基于跨区域协作减排机制的火电行业环境友好性提升路径研究

《Sustainable Cities and Society》：How to Improve the Environmental Friendliness of the Thermal Power Industry: A Perspective on Constructing Cross-Regional Collaborative Emission Reduction Mechanisms Tailored to Local Conditions

本研究针对公共街道空间（PSS）评估框架缺失的问题，创新性利用外卖骑手众包数据构建EgoCity数据集，开发高精度视觉语言模型LLaVA-PI（F1-score: 0.9583），首次实现行人群体识别与活动分类。通过量化空间利用度（Utilization）和包容性（Inclusiveness）指标，发现成年人在街道活动中占据主导地位，存在人口结构与空间使用的显著错配，为可持续城市发展（SDG 11）和减少不平等（SDG 10）提供了实证依据与评估工具。

　　

在全球城市化和社会多元化的背景下，“公正城市”理念强调公平、民主和多样性，以确保所有社会群体都能公平包容地参与城市发展。公共街道空间（Public Street Spaces, PSS）作为连接城市不同功能区的纽带，不仅是日常人类活动的通道，还提供了协调各种社会互动的框架，对实现可持续发展目标（SDGs）中的减少不平等（SDG 10）和建设包容、安全、有韧性的可持续城市（SDG 11）至关重要。然而，现有研究存在人口同质化假设、数据分辨率不足以及缺乏系统评估框架等问题，这削弱了PSS的有效利用和充分包容性，最终制约了街道活力、社会凝聚力以及可持续发展目标的进展。

为了克服这些限制，研究人员在《Sustainable Cities and Society》上发表了一项研究，通过外卖骑手的日常移动性开发了一种低成本、可扩展的数据收集框架。该研究选取北京市海淀区及周边区域作为研究区，利用骑手携带便携摄像头收集街道级视频，构建了包含超过11万小时视频的EgoCity数据集。研究人员开发了强大的视觉语言模型LLaVA-PI，能够识别人口群体和行为（F1-score: 0.9583），解决了现有计算机视觉应用在城市分析中的关键空白。最后，提出了一个评估PSS的框架，通过利用度（Utilization）和包容性（Inclusiveness）两个关键指标量化城市活力和空间公平的实际水平。

研究采用的主要技术方法包括：基于外卖骑手众包的街景视频采集（超过220小时视频，提取23.9万帧图像，经预处理得到11.8万有效图像构成EgoCity数据集）；开发混合视觉语言模型LLaVA-PI（整合DETA行人检测和LLaVA-OV人口分类与活动识别）；利用地理信息系统（GIS）进行空间网格化分析（100 m × 100 m网格）；结合手机信令数据估算网格内常住人口结构和人口权重系数；采用拉普拉斯平滑和希尔多样性指数（Hill diversity q=1）计算活动多样性和包容性指标。

研究结果：

3.1. 利用度分析

3.1.1. 行人流量

研究发现，虽然每个网格的平均常住人口较高（均值=296.10），但平均行人流量仍然较低（均值=0.472），表明居住存在与实际街道使用之间存在显著差距。高行人流量网格呈现明显的径向模式，主要集中在曙光、八里庄和海淀街道，而其他街道如金融街和展览路街道则显示分散的高流量网格，分布孤立。

3.1.2. 活动多样性

行走是主导活动，中位值最高（0.175），零值率最低（10.7%），其次是停留（中位值：0.050，零值率45.3%）和交谈（中位值：0.050，零值率79.6%）。手机浏览、遛狗和电话通话的存在感逐渐减弱，电话通话的零值率最高（98.3%）。活动多样性高的区域主要集中在中关村街道中心，形成沿主要干道的径向延伸集群。

3.1.3. 利用度指数

大多数网格呈现正线性关系，表明这些区域较高的行人流量通常与较高的活动多样性相关。凹形关系分布在曙光和金融街街道周围，表明高流量网格中存在行为收敛。高利用度网格主要集中在八里庄街道西部和中关村街道南部，而低利用度网格广泛分布在北部和东部外围。

3.2. 包容性分析

3.2.1. 行人与居民的人口分布

成年居民在人口分布中占主导地位，均值是儿童或老年人的五倍以上。成年行人主导街道存在，高行人流量网格集中在海淀街道和中关村街道西部，而儿童和老年人行人分布稀疏。然而，儿童和老年人居民高密度集群（如展览路街道）的街道并未呈现相应的高行人流量，反映了观察到的街道行人与人口结构之间的显著不匹配。

3.2.2. 包容性的空间格局与模型残差

包容性较高的区域主要位于西部外围和东南部街道（如曙光），而包容性较低的区域集中在北部和西南部地区，包括中关村西部。这种空间模式反映了一个关键的不匹配——行人流量和利用度最高的路段往往表现出最差的包容性值。聚类分析进一步识别出中部和东部区域的连续“高包容性走廊”，而低包容性集群集中在西南部街道。

3.3. 包容性与利用度的交叉格局

高利用度高包容性的网格数量有限，稀疏分布在西北边缘，表明同时充满活力和公平的空间稀缺。高包容性低利用度的网格广泛分布在展览路等中部和北部街道。低包容性高利用度的网格集中在万寿路等西南区域，反映了社会排斥但高度活跃的环境。低利用度低包容性的网格主要位于外围。

研究结论与讨论表明，城市活力与社会包容性是城市研究的核心关注点，也是联合国可持续发展目标中“减少不平等（SDG 10）”和“建设包容、安全、可持续的城市（SDG 11）”的核心愿景。研究发现，弱势群体在高利用度街道中的代表性不足，成年人在数量上占主导地位，并参与更广泛的活动，而儿童和老年人在PSS中的比例较低。这种不平衡的比例与“以人为本”的城市公共空间设计原则不一致，表明与“为所有人，特别是儿童和老年人提供安全、包容和无障碍的公共空间（SDG 11.7）”可能存在偏差。

在街道网络层面，行人流与常住人口之间存在空间不匹配。尽管一些街道有大量儿童和老年人居民，但这些群体在PSS中很少见到。这一发现与“移动不公正”的概念一致，表明看似开放的PSS可能无意中阻碍了某些群体的使用。在区域层面，高利用度区域集中在特定区域，而其他街道利用不足，这与城市生活的“不平衡地理”描述一致，其中空间优势和资源集中在特定区域，牺牲了更广泛的公平性。

从环境正义的角度来看，这些结构性不平等分为两个维度：分配正义和程序正义。分配正义指的是获得高质量步行环境的机会不均，通常集中在规划良好的社区，而边缘化区域往往街道条件较差。程序正义强调了弱势群体在决策过程中缺乏发言权，导致空间规划偏向主导人口。

这项研究的政策与实践意义超出了北京，为其他快速城市化的地区提供了宝贵的见解。尽管一些城市已经开始推广“儿童友好城市”和“老年友好社区”等政策，但政策意图与实际结果之间仍然存在差距。这凸显了政策制定者需要更加关注PSS的实际使用方式。

总之，这项研究强调了平衡城市活力与社会正义的重要性，并为城市设计和治理提供了实用工具，以支持更充满活力和公平的城市。只有当PSS真正属于每个人时，我们才能谈论社会正义，这一愿景回应了“城市权属于所有人”的呼吁。