脑科学圈| 心理系陈树林课题组发文揭示自然接触如何促进积极情绪

浙大研究揭示自然接触促进积极情绪路径

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在快节奏的现代生活中,与自然环境的接触如何促进我们的情绪健康?浙江大学心理与行为科学系陈树林教授课题组的一项最新研究,探究自然环境如何促进人们的积极情绪,揭示自然中的六类积极情绪类别,提出六条自然调节情绪的路径。这项研究已正式发表于国际知名期刊《环境心理学杂志》(Journal of Environmental Psychology),为心理健康干预、城市规划及自然疗法提供新的科学依据。

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壹.

研究背景:自然如何影响心理健康?

近年来,全球范围内心理健康问题日益凸显,而越来越多的研究表明,自然环境对情绪调节和心理健康有显著益处。然而,人们在自然中具体会体验到哪些类别的积极情绪?这些情绪是如何被调节和增强的?回答这些问题对于设计基于自然的心理健康干预以及促进自然环境保护具有重要意义,因此陈树林研究团队对此进行了深入探索。

贰.

研究方法与发现

研究采用定性研究方法,采用强度取样招募了37名自然观察爱好者,通过五场半结构化焦点小组讨论(Focus Group Discussion)收集关于自然经验的访谈数据,获得了多达68817字的五份访谈转录稿。研究团队运用六阶段反身性主题分析(Reflexive Thematic Analysis),在沉浸访谈材料和综述现有研究的基础上,逐步归纳总结,编码形成核心积极情绪类型及潜在的情绪调节路径。

① 自然环境中六种主要积极情绪

1. 放松(Relaxation)

—— 身体舒适、心理解压,消除紧张感

2. 平静(Calmness) 

—— 内心宁静、情绪稳定,达到和谐状态
3. 满足(Contentment)

—— 对环境和自我感到满足、欣慰
4. 喜悦(Joy)

—— 充满活力、愉悦,想要积极投入大自然

5. 兴趣(Interest) 

—— 对自然中的细节产生好奇心,激发探索欲
6. 敬畏(Awe) 

—— 面对壮丽景色或奇妙生物时感受到震撼与谦卑

文章引用了部分参与者们的真实表达

“当我看到夕阳洒在雪山上,整座山都泛着金光,我产生了一种神圣的敬畏感,甚至有一种想要跪拜的冲动。”(G3-4)

“每当我漫步在森林里,听到鸟鸣和风吹树叶的声音,我感觉自己也成为了自然的一部分,内心得到极大的平静。”(G3-5)

  ②自然如何调节情绪?六条关键路径解析

研究发现,这些情绪的产生和调节主要依赖于以下六条心理路径:

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文章研究形成“自然环境中的情绪调节路径示意图”,如下图所示。

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叁.

研究应用:如何利用自然促进心理健康

 心理健康干预 

    研究可用于设计基于自然的心理疗法,如森林疗愈、园艺疗法、自然冥想等。

城市规划与绿地建设 

    城市管理者可利用研究成果优化公园、绿道等自然环境的设计,以最大化居民的心理健康益处。

 旅游与生态体验 

     旅游行业可开发更多强调情绪提升的生态旅游项目,如森林徒步、野外露营等。

企业与教育领域

    企业可以结合研究成果优化工作场所,如增加室内绿植、打造户外办公空间,以提升员工的心理健康。

    学校可以鼓励户外教学,让学生通过自然接触提升专注力和幸福感。

研究团队希望,这项研究能鼓励更多人主动亲近自然,改善情绪、提升幸福感,并促进人与自然的和谐共生。

肆.

论文信息

标题:Positive Emotional Experiences from Nature Contact: A Thematic Analysis on Types and Regulation Pathways
发表期刊:《环境心理学杂志》(Journal of Environmental Psychology)
DOI:https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2025.102561

浙江大学心理与行为科学系陈树林课题组的在读博士生王宣懿为本文的第一作者,陈树林教授为本文通讯作者。感谢浙江大学生物医学工程与仪器科学学院的陈杭教授和郑婧副教授对于自然相关系列课题的重要支持,感谢浙江省自然博物馆范忠勇研究员和王思宇副研究员对本课题的指导和帮助。

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JEVP - Positive Emotional Experiences from Nature Contact- A Thematic Analysis on Types and Regulation Pathways.pdf

信息来源:浙江大学心理与行为科学系

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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