白 旸，黃雨欣，陳炯羽，謝詠康

（惠州學院 地理與旅游學院，廣東 惠州 516007）

南中國海沿海城市社會經(jīng)濟發(fā)達，塑料制品的需求量大，塑料垃圾的排放量不斷增加［1］，約79%的塑料垃圾未得到有效回收［2］。因廢物管理不當而流入海洋的垃圾數(shù)量巨大，對海洋環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)造成嚴重的破壞［2］。改善廢物管理基礎設施是減少垃圾流入海洋的重要環(huán)節(jié)［3］?！笆奈濉睍r期，我國全面規(guī)范塑料垃圾的回收和清運各流程節(jié)點工作［4］，因此，研究垃圾處理場的布局，對減少塑料垃圾環(huán)境泄漏量具有重要意義。

隨著中國垃圾焚燒行業(yè)的迅速發(fā)展，LU等［5］提出利益相關者更加關注垃圾處理場對環(huán)境和社會的影響。XU 等［6］分析居民對廢物焚燒處理場產(chǎn)生的健康和環(huán)境的負面影響的反應，通過問卷調查發(fā)現(xiàn)部分群體更愿意花錢來避免周圍建設垃圾焚燒發(fā)電廠。學者們進一步探討垃圾處理項目對居民態(tài)度影響的關鍵因素。CONG 等［7］采用模糊決策試驗與評價實驗室（DEMATEL）方法，最終得出的原因有“公眾參與度不足”“居住地附近”“非標準政府決策過程”“信息披露低”“破壞周圍環(huán)境”和“補償方案不完善”6 個關鍵因素。FRANGOPOULOS 等［8］基于Pella 地區(qū)的兩處垃圾填埋場的選址，研究了垃圾處理場與廢棄物管理之間的關系，發(fā)現(xiàn)當?shù)鼐用駥幚韴龅膽B(tài)度和反應與垃圾處理場的臨近程度有關。呂添貴［9］基于利益相關者視角，分析了政府、民眾和企業(yè)等利益主體，指出垃圾處理場選址沖突與民眾公平認知與風險認知、政府信息決策與傳播機制及企業(yè)追求利益最大化與缺乏社會責任感密切相關。學者們從不同的角度探究了選址沖突的解決辦法。張向和與彭緒亞［10］從垃圾處理的產(chǎn)業(yè)化與市場化視角出發(fā)，利用Hotelling 線性城市模型和Bertrand博弈理論，分析了2處垃圾處理場的選址與定價決策，發(fā)現(xiàn)完善垃圾處理場選址決策程序、規(guī)范垃圾處理技術、提高居民對垃圾處理場的信任度等措施能夠回避或減輕鄰避效應。許波榮［11］分析了錫東生活垃圾焚燒發(fā)電廠選址的成功經(jīng)驗，從超前規(guī)劃、公開信息、制度設計、規(guī)范補償、一核多元等方面總結破解固廢處置設施鄰避效應的對策。

鄰避效應引起的沖突是由于建設的垃圾處理場會對周邊居民在生活環(huán)境等方面帶來負面影響，但垃圾處理場又是能使大多數(shù)人獲益的基礎設施，同樣具有這種影響的設施被稱為“鄰避設施”。鄰避設施這一概念是在1977 年由O'HARE［12］首次提出。MORELL［13］認為政府在環(huán)保方面的部分工作存在失職，再加上建設雙方的公平性、地方形象的影響等問題是居民反對鄰避設施建設的主要原因。隨著城市智能化發(fā)展進入新的階段，GIS 技術在許多有關城市垃圾處理的應用上提供了更多便利。徐善寶［14］使用灰色預測模型預測城市生活垃圾產(chǎn)量，通過對生活垃圾綜合處理場的多個選址因素進行緩沖距離分析、疊加、賦值，得到不同等級的選址條件。趙丁儀［15］對影響建筑垃圾處理廠選址的主要因素運用層次分析法確定權重，用GIS圖層疊加分析和多目標灰色局勢決策模型精選出合理適宜的地址。朱夢煉［16］總結了16 個影響垃圾處理場選址的因素，利用層次分析法和熵權法結合計算其權重，使用GIS疊加分析，得到建筑垃圾填埋場選址場地3個層次的評估等級。近年來，POI數(shù)據(jù)在分析城市空間布局和各產(chǎn)業(yè)布局合理性方面，發(fā)揮著無可替代的優(yōu)勢［17］。國內POI數(shù)據(jù)對垃圾處理場的應用較少?；葜菔蔷哂写硇缘难睾３鞘?，其基礎設施相對完善，但要進一步實現(xiàn)人地協(xié)調發(fā)展仍需解決諸如鄰避設施選址這類問題。

該研究以惠州市為研究區(qū)，通過調查惠州市各個垃圾處理場的運行狀況以及周邊居民對垃圾處理場的態(tài)度，收集市民對垃圾處理場選址的看法，探究惠州市現(xiàn)行的生活垃圾處理措施中存在的問題，尤其是塑料垃圾處理問題。據(jù)此，優(yōu)化南中國海沿岸城市的垃圾處理場空間布局，在減弱鄰避效應的同時，達到提高塑料垃圾回收率、減輕海洋垃圾污染的目的，對惠州市乃至南中國海沿岸的城市塑料垃圾處理問題的改善都具有重要意義。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

惠州市地處中國粵港澳大灣區(qū)城市群中，東接粵東潮汕、河源地區(qū)，西接廣州、深圳、東莞等珠三角重要城市，南臨南中國海，海岸線長達281.4 km，沿海縣區(qū)人口密度為445 人/km2［19］，是粵港澳大灣區(qū)城市群重要的組成部分以及重要交通樞紐（圖1）。隨著城市近年來的快速發(fā)展，生活垃圾處理問題引發(fā)的人地矛盾、居民生活與城市管理的矛盾日益突顯，現(xiàn)惠州市生活垃圾處理已基本實現(xiàn)100%焚燒處理，但仍舊面臨著垃圾資源化利用能力薄弱、垃圾無害化處理程度低、垃圾分類成效不顯著等問題［20］。

惠州市近21年的16 方位風向玫瑰圖顯示（圖2），惠州市夏季是以南東南（SSE）、東南（SE）為主導風向；冬季是以北東北（NNE）、東北（NE）為主導風向。其中：東南風（SE）出現(xiàn)的頻率最高為1 642次，占總頻率22.37%；其次是北東北風（NNE）出現(xiàn)頻率為1 535 次，占總頻率20.92%。

圖1 研究區(qū)區(qū)位圖

圖2 惠州市近21年風向頻率圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

POI 數(shù)據(jù)來源于高德地圖開放平臺，通過Python編程調用高德地圖API 獲取，數(shù)據(jù)的獲取時間截止為2022年5月，有效數(shù)據(jù)151 864個，共包括17類場所：餐飲、購物、生活服務、體育休閑、商務住宅區(qū)、交通樞紐、風景名勝區(qū)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)、政府機構、科教文化場所、公司企業(yè)、農(nóng)林牧漁基地、公共設施、住宿、醫(yī)療保健、湖泊和水庫。河流矢量數(shù)據(jù)、2021年各級公路數(shù)據(jù)從OMS平臺獲取。垃圾處理場位置數(shù)據(jù)從惠州市生態(tài)環(huán)境局獲取，垃圾中轉站位置數(shù)據(jù)以惠州市城鄉(xiāng)管理和綜合執(zhí)法局政務平臺獲取的數(shù)據(jù)為主，用高德地圖數(shù)據(jù)作為補充，以提高垃圾中轉站數(shù)據(jù)的準確度，最終確定140個垃圾中轉站點。

1.3 研究方法

使用的研究方法包括：問卷調查法、熵權法、核密度分析、位置-分配模型等。首先，通過問卷調查獲得核心利益相關者對各類鄰避因子的接受度，使用熵權法對其分析，計算得到各類鄰避因子的權重；其次，用核密度分析來度量各類型POI的密度分布；最后，通過加權疊加運算識別出研究區(qū)的垃圾處理場布局影響因子空間分布。在垃圾處理場的空間優(yōu)化中，首先建立研究區(qū)的公路路網(wǎng)模型，之后使用“位置—分配”模型和網(wǎng)絡分析對現(xiàn)有垃圾處理場的空間分布進行度量，繼而針對鄰避影響較大的區(qū)域進行垃圾處理場模擬選址和空間優(yōu)化。

1.3.1 文獻分析法

對國內外關于鄰避效應的研究情況進行充分閱讀分析，廣泛吸取前人的經(jīng)驗。系統(tǒng)收集垃圾處理場選址原則與標準、生活垃圾清運處理規(guī)劃，仔細閱讀當?shù)卦诶占?、運輸及處理等方面的政策和文件，了解在實施過程中的各種具體規(guī)定，找到研究所需的相關數(shù)據(jù)。

1.3.2 問卷調查法

對核心利益相關者，即垃圾處理場附近居住的居民進行問卷調查，了解核心利益相關者對垃圾處理場的選址的態(tài)度和建議，以及垃圾處理場給其帶來的有利和不利影響，探究居民對垃圾處理的認知度與接受度，做好定量分析準備。

依據(jù)《城市環(huán)境衛(wèi)生設施規(guī)劃標準》［21］、《生活垃圾填埋場污染控制標準》［22］等相關政策文件對垃圾處理場的選址的要求，以垃圾處理場的鄰避性為主，在問卷設計中選取了7 種評價因素，并根據(jù)其自身屬性特點和影響特征，分為3類影響因子，以及它們分別對應的POI 類型，見表1。影響人們日常生活的因素，稱為人流因子，由于垃圾處理場屬于鄰避設施，應盡可能遠離人流密集的場所；對人們生產(chǎn)活動產(chǎn)生影響的因素稱為社會因子，所包含的地區(qū)是對周圍的環(huán)境要求較高，并具有相應的紅線警戒值，垃圾處理場的選址應該避開這些地區(qū)；與自然環(huán)境關系密切的因素稱為自然因子，由于居民生活用水和地下水的使用相關聯(lián)，水體的流動性使污染物更易擴散，因此，垃圾處理場需要盡可能遠離湖泊和水庫等區(qū)域。

表1 鄰避因子的分類

1.3.3 熵權法

熵權法作為一種客觀的賦權方法，能夠避免人為的主觀因素的影響，使得到的結果更加符合客觀實際。根據(jù)各個評價指標的數(shù)據(jù)分散程度，利用信息熵計算出各個評價指標的熵權值，再根據(jù)各個評價指標對熵權值進行一定的修改，從而得到較為客觀的熵權值。利用EXCEL軟件，用熵權法公式對問卷調查所得數(shù)據(jù)進行定量分析，從而計算出各鄰避因子的權重，以此來確定不同鄰避因子的重要程度。

1.3.4 核密度分析

核密度分析法是密度分析的常用方法，是根據(jù)地理學的第一定律所衍生出來的，表示與目標物體越近的事物其相關性強，與目標物體越近的位置獲取到的密度擴張值也就越大［16］。核密度分析法是衡量POI數(shù)據(jù)聚集程度最直觀的一種方法［17］，在此對各類鄰避因子的POI 數(shù)據(jù)進行核密度分析研究，獲取各類鄰避因子的分布情況。其計算公式：

1.3.5 位置-分配模型

ArcGIS中的網(wǎng)絡分析可以依據(jù)特定的優(yōu)化模型進行位置分析，網(wǎng)絡分析中經(jīng)典的位置-分配模型有最大化覆蓋范圍等7種模型，研究采用最小化阻抗模型，提出一種垃圾處理場空間布局的方法，對惠州市垃圾處理場在空間布局上進行優(yōu)化。

2 研究結果

2.1 問卷結果與分析

為了解惠州市當前垃圾處理場鄰避效應的真實情況，基于核心利益相關者理論對居住在垃圾處理場附近3 km 范圍內的居民開展問卷調查。前往調查惠州市垃圾處理場共5處，收回有效問卷126份。分析問卷結果可知：

（1）82%的居民認為垃圾處理場散發(fā)出的異味對他們生活影響最大，另外，滋生蛇鼠蚊蟲以及在垃圾處理過程中所產(chǎn)生噪音的影響均超過了50%，認為沒有不良影響的居民僅占9%。

（2）數(shù)據(jù)顯示，有47%的居民認為垃圾處理場距離他們的居住地在5 km范圍內可接受，32%的居民認為在3~5 km范圍內可接受，21%的居民希望距離在5 km以上，也有居民表示垃圾處理場離自己越遠越好，說明垃圾處理場對其產(chǎn)生的鄰避效應顯著。

（3）問卷調查通過利益相關者打分的方式，設置分值區(qū)間為1~10 分，分值越高，表示居民對該類不良影響的厭惡程度越高。由圖3 可知，60.32%的居民給異味的影響打了10 分，且“異味”的分數(shù)在8 分及以上的比例達到90%，這說明垃圾處理場產(chǎn)生的異味對居民的生活影響極大。其次，對居民生活影響較大的還有噪音和蛇鼠蚊蟲，而地表污水、地下污水、污染土壤和粉塵對居民的生活影響較小。

圖3 居民對垃圾處理場產(chǎn)生的不良影響打分

考慮到每類鄰避因子對人們鄰避心理影響程度有差異，故對此數(shù)據(jù)使用熵權法對每種鄰避因子（表1）的標準化結果增加權值，經(jīng)過計算最終確定人流、社會、自然等3 類鄰避因子的權值分別為0.639 30、0.151 714、0.208 976。

（4）通過五點量表法調查垃圾處理場重新選址的意愿，結果發(fā)現(xiàn)能接受現(xiàn)有垃圾處理場位置的居民僅占11%，表示無所謂中立的態(tài)度的占26%，表示不能接受的達63%，即有63%的居民希望垃圾處理場重新選址的意愿較強，表明現(xiàn)有的垃圾處理場影響了周邊居民的生活。

2.2 核密度分析識別鄰避因子影響區(qū)

以POI數(shù)據(jù)為最小分析單元，以問卷分析獲得的3類鄰避因子權重值為數(shù)據(jù)基礎，使用ArcGIS軟件對各類鄰避因子進行核密度分析，采用自然間斷點分級法將密度值分為5個等級區(qū)間，結果見圖4。

由于不同類型鄰避因子的密度值域不同，需要進一步對核密度分析結果進行歸一化處理。各類鄰避因子的分布密度與鄰避反應呈正相關，因此各類型均為鄰避效應的積極因子。

為得到惠州市鄰避因子影響區(qū)的空間分布，需對不同類型的鄰避因子用線性歸一化方法處理后加權疊加，將結果以自然間斷點法分為5個等級，如圖5。圖5用于表征鄰避因子影響的分布情況，密度指數(shù)高表示在該地建設鄰避設施發(fā)生鄰避效應的可能性越高，密度指數(shù)低表示在該地建設鄰避設施相對不易引發(fā)鄰避沖突。據(jù)圖5可發(fā)現(xiàn)鄰避效應發(fā)生可能性高的區(qū)域主要集中在東南部的惠城區(qū)、惠陽區(qū)城區(qū)等社會經(jīng)濟發(fā)展較好、人流密集的地區(qū)?，F(xiàn)今惠州市的垃圾處理場都分布在較低密度的地區(qū)，從整體上來說垃圾處理場的選址是合理的。但根據(jù)實地調查的情況，居住在這些垃圾處理場附近（3 km以內）的居民的生活都有受到影響，這從微觀角度來說垃圾處理場的選址存在不足，因此，依然需要考慮垃圾處理場如何選址才能讓鄰避效應受到最大的削弱。

圖4 各類鄰避因子的核密度分布圖

圖5 惠州市鄰避因子影響區(qū)的空間分布

2.3 歐氏距離分析垃圾處理場的鄰避現(xiàn)狀

參考已有文獻及相關國家標準［21-22］，結合問卷調查情況（2），確定各鄰避因子特定的鄰避距離如表2。以0.5 km 為等間距用重分類方法從1~5 賦值，距離越小賦值越大，鄰避因子影響程度越大。其中異味、粉塵因素受風向影響，為綜合考慮夏季風和冬季風的影響，以W 為垂直主導風向的方向將惠州市按最東端和最西端的距離值164.431km平均分為5個區(qū)域，由上風向區(qū)域向下風向區(qū)域依次遞減賦值。各因子分析所得的圖層見圖6。

表2 評價因素與影響距離

圖6 各因子影響程度分析

將距離分析所得的所有圖層進行疊加分析得到初選模型，對其使用字段計算器計算將疊加所得的綜合得分賦權重得到最終得分（圖7），將惠州市根據(jù)得分高低劃分為5個等級：非常適宜、適宜、比較適宜、比較不適宜、不適宜，分數(shù)越高的地方鄰避因子影響越強，越不適合建設垃圾處理場。結合實地調查情況可以驗證：惠州市垃圾處理場的鄰避效應最小，附近居民極少且鄰避反應最弱；龍門、博羅、惠東3 地的居民鄰避反應也相對較弱，居民的意見集中于異味、水源等影響因子，對人們的生活質量有一定影響，但仍處于可接受范圍；盡管惠陽環(huán)境園位于第4級比較不適宜區(qū)域，但其實際鄰避效應并不強烈。因惠陽環(huán)境園所處位置的人流因子、社會因子相比于其他的垃圾處理場密度更高，故分析所得鄰避因子影響范圍更廣，且該地附近主要分布工業(yè)園區(qū)，社會生產(chǎn)活動頻繁，人類活動已對生活環(huán)境產(chǎn)生一定污染，在此前提下，居民對惠陽環(huán)境園所產(chǎn)生的不良影響的覺察度減弱。

2.4 位置分配模型優(yōu)化垃圾處理場空間布局

圖7 垃圾處理場選址適宜程度分級圖

根據(jù)垃圾處理場選址適宜程度分級圖，從中選擇鄰避影響較小的第1~3級適宜區(qū)域作為優(yōu)化垃圾處理場候選區(qū)域的初選模型。另外，參考與產(chǎn)生鄰避效應主體直接相關的社會、人流兩類POI數(shù)據(jù)核密度，選址與其盡可能遠離；同時綜合考慮到山地地形有一定的消減鄰避作用，可以作為選址條件之一，因此，在確保交通可達的前提下，選擇合適的具有山地地形的區(qū)域，作為二級模型的條件。通過模型條件的篩選，在惠州市下轄的5個縣級行政區(qū)劃中，各自選擇3~5個垃圾處理場候選設施項。建立位置-分配模型，解讀優(yōu)化目標的實現(xiàn)途徑是最小化各垃圾中轉站運輸垃圾到垃圾處理場所需的總體行駛時間，因此，使用“最小化阻抗”模型。在確定垃圾處理場需優(yōu)化的前提下，即不考慮現(xiàn)有垃圾處理場的情況下，線性變換結果顯示的最佳優(yōu)化設施點如圖8。

圖8 垃圾處理場選址優(yōu)化結果

3 討論與結論

基于惠州市全域的POI數(shù)據(jù)，將其分為3類鄰避因子，并通過熵權法對問卷調查數(shù)據(jù)計算權重，進一步核密度分析識別出垃圾處理場鄰避因子影響區(qū)，之后結合國家標準規(guī)定和實際調查情況，使用歐氏距離分析方法具體分析垃圾處理場在鄰避因子影響下的現(xiàn)狀，利用道路網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，結合垃圾中轉站位置，使用“位置—分配”模型和網(wǎng)絡分析方法，考慮垃圾鏈周期管理中的運輸轉運效率，對垃圾處理場的選址進一步優(yōu)化。得出主要結論如下：

（1）通過對噪音、蛇鼠蚊蟲、異味、粉塵、土壤污染、地表水污染、地下水污染等7 種垃圾處理場鄰避因子的POI核密度分析，識別出鄰避因子的影響區(qū)，分析影響區(qū)的空間分布發(fā)現(xiàn)發(fā)生鄰避效應可能性高的區(qū)域主要集中在惠城區(qū)、惠陽區(qū)等社會經(jīng)濟發(fā)展較好、人流密集的地區(qū)，而龍門縣、惠東縣和博羅縣等地區(qū)發(fā)生鄰避效應的可能性較低，目前垃圾處理場均位于鄰避因子影響程度小的低密度區(qū)域，從該角度看垃圾處理場的布局適宜性較高。

（2）在問卷調查中發(fā)現(xiàn)，垃圾處理場附近（3 km 以內）的居民仍然存在鄰避效應，通過熵權法計算人流、社會、自然因子對居民的影響程度，分別占比0.639 30、0.151 714、0.208 976。通過歐氏距離與加權分析，發(fā)現(xiàn)多數(shù)垃圾處理場位于比較合適區(qū)域，僅有1 個位于比較不合適區(qū)域的垃圾處理場，但其鄰避效應并不明顯。

（3）進一步優(yōu)化垃圾處理場選址以最小化鄰避效應為前提，以適宜性分析結果作為初選模型，綜合考慮垃圾中轉站與垃圾處理場之間的轉運效率，將交通可達與適宜的地形作為二級模型篩選條件，建立最小化hool 阻抗模型，最大程度減小了鄰避效應發(fā)生的可能性，同時保持較高的轉運效率，但優(yōu)化后相比于現(xiàn)有垃圾處理場轉運成本更高。