在统计分析上，采用带有伽玛方差（gamma variance）和对数连接函数（logarithmic link functions）的广义加性混合模型（generalised additive mixed models，GAMMs）分析环境要素与体力活动之间的关系，并估算受城市、研究单元和个人三个层面引起的个体MVPA的变异量。在对协变量进行调整后，分别使用单一环境变量（singleenvironmental variable, SEV）和多重环境变量（multipleenvironmental variable, MEV）的GAMMs，分析环境特征对MVPA的影响。

表1 14个城市样本人口特征的描述性统计、
中等强度到高强度体力活动的加速度计

表2 14个城市的客观环境属性的描述性统计

研究结果发现，参与者平均每天累积大约37分钟的MVPA，其中城市层面的MVPA为6.3分钟/天，研究单元层面的MVPA为4.6分钟/天，个人层面的MVPA为24.4分钟/天，其中个人层面的MVPA更高的可变性可以被期待。在GAMMs模型中，三个环境属性（净住宅密度、公共交通站点密度和公园密度）与总体MVPA具有显著的相关性。
（1）净住宅密度的强相关性与许多其他研究中显示的相一致。
（2）公共交通站点的密度与总的体力活动不相关，与MVPA显著相关，但MVPA与距离最近的交通站点的相关性并不显著。一种解释是，交通线路的多种选择使得居民更有可能步行前往满足他们需求的交通设施。良好的交通可达性是减少汽车依赖的生活方式的必要条件。特别是在中等收入的样本城市中，汽车拥有率低，在这样的环境下，积极的交通工具（如步行和骑自行车），可能代表了需要而不是选择。
（3）公园密度与成年人的体力活动具有相关性。虽然公园通常被认为是通过设施和美学来支持休闲活动的，但是附近的公园也可以是主动交通的目的地。因此，最受欢迎的其他环境变量可能是通过公园对休闲和交通活动的影响，与总体体力活动相关。而土地的混合使用程度、到最近公共交通站点的距离这两个变量与体力活动无关。
模型同时纳入了环境与城市的交互项，以评价在不同的城市环境特征与MVPA之间的关联性是否存在显著差异。针对居住在环境相关性最弱和最强的5%的地区的参与者，估算其每周MVPA的时间差异时发现，居住在活动最友好的社区成年人比居住在活动最不友好的社区成年人之间，每周的体力活动时间差异从68分钟/周到89分钟/周，这一数据相当于体力活动150分钟/周的建议参考值的45～59%。这一结果表明，具有活动支持性的环境会对人群的体力活动产生很大的影响。

表3 在显著环境相关值高、低的参与者之间估计MVPA存在差异

这项国际性研究证明：城市环境的设计具有促进近90分钟/周的体力活动的潜力，因此城市设计应该成为全球相关的公共卫生优先事项。世界各地的城市通过建设、改造和维持那些体力活动的环境特征，以增加住宅密度、提供良好的交通服务、确保公园的可达性，预计将长期大幅度的增加人群的体力活动，并实现联合国减少非传染性疾病的目标。

来源：Sallis J F, Cerin E, Conway T L, et al. Physical activity inrelation to urban environments in 14 cities worldwide: a cross-sectionalstudy[J]. Lancet, 2016, 387(10034):2207-2217.