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随着全球城市化加速，固体垃圾管理成为难题，尤其是在越南等发展中国家。研究人员运用地理信息系统（GIS） - 多标准决策分析（MCDA）与模糊层次分析法（Fuzzy AHP），对富安省垃圾填埋场选址进行研究。结果明确了不同潜力区域，对优化选址意义重大。
在当今世界，城市化进程如汹涌浪潮般席卷全球，随之而来的固体垃圾管理问题日益严峻。据统计，2020 年全球约产生 22.4 亿吨固体垃圾，人均每天达 0.79 千克，预计到 2050 年，这一数字将飙升至 38.8 亿吨，增长约 73%。在众多发展中国家，由于基础设施建设滞后、资金匮乏以及社会环保意识淡薄等因素，垃圾管理更是陷入困境。这些国家的农村人口大量涌入城市，使得家庭垃圾数量剧增，给本就脆弱的垃圾处理基础设施带来了沉重压力。未经妥善处理的垃圾肆意堆积，不仅严重污染了自然环境，还对人类健康构成了巨大威胁。比如，垃圾中的有害物质渗入土壤和水源，导致地下水污染，引发各种疾病；垃圾滋生的害虫四处传播病菌，影响人们的生活质量。
在这样的背景下，垃圾填埋作为一种常见的垃圾处理方式，虽因其成本效益高在许多国家广泛应用，但如果选址不当，将会对环境造成更大的危害。越南富安省便是一个典型的例子。富安省经济发展迅速，然而其垃圾填埋基础设施却十分有限，且运营标准低下。全省虽有八个官方活跃垃圾填埋场，但仅有三个达到卫生标准。随着现有填埋场逐渐接近使用寿命终点，寻找新的合适填埋场迫在眉睫。
为了解决这一难题，来自多个机构的研究人员（Diem - My Thi Nguyen、Dorian Tosi Robinson 等）开展了一项极具意义的研究。他们运用地理信息系统（GIS） - 多标准决策分析（MCDA）与模糊层次分析法（Fuzzy AHP）相结合的方法，对富安省的垃圾填埋场选址进行了深入研究。该研究成果发表在《Ecological Informatics》上，为解决垃圾填埋场选址问题提供了新的思路和方法。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，利用多光谱卫星图像（Landsat - 8 OLI 和 Landsat - 9 OLI - 2 卫星图像）和辅助数据进行土地利用土地覆盖（LULC）分类，获取了研究区域的基础地理信息。其次，通过地理对象基于卫星图像分析（GEOBIA）技术，避免了传统像素基于方法的重叠误差，更准确地分类 LULC。最后，运用 Fuzzy AHP 方法确定影响垃圾填埋场选址因素的权重和排名，从而评估每个区域的填埋潜力。
下面来看看具体的研究结果：
- 分析分类结果和因素权重：通过对富安省 LULC 分类，研究人员得到了较高的分类精度，整体精度达到 87.68%，kappa 系数为 0.85。运用 Fuzzy AHP 方法计算得出，在四个主要因素中，环境因素权重最高（0.44），其次是地形因素（0.22）、社会因素（0.21）和经济因素（0.13）。在二级因素中，距离灌木 / 荒地（B2）的权重最高（0.180），其次是人口密度（D3）（0.109）和距离农用地（B4）（0.097）。通过敏感性分析发现，调整环境因素权重后，一级因素的排名结构保持稳定，二级因素权重虽有变化，但对整体排名影响较小。
- 组合因素选择潜在填埋区域：研究人员将富安省垃圾填埋场的潜力分为五个等级。结果显示，约 20% 的区域具有极高潜力，主要分布在 Dong Xuan、Son Hoa、Song Cau 和 Song Hinh 等地区；25% 的区域具有高潜力，这些区域与极高潜力区域有相似特征，但可能存在一些差异；28% 的区域为中等潜力，分布较为分散；27% 的区域为低潜力和极低潜力，主要集中在城市化或环境敏感地区。同时，研究发现当前约 25.7% 的垃圾填埋场位于低潜力或极低潜力区域，这表明现有填埋场的选址存在不合理之处。
研究结论和讨论部分具有重要意义。研究结果表明，约 45% 的富安省区域具有极高或高潜力用于垃圾填埋场开发，但目前仅有 28.6% 的现有和规划填埋场位于这些有利区域。这一空间错配问题凸显了运用合适规划工具进行垃圾填埋场选址的紧迫性。通过将部分位于低潜力区域的填埋场迁至高潜力区域，可以显著降低地下水污染风险、减少社会反对以及长期修复成本。然而，该研究也存在一定局限性，如地质数据过时、Fuzzy AHP 方法存在主观性以及部分关键因素未被纳入等。未来研究可针对这些问题进行改进，同时探索替代垃圾管理策略，如分散式垃圾处理和改进回收系统，以减少对填埋场的依赖。
综上所述，这项研究为富安省及类似的低收入和中等收入国家的垃圾填埋场选址提供了重要参考，有助于推动可持续垃圾管理，对保护生态环境和保障公众健康具有积极意义。
