Merkmale städtischer Grünflächen, die mit positiven Emotionen, Achtsamkeit und Entspannung verbunden sind

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 20695 (2022) Diesen Artikel zitieren

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Details zu den Metriken

Unter Forschern besteht ein allgemeiner Konsens darüber, dass der Kontakt mit der Natur die psychische Gesundheit, das Wohlbefinden und die Lebensqualität in urbanisierten Umgebungen verbessert. Studien neigen dazu, die gesundheitlichen Auswirkungen der Natur zu untersuchen, ohne spezifische physische und räumliche Landschaftsmerkmale zu identifizieren, die eine gesundheitsfördernde Gestaltung städtischer Grünflächen leiten könnten. Immer mehr Belege deuten darauf hin, dass im Contemplative Landscape Model (CLM) beschriebene Landschaftsmerkmale zur Messung des therapeutischen Werts städtischer Landschaften genutzt werden können. CLM bewertet Stadtlandschaften in sieben Unterskalen: Landschaftsschichten, Landform, Vegetation, Farbe und Licht, Kompatibilität, archetypische Elemente und Charakter von Frieden und Stille. Wir haben 74 gesunde Erwachsene im Labor (Videodarstellungen) und in naturalistischen Außenumgebungen sechs Stadtlandschaften ausgesetzt. Wir untersuchten die Zusammenhänge zwischen der visuellen Qualität von Stadtlandschaften, die mit CLM annotiert wurden, mit selbstberichteten positiven Emotionen und Gehirnaktivität im Einklang mit Achtsamkeit (Theta-Wellen), Entspannung (Alpha-Wellen) und Aufmerksamkeitswiederherstellung (Beta-Wellen) sowie Unterschiede zwischen Labor- und naturalistische Umgebung. CLM-Scores prognostizierten selbstberichtete Valenz und Erregung sowie niederfrequente Leistungsbänder: Alpha und Theta in der naturalistischen Umgebung. Landschaftsmerkmale, die die stärksten Assoziationen zeigten, waren der Charakter von Frieden und Stille, Schichten der Landschaft und archetypische Elemente. Alpha-, Theta-Hirnreaktivitäts- und Erregungswerte unterschieden sich signifikant zwischen Labor- und naturalistischen Einstellungen (p < 0,05), während die Valenzwerte zwischen diesen Einstellungen statistisch identisch waren (p = 0,22). Selbstberichtete Valenz und Erregung, jedoch nicht die Gehirnaktivität, waren in der Laborumgebung signifikant mit den meisten Landschaftsmerkmalen verbunden. Die Ergebnisse der Studie liefern Leitlinien zu den städtischen Landschaftsmerkmalen, die für die menschliche Gesundheit am vorteilhaftesten sind, um als Grundlage für die Gestaltung städtischer Grünflächen zu dienen.

Es ist erwiesen, dass die Vorteile der Begegnung mit Naturszenen über die ästhetische Wertschätzung hinausgehen und sich auch auf die kognitive, affektive sowie geistige und körperliche Gesundheit auswirken (eine ausführliche Übersicht finden Sie unter 1). Die Vorteile von Grünflächen für die psychische Gesundheit wurden durch mehrere Studien gestützt, die in mehreren systematischen Übersichten zusammengefasst wurden (z. B. 2,3,4), die kausalen Zusammenhänge sind jedoch noch nicht vollständig geklärt. Eine der führenden Theorien ist die Attention-Restoration-Theorie, die besagt, dass Grünflächen dazu beitragen, die erschöpfte Aufmerksamkeitskapazität durch das Erleben natürlicher Umgebungen wieder aufzufüllen5,6 und so das Wohlbefinden fördern. Die komplementäre Stressreduktionstheorie7 legt nahe, dass natürliche Umgebungen die Erholung von Stress fördern, während die Biophilie-Hypothese eine eher philosophische Erklärung bietet, die eine intrinsische Zuneigung zur harmlosen Natur annimmt, die durch die Evolution geprägt ist8. Da die rasante Urbanisierung zu überreizten Wohnumgebungen führt, bieten natürliche Umgebungen die Möglichkeit, die Aufmerksamkeit wiederherzustellen, indem man sich vom Lärm der Stadt fernhält9. Angesichts des weltweiten Rückgangs der psychischen Gesundheit10 besteht für Stadtbewohner ein höheres Risiko, psychische Störungen wie Depressionen und Angstzustände zu entwickeln, als für ihre Landsleute11,12. Daher kann die Natur in der Stadt, auch bekannt als städtische Grünflächen (Urban Green Spaces, UGS), naturbasierte Lösungen, grüne Infrastruktur oder einfach städtische Parks und Gärten, ein vielversprechendes Medium sein, um die negativen Auswirkungen auf die psychische Gesundheit auszugleichen, die mit dem Leben in Städten mit hoher Bevölkerungsdichte einhergehen .

Die Herausforderung, vor der Landschaftsarchitekten und Stadtplaner stehen, ist das Fehlen evidenzbasierter Richtlinien, die sie in ihre UGS-Entwürfe und Wartungspläne integrieren können, um positive Auswirkungen, psychische Gesundheit und Wohlbefinden zu fördern. Wichtig ist, dass es eindeutig an einer Typologie der UGS auf der Grundlage ihres Zusammenhangs mit der Förderung der psychischen Gesundheit mangelt13. Frühere Untersuchungen zu UGS für Gesundheit und Wohlbefinden verglichen hauptsächlich die Auswirkungen städtischer und natürlicher Bedingungen, wobei „Natur“ eine eher weit gefasste Definition hatte – eine Landschaft, die natürliche Elemente wie Bäume, Wasser, Gras enthält (z. B. 14) oder sich einfach auf die Quantität von Naturelementen konzentrierte Grünflächen, gemessen mit Luftbildtechniken (z. B. 15). Beide Ansätze haben kaum oder gar keine Auswirkungen auf die landschaftsarchitektonische Gestaltung, wie sie von den Menschen wahrgenommen wird. Andere Studien verwendeten unterschiedliche UGS-Typologien als Vergleichsobjekte mit dem städtischen Raum, beispielsweise Wald (z. B. 16), Park (z. B. 17), Garten (z. B. 18). Diese Ansätze scheinen jedoch zu viel Raum für Unklarheiten zu lassen, da es in jedem UGS-Typ eine Vielzahl von Landschaftsszenen und physischen Merkmalen sowie unterschiedliche Designstile und Wartungsqualitäten gibt, die wahrscheinlich unterschiedliche Ebenen des salutogenen Potenzials bieten. Die widersprüchlichen Ergebnisse der Studien legen nahe, dass eine detailliertere Analyse der Landschaftsmerkmale erforderlich ist, um gesundheitsfördernde städtische Grünflächengestaltungen zu unterstützen. Der Mangel an spezifischem Wissen über die Landschaftsqualität im Bereich der evidenzbasierten Landschaftsgestaltung wurde von Forschern hervorgehoben19,20.

Ein weiteres Problem betrifft die methodischen Aspekte bestehender Studien, insbesondere ihre ökologische Validität und Reproduzierbarkeit. Die überwiegende Mehrheit der Studien wurde mit fotografischen Darstellungen der Natur, in der Laborumgebung (z. B. 21) oder nur im Freien (z. B. 22) durchgeführt. Versuche in kontrollierten Laborumgebungen haben den Vorteil, dass es weniger Störvariablen gibt, insbesondere da die Reaktion der Teilnehmer auf die reale In-vivo-Landschaftsumgebung und das entsprechende Foto dieser Umgebung stark korrelieren. Allerdings hat die Tatsache, dass wichtige sensorisch-kognitive Faktoren in Laborexperimenten ausgeschlossen werden, möglicherweise nicht die gleiche Wirkung auf die Teilnehmer23. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um die Zusammenhänge zwischen der Landschaftsexposition und den Ergebnissen der Teilnehmer sowohl im Labor als auch in der Natur zu vergleichen. Dies führt zu einem Bedarf an systematischen Methoden zur Bewertung der visuellen Landschaftsqualität und/oder -merkmale unter Berücksichtigung der Komplexität und des dynamischen Charakters lebender Landschaften. Zu den vorhandenen Rahmenwerken gehören die Methode zur Schätzung der malerischen Schönheit24 und das Tool zur visuellen Ressourcenverwaltung25, die für die Bewertung und Verwaltung der riesigen Gebiete von Naturparks entwickelt wurden. Ihre Anwendbarkeit in dichten Stadtlandschaften ist jedoch begrenzt. Elemente der städtischen visuellen Qualitätsbewertung finden sich in moderneren Rahmenwerken wie dem Urban Landscape Quality Index26 oder RECITAL27, die entwickelt und getestet wurden, jedoch nicht speziell für UGS kalibriert und noch nicht umfassend validiert wurden.

Das Contemplative Landscape Model (CLM) ist ein validiertes, auf Experten basierendes UGS-Bewertungsinstrument zur Förderung der psychischen Gesundheit und des Wohlbefindens. CLM orientiert sich an früheren Methoden zur visuellen Qualitätsbewertung28,29, Traditionen der Landschaftsgestaltungstheorie30 sowie Erkenntnissen der Jungschen Psychoanalyse31. Laut CLM kann jede UGS-Ansicht nach sieben Schlüsselkategorien bewertet werden (siehe Abb. 1): Ebenen der Landschaft – Bewertung der Tiefe der Ansicht und der Möglichkeit, Vorder-, Mittel- und Hintergrund in der Szene zu erkennen; Landform – mit Schwerpunkt auf der natürlichen Asymmetrie der Topographie und den Eigenschaften der Skyline – ob die Landschaft unsere Augen dazu anregt, nach oben zu schauen; Vegetation – artenreiche Szenen mit Pflanzen, die scheinbar selbst gesät und nicht übermäßig gepflegt werden und Veränderungen im täglichen/saisonalen/Lebenszyklus unterliegen; Farbe und Licht – Bewertung der Möglichkeit, auf den Boden geworfene Licht- und Schattenbewegungen zu sehen, ein Blickwinkel, der keiner direkten Sonneneinstrahlung ausgesetzt ist, sowie das Vorhandensein weniger gesättigter Farben; Kompatibilität – Beurteilung der Harmonie und Ausgewogenheit der Szenenkomposition sowie der Abwesenheit störender oder inkompatibler Elemente; Archetypische Elemente – explizite Präsenz von Elementen der Landschaft mit symbolischer und universeller Bedeutung (z. B. Wasserfall, einzelner Baum, Stein) und Charakter von Frieden und Stille – Bewertung des Potenzials für Ruhe, Komfort und ein Gefühl der Einsamkeit, das einen Kontrast dazu bietet der belebte Stadtraum. CLM ermöglicht die Bewertung einzelner Merkmale städtischer Landschaften zur Information über das Design.

Kontemplatives Landschaftsmodell mit sieben Schlüsselkomponenten und Bewertungssystem basierend auf einer 1–6-Punkte-Skala. Adaptiert von32.

Weitere Forschung ist erforderlich, um unser Verständnis über die Auswirkungen der Merkmale von UGS auf die menschliche Gesundheit und das Wohlbefinden sowie über individuelle Unterschiede in den Reaktionen auf verschiedene UGS zu verbessern. Darüber hinaus ist unklar, ob es Unterschiede in den Reaktionen der Teilnehmer auf Landschaften gibt, die unter Laborbedingungen präsentiert werden, und in der naturalistischen Exposition vor Ort. Schließlich ist ein tieferes Verständnis der kognitiven Prozesse, die die Auswirkungen von UGS auf Gesundheit und Wohlbefinden vermitteln, unter Verwendung etablierter objektiver Messgrößen erforderlich, um kausale Mechanismen aufzuklären.

Das Ziel dieser Studie bestand darin, zu untersuchen, ob CLM Muster der Gehirnaktivität vorhersagt, die mit der Wiederherstellung der Aufmerksamkeit (Beta), der Wachentspannung (Alpha) und der Achtsamkeit (Theta) sowie dem selbstberichteten Affekt (Valenz und Erregung) verbunden sind. Und welche spezifischen CLM-Funktionen sind mit diesen positiven Ergebnissen verbunden? Darüber hinaus sollten die Ähnlichkeiten und Unterschiede in der Reaktion der Teilnehmer auf Landschaften in Labor- und naturalistischen Umgebungen untersucht werden.

Wir rekrutierten 79 gesunde Erwachsene, davon 48 Frauen, im Alter zwischen 21 und 74 Jahren. Die Teilnehmer wurden mithilfe der Schneeball-Stichprobenmethode rekrutiert. Die Einschlusskriterien waren Alter zwischen 21 und 75 Jahren, Rechtshändigkeit (aufgrund der Unterschiede in der Gehirnaktivität zwischen Links- und Rechtshändern33) und die Verfügbarkeit zur Teilnahme an den erforderlichen Studienbesuchen. Ausschlusskriterien waren schwere Sehstörungen oder klinisch diagnostizierte psychiatrische, neurologische oder kognitive Störungen. Allen Teilnehmern wurde die Zeit vergütet. Die Verfahren wurden von der Ethikkommission der National University of Singapore überprüft und erhielten die Ethikgenehmigung NUS-IRB_S-20-12. Die Experimente wurden in Übereinstimmung mit den relevanten Richtlinien und Vorschriften durchgeführt. Alle Teilnehmer gaben ihre Einwilligung zur Teilnahme an der Studie.

Landschaftsansichten wurden nach sieben CLM-Kategorien auf einer Skala von 1 bis 6 Punkten bewertet. Die Gesamtpunktzahl für eine Ansicht wird durch den Durchschnitt aller Kategorienbewertungen von vier unabhängigen Experten für Landschaftsarchitektur berechnet. CLM ist ein expertenbasiertes psychometrisches Tool mit guter Zuverlässigkeit (Cronbachs Alpha = 0,854) und Gültigkeit, gemessen durch Korrelation mit dem validierenden Datensatz (r = 0,772)32. In einem bestehenden neurowissenschaftlichen Laborexperiment innerhalb von Probanden lösten stark kontemplative Landschaften (über 4,45 Punkte) im Gehirn gesunder Erwachsener, die ihnen passiv ausgesetzt waren, ein statistisch anderes Muster der Gehirnaktivität aus als weniger kontemplative Ansichten34.

Dieses Tool wurde verwendet, um die selbstberichteten affektiven Reaktionen der Teilnehmer aufzuzeichnen, nachdem sie jeder Landschaftsszene im Labor sowie der naturalistischen Umgebung ausgesetzt waren. SAM ist eine nonverbale, bildliche Erfassung momentaner Emotionen. In unserer Studie haben wir zwei SAM-Skalen verwendet, um Valenz (d. h. Angenehmheit) und Erregung (d. h. Intensität der Emotionen) zu messen35. Das Instrument besteht aus fünf Piktogrammen mit Gesichtsausdrücken für Valenz und fünf für Erregung und reicht von − 2 bis 2 Punkten. Ein höherer Valenzwert zeigt eine positivere Emotion gegenüber den Reizen an, und ein höherer Erregungswert weist auf eine höhere Intensität dieser Emotion gegenüber den Reizen hin.

Dieses Instrument wurde zu Beginn der Studie verwendet, um den Depressionsgrad der Teilnehmer zu ermitteln. Dieser 21-Punkte-Multiple-Choice-Fragebogen zur Selbsteinschätzung misst den Schweregrad einer Depression und wird aufgrund seiner hohen Sensitivität (81 %) und Spezifität (91 %) häufig von Psychiatern verwendet36. Die Fragen beziehen sich auf Gefühle, die in den zwei Wochen vor und einschließlich des Beurteilungstages erlebt wurden. Die Probanden sollten unter jedem der 21 Punkte eine von vier bis sieben Aussagen einkreisen, die mit 0, 1, 2 oder 3 Punkten bewertet wurden. Um die Gesamtpunktzahl des BDI-II zu berechnen, werden die Punkte aller Elemente summiert. Eine Gesamtpunktzahl von 0–13 bedeutet eine minimale Depression; 14–19, leichte Depression; 20–28, mittelschwere Depression und 29–63, schwere Depression.

Das Signal der Elektroenzephalographie (EEG) wurde mit einem 16-Kanal-V-Amp-Verstärker (Brain Products GmbH, München, Deutschland) aufgezeichnet, der mit trockenen aktiven Elektroden ausgestattet war, die nach dem modifizierten 10/20-System auf einer elastischen Kappe montiert waren. Die Tatsache, dass trockene Elektroden ausgewählt wurden, war besonders für die Outdoor-Scans von Bedeutung – die Verwendung nasser Elektroden und das Auftragen von Gel im Freien im heißen und feuchten Klima Singapurs könnte den Komfort der Teilnehmer beeinträchtigen und die Experimentierzeit erheblich verlängern. Die Elektrodenimpedanz wurde während des gesamten Experiments unter 100 kΩ gehalten, was als akzeptabler Wert für trockene Elektroden gilt37. Das Signal wurde bei 500 Hz aufgezeichnet und zur weiteren Verarbeitung gespeichert. Die folgenden Indizes wurden zur Bewertung der Ergebnisse von EEG-Scans verwendet:

Der Alpha-Rhythmus (8–13 Hz) im Wachzustand ist typischerweise am stärksten, wenn Personen nicht aktiv an kognitiven Aufgaben beteiligt sind. Alpha-Wellen werden oft als Ausdruck eines kortikalen „Leerlaufs“ angesehen, mit einer Verringerung ihrer Stärke, wenn das Individuum aktiv auf Reize achtet und/oder eine kognitive Aufgabe übernimmt. Somit ist die Größe der Bande umgekehrt proportional zur kortikalen Aktivierung38. Eine erhöhte Alpha-Kraft im frontalen Kortex ist mit einem geringeren Grad an psychologischer und emotionaler Erregung verbunden, ähnlich einer Wachentspannung39. Frühere umweltneurowissenschaftliche Studien haben bei Teilnehmern, die Naturszenen ausgesetzt waren, im Vergleich zu städtischen Szenen eine erhöhte frontale Alphakraft festgestellt40 und in Umgebungen mit weniger stressigen Bedingungen41. Dieses Muster der Gehirnaktivität ist besonders wichtig für Stadtbewohner, da es zur Reduzierung von Stress und Burnout und zur Steigerung der Lebenszufriedenheit beitragen kann (z. B. 42). In unserem Experiment haben wir die Alpha-Leistung von drei Elektrodenpaaren an den Frontallappen (AFp1-AFp2; AFF5h-AFF6h und F7-F8) gemittelt, um den Alpha/Wake-Relaxation-Index zu erhalten.

Der Theta-Rhythmus (3–7 Hz) hängt häufig mit der kognitiven Verarbeitung im präfrontalen Kortex zusammen39. Gleichzeitig war eine erhöhte relative Theta-Kraft mit physiologischer Entspannung43,44 und hoher Präsenz im Moment45 verbunden. Daher bringen Forscher die erhöhte frontale Theta-Kraft mit einem meditativen Zustand eines nicht-direktiven und nicht-konzentrativen Stils in Verbindung46,47. Die konzentrative Meditation (z. B. Transzendentale) zielt darauf ab, die Gedanken durch intensive Konzentration auf einen einzelnen Reiz (z. B. Mantra) zu beseitigen, während nicht-direktive Meditation (z. B. Achtsamkeit) den Gedanken freien Fluss ermöglicht, ohne sich auf etwas zu konzentrieren, das intern entsteht. Achtsamkeit wird nach ihrer psychologischen Definition mit Aufmerksamkeit für den gegenwärtigen Moment (manchmal auch als „Hyperpräsenz“ bezeichnet) und einem Mangel an Interpretation oder Beurteilung der erlebten Phänomene48 ohne kognitive Verarbeitung externer Reize in Verbindung gebracht. Die Herbeiführung dieses Zustands im Gehirn wird zunehmend als Selbstpflege- und Wellness-Intervention zur Stressreduzierung anerkannt49, wobei eine Reihe von auf Achtsamkeit basierenden Therapien und Interventionen auf verschiedene psychische Störungen abzielen50. Frühere Forschungen in der Umweltneurowissenschaft haben das frontale Theta-Gehirnwellenmuster mit dem Spaziergang in der Natur51 und der Flächenzufriedenheit52 in Verbindung gebracht. Der Achtsamkeitsindex für diese Studie wurde durch Mittelung der Theta-Leistung von drei Elektrodenpaaren an den Frontallappen (AFp1-AFp2; AFF5h-AFF6h und F7-F8) berechnet.

Beta-Rhythmen (14–30 Hz) markieren die Aufmerksamkeitsverarbeitung und werden während der Aufgabenerledigung verstärkt. Bei der temporalen Beta-Asymmetrie ist die Beta-Leistung im rechten Temporallappen größer als im linken. Die Schläfenregion der rechten Hemisphäre ist unter anderem für die visuelle Aufmerksamkeit53, die Interpretation visueller Informationen und die Erinnerung an Bilder, visuelle Szenen und bekannte Gesichter54 verantwortlich. Frühere Studien brachten dieses Muster der Gehirnaktivität mit einer von unten nach oben gerichteten, durch Reize gesteuerten Aufmerksamkeit in Verbindung, die auf die hervorstechenden Reize gerichtet war55. Diese Bottom-up-Aufmerksamkeit wird durch äußere Reize ausgelöst und steht im Gegensatz zur zielorientierten Aufmerksamkeit, die typisch für die Verarbeitung einer Aufgabe ist und bei zu langer Ausführung zu geistiger Ermüdung führt. Bottom-up-Aufmerksamkeit ist das zentrale Konzept der Aufmerksamkeitswiederherstellungstheorie, nach der der Kontakt mit der natürlichen Umgebung als auslösender Faktor angesehen wird, der zur Wiederherstellung der erschöpften Aufmerksamkeitsfähigkeit und zur Erholung von geistiger Ermüdung führt. In früheren Studien wurde die Wiederherstellung der Aufmerksamkeit konzeptionell mit „Faszination“ verknüpft – laut ART eine Schlüsselkomponente restaurativer Umgebungen56,57. Der Aufmerksamkeitswiederherstellungsindex wurde in dieser Studie berechnet, indem Beta-Leistungswerte vom linken (Elektroden FT7 und F7) und vom rechten Temporallappen (Elektroden FT8 und F8) extrahiert wurden. Anschließend wurden die Asymmetriewerte nach der gängigen Formel (rechts-links)/(rechts + links) berechnet (z. B. 58).

An zwei Standorten in Singapur wurden sechs städtische Grünflächenszenen ausgewählt. Jede Szene enthielt verschiedene natürliche und gebaute Elemente und Kompositionstypen und war zuvor von vier hypothesenblinden Landschaftsarchitekturexperten mithilfe des CLM mit Anmerkungen versehen worden. Landschaftsszenen mit ihren Partituren sind in Abb. 2 dargestellt.

Rangliste ausgewählter UGS-Szenen, wobei die CLM-Werte eine Bandbreite unterschiedlicher Werte anzeigen (sowohl für die Gesamt- als auch für die Unterskalen).

Drei der sechs Szenen (S1.1, S1.2 und S1.3) befanden sich in einem therapeutischen Garten – einem Teil eines größeren Stadtparks namens HortPark. Dieser Standort wurde bewusst ausgewählt, weil frühere Untersuchungen, die dort durchgeführt wurden und die gesundheitlichen Vorteile des Kontakts mit der Natur zeigten, einschließlich therapeutischer Gartenbausitzungen zur Förderung des Wohlbefindens59 und zur Verringerung der depressiven Verstimmung bei gesunden Personen60 und depressiven Patienten61, ausgewählt wurden. Zwei im Therapeutischen Garten ausgewählte Szenen (S1.1 und S1.2) erzielten im CLM einen Wert über dem 4,45-Punkt – der Schwellenwert, der laut einer früheren Studie auf eine äußerst kontemplative Szene hinweist34. Eine Szene in diesem Garten (S1.3) wurde ausgewählt, um einen Wert unter dem Schwellenwert (3,78 Punkte) darzustellen. S1.1, S1.2 und S1.3 enthielten einzigartige Kombinationen physikalischer Attribute und hatten relativ unterschiedliche CLM-Werte für jedes der sieben Merkmale (siehe Abb. 2). Beispielsweise war S1.2 aufgrund der weiten Fernsicht über die Hügel der einzige Standort mit einer vollen Punktzahl in der Komponente „Ebenen der Landschaft“ und der Blick in den Himmel war dort nicht überdacht. Im Gegenteil, S1.3 war der einzige mit Blick auf den Hauptwanderweg mit vergleichsweise niedrigeren Werten in den Bereichen Geländeform und Kompatibilität.

Andere Szenen (S2.1, S2.2 und S2.3) befanden sich im Dachgarten einer öffentlichen Wohnsiedlung namens Casa Clementi. Diese Website repräsentiert einen zeitgenössischen Stil der Gestaltung öffentlicher Viertel (entwickelt vom Housing Development Board oder HDB) – Orte, an denen etwa 80 % der Singapurer leben62. HDB-Anwesen sind für die Öffentlichkeit zugänglich und die Grünflächen innerhalb dieser Siedlungen sind ein wichtiger Teil der grünen Infrastruktur der Stadt63. Die an diesem Ort ausgewählten Szenen, wie die in Therapeutic Garden, unterscheiden sich hinsichtlich der CLM-Bewertung. Im Durchschnitt haben sie weniger kontemplativen Wert, da die bebauten Elemente und hohen Gebäude fast jede Ansicht dominieren, was die Neuorientierung des Betrachters von der Stadt zur naturähnlichen Landschaft einschränkt. Der höchste CLM-Wert lag hier bei 3,35 Punkten, am Standort S2.3 mit Blick auf den Spielplatz und gepflegten Grünflächen, die teilweise die Fassade des Gebäudes bedeckten. Der niedrigste CLM-Wert (2,4 Punkte) wurde beim Blick vom Hohldeck auf einen der Blöcke erzielt (siehe Abb. 2).

Das Experiment bestand aus drei Sitzungen, eine im Labor (erste) auf dem Universitätsgelände und zwei weitere in den naturalistischen Umgebungen der städtischen Grünflächen. Die Daten wurden zwischen März 2019 und September 2020 in den Morgen- oder späten Nachmittagsstunden der Arbeitswoche erhoben. Die experimentellen Sitzungen wurden individuell geplant und der Abstand zwischen den Sitzungen wurde auf unter 30 Tage gehalten.

Zu Beginn der ersten Sitzung (im Labor) unterzeichneten die Teilnehmer die Einverständniserklärung und ließen sich eine tragbare EEG-Kappe auf den Kopf setzen. Anschließend wurden sie angewiesen, bequem auf dem Stuhl zu sitzen und sich passiv die Präsentation von sechs Festbildvideos anzusehen, die jeweils dreimal in einer vollständig zufälligen Reihenfolge durch die Präsentationssoftware Psychopy 3 (2002–2018 Jonathan Peirce, UK64) wiederholt wurden. Die Videos wurden auf einem 108 × 178 cm großen Rollbildschirm angezeigt, der etwa 200 cm vor ihren Augen positioniert war; projiziert mit dem HD29 Darbee Optoma Home Theater Full HD-Projektor mit einer Bildschirmauflösung von 1080p (1920 × 1080). Den Videopräsentationen ging ein 60 Sekunden langer Ruhezustand voraus, in dem die Teilnehmer auf einen grauen, leeren Bildschirm blickten. Die Videos waren 20 Sekunden lang (passive Aufgabe) mit einer Pause von 15 Sekunden dazwischen. Zu diesem Zeitpunkt wurde ein Fixierungskreuz auf dem Bildschirm angezeigt (2° Sichtwinkel). Der aufgenommene natürliche Ton wurde auch mit dem Video über Standard-PC-Audiolautsprecher abgespielt, die in der Nähe des Projektors hinter dem Stuhl des Teilnehmers platziert waren. Während des Experiments wurde eine tageslichtähnliche Lampe (mit einem Lichtton von 5500 K) eingeschaltet (Abb. 3A). Nach der Präsentation der Stimuli wurde die Obergrenze für die Datenerfassung entfernt und die Teilnehmer wurden aufgefordert, den SAM für die einzelnen Szenen, den BDI-II und den soziodemografischen Fragebogen auszufüllen. Der gesamte Vorgang dauerte etwa 50 Minuten. Abbildung 3C zeigt den experimentellen Laboraufbau.

Versuchsprotokoll und -aufbau: (A) Laboreinstellungsverfahren, (B) naturalistische Einstellungsverfahren, (C) Versuchsaufbau im Labor (Teilnehmer beim Betrachten des Videos), (D) Versuchsaufbau im Park (Teilnehmer im Ruhezustand) .

Während jeder naturalistischen Sitzung wurde ein Standort mit drei Szenen gemessen (Reihenfolge randomisiert65). Bei der Ankunft vor Ort saßen die Teilnehmer auf einem tragbaren Stuhl mit Blick auf die ausgewählte Szene und das EEG-Gerät wurde an ihren Kopf angepasst. Anschließend wurden die Teilnehmer angewiesen, die weißen Schutzbrillen aufzusetzen, um die Sicht zu versperren und sich zu entspannen, während die Ausrüstung kalibriert und die Rohsignalaufzeichnung gestartet wurde. Nach einer einminütigen Aufzeichnung des Ruhezustands wurden die Teilnehmer gebeten, ihre Schutzbrille abzunehmen und die Landschaftsszene vor ihnen eine Minute lang passiv zu beobachten. Sobald dies abgeschlossen war, wurde der 1-minütige Ruhezustand mit aufgesetzter Schutzbrille und 1-minütiger Szenenbeobachtung für dieselbe Szene wiederholt. Dieser Vorgang wurde für alle drei Szenen wiederholt, wobei derselbe Stuhl verwendet wurde, und die Reihenfolge der Szenen wurde zufällig gewählt. Nach der Entfernung des EEG-Geräts wurden die Teilnehmer gebeten, die Szenen mit dem SAM-Valenz- und Erregungsfragebogen zu bewerten (Abb. 3B). Die Dauer einer Outdoor-Sitzung betrug zwischen 30 und 45 Minuten. Den Teilnehmern war es zwischen den Szenen erlaubt, Wasser, aber kein Essen zu sich zu nehmen. Umgebungsvariablen (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Helligkeit und Lärm) wurden mit einem 4-in-1-Umgebungsmessgerät (CEM, DT-8820) an jedem Ort und in jeder Sitzung aufgezeichnet, um Störvariablen zu kontrollieren. Der Versuchsaufbau im naturalistischen Setting ist in Abb. 3D dargestellt.

Die Daten wurden offline in der Brain Analyzer 2-Software (Brain Products GmbH, München, Deutschland) verarbeitet. Das Rohsignal wurde mit einem 50-Hz-Notch-Filter, einem Tiefpass bei 40 Hz und einem Hochpass bei 0,5 Hz gefiltert (alle waren Butterworth-Filter mit Nullphasenverschiebung, Ordnung 2). Die Kanäle wurden auf eine durchschnittliche Referenz von 16 Elektroden bezogen und visuell auf verrauschte oder fehlende Kanäle überprüft. Bei Bedarf wurde eine topografische Interpolation verrauschter oder verlorener Kanäle durchgeführt. Augenartefakte (Augenzwinkern und Augenbewegungen) wurden durch Independent Component Analysis (ICA) erfasst und aus den Daten entfernt. Das Signal war epochal an den Beginn des Videos gebunden (0–20 s). Alle Daten wurden einer schnellen Fourier-Transformation unterzogen und als Leistung ausgegeben. Anschließend wurden die Leistungswerte über jede Bedingung gemittelt und die Leistung der Theta- (4–7 Hz), Alpha- (8–13 Hz) und Beta- (14–30 Hz) Bänder extrahiert. Um die Wachrelaxationsindizes zu berechnen, wurden die Alpha-Leistungswerte aus der Betrachtungsbedingung von drei Paaren von Frontalelektroden (AFp1-AFp2; AFF5h-AFF6h und F7-F8) gemittelt. Um den Achtsamkeitsindex zu berechnen, wurden die Theta-Leistungswerte aus der Betrachtungsbedingung von drei Paaren von Frontalelektroden (AFp1-AFp2; AFF5h-AFF6h und F7-F8) gemittelt. Um den Aufmerksamkeitswiederherstellungsindex zu berechnen, wurden Beta-Leistungswerte vom linken (Elektroden FT7 und F7) und vom rechten Temporallappen (Elektroden FT8 und F8) extrahiert. Anschließend wurden die Asymmetriewerte nach der gängigen Formel (rechts-links)/(rechts + links) berechnet (z. B. 58). Für jedes der drei Leistungsbänder wurde ein separater Datensatz für das Labor und für die naturalistische Umgebung erstellt.

Die CLM-Scores sowie die Scores der Gehirnmusteraktivität und die selbstberichteten Affekt-Scores zeigten keine Normalverteilung und erforderten nichtparametrische Analysen, um verzerrte Daten zu berücksichtigen. Die Daten zur Gehirnaktivität wurden während der Datenverarbeitung normalisiert, um Alpha-, Beta- und Theta-Scores abzuleiten, und diese Normalisierung verbesserte die Schiefe nicht. Spearmans Rangordnungskorrelation wurde durchgeführt, um die Beziehungen zwischen CLM-Scores und Gehirnmusteraktivität sowie selbstberichteten Affektscores zu untersuchen. Ein Wilcoxon-Signed-Rank-Test wurde durchgeführt, um Unterschiede zwischen Outdoor- und Labordatensätzen zwischen jeder der fünf psychophysiologischen Messungen zu bestimmen. Wir führten eine gründliche Analyse der Umgebungsbedingungen, des Lärms, der Temperatur, der Luftfeuchtigkeit, der Helligkeit und der Gesamtstimmung sowie einzelner situativer Störfaktoren (Alkoholkonsum in den letzten 24 Stunden, Schlafqualität und -dauer) in Bezug auf die Studienergebnisse durch. Diese Faktoren standen in keinem Zusammenhang mit den Studienergebnissen und wurden nicht in die Analyse einbezogen.

Da fünf Teilnehmer nicht alle Sitzungen absolvierten, wurden nur 74 Teilnehmer (44 Frauen) in die Studie einbezogen. Das Durchschnittsalter betrug 38 ± 17,42 Jahre. Die meisten Teilnehmer waren Chinesen. Und eine große Mehrheit hatte einen Universitätsabschluss. Der durchschnittliche Grad der depressiven Werte, gemessen mit BDI-II, betrug 8,43 ± 7,31, was auf ein insgesamt minimales Maß an Depression hinweist. Einzelheiten zur Probe sind in Tabelle 1 dargestellt.

Es gab einen signifikanten positiven Zusammenhang zwischen dem im Freien aufgezeichneten Alpha-Leistungsband und dem CLM-Gesamtwert sowie in den Teilwerten „Schichten der Landschaft“, „Archetypische Elemente“, „Charakter von Frieden und Stille“ und „Vegetation“ in der Reihenfolge abnehmenden Rho-Werts. Alpha hatte jedoch keinen signifikanten Zusammenhang mit Farbe und Licht, Landschaftsform und Kompatibilität. Es gab keine signifikanten Korrelationen zwischen dem Alpha-Leistungsband und dem CLM-Score oder einem der Teilscores in den Laboreinstellungen (Tabelle 2).

Es gab keine signifikanten Zusammenhänge zwischen Beta und dem CLM-Gesamtscore oder einem der CLM-Subscores, sowohl bei Messungen im Freien als auch bei Labormessungen (Tabelle 2).

Die im Freien aufgezeichneten Theta-Werte waren signifikant positiv mit dem Gesamt-CLM-Wert sowie den Teilwerten „Schichten der Landschaft“, „Archetypische Elemente“, „Charakter von Frieden und Stille“, „Vegetation“ und „Farbe und Licht“ in der Reihenfolge abnehmenden Rho-Werts assoziiert. Theta hatte jedoch keinen signifikanten Zusammenhang mit Landform und Kompatibilität. Es gab keine signifikanten Korrelationen zwischen dem Theta-Leistungsband und dem CLM-Score oder einem der Teilscores im Laborumfeld (Tabelle 2).

Es gab signifikante positive Assoziationen der SAM-Valenz, die sowohl im Freien als auch im Labor aufgezeichnet wurde, mit dem Gesamt-CLM sowie allen Landschaftsunterbewertungen, Charakter von Frieden und Stille, Schichten der Landschaft, archetypischen Elementen, Vegetation, Farbe und Licht, Landform und Kompatibilität. Die einzige Ausnahme bildete die im Freien gemessene Kämmbarkeit (Tabelle 2).

Es gab signifikante positive Assoziationen der im Freien aufgezeichneten SAM-Erregung mit dem Gesamt-CLM sowie den Unterbewertungen Charakter von Frieden und Stille, Schichten der Landschaft, archetypischen Elementen, Vegetation, Farbe und Licht und Landform, in der Reihenfolge abnehmenden Rho-Werts. Die SAM-Erregung war jedoch nicht signifikant mit den Kompatibilitätswerten verbunden. In der Laborumgebung gab es signifikante positive Assoziationen mit dem Gesamt-CLM sowie den Unterbewertungen Charakter von Frieden und Stille, Schichten der Landschaft, Vegetation, archetypischen Elementen, Farbe und Licht und Landform, in der Reihenfolge abnehmenden Rho-Werts. Die SAM-Erregung war jedoch nicht signifikant mit den Kompatibilitätswerten verbunden (Tabelle 2).

Ein Wilcoxon-Signed-Ranks-Test ergab, dass die mittleren Alpha-, Beta- und Theta-Werte sowie die SAM-Erregungswerte im Labor im Vergleich zur naturalistischen Einstellung signifikant niedriger waren (Tabelle 3). Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den mittleren SAM-Valenzwerten im Labor und im Freien (p = 0,22, Tabelle 3).

Das Hauptziel dieser Studie bestand darin, das CLM und seine spezifischen Merkmale im Zusammenhang mit positivem Affekt und Gehirnaktivität im Zusammenhang mit Entspannung, Wiederherstellung der Aufmerksamkeit und Achtsamkeit zu untersuchen. Das sekundäre Ziel bestand darin, diese Assoziationen im Labor und in der natürlichen Umgebung im Freien zu vergleichen.

Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass der naturalistische Umgang mit Landschaften mit höheren CLM-Werten mit einer größeren frontalen Alpha- und Theta-Aktivität verbunden ist, was auf eine höhere Achtsamkeit46,47 und wache Entspannung39 hinweist. Dieser Zusammenhang wurde nur beobachtet, wenn die Teilnehmer naturalistischen Umgebungen ausgesetzt waren, und wurde bei Videoaufnahmen im Labor nicht beobachtet. Diese Erkenntnisse sind wichtig für die Besonderheit des städtischen Lebens, das durch eine Überlastung der Stimulation gekennzeichnet ist, die zu einer kognitiven Belastung führt1,9 – in der stark kontemplativen Landschaft kann die Gehirnaktivierung durch erhöhte frontale Alpha- und Theta-Aktivität einfach verlangsamt werden, was zu einer Entspannung dieser kognitiven Belastung führt . Höhere CLM-Werte waren sowohl im Labor als auch im Freien mit höheren Werten für selbstberichtete Valenz und Erregung verbunden, was auf stärkere positive Emotionen hinweist, die auch für das Wohlbefinden der Stadtbewohner von entscheidender Bedeutung sind. Unsere Ergebnisse zeigen, dass UGS-Merkmale, die am stärksten mit der Gehirnaktivität verbunden sind, der Charakter von Frieden und Stille, Schichten der Landschaft, archetypische Elemente und Vegetation sind. Unsere Ergebnisse deuten auch darauf hin, dass es je nach Expositionseinstellung Unterschiede zwischen diesen Assoziationen gibt, dh die Assoziationen sind in der Außenumgebung stärker als in der Laborumgebung (Tabelle 2).

Der CLM-Score war nicht mit einer zeitlichen Beta-Asymmetrie im Zusammenhang mit der Wiederherstellung der Aufmerksamkeit verbunden. Dies kann darauf zurückzuführen sein, dass Beta ein hochfrequentes Leistungsband (14–30 Hz) ist und im Gegensatz zu niedrigeren Frequenzbändern (Alpha 8–13 Hz und Theta 4–7 Hz) mit der kognitiven Leistung, dem Lösen von Aufgaben und Informationen verbunden ist wird bearbeitet. Es scheint, dass dieses Muster nicht durch passive Beobachtung von Landschaften erreicht werden kann, im Gegensatz zu Aktivitäten in der Natur. Frühere Studien mit selbst berichteten Messungen zur Wiederherstellung der Aufmerksamkeit, genannt Restorative Outcome Scale (ROS66), fanden eine Wirkung auf die Wiederherstellung der Aufmerksamkeit nach 30 Minuten bis 2 Stunden Spaziergang im Park oder Wald und nicht nach passiver Exposition67,68. Hier verwendeten wir eine passive Exposition von kurzer Dauer, die möglicherweise nicht ausreichte, um die erwarteten Muster hervorzurufen, und wir verwendeten auch objektive (nicht selbstberichtete) Messungen. Interessanterweise wurde zuvor festgestellt, dass der Grad der Ruhe (Ruhe, Gelassenheit, Friedlichkeit) der Szene ein wichtiger Bestandteil der Theorie zur Wiederherstellung der Aufmerksamkeit ist69, aber auch der Entspannung70 – dann könnte es sein, dass das, was Umweltpsychologen als Wiederherstellung der Aufmerksamkeit bezeichnen, mehr hat Dies hat eher mit den langsamen Gehirnfrequenzen als mit Betawellen zu tun, die mit Aufmerksamkeit und kognitiver Verarbeitung verbunden sind. Weitere Forschung ist erforderlich, um die neuroelektrischen Signaturen der Aufmerksamkeitswiederherstellung gemäß der Definition der Aufmerksamkeitswiederherstellungstheorie zu entschlüsseln.

Die Landschaftsmerkmale, die hauptsächlich zu einem erhöhten frontalen Alpha-Aktivitätsmuster beitragen, das mit der Wachentspannung verbunden ist, schienen Schichten der Landschaft, archetypische Elemente, Charakter von Frieden und Stille bzw. Vegetation zu sein (Tabelle 2). Die beobachteten signifikanten Assoziationen waren positiv, was bedeutet, dass höhere Werte innerhalb dieser Landschaftskategorien die Alpha-Kraft im frontalen Kortex umso größer machen. Landschaftsszenen, die in der Kategorie „Ebenen der Landschaft“ eine hohe Punktzahl erzielen, zeichnen sich durch eine Fernsicht und die Sichtbarkeit von Vorder-, Mittel- und Hintergrund innerhalb der Ansicht aus. Der Blick in die Ferne wird mit psychologischem Wohlbefinden und dem Gefühl persönlicher Freiheit in Verbindung gebracht. Die physische Distanz des Betrachters kann ein Gefühl psychologischer Distanz erzeugen – das Sehen von Dingen aus der Ferne, ohne sich zu sehr auf Details zu konzentrieren. Mit anderen Worten, ein „größeres Bild“ zu sehen oder das Gefühl, „abwesend zu sein“71. Dies kann zu einer Stressreduzierung führen, indem es vom Grübeln ablenkt und die Kontemplation fördert72 und steht im Einklang mit der umweltpsychologischen Prospect-Refuge-Theorie, die besagt, dass Menschen ein Gefühl der Sicherheit und Freude empfinden, wenn sie einer Umgebung ausgesetzt sind, die sowohl weite Ausblicke als auch ein Gefühl der Abgeschiedenheit bietet73. Das Vorhandensein der archetypischen Elemente in der Landschaft korrelierte auch stark mit der Wachentspannung. Solche Elemente in unseren experimentellen Umgebungen waren einzelne Bäume, Wälder und Wege. Es scheint, dass die explizite Anwesenheit dieser Objekte, die laut der Jungschen Psychoanalyse bei allen Menschen eine unbewusste emotionale Reaktion hervorrufen, mit Entspannungsmustern korrespondiert31,74. Bei der traditionellen Qualitätsbewertung der Visual Resource Management-Landschaft war eine der Bewertungskategorien „Knappheit“ – das Vorhandensein unterschiedlicher und seltener Elemente, was die Szene wertvoller macht28. Möglicherweise löste das Vorhandensein archetypischer Elemente in der Szene aufgrund der Art und Weise, wie sie sich von der Landschaft abheben, das Entspannungsmuster im Gehirn aus. Die spezifischen Mechanismen hierfür sind jedoch unbekannt und weitere Forschung wäre erforderlich. Darüber hinaus ist nicht bekannt, ob andere archetypische Elemente wie Wasserfall oder Stein, die in unseren experimentellen Umgebungen nicht vorkommen, ebenfalls mit der frontalen Alpha-Kraft korrelieren würden. Hohe CLM-Werte für den Charakter „Frieden und Stille“ standen auch in engem Zusammenhang mit der wachen Entspannung, was nicht verwunderlich ist, da sie direkt mit Räumen zum Ausruhen, Komfort und Einsamkeit korrespondiert. Höhere Werte für Vegetation (mehr Artenvielfalt, Pflanzen sehen spontan, natürlich aus und verändern sich mit der Zeit) waren positiv mit den Entspannungsmustern im Gehirn verbunden. Diese Beobachtung kann durch die Biophilie-Hypothese erklärt werden, wonach sich Menschen inmitten einer harmlosen Natur zu Hause fühlen, sowie durch eine Reihe experimenteller Studien, die weniger Stress und eine positivere affektive Reaktion beim Betrachten von Pflanzen im Vergleich zum Betrachten anderer Objekte belegen75. Es wurde kein Zusammenhang zwischen Farbe und Licht, Kompatibilität des Designs und Landform-Scores der Szenen mit den frontalen Alpha-Energieschwingungen festgestellt. Einer der möglichen Gründe könnte sein, dass die anderen Landschaftsmerkmale im Vergleich zu diesen Merkmalen stärkere Reaktionen hervorriefen und somit den Einfluss dieser Merkmale auf die Gehirnaktivität verringerten. Wenn diese Merkmale isoliert getestet werden und keine anderen, möglicherweise einflussreicheren Merkmale vorhanden sind, sind weitere Untersuchungen erforderlich.

Landschaftsmerkmale, die hauptsächlich zur frontalen Theta-Aktivität beitragen, die mit dem Achtsamkeitszustand verbunden ist, waren wiederum: Schichten der Landschaft, archetypische Elemente, Charakter von Frieden und Stille und Vegetation. Die Erklärung hierfür würde mit der vorherigen Diskussion übereinstimmen. Abgesehen davon war Farbe und Licht ein Feature, das weniger, aber immer noch erheblich dazu beitrug. Achtsamkeit ist ihrer Definition nach mit Aufmerksamkeit für den gegenwärtigen Moment und mangelnder Interpretation oder Beurteilung der erlebten Phänomene verbunden. Sie erfordert Aufmerksamkeit und Verarbeitung und ist dann mehr als Entspannung48. In der CLM-Kategorie „Farbe und Licht“ geht es um die Bewegung und das Gefühl, dass die Landschaft, die man wahrnimmt, lebendig ist (Lauf der Sonne über den Himmel, sich bewegende Blätterschattierungen auf dem Boden), sodass man auf diese subtilen Veränderungen im Raum achten kann stimulieren die Achtsamkeit, aber nicht ganz die wache Entspannung, wie die Ergebnisse der Alpha-Analyse nahelegen. Landform und Kompatibilität waren zwei Merkmale, die das Achtsamkeitsmuster nicht signifikant vorhersagten. Das bedeutet, dass das Gehirn die wellige Topographie, die vielfältige Skyline oder explizite räumliche Harmonie möglicherweise nicht „erkennen“ muss, um dieses spezifische Muster der Gehirnaktivität auszulösen.

Das kontemplative Landschaftsmerkmal, das am stärksten mit den selbstberichteten Werten für Valenz und Erregung korrelierte, war der Charakter von Frieden und Stille, was darauf hindeutet, dass das von Experten anerkannte höhere Niveau dieses Merkmals mit dem selbstberichteten positiven Affekt der Teilnehmer übereinstimmte. Darüber hinaus berichteten die Teilnehmer über eine hohe SAM-Valenz von Landschaftsszenen mit expliziter Präsenz archetypischer Elemente und Szenen mit natürlich aussehender, vielfältiger Vegetation. Interessanterweise korrelierten die im Freien aufgezeichneten SAM-Valenz- und Erregungswerte nicht signifikant mit den Kompatibilitätswerten. Die Kompatibilität einer Landschaftsszene hängt neben anderen Merkmalen vom Maßstab, der Form und der Zusammensetzung der Objekte in der Ansicht ab30. Bei den Fotos und Videos ist der Betrachtungsrahmen durch deutliche Kanten begrenzt, während es im tatsächlichen Park keine so scharfe Kante der Ansicht gibt, weshalb die Kompatibilität der Ansicht für die Teilnehmer möglicherweise schwieriger zu erfassen war – daher der Effekt Die mit der Ansicht verbundenen Informationen sind innerhalb dieser spezifischen Unterskala möglicherweise schwieriger zu beurteilen.

Unsere Ergebnisse deuten auf die mögliche Schwäche von Studiendesigns hin, die ausschließlich Laborergebnisse verwenden, die in früheren Untersuchungen hervorgehoben wurden. Unseren Ergebnissen zufolge waren die Gehirnwellenschwankungen sowie die selbstberichteten Erregungswerte während des Labor- und Outdoor-Erlebnisses unterschiedlich. Nur die selbst gemeldeten Valenzwerte waren zwischen den beiden Einstellungen vergleichbar, was frühere Untersuchungen zur Landschaftspräferenz und zur wahrgenommenen Erholungsfähigkeit bestätigt76,77. Dies deutet darauf hin, dass die in Innenräumen gesammelten Selbstberichte über die emotionale Reaktion auf Landschaftseinstellungen, die auf fotografischen oder videografischen Darstellungen basieren, die Wertigkeit von Emotionen (charakterisiert als Angenehmheit/„Gut“ oder Abneigung/„Schlecht“) gut darstellen können einer wahrgenommenen Emotion), die in der naturalistischen Umgebung erlebt werden würde. Im Falle der affektiven Erregung (die der Intensität der Emotion entspricht) ist sie bei der Exposition gegenüber einer naturalistischen Umgebung tendenziell höher als bei der Fotodarstellung. Die oben genannten Ergebnisse hängen wahrscheinlich mit der Immersivität jedes Erlebnisses zusammen. Das Betrachten des Bildes oder das Ansehen eines Films bietet nicht das gleiche Maß an Immersivität wie die Anwesenheit am realen Ort. Allerdings sind die Menschen möglicherweise in der Lage, die Landschaft anhand des Bildes zu erkennen und sich vorzustellen, wie sie sich fühlen würden, wenn sie dort wären, d Wertigkeit, wie sie an einem realen Ort wäre. Diese Erkenntnis kann besonders in der konzeptionellen, partizipativen oder Wettbewerbsphase neuer UGS-Entwicklungen nützlich sein – wenn die Visualisierungen des UGS-Vorschlags einen hohen kontemplativen Wert haben, werden sie wahrscheinlich eine positivere emotionale Reaktion bei den Bewertern hervorrufen. Aber ihre selbstberichtete Erregung sowie die Gehirnwellenwerte scheinen zwischen der Labor- und der Naturforscherumgebung nicht so vergleichbar zu sein. Zukünftige Studien könnten immersivere Methoden laborbasierter Experimente (z. B. dreidimensionale virtuelle Realität) untersuchen und diese mit der In-situ-Exposition vergleichen.

Die Ergebnisse dieser Studie sind ihrer Natur nach korrelativ und sollten daher mit Vorsicht interpretiert werden. Aufgrund einer relativ geringen Anzahl bewerteter Szenen und der fehlenden Darstellung anderer in CLM beschriebener Landschaftselemente war eine Bewertung einzelner Landschaftsmerkmale ohne andere Merkmale nicht möglich. Aufgrund der Rekrutierungsmethodik und einer relativ kleinen Stichprobengröße ist die Stichprobe nicht repräsentativ für die lokale Bevölkerung, sodass eine Generalisierbarkeit der Ergebnisse nicht festgestellt werden kann. Außerdem wurden nur die für singapurische UGS typischen Landschaften berücksichtigt. Die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere klimatische und geografische sowie städtische morphologische Kontexte bleibt unbekannt, so dass Raum für weitere Forschung in anderen Ländern bleibt. Schließlich war die Stimulationszeit unter Laborbedingungen (3 × 20 s) und im Freien (2 × 60 s) unterschiedlich. Es gibt kein Goldstandardprotokoll für die Belichtung städtischer Landschaften im Natur- und Außenbereich. Diese Parameter wurden auf der Grundlage der Umweltbedingungen in Singapur und auf der Grundlage früherer Erfahrungen mit ähnlichen Umgebungen und des Fachwissens des Studienteams ausgewählt. Um Gewöhnungsfehler und Ermüdung der Teilnehmer zu vermeiden, wurden die Teilnehmer im Innenbereich drei kürzeren Stimulationen ausgesetzt. Um das Laufen unter heißen und feuchten Umgebungsbedingungen zu reduzieren, wurden die Teilnehmer mit dem EEG-Gerät zwei länger anhaltenden Stimulationen im Freien ausgesetzt. Aufgrund dieser methodischen Unterschiede sollte der Vergleich von Innen- und Außenstimulationen mit Vorsicht interpretiert werden.

Die Studienergebnisse können bei der Planung und Gestaltung des UGS unter Berücksichtigung der psychischen Gesundheit und des Wohlbefindens der Besucher, z. B. therapeutischer Gärten, hilfreich sein. CLM kann ein nützliches Instrument sein, um die bestehenden gesunden UGS-Expositionen hervorzuheben und neue zu entwerfen und so die Wissenslücke über die Qualitätsaspekte des UGS-Designs für die Gesundheit zu schließen. Unsere Studie erweitert die Vorstellung, dass die Qualität von Elementen innerhalb der wahrgenommenen Szene mit dem selbstberichteten Affekt sowie der unbewussten Gehirnaktivität zusammenhängt. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass UGS, die Sicht auf die Schichten der Landschaft bieten, einen vorherrschenden Charakter von Frieden und Stille aufweisen, mit der Anwesenheit der archetypischen Elemente und einer vielfältigen, naturalistischen Vegetation, vom Standpunkt des Wohlbefindens der Besucher aus am wertvollsten sein könnten. Beispiele für Strategien, die in das Design einbezogen werden können, sind:

Öffnung der Aussicht auf weit entfernte Landschaften, sodass der Besucher sowohl nahe als auch weit entfernte Objekte sehen kann;

Betonung der Sichtbarkeit der Luftperspektive, bei der weit entfernte Objekte aufgrund des Luftvolumens zwischen ihnen und dem Auge des Betrachters blauer und verschwommener wahrgenommen werden;

Schaffung von Sicht- und Lärmpuffern, die den Garten von der städtischen Umgebung trennen, Planung von bequemen Sitzgelegenheiten für einsames Ausruhen;

Hervorheben des vorhandenen archetypischen Elements durch Gestaltung, so dass es die Ansicht dominiert (z. B. indem die Umgebung des einzelnen Baums freigeräumt wird, um seine Silhouette deutlicher hervorzuheben).

Einbeziehung naturalistischerer Pflanzpläne (die scheinbar von der Natur gepflanzt wurden), einschließlich spontaner und vielfältiger Vegetation, die jahreszeitliche und tageszeitliche Veränderungen aufweist.

In der Vergangenheit waren UGS als öffentliche Räume gedacht, in denen die städtische Bevölkerung frische Luft und Erholung suchen konnte. Die aktuelle Literatur bietet jedoch nur begrenzt Informationen zu spezifischen Richtlinien für die Gestaltung zur Förderung der psychischen Gesundheit. Stadtplanungs- und Designbereiche sollten die enormen Vorteile für die psychische Gesundheit erkennen, die sich aus dem Kontakt mit angemessen gestalteten und gepflegten Grünflächen ergeben können, und Strategien für gezielte psychophysiologische Reaktionen bei der UGS-Planung in die nationalen Strategien zur Förderung der psychischen Gesundheit einbeziehen.

Die während der aktuellen Studie generierten Datensätze sind auf begründete Anfrage beim jeweiligen Autor erhältlich.

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Diese Arbeit wurde unterstützt vom Ministry of National Development – Singapur (Zuschuss-Nr. R-722-000-010-490), dem Institute for Health Innovation and Technology, National University of Singapore (Zuschuss-Nr. A-0001415-09-00), NUS, Abteilung für Psychologische Medizin (Grant-Nr. R-177-000-100-001/R-177-000-003-001/R177000702733).

Institut für Gesundheitsinnovation und -technologie (iHealthtech), National University of Singapore, Singapur, Singapur

Agnieszka Olszewska-Guizzo

NeuroLandscape Foundation, Warschau, Polen

Agnieszka Olszewska-Guizzo

National Parks Board, Zentrum für Stadtgrün und Ökologie, Singapur, Singapur

Angelia Sia

Abteilung für Psychologische Medizin, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapur, Singapur

Angelia Sia & Roger Ho

Singapore Institute for Clinical Sciences, Agentur für Wissenschaft, Technologie und Forschung, Singapur, Singapur

Anna Fogel

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AO-G.: Konzeptualisierung und Untersuchung, Methodik, Datenkuration, AO-G., AF: Validierung. AO-G., AF: Formale Analyse. RH, AS: Ressourcen. AO-G. und AS: Schreiben – Originalentwurfsvorbereitung. AO-G., AF, RH: Schreiben – Rezension und Bearbeitung. AO-G. und AS: Visualisierung. RH: Aufsicht. RH und AS: Projektverwaltung und Finanzierungseinwerbung. Alle Autoren haben die veröffentlichte Version des Manuskripts gelesen und ihr zugestimmt.

Korrespondentin ist Agnieszka Olszewska-Guizzo.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Olszewska-Guizzo, A., Sia, A., Fogel, A. et al. Merkmale städtischer Grünflächen, die mit positiven Emotionen, Achtsamkeit und Entspannung verbunden sind. Sci Rep 12, 20695 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24637-0

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Eingegangen: 01. August 2022

Angenommen: 17. November 2022

Veröffentlicht: 30. November 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24637-0

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Wissenschaftliche Berichte (2023)

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