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  • Mercy Shao

聯合國糧農組織「綠色城市」倡議將席捲1000座城市

經過前幾年的智慧城市風潮,國際組織正式將城市發展的目光轉向「綠色城市」發展。2020年9月18日,聯合國糧農組織在聯合國75屆大會會議期間,舉辦了「綠色城市助力重建,實現可持續發展目標─壯闊新征程」的活動,倡議綠色城市行動計畫,在新冠病毒疫情過後開始推動城市及周邊地區實現農業糧食體系轉型,以消除飢餓、改善營養。

綠色城市倡議在未來三年將有100座城市參與,目標在2030年達到1000座城市參與,力求改善城市和城郊的環境、人口生計與福祉,具體行動將聚焦在加強城鄉聯繫,以提升城市體系、服務和人口對外部衝擊的韌性。除了城市與城郊的聯繫,這個倡議也將各國、不同規模的城市聯繫起來,以分享成功與失敗的經驗,並加速合作機會。參與夥伴涵蓋政府、企業、學術機構、國際組織、社區婦女及青年團體。

選擇以城市為發展基礎,因為農糧組織認為,城市更具有廣闊的潛力,能夠減輕疫情健康的影響、提高糧食安全性、減緩氣候變化,並鼓勵各方夥伴能採取創新、全面並協調行動,以加速重建。時間迫在眉睫,根據聯合國預估,2050年有70%的人口生活在城市,而新增的城市人口中將有90%位於亞洲和非洲兩個大陸。目前城市的居民每年消耗70%的糧食供應,消耗80%的能源總量,創造70%的垃圾,並占全球能源相關溫室氣體排放量的70%,如果無法即刻採取有效行動,這個比例只會持續攀升。維繫可持續的糧食體系、建設更多的綠色空間,包括城市、城郊農業和林地,將對氣候變化和健康問題至關重要。


“目前城市居民每年消耗70%的糧食,消耗80%的能源,創造70%的垃圾,溫室氣體排放量占全球70%”


麻省理工學院的Treepedia計畫

綠色城市的概念實際上已經行之有年,2015年世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)的全球議程理事會(Global Agenda Council, GAC)就在未來城市倡議清單中增增加了綠冠(green canopy)覆蓋範圍,斷定城市需要自行車道和共享植樹造林之類的小型基礎建設,以幫助城市適應氣候變化。

為此,麻省理工學院 Senseable City Lab在2016年啟動了Treepedia項目,創立「綠色景觀指數(Green View Index, GVI)」衡量人類在城市環境中能感知到的綠冠覆蓋率。這是一個以人為出發點的數據分析角度, MIT Senseable City Lab捨棄衛星圖像,用Google街景(Google Street View, GSV)為基礎,查看GVI在整個城市中的變化,並直接以0-100的比例,以統計出覆蓋百分比。

MIT Senseable City Lab強調,Treepedia項目不是要給城市評級或舉辦綠色奧運會,而是告訴城市規畫者,城市的哪些區域需要更多樹木,或是就樹冠覆蓋範圍來說,哪些地區資源匱乏。使用以人為中心的分析理念,是強調了人類對環境的感知。同時,這項計畫的運算資料也排除了城市中的公園,專注在街道的綠冠發展。

圖一. Treepedia 的 GVI 圖表

SOURCE: http://senseable.mit.edu/treepedia


Treepedia有開放數據源給Python數據庫,有興趣的讀者可以自己嘗試計算居住城市的樹木覆蓋率:https://github.com/mittrees/Treepedia_Public



歐盟2020綠色城市會議


除了增加綠色覆蓋率外,降低污染也是國際組織的綠色城市解決方案。

第四屆的綠色城市會議將於2020年9月23日至25日在波蘭召開,討論的內容將圍繞在城市的貨運和物流。城市電子貨運與物流(Electric Urban Freight and Logistics, EUFAL)是一個由開發中的交換平台,是第一個友善用戶、以web為基礎的開源平台,集中可用的數據資料,可以幫助優化電子車隊組成或規劃城市微型樞紐。這個交流平台能支持電動汽車車隊各種階段,包括早期規劃到最終電動車實施優化。

圖二. EUFAL概念架構

SOURCE: https://www.eufal-project.eu


階段一:及早規劃在城市物流中使用電動車

針對早期階段的參與者,EUFAL協助事前車隊模擬和評估使用情況。

階段二:在城市貨運中實施電動汽車

此階段主要在幫助參與者確定並緩解電動車使用障礙,包括分析充電站最佳位置、利益相關者使用與活動範圍、使用效率等。這些分析將考慮交通、壅塞、季節性因素、貨物重量、交付數量等因素。

階段三:優化電動汽車使用在在城市貨運中

對於已經有電動汽車使用經驗的參與者,EUFAL支援深度分析,找出特定地區的最佳做法。例如將電動車/電動卡車大規模崁入物流,或確認大型電動車車隊的電網整合、充電策略等議題。


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