随着群众公共健康问题日益严重,居民开始自发地利用城市公共空间进行户外体力活动,但公众的体力活动明显受到空间环境质量和分布特征的影响,城市公共空间与体力活动的约束关系已经成为研究的热点。同时,现代开放数据可以突破传统调研方法的数据数量和广度限制,实现对大众健身行为的数据共享、实时记录、动态追踪,网格分析,更能直观准确地反映大众健身行为规律。本文基于上述问题,以手机开放数据源为研究数据,采用数据增强的方式对影响线性体育活动的城市公共空间进行深入量化研究。通过研究分析建立起大学校园、城市街道、公园绿地与大众线性体育健身行为的约束关联,为优化城市公共空间资源提供理论支持。从应用层面通过对城市公共空间与健身活动间的特征分析,提出城市公共空间布局规划和环境设计的优化策略,以期从健康层面为城市绿地系统规划和城市公共空间建设提供依据和参考。论文首先基于定性研究方法,提出了线性体育活动、自发性地理信息、T-S-P(Time-Space-People)模型的概念,解析了三类典型空间与线性体育活动的关系。然后,通过利用在线用户数量最多的咕咚开放数据平台获取运动健身活动的VGI共享数据,结合信息媒体和政府开源数据渠道,建立起日常健身行为与城市地理空间格局的动态关联。再次,基于T-S-P时空分析模型,采用VGI-GIS的分析方法对城市公共空间与线性体育活动进行量化分析,从时间层面上,以日、周、季为时间单位,剖析了线性体育活动在大学校园、城市街道和公园绿地内的时段、时长、时距特征,从空间层面上,围绕大学校园的空间运动模式、城市街道的自身环境特征、公园绿地空间环境格局等进行分析,解析了影响线性体育活动的空间环境因素,提出了促进线性体育活动的空间运动模式。初步结论分为三点:在健康服务功能层面,大学校园、城市街道、公园绿地发挥着不同的作用;在空间环境特征层面,校园空间结构影响体力活动的发生,街道空间形态和设施是活动支持的关键,公园绿地内部因素直接决定体育活动吸引力的大小;在健身安全效应层面,大学校园比城市街道、公园绿地更具有安全效应,在高危时段相比城市街道和公园绿地发挥着更大的作用。