺有顯著，但是我覺得grain的重要性在這個研究裡不大，所以可能還是用空拍的解析度去做。

LCTs：
A(落葉喬木、常綠喬木、枝葉密度高灌木、枝葉密度低灌木、草地、農地、)+水體、人工地盤、建物
B(花期、著果期、休眠期(枯木)、抽梢期、綠意盎然期...)+水體、人工地盤、建物

鳥調：
台大保育社，定點計數法