通过机器学习为城市废物管理提供可持续的解决方案

《Environmental Challenges》：Unveiling sustainable solutions for municipal waste management through machine learning

本研究采用J48决策树算法，分析东南亚9国460个城市垃圾管理情况，评估其对可持续发展目标11（安全处置垃圾）的实现程度。结果表明，预算支持（每吨>5美元）、车辆和操作员数量是关键因素，泰国70%的垃圾管理不安全。研究提出可解释的机器学习模型，为政策制定提供数据驱动依据。

　　本研究探讨了城市固体废物管理（MSWM）在快速城市化地区的挑战，并利用机器学习（ML）技术，对九个亚洲国家的460个城市进行了全面分析。其目标是通过构建一个可解释、透明的模型，为实现可持续发展目标11（SDG11）中的“安全处理的固体废物”提供科学依据和政策建议。研究发现，尽管一些城市在收集和处理废物方面表现良好，但整体来看，安全处理的废物比例仍较低，尤其在泰国，高达70%的固体废物被认定为非安全处理，这表明当前的废物管理系统在基础设施、资金支持和操作能力方面存在明显不足。

在城市快速扩张的背景下，固体废物的产生量和复杂性持续上升，给环境和公共健康带来了巨大压力。特别是在低收入和中等收入国家，由于基础设施发展滞后，废物管理面临更多挑战。例如，非法倾倒、地下水污染、温室气体排放和不受控制的垃圾填埋场等问题日益严重。因此，建立高效、可持续的废物管理系统变得尤为重要。SDG11明确指出，城市需要实现废物的妥善管理，以提升城市可持续性、改善公共卫生和提高资源利用效率。

传统废物管理方法往往集中在收集、运输和处理等环节，但忽视了废物流在空间、时间和成分上的复杂性。近年来，机器学习技术因其处理大量复杂数据的能力，逐渐被应用于废物管理领域。它能够揭示隐藏的模式、预测废物趋势，并支持基于数据的决策制定。然而，大多数现有研究集中在废物管理的单一环节，未能全面考虑可持续性目标或与SDG框架的整合。此外，现有研究较少探索机器学习在废物管理全链条中的应用，也未将机器学习的洞察力与SDG11的绩效指标明确关联。

本研究的创新之处在于，采用机器学习技术对废物管理的全链条进行分析，包括收集、运输、处理和处置等环节。同时，研究还强调了废物管理系统的可持续性，通过识别关键的运营和财务指标，为政策制定者提供了可行的策略。研究选取了泰国及其他亚洲国家的460个城市作为样本，涵盖了不同规模和城市化水平的地区。这些城市包括大型城市、中型城市和小型城市，确保了研究结果的广泛适用性。通过结合问卷调查、实地观察和半结构化访谈，研究收集了多源数据，包括政府和相关服务提供商的记录，以及来自国家报告和国际数据库的信息。

研究结果表明，当前废物管理系统在安全处理方面存在严重不足。在泰国的调查中，仅30%的固体废物被安全处理，而70%则通过非安全方式处理，如非法倾倒。此外，危险废物的安全处理比例仅为1%，这突显了危险废物管理基础设施的严重缺失。从收集覆盖率来看，部分城市如新加坡和吉隆坡已达到或超过SDG11的70%阈值，显示出较强的废物收集能力。然而，其他城市如万象和金边的收集覆盖率仅为48%和50%，反映出废物服务在东南亚地区存在显著差异。

安全处理的实现不仅依赖于收集能力，还需要强大的下游处理能力。例如，尽管曼谷的收集率高达80%，但仅有30%的废物被安全处理，说明上游收集的提升并不能弥补下游处理能力的不足。回收率同样存在较大差异，新加坡的回收率高达60%，而曼谷和雅加达仅为15%。这些数据表明，废物管理系统的整体表现受到多种因素的影响，包括资金支持、运营能力、基础设施建设和政策执行力度。

为了更准确地评估废物管理系统的安全性和有效性，本研究采用J48决策树算法进行分类。该算法特别适用于处理异构数据，因为它可以处理分类和数值变量，并且具有较高的可解释性。与黑箱模型如神经网络相比，J48算法能够提供清晰的决策规则，便于政策制定者理解和应用。研究结果显示，预算支持每吨超过5美元是安全处理的关键财务指标之一。然而，模型的准确性仍有提升空间，尤其是在未见数据上的表现。这提示未来研究可以考虑引入更多变量，如公众意识、执法机制和非正式部门的参与度，以增强模型的解释力和可靠性。

研究还强调了废物管理系统的多维性。在实现SDG11目标的过程中，需要综合考虑环境、社会和经济因素。例如，收集覆盖率的提高不仅依赖于基础设施的完善，还需要有效的政策执行和公众参与。此外，非正式部门在废物回收中的作用不可忽视，将其纳入正式管理体系可以提高资源回收率并减少环境污染。在泰国，非正式回收活动占了大部分的回收工作，这表明有必要加强与非正式部门的合作，以提升废物管理的整体效率。

本研究的局限性主要体现在数据的完整性和时间跨度上。虽然通过多源数据收集方法提高了数据的可信度，但仍有15%的数据存在缺失或估算值，这可能影响模型的准确性。此外，研究数据是横截面数据，无法反映废物管理系统随时间的变化情况。因此，未来的研究可以考虑使用更全面的数据集，并结合时间序列数据来评估废物管理措施的长期效果。

总体而言，本研究通过机器学习模型揭示了实现安全废物管理的关键因素，并为政策制定者提供了具体的建议。研究建议，应设立明确的资金支持标准，并加强基础设施建设和运营能力。同时，需要通过公众教育和社区参与提高废物管理的效率，确保所有环节的协调发展。此外，政策制定者应考虑引入基于绩效的融资机制，以支持废物管理系统的改进。

在东南亚地区，废物管理系统的复杂性和多样性要求采用更加灵活和可扩展的解决方案。本研究提出的框架不仅适用于泰国，还可以推广到其他低收入和中等收入国家，为它们提供数据驱动的决策支持。通过整合机器学习技术和环境系统分析方法，研究为废物管理系统的优化提供了新的视角，有助于推动城市可持续发展和公共卫生改善。

最后，研究强调了废物管理系统的整体性和协调性。实现SDG11目标需要跨部门合作，包括政府、私营部门和社区的共同努力。通过加强监管、推动公私合作和提升公众意识，可以有效改善废物管理系统的性能，确保废物的妥善处理和资源的高效利用。本研究的成果不仅为学术界提供了新的研究方向，也为政策制定者和城市管理者提供了实用的工具和策略，助力实现更加可持续和安全的废物管理体系。