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    基于POI 數(shù)據(jù)與鄰避效應(yīng)的惠州市塑料垃圾處理場(chǎng)布局優(yōu)化研究

    2022-02-07 13:42:50黃雨欣陳炯羽謝詠康
    惠州學(xué)院學(xué)報(bào) 2022年6期
    關(guān)鍵詞:惠州市垃圾處理垃圾

    白 旸,黃雨欣,陳炯羽,謝詠康

    (惠州學(xué)院 地理與旅游學(xué)院,廣東 惠州 516007)

    南中國(guó)海沿海城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),塑料制品的需求量大,塑料垃圾的排放量不斷增加[1],約79%的塑料垃圾未得到有效回收[2]。因廢物管理不當(dāng)而流入海洋的垃圾數(shù)量巨大,對(duì)海洋環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)造成嚴(yán)重的破壞[2]。改善廢物管理基礎(chǔ)設(shè)施是減少垃圾流入海洋的重要環(huán)節(jié)[3]?!笆奈濉睍r(shí)期,我國(guó)全面規(guī)范塑料垃圾的回收和清運(yùn)各流程節(jié)點(diǎn)工作[4],因此,研究垃圾處理場(chǎng)的布局,對(duì)減少塑料垃圾環(huán)境泄漏量具有重要意義。

    隨著中國(guó)垃圾焚燒行業(yè)的迅速發(fā)展,LU等[5]提出利益相關(guān)者更加關(guān)注垃圾處理場(chǎng)對(duì)環(huán)境和社會(huì)的影響。XU 等[6]分析居民對(duì)廢物焚燒處理場(chǎng)產(chǎn)生的健康和環(huán)境的負(fù)面影響的反應(yīng),通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)部分群體更愿意花錢(qián)來(lái)避免周?chē)ㄔO(shè)垃圾焚燒發(fā)電廠。學(xué)者們進(jìn)一步探討垃圾處理項(xiàng)目對(duì)居民態(tài)度影響的關(guān)鍵因素。CONG 等[7]采用模糊決策試驗(yàn)與評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室(DEMATEL)方法,最終得出的原因有“公眾參與度不足”“居住地附近”“非標(biāo)準(zhǔn)政府決策過(guò)程”“信息披露低”“破壞周?chē)h(huán)境”和“補(bǔ)償方案不完善”6 個(gè)關(guān)鍵因素。FRANGOPOULOS 等[8]基于Pella 地區(qū)的兩處垃圾填埋場(chǎng)的選址,研究了垃圾處理場(chǎng)與廢棄物管理之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)垃圾處理場(chǎng)的態(tài)度和反應(yīng)與垃圾處理場(chǎng)的臨近程度有關(guān)。呂添貴[9]基于利益相關(guān)者視角,分析了政府、民眾和企業(yè)等利益主體,指出垃圾處理場(chǎng)選址沖突與民眾公平認(rèn)知與風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知、政府信息決策與傳播機(jī)制及企業(yè)追求利益最大化與缺乏社會(huì)責(zé)任感密切相關(guān)。學(xué)者們從不同的角度探究了選址沖突的解決辦法。張向和與彭緒亞[10]從垃圾處理的產(chǎn)業(yè)化與市場(chǎng)化視角出發(fā),利用Hotelling 線性城市模型和Bertrand博弈理論,分析了2處垃圾處理場(chǎng)的選址與定價(jià)決策,發(fā)現(xiàn)完善垃圾處理場(chǎng)選址決策程序、規(guī)范垃圾處理技術(shù)、提高居民對(duì)垃圾處理場(chǎng)的信任度等措施能夠回避或減輕鄰避效應(yīng)。許波榮[11]分析了錫東生活垃圾焚燒發(fā)電廠選址的成功經(jīng)驗(yàn),從超前規(guī)劃、公開(kāi)信息、制度設(shè)計(jì)、規(guī)范補(bǔ)償、一核多元等方面總結(jié)破解固廢處置設(shè)施鄰避效應(yīng)的對(duì)策。

    鄰避效應(yīng)引起的沖突是由于建設(shè)的垃圾處理場(chǎng)會(huì)對(duì)周邊居民在生活環(huán)境等方面帶來(lái)負(fù)面影響,但垃圾處理場(chǎng)又是能使大多數(shù)人獲益的基礎(chǔ)設(shè)施,同樣具有這種影響的設(shè)施被稱為“鄰避設(shè)施”。鄰避設(shè)施這一概念是在1977 年由O'HARE[12]首次提出。MORELL[13]認(rèn)為政府在環(huán)保方面的部分工作存在失職,再加上建設(shè)雙方的公平性、地方形象的影響等問(wèn)題是居民反對(duì)鄰避設(shè)施建設(shè)的主要原因。隨著城市智能化發(fā)展進(jìn)入新的階段,GIS 技術(shù)在許多有關(guān)城市垃圾處理的應(yīng)用上提供了更多便利。徐善寶[14]使用灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)城市生活垃圾產(chǎn)量,通過(guò)對(duì)生活垃圾綜合處理場(chǎng)的多個(gè)選址因素進(jìn)行緩沖距離分析、疊加、賦值,得到不同等級(jí)的選址條件。趙丁儀[15]對(duì)影響建筑垃圾處理廠選址的主要因素運(yùn)用層次分析法確定權(quán)重,用GIS圖層疊加分析和多目標(biāo)灰色局勢(shì)決策模型精選出合理適宜的地址。朱夢(mèng)煉[16]總結(jié)了16 個(gè)影響垃圾處理場(chǎng)選址的因素,利用層次分析法和熵權(quán)法結(jié)合計(jì)算其權(quán)重,使用GIS疊加分析,得到建筑垃圾填埋場(chǎng)選址場(chǎng)地3個(gè)層次的評(píng)估等級(jí)。近年來(lái),POI數(shù)據(jù)在分析城市空間布局和各產(chǎn)業(yè)布局合理性方面,發(fā)揮著無(wú)可替代的優(yōu)勢(shì)[17]。國(guó)內(nèi)POI數(shù)據(jù)對(duì)垃圾處理場(chǎng)的應(yīng)用較少。惠州是具有代表性的沿海城市,其基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)完善,但要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)人地協(xié)調(diào)發(fā)展仍需解決諸如鄰避設(shè)施選址這類(lèi)問(wèn)題。

    該研究以惠州市為研究區(qū),通過(guò)調(diào)查惠州市各個(gè)垃圾處理場(chǎng)的運(yùn)行狀況以及周邊居民對(duì)垃圾處理場(chǎng)的態(tài)度,收集市民對(duì)垃圾處理場(chǎng)選址的看法,探究惠州市現(xiàn)行的生活垃圾處理措施中存在的問(wèn)題,尤其是塑料垃圾處理問(wèn)題。據(jù)此,優(yōu)化南中國(guó)海沿岸城市的垃圾處理場(chǎng)空間布局,在減弱鄰避效應(yīng)的同時(shí),達(dá)到提高塑料垃圾回收率、減輕海洋垃圾污染的目的,對(duì)惠州市乃至南中國(guó)海沿岸的城市塑料垃圾處理問(wèn)題的改善都具有重要意義。

    1 研究區(qū)概況與研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    惠州市地處中國(guó)粵港澳大灣區(qū)城市群中,東接粵東潮汕、河源地區(qū),西接廣州、深圳、東莞等珠三角重要城市,南臨南中國(guó)海,海岸線長(zhǎng)達(dá)281.4 km,沿??h區(qū)人口密度為445 人/km2[19],是粵港澳大灣區(qū)城市群重要的組成部分以及重要交通樞紐(圖1)。隨著城市近年來(lái)的快速發(fā)展,生活垃圾處理問(wèn)題引發(fā)的人地矛盾、居民生活與城市管理的矛盾日益突顯,現(xiàn)惠州市生活垃圾處理已基本實(shí)現(xiàn)100%焚燒處理,但仍舊面臨著垃圾資源化利用能力薄弱、垃圾無(wú)害化處理程度低、垃圾分類(lèi)成效不顯著等問(wèn)題[20]。

    惠州市近21年的16 方位風(fēng)向玫瑰圖顯示(圖2),惠州市夏季是以南東南(SSE)、東南(SE)為主導(dǎo)風(fēng)向;冬季是以北東北(NNE)、東北(NE)為主導(dǎo)風(fēng)向。其中:東南風(fēng)(SE)出現(xiàn)的頻率最高為1 642次,占總頻率22.37%;其次是北東北風(fēng)(NNE)出現(xiàn)頻率為1 535 次,占總頻率20.92%。

    圖1 研究區(qū)區(qū)位圖

    圖2 惠州市近21年風(fēng)向頻率圖

    1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    POI 數(shù)據(jù)來(lái)源于高德地圖開(kāi)放平臺(tái),通過(guò)Python編程調(diào)用高德地圖API 獲取,數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間截止為2022年5月,有效數(shù)據(jù)151 864個(gè),共包括17類(lèi)場(chǎng)所:餐飲、購(gòu)物、生活服務(wù)、體育休閑、商務(wù)住宅區(qū)、交通樞紐、風(fēng)景名勝區(qū)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、政府機(jī)構(gòu)、科教文化場(chǎng)所、公司企業(yè)、農(nóng)林牧漁基地、公共設(shè)施、住宿、醫(yī)療保健、湖泊和水庫(kù)。河流矢量數(shù)據(jù)、2021年各級(jí)公路數(shù)據(jù)從OMS平臺(tái)獲取。垃圾處理場(chǎng)位置數(shù)據(jù)從惠州市生態(tài)環(huán)境局獲取,垃圾中轉(zhuǎn)站位置數(shù)據(jù)以惠州市城鄉(xiāng)管理和綜合執(zhí)法局政務(wù)平臺(tái)獲取的數(shù)據(jù)為主,用高德地圖數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充,以提高垃圾中轉(zhuǎn)站數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,最終確定140個(gè)垃圾中轉(zhuǎn)站點(diǎn)。

    1.3 研究方法

    使用的研究方法包括:?jiǎn)柧碚{(diào)查法、熵權(quán)法、核密度分析、位置-分配模型等。首先,通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查獲得核心利益相關(guān)者對(duì)各類(lèi)鄰避因子的接受度,使用熵權(quán)法對(duì)其分析,計(jì)算得到各類(lèi)鄰避因子的權(quán)重;其次,用核密度分析來(lái)度量各類(lèi)型POI的密度分布;最后,通過(guò)加權(quán)疊加運(yùn)算識(shí)別出研究區(qū)的垃圾處理場(chǎng)布局影響因子空間分布。在垃圾處理場(chǎng)的空間優(yōu)化中,首先建立研究區(qū)的公路路網(wǎng)模型,之后使用“位置—分配”模型和網(wǎng)絡(luò)分析對(duì)現(xiàn)有垃圾處理場(chǎng)的空間分布進(jìn)行度量,繼而針對(duì)鄰避影響較大的區(qū)域進(jìn)行垃圾處理場(chǎng)模擬選址和空間優(yōu)化。

    1.3.1 文獻(xiàn)分析法

    對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于鄰避效應(yīng)的研究情況進(jìn)行充分閱讀分析,廣泛吸取前人的經(jīng)驗(yàn)。系統(tǒng)收集垃圾處理場(chǎng)選址原則與標(biāo)準(zhǔn)、生活垃圾清運(yùn)處理規(guī)劃,仔細(xì)閱讀當(dāng)?shù)卦诶占?、運(yùn)輸及處理等方面的政策和文件,了解在實(shí)施過(guò)程中的各種具體規(guī)定,找到研究所需的相關(guān)數(shù)據(jù)。

    1.3.2 問(wèn)卷調(diào)查法

    對(duì)核心利益相關(guān)者,即垃圾處理場(chǎng)附近居住的居民進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,了解核心利益相關(guān)者對(duì)垃圾處理場(chǎng)的選址的態(tài)度和建議,以及垃圾處理場(chǎng)給其帶來(lái)的有利和不利影響,探究居民對(duì)垃圾處理的認(rèn)知度與接受度,做好定量分析準(zhǔn)備。

    依據(jù)《城市環(huán)境衛(wèi)生設(shè)施規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)》[21]、《生活垃圾填埋場(chǎng)污染控制標(biāo)準(zhǔn)》[22]等相關(guān)政策文件對(duì)垃圾處理場(chǎng)的選址的要求,以垃圾處理場(chǎng)的鄰避性為主,在問(wèn)卷設(shè)計(jì)中選取了7 種評(píng)價(jià)因素,并根據(jù)其自身屬性特點(diǎn)和影響特征,分為3類(lèi)影響因子,以及它們分別對(duì)應(yīng)的POI 類(lèi)型,見(jiàn)表1。影響人們?nèi)粘I畹囊蛩?,稱為人流因子,由于垃圾處理場(chǎng)屬于鄰避設(shè)施,應(yīng)盡可能遠(yuǎn)離人流密集的場(chǎng)所;對(duì)人們生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生影響的因素稱為社會(huì)因子,所包含的地區(qū)是對(duì)周?chē)沫h(huán)境要求較高,并具有相應(yīng)的紅線警戒值,垃圾處理場(chǎng)的選址應(yīng)該避開(kāi)這些地區(qū);與自然環(huán)境關(guān)系密切的因素稱為自然因子,由于居民生活用水和地下水的使用相關(guān)聯(lián),水體的流動(dòng)性使污染物更易擴(kuò)散,因此,垃圾處理場(chǎng)需要盡可能遠(yuǎn)離湖泊和水庫(kù)等區(qū)域。

    表1 鄰避因子的分類(lèi)

    1.3.3 熵權(quán)法

    熵權(quán)法作為一種客觀的賦權(quán)方法,能夠避免人為的主觀因素的影響,使得到的結(jié)果更加符合客觀實(shí)際。根據(jù)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分散程度,利用信息熵計(jì)算出各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)值,再根據(jù)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)熵權(quán)值進(jìn)行一定的修改,從而得到較為客觀的熵權(quán)值。利用EXCEL軟件,用熵權(quán)法公式對(duì)問(wèn)卷調(diào)查所得數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析,從而計(jì)算出各鄰避因子的權(quán)重,以此來(lái)確定不同鄰避因子的重要程度。

    1.3.4 核密度分析

    核密度分析法是密度分析的常用方法,是根據(jù)地理學(xué)的第一定律所衍生出來(lái)的,表示與目標(biāo)物體越近的事物其相關(guān)性強(qiáng),與目標(biāo)物體越近的位置獲取到的密度擴(kuò)張值也就越大[16]。核密度分析法是衡量POI數(shù)據(jù)聚集程度最直觀的一種方法[17],在此對(duì)各類(lèi)鄰避因子的POI 數(shù)據(jù)進(jìn)行核密度分析研究,獲取各類(lèi)鄰避因子的分布情況。其計(jì)算公式:

    1.3.5 位置-分配模型

    ArcGIS中的網(wǎng)絡(luò)分析可以依據(jù)特定的優(yōu)化模型進(jìn)行位置分析,網(wǎng)絡(luò)分析中經(jīng)典的位置-分配模型有最大化覆蓋范圍等7種模型,研究采用最小化阻抗模型,提出一種垃圾處理場(chǎng)空間布局的方法,對(duì)惠州市垃圾處理場(chǎng)在空間布局上進(jìn)行優(yōu)化。

    2 研究結(jié)果

    2.1 問(wèn)卷結(jié)果與分析

    為了解惠州市當(dāng)前垃圾處理場(chǎng)鄰避效應(yīng)的真實(shí)情況,基于核心利益相關(guān)者理論對(duì)居住在垃圾處理場(chǎng)附近3 km 范圍內(nèi)的居民開(kāi)展問(wèn)卷調(diào)查。前往調(diào)查惠州市垃圾處理場(chǎng)共5處,收回有效問(wèn)卷126份。分析問(wèn)卷結(jié)果可知:

    (1)82%的居民認(rèn)為垃圾處理場(chǎng)散發(fā)出的異味對(duì)他們生活影響最大,另外,滋生蛇鼠蚊蟲(chóng)以及在垃圾處理過(guò)程中所產(chǎn)生噪音的影響均超過(guò)了50%,認(rèn)為沒(méi)有不良影響的居民僅占9%。

    (2)數(shù)據(jù)顯示,有47%的居民認(rèn)為垃圾處理場(chǎng)距離他們的居住地在5 km范圍內(nèi)可接受,32%的居民認(rèn)為在3~5 km范圍內(nèi)可接受,21%的居民希望距離在5 km以上,也有居民表示垃圾處理場(chǎng)離自己越遠(yuǎn)越好,說(shuō)明垃圾處理場(chǎng)對(duì)其產(chǎn)生的鄰避效應(yīng)顯著。

    (3)問(wèn)卷調(diào)查通過(guò)利益相關(guān)者打分的方式,設(shè)置分值區(qū)間為1~10 分,分值越高,表示居民對(duì)該類(lèi)不良影響的厭惡程度越高。由圖3 可知,60.32%的居民給異味的影響打了10 分,且“異味”的分?jǐn)?shù)在8 分及以上的比例達(dá)到90%,這說(shuō)明垃圾處理場(chǎng)產(chǎn)生的異味對(duì)居民的生活影響極大。其次,對(duì)居民生活影響較大的還有噪音和蛇鼠蚊蟲(chóng),而地表污水、地下污水、污染土壤和粉塵對(duì)居民的生活影響較小。

    圖3 居民對(duì)垃圾處理場(chǎng)產(chǎn)生的不良影響打分

    考慮到每類(lèi)鄰避因子對(duì)人們鄰避心理影響程度有差異,故對(duì)此數(shù)據(jù)使用熵權(quán)法對(duì)每種鄰避因子(表1)的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果增加權(quán)值,經(jīng)過(guò)計(jì)算最終確定人流、社會(huì)、自然等3 類(lèi)鄰避因子的權(quán)值分別為0.639 30、0.151 714、0.208 976。

    (4)通過(guò)五點(diǎn)量表法調(diào)查垃圾處理場(chǎng)重新選址的意愿,結(jié)果發(fā)現(xiàn)能接受現(xiàn)有垃圾處理場(chǎng)位置的居民僅占11%,表示無(wú)所謂中立的態(tài)度的占26%,表示不能接受的達(dá)63%,即有63%的居民希望垃圾處理場(chǎng)重新選址的意愿較強(qiáng),表明現(xiàn)有的垃圾處理場(chǎng)影響了周邊居民的生活。

    2.2 核密度分析識(shí)別鄰避因子影響區(qū)

    以POI數(shù)據(jù)為最小分析單元,以問(wèn)卷分析獲得的3類(lèi)鄰避因子權(quán)重值為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),使用ArcGIS軟件對(duì)各類(lèi)鄰避因子進(jìn)行核密度分析,采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將密度值分為5個(gè)等級(jí)區(qū)間,結(jié)果見(jiàn)圖4。

    由于不同類(lèi)型鄰避因子的密度值域不同,需要進(jìn)一步對(duì)核密度分析結(jié)果進(jìn)行歸一化處理。各類(lèi)鄰避因子的分布密度與鄰避反應(yīng)呈正相關(guān),因此各類(lèi)型均為鄰避效應(yīng)的積極因子。

    為得到惠州市鄰避因子影響區(qū)的空間分布,需對(duì)不同類(lèi)型的鄰避因子用線性歸一化方法處理后加權(quán)疊加,將結(jié)果以自然間斷點(diǎn)法分為5個(gè)等級(jí),如圖5。圖5用于表征鄰避因子影響的分布情況,密度指數(shù)高表示在該地建設(shè)鄰避設(shè)施發(fā)生鄰避效應(yīng)的可能性越高,密度指數(shù)低表示在該地建設(shè)鄰避設(shè)施相對(duì)不易引發(fā)鄰避沖突。據(jù)圖5可發(fā)現(xiàn)鄰避效應(yīng)發(fā)生可能性高的區(qū)域主要集中在東南部的惠城區(qū)、惠陽(yáng)區(qū)城區(qū)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好、人流密集的地區(qū)?,F(xiàn)今惠州市的垃圾處理場(chǎng)都分布在較低密度的地區(qū),從整體上來(lái)說(shuō)垃圾處理場(chǎng)的選址是合理的。但根據(jù)實(shí)地調(diào)查的情況,居住在這些垃圾處理場(chǎng)附近(3 km以內(nèi))的居民的生活都有受到影響,這從微觀角度來(lái)說(shuō)垃圾處理場(chǎng)的選址存在不足,因此,依然需要考慮垃圾處理場(chǎng)如何選址才能讓鄰避效應(yīng)受到最大的削弱。

    圖4 各類(lèi)鄰避因子的核密度分布圖

    圖5 惠州市鄰避因子影響區(qū)的空間分布

    2.3 歐氏距離分析垃圾處理場(chǎng)的鄰避現(xiàn)狀

    參考已有文獻(xiàn)及相關(guān)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[21-22],結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查情況(2),確定各鄰避因子特定的鄰避距離如表2。以0.5 km 為等間距用重分類(lèi)方法從1~5 賦值,距離越小賦值越大,鄰避因子影響程度越大。其中異味、粉塵因素受風(fēng)向影響,為綜合考慮夏季風(fēng)和冬季風(fēng)的影響,以W 為垂直主導(dǎo)風(fēng)向的方向?qū)⒒葜菔邪醋顤|端和最西端的距離值164.431km平均分為5個(gè)區(qū)域,由上風(fēng)向區(qū)域向下風(fēng)向區(qū)域依次遞減賦值。各因子分析所得的圖層見(jiàn)圖6。

    表2 評(píng)價(jià)因素與影響距離

    圖6 各因子影響程度分析

    將距離分析所得的所有圖層進(jìn)行疊加分析得到初選模型,對(duì)其使用字段計(jì)算器計(jì)算將疊加所得的綜合得分賦權(quán)重得到最終得分(圖7),將惠州市根據(jù)得分高低劃分為5個(gè)等級(jí):非常適宜、適宜、比較適宜、比較不適宜、不適宜,分?jǐn)?shù)越高的地方鄰避因子影響越強(qiáng),越不適合建設(shè)垃圾處理場(chǎng)。結(jié)合實(shí)地調(diào)查情況可以驗(yàn)證:惠州市垃圾處理場(chǎng)的鄰避效應(yīng)最小,附近居民極少且鄰避反應(yīng)最弱;龍門(mén)、博羅、惠東3 地的居民鄰避反應(yīng)也相對(duì)較弱,居民的意見(jiàn)集中于異味、水源等影響因子,對(duì)人們的生活質(zhì)量有一定影響,但仍處于可接受范圍;盡管惠陽(yáng)環(huán)境園位于第4級(jí)比較不適宜區(qū)域,但其實(shí)際鄰避效應(yīng)并不強(qiáng)烈。因惠陽(yáng)環(huán)境園所處位置的人流因子、社會(huì)因子相比于其他的垃圾處理場(chǎng)密度更高,故分析所得鄰避因子影響范圍更廣,且該地附近主要分布工業(yè)園區(qū),社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)頻繁,人類(lèi)活動(dòng)已對(duì)生活環(huán)境產(chǎn)生一定污染,在此前提下,居民對(duì)惠陽(yáng)環(huán)境園所產(chǎn)生的不良影響的覺(jué)察度減弱。

    2.4 位置分配模型優(yōu)化垃圾處理場(chǎng)空間布局

    圖7 垃圾處理場(chǎng)選址適宜程度分級(jí)圖

    根據(jù)垃圾處理場(chǎng)選址適宜程度分級(jí)圖,從中選擇鄰避影響較小的第1~3級(jí)適宜區(qū)域作為優(yōu)化垃圾處理場(chǎng)候選區(qū)域的初選模型。另外,參考與產(chǎn)生鄰避效應(yīng)主體直接相關(guān)的社會(huì)、人流兩類(lèi)POI數(shù)據(jù)核密度,選址與其盡可能遠(yuǎn)離;同時(shí)綜合考慮到山地地形有一定的消減鄰避作用,可以作為選址條件之一,因此,在確保交通可達(dá)的前提下,選擇合適的具有山地地形的區(qū)域,作為二級(jí)模型的條件。通過(guò)模型條件的篩選,在惠州市下轄的5個(gè)縣級(jí)行政區(qū)劃中,各自選擇3~5個(gè)垃圾處理場(chǎng)候選設(shè)施項(xiàng)。建立位置-分配模型,解讀優(yōu)化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)途徑是最小化各垃圾中轉(zhuǎn)站運(yùn)輸垃圾到垃圾處理場(chǎng)所需的總體行駛時(shí)間,因此,使用“最小化阻抗”模型。在確定垃圾處理場(chǎng)需優(yōu)化的前提下,即不考慮現(xiàn)有垃圾處理場(chǎng)的情況下,線性變換結(jié)果顯示的最佳優(yōu)化設(shè)施點(diǎn)如圖8。

    圖8 垃圾處理場(chǎng)選址優(yōu)化結(jié)果

    3 討論與結(jié)論

    基于惠州市全域的POI數(shù)據(jù),將其分為3類(lèi)鄰避因子,并通過(guò)熵權(quán)法對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算權(quán)重,進(jìn)一步核密度分析識(shí)別出垃圾處理場(chǎng)鄰避因子影響區(qū),之后結(jié)合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定和實(shí)際調(diào)查情況,使用歐氏距離分析方法具體分析垃圾處理場(chǎng)在鄰避因子影響下的現(xiàn)狀,利用道路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),結(jié)合垃圾中轉(zhuǎn)站位置,使用“位置—分配”模型和網(wǎng)絡(luò)分析方法,考慮垃圾鏈周期管理中的運(yùn)輸轉(zhuǎn)運(yùn)效率,對(duì)垃圾處理場(chǎng)的選址進(jìn)一步優(yōu)化。得出主要結(jié)論如下:

    (1)通過(guò)對(duì)噪音、蛇鼠蚊蟲(chóng)、異味、粉塵、土壤污染、地表水污染、地下水污染等7 種垃圾處理場(chǎng)鄰避因子的POI核密度分析,識(shí)別出鄰避因子的影響區(qū),分析影響區(qū)的空間分布發(fā)現(xiàn)發(fā)生鄰避效應(yīng)可能性高的區(qū)域主要集中在惠城區(qū)、惠陽(yáng)區(qū)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好、人流密集的地區(qū),而龍門(mén)縣、惠東縣和博羅縣等地區(qū)發(fā)生鄰避效應(yīng)的可能性較低,目前垃圾處理場(chǎng)均位于鄰避因子影響程度小的低密度區(qū)域,從該角度看垃圾處理場(chǎng)的布局適宜性較高。

    (2)在問(wèn)卷調(diào)查中發(fā)現(xiàn),垃圾處理場(chǎng)附近(3 km 以內(nèi))的居民仍然存在鄰避效應(yīng),通過(guò)熵權(quán)法計(jì)算人流、社會(huì)、自然因子對(duì)居民的影響程度,分別占比0.639 30、0.151 714、0.208 976。通過(guò)歐氏距離與加權(quán)分析,發(fā)現(xiàn)多數(shù)垃圾處理場(chǎng)位于比較合適區(qū)域,僅有1 個(gè)位于比較不合適區(qū)域的垃圾處理場(chǎng),但其鄰避效應(yīng)并不明顯。

    (3)進(jìn)一步優(yōu)化垃圾處理場(chǎng)選址以最小化鄰避效應(yīng)為前提,以適宜性分析結(jié)果作為初選模型,綜合考慮垃圾中轉(zhuǎn)站與垃圾處理場(chǎng)之間的轉(zhuǎn)運(yùn)效率,將交通可達(dá)與適宜的地形作為二級(jí)模型篩選條件,建立最小化hool 阻抗模型,最大程度減小了鄰避效應(yīng)發(fā)生的可能性,同時(shí)保持較高的轉(zhuǎn)運(yùn)效率,但優(yōu)化后相比于現(xiàn)有垃圾處理場(chǎng)轉(zhuǎn)運(yùn)成本更高。

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