中国1km网格高分辨率外卖包装废弃物数据集构建及其空间分布特征解析

《Scientific Data》：A high resolution gridded dataset for takeaway packaging waste in China

编辑推荐：针对外卖包装废弃物(TPW)空间异质性不清的问题，广东工业大学团队基于美团平台大数据，结合路网分析和网格化建模，构建了中国首套1km×1km分辨率TPW数据集(2018年总量366.66kt)，揭示前10%网格贡献64%废弃量的聚集特征，为"无废城市"精准治理提供数据支撑。

　　随着在线外卖行业的爆发式增长，中国外卖包装废弃物(TPW)在2015-2018年间激增6倍，2018年总量达366.66千吨。这些含有聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)等材料的包装物因沾染食物残渣难以回收，最终多通过焚烧处理，不仅加剧市政固废压力，其潜在的微塑料释放风险更可能通过食物链威胁人体健康。尽管中国政府已启动"零废城市"计划，但现有TPW研究多停留在区域或城市尺度，无法反映由外卖配送范围和城市空间结构造成的微观尺度异质性，制约了精准治理政策的制定。

广东工业大学的研究团队在《Scientific Data》发表了突破性研究成果。该研究创新性地整合三大技术路径：首先基于美团平台2018年6个月的餐厅级消费大数据，通过市场占有率换算获得全年行业数据；其次建立包含7类包装(食品容器、餐具、纸巾等)的加权计算模型TPW_n=∑(W_i·N_ij·P_ij·Q_j)；最后利用OpenStreetMap路网数据，通过ArcGIS Pro进行3km配送半径的网络分析，将TPW分配至1km网格。研究团队还整合了1:25万基础地理信息数据作为空间参照。

研究结果部分，《背景与摘要》揭示中国互联网用户外卖使用率达49.1%，东部地区以38.5%人口贡献58.2%的TPW。《方法》章节显示，数据集考虑7类包装材料的使用概率，其中PP餐盒重量较既往研究多4.5-11.5克。《数据记录》提供GeoTIFF和CSV两种格式，覆盖中国大陆326个城市(港澳台数据暂缺)。《技术验证》通过5000个随机点验证，发现TPW与夜间灯光指数相关系数0.38(p<0.01)，与人口密度呈负相关(-0.71)。

在《讨论》部分，研究指出三个关键发现：1)上海以27.48 t/km²的TPW密度居首，北京、成都等城市呈现明显的网格状分布热点；2)商业区和中端住宅区是TPW主要来源，这与白领和学生群体消费特征吻合；3)相比使用人口密度等代理指标，直接基于配送范围的空间分配更能反映真实格局。研究同时承认数据存在两点局限：年度消费量推算未考虑节假日波动，固定3km配送半径未纳入天气等干扰因素。

该研究的核心价值体现在三方面：其一，1km网格数据可精准识别TPW热点，支持街道级"无废城市"政策制定；其二，为生命周期评估(LCA)提供基础数据，助力量化包装物全链条环境影响；其三，通过揭示TPW与城市空间结构的关联规律，为相似城市形态地区的废弃物管理提供参考范式。研究团队建议未来可通过众包平台补充实时配送数据，并拓展至快递包装等领域，进一步完善城市固废的精细化管理体系。