基于北斗的農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)管理研究
——以信陽市平橋區(qū)為例

王振峰，徐明霞

（陜西國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710300）

根據(jù)《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2019》的數(shù)據(jù)，2019 年我國農(nóng)村人口7.2 億，農(nóng)村城鎮(zhèn)化水平達(dá)到45.6%。伴隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)村生活垃圾呈現(xiàn)出產(chǎn)生量增快、類別繁雜、分布散亂等特點(diǎn)。目前我國主要城市已經(jīng)建立垃圾分類收運(yùn)管理系統(tǒng)，具備完整的垃圾分類收運(yùn)點(diǎn)和路線，但廣大農(nóng)村地區(qū)的垃圾分類收運(yùn)還沒有大面積實(shí)施，這是由于我國農(nóng)村地區(qū)垃圾收運(yùn)點(diǎn)比較分散，地理環(huán)境和交通設(shè)施比較落后，農(nóng)村環(huán)境還存在地域性，不同地區(qū)的農(nóng)村環(huán)境存在較大差異等因素造成的?；诖耍?020 年住建部發(fā)布了《住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部辦公廳關(guān)于組織推薦農(nóng)村生活垃圾分類和資源化利用示范縣的通知》（建辦村函[2020]314 號(hào)），要求加大對(duì)農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)和資源化利用成效，及時(shí)總結(jié)推廣示范縣、村經(jīng)驗(yàn)和做法。通過走訪調(diào)研發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)村地區(qū)沒有完整的生活垃圾分類收運(yùn)平臺(tái)，針對(duì)農(nóng)村垃圾收運(yùn)缺乏合理的規(guī)劃和管理，無法及時(shí)準(zhǔn)確的了解農(nóng)村生活垃圾信息，造成農(nóng)村生活垃圾分類不夠精準(zhǔn)和收運(yùn)不及時(shí)、各負(fù)責(zé)區(qū)域模糊和生活垃圾收集點(diǎn)分布不到位[1]。

針對(duì)這些問題，農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)和管理，不僅要考慮收運(yùn)路線規(guī)劃的距離長短和成本問題，還要考慮各車次工作復(fù)合的公平性、均衡各路線的收運(yùn)量等問題。有限的資源配置條件下，在垃圾收運(yùn)作業(yè)流程中，每一臺(tái)垃圾車皆由垃圾分化處理中心出發(fā)，依據(jù)安排的路線進(jìn)行垃圾收運(yùn)和清理工作[2]。所有垃圾車路線指派可視為一個(gè)具有車輛容量限制及行駛里程限制的問題。以往垃圾收運(yùn)路線規(guī)劃大多是滿足收運(yùn)需求下追求最小總成本為主要目標(biāo)，導(dǎo)致各車次工作人員的工作時(shí)數(shù)及負(fù)擔(dān)收運(yùn)量被忽略。過于重視成本降低，很可能規(guī)劃出工作量非常不平均的路線規(guī)劃[3]。垃圾收運(yùn)管理對(duì)整個(gè)垃圾處理體系影響甚大，一個(gè)成本利率較佳且勞動(dòng)力平均的方案，往往會(huì)比最低成本但勞動(dòng)力不均的方案更易于讓人接受[4]。

因此，本研究以垃圾收運(yùn)量、收運(yùn)點(diǎn)數(shù)，以及收運(yùn)距離等方面，針對(duì)不同現(xiàn)況改變，規(guī)劃出適宜收運(yùn)范圍及路線，并且以勞動(dòng)力平均公平性角度提高目前垃圾收運(yùn)效率。通過基于北斗終端的地理信息系統(tǒng)技術(shù)[5]，結(jié)合信陽市農(nóng)村垃圾收運(yùn)實(shí)際狀況，進(jìn)行研究分析，并對(duì)信陽市的農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了科學(xué)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和管理。

1 原理方法

1.1 基于北斗終端的地理信息系統(tǒng)

基于北斗終端的地理信息系統(tǒng)是近年來廣受重視的區(qū)域性分析及資料管理的工具，隨著電腦科技的進(jìn)步發(fā)展日趨成熟，軟體功能加強(qiáng)、操作簡單化，能輔助于日益復(fù)雜的空間決策問題，更便于解決大量空間資料處理上的困難[6]。地理信息系統(tǒng)因擁有快速的空間資料處理及分析能力，可將各種詳細(xì)的地理資料，整合成有系統(tǒng)的地理資料庫，再通過軟件工具，將各種相關(guān)信息以數(shù)字、文字、圖表或搭配地圖的形式呈現(xiàn)，針對(duì)空間個(gè)體所得到的各種不同信息加以整合[7]。地理信息系統(tǒng)軟體一般皆會(huì)提供網(wǎng)路分析（Network Analysis）的功能，在最短路徑求解（Shortest Path Routings）、區(qū)位選址模式（Location-Al location Model）、路 線 及 調(diào) 度 問 題（Routing and Scheduling Model）方面都可應(yīng)用其協(xié)助決策者完成規(guī)劃工作[8]。

本操作模式與北斗地理信息系統(tǒng)結(jié)合應(yīng)用，趨于實(shí)用性的角度并融入基本資料庫、圖形介面的分析，以地理信息系統(tǒng)的多項(xiàng)特性來協(xié)助操作模式的規(guī)劃，包括：資料的前處理；路網(wǎng)切割及分群；收運(yùn)范圍規(guī)劃及車輛派遣路線規(guī)劃；分析結(jié)果與呈現(xiàn)。地理信息系統(tǒng)具有節(jié)省資料處理手續(xù)及視覺化展現(xiàn)結(jié)果等多項(xiàng)優(yōu)點(diǎn)，便于日后使用者將地理特征與環(huán)境因子并存與資料庫中，借由圖形與屬性資料的連結(jié)，來加強(qiáng)操作模式資料查詢及處理的效率。

1.2 垃圾收運(yùn)車輛路線規(guī)劃

車輛路徑問題包含兩方面考慮：第一為分群問題，假設(shè)將N 個(gè)服務(wù)地址點(diǎn)劃分為M 個(gè)群組范圍，接續(xù)派遣M 臺(tái)車輛，每一群組都有一輛車負(fù)責(zé)進(jìn)行服務(wù)；第二為路徑問題，面對(duì)服務(wù)收運(yùn)點(diǎn)尋求出適當(dāng)路徑，使負(fù)責(zé)車輛將能以最短路徑提供服務(wù)性[9]。鑒于兩者并無先后順序，本研究采用求解車輛路徑問題策略中的先分群再排定路線啟發(fā)式演算法進(jìn)行求解。先分群再排定路線類型問題中，需先將每一服務(wù)地址點(diǎn)分別指定給約定車輛負(fù)責(zé)，對(duì)于每一約定車輛會(huì)產(chǎn)生欲負(fù)責(zé)的地址點(diǎn)范圍集合，再針對(duì)每一范圍集合進(jìn)行最佳路徑求解[10]。

面對(duì)車輛路徑問題時(shí)，先分群再求解可簡化整個(gè)問題的復(fù)雜度。此方法于過去研究中發(fā)現(xiàn)，較難掌握的是分群后無法確保各群組行走時(shí)間皆在限制內(nèi)，也就是最大行走時(shí)間的限制難控制[11]。但本研究探討的是彼此群組范圍規(guī)劃界定進(jìn)而改善車輛總距離的縮短，因此不考慮此時(shí)間因素。本研究于地址點(diǎn)進(jìn)行路線安排的前，先以FCM 判斷出其性質(zhì)相近或位置分布聚集性高的地址點(diǎn)規(guī)劃為同一分群中，并采用每一地址點(diǎn)服務(wù)范圍環(huán)域相互覆蓋最高為分群依據(jù)。

一個(gè)可以精準(zhǔn)的分群化的策略，除了可以改善解題效率更可得到近似最佳解，故在于分群策略方面是為重要關(guān)鍵。本研究首次運(yùn)用沃羅諾伊圖演算法與FCM 判斷彼此收運(yùn)點(diǎn)環(huán)域距離覆蓋下聚集性的高低并且符合三倍標(biāo)準(zhǔn)差條件下規(guī)劃不規(guī)則服務(wù)范圍，將求解整個(gè)空間的路徑問題分解成多個(gè)次問題，通過模式的協(xié)助，找出群組相互的間關(guān)系，就個(gè)別分群透過建構(gòu)路線演算法進(jìn)行演算，使得分群策略上更為完善。

1.3 沃羅諾伊圖空間分割算法

沃羅諾伊圖[12]（Voronoi Diagram）是一個(gè)幾何分析上非常有用的工具，廣泛應(yīng)用在測(cè)繪學(xué)、氣象學(xué)、建筑學(xué)等多個(gè)學(xué)科，沃羅諾伊圖指在一個(gè)連續(xù)空間，由一些幾何性質(zhì)，給定一個(gè)由不相同孤立點(diǎn)（Isolated Points）所形成的有限集合，將幾何空間（Geometric Space）的物件依照彼此遠(yuǎn)近（Proximity）的關(guān)系作區(qū)間分隔，將空間分割為多個(gè)區(qū)域的集合，形成近鄰多邊形。主要依據(jù)最近鄰點(diǎn)法原則（Nearest Neighbor Method），對(duì)于平面或是多維空間中的集散中心點(diǎn)，劃分出此點(diǎn)周圍的近鄰多邊形，使得該多邊形內(nèi)任意點(diǎn)與集散中心點(diǎn)的距離，比其他集散中心點(diǎn)來得近。沃羅諾伊圖空間分割算法常應(yīng)用于圖面區(qū)域問題與解決最近鄰近點(diǎn)的問題，依據(jù)距離對(duì)聚類分析與區(qū)域劃分領(lǐng)域相當(dāng)成功，普遍應(yīng)用于地理信息系統(tǒng)相關(guān)范疇[13]。本研究運(yùn)用沃羅諾伊圖空間分割算法來劃分個(gè)別收運(yùn)點(diǎn)的服務(wù)范圍，目的在于使每個(gè)收運(yùn)點(diǎn)的服務(wù)范圍能完全涵蓋實(shí)證地區(qū)，而彼此又不相互重疊。

1.4 最近鄰點(diǎn)法分析

最近鄰點(diǎn)法屬于求解車輛路徑問題啟發(fā)式演算法其中一種，顧名思義即為找尋距離自己最靠近的鄰居成為下一個(gè)目的地，解法簡單快速但所求得的解亦相當(dāng)接近最佳解，其演算步驟如下。

先任意決定一起始點(diǎn)位置，連接距離與起始點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)，接著選擇距離與前次加入節(jié)點(diǎn)的最近距離的第二節(jié)點(diǎn)，依序重復(fù)連接步驟，直到所有節(jié)點(diǎn)加入，最后將整各路線頭尾相連形成封閉回路[14]。以圖-1a 所示，從收運(yùn)點(diǎn)1 開始，找尋離收運(yùn)點(diǎn)1 最近的收運(yùn)點(diǎn)3，再找尋離收運(yùn)點(diǎn)3 的收運(yùn)點(diǎn)4 依序循環(huán)，直到所有收運(yùn)點(diǎn)都經(jīng)過一次，并將最后收運(yùn)點(diǎn)與第一點(diǎn)相連，即得所求的路徑[15]。以最近鄰點(diǎn)法進(jìn)行運(yùn)算需花費(fèi)成本為40 單位（圖-1b），其排列順序?yàn)?-3-4-5-2-1 完成，而以最小成本路徑成本為37 單位（圖-1c），其排列順序?yàn)?-3-4-2-5-1完成。

圖1 封閉回路示例

本研究從收運(yùn)點(diǎn)聚集性高低出發(fā)規(guī)劃出收運(yùn)范圍后，依據(jù)最近鄰點(diǎn)法操作步驟進(jìn)行最后收運(yùn)路線安排，并對(duì)既有垃圾收運(yùn)點(diǎn)位置圖及農(nóng)村計(jì)劃道路圖檔進(jìn)行規(guī)劃，使其更符合真實(shí)現(xiàn)況，讓整體模式求得更趨于近似最佳解。

2 農(nóng)村生活垃圾收運(yùn)管理模型建立

2.1 研究問題與假設(shè)

研究范圍對(duì)象為基本車輛路徑問題，僅考慮單一車種、單一場(chǎng)站、固定收運(yùn)點(diǎn)、所有收運(yùn)點(diǎn)皆須服務(wù)一次、有承載容量限制、無時(shí)窗限制等問題于勞動(dòng)力平均條件下完成收運(yùn)范圍規(guī)劃，并追求最小路線成本為目標(biāo)。雖然問題易于描述，但求解相當(dāng)困難，屬于NP-Hard 高復(fù)雜組合最佳化問題，且研究囿于資料收集，研究實(shí)際運(yùn)作模式等因素；因此，本過程分析中受到了部份限制假設(shè)，對(duì)于真實(shí)狀況予以了簡化，以使研究能順利操作，其基本假設(shè)如下。

（1）收運(yùn)車輛為單一車種，其承載量為固定且已知；

（2）距離為居民選擇垃圾收運(yùn)點(diǎn)的唯一因素；

（3）僅考慮白天收集路線，道路皆為雙向道；

（4）收運(yùn)點(diǎn)皆提供相同的服務(wù)，且僅能由一指定車輛服務(wù)一次；

（5）垃圾收運(yùn)點(diǎn)服務(wù)范圍50 m，且為平坦地勢(shì)；

（6）以FCM 判斷聚集性最高值選定為起始點(diǎn)完成指定收運(yùn)任務(wù)；

（7）本研究方法僅能以戶籍地址人口數(shù)推估平均垃圾量的探討；

（8）收運(yùn)點(diǎn)有訂定的垃圾產(chǎn)出量，僅針對(duì)家用一般垃圾型態(tài)的探討；

（9）本研究成果無法解釋實(shí)際交通狀況的影響；

（10）皆以三倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍作為判斷依據(jù)；研究成果僅能解釋收運(yùn)量、收運(yùn)點(diǎn)數(shù)及收運(yùn)距離的因素。

2.2 操作模式建立

依據(jù)問題特性與模式的結(jié)構(gòu)，將操作模式分為沃羅諾伊圖空間分割算法、FCM 算法、規(guī)劃范圍及路線建構(gòu)3 大階段進(jìn)行求解，本操作模式分3 階段描述。

2.2.1 沃羅諾伊圖空間分割算法階段 以既有垃圾收運(yùn)點(diǎn)位置信息，參考現(xiàn)有道路及地址點(diǎn)資料，使用沃羅諾伊圖空間分割算法，劃分目前既有垃圾收運(yùn)點(diǎn)彼此的間最近距離的區(qū)域，能完全涵蓋研究地區(qū)彼此又不相互重疊。收集目前清潔隊(duì)既有垃圾車輛數(shù)、收運(yùn)量、收運(yùn)距離及收運(yùn)點(diǎn)位置等信息，以作為操作模式資料庫使用，見圖2。

圖2 收運(yùn)點(diǎn)分布

以案例地區(qū)為基礎(chǔ)范圍，于農(nóng)村規(guī)劃道路路網(wǎng)中結(jié)合收運(yùn)點(diǎn)圖層，運(yùn)用沃羅諾伊圖形分析法將空間中所有收運(yùn)點(diǎn)分割為多個(gè)近鄰多邊形的集合，借以計(jì)算每一區(qū)域地址人口數(shù)轉(zhuǎn)換為垃圾產(chǎn)量，見圖3。

圖3 近鄰多邊形分布

2.2.2 模糊C 均值算法（Fuzzy C-means）階段 建立每一收運(yùn)點(diǎn)環(huán)域范圍距離大小，運(yùn)用FCM 運(yùn)算彼此覆蓋面積判斷其集中趨勢(shì)，選定覆蓋數(shù)值較高區(qū)域的收運(yùn)點(diǎn)，作為其起始點(diǎn)以進(jìn)行路線安排；步驟一：將每一收運(yùn)點(diǎn)皆規(guī)劃同一大小服務(wù)距離范圍進(jìn)行環(huán)域分析。步驟二：以FCM 將收運(yùn)環(huán)域范圍重疊覆蓋率作計(jì)算，排列出聚集性較高的區(qū)域位置，選定此區(qū)收運(yùn)點(diǎn)作為規(guī)劃范圍的起始點(diǎn)。應(yīng)用新拉格朗日乘子法構(gòu)造FCM 算法目標(biāo)函數(shù)，見式（1～2）。

式中，定義模糊目標(biāo)G的模糊隸屬度函數(shù)為式（4），模糊約束C的隸屬度函數(shù)為式（5）。

式中， α為大于1 的正數(shù)，一般取值為1.5；β為較大的正數(shù)，一般取值為10。

研究選取8 個(gè)數(shù)據(jù)樣本，每個(gè)數(shù)據(jù)包含3 個(gè)屬性，即：垃圾收運(yùn)量、收運(yùn)點(diǎn)數(shù)，收運(yùn)距離。通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)模糊目標(biāo)與模糊約束隸屬度函數(shù)曲線相交在m=1.7，見圖4。所以選取最優(yōu)m值為1.7，作為模糊C 均值算法FCM 的最佳加權(quán)指數(shù)。

圖4 模糊目標(biāo)與模糊約束隸屬度函數(shù)曲線

2.2.3 規(guī)劃范圍及路線建構(gòu)階段 依據(jù)上述步驟選定起始點(diǎn)，在彼此重疊或不相交的收運(yùn)范圍內(nèi)，依序加入第一階段沃羅諾伊圖空間分割算法近鄰多邊形區(qū)域，并于標(biāo)準(zhǔn)差限制條件下完成不規(guī)則收運(yùn)范圍，最終于個(gè)別收運(yùn)范圍內(nèi)以啟發(fā)式演算法中最近鄰點(diǎn)法建構(gòu)其車行路線，完成整體路線安排。

步驟一：依據(jù)FCM 選定聚集性最高區(qū)域內(nèi)的收運(yùn)點(diǎn)，并于訂定標(biāo)準(zhǔn)差收運(yùn)量范圍限制條件下，初步規(guī)劃出大小不一環(huán)域范圍。

步驟二：于聚集性數(shù)值排列中，依序選定重疊覆蓋性較高區(qū)域的收運(yùn)點(diǎn)完成此階段步驟一，見圖5。

圖5 初步收運(yùn)環(huán)域

步驟三：規(guī)劃彼此重疊或不相交的初步環(huán)域范圍內(nèi)，編輯此范圍大小，將第一階段沃羅諾伊圖空間分割出近鄰多邊形集合逐一加入，并判斷是否符合于標(biāo)準(zhǔn)差收運(yùn)量限制條件，符合限制條件即可規(guī)劃不規(guī)則收運(yùn)范圍，若未到達(dá)限制條件必須重新修改編輯此范圍，見圖6。

圖6 調(diào)整收運(yùn)范圍

步驟四：不規(guī)則收運(yùn)范圍若在實(shí)證地點(diǎn)邊界上，則需與鄰近接接觸面進(jìn)行抵換，重新規(guī)劃收運(yùn)范圍。

步驟五：不規(guī)則收運(yùn)范圍是否于標(biāo)準(zhǔn)差收運(yùn)點(diǎn)數(shù)限制條件下，若符合限制條件，服務(wù)范圍內(nèi)的收運(yùn)點(diǎn)以最近鄰點(diǎn)法進(jìn)行路線建構(gòu)串聯(lián)。若不符合，則需回到此階段的步驟三。

步驟六：不規(guī)則收運(yùn)范圍是否于標(biāo)準(zhǔn)差收運(yùn)距離限制條件下，若符合限制條件，將計(jì)算不規(guī)則服務(wù)范圍內(nèi)的收運(yùn)路線距離，完成車次路線指派任務(wù)。若不符合，則需回到此階段的步驟三。

步驟七：最終于不規(guī)則服務(wù)范圍內(nèi)，計(jì)算出單一車次收運(yùn)量、收運(yùn)點(diǎn)數(shù)以及收運(yùn)距離，并且完成實(shí)證地區(qū)內(nèi)全部收運(yùn)點(diǎn)數(shù)。

3 案例分析

3.1 案例狀況

隨著經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展，農(nóng)民的生活和材料的消耗越來越多，生活垃圾的數(shù)量也在迅速增加。如何根據(jù)當(dāng)?shù)厍闆r有效處理生活垃圾非常重要。信陽市農(nóng)村人口超過300 萬，根據(jù)0.38 kg/人的平均產(chǎn)量，農(nóng)村地區(qū)的平均每日廢物處理量估計(jì)超過800 t。由于農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)處理能力與生活垃圾數(shù)量的嚴(yán)重不符，因此該問題變得越來越突出。由于農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)規(guī)劃和管理具有極強(qiáng)的地域性，并且與當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)和生活方式密切相關(guān)。

3.2 結(jié)合北斗終端的圖形分析結(jié)果

本研究運(yùn)用北斗地理信息系統(tǒng)Mapinfo professional 軟件以及其資料庫進(jìn)行操作。經(jīng)由上文建立的操作模式，將啟發(fā)式解法分為沃羅諾伊圖空間分割算法、FCM 算法、規(guī)劃范圍及路線建構(gòu)等3 大階段，并依據(jù)信陽市平橋區(qū)問題特性與地區(qū)結(jié)構(gòu)鍵入基本數(shù)據(jù)資料，平橋區(qū)沃羅諾伊圖形分析結(jié)果，見圖7。

圖7 平橋區(qū)沃羅諾伊圖形分析

選定的起始點(diǎn)于2.5 至7.7 t 收運(yùn)量限制條件下，初步規(guī)劃22 個(gè)服務(wù)范圍，在彼此重疊或不相交的環(huán)域范圍內(nèi)，依據(jù)第一階段沃羅諾伊圖形分析法近鄰多邊形區(qū)域內(nèi)，于收運(yùn)量、收運(yùn)點(diǎn)數(shù)及收運(yùn)距離限制條件下開始規(guī)劃不規(guī)則面體，此范圍若在平橋區(qū)邊界上，需與鄰近接接觸面進(jìn)行抵換，重新規(guī)劃收運(yùn)范圍。最終規(guī)劃出14 個(gè)收運(yùn)范圍并以啟發(fā)式演算法中最近鄰點(diǎn)法分別建構(gòu)其車行收運(yùn)路線，進(jìn)而完成平橋區(qū)整體收運(yùn)管理規(guī)劃。

3.3 垃圾收運(yùn)管理模型效果

運(yùn)用本模式進(jìn)行操作，要有各收運(yùn)點(diǎn)的位置與人口地址點(diǎn)分布信息圖外，還必須依據(jù)既有數(shù)據(jù)資料來決定適當(dāng)?shù)氖者\(yùn)量、收運(yùn)點(diǎn)數(shù)以及收運(yùn)距離3 倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍，作為評(píng)斷的依據(jù)，見表1。

表1 垃圾收運(yùn)管理效果比較

表1 可知，本操作模式研擬后結(jié)果與平橋區(qū)現(xiàn)有規(guī)劃的比較，發(fā)現(xiàn)于3 倍標(biāo)準(zhǔn)差限制條件下，運(yùn)用此模式能顯著改善垃圾車輛總數(shù)，只需分配7 臺(tái)即可，低于現(xiàn)有的10 臺(tái)，總收運(yùn)趟數(shù)則由原先21 趟車次減少為14 趟車次，總收運(yùn)距離由原先582 km 減少到163 km，里程節(jié)省率達(dá)72%。從整體而言，在標(biāo)準(zhǔn)差限制條件下本操作模式所規(guī)劃出平橋區(qū)垃圾車收運(yùn)方案為一輛車分派2 個(gè)收運(yùn)區(qū)域，14 個(gè)負(fù)責(zé)收運(yùn)區(qū)域，僅需7 臺(tái)車輛進(jìn)行收運(yùn)即可完成1d 工作，并將1 267 個(gè)收運(yùn)點(diǎn)數(shù)平均分配各車次，借以達(dá)到勞動(dòng)力平均的目標(biāo)，并提升了整體收運(yùn)效率。

3.4 垃圾收運(yùn)點(diǎn)與車次管理效果

將目前平橋區(qū)個(gè)別車次收運(yùn)點(diǎn)數(shù)與新規(guī)劃個(gè)別車次收運(yùn)點(diǎn)數(shù)作比較，見表2。

表2 垃圾收運(yùn)點(diǎn)管理效果比較表

既有收運(yùn)路線是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則進(jìn)行規(guī)劃，導(dǎo)致各車次收運(yùn)點(diǎn)數(shù)分配低至30 點(diǎn)，高達(dá)95 點(diǎn)，較不平均，容易造成勞動(dòng)力不均現(xiàn)象，進(jìn)而影響到整體收運(yùn)效率。本操作模式是以垃圾產(chǎn)出量及收運(yùn)點(diǎn)聚集程度為前提，避免某一路線因分派到人口密度高垃圾產(chǎn)量大的地區(qū)，造成工作量負(fù)荷過大，因此將依據(jù)收運(yùn)量及收運(yùn)點(diǎn)數(shù)兩者互相考量，完成收運(yùn)范圍規(guī)劃以及路線規(guī)劃。

信陽市平橋區(qū)最終規(guī)劃出14 個(gè)收運(yùn)區(qū)域，平均各車次收運(yùn)量為6.9 t 收運(yùn)點(diǎn)為85 個(gè)，收運(yùn)距離11.4 km 外以本操作模式規(guī)劃其收運(yùn)距離皆無法達(dá)到3 倍標(biāo)準(zhǔn)差最低值，即可完成收運(yùn)范圍內(nèi)的負(fù)責(zé)收運(yùn)點(diǎn)以收運(yùn)點(diǎn)聚集性的角度以及地址點(diǎn)分布狀態(tài)進(jìn)行操作可規(guī)劃出較為完整的收運(yùn)范圍，避免零碎收運(yùn)區(qū)域產(chǎn)生，減少了收運(yùn)行駛距離，達(dá)到降低整體收運(yùn)成本的目標(biāo)。

4 結(jié)論

我國現(xiàn)階段的垃圾分類主要針對(duì)的是城市地區(qū)，但是廣大農(nóng)村地區(qū)還僅僅停留在垃圾分類的宣傳階段，農(nóng)村垃圾收集、運(yùn)輸、處理都比較落后，農(nóng)村生活垃圾的研究大多數(shù)都是制度和垃圾回收處理方面，針對(duì)農(nóng)村生活垃圾分類收集、轉(zhuǎn)運(yùn)方面的研究較少。而且垃圾收運(yùn)的經(jīng)費(fèi)在整個(gè)垃圾處理費(fèi)用上所占比重很大，而影響收運(yùn)效率的最主要因素來自于收運(yùn)路線指派。

（1）本研究本將在推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興背景下，經(jīng)由了解垃圾收運(yùn)管理特性著手探討，選擇沃羅諾伊圖空間分割算法以及FCM，創(chuàng)新建立一套可實(shí)際規(guī)劃出垃圾車輛收運(yùn)管理模式。為了驗(yàn)證新建立模式的績效，利用隨機(jī)產(chǎn)生垃圾收運(yùn)點(diǎn)的范例，以北斗地理信息系統(tǒng)終端資料信息庫結(jié)果，通過Mapinfo professional 軟件進(jìn)行求解以及績效評(píng)估比較。接續(xù)經(jīng)由實(shí)證資料的收集與分析，發(fā)展出合乎實(shí)際、合理且有效的垃圾收運(yùn)管理模式。

（2）本研究的實(shí)證研究以信陽市平橋區(qū)為例，以收運(yùn)點(diǎn)提供服務(wù)范圍的聚集性高低為原則，規(guī)劃各車次適宜負(fù)責(zé)區(qū)域，避免產(chǎn)生零星收運(yùn)范圍，所得結(jié)果僅以7 臺(tái)車輛、14 車次以及160 km 完成一天收運(yùn)任務(wù)。

（3）本研究成果可提供政府對(duì)于未來收運(yùn)點(diǎn)規(guī)劃與新增，將可提升整體收運(yùn)效率，并建立相應(yīng)的操作管理模式，是今后垃圾收運(yùn)范圍規(guī)劃及路線指派上的重要方法，能掌握更多的動(dòng)態(tài)信息，隨時(shí)配合實(shí)況進(jìn)行模式的彈性調(diào)整，協(xié)助農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)規(guī)劃出適宜的范圍及路線規(guī)劃，使垃圾收運(yùn)管理達(dá)到信息化與系統(tǒng)化目標(biāo)。輔助政府決策部門進(jìn)行農(nóng)村生活垃圾分類收運(yùn)高效管理，使政府決策基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)化、決策過程快捷化、決策結(jié)果科學(xué)化。