基于贝叶斯最优最劣法与地理信息系统的伊斯坦布尔有机废弃物集中堆肥设施选址研究

为解决伊斯坦布尔城市固体废弃物(MSW)中有机废弃物管理难题，研究人员结合贝叶斯最优最劣法(Bayesian BWM)与地理信息系统(GIS)，构建包含28项评价指标的多准则决策模型，最终确定?atalca Karacabey区域为最优选址。该研究为可持续城市废物管理提供了兼顾环境、经济与社会效益的科学决策框架。

　　

随着全球城市化进程加速，城市固体废弃物(MSW)管理已成为影响环境可持续性和公共健康的重大挑战。以伊斯坦布尔为例，这座容纳土耳其18.5%人口的超大城市，每日人均产生1.03公斤MSW，其中有机废弃物占比高达45%。不当的废弃物处理会导致土壤污染、水源污染和温室气体排放等问题，而传统选址方法往往忽视多维度因素的协同影响。如何科学选定有机废弃物集中堆肥设施的位置，成为平衡生态保护、经济效益与社会接受度的关键难题。

Mustafa Güler团队在《Environmental Challenges》发表的研究中，创新性地整合了多准则决策(MCDM)与空间分析技术。研究首先通过文献综述确定了28项评价指标，涵盖环境（如与自然保护区的距离）、经济（如运输成本）、社会（如居民认可度）和地形（如坡度适宜性）四大维度。采用贝叶斯最优最劣法(Bayesian BWM)进行专家群体决策，通过马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟计算指标权重，再结合ArcGIS软件的空间叠加分析，最终生成伊斯坦布尔全域的选址适宜性地图。

研究结果显示，经济类指标权重最高（0.328），其中"与主干道距离"(B4)和"土地成本"(B2)是关键子指标；环境类指标中"与自然保护区距离"(A1)以0.072的全局权重成为最具影响力的单项指标。通过GIS加权叠加分析，?atalca Karacabey区域因同时满足低环境敏感性、适中运输成本和地形稳定性等条件，被确定为最优选址。敏感性分析证实，当主要指标权重变动时，该区域仍保持最高适宜性等级。

这项研究的创新性体现在三方面：首次将Bayesian BWM与GIS结合解决有机废弃物设施选址问题；建立包含28项指标的综合评价体系；提出可推广的群体决策-空间分析协同框架。其结论已为伊斯坦布尔市政当局提供科学依据，建议在?atalca Karacabey区域优先规划堆肥设施，预计可减少26%的运输相关碳排放。未来研究可纳入动态参数如气候变异因素，进一步提升模型的时空适应性。该成果为全球超大城市废弃物管理的可持续规划提供了范式参考。