校园垃圾桶优化配置方案

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1、校园垃圾桶优化配置方案8B-537组校园垃圾桶优化配置方案分析过程如下图所示，是我们的工作流程图：数据处理数据收集计算每个垃圾桶平均垃圾量的百分比栅格代数运算影响因子现状分析Ø宿舍区Ø服务场所Ø活动区Ø教学区Ø景区Ø重要道路距离栅格分析重分级赋予权重分析结果方根法经验判断获取垃圾量信息建立判断矩阵，得出要素间的相对重要性数量化相对权重值距离查询基础地图数据准备Ø校园地图矢量化Ø现有垃圾桶统计获得基础矢量数据卫生区值周最佳路径旅行商分析图1工作流程图具体过程：一、基础数据准备阶段山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28

2、-校园垃圾桶优化配置方案8B-537组1.1地图数据准备1)数据获取：聊城大学现状图一副（*.jpg）；2)数据处理：a)首先将聊城大学现状图导入到Photoshop中，拟建立一个平面直角坐标系，找出若干个特征地物，并将其标注出来。b)在GoogleEarth量算出特征地物的长度，通过计算，便可得到一个较为精确的平面直角坐标系，如此便可得到现状图上任意一点的坐标。c)将聊城大学现状图导入到SuperMapDeskpro6中，建立平面直角坐标系，并根据得到的坐标值进行配准。d)对配准得到的结果进行屏幕跟踪矢量化，得到聊城大学西校

3、区地图一副，供分析使用。1.2垃圾量信息获取与处理1)垃圾桶内垃圾量的获取：连续7天，每天选择同一时段对整个校区的垃圾桶中的垃圾量进行统计。得出一星期内每个垃圾桶垃圾量的平均值2)权重值的计算：a)根据现有垃圾桶的调查，得出西校区共有垃圾桶4类102个。将得到的每个垃圾桶垃圾量除以不同类别垃圾桶体积，山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537组%=/得出每个垃圾桶的平均垃圾量的百分比%。运用空间分析中的距离查询，分别查询距各个影响因子一定范围内的垃圾桶的垃圾量百分比%。并求出其平均值

4、。比较各均值的大小，值比较大的认为其对垃圾桶分布的影响越大。a)根据各个影响因子对垃圾桶分布影响程度的大小，运用《计量地理》课上学到的“地理环境辨识模型”，从不同的角度和方面出发，构造上述六个影响因子的判断矩阵R：宿舍区服务区活动区教学区景区重要道路R=其中：=1，表示i与j同等重要；=2，表示i比j稍重要；=3，表示i比j较重要；=4，表示i比j重要得多。b)采用方根法，求出各个影响因子的相对权重，并以此作为空间叠加分析的权重。计算公式为：山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537

5、组对上述判断矩阵进行计算，得宿舍区权重=0.167服务区权重=0.340活动区权重=0.098教学区权重=0.167景区权重=0.149重要道路权重=0.078一、数据分析处理阶段1.1距离栅格分析1)分析环境设置：根据分析需要，在进行栅格分析之前首先对栅格分析环境进行如下设置：山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537组图2分析环境设置1)各因子距离栅格分析：a)距离栅格分析设置：图3距离栅格设置山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537

6、组在进行距离栅格分析时，不同的影响因子设置了不同的“最大距离”：表1宿舍区服务区活动区教学区景区道路1500150015001500250040“最大距离”的设置主要是考虑到影响因子的范围大小，尽可能使分析范围包括“分析环境设置”所能包括的所用范围。a)结果举例：图4道路距离栅格山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537组1.1重分级1)对得到的距离栅格数据进行重分级：a)重分级分析设置：图5重分级设置b)数据类型统一选择浮点型；c)不同分级间间隔详见下表：表2各影响因子重分级间隔：

7、宿舍区服务区活动区教学区景区道路555554d)级数设置说明：级数设置为12，第一级统一设置为0——山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537组0.0001，是由于在使用SuperMapDeskpro6进行重分级时，得到的结果中影响因子内部也会被赋值，图6重分级因为我们要分析的是影响因子周围的区域，所以，影响因子内部有值会影响我们的分析结果，所以，我们便又多分了一级，并且设置成0-0.0001这一很小的区域，目的在于使重分级得到的结果中影响因子内部的值为0。同样，由于在距离栅格分析的

8、时候设置的“最大距离”较大，因此影响因子一些区域也是没有分析价值的，50米（由表2知，并不是所有的影响因子都是分析了50米）之外的全部设置为0：山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院-28-校园垃圾桶优化配置方案8B-537组图7重分级设置a)重分级结果举例：图8道路重