基于大数据技术的垃圾分类管理模式
2020-10-29李肖晓刘萍李新
李肖晓 刘萍 李新
【摘 要】垃圾的分类回收和管理是循环经济中非常重要的一个环节。而垃圾的分类回收可以从源头入手,减少垃圾排放量的同时可以实现资源再利用。目前,我国垃圾处理技术已经比较成熟,但是对于垃圾分类管理还处于不断探索的阶段。目前很多地方制定了垃圾分类管理的政策措施,但是运行中存在一些问题,在落实管理中我们可以吸取发达国家在垃圾管理方面一些成功的经验,借助大数据完成垃圾分类管理模式的构建。
【Abstract】Garbage classification, recycling and management is a very important link in circular economy. The classification and recycling of garbage can be started from the source, reducing the discharge of garbage while realizing the reuse of resources. At present, China's garbage treatment technology has been relatively mature, but the garbage classification management is still in the stage of continuous exploration. At present, many places have formulated policies and measures for garbage classification management, but there are some problems existing in the operation. In the implementation of management, we can absorb some successful experience of garbage management in developed countries, and complete the construction of garbage classification management mode with the help of big data.
【关键词】大数据技术;垃圾分类;管理模式
【Keywords】big data technology; garbage classification; management mode
【中图分类号】X799.3 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2020)10-0168-02
1 引言
随着经济的发展和居民消费水平的提升,人们平时创造的垃圾数量随之增多。一方面进行垃圾清运的数量增加,另外一方面就是目前城市生活垃圾的管理系统还不够完善。所以目前我国在垃圾分类管理中还存在着一些问题,如处理不及时或者不到位等。这给城市的环境卫生和居民的生活造成了一些不良影响。为了更好地解决垃圾处理的问题,论文提出了大数据技术,希望借助大数据技术实现垃圾分类管理效率和质量的提升。论文针对大数据技术在垃圾分类管理中的應用进行探究。
2 垃圾分类管理中存在的问题
2.1 垃圾分类标准不统一
目前我国城镇化率和居民的消费水平都在逐年提升。所以垃圾种类也变得更加复杂。在2008年对于生活垃圾做出了一定的分类,其中包括可回收物、有害垃圾、大件垃圾、可堆肥垃圾还有可燃垃圾等,也希望各个地区可以根据自己实际的情况对垃圾做出分类处理。所以也导致各个地区出台了本地区的垃圾分类措施,导致了各个地区的标准不一。另外,目前我国大部分城市的垃圾收集方式还是处于混合收集,虽然规定了可回收和不可回收两大类,但是基本也都是形同虚设。居民还是会存在随意丢弃垃圾的情况,而且在进行收集时,一些工作人员还是会将垃圾进行混合收集,从而也在一定程度上影响到了居民参与垃圾分类的积极性。这样的行为造成了垃圾资源的浪费,也加大了垃圾最末端处理的成本,甚至可能造成对环境的二次污染。
2.2 垃圾回收体系不够规范
对于垃圾的回收,除了可以减少垃圾量,也能够实现资源的再次利用。目前我国的垃圾回收率还相对较低。垃圾回收的一线多是私人小作坊,环境比较差,收入无法得到保障。二线的回收者一般是旧货交易市场,在回收上面操作比较的简单,或者会对一些废旧物品进行简单的加工,然后交给资源回收再利用的企业进行加工和生产。所以我国的这种回收模式是相对比较被动的,因此,回收率自然得不到有效的提升,这也要求我们需要逐渐地提升居民回收意识,养成对垃圾分类和回收的意识和习惯,才能够有效提升垃圾回收率。
2.3 居民垃圾回收分类意识淡薄
垃圾回收分类尤其是城市垃圾的分类回收肯定离不开居民积极的参与。但是目前很多居民对于垃圾分类标准并不是十分的了解,而且社会的宣传力度还是需要进一步提升。当前大部分居民对于垃圾分类回收意识比较单薄,政府也缺乏有力的约束和管理,所以垃圾分类回收的理念并没有得到很好的贯彻落实。大部分的居民还是没有充分认识到垃圾对于我们生活造成的影响和垃圾分类回收的必要性。虽然一些居民对生活环境更加的重视,但是在垃圾分类和认识上面比较的欠缺,也没有针对性的引导。
2.4 垃圾处理厂设施不达标,政府监管不力
目前很多的垃圾处理厂为了节约成本,追求更高的利益,在对垃圾进行处理的过程中并没有严格按照标准落实。除此以外,政府也缺乏有效的监督管理。例如,垃圾处理厂的准入制度还有工程运行质量管理等都需要不同的部门进行协调和监督,但是目前来看在执行力方面明显不足,也影响到了垃圾的有效分类回收管理。
3 基于大数据技术的垃圾分类管理模式
3.1 强化垃圾分类技术创新,落实云计算和大数据技术应用
为了进一步做好垃圾分类管理工作,我们应该大力支持城市在进行垃圾分类收集和管理中一些新的技术的研发,加强相关技术人员在这个方面的精力和技术的投入。另外,加强城市生活垃圾再利用方面的技术创新,针对于产生垃圾数量逐渐增加和具有一定回收潜力还有可以循环利用的生活垃圾进行技术上面的辅助,能够提升这些垃圾的再利用率,探索出更新的应用途径。除此以外,还应该落实大数据和互联网等这些方面的技术,可以借助大数据制定一个城市生活垃圾分类收集的信息管理系统,对于城市生活垃圾的产生数量还有分布的特点和居民投放习惯等都能够进行数据的采集和数据的分析,这样一来可以针对性地解决目前存在的问题,针对性提出更好的处理生活垃圾的方法,优化城市生活垃圾分类相关政策。所以大数据技术在城市生活垃圾的分类管理方面占据着一定的优势,我们必须要调用相关的技术人员进行进一步的探索和指导,争取提升目前垃圾分类管理的质量。
3.2 制定企业补贴政策,实现跨区域和部门的协作,做好垃圾监测
有了大数据的支撑,我们完全可以借助信息技术手段制定出一个垃圾相关的信息处理和管理系统。能够借助大数据技术对生活垃圾的产生源、数量、种类、居民投放习惯还有运输过程和最终垃圾处理的成效等实行全方位的管理。这样就可以有效地监测到城市对于生活垃圾日常运行管理情况,也可以全面掌握城市生活垃圾变化的规律。除了建构一个监测系统之外,也可以推动监测信息的公开发展,让公共机构还有居民的投放数量还有分类投放的情况进行信息公开,对于垃圾分类之后的运输情况和最终处理的情况等进行信息公开,这样可以实现垃圾分类管理中社会公众的监督,能够让垃圾分类管理工作变得更加的透明化,提高管理的质量和监测力度,为进一步落实好垃圾分类管理作好铺垫,提供有力的保障。
3.3 借助大数据对垃圾分类管理系统进行改革创新
以往很多城市在对垃圾进行分类时缺乏一个直观的图示,而且垃圾运收没有有效的追踪和监督,导致各个区域收集的数据缺乏统一的标准,上报途径单一,缺乏一个强有力的整体的监督管理平台。为此,我们需要借助大数据对垃圾分类管理系统进行改革创新。通过对系统的再次创新,希望可以对各类垃圾分类管理的情况进行全面的掌控,实现对城市各个小区的垃圾分类管理,并且及时对运输的车辆进行跟踪。在运行中可以借助时空GIS平台和空间信息服务平台实现对垃圾分类投放前端到末端的全过程落实信息化监管。可以针对数据进行量化分析和研究,能够借助数学建模的方法对垃圾分类处理的过程还有最终的处理成效等完成量化分析和描述,这样也可以对现有的一些政策作出科学的分析和评价,从而进一步实现垃圾分类管理的智能化和现代化,实现垃圾分类管理模式的进一步创新。
3.4 落实生活垃圾分类积分制,调动居民参与热情
目前有一些城市出台了关于生活垃圾分类制度的一些方案,在方案中指出了整个城市需要构建具体的垃圾分类管理制度,提高生活垃圾的回收率。虽然目前居民思想觉悟有所提升,认识到了垃圾分类的重要性,但是想要真正地让他们做到垃圾分类是比较困难的。其实对于垃圾分类最为基础的单位就是家庭,所以家庭成员是否可以参与到垃圾分类回收中是垃圾分类成败的直接因素。为了调动家庭居民参与到垃圾分类管理中,有些地区借助大数据落实了积分制,也就是通过二维码对居民信息进行记录,落实垃圾分类的家庭可以获得相应的积分,这些积分可以兑换相应的奖品。这样一来更多的社区就会对生活中的垃圾进行分类投放,然后以家庭为单位,分类投放数量达到一个标准会获得一定的积分,实现了垃圾变现,调动了居民参与的积极性。
4 结语
总而言之,为了促进国家可持续的发展,国家需要注重对于垃圾的分类管理,提升垃圾回收率。与发达国家相比,我国的垃圾回收率相对较低,为此,我们应该积极探索大数据技术在垃圾回收管理方面的应用价值,借助大数据实现对垃圾分类管理一系列过程的有效监督管理,创建信息化管理平台,借助新的技术调动居民参与的积极性,全面地提升我国垃圾分类管理质量,构建管理新模式。
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