一种融合AHP-SWARA-模糊GIS的混合框架：用于纳入环境、社会经济和气候-空气质量指标的可持续垃圾填埋场选址适宜性评估

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：A hybrid AHP-SWARA-Fuzzy GIS framework for sustainable landfill site suitability assessment incorporating environmental, socio-economic, and climate-air quality indicators

　　**摘要**- 垃圾填埋场选址整合了19项标准，并考虑了气候与空气质量因素。- 开发了一个结合层次分析法（AHP）、SWARA法和模糊逻辑的混合GIS-MCDM框架。- 混合模型识别出139.39平方公里的适宜土地用于垃圾填埋场选址。- 模型表现结果为：与水域重叠3.254%，与建成区重叠8.574%。- 整合框架支持可持续的、数据驱动的垃圾填埋场规划决策。## 引言人口增长和城市化使得全球固体废弃物的产生量攀升至令人担忧的水平。固体废弃物包括从家庭、街道以及工业和商业场所排放的所有材料（Abera等，2026）。人口增长、经济发展、生活方式改变和快速技术进步进一步增加了废弃物产生量（Abera等，2026；?skender Soyaslan，2025）。在希腊，2000年产生了约400万吨城市固体废弃物（MSW），1997年至2010年期间人均年产生率为0.7%。1994年，有4,850个垃圾填埋场在运营，其中70%为非控制型填埋场（Demesouka等，2013）。在发展中国家，主要的废弃物处置方法为露天倾倒和非控制性倾倒，这会导致疾病传播、火灾隐患、异味、地下水污染和经济损失（Abera等，2026；?skender Soyaslan，2025）。城市固体废弃物管理是全球增长最快的环境挑战之一，在发展中国家和最不发达国家尤为严峻（Mvula等，2023）。在墨西哥，2,443个市镇中的大多数由于缺乏资金和技术培训而无法管理自己的卫生填埋场，只能依赖露天垃圾场（Delgado等，2008）。同样，开塞里虽然有一个正在运营的废物发电工厂，但其产能不足以应对不断增长的需求和解决废弃物处置问题（Gen?等，2024）。综合固体废物管理涉及废弃物减量、回收利用、分流以及合适的场地选择，需要从技术、社会和经济角度采取多学科方法（Mvula等，2023）。垃圾填埋场选址是城市固体废弃物管理中的关键步骤，旨在最大限度地减少环境、社会和经济影响（Mvula等，2023）。该过程涵盖人为因素、自然因素、社会因素、地质因素、水文地质因素和经济因素（?skender Soyaslan，2025）。土地利用规划（LUP）在过去100年间一直被用于城市与区域规划，随着地理信息系统（GIS）技术的进步，其应用更加广泛（Mvula等，2023）。然而，邻避效应（NIMBY，"不要建在我家后院"）和公众反对进一步增加了识别合适场地的难度（Demesouka等，2013）。因此，迫切需要识别和实施技术解决方案，以选择对环境有益、对公众健康友好且具有经济可行性的垃圾填埋场址（Mvula等，2023）。在近期研究中，采用多准则决策（MCDM）技术来评估和选择适宜的垃圾填埋场址的应用显著增加，反映出对环境规划数据驱动方法日益增长的需求（Abera等，2026）。各种MCDM方法，如层次分析法（AHP）、基于富集评估排序的偏好组织方法（PROMETHEE）、与理想解相似的有序偏好技术（TOPSIS）、模糊TOPSIS等，已被有效地用于此目的（Gen?等，2024）。近期研究?skender Soyaslan（2025）已证实，将GIS分析方法和数学方法与数字数据相结合，使基于AHP的MCDM方法成为垃圾填埋场选址的合理且客观的过程。MCDM与GIS的结合通过形成多准则空间决策支持系统（MC-SDSS）显著提高了场地适宜性指数的准确性和有效性（Mvula等，2023）。全球许多研究成功地将GIS和多准则分析（MCDA）（包括加权线性组合（WLC）和AHP）用于垃圾填埋场选址，研究涉及马其顿、土耳其、伊拉克、尼日利亚、巴基斯坦、印度、伊朗和埃及（Mvula等，2023）。在斯利那加使用GIS、多准则评估（MCE）和AHP识别出五个潜在的垃圾填埋场址，但仅1.3%的研究区域被认定为适宜（Gen?等，2024）。在埃塞俄比亚罗布镇进行的一项研究中，使用GIS和多准则决策分析，识别出12.42平方公里（15.48%）的区域最为适宜（Gen?等，2024）。这些方法显著提高了空间决策的透明度和可重复性。然而，仍存在若干方法论局限。许多研究依赖单一的权重技术，使得最终适宜性图高度依赖于该方法，这可能忽视了替代方法的互补优势。专家判断通常在未经充分验证其一致性或透明性的情况下被纳入。基于GIS的MCDM方法已被广泛用于评估垃圾填埋场适宜性。对2020年至2025年文献的回顾（如表1所示）表明，大多数研究仅使用了AHP或模糊AHP（?skender Soyaslan，2025）。图1展示了先前垃圾填埋场适宜性研究的情况，关联了模型、标准数量以及适宜土地比例。很少有研究将SWARA方法应用于垃圾填埋场适宜性研究，而将AHP、SWARA和模糊逻辑相结合的研究仍然罕见（Hosseini Dehshiri & Firoozabadi，2023）。这构成了本研究的主要研究空白。以往研究仅限于土地利用、水体、道路网络、坡度等传统参数（Delgado等，2008）。虽然已有研究考察了空气污染指标，但对先进地形特征的研究仍然有限。为弥补这一空白，本研究开发了一个基于GIS的AHP-SWARA-模糊逻辑混合框架。AHP提供一致的两两比较，而SWARA通过考虑专家的顺序判断，以更少的比较来细化优先级。将这些权重与模糊逻辑相结合，可有效管理空间适宜性中的不确定性和渐进过渡。与传统方法不同，所提出的框架使用了19项子标准，这些子标准分为五大类：环境、社会、基础设施、地形和气候-空气质量。本研究除纳入地形位置指数（TPI）、靠近废物转运站的距离和空气污染物等较少使用的变量外，还纳入了标准指标。这使得能够对影响垃圾填埋场选址的环境条件进行更全面的表征。本研究的创新之处在于将AHP、SWARA和模糊逻辑整合于统一的地理空间决策支持框架内。这使得准则加权更加稳健、不确定性管理更加完善，并能实现全面的环境评估。该框架为快速城市化的地区提供了一种科学强化且具有可重复性的方法，促进了基于证据的城市固体废弃物管理规划。本研究的目标如下：（1）通过结合AHP、SWARA和模糊逻辑，开发一个基于GIS的集成垃圾填埋场适宜性评估框架。（2）使用19项子标准评估垃圾填埋场适宜性，这些子标准分为五大类：环境、社会、基础设施、地形和气候-空气质量。这将传统元素与较少使用的指标（如TPI、靠近废物转运站的距离和空气污染物）相结合。（3）编制科学强化的垃圾填埋场适宜性地图，有助于识别环境可持续的场地，并为城市固体废弃物管理和未来城市规划提供可靠的决策支持框架。## 章节摘录### 研究区域因多尔地区位于中央邦中部。该区域位于北纬22°31′至23°05′和东经75°25′至76°15′之间，如图2所示。它是该邦最大的城市，也是主要的商业和教育中心。该地区面积约为3,898平方公里。北与乌杰因接壤，东与德瓦斯接壤，南与卡尔贡接壤，西与达尔接壤。昌巴尔河、基什普拉河、甘比尔河和坎河为该地区提供水源。### 环境标准框架中纳入了三项关键环境标准E1、E2和E3。靠近水体的区域更易受到渗滤液污染和水文干扰，适宜性评分随距离增加而提高。分析显示，57.35平方公里落在≤250米的限制区域内。250-500米和500-750米范围分别为232.12和97.35平方公里。然而，大部分区域位于750-1000米的更适宜距离范围内，面积为231.76平方公里。### 所选标准的作用AHP和SWARA独立加权结果均将水域邻近度、地下水深度和坡度确定为最具影响力的标准，这一共识加强了水文保护和地形稳定性的重要性。在混合模型中，水域邻近度的权重为0.181，表明减少渗滤液迁移和地下水污染风险的重要性，而坡度权重为0.101，反映了工程可行性和长期安全需求。### 结论本研究提出了一个整合的GIS-MCDM框架，结合了AHP、SWARA、模糊逻辑以及混合AHP-SWARA-模糊方法，使用了19项评估标准。所有模型中，中等适宜区域（1100–1185平方公里）占主导地位。高适宜区域有限：SWARA模型为134.00平方公里，模糊模型为199.43平方公里，混合模型为139.40平方公里；这反映了所选标准所关联的严格环境和技术约束。加权分析表明……### 利益冲突声明作者声明无利益冲突。### CRediT作者贡献声明**Veena N Bhajantri：** 撰写初稿、可视化、验证、资源、方法论、形式分析、数据整理、概念化。**Ashootosh Mandpe：** 撰写审阅与编辑、可视化、验证、监督、方法论、形式分析、数据整理、概念化。### 未引用参考文献Arshad等，2023a；Demesouka等，2019；Hazarika和Saikia，2020b；Copernicus数据空间生态系统，2026；EarthExplorer，2026；India-WRIS，2026；magicbricks，2026；OpenStreetMap，2026；Mvula等，2023a；Mvula等，2023b；Mvula等，2023c。### 伦理批准与参与同意不适用### 出版同意不适用### 数据与材料可用性数据可按请求提供。### 资金本研究未获得公共、商业或非营利部门资金机构的任何特定资助。## 利益冲突声明? 作者声明他们不存在已知的竞争性经济利益或个人关系，这些利益或关系可能会影响本文所报告的工作。Veena N. Bhajantri | Ashootosh Mandpe