CN113762793B - 基于dea与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法 - Google Patents

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Abstract

基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法，本发明涉及移动农村垃圾处理设备布点方法。本发明的目的是为了解决现有方法因垃圾中转站布点不均而产生的垃圾收集效率和处理效率低的问题。过程为：一：确定垃圾收集点、中转点、处理终点的位置；二：核算垃圾收集点的垃圾量；三：建立垃圾中转站评价指标体系；四：收集垃圾中转站评价需要的数据；五：运行DEA模型，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；六：得到模糊叠加图；七：打开ArcScene软件，添加模糊叠加图，得到立体核密度分析图；八：基于立体核密度分析图，进行移动农村垃圾处理设备的补充布点配置。本发明用于垃圾处理设备布点领域。

Description

基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法
技术领域
本发明涉及移动农村垃圾处理设备布点方法，属于环境工程学、环境管理学、地理信息科学、管理控制科学、遥感科学与技术与计算机技术交叉领域。
背景技术
近十几年来，国家对新农村建设要求不断增强，有关农村环境卫生方面的研究也越来越受到重视。但是由于我国农民生态环保意识相对落后，农村生产生活基础设施相对短缺、政府综合治理能力相对薄弱等问题，农村人居环境相对城市还是没有改变“脏、乱、差”的整体局面。在“城乡环卫保洁一体化”背景下，农村垃圾应收集至垃圾中转站进行统一压缩预处理，但由于位置偏远与路况难走而导致垃圾收运成本过高；另一方面，垃圾中转站常会因为清运不及时而导致渗滤液、臭气等二次污染严重，并由于其建设运维费用高昂而无法随意更换选址；此外，农村人力欠缺、信息化程度低，垃圾分类政策实施不到位，所以垃圾组分与已实施垃圾分类政策的城市垃圾不同，从而对垃圾预处理的需求也不同。基于上述现状，在农村采用就地处理的垃圾治理模式受到了推广。开发高效移动式预处理设备可打破农村全部垃圾外运的思路，在道路偏远、运输不畅、土地成本低的地区就地处理垃圾，缩短整个处置链条长度；且小型化集成化的设备可运输就近移动，在最优半径内服务，降低建设成本和运维成本。
目前，基于农村生活垃圾场景下的移动小型式农村垃圾处理设备已经开展市场化推广，因垃圾中转站布点不均而产生的垃圾收集效率和处理效率低，其布点与配置的具体实施方法亟待研究。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有方法因垃圾中转站布点不均而产生的垃圾收集效率和处理效率低的问题，而提出基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法。
基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法具体过程为：
步骤一：确定垃圾收集点、中转点、处理终点的位置；
步骤二：基于步骤一核算垃圾收集点的垃圾量；
步骤三：基于步骤二建立垃圾中转站评价指标体系；
步骤四：基于步骤三建立的垃圾中转站评价指标体系，收集垃圾中转站评价需要的数据；
步骤五：基于步骤四收集的垃圾中转站评价需要的数据运行DEA模型，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；
所述DEA模型为数据包络分析模型；
步骤六：分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到模糊叠加图；
步骤七：打开ArcScene软件，添加模糊叠加图，利用ArcScene软件的“高位显示”功能，将模糊叠加图以高度的形式表达出来，得到应用地区对配备移动农村垃圾处理设备的需求程度的立体核密度分析图；
步骤八：基于步骤七得到的立体核密度分析图，进行移动农村垃圾处理设备的补充布点配置。
本发明的有益效果为：
本发明移动小型化农村垃圾处理设备布点配置的前提是对垃圾收运处理链条中的薄弱预处理环节进行科学客观的分析评估。利用DEA模型可建立多输入指标与多输出指标的评价模型，其强大的包容性可将垃圾预处理关键节点——垃圾中转站的建设、运营、维护等方面涉及的社会、经济、环境等多领域的多元数据纳入评价指标，并提供多维分析结果，为决策人员的后续规划提供科学指导。
本发明移动小型式农村垃圾处理设备的布点配置还需依托于多元数据融合分析可视化平台。GIS技术可将移动小型式设备布点所需的垃圾产生、预处理、收运相关市政交通数据以及根据遥感影像提取的路网、环境、地形条件等空间地理数据有机结合。而ArcGIS平台不仅可以为决策者提供GIS技术具有的多项数据信息化优势，其配置的工具箱功能与Python等拓展模块也大大增加了实现优化选址、布点、路径分析等目的的可能性。
本发明提出一种基于DEA与核密度的移动小型式农村垃圾处理设备布点方法，在ArcGIS平台上根据垃圾分类收集等相关法规与城乡行政区划对当地各垃圾收集点进行定位、简化与垃圾产量核算的结果，对垃圾中转站进行服务区域划分；采用DEA模型对垃圾中转站进行效率评估，以重点考察其压缩效率、运维成本、二次污染程度等指标，筛选出DEA效率较低的垃圾中转站；然后对各垃圾中转站的DEA效率以及当地路网进行核密度分析后，得到总核密度分析图；据此对核密度稀疏位置进行移动小型式农村垃圾处理设备布点，以加强垃圾收运处理环节中的薄弱中转环节，为在城乡环卫保洁一体化目标背景下形成牢固的垃圾“从摇篮到坟墓”一条链打下坚实基础。
本发明将在垃圾中转站的综合评价体系中纳入二次污染指标，重视垃圾中转站普遍面临的臭气逸散、渗滤液泄露、滋生蚊蝇问题，并将移动小型式垃圾压缩设备布点于二次污染严重的中转点，改善垃圾中转站建设忽略人居环境与生态影响的问题，提高垃圾中转站对社会与环境的综合改善能力。
本发明利用ArcGIS软件可将评价中转站综合效率所需的社会经济环境市政交通多领域数据融合于一个平台并将其可视化，有利于管理决策人员便携操作与迁移数据，并使得数据叠加结果清晰明了，有助于实现垃圾中转设备的科学管理决策。
本发明将移动小型式农村垃圾处理设备布点于路网稀疏位置可有效解决位置偏远与路径漫长地区垃圾收集成本过高的缺陷，从而大幅降低垃圾处理总成本，并解决因垃圾中转站布点不均而产生的垃圾收集率低的问题，有利于垃圾总处理率的提升。
附图说明
图1为基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法应用流程图。
具体实施方式
具体实施方式一：本实施方式基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法具体过程为：
步骤一：确定垃圾收集点、中转点、处理终点的位置；
步骤二：基于步骤一核算垃圾收集点的垃圾量；
步骤三：基于步骤二建立垃圾中转站评价指标体系；
步骤四：基于步骤三建立的垃圾中转站评价指标体系，收集垃圾中转站评价需要的数据；
步骤五：基于步骤四收集的垃圾中转站评价需要的数据运行DEA模型，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；
所述DEA模型为数据包络分析模型(Data Envelopment Analysis，DEA)；
步骤六：分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到模糊叠加图；
步骤七：打开ArcScene软件，添加模糊叠加图，利用ArcScene软件的“高位显示”功能，将模糊叠加图以高度的形式表达出来，得到应用地区对配备移动小型式农村垃圾处理设备的需求程度的立体核密度分析图；
步骤八：基于步骤七得到的立体核密度分析图，进行移动小型式农村垃圾处理设备的补充布点配置。
在立体核密度分析图中，某个点位的高度越低，则该处的中转站预处理效率越低、路网越稀疏，从而对移动小型式农村垃圾处理设备的需求就越强。
移动小型式农村垃圾处理设备应布点于该立体核密度分析图中的低点位处(对低于平均高度的点位进行布点)。布点个数依据低点位的数量与当地可承担移动式小型化设备数量的财力而定。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤一中确定垃圾收集点、中转点、处理终点的位置；具体过程为：
垃圾中转点和垃圾处理终点的定位方式为：通过实地调研或网络查询等方式获得某个城市或农村的垃圾中转点和垃圾处理终点位置数据，在ArcGIS软件加载的行政区划图或地形图上将垃圾中转点和垃圾处理终点位置数据进行一一标注；
垃圾收集点的定位方式有多种，方式的选取主要由数据可达性决定。
垃圾收集点的定位方式为：如果应用区域的垃圾桶有位置智能定位功能，直接获得垃圾桶位置数据并加载于ArcGIS软件中；如果应用区域的垃圾桶位置没有位置智能定位功能，垃圾桶位置数据通过线下获得并加载于ArcGIS软件中；
其中垃圾桶位置数据通过线下获得的具体方式为：
根据当地生活垃圾投放工作导则对垃圾收集点个数与户数的要求，或根据生活垃圾收运技术规程对垃圾收集点与服务半径的对应关系要求，对垃圾收集点进行定数与定位。
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述步骤二中基于步骤一核算垃圾收集点的垃圾量；具体过程为：
核算之前需要明确进行收运的垃圾种类。
对于已实行垃圾分类政策的地区，通过实地调研，确定各类垃圾的分类方式、处理方式和各地的生活垃圾产量；
对于未实行垃圾分类政策的地区，参考《生活垃圾收集运输技术规程》计算及预测当地的生活垃圾产量。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述步骤三中基于步骤二建立垃圾中转站评价指标体系；具体过程为：
垃圾中转站的评价指标应根据当地垃圾中转站存在的待解决问题与中转站应具备的功能选定。
垃圾中转站应具有压缩预处理能力，且普遍存在的问题为：二次污染严重、建设运维费用高昂、无法灵活调度、位置分布不均等；
垃圾中转站评价指标体系包括决策单元、输入指标和输出指标；
决策单元：垃圾中转站；
输入指标：垃圾中转站建设成本(元)、垃圾中转站维护运营成本(元)、人口密度分布(人/公顷)、垃圾中转站车辆配置数量(辆)、垃圾中转站臭气(一般为氨气与硫化氢)浓度(毫克/立方米)、垃圾中转站渗滤液产生量(立方米/日)和垃圾中转站占地面积(平方米)；
输出指标：垃圾日处理量(t/日)(对应步骤二中垃圾收集点的垃圾量；)、垃圾容重变化率(％)和垃圾脱水率(％)。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述步骤四中基于步骤三建立的垃圾中转站评价指标体系，收集垃圾中转站评价需要的数据；具体过程为：
对垃圾中转站进行评价需要的数据为：步骤三中输入指标中的数据、步骤三中输出指标中的数据和路网图等。
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是，所述输入指标中的人口密度分布数据获取方式为：
通过World Pop网站下载人口密度分布图，人口密度分布图包含人口密度分布数据，单位为人/公顷，在ArcGIS软件中打开人口密度分布图，并通过ArcGIS中的“识别”功能得到各垃圾中转站所处位置的人口密度分布数据。
其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是，所述输入指标中的垃圾中转站车辆配置数量获取方式为：
根据《生活垃圾收集运输技术规程》(CJJ204-2013)计算垃圾中转站车辆配置数量；
垃圾中转站车辆配置数量包括配置的垃圾收集车辆数量和垃圾运输车辆数量；
所述输入指标与输出指标中的其他数据(垃圾中转站建设成本、垃圾中转站维护运营成本、垃圾中转站臭气浓度、垃圾中转站渗滤液产生量、垃圾中转站占地面积、垃圾日处理量、垃圾容重变化率和垃圾脱水率；)通过实际调研得到。
其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是，所述路网图通过Open Street Map网站下载得到。
其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。
具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式一至八之一不同的是，所述步骤五中基于步骤四收集的垃圾中转站评价需要的数据运行DEA模型，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；具体过程为：
步骤五一：在EXCEL表格中将步骤三中决策单元、输入指标、输出指标的数据按照从左到右依次排列(从左到右依次为步骤三中决策单元、输入指标、输出指标)；
DEA模型的运行可通过deap软件实现；
步骤五二：打开deap 2.1软件文件夹，新建txt格式的文本文档，将EXCEL中的数据粘贴进去，然后保存关闭；
步骤五三：根据deap 2.1中的操作说明建立“引导文件”，对DEA模型进行参数设置；
步骤五四：运行deap 2.1软件软件，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率。
其它步骤及参数与具体实施方式一至八之一相同。
具体实施方式十：本实施方式与具体实施方式一至九之一不同的是，所述步骤六中分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到模糊叠加图；具体过程为：
移动小型式农村垃圾处理设备应配置在垃圾中转站压缩能力不足、垃圾运输网络稀疏的位置，“核密度分析”是一种计算要素在周围邻域中密度的方法。
打开ArcGIS软件，利用ArcGIS软件中的“核密度分析”功能，分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到垃圾中转站的DEA预处理效率对应的DEA预处理效率密度和路网图对应的路网密度；
对DEA预处理效率密度和路网密度进行“模糊叠加”，得到模糊叠加图，模糊叠加图显示应用地区对配备移动小型式农村垃圾处理设备的需求程度；
路网密度与垃圾中转站预处理效率叠加后的效率越低(叠加起来看的结果，有可能一个低一个高，但叠加起来低于其他点位效率)，需求程度越强；路网密度与垃圾中转站预处理效率叠加后的效率越高(叠加起来看的结果，有可能一个低一个高，但叠加起来高于其他点位效率)，需求程度越弱。
其它步骤及参数与具体实施方式一至九之一相同。
采用以下实施例验证本发明的有益效果：
实施例一：
将本发明应用于江苏省苏州市常熟市作为具体案例。目前，常熟市14个乡镇(街道)215个行政村实现垃圾分类全覆盖，全部纳入城乡生活垃圾分类收运处置体系。根据《苏州市(含常熟)生活垃圾分类管理条例》，常熟市生活垃圾采取可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾的四分类法，以后续被收运至焚烧厂处理的其他垃圾作为本案例的应用对象。
步骤一：垃圾收集点、中转点、处理终点位置确定
根据《常熟市住宅小区生活垃圾定时定点分类投放工作导则(试行)》，一般每300至500户居民设置一个分类集中投放点，每个小区至少设置1处投放点，每处分类集中投放点建筑面积根据服务范围内住户数一般不小于7平方米/百户。根据《生活垃圾收集运输技术规程》(CJJ204-2013)，城市生活垃圾收集点的服务半径不宜超过70m，且市场、交通客运枢纽等生活垃圾产生量较大的公共设施附近应单独设置生活垃圾收集点；镇(乡)生活垃圾垃圾收集点宜设置在垃圾收集车易于停靠的路边等地，其服务半径不宜大于100m；村庄生活垃圾收集点宜设置在村口或垃圾收集车易于停靠的路边等地，其服务半径不宜大于200m。
综上可知，两个规范对居民垃圾收集点个数的要求有所不同。在获取全国一体化在线政务服务平台提供的常熟市各街道(镇)所包含社区与村庄的人口、面积、村民小组数/居民小组数、户数等信息后，整理信息可知，按照服务面积求得的村庄生活垃圾收集点数比村民小组数略小但吻合度较好，因此各村庄的垃圾收集点按照实际村民小组数而定；而按照服务面积求得的城市生活垃圾收集点与根据户数求得的数目相差两个量级，考虑到社区实际包含的小区数目，取城市生活垃圾收集点数与居民小组数相同。
考虑到常熟市各社区、村庄内的路线的单一性与实际垃圾收集点定位的难度以及计算的繁琐度，本研究将各社区、村庄的垃圾收集点简化为一个，即收运路径的规划起点为各社区、村庄。将百度地图中各街道(镇)所包含社区与村庄的地理位置情况加载于ArcGIS软件，得到其他垃圾收运路径的起点(垃圾收集点)共329个。
此外，根据实际调研可知，常熟市当地有29个垃圾中转站(中转点)与3个垃圾焚烧厂(处理终点)。
将329个垃圾收集点、29个中转点、3个处理终点标注在在ArcGIS软件加载的常熟市行政区划图上。
步骤二：垃圾收集点的垃圾量核算
垃圾核算需要从时间上细化到每次的收运量。分析江苏中车环保有限公司提供的2020年以街道(镇)为空间单位、月份为时间单位的“其他垃圾”产量可知，“其他垃圾”除在个别月份突减外(猜测与防疫政策有关)，大体在各个月份分布较为均匀，因此可将特殊产量去掉后用正常波动产量数据推算2020年全年其他垃圾产量，且每日收运频次保持一致。
之后，根据人口数量与收运频次进行时空细化。参考《生活垃圾收集运输技术规程》(CJJ204-2013)的计算方式，可以求得以各社区、村庄为基本单元的垃圾容器收集范围内的垃圾日排出重量、垃圾日排出体积、收集点所需的垃圾容器数量。
步骤三：垃圾中转站评价指标体系建立
目前，常熟市垃圾中转站存在的问题有：(一)压缩效率低下，处理后垃圾容重由0.5-0.6吨/m3增加至0.8吨/m3，对垃圾运输车辆的数量需求较高，从而增加了运输成本；(二)建设及运维费用高昂，难以重新选址以适配高速社会发展；(三)二次污染问题严重，包括臭气、渗滤液、蚊蝇、细菌等，对人类及生态环境健康造成了危害；(四)位置固定，且拆迁费用较高，无法实现灵活调度以应对垃圾量突增情况以及满足偏远农村的收运需求；(五)分布不均，所以有的中转站负荷较大而有的中转站负荷较小。
因此，需要对垃圾中转站建立包含压缩能力、二次污染、消耗成本等指标在内的评估体系，以便筛选出压缩能力吃紧、二次污染较高、消耗成本较高的中转站，进而在其周边配置移动小型式农村垃圾处理设备补足压缩能力、缓解环境压力、减少运维成本。
在DEA模型中，评价目的是确定各垃圾中转站相对综合效率，决策单元为常熟市现有的29座垃圾中转站。考虑到常熟市各垃圾中转站目前存在的诸多问题及希望得到改进的缺点，这里选用输入指标为：建设成本(元)、维护运营成本(元)、人口密度(人/公顷)、车辆配置数量(辆)、臭气(一般为氨气与硫化氢)浓度(毫克/立方米)、渗滤液产生量(立方米/日)、占地面积(平方米)，输出指标为：垃圾日处理量(t/日)、垃圾容重变化率(％)、垃圾脱水率(％)。
步骤四：垃圾中转站评价相关数据收集
通过World Pop网站下载人口密度分布图，该图包含人口密度数据，单位为人/公顷。将该图下载后通过ArcGIS软件中打开，再利用ArcGIS软件中的“裁剪”功能处理该图，使该图的轮廓与常熟市行政区划图一致；并通过ArcGIS中的“识别”功能得到各垃圾中转站所处位置的人口密度数据。根据《生活垃圾收集运输技术规程》(CJJ204-2013)，可计算配置的收集车辆与运输车辆数目。
输入输出指标体系中的其余数据需要通过实际调研常熟市29座垃圾中转站得到。
常熟市路网图数据可通过Open Street Map网站下载得到。
步骤五：基于DEA模型的中转站效率评估
将输入、输出指标体系中的数据在EXCEL软件中按照从左到右分别为决策单元、产出、投入的顺序排列。打开deap 2.1软件文件夹，新建txt格式的文本文档，将EXCEL中的数据粘贴进去，然后保存关闭。之后根据deap 2.1中的操作说明建立“引导文件”，进行参数设置。然后运行软件，得到常熟市各垃圾中转站的预处理效率。
步骤六：中转站预处理效率与路网密度的核密度分析
打开ArcGIS软件，利用“空间分析”-“密度分析”-“核密度分析”功能，将“输入要素”设置为垃圾中转站点位，将“表示遍布于用来创建连续表面得景观内的计数或数量”设置为中转站的预处理效率，将“搜索半径”设置为0.5。通过上述步骤，得到垃圾中转站的平面核密度分析图。然后用相同方式处理常熟市路网图，得到常熟市路网图的“核密度分析图”。然后对常熟市垃圾中转站DEA预处理效率对应的预处理效率和路网图对应的路网密度进行“模糊叠加”，得到的图像显示应用地区对配备移动小型式农村垃圾处理设备的需求程度；
步骤七：移动小型式农村垃圾处理设备的补充布点配置
打开ArcScene，添加上述作出的模糊叠加图，在该图“属性”里的“基本高度”中选择“在自定义表面上浮动”，在Scene属性的“常规”中“垂直夸大”选项选择“基于范围进行计算”，得到立体核密度分析图。设置常熟市中转站点位的基本高位为在“模糊叠加”后得到的表面上浮动。然后，在高位低于平均高度的点位进行移动小型式农村垃圾处理设备布点。
本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法，其特征在于：所述方法具体过程为：
步骤一：确定应用地区的垃圾收集点、中转点、处理终点的位置；
步骤二：基于步骤一核算垃圾收集点的垃圾量；
步骤三：基于步骤二建立垃圾中转站评价指标体系；
步骤四：基于步骤三建立的垃圾中转站评价指标体系，收集垃圾中转站评价需要的数据；
步骤五：基于步骤四收集的垃圾中转站评价需要的数据运行DEA模型，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；
所述DEA模型为数据包络分析模型；
采用DEA模型对垃圾中转站进行效率评估，以考察垃圾中转站压缩效率、运维成本、二次污染程度指标，筛选出DEA效率较低的垃圾中转站；
二次污染包括臭气、渗滤液、蚊蝇、细菌；
步骤六：分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到模糊叠加图；
步骤七：打开ArcScene软件，添加模糊叠加图，利用ArcScene软件的“高位显示”功能，将模糊叠加图以高度的形式表达出来，得到应用地区对配备移动农村垃圾处理设备的需求程度的立体核密度分析图；
步骤八：基于步骤七得到的立体核密度分析图，进行移动农村垃圾处理设备的补充布点配置来就地处理垃圾；
所述步骤三中基于步骤二建立垃圾中转站评价指标体系；具体过程为：
垃圾中转站评价指标体系包括决策单元、输入指标和输出指标；
决策单元：垃圾中转站；
输入指标：垃圾中转站建设成本、垃圾中转站维护运营成本、人口密度分布、垃圾中转站车辆配置数量、垃圾中转站臭气浓度、垃圾中转站渗滤液产生量和垃圾中转站占地面积；
输出指标：垃圾日处理量、垃圾容重变化率和垃圾脱水率；
所述步骤四中基于步骤三建立的垃圾中转站评价指标体系，收集垃圾中转站评价需要的数据；具体过程为：
对垃圾中转站进行评价需要的数据为：步骤三中输入指标中的数据、步骤三中输出指标中的数据和路网图；
所述输入指标中的人口密度分布数据获取方式为：
通过WorldPop网站下载人口密度分布图，人口密度分布图包含人口密度分布数据，单位为人/公顷，在ArcGIS软件中打开人口密度分布图，并通过ArcGIS中的“识别”功能得到各垃圾中转站所处位置的人口密度分布数据；
所述步骤五中基于步骤四收集的垃圾中转站评价需要的数据运行DEA模型，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；具体过程为：
步骤五一：在EXCEL表格中将决策单元、输入指标、输出指标的数据按照从左到右依次排列；
步骤五二：打开deap2.1软件文件夹，新建txt格式的文本文档，将EXCEL中的数据粘贴进去，然后保存关闭；
步骤五三：根据deap2.1中的操作说明建立“引导文件”，对DEA模型进行参数设置；
步骤五四：运行deap2.1软件，得到该地区各垃圾中转站的DEA预处理效率；
所述步骤六中分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到模糊叠加图；具体过程为：
打开ArcGIS软件，利用ArcGIS软件中的“核密度分析”功能，分别对垃圾中转站的DEA预处理效率和路网图进行核密度分析，得到垃圾中转站的DEA预处理效率对应的DEA预处理效率密度和路网图对应的路网密度；
对DEA预处理效率密度和路网密度进行“模糊叠加”，得到模糊叠加图，模糊叠加图显示应用地区对配备移动农村垃圾处理设备的需求程度。
2.根据权利要求1所述基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法，其特征在于：所述步骤一中确定垃圾收集点、中转点、处理终点的位置；具体过程为：
垃圾中转点和垃圾处理终点的定位方式为：通过实地调研或网络查询方式获得垃圾中转点和垃圾处理终点位置数据，在ArcGIS软件加载的行政区划图或地形图上将垃圾中转点和垃圾处理终点位置数据进行一一标注；
垃圾收集点的定位方式为：如果应用区域的垃圾桶有位置智能定位功能，直接获得垃圾桶位置数据并加载于ArcGIS软件中；如果应用区域的垃圾桶位置没有位置智能定位功能，垃圾桶位置数据通过线下获得并加载于ArcGIS软件中。
3.根据权利要求2所述基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法，其特征在于：所述步骤二中基于步骤一核算垃圾收集点的垃圾量；具体过程为：
对于已实行垃圾分类政策的地区，通过实地调研，确定各类垃圾的分类方式、处理方式和各地的生活垃圾产量；
对于未实行垃圾分类政策的地区，参考《生活垃圾收集运输技术规程》计算及预测当地的生活垃圾产量。
4.根据权利要求3所述基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法，其特征在于：所述输入指标中的垃圾中转站车辆配置数量获取方式为：
根据《生活垃圾收集运输技术规程CJJ205-2013》计算垃圾中转站车辆配置数量；垃圾中转站车辆配置数量包括配置的垃圾收集车辆数量和垃圾运输车辆数量；
所述输入指标与输出指标中的其他数据通过实际调研得到。
5.根据权利要求4所述基于DEA与核密度的移动农村垃圾处理设备布点方法，其特征在于：所述路网图通过OpenStreetMap网站下载得到。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114037189A (zh) * 2022-01-06 2022-02-11 武汉新城美洁环保技术服务有限公司 通过垃圾转运量以人口聚集密度确定垃圾车辆分配系统
CN115518965A (zh) * 2022-04-04 2022-12-27 杨远力 基于互联网的智慧城市生活垃圾脱水装置压力调节方法
CN115578010B (zh) * 2022-10-24 2023-08-29 中国环境科学研究院 乡镇垃圾处理模式评估方法及装置和计算机设备
CN116797104B (zh) * 2023-08-21 2023-11-10 深圳市洛丁光电有限公司 基于aiot的智慧城市分布式数据采集处理方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN211847348U (zh) * 2020-01-21 2020-11-03 浙江问源环保科技股份有限公司 一种基于复合工艺的车载式污水处理设备
CN212291477U (zh) * 2020-04-29 2021-01-05 泸州新兴环卫设备制造有限公司 一种垃圾中转站用辅助卸载设备

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104679942B (zh) * 2015-01-29 2020-11-24 华南理工大学 一种基于数据挖掘的建设用地承载效率测度方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN211847348U (zh) * 2020-01-21 2020-11-03 浙江问源环保科技股份有限公司 一种基于复合工艺的车载式污水处理设备
CN212291477U (zh) * 2020-04-29 2021-01-05 泸州新兴环卫设备制造有限公司 一种垃圾中转站用辅助卸载设备

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