基于文獻(xiàn)計(jì)量分析的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管研究進(jìn)展

詹梨蘋， 趙銳*， 楊天學(xué)， 俞陽(yáng)

1.西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院2.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院固體廢物分質(zhì)利用與污染控制研究室

城市固體廢物源頭廣、種類多、產(chǎn)量大，給其監(jiān)管帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的固體廢物監(jiān)管模式主要基于地面調(diào)查和被動(dòng)的數(shù)據(jù)上報(bào)，受限于作業(yè)效率低、成本高、時(shí)效性弱、數(shù)據(jù)粒度不足等問(wèn)題，難以全面覆蓋生命周期各環(huán)節(jié)，導(dǎo)致非法棄置現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生[1-2]。

大數(shù)據(jù)為固體廢物監(jiān)管提供了新途徑，因其具有“5V”特點(diǎn)(volume、velocity、variety、value、veracity)，大大提升了監(jiān)管數(shù)據(jù)的可獲取性，推動(dòng)廢物管理向主動(dòng)和智能化轉(zhuǎn)變[3-5]。在此背景下，有必要對(duì)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管的研究文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)性回顧，以追溯該領(lǐng)域的研究發(fā)展態(tài)勢(shì)，梳理出國(guó)際研究熱點(diǎn)，以期為“十四五”期間開(kāi)展固體廢物信息化智慧管理提供科學(xué)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

利用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，以Web of Science(WoS)核心合集為數(shù)據(jù)源，對(duì)2010—2020年大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)固體廢物監(jiān)管的相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理。檢索條件設(shè)置如下：TS=〔(“big data”O(jiān)R “data mining” OR “massive data”)AND(“waste management” OR “waste treatment” OR “waste disposal” OR “waste prevention”)〕；Web of Science Index=(SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, ESCI); Document Types=(All document types)；Language=(English)；Timespan=(2010-2020)。

經(jīng)上述相關(guān)詞條檢索后，初步獲得99條記錄。因檢索結(jié)果中往往會(huì)存在一些與研究主題并不相關(guān)的記錄，還需人為進(jìn)一步篩選。通過(guò)對(duì)99篇文章的標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞及全文進(jìn)行閱讀，剔除與本研究主題無(wú)關(guān)的論文，最后保留83條記錄作為文獻(xiàn)計(jì)量分析的樣本數(shù)據(jù)。同時(shí)，借助Citespace 5.7.R1 軟件對(duì)目標(biāo)文獻(xiàn)進(jìn)行定量和定性分析，繪制知識(shí)圖譜，以跟蹤研究熱點(diǎn)的演化路徑。時(shí)間分區(qū)選擇2010—2020年，術(shù)語(yǔ)來(lái)源包括文章標(biāo)題(Title)、摘要(Abstract)、作者關(guān)鍵詞(Author keywords)及擴(kuò)展關(guān)鍵詞(Keywords plus)。節(jié)點(diǎn)類型針對(duì)不同分析進(jìn)行選取，其中包括國(guó)家(Country)、關(guān)鍵詞(Keyword)及機(jī)構(gòu)(Institution)等，其余參數(shù)為系統(tǒng)默認(rèn)值。

2 文獻(xiàn)計(jì)量結(jié)果分析

2.1 發(fā)文量變化

圖1為2010—2020年有關(guān)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管的研究論文發(fā)文量變化。由圖1可見(jiàn)，發(fā)文量整體呈上升趨勢(shì)，但發(fā)文總量相對(duì)較少，說(shuō)明該研究領(lǐng)域具有新興和前瞻性特點(diǎn)。2010—2013年，發(fā)文量維持在1篇；2014—2020年，發(fā)文量呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)；2020年發(fā)文量較2010年增長(zhǎng)了20倍，表明該領(lǐng)域已逐漸成為環(huán)境研究關(guān)注的熱點(diǎn)。上述變化趨勢(shì)也與大數(shù)據(jù)的發(fā)展基本吻合，2008年大數(shù)據(jù)概念首次提出，在2013年開(kāi)始面向多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域滲透，如制造業(yè)、供應(yīng)鏈管理等，已成為與勞動(dòng)力和資本同步發(fā)展的新型生產(chǎn)要素[6-7]。

圖1 2010—2020年發(fā)文量Fig.1 Annual article published from 2010 to 2020

2.2 發(fā)文國(guó)家

通過(guò)對(duì)發(fā)文國(guó)家分析，可揭示國(guó)家間的合作關(guān)系，也可為評(píng)價(jià)發(fā)文國(guó)家的學(xué)術(shù)影響力提供新視角[7]。發(fā)文國(guó)家合作網(wǎng)絡(luò)見(jiàn)圖2，節(jié)點(diǎn)越大表明對(duì)應(yīng)國(guó)家發(fā)文量越多，節(jié)點(diǎn)之間的連線代表國(guó)家之間的合作程度，連線越密集表明合作越緊密。從圖2可以看出，中國(guó)的節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)大于其他國(guó)家，其次是美國(guó)、澳大利亞、英國(guó)、新加坡，反映出中國(guó)在該領(lǐng)域的研究較為活躍。這可能與十八大以來(lái)，我國(guó)著力優(yōu)化依法治理體系，深入推進(jìn)固體廢物減量化、資源化和無(wú)害化，部署開(kāi)展生活垃圾分類，“無(wú)廢城市”建設(shè)試點(diǎn)等重點(diǎn)工作密切相關(guān)。

圖2 發(fā)文國(guó)家之間合作網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Cooperation network of countries publishing articles

2.3 發(fā)文機(jī)構(gòu)

2010—2020年共有121家機(jī)構(gòu)涉足大數(shù)據(jù)技術(shù)在固體廢物管理的應(yīng)用研究。以發(fā)文量大于2篇作為篩選條件，得到發(fā)文機(jī)構(gòu)排序如表1所示。由表1 可見(jiàn)，中國(guó)的高校在榜中占據(jù)8席，說(shuō)明中國(guó)在該研究領(lǐng)域具有較強(qiáng)的前瞻性。其中香港大學(xué)在該領(lǐng)域發(fā)表論文最多，共計(jì)10篇，主要關(guān)注大數(shù)據(jù)在建筑廢物管理中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，同時(shí)基于大數(shù)據(jù)開(kāi)展了建筑廢物管理績(jī)效評(píng)估、城市建筑廢物非法傾倒行為識(shí)別的相關(guān)研究[8-11]；香港理工大學(xué)則主要關(guān)注城市生活垃圾監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取技術(shù)，如提出利用無(wú)線射頻和移動(dòng)APP識(shí)別并記錄公眾垃圾傾倒行為，以制定更高效的垃圾分類機(jī)制[12-13]。內(nèi)地高校以北京理工大學(xué)為代表，重點(diǎn)討論了大數(shù)據(jù)背景下廢物循環(huán)再生的不確定性，旨在增強(qiáng)城市廢物管理的可持續(xù)性[14-15]；深圳大學(xué)著重探討了射頻識(shí)別、圖像分析和數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)在建筑廢物減量化、資源化中的應(yīng)用潛力，并指出了技術(shù)既有的局限性和未來(lái)研究方向[16-17]。

表1 發(fā)文量大于2篇的機(jī)構(gòu)排序Table 1 Ranking of institutions with more than 2 articles

國(guó)外高校和研究機(jī)構(gòu)發(fā)文量基本保持在2篇左右，關(guān)注側(cè)重點(diǎn)也有較大差異。例如芬蘭阿爾托大學(xué)開(kāi)展了基于數(shù)據(jù)挖掘的廢物管理大數(shù)據(jù)研究，旨在從時(shí)間和空間上分析廢物產(chǎn)生的時(shí)空異質(zhì)性[18-19]；新加坡制造技術(shù)研究所側(cè)重于大數(shù)據(jù)在工業(yè)園區(qū)共生體系中的匹配應(yīng)用，通過(guò)不同企業(yè)產(chǎn)廢信息形成的數(shù)據(jù)集合，自動(dòng)匹配形成園區(qū)內(nèi)的固體廢物交換網(wǎng)絡(luò)，以提高資源循環(huán)利用效率，減小末端處置壓力[20-21]；希臘亞里士多德大學(xué)基于訪談文本等非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)了廢物處置健康風(fēng)險(xiǎn)，借助于四螺旋模型構(gòu)建了廢物管理與能源生產(chǎn)間的閉環(huán)供應(yīng)鏈，以實(shí)現(xiàn)廢物能源化利用[22-23]。

2.4 出版物類別和出版物分布

2010—2020年，涉及大數(shù)據(jù)在固體廢物監(jiān)管的相關(guān)研究論文主要以期刊論文(Article)、會(huì)議論文(Proceedings)和綜述論文(Review)3種載體呈現(xiàn)，各自占比如圖3所示。其中Article占比最大，達(dá)46.99%，其次為Proceedings，占38.55%。原因在于學(xué)者往往通過(guò)會(huì)議展示和討論團(tuán)隊(duì)研究的初步成果，以Proceedings形式發(fā)表其核心研究?jī)?nèi)容增強(qiáng)自身研究的預(yù)見(jiàn)性[24]。特別是大數(shù)據(jù)與傳感器、人工智能等新興信息技術(shù)的發(fā)展密切相關(guān)，信息技術(shù)的更新和迭代頻率較快，為體現(xiàn)研究的創(chuàng)新性、時(shí)效性和普及性，學(xué)者更傾向于選擇會(huì)議論文發(fā)表[25]。

圖3 已發(fā)表論文類別Fig.3 Categories of published articles

對(duì)83篇樣本文獻(xiàn)按照發(fā)文出版物進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)固體廢物管理相關(guān)研究被發(fā)表在57種刊物上。表2為發(fā)文量排名前5的出版物，共刊載28篇論文，占樣本總量的33.73%，其中Sustainability發(fā)文量最多。這可能是因?yàn)樵撈诳堑湫偷拈_(kāi)源期刊，相對(duì)審稿周期較短，發(fā)文量較大。在此基礎(chǔ)上，利用論文總被引頻次和平均被引次數(shù)作為評(píng)測(cè)指標(biāo)，對(duì)期刊在該領(lǐng)域的影響程度進(jìn)行量化，發(fā)現(xiàn)JournalofCleanerProduction具有最高總被引頻次和平均被引次數(shù)，表明其在該領(lǐng)域具有較強(qiáng)影響力，其次是ResourcesConservationandRecycling和WasteManagement。

表2 發(fā)文量排名前5出版物排序Table 2 Top 5 publications with the most published articles

2.5 研究熱點(diǎn)及演進(jìn)過(guò)程

關(guān)鍵詞作為文獻(xiàn)的核心和精髓，是對(duì)研究?jī)?nèi)容的高度凝練。通過(guò)對(duì)其出現(xiàn)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)及頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可以追溯該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及演進(jìn)過(guò)程[26-27]。以詞頻大于3作為篩選條件，借助Citespace軟件生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，即將同一年份首次出現(xiàn)的關(guān)鍵詞在相同的時(shí)區(qū)里集合，以展示研究領(lǐng)域在時(shí)間維度上的發(fā)展動(dòng)向，結(jié)果如圖4所示。結(jié)合關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)(圖4)和發(fā)文量變化趨勢(shì)(圖1)，將2010—2020年有關(guān)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管研究劃分為發(fā)端期、培育期及成長(zhǎng)期3個(gè)階段。研究領(lǐng)域整體呈現(xiàn)從寬泛到具體，從粗放到深入的特點(diǎn)。

圖4 2010—2020年高頻關(guān)鍵詞的時(shí)區(qū)分布Fig.4 Timezone view of high-frequency key words from 2010-2020

第一階段：2010—2013年是發(fā)端期，該時(shí)期的研究成果相對(duì)較少，研究關(guān)鍵詞主要包括waste management、data mining、internet of things、sensors and sensing system等。該階段從概念性的角度初步探討了大數(shù)據(jù)對(duì)固體廢物監(jiān)管的影響，重點(diǎn)揭示了無(wú)線射頻識(shí)別、傳感器、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)自動(dòng)采集技術(shù)在拓展監(jiān)管數(shù)據(jù)源的作用。如Adebayo等[28]強(qiáng)調(diào)了構(gòu)建廢物綜合管理系統(tǒng)應(yīng)遵循的數(shù)據(jù)挖掘倫理和規(guī)范。Revetria等[29]基于無(wú)線通信技術(shù)采集數(shù)據(jù)融合地理信息系統(tǒng)，建立了城市廢物收運(yùn)系統(tǒng)的概念模型。與之類似，Mukherjee等[30]提出了基于物聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)獲取及智能分析的廢物管理優(yōu)化概念模型。Lu等[31]探討了GPS、條形碼、以及射頻識(shí)別等技術(shù)在定量追蹤固體廢物流動(dòng)軌跡中的價(jià)值。

第二階段：2014—2017年是培育期，該時(shí)期出現(xiàn)大量關(guān)鍵詞，如big data analytics、smart city、collection、geographical information system、construction and demolition waste management、system、cloud computing、life cycle assessment等。該階段開(kāi)始從概念設(shè)計(jì)向場(chǎng)景應(yīng)用轉(zhuǎn)換，應(yīng)用地理信息系統(tǒng)、云計(jì)算等信息和通信技術(shù)感測(cè)，整合各項(xiàng)監(jiān)測(cè)信息，提升廢物節(jié)點(diǎn)管控效率。如Tehrani等[32]設(shè)計(jì)了一種基于高光譜成像儀和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的塑料垃圾識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)自動(dòng)獲取并機(jī)器學(xué)習(xí)記憶不同塑料垃圾的光譜特征，以判別廢塑料回收中的組分。Shahrokni等[33-34]結(jié)合垃圾收集點(diǎn)位、收運(yùn)路線以及收運(yùn)時(shí)間的大數(shù)據(jù)分析，開(kāi)展了垃圾收運(yùn)效率的優(yōu)化研究。Chen等[35-37]構(gòu)建了集成大數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和分析的智能化平臺(tái)，并在城市固體廢物收運(yùn)、資源化利用和處置等場(chǎng)景開(kāi)展應(yīng)用，旨在提升城市固體廢物監(jiān)管效率。Feng等[38]利用智能測(cè)控裝置獲取了廢物能源化的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并結(jié)合云平臺(tái)和大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)固體廢物處置過(guò)程的能源負(fù)荷和能源產(chǎn)生情況進(jìn)行分析，指出各類處置方式(如焚燒發(fā)電、填埋氣發(fā)電)的鏈接可實(shí)現(xiàn)能源互通。

第三階段：2018—2020年是成長(zhǎng)期，這一時(shí)期出現(xiàn)的關(guān)鍵詞包括circular economy、supply chain、barrier、industry 4.0、blockchain、optimization等。在工業(yè)4.0大背景下，區(qū)塊鏈技術(shù)推動(dòng)供應(yīng)鏈上企業(yè)形成智能化網(wǎng)絡(luò)，促使研究從節(jié)點(diǎn)管控向廢物全生命周期管理拓展，借助大數(shù)據(jù)分析推動(dòng)廢物資源效率提升，以實(shí)現(xiàn)廢物監(jiān)管的可持續(xù)[39-40]。如Garrido-Hidalgo等[41-42]提出了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品生命周期評(píng)估方法，即利用物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)收集、傳輸和記錄物質(zhì)和能量的消費(fèi)數(shù)據(jù)，借助管理和監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)核算產(chǎn)品全生命周期的環(huán)境影響，分析廢物循環(huán)再生利用潛在的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境價(jià)值。Kabirifar等[43-44]構(gòu)建了固體廢物逆向供應(yīng)鏈框架，提出利用大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助廢物減量化、無(wú)害化和循環(huán)利用決策，以提升供應(yīng)鏈的可持續(xù)性。

2.6 前沿主題分析

從提取的關(guān)鍵詞來(lái)看，大數(shù)據(jù)在廢物監(jiān)管的研究主要是從數(shù)據(jù)工程和數(shù)據(jù)科學(xué)2個(gè)維度出發(fā)[16]，覆蓋固體廢物生命周期中各環(huán)節(jié)的監(jiān)管，包括從產(chǎn)生、收運(yùn)、循環(huán)利用至末端處置皆有應(yīng)用。前者主要關(guān)注如何拓展廢物管理所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，如各類傳感器應(yīng)用于地面物聯(lián)網(wǎng)的布設(shè)，以記錄廢物的流向與流量信息[45-48]；后者則主要關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘與分析，旨在對(duì)海量的大數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，為廢物管理提供決策支持[49-51]。

大數(shù)據(jù)在廢物產(chǎn)生環(huán)節(jié)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在廢物產(chǎn)量的特征分析、影響因素識(shí)別以及產(chǎn)量預(yù)測(cè)等方面。Korhonen等[18,52-53]提出了基于地面?zhèn)鞲衅鞯膹U物大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)，指出通過(guò)在垃圾容器內(nèi)布置無(wú)線射頻、物聯(lián)網(wǎng)等，可實(shí)現(xiàn)生活垃圾產(chǎn)量的實(shí)時(shí)和精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)；同期可通過(guò)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析，掌握生活垃圾類別及產(chǎn)量的變化趨勢(shì)。Nakajima[54]基于數(shù)據(jù)挖掘建立了日本佳能相機(jī)產(chǎn)品的成本會(huì)計(jì)臺(tái)賬，分析了廢物產(chǎn)生的主要環(huán)節(jié)。Bilal等[55]提出了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建筑廢物產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，旨在根據(jù)不同建筑的設(shè)計(jì)屬性，包括材料規(guī)格、施工策略等信息挖掘，實(shí)現(xiàn)廢物產(chǎn)量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。Wu等[56]開(kāi)發(fā)并優(yōu)化了適用于我國(guó)城市生活垃圾產(chǎn)量預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)引起城市生活垃圾產(chǎn)量時(shí)空異質(zhì)性的影響因素進(jìn)行了分析，提出了具有區(qū)域差異性的固體廢物管理策略。此外，還有大量學(xué)者利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析，如基于管理大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)統(tǒng)計(jì)回歸模型構(gòu)建，揭示了建筑垃圾產(chǎn)生的影響因素，為制定干預(yù)措施，減少建筑廢物產(chǎn)生提供了科學(xué)依據(jù)[57-59]。

在收運(yùn)管理的應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)主要用于收運(yùn)路徑的規(guī)劃和優(yōu)化，便于選擇最優(yōu)的收運(yùn)方案，以節(jié)省收運(yùn)時(shí)間和成本。既有研究通過(guò)設(shè)計(jì)基于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)，監(jiān)測(cè)各中轉(zhuǎn)站的垃圾產(chǎn)生量，利用機(jī)器學(xué)習(xí)等智能算法挖掘、分析廢物的產(chǎn)生信息，如組分、產(chǎn)量等，以優(yōu)化廢物的收集時(shí)間及收運(yùn)路線。如Mehmood等[60-62]利用物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備傳輸垃圾桶的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)城市垃圾日清理量和清理頻率進(jìn)行了優(yōu)化及預(yù)測(cè)，設(shè)計(jì)了基于監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)的生活垃圾收運(yùn)管理機(jī)制。Navghane等[63-65]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法，建立了生活垃圾產(chǎn)生空間信息與清運(yùn)需求量的動(dòng)態(tài)匹配關(guān)系，規(guī)劃了垃圾清運(yùn)車輛和清運(yùn)操作工人的作業(yè)方案。

基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的廢物循環(huán)再生研究主要還停留在概念設(shè)計(jì)階段，關(guān)注于數(shù)據(jù)管理如何驅(qū)動(dòng)資源環(huán)境效率提升[66-67]。Jiao等[14,49]構(gòu)建了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，在供應(yīng)鏈中融入廢物循環(huán)再生環(huán)節(jié)，設(shè)計(jì)出閉環(huán)供應(yīng)鏈，探索提升供應(yīng)鏈資源環(huán)境效率的運(yùn)行機(jī)制。工業(yè)園區(qū)是進(jìn)行循環(huán)化改造的重點(diǎn)對(duì)象，評(píng)估其內(nèi)部物質(zhì)、能源流動(dòng)狀態(tài)，對(duì)提升園區(qū)經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[68]。Song等[21,69]開(kāi)展了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)潛在工業(yè)共生體系構(gòu)建的可行性研究，指出通過(guò)大數(shù)據(jù)分析可發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)潛在的共生物流和能流關(guān)系，可進(jìn)一步提升資源循環(huán)再利用效率。Joshi等[70-71]進(jìn)一步利用管理大數(shù)據(jù)，從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境3個(gè)方面評(píng)估了目標(biāo)區(qū)域內(nèi)實(shí)施廢物交換的可行性。

在廢物處置環(huán)節(jié)，研究主要關(guān)注大數(shù)據(jù)輔助固體廢物處置選址、非法傾倒行為識(shí)別、處置設(shè)施環(huán)境影響監(jiān)測(cè)等。填埋是廢物處置的一種常見(jiàn)方式，其選址往往與區(qū)域地理環(huán)境、經(jīng)濟(jì)及社會(huì)等因素密切相關(guān)[72-74]。Ramasami等[75]基于空間相鄰關(guān)系挖掘，提出了一種基于建筑、水體和路網(wǎng)等地理點(diǎn)位參數(shù)模型的垃圾填埋場(chǎng)選址方法。由于傳統(tǒng)的監(jiān)管手段主要以地面監(jiān)測(cè)為主，易存在管控缺位的問(wèn)題[76]。為應(yīng)對(duì)該挑戰(zhàn)，Begur等[77-78]將傳感器、移動(dòng)通信、圖像識(shí)別等智能化信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，識(shí)別廢物在處理和處置環(huán)節(jié)中潛在的非法傾倒行為。此外，相關(guān)研究還關(guān)注廢物處置環(huán)節(jié)的環(huán)境影響評(píng)估。如Lu等[79]提出利用傳感器、采集器等設(shè)備動(dòng)態(tài)感知垃圾焚燒過(guò)程中的環(huán)境影響，并結(jié)合時(shí)間序列分析和主成分分析等統(tǒng)計(jì)方法從監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)中分析污染物排放的波動(dòng)變化情況，以便及時(shí)采取管控措施減小潛在的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

3 討論

從既有文獻(xiàn)回溯來(lái)看，盡管大數(shù)據(jù)在固體廢物監(jiān)管的研究進(jìn)展迅速，但仍在發(fā)展中，面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，廢物監(jiān)管數(shù)據(jù)獲取渠道單一，既有研究所采用的方法僅限于物聯(lián)網(wǎng)等地面監(jiān)測(cè)手段，鮮有考慮衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量等新興監(jiān)測(cè)技術(shù)[80-81]。其次，廢物管理實(shí)踐中所用的數(shù)據(jù)源往往只考慮了監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)或管理大數(shù)據(jù)，尚未考慮諸如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等社會(huì)眾源大數(shù)據(jù)[18,38]。再者，隨著信息和通信技術(shù)的快速發(fā)展，終端設(shè)備具有獲取大數(shù)據(jù)的潛能，引起多源異構(gòu)數(shù)據(jù)急速增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合更加困難[82-84]。面對(duì)海量的廢物監(jiān)管數(shù)據(jù)，既有研究還缺乏有效的數(shù)據(jù)處理方法解決數(shù)據(jù)的融合問(wèn)題[55,65]。此外，基于大數(shù)據(jù)的固體廢物管理雖覆蓋全生命周期，但多限于節(jié)點(diǎn)管控，尚未形成聯(lián)通全生命周期的成套技術(shù)，難免會(huì)留下一定的管控盲區(qū)[85-86]。

針對(duì)上述問(wèn)題，筆者建議后續(xù)研究應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注：1)持續(xù)拓展固體廢物監(jiān)管數(shù)據(jù)源，包括整合高分遙感、無(wú)人機(jī)攝影測(cè)量、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)手段，為固體廢物監(jiān)管提供“空天地一體化”的新型管控方式，以提高監(jiān)管效率；2)基于數(shù)據(jù)集體量大、復(fù)雜度高、結(jié)構(gòu)差異大和不完整性等特點(diǎn)，建議通過(guò)監(jiān)測(cè)、管理和眾源大數(shù)據(jù)的智能化融合分析，充分挖掘人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)潛力，在海量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取更多可靠信息，為固體廢物管理相關(guān)利益主體提供有效的決策依據(jù)；3)針對(duì)固體廢物循環(huán)代謝路徑上節(jié)點(diǎn)信息彼此孤立的問(wèn)題，建議通過(guò)關(guān)聯(lián)各節(jié)點(diǎn)的多源大數(shù)據(jù)，構(gòu)建固體廢物全生命周期循環(huán)代謝路徑圖譜，有效支撐城市固體廢物精準(zhǔn)管控。

4 結(jié)論

(1) 2010—2020年，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管研究領(lǐng)域共發(fā)表論文83篇，自2014年發(fā)文量呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)，2020年發(fā)文量較2010年增長(zhǎng)了20倍。

(2) 中國(guó)發(fā)文量最多，在該領(lǐng)域研究較為活躍，其次是美國(guó)、澳大利亞、英國(guó)、新加坡；在發(fā)文量大于2篇的16個(gè)機(jī)構(gòu)中，中國(guó)機(jī)構(gòu)占據(jù)8席，其中香港理工大學(xué)發(fā)文量占比最大。

(3) 所選樣本文獻(xiàn)主要以期刊論文、會(huì)議論文和綜述論文3種載體呈現(xiàn)，占比分別為46.99%、38.55%、14.46%；共涉及57種刊物，其中JournalofCleanerProduction、ResourcesConservationandRecycling和WasteManagement為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管研究領(lǐng)域影響力較大的期刊。

(4) 從時(shí)間尺度上，大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)城市固體廢物監(jiān)管領(lǐng)域研究熱點(diǎn)被劃分為3個(gè)階段，從概念設(shè)計(jì)到節(jié)點(diǎn)管控場(chǎng)景應(yīng)用，再到固體廢物全生命周期的可持續(xù)管理。

(5)在后續(xù)城市固體廢物管理實(shí)踐中，大數(shù)據(jù)技術(shù)還有較大發(fā)展空間，拓展監(jiān)管數(shù)據(jù)源、深度融合不同維度數(shù)據(jù)、發(fā)展智能數(shù)據(jù)分析方法是大數(shù)據(jù)服務(wù)于固體廢物生命周期精準(zhǔn)管控的研究重點(diǎn)，也將為無(wú)廢城市建設(shè)提供科學(xué)決策支持。