基于贝叶斯最优最劣法(BWM)与地理信息系统(GIS)的功能梯度夹层板非线性瞬态热弹性分析及有机废物集中处理设施选址优化研究

本研究针对伊斯坦布尔市有机废物管理难题，创新性地结合贝叶斯最优最劣法(Bayesian BWM)和地理信息系统(GIS)技术，构建包含28项环境、经济、社会及地形指标的多准则决策模型。通过专家评估确定"距自然保护区距离"为最关键指标，最终确定?atalca Karacabey区域为最优选址，为超大城市有机废物处理设施的科学选址提供了兼顾效率与可持续性的决策框架。

　　

随着全球城市化进程加速，市政固体废物(MSW)管理已成为超大城市可持续发展的核心挑战。伊斯坦布尔作为横跨欧亚的超级大都市，日均产生1.03公斤/人有机废物，占总垃圾量的45%，传统填埋处理方式不仅占用宝贵土地资源，更可能通过渗滤液污染地下水、释放甲烷加剧温室效应。尽管堆肥转化是理想的有机废物处理方案，但设施选址涉及环境敏感区保护、运输成本、社区接受度等28项冲突指标，亟需建立科学的决策体系。

为解决这一复杂问题，Mustafa Güler团队在《Engineering Science and Technology, an International Journal》发表研究，创新性地整合多准则决策(MCDM)与空间分析技术。研究首先通过文献综述确定四类主指标（环境、经济、社会、地形）及28项子指标，采用贝叶斯最优最劣法(Bayesian BWM)处理10位专家的群体决策数据，利用马尔可夫链蒙特卡洛算法计算指标权重；随后基于ArcGIS平台构建伊斯坦布尔全域栅格地图，通过加权叠加分析生成设施适宜性分级图谱。

研究结果显示：经济类指标权重最高(0.328)，其中"距自然保护区距离"(A1)以0.072的全局权重成为最关键子指标，而"土地高度"(D4)影响最小(0.011)。通过置信度检验发现，经济指标对环境指标(0.58)的优势并不显著，体现决策的复杂性。GIS空间分析最终将?atalca Karacabey区域确定为最优选址，该区域在6级适宜性分级中属于最高等级，能最大限度降低对生态敏感区的影响，同时具备良好的交通可达性。

敏感性分析验证了模型的稳健性：当重点考量"运输费用"(B1)或"主要道路距离"(B4)时，适宜区域明显收缩；而"居民同意度"(C7)等社会因素则使适宜区分布更分散。研究特别指出，传统BWM方法在等权重指标比较时存在局限，而贝叶斯BWM通过Dirichlet概率分布处理群体决策差异，显著提升了结果可靠性。

该研究为超大城市有机废物管理提供了方法论创新：首次将Bayesian BWM与GIS结合处理28维决策问题，建立的指标体系涵盖"军事设施距离"(A6)等既往研究忽视的要素。实践层面，选址结果可减少30%运输碳排放，通过集中处理提升堆肥质量，为伊斯坦布尔实现《巴黎协定》目标提供技术支持。未来研究可纳入动态参数如气候变异因子，并探索机器学习在权重优化中的应用。论文展示的决策框架不仅适用于废物管理，还可扩展至医院、变电站等邻避设施的选址规划，对全球快速城市化地区的可持续发展具有重要参考价值。