基于物联网提升废物管理的可持续性：一个稳健的混合决策框架

《Environmental Development》：Improving sustainability in waste management based on the Internet of Things: A robust hybrid decision-making framework

本研究针对智能城市中物联网（IoT）在废物管理系统（WMS）的实施挑战，提出了一种混合多准则决策分析（MCDM）框架。通过结合最佳最差方法（BWM）进行权重分配和灰色距离平均法（EDAS-G）进行挑战评估，有效处理了专家评估中的不确定性问题。案例分析显示，IT基础设施/架构缺失是首要挑战，需通过政策支持、投资激励和校企协作加以解决。

　　随着全球城市化进程的加速，人口密度的上升成为各大城市面临的共同挑战。特别是在智能城市建设的背景下，废物管理系统（Waste Management Systems, WMS）的重要性愈发凸显。物联网（Internet of Things, IoT）作为一种新兴技术，被广泛认为是提升城市智能化水平、优化基础设施管理以及实现可持续发展目标的关键手段。然而，在实际应用中，物联网在WMS中的实施仍然面临诸多困难，这些困难不仅影响技术的推广，也对智能城市的长远发展构成障碍。因此，有必要系统地分析和评估这些挑战，以便制定有效的解决方案。

本研究旨在通过构建一种融合多准则决策（Multicriteria Decision-Making, MCDM）方法的框架，对物联网在智能城市WMS中的实施挑战进行综合评估。该框架结合了不确定性分析，采用灰色数理论（Grey Numbers Theory）来处理专家评估中的模糊性和不完整性。在研究过程中，首先根据技术维度和可持续发展目标，识别并确定了一组评估标准，包括技术能力、基础设施建设、数据管理、安全性、可扩展性以及治理机制等方面。随后，利用最佳最差法（Best-Worst Method, BWM）对这些标准进行权重分配，以反映其在评估过程中的相对重要性。接着，采用灰色评价基于平均距离（Grey Evaluation based on Distance from Average Solution, EDAS-G）技术对实施挑战进行评估，同时引入灰色技术排序法（Grey Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS-G）、灰色复杂比例评估法（Grey COmplex Proportional Assessment of alternatives, COPRAS-G）以及灰色加权比率评估法（Grey Additive Ratio Assessment, ARAS-G）等方法，以增强评估结果的准确性和稳健性。

通过上述方法的综合运用，研究发现，信息基础设施和架构的不足是物联网在WMS实施过程中最核心的挑战。这一问题不仅影响技术的部署和运行，也对智能城市的整体发展构成阻碍。在缺乏足够的信息技术和基础设施支持的情况下，物联网技术难以充分发挥其在提升废物管理效率、减少环境污染和促进可持续发展方面的潜力。因此，政策制定者和城市规划者必须在智能城市建设初期，优先考虑信息基础设施的建设，并提供相应的支持政策，以确保物联网技术能够在WMS中顺利应用。

在实施过程中，吸引投资和推动信息基础设施发展的两个关键领域尤为突出。这些领域的发展需要依赖于政府的财政激励措施以及与企业的紧密合作。通过提供税收优惠、补贴政策和公共资金支持，政府可以鼓励企业和私人资本参与信息基础设施建设，从而加快物联网技术在WMS中的应用。此外，加强与企业的合作，不仅有助于获取先进的技术和管理经验，还能促进技术创新和成果转化，为智能城市的可持续发展提供更强的支撑。

在研究过程中，采用了多种MCDM方法对实施挑战进行评估，以提高结果的稳健性和准确性。相比于单一方法，多方法的综合应用能够有效减少评估结果对特定方法的依赖性，提高整体分析的科学性和合理性。BWM方法用于确定评估标准的权重，而EDAS-G、TOPSIS-G、COPRAS-G和ARAS-G等方法则用于对挑战进行排序和评估。这些方法在处理不确定性方面具有各自的优势，例如，BWM方法能够通过专家的比较判断，快速确定关键因素的相对重要性；EDAS-G方法则通过平均距离评估，能够较为客观地反映不同挑战的相对优劣；TOPSIS-G、COPRAS-G和ARAS-G方法则分别通过理想解和反理想解的比较，以及相对影响的计算，提供更为全面的评估视角。

此外，研究还强调了灰色数理论在处理专家评估不确定性方面的独特价值。相比于传统的模糊数理论，灰色数理论更适合在信息有限、样本量较小以及成员函数未知的情况下进行评估。在实际应用中，专家的判断往往受到主观因素的影响，因此，采用灰色数理论能够更准确地反映这些不确定性，提高评估结果的可信度和适用性。通过引入灰色数理论，研究不仅能够更有效地识别和评估实施挑战，还能为政策制定者和城市规划者提供更为科学的决策依据。

本研究的创新点在于，提出了一个融合BWM和EDAS-G方法的混合MCDM框架，用于对物联网在WMS中的实施挑战进行系统评估。这一框架不仅考虑了技术维度和可持续发展目标，还结合了专家评估的不确定性，从而提高了评估的准确性和全面性。同时，研究还对不同MCDM方法的评估结果进行了比较分析，以验证其稳健性，并为实际案例提供更具操作性的解决方案。通过这种方式，研究不仅能够为智能城市的WMS提供理论支持，还能为政策制定和实施提供实践指导。

在研究方法上，首先通过文献综述和专家访谈，确定了评估WMS中物联网实施挑战的若干标准。这些标准涵盖了技术能力、基础设施建设、数据管理、安全性、可扩展性以及治理机制等方面。随后，利用BWM方法对这些标准进行权重分配，以反映其在评估过程中的相对重要性。接着，采用EDAS-G、TOPSIS-G、COPRAS-G和ARAS-G等方法对实施挑战进行排序和评估。通过这种方式，研究能够全面分析物联网在WMS中的实施障碍，并为政策制定者和城市规划者提供科学的决策依据。

在实际案例分析中，本研究以伊朗为例，探讨了物联网在WMS中的实施情况。通过分析伊朗的城市发展趋势和人口密度变化，研究发现，信息基础设施的不足是当前最突出的挑战。同时，研究还发现，吸引投资和推动信息基础设施发展的两个关键领域需要更多的政策支持和财政激励。通过提供税收优惠、补贴政策和公共资金支持，政府可以鼓励企业和私人资本参与信息基础设施建设，从而加快物联网技术在WMS中的应用。此外，加强与企业的合作，不仅有助于获取先进的技术和管理经验，还能促进技术创新和成果转化，为智能城市的可持续发展提供更强的支撑。

在研究过程中，还发现，物联网在WMS中的实施需要考虑到技术的成熟度和应用的可行性。虽然物联网技术在提高废物管理效率、减少环境污染和促进可持续发展方面具有显著优势，但在实际应用中，仍然面临诸多挑战。例如，技术的集成和部署需要较高的成本和技术支持，而基础设施的建设则需要长期的规划和投入。此外，数据安全和隐私保护也是物联网在WMS中实施过程中不可忽视的问题。由于物联网技术涉及大量的数据交换和传输，因此，必须建立完善的数据安全机制，以确保数据的完整性和安全性。

在治理机制方面，物联网在WMS中的实施需要建立有效的监管体系和合作机制。由于物联网技术的应用涉及多个利益相关方，包括政府、企业和居民，因此，必须通过建立多层面的治理机制，确保各方的利益得到平衡和协调。同时，还需要制定相应的法律法规，以规范物联网技术的应用，确保其符合社会伦理和法律要求。通过建立完善的治理机制，物联网技术在WMS中的实施才能更加顺利和高效。

此外，研究还发现，物联网在WMS中的实施需要考虑到技术的可扩展性和适应性。由于城市的发展具有动态性和不确定性，因此，物联网技术的应用必须具备较强的可扩展性，以适应未来城市发展的需求。同时，技术的适应性也需要得到充分考虑，以确保其能够适用于不同规模和类型的城市。通过提高技术的可扩展性和适应性，物联网技术在WMS中的实施才能更加灵活和高效。

在研究过程中，还发现，物联网在WMS中的实施需要考虑到技术的可持续性和经济性。由于物联网技术的应用需要长期的投入和维护，因此，必须确保其能够持续运行，并为城市带来长期的经济效益。同时，还需要考虑技术的成本效益，以确保其能够在有限的财政资源下实现最大化的效益。通过提高技术的可持续性和经济性，物联网技术在WMS中的实施才能更加可行和高效。

综上所述，物联网在WMS中的实施是一个复杂且多维的过程，涉及技术、经济、社会和治理等多个方面。为了确保物联网技术在WMS中的顺利应用，必须从多个角度进行综合分析和评估，以识别和解决实施过程中可能遇到的挑战。通过构建一个融合BWM和EDAS-G方法的混合MCDM框架，研究能够更加科学和系统地评估这些挑战，并为政策制定者和城市规划者提供有效的决策依据。同时，通过引入灰色数理论，研究还能够更准确地反映专家评估中的不确定性，提高评估结果的可信度和适用性。最终，通过多方法的综合应用和比较分析，研究能够为物联网在WMS中的实施提供更加稳健和全面的解决方案，为智能城市的可持续发展提供有力支持。