La Vivibilità Urbana Indice: sviluppo di una policy rilevanti per la vivibilità urbana composito misurare e valutare le associazioni con la modalità di trasporto scelta

Vi è un crescente riconoscimento a livello internazionale che più ‘vivibile’ nei quartieri e nelle città, un impatto positivo sulla qualità della vita e la salute e il benessere dei residenti. Tuttavia, fino ad oggi, il campo è stato ostacolato da limitazioni metodologiche e mancanza di misurazione. Ciò ha reso difficile trarre conclusioni solide sugli effetti combinati sulla salute degli attributi di vivibilità, e quindi informare e monitorare le raccomandazioni politiche per la creazione di città vivibili che migliorano la salute e riducono le disuguaglianze. Abbiamo cercato di rispondere a queste limitazioni creando uno strumento informativo e rilevante per le politiche che misura la distribuzione della vivibilità urbana all’interno delle città. È importante sottolineare che l’ULI consente di interrogare su come la vivibilità sia correlata alla salute e al benessere e per chi. Tali prove possono essere utilizzate per informare le politiche e gli interventi mirati per pianificare le città che ottimizzano la salute per tutti.

L’associazione a livello di popolazione tra vivibilità e comportamento di viaggio

La scelta della modalità di trasporto è stata associata all’ULI sia nell’analisi univariata che nel modello di regressione logistica gerarchica. Il nostro modello prevede raddoppiando a triplicare l’incidenza di camminare, uso del trasporto pubblico e in bicicletta nelle comunità con il più alto rispetto ai punteggi più bassi ULI. Ciò suggerisce che se progettassimo comunità più vivibili, a livello di popolazione, ci sarebbe un aumento generale quasi lineare del numero di persone che camminano per il trasporto in un dato giorno, compensato da una diminuzione delle persone che viaggiano con veicoli a motore privati.

Gli effetti stimati di tale entità sembrano ottimistici e, naturalmente, molti altri fattori potrebbero aver contribuito a queste stime. In particolare, i modelli indicano anche che vi è una grande variazione nelle preferenze delle persone: le persone con preferenze più forti verso i viaggi attivi hanno maggiori probabilità di spostarsi in quartieri più vivibili, se possono permetterselo. In effetti, studi precedenti hanno suggerito una domanda latente di comunità più percorribili, con la maggior parte delle persone che vivono in ambienti a bassa percorribilità preferendo invece vivere in aree in cui potevano raggiungere a piedi i servizi locali . Tuttavia, altri fattori influenzano la scelta dei quartieri da parte delle persone, con i fattori più importanti che sono l’accessibilità degli alloggi . In quanto tale, sembra improbabile che la selezione del vicinato come causa comune possa spiegare tutta l’associazione osservata; l’influenza della selezione del vicinato non è necessariamente maggiore di quella dell’ambiente costruito sul comportamento .

Almeno alcuni degli effetti osservati sono probabilmente dovuti alla selezione del vicinato. Studi futuri potrebbero prendere in considerazione la misurazione e la regolazione per le preferenze personali e la durata del tempo nel vicinato. In questo studio, abbiamo utilizzato un set di dati dell’indagine sui trasporti del governo statale trasversale, che non includeva le preferenze; ciò rende difficile valutare tali effetti contrastanti. Il superamento di tali limitazioni richiede sia i dati del sondaggio di viaggio che le preferenze da raccogliere, in uno studio longitudinale. Questo potrebbe essere sotto forma di (diciamo) un esperimento naturale . Testare l’ULI nel contesto di un esperimento naturale consentirebbe di stabilire rigorosamente l’effetto indipendente della vivibilità urbana districandolo dai diversi profili demografici, dalle preferenze personali e dai precedenti profili comportamentali dei residenti.

Una considerazione importante quando si valuta l’associazione tra un indicatore composito dell’esposizione ambientale come il ULI e un particolare di salute legati all’esito di viaggio e tour modalità di scelta, è che alcuni dei componenti degli indicatori più o meno fortemente associato con il risultato di altri; considerando l’associazione globale per l’ULI, le associazioni di indicatori sottostanti possono essere mascherati. Per questo motivo, abbiamo analizzato le associazioni con ciascun indicatore oltre all’ULI utilizzando modelli separati. Come misura di sintesi, l’ULI è meglio considerato come una lente attraverso la quale considerare la vivibilità; presentato con un particolare punteggio, invita gli utenti a interrogarsi su come i vari domini della vivibilità contribuiscano a questa stima. Ciò è facilmente ottenuto attraverso una mappatura interattiva, in cui è possibile fare clic su un coropleto di distribuzione della vivibilità a livello di area per visualizzare una suddivisione degli indicatori che danno origine all’ULI per una particolare area.

Un prototipo di dashboard interattivo online per il pilot urban liveability index è in fase di sviluppo da parte del nostro gruppo al momento della stesura (Fig. 7). Un utente può visualizzare una visualizzazione del coropleto per un indicatore scelto a una scala selezionata e utilizzare il comportamento hover o click per esplorare diversi aspetti delle informazioni di riepilogo, come il solito intervallo di valori associati agli indirizzi all’interno di una particolare area; il mix di indicatori che contribuiscono a una stima della vivibilità; e vari confini amministrativi. Anche le mappe incluse nell’animazione aggiuntiva del file 1 sono state derivate da un prototipo di tale approccio.

per Valutare la relazione tra urbano, vivibilità e la qualità dell’aria

Come osservato in precedenza, nella nostra formulazione originaria della vivibilità, la qualità dell’aria è stato considerato un esito di un’efficace pianificazione della città di decisione e di non selezionati per l’inclusione nell’indice di vivibilità . Tuttavia, ci sono crescenti preoccupazioni globali circa l’impatto sulla salute della qualità dell’aria. Con circa il 5% della mortalità in 2017 stimato essere attribuibile all’inquinamento da particolato ambientale, la qualità dell’aria è considerata l’8 ° fattore di rischio principale per la morte a livello globale . Quindi, abbiamo condotto un’analisi di sensibilità per valutare l’impatto della creazione e del test di un ULI alternativo, inclusa la qualità dell’aria. Confrontando l’associazione modellata tra trasporto attivo e ULI con e senza qualità dell’aria, abbiamo scoperto che l’ULI senza qualità dell’aria risultava in una migliore vestibilità. Questo risultato non è sorprendente, in quanto non vi è alcun motivo a priori di aspettarsi un forte effetto diretto della qualità dell’aria sulla scelta della modalità di viaggio. Inoltre, la qualità dell’aria è stata correlata negativamente con la maggior parte degli altri sottoindicatori, inclusa la percorribilità; una relazione notata nella recente letteratura internazionale .

La correlazione negativa tra qualità dell’aria e comportamento di trasporto attivo, nonché la correlazione negativa con altri indicatori, indica che le persone hanno maggiori probabilità di camminare e andare in bicicletta in aree in cui l’inquinamento atmosferico è più elevato. Questo non è sorprendente perché quelle aree hanno più servizi, ma comunque è una preoccupazione. Generalmente, le aree altamente percorribili attirano sia i pedoni che il traffico perché ci sono più destinazioni disponibili.

Le concentrazioni di inquinamento atmosferico a Melbourne sono relativamente basse per gli standard globali. Tuttavia, non sono state identificate soglie di esposizione a lungo termine “sicure” per la maggior parte degli inquinanti atmosferici. C’è una chiara tensione qui: una sfida importante per i responsabili politici è come progettare aree ad uso misto altamente percorribili con un buon accesso a negozi e servizi, riducendo al minimo l’esposizione al traffico veicolare e l’inquinamento atmosferico conseguente e correlato al traffico. Tuttavia, le prove suggeriscono che i benefici per la salute ottenuti dall’uso di modi di trasporto attivi, come camminare e andare in bicicletta, superano i rischi rispetto ai modi di trasporto sedentari come la guida . Tuttavia, i nostri risultati suggeriscono che sarebbe utile esplorare come le strade con negozi e servizi potrebbero essere pedonalizzate per evitare di esporre pedoni e residenti locali all’inquinamento atmosferico correlato ai trasporti.

Analisi con sommari di vivibilità aggregati

Il refitting dei modelli di comportamento di viaggio utilizzando dati aggregati a scale progressivamente più grandi ha aumentato l’entità delle stime di dimensione dell’effetto per l’associazione tra ULI (tutte le versioni); i rapporti di probabilità sono aumentati a ogni scala più grande per camminare e andare in bicicletta e ridotti per È noto che l’uso di dati aggregati può portare a stime distorte . In questo studio, abbiamo osservato dimensioni di effetto stimate che aumentano di grandezza con livelli più elevati di aggregazione per l’associazione tra l’accesso ai trasporti pubblici e la probabilità di fare un viaggio a piedi. Questo pregiudizio verso l’alto era evidente anche se la nostra aggregazione nel nostro studio si basava su dati completi su indicatori a livello individuale. Tuttavia, le stime a livello di area sono talvolta basate su un piccolo campione o singleton (ad esempio centroide ponderato per la popolazione) di punti rappresentativi all’interno di ciascuna area; ciò porterebbe a ulteriori errori di misurazione e influenzerebbe la distorsione e la precisione delle stime ottenute da un’analisi di regressione o da un altro modello statistico. Nei casi in cui la rappresentazione accurata della vivibilità individuale è una preoccupazione e l’accesso a dati sufficientemente granulari è realizzabile, si consiglia il calcolo delle stime di vivibilità a livello individuale.

Metodi di misurazione e soglia dell’accesso alla destinazione

L’uso di indicatori di accesso alla destinazione a soglia morbida è stato un nuovo metodo sviluppato per questo progetto, progettato per rappresentare un quadro più sfumato del raggiungimento degli standard politici, rispetto a quello derivato utilizzando soglie rigide. In questo studio abbiamo scoperto che le versioni hard e soft threshold ULI erano altamente correlate nel complesso e avevano relazioni simili con i loro indicatori costituenti. Tuttavia, abbiamo identificato differenze socio-spaziali. Ad esempio, le regioni interne e medie con uno svantaggio relativamente maggiore tendevano a ricevere un aumento maggiore del grado di vivibilità rispetto a quelle delle regioni esterne quando si stimava la vivibilità utilizzando soft anziché hardthreshold per l’accesso alla destinazione. Questo risultato evidenzia l’importanza della soglia selezionata per la misurazione degli indicatori e il conseguente impatto sulla rappresentazione della distribuzione spaziale della vivibilità, insieme all’importanza del contesto socio-economico nel testare metodi appropriati. Consentendo agli indirizzi residenziali di avere punteggi di accesso di “alcuni” (soglie morbide) piuttosto che “nessuno” (soglie rigide), potremmo identificare e individuare meglio le disuguaglianze della popolazione. Questo è molto importante per i responsabili politici che cercano modi pratici per ridurre le disuguaglianze spaziali in una città.

Una limitazione di un indicatore soft threshold dell’accesso alla destinazione è che la media aggregata per area non rappresenta più la percentuale di coloro che hanno accesso. Le soglie rigide, che vengono facilmente interpretate come proporzioni quando aggregate, sono di chiara utilità per coloro che cercano di comunicare e misurare l’adesione alla politica urbana. Tuttavia, gli indicatori softthreshold possono essere una misura più utile per valutare l’accesso effettivo e per altri scopi come la mappatura delle disuguaglianze relative, l’identificazione delle posizioni per gli interventi o per scopi di analisi statistica come la modellazione e la simulazione della regressione. Inoltre, una volta incorporato in una misura composita, si perde il beneficio interpretativo derivante dall’uso di indicatori di soglia rigidi. Pertanto, è apprezzabile la misurazione più dettagliata dell’accesso che gli indicatori di soglia soft impartiscono alla misura composita ULI.

Esiste un’ampia letteratura sul calcolo delle misure a livello individuale che possono essere utilizzate per stimare l’accessibilità dati i limiti o i pesi sulla distanza, il tempo di viaggio, la vicinanza e l’utilità di più scelte di trasporto e la contabilizzazione dell’attrattiva delle destinazioni; si tratta di opzioni alternative che possono essere prese in considerazione . In molti casi può essere desiderabile considerare l’influenza della vicinanza a un’amenità su un risultato di salute usando la sola distanza. Tuttavia, il presente indice si è evoluto a partire da ricerche riguardanti indicatori basati su politiche che raccomandano l’accesso a diversi tipi di destinazioni entro distanze specifiche; cioè, la vivibilità per quanto riguarda la soddisfazione di raccomandazioni politiche basate su prove, se disponibili. Se fosse stata utilizzata la sola distanza, tutti i tipi di destinazioni per le quali è stata considerata la vicinanza sarebbero stati trattati allo stesso modo; la ponderazione potrebbe essere introdotta per reintrodurre un senso di importanza relativa, tuttavia ciò si tradurrebbe nuovamente in una misura ancora più lontana dalla politica esistente. Nel presente studio abbiamo adottato un approccio a distanza di soglia informato sulla politica utilizzato per motivi di parsimonia e rilevanza per il nostro obiettivo di studio di fornire un indice di vivibilità rilevante per la politica . Il presente studio introduce e fornisce una considerazione preliminare della validità dell’approccio soft threshold, in contrasto con l’approccio hard threshold; studi futuri potrebbero espandersi su questo, con confronti con altre misure.

Vivibilità e centralità dell’area di governo locale

Le stime ULI erano in media più alte per gli indirizzi situati all’interno di inner-Melbourne che per quelli nelle regioni centrali ed esterne (File aggiuntivo 1: Video S1). Questa scoperta riflette le disuguaglianze riconosciute nella distribuzione di servizi, opportunità di lavoro e accesso alle infrastrutture di trasporto, che le iniziative politiche come il Victorian Governments Plan Melbourne 2017-2050 cercano di affrontare . La rapida crescita delle città e lo sviluppo a bassa densità associato ai margini urbani perpetua le disuguaglianze nelle aree suburbane esterne. Mentre l’alloggio può essere più conveniente, queste aree potrebbero non facilitare la vita a prezzi accessibili perché non hanno accesso prossimale ai trasporti pubblici e ai servizi locali. La nostra ricerca indica che la densità di almeno 30 abitazioni per ettaro è necessaria per creare quartieri che incoraggino i modi attivi e l’uso dei trasporti pubblici e diminuiscano la guida . Questo perché è necessaria una densità sufficiente per sostenere l’economia locale e per rendere più praticabile il trasporto pubblico.

Indicator choice

L’ULI comprendeva una modesta selezione di indicatori di vivibilità che rappresentavano i domini fondamentali della vivibilità e i determinanti sociali della salute, servendo come modello semplice ma facilmente calcolabile e utile dell’influenza combinata del determinante sociale della salute e del benessere. Il lavoro futuro può espandersi su questo. Il nostro punto temporale del 2011 è stato scelto perché è il censimento più recente disponibile all’inizio di questo progetto. Tuttavia, il panorama dei dati disponibili è cambiato molto negli ultimi anni: I dati General Transit Feed Specification (GTFS) sono diventati ampiamente disponibili per l’Australia e in alcuni contesti internazionali consentono un approccio standardizzato alla registrazione della frequenza del servizio di trasporto pubblico. Ciò fornisce una registrazione molto più dettagliata del potenziale di un luogo per il trasporto pubblico rispetto alla presenza, ad esempio, di una fermata dell’autobus che può o non può essere servita. In Australia, il censimento 2016 consente di prendere in considerazione i tempi medi di piccola area per il viaggio sul posto di lavoro per settore di occupazione; questa è una ricca fonte di dati per lo sviluppo di indicatori spaziali del potenziale occupazionale. La pedonabilità potrebbe essere disaggregata prima dell’inclusione nell’ULI dando ai suoi aspetti costitutivi più peso nel composito finale e sfumata con indicatori ambientali più locali: pendenza, temperatura, umidità, qualità e accessibilità dei sentieri sono aspetti importanti che il lavoro futuro potrebbe considerare, data la disponibilità dei dati. La nostra serie di indicatori non ha catturato la diversità sociale e culturale, né il mix locale di opzioni abitative o l’accesso alle infrastrutture digitali; riconosciamo questi aspetti importanti della vivibilità. La nostra misura infrastruttura verde di accesso grande parco valutato solo la qualità in termini di dimensioni. Questo è rilevante dal punto di vista politico ed era un’opzione pragmatica date le nostre limitazioni di dati; tuttavia, l’esperienza vissuta e la scelta di interagire o meno con uno spazio possono essere influenzate da altri aspetti, tra cui l’estetica, la qualità e l’adeguatezza della fornitura di servizi data la domanda della popolazione. Queste sono solo alcune delle strade lungo le quali il lavoro futuro potrebbe espandersi sul concetto ULI.

Valori anomali degli indicatori e indice di vivibilità urbana

Il metodo ULI si basa su un approccio che penalizza l’incoerenza tra gli indicatori . Tuttavia, nello sviluppare il nostro approccio, abbiamo ritenuto che la potenziale sanzione derivante dalla variazione di una serie di risultati degli indicatori potesse essere sproporzionatamente grande rispetto alla media degli indicatori. Un esempio potrebbe essere per un lotto residenziale in un’area che esegue estremamente bene su tutti tranne un indicatore, avendo prestazioni estremamente scarse: la prestazione altrimenti eccellente potrebbe essere sproporzionatamente negata impattando la validità del volto dell’ULI se la penalità non fosse vincolata. Abbiamo quindi implementato un approccio in base al quale i valori anomali erano ancora penalizzati, ma la sanzione massima per il risultato ULI complessivo era limitata in modo tale che le buone prestazioni complessive venivano ancora premiate. Abbiamo considerato questo approccio per fornire una migliore validità facciale dei risultati compositi rispetto a non intraprendere questa trasformazione. Studi futuri potrebbero considerare l’impatto del trattamento anomalo in modo più dettagliato.

ULI construction method choices

L’ULI è stato sviluppato come risultato di un notevole interesse tra i responsabili politici locali, sulla vivibilità urbana e sull’influenza cumulativa dei domini sottostanti della vivibilità sui comportamenti di miglioramento della salute dei residenti. È stato anche progettato per funzionare in un’applicazione di mappatura interattiva che può essere utilizzata come strumento diagnostico dai responsabili politici per identificare quali interventi potrebbero migliorare le condizioni di vita dei residenti in diverse parti di Melbourne. È plausibile che un indice più semplice sarebbe sufficiente, in particolare in termini di previsione della scelta della modalità di viaggio. Ad esempio, potrebbe essere che in alcune città, la densità da sola sarebbe un proxy sufficiente dell’ULI. Tuttavia, in alcune città o aree all’interno delle città, lo sviluppo ad alta densità è semplicemente “sprawl ad alto aumento”, perché non è accompagnato da servizi che migliorano la vivibilità di una città. In questo senso, è necessaria una certa cautela. Tuttavia, questa domanda merita ulteriori indagini in termini di sviluppo di un indice più semplice e parsimonioso che catturi l’essenza di una città vivibile. Dato l’interesse globale per la vivibilità, crediamo che questa ricerca sia giustificata.

Abbiamo adottato il metodo Mazziota–Pareto per la costruzione di indici compositi a seguito della nostra revisione della guida OCSE alla costruzione di indicatori compositi e della letteratura sullo sviluppo di indicatori compositi per il benessere e la sostenibilità. L’analisi fattoriale e l’analisi delle componenti principali (PCA) erano opzioni contrassegnate per considerazione a causa del loro uso per ottenere un indice più parsimonioso attraverso la riduzione delle dimensioni. Tuttavia, un fattore chiave della nostra scelta del metodo è stata la capacità di comunicare in modo significativo l’ULI-e le prestazioni dei suoi domini sottostanti-ai responsabili politici e ai pianificatori che non hanno necessariamente un background in metodologia statistica. L’ULI si basa sull’approccio MPI stabilito per il calcolo degli indicatori compositi in contesti di benessere, e il suo significato quando aggregato per un’area è facilmente trasmissibile in un linguaggio semplice a un pubblico laico: riflette le prestazioni relative di un’area attraverso gli aspetti fondamentali della vivibilità e incentiva le prestazioni bilanciate in questi domini.

Nella costruzione dell’ULI non siamo stati solo sfidati a contemplare quali esposizioni oggettive dovrebbero essere considerate come misurazione della vivibilità, ma anche a determinarne l’importanza relativa. Trovare un consenso tra esperti e parti interessate sulla ponderazione nella costruzione di indicatori compositi è stato considerato un compito arduo . L’analisi fattoriale e la PCA sono interessanti in quanto consentono la derivazione empirica di tali pesi. Tuttavia, tale ponderazione sarà subordinata al campione utilizzato per informare l’analisi e quindi questa ponderazione potrebbe non essere generalizzabile in altri contesti. Nella fase preliminare del nostro sviluppo dell’ULI abbiamo preso in considerazione altri metodi come l’approccio “Beneficio del dubbio” che è stato esplicitamente progettato per essere utilizzato in contesti politici: confronti sensibili tra giurisdizioni con contesti e priorità diversi possono richiedere l’uso di uno schema di ponderazione che gioca sui punti di forza relativi di un’area per raggiungere un accordo comune . Tuttavia, abbiamo ritenuto che questo approccio endogeno alla ponderazione potesse negare l’importanza combinata di questi domini; da qui la nostra scelta di un approccio che incoraggia un punteggio equilibrato, ma ben performante in tutti i domini.

L’ULI non appesantisce direttamente gli indicatori da cui è formato. Tuttavia, l’importanza relativa di ciascun indicatore nell’ULI è influenzata dalla scelta e dalla forma degli indicatori inclusi: ad esempio, includendo l’indice di percorribilità nella sua forma composita, come abbiamo fatto in questo studio, a ciascuna delle sue componenti (densità abitativa, connettività stradale e mix di utilizzo del suolo) è stato concesso un peso relativamente inferiore rispetto a quello che erano stati inclusi separatamente come indicatori a sé stanti. Allo stesso modo, se avessimo incluso i sottodomini del mix di infrastrutture sociali- “primi anni”, “istruzione”, “comunità, cultura e tempo libero”, “salute e servizi sociali” e “sport e ricreazione” —come indicatori separati, ciò avrebbe aggiunto più peso all’importanza della vicinanza a una comunità ben servita. Abbiamo in programma di indagare ulteriormente queste opzioni nel futuro sviluppo dell’ULI. Altri studi futuri potrebbero quindi voler confrontare vari approcci allo sviluppo dell’indice.

Applicazioni future

L’approccio ULI scripted è stato progettato con l’estensione alle applicazioni future in mente, in particolare per facilitare la creazione di un indice nazionale di vivibilità per le città australiane. È possibile estendere l’ULI ai profili di ponderazione dei domini specifici dei sottogruppi, riconoscendo che, anche in media, non tutti gli indicatori sarebbero di uguale importanza per tutti i gruppi di persone. Ad esempio, l’età, la composizione della famiglia, il livello di capacità funzionale o le preferenze personali potrebbero influenzare l’importanza relativa di misure specifiche. Un approccio che tenga conto di diversi “profili di vivibilità” potrebbe essere informato e sviluppato attraverso studi di metodi misti con sottopopolazioni o attraverso esperimenti naturali, al fine di stimare un ULI demograficamente sfumato.

L’ULI si allinea e sostiene una serie di Obiettivi di sviluppo sostenibile (SDGs) delle Nazioni Unite, tra cui gli obiettivi 3 “Buona salute e benessere per le persone “e 11″ Città e comunità sostenibili”. È probabile che le città più “vivibili” incoraggino forme attive di trasporto e abbiano un impatto positivo sul benessere dei residenti, aumentino la resilienza e la sostenibilità e riducano la povertà . Pertanto, è opportuno valutare se sia possibile estendere questo lavoro ad altri contesti urbani e utilizzarlo come strumento di monitoraggio da parte di UN Habitat per valutare la Nuova Agenda urbana. Gli indicatori inclusi nell’ULI possono essere più o meno rilevanti per le diverse città e i dati pertinenti potrebbero non essere sempre facilmente disponibili, in particolare per le città situate in paesi in rapido sviluppo. La ricerca futura di questa natura potrebbe aiutare ad affrontare meglio le domande di equità, come ” vivibile per chi?’ .

Una grande opportunità di fronte alla crescita della popolazione e alla rapida urbanizzazione, è monitorare i cambiamenti nella vivibilità nel tempo. L’ambito geografico e temporale di questo progetto pilota è stato limitato per ragioni pragmatiche a Melbourne nel 2011; una logica estensione di questo progetto sarà quella di calcolare le stime dell’ULI per altre capitali australiane e quindi monitorare i cambiamenti nel tempo. Questo lavoro è iniziato con lo sviluppo di indicatori nazionali di vivibilità per le capitali australiane, allineati sia ai risultati sanitari che alle politiche. La fase successiva comporterà lo sviluppo di un ULI comparabile per queste città. Più in generale, stiamo anche consultando i governi locali regionali e rurali per capire come il concetto di vivibilità possa essere adattato per soddisfare le esigenze distinte delle popolazioni residenti in locali non metropolitani. Per essere utilizzabile con i dati longitudinali, l’ULI dovrà essere adattato per calcolare le modifiche per una particolare localizzazione nel tempo. Sono disponibili tre opzioni: standardizzare gli indicatori costitutivi su tutti i punti spazio-temporali, o, per quanto riguarda le osservazioni di base, o, per quanto riguarda le osservazioni finali . Allo stesso modo, più regioni potrebbero essere confrontate con lo standard generale o una regione potrebbe essere valutata con lo standard di una regione di riferimento .

Andando avanti, si prevede che l’ULI potrebbe essere utile per fornire sia strumenti di esposizione che di risultato per i ricercatori e le altre parti interessate, in particolare gli urbanisti che stanno tentando di creare città vivibili che promuovono la salute. Come misura di esposizione, l’ULI è progettato per consentire il collegamento con set di dati geocodificati sulla salute della popolazione e sull’indagine sociale. In questo modo, i ricercatori potrebbero esaminare in che modo la combinazione di diversi attributi dell’ambiente costruito (relativi ai determinanti sociali della salute) si relaziona con una serie di risultati di salute, benessere, sociali ed economici acquisiti attraverso indagini sulla popolazione (incluso il collegamento con dati longitudinali). L’ULI potrebbe anche essere utilizzato per studiare le disuguaglianze nell’accesso ai determinanti sociali della salute e le associazioni con comportamenti sani e risultati sanitari possono essere confrontate con quelle di misure più semplici o più mirate come l’indice di walkability. In contrasto con questi, l’ULI estende le domande di ricerca che possono attualmente essere poste a molti set di dati sull’ambiente e sulla salute costruiti studiando gli effetti cumulativi della pianificazione urbana integrata, che probabilmente sarà di particolare interesse per i responsabili politici delle città. Come misura di risultato, l’ULI potrebbe essere mappato e utilizzato per monitorare trasversalmente e longitudinalmente la vivibilità di un dato quartiere o regione, e per identificare le disuguaglianze nella vivibilità urbana tra e all’interno delle città. Nel contesto australiano, abbiamo già iniziato a identificare e testare gli indicatori di vivibilità e valutare se vengono fornite politiche progettate per creare città vivibili. Ciò ci consente di andare oltre l’analisi osservazionale per intraprendere esperimenti naturali di politiche di pianificazione urbana e di consentire la visualizzazione di domini di “vivibilità” in determinate regioni di studio . In questo modo, l’ULI potrebbe essere utilizzato per confrontare e monitorare i progressi verso il raggiungimento di politiche locali, statali o nazionali che mirano a creare comunità più vivibili.