全球城市可持續(xù)外出就餐（亞洲-東京篇）

2024可持續(xù)膳?系列報告使?，包括但不限于部分或全?轉(zhuǎn)載。我們保留對侵權(quán)?為追究法律責任的權(quán)利。本研究贊助企業(yè)1 3 3 4 8 8 CHAPTER1現(xiàn)代都市膳?習慣轉(zhuǎn)型與可持續(xù)性探索31.1城市化進程下的都市膳食變革地導致了?地利?的顯著變化，這對?物多樣性和糧?城市化不僅改變了土地利用方式，也深刻影響了糧食供應鏈和人們的飲食習慣。隨著城市居民?活?平的節(jié)奏的?活之下，居民越來越傾向于選擇快餐或便利?此外，城市化進程中的膳食結(jié)構(gòu)和習慣的轉(zhuǎn)變還表知識卡片：聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標），現(xiàn)在外出就餐的頻率上。在中國，超過35%的居民選擇外出就餐，在部分城市這??例?達4噸的碳排放7；同時，餐飲業(yè)產(chǎn)?的?量包括塑料包裝、?次性餐具和剩余物，對城市垃圾處理系統(tǒng)造成了巨?壓?，增加1.2構(gòu)建可持續(xù)的都市膳食模式：環(huán)境與健康的雙重考量擁有全國37%??的?都市。消費者膳食模式變化深刻影響著東京未來的餐飲趨勢和可持續(xù)5然許多?本消費者傾向于選擇營養(yǎng)豐富且未經(jīng)過多加?的健康?品，但這些?品的運輸及儲存過程往往會對環(huán)廣健康飲食的同時減少環(huán)境負擔，成為一個亟待解決的6此外，外出就餐的營養(yǎng)價值和環(huán)境影響的研究能夠為制定更有效的政策和要的參考和指導，助?實現(xiàn)可持續(xù)城市發(fā)展的?標。theNutritionalDifferencesamo2.Ng,M.,Fleming,T.etal.,2014.Global,regional,andnationalprevalenceofoverweightandob1980-2013:asystematicanalysisfortheGlobalBurdenofDiseaseSt3.Warde,A.,2018.ChangingTastes?TheEvolutionofD4.Kant,A.K.,Whitley,M.I.,&Graubard,B.I.(2015).Awayfromhomemeals:associationswithbiomarkersofchronicdisanddietaryintakeinAmericanadults,NHANES2005–2010.InternationalJournalofObesity,39(5),8205.GarcíaBulleBueno,B.,Horn,A.L.,BeEffectofmobilefoodenvironmentsonfastfoodvisits.NatureCommunications,15(1),227.Heller,M.C.,&Keoleian,G.A.(2015).GreenhouseGasEmissionEstimatesofU.S.DietaryChoicesandFoodLosswithDietaryIntakePatternsandWeightStatusDifferbyChoiceofRestaurant.JournaloftheAmericanDieteticAssociation,EatingAway-From-HomeMealsandRiskofAll-CauseandCause-SpecificMortality.Journalofthe10.Santander.(2024).Japan:Reachingtheconsu11.Washio,T.,Saijo,M.,Ito,H12.Afshin,A.,etal.,2019.HealtheffectsofdietaCHAPTER2CHAPTER2外出就餐可持續(xù)性的核算?法89規(guī)劃?系列采樣區(qū)域，以保證沒有遺漏區(qū)域。初步階段涉及使?代表東京23區(qū)的?數(shù)據(jù)1數(shù)據(jù)源：https://www.esrijNakauれんげ?堂/中華東秀6以各種西式和?本料理聞名的家庭實際情況，為社會和經(jīng)濟政策提グ)是日本最大的在線餐廳點評2.2外出就餐的營養(yǎng)及環(huán)境影響的評估方法在外出就餐的營養(yǎng)與價格評估中，?先結(jié)合了數(shù)據(jù)與營養(yǎng)數(shù)據(jù)交叉映射，得出東京全部餐其中，i表?餐廳類別；u表?各種營養(yǎng)成分；mi,u表?餐廳類別i下含有營養(yǎng)u信息的菜品數(shù)量；ndi表?餐廳類別i具有價格信息的菜品數(shù)量。NDi,u表?餐廳類別i提供菜肴中營養(yǎng)u的含量;pricei,d表?餐廳類別i中菜品d的價格。2https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N02-v2_3.3https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-S12-v2_EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up3(indirect),t)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up2(indirect),1)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up1(indirect),t)EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up1(indirect),n)具體來說，假設(shè)收?更?的家庭會傾向于前往?價的餐廳就餐，以其平均?出其中各項代表排放計算中的不同因素，取決(5)(6)其中dr是兩點之間的距離，λr是權(quán)重項，(x0,y0)是插值結(jié)果，n是(x0,y0)附近（中文名：利用投入產(chǎn)出表計算的日本隱含能源及排放強度數(shù)據(jù)），是一本專注于評估日本各部門環(huán)境單位生產(chǎn)活動（以一百萬日元計）產(chǎn)生的直接和間接環(huán)境負擔（包括能源消耗和排放），有助于研究人知識卡片：IDWIDW(Inversedistanceweighting)全稱為反距離加知識卡片：地理學第一定律知識卡片：地理學第一定律eachother"即“任何事物都相關(guān)，只是相近的事物關(guān)聯(lián)2.3車站周邊外出就餐的可持續(xù)性評估方法養(yǎng)密度得分（NNDS）可以通過公式（78）計算：其中，pi,j是車站j附近餐廳類型i的相對豐度，由pi,j=計算。然?，考慮到每個車站周圍餐廳數(shù)量的不同，直接?較不同??樣本的Shann數(shù)Hlj然后將其乘以該車站標準化餐廳數(shù)得出綜EQ\*jc3\*hps15\o\al(\s\up4(I),j)其中，pFj表?車站j的?均?流量。范圍內(nèi)所有餐廳的集合，Numj等于集合vj的基數(shù)，EEQ\*jc3\*hps16\o\al(\s\up5(r),k),indirect是餐廳k的間接碳足跡（由價格水），個價格指數(shù)plk：最低價格層級被分配了為全?評估各車站外出就餐的可持續(xù)性，研究引?的原始數(shù)據(jù)可能具有不同的統(tǒng)計特性，我們采?了不同?法論不僅增強了跨維度?較的?致性和有效性，?且站的綜合得分情況。多邊形的?積使?高斯面積公式計算，該公式基于多邊形頂點的笛卡爾坐標計算其邊界區(qū)域的??。每個?指標?先根據(jù)五邊形中的?度映射到φ0,Xφ1,Xφ2,Xφ3,Xφ4V代表五個?指標的?種排列組合[P,E,I,N,C]。由營養(yǎng)指數(shù)Ni、4為了更全?地評價東京23個?政區(qū)域及CHAPTER3東京餐廳可持續(xù)性分析實踐區(qū)和次中?城區(qū)，如港區(qū)的六本?區(qū)域、澀?區(qū)的澀??尾 ?活乃?個?情感；居酒屋也是?本社區(qū)的重要組成元店。與只提供酒類的普通酒館不是具有日本特色的飲食店。居酒屋文化起源于日本江戶時代的餐飲文化，最初是為解決單身武士的就餐問題而發(fā)展起來的。它由簡單的酒屋演變而來，逐漸成為提供清酒和小菜的社交場所。二克/100?元）的菜品可以為消費者提供更加豐富的蛋?），點（POI）數(shù)據(jù)相匹配，我們對餐廳在每個?格定義區(qū)域提供的營養(yǎng)內(nèi)容進?了逐區(qū)域分析，CHAPTER44.1車站周邊可持續(xù)外食指數(shù)分析我們將深度剖析東京的車站與周邊餐廳之間的共?關(guān)00014.2軌道沿線可持續(xù)外食指數(shù)分析擁有更多站點的線路通常具有較?的累積可持續(xù)外?指數(shù)總和丸之內(nèi)線在可持續(xù)外?指數(shù)總線站點的平均可持續(xù)外?指數(shù)得??線、中央·總武緩?線和半藏門線的平均可持續(xù)外?指數(shù)得分均得分為0.8，這表明乘客在沿線旅?時更有可能找到符合其?味過連接東京核?區(qū)的主要商業(yè)和?化4.3東京都行政區(qū)可持續(xù)外食指數(shù)分析的可持續(xù)外?指數(shù)。這項基于?積歸?化的評分考慮了各區(qū)域的地理規(guī)模，進?揭代?區(qū)依然是表現(xiàn)最好的區(qū)域，?新宿和中央?yún)^(qū)也同樣保持了?評分。這說明了在這些密集區(qū)域內(nèi)，可以明顯觀察到?度可4.3.2典型區(qū)域可持續(xù)外食指數(shù)分析為了對每個區(qū)域的特性進?深度探餐廳數(shù)量以及交通線路數(shù)量等多??因的結(jié)果將東京所有的區(qū)劃分為四個不同類我們各選擇了?個具有代表性的區(qū)域——可持續(xù)外?指數(shù)得分進?了可視化闡釋；右部分上?的箱型圖提供了關(guān)布情況，提供了對區(qū)域內(nèi)可持續(xù)餐飲指數(shù)分?較該區(qū)每個車站的平均可持續(xù)外?指數(shù)時，我們發(fā)東區(qū)雖然