摘要
随着城市地区有机废物量的迅速增加以及环境压力的不断增大，迫切需要转向可持续且基于风险管理的市政废物处理系统。本研究旨在为可持续城市发展背景下的市政有机废物风险管理开发一个数据驱动的决策支持框架。所提出的方法整合了多源市政数据、先进的预处理技术、基于熵的特征加权方法，以及包括随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）和XGBoost在内的多种机器学习模型。构建了一个综合环境风险指数，用于量化废物管理系统的状况并支持预测分析。研究结果表明，关键的风险因素包括人口压力、交通便利性、基础设施特性以及废物产生的季节性变化。该框架能够将预测性风险分析整合到市政决策支持系统中，从而优化废物收集物流、基础设施规划，并提前识别关键问题。研究结果证实，数据驱动的方法可以显著提高城市废物管理系统的效率和适应性。所提出的框架通过支持循环经济原则，并实现主动的、具有风险意识的市政有机废物系统治理，为可持续城市发展做出了贡献。
