CN114971208A - 一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其方法为:a)结合RS‑GIS分析和统计分析方法,搭建高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型:所述RS‑GIS具体为遥感‑地学信息系统;b)确定输入的社会经济大数据类型和参数:所述社会经济大数据类型和参数包括:MSW、COD和禽畜粪便;c)将模型在arcgis平台上运行;d)输出1公里分辨率废弃物资源潜力评估结果;e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。本发明提供一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,优化了废弃物空间分配方法,提高了废弃物资源潜力的空间分辨率的精准性,优化了废弃物高分辨率资源潜力评估的方法。
Description
技术领域
本发明涉及废弃物统计领域,具体涉及一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法。
背景技术
生物质资源在CO2净零排放和负排放方面发挥着重要作用,生物质资源包含城镇生活垃圾(MSW)、禽畜粪便和城市污泥(一般用化学需氧量COD表示) 在内的废弃物;这些废弃物利用和处置不合理、不充分、不妥当;一方面会造成资源的浪费产生更多的碳排放,另一方面也会对环境造成一定程度污染;因此对废弃物进行合理利用和处置具有重要的意义,高分辨率识别未来中国废弃物空间分布,对于废弃物资源利用、生物质能源发展、低碳循环经济建设应用等都有着重要作用。
通过文献梳理了解到废弃物资源潜力评估方法主要为统计方法,均集中在国家、省、市等行政区划尺度,尚缺少结合空间分析的高分辨率评估方法;废弃物资源空间分布不明确、空间分辨率不高,对城镇生活垃圾焚烧厂、垃圾处理厂以及其他废弃物资源化、能源化利用的工厂的合理选址和规模建设,有着一定程度的负面影响,进而影响着废弃物利用的经济性。
发明内容
本发明的目的是:提供一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,解决以上问题。
为了实现上述目的,本发明提供如下的技术方案:
一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其特征在于:其方法为:
a)结合RS-GIS分析和统计分析方法,搭建高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型:所述RS-GIS具体为遥感-地学信息系统;
b)确定输入的社会经济大数据类型和参数:所述社会经济大数据类型和参数包括:MSW、COD和禽畜粪便;所述禽畜粪便可通过计算得到,具体如公式1 所示:
A指的是选取的d类禽畜粪便总量,因此d等于禽畜类别数量,Mj代表第i类禽畜的总数量,单位为只,mj代表每一只第j类禽畜在饲养期间内总共产生的粪便量;
c)将模型在arcgis平台上运行;
d)输出1公里分辨率废弃物资源潜力评估结果;
e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。
所述高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型具体可以通过如下公式2、公式 3和公式4获得:
式中i代表城镇用地或农村居民地1公里分辨率的网格,s为禽畜粪便的代号,Ws,l代表第1省的禽畜粪便统计量,Wi,s,l代表统计降尺度后第1省网格i 上的禽畜粪便量,其是通过公式1计算得到,x代表第1省的1公里分辨率农村居民地网格的总数量;w为MSW的代号,Ww,n代表第n市的MSW统计量,y代表第n市的1公里分辨率城镇用地网格的总数量,Wi,w,n代表统计降尺度n市任意网格i上的MSW量;m是COD代号,Wm,l代表第1省的COD统计量,z代表第l省1公里分辨率城镇用地网格的总数量,Wi,m,l分别代表统计降尺度后第1省任意网格i上的COD量;Di和GDPi分别代表网格i上的人口数量和GDP值;Ai、Bi和Ci分别是根据各省市禽畜分辨、MSW和COD的统计数据而确定的禽畜粪便、MSW 和COD校准系数。
人口和GDP的分配系数分别为0.5和0.5。
所述MSW具体为城镇生活垃圾,所述COD具体为城市污泥在内的废弃物。
所述禽畜包括猪、牛、羊和家禽4类,所述公式1中d等于4。
本发明的有益效果为:提供一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,基于中国城市统计年鉴、中国环境统计年鉴、中国统计年鉴等高分辨率社会经济大数据,通过结合RS-GIS方法、统计方法等方法,对废弃物资源潜力进行了合理评估,优化了废弃物空间分配方法,提高了废弃物资源潜力的空间分辨率的精准性,可以为规划城镇生活垃圾处理厂的选址和规模提供科学支撑,优化了废弃物高分辨率资源潜力评估的方法,对促进废弃物的资源化、能源化的可持续循环利用具有促进作用。
附图说明
图1为本发明一较佳实施例的统计方法流程图;
图2为本发明一较佳实施例中基于人口和GDP分配数据的统计方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图以及实施例,对本发明作进一步的详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参考图1和图2,一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其方法为:
a)结合RS-GIS分析和统计分析方法,搭建高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型:所述RS-GIS具体为:遥感-地学信息系统;
b)确定输入的社会经济大数据类型和参数:所述社会经济大数据类型和参数包括:MSW、COD和禽畜粪便,所述MSW数据可以通过中国城市统计年鉴获获取,COD可以通过中国环境统计年鉴获取;所述禽畜粪便可通过计算得到,具体如公式1所示:
A指的是本专利选取的4类禽畜(猪、牛、羊和家禽)粪便总量,因此d等于4, Mj代表第i类禽畜的总数量,单位为只,mj代表每一只第j类禽畜在饲养期间内总共产生的粪便量,每种禽畜的mj数据取自相关参考文献;
c)将模型在arcgis平台上运行;
d)输出1公里分辨率废弃物资源潜力评估结果;
e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。
所述人口和GDP的分配系数分别为0.5和0.5。
所述MSW具体为城镇生活垃圾,所述COD具体为城市污泥在内的废弃物。
此外,在基于人口和GDP分配的大数据情形下,本实施例还提供了第二类用于高分辨率废弃物资源潜力评估,有来自中国科学院资源环境科学与数据中心的2015年中国1公里分辨率人口数据、1公里分辨率GDP数据和1公里分辨率土地利用数据中的城镇和农村居民地数据,已有研究文献表明:影响MSW和COD产生量的因素有人口、GDP、人均可支配收入、城市化率、城市规模、旅游人次和家庭特征等,其中人口和GDP是两个最为显著的影响因子;本方案将MSW和COD 统计数据通过统计降尺度分配到1公里分辨率的网格上,可采用1公里分辨率人口和GDP数据作为分配的依据,人口和GDP的分配系数分别为0.5和0.5,其主要过程可用公式2到公式4表示:
式中i代表城镇用地或农村居民地1公里分辨率的网格,s为禽畜粪便的代号, Ws,l代表第l省的禽畜粪便统计量,Wi,s,l代表统计降尺度后第1省网格i上的禽畜粪便量,其是通过公式1计算得到,x代表第l省的1公里分辨率农村居民地网格的总数量;w为MSW的代号,Ww,n代表第n市的MSW统计量,y代表第n 市的1公里分辨率城镇用地网格的总数量,Wi,w,n代表统计降尺度n市任意网格 i上的MSW量;m是COD代号,Wm,l代表第1省的COD统计量,z代表第1省1 公里分辨率城镇用地网格的总数量,Wi,m,l分别代表统计降尺度后第1省任意网格i上的COD量;Di和GDPi分别代表网格i上的人口数量和GDP值;Ai、Bi和Ci分别是根据各省市禽畜分辨、MSW和COD的统计数据而确定的禽畜粪便、MSW和COD校准系数。
通过统计分析方法计算得到的禽畜粪便、MSW和COD的数据,经土地利用数据和社会经济数据的统计降尺度,最终得到1公里分辨率上废弃物资源潜力;可以用公式5表示,其中Wi代表统计降尺度后网格i上的废弃物。
Wi=Wi,s,l+Wi,w,n+Wi,m,l 公式5
上述实施例用于对本发明作进一步的说明,但并不将本发明局限于这些具体实施方式。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应理解为在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其特征在于:其方法为:
a)结合RS-GIS分析和统计分析方法,搭建高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型:所述RS-GIS具体为遥感-地学信息系统;
b)确定输入的社会经济大数据类型和参数:所述社会经济大数据类型和参数包括:MSW、COD和禽畜粪便;所述禽畜粪便可通过计算得到,具体如公式1所示:
A指的是选取的d类禽畜粪便总量,因此d等于禽畜类别数量,Mj代表第i类禽畜的总数量,单位为只,mj代表每一只第j类禽畜在饲养期间内总共产生的粪便量;
c)将模型在arcgis平台上运行;
d)输出1公里分辨率废弃物资源潜力评估结果;
e)根据输入结果,进一步校准模型,提高模型输出结果的准确度。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其特征在于:所述高分辨率废弃物资源潜力评估优化模型具体可以通过如下公式2、公式3和公式4获得:
式中i代表城镇用地或农村居民地1公里分辨率的网格,s为禽畜粪便的代号,Ws,l代表第l省的禽畜粪便统计量,Wi,s,l代表统计降尺度后第l省网格i上的禽畜粪便量,其是通过公式1计算得到,x代表第l省的1公里分辨率农村居民地网格的总数量;w为MSW的代号,Ww,n代表第n市的MSW统计量,y代表第n市的1公里分辨率城镇用地网格的总数量,Wi,w,n代表统计降尺度n市任意网格i上的MSW量;m是COD代号,Wm,l代表第l省的COD统计量,z代表第l省1公里分辨率城镇用地网格的总数量,Wi,m,l分别代表统计降尺度后第l省任意网格i上的COD量;Di和GDPi分别代表网格i上的人口数量和GDP值;Ai、Bi和Ci分别是根据各省市禽畜分辨、MSW和COD的统计数据而确定的禽畜粪便、MSW和COD校准系数。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其特征在于:人口和GDP的分配系数分别为0.5和0.5。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其特征在于:所述MSW具体为城镇生活垃圾,所述COD具体为城市污泥在内的废弃物。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的废弃物高分辨率统计方法,其特征在于:所述禽畜包括猪、牛、羊和家禽4类,所述公式1中d等于4。
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