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1、 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 1 -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 宿舍区 服务场所 活动区 教学区 景区 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 校园地图矢量化 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 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大
2、学环境与规划学院 - 2 -具体过程：一、 基础数据准备阶段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 Google Earth 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 SuperMap Deskpro 6 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，得到聊城大学西校区地图一副，供
3、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 iM2)权重值的计算： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 3 -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iM体积 ，jV%= /iijV得出每个垃圾桶的平均垃圾量的百分比 %。运用空i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。比较iM各均值的大小
4、，值比较大的认为其对垃圾桶分布的影响越大。b) 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= 重 要 道 路景 区教 学 区活 动 区服 务 区宿 舍 区 12141321213143其中：=1，表示 i 与 j 同等重要；ijr=2，表示 i 比 j 稍重要；ij=3，表示 i 比 j 较重要；ijr 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 4 -=4，表示 i 比 j 重要得多。ijr
5、c) 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： nijijnjijni iiinii rrrW11121L对上述判断矩阵进行计算，得宿舍区权重 =0.1671服务区权重 =0.3402W活动区权重 =0.0983教学区权重 =0.1674景区权重 =0.1495重要道路权重 =0.0786W二、 数据分析处理阶段2.1 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： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 5 -图 2 分析环境设置2) 各因子距离栅格
6、分析：a) 距离栅格分析设置： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 6 -图 3 距离栅格设置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“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。b) 结果举例：宿舍区 服务区 活动区 教学区 景区 道路1500 1500 1500 1500 2500 40 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 7 -图 4 道路距离栅格2.2 重分级1) 对得到的距离栅格数
7、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：宿舍区 服务区 活动区 教学区 景区 道路5 5 5 5 5 4 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 8 -d) 级数设置说明：级数设置为 12，第一级统一设置为 00.0001，是由于在使用 SuperMap Deskpro 6 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
8、，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： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 9 -图 7 重分级设置e) 重分级结果举例： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 10 -图 8 道路重分级2.3 栅格代数运算1) 栅格代数运算：a) 根据重分级得
9、到的结果以及基础数据准备阶段得到的各个影响因子的相对权重值，进行栅格代数“+”运算。将上一步得到的重分级结果分别乘以相对权重值然后相加，栅格代数运算设置见下图：图 9 栅格代数运算说明：像素类型应保持和重分级得到的结果数据类型一致，此处都是浮点型；b) 栅格代数运算式：垃圾桶优化配置.道路重分级 * 0.078+ 垃圾桶优化配置.服务区重分级* 0.340+ 垃圾桶优化配置 .活动场所重分级 * 0.098+ 垃圾桶优化配置.教 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 11 -学重分级* 0.167+ 垃圾桶优化配置.景区重分级 * 0.149
10、+ 垃圾桶优化配置.宿舍区重分级 * 0.167c) 栅格代数运算结果如下：图 10 栅格代数运算结果2.4 现有垃圾桶摆放点分析1) 确定密集点：规定垃圾桶之间 15 米范围内，不可重合，因此，要对垃圾桶密集程度进行分析：a) 对现有垃圾桶进行缓冲区分析，建立一个以 15 米为半径的 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 12 -缓冲区。b) 通过空间查询，查询出相交的点，如此便可得到密集点，是多余的，属于不合理摆放位置，需要进行调整。2) 点位调整：用栅格代数运算得到的结果设置范围分段专题地图，以得到垃圾桶摆放的重点区域：a) 范围专题地
11、图设置；图 11 范围分段专题图得到的重要区域如下图中红色区域： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 13 -图 11 重点区域b)点位调整根据以上两步得到的待调整点和重点区域，在尽量保证最小变动范围的情况下， 对垃圾桶位置进行调整。 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 14 -c)补充点根据得到的重点区域和现有垃圾桶位置数据，对一些垃圾桶相对较少而又比较重要的区域，适当增加垃圾桶。2.5 卫生区最优值周路径选取劳动周是我们聊城大学的优良传统之一，任何一个在校生每个学年都会有一周的值周时
12、间，通过全校学生密切的分工合作，共同保证了我们有一个干净又和谐的学习环境，我们也在这个过程中体会到了换为劳动者的辛苦，受益良多。超图软件中的旅行商分析，是无序的路径分析。旅行商可以自己决定访问结点的顺序，目标是旅行路线阻抗总和最小（或接近最小）。在遍历网 络的所有站点过程中，只要给定一个确定的起点和终点，旅行商分析可以自己决定对结点的访问顺序。本方案中卫生区最优路径分析时将环卫处 作为起点，将垃圾站点 作为终点，将各卫生区内的垃圾桶作为中间点，以此便可得出卫生区最优值周路径。1) 旅行商分析利用 SuperMap Deskpro 6 中“网络分析工具栏”下的“ 旅行商分析” ，对卫生区最佳值周
13、路 线进行选取。a) 旅行商分析准备首先，对矢量化得到的线状道路数据集构建网络数据集 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 15 -图 12 构建网络数据集然后，根据聊城大学西校区环卫办公室老师提供的卫生区分区数据以及垃圾站的位置，以及上一步得到的道路网络数据集，配置出一幅路径分析简图，以供分析之用： 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 16 -图 13 路径分析说明：上图中 标注的是西校区环卫办公室，也是值周学生值周的起始出发点， 标注的是垃圾站点(由上往下依次编号为01、02、03/0
14、4)， 标注的是数据分析处理阶段得到的垃圾桶的位置。b) 旅行商分析说明首先通过主观经验判断，很容易确定出第一、二、三、四组只与 01、02 两个垃圾站 间的差距较小，因此对于第一、 校园垃圾桶优化配置方案 8B-537 组山东省聊城市湖南路一号聊城大学环境与规划学院 - 17 -二、三、四组与其他站点就不再进行分析，以提高工作效率。同理，五、六、七、八只在 02、03 两个垃圾站间进行分析。另外，04 号为第九卫生区专用，因此对于第九组只通过旅行商分析选出了最佳路径，并没有和其他组别比较分析。c) 旅行商分析根据以上准备，依次对每个小组进行旅行商分析，并且每个小组都进行多次重复分析，以确保得到的路径是最优的。d) 旅行商分析结果处理根据旅行商分析得到的路由数据，按照其 Cost 属性值，选择出各个卫生区的最佳
