本发明涉及gis技术领域，具体是一种基于gis网络分析的农村垃圾深埋桶布局优化方法。
背景技术：
随着农村经济和城镇化水平的提高，农村生活垃圾的产量不断增加，而农村生活垃圾管理方式落后，给当地生态环境带来危害。为有效地解决农村生活垃圾污染问题，近年来各省市相继出台了一系列政策，要求农村垃圾实现统一收集和处理，实现乡镇、村庄生活垃圾收运设施全覆盖。农村地区一般采用“小型收集车+环保桶(深埋桶)+吊桶车”的直接运输模式(简称“直运模式”)，生活垃圾存放在农村居民点的公共垃圾桶，经小型收集车运往深埋桶，由自带装卸压缩装置的大型垃圾运输车将垃圾由深埋桶直接运往县垃圾处理场。深埋桶作为直运模式的中间环节，布局的好坏直接影响到运输成本高低。但是国内尚没有农村垃圾深埋桶布局优化的文献或专利。
企业的现行的垃圾深埋桶布设是参照工程选址原则按专家经验定性地布局，没有考虑到需求点和服务设施的具体数据，垃圾深埋桶的布局可能不是最优分布，无形中增加企业运营成本。因此，本发明提供一种基于gis网络分析的精度高、可操作性强，定量地进行农村垃圾深埋桶布局优化的方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于gis网络分析的农村垃圾深埋桶布局优化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于gis网络分析的农村垃圾深埋桶布局优化方法，首先基于gis获取目标区域的gis地理空间数据；然后输入gis地理空间数据和约束条件，在约束条件下运行垃圾深埋桶布局优化模型；使用垃圾深埋桶布局优化模型进行布局优化分析，统计深埋桶对农村居民点的覆盖率和服务率，判断覆盖率和服务率是否满足要求，若不满足要求则重新设置候选垃圾深埋桶类型和选择数量，运行垃圾深埋桶布局优化模型，直至覆盖率和服务率满足要求为止；然后确定垃圾深埋桶数量为最少，重新设置候选垃圾深埋桶类型和数量，继续运行垃圾深埋桶布局优化模型，直至满足垃圾深埋桶数量最少为止，输出最终的垃圾深埋桶布局优化方案，方法结束。
作为本发明进一步的方案：具体包括以下步骤：
第1步，获取垃圾深埋桶布局优化模型运算所需的gis地理空间数据，包括目标区域的道路、农村居民点以及候选垃圾深埋桶地点数据；其中，农村居民点具有空间数据和人口属性数据；
第2步，构建垃圾深埋桶布局优化模型；
第2步的具体方法为：假设农村居民点距公共垃圾桶的距离忽略不计，农村居民点位置视为公共垃圾桶位置，垃圾收集车在公共垃圾桶和垃圾深埋桶之间往返，给定p个垃圾深埋桶，以使一定距离或时间阈值范围内被服务的需求总量最大；垃圾深埋桶布局优化模型的公式如下：
约束条件为：
∑j∈jxj＝p；
xj＝(0，1)，所有j∈j；
yi＝(0，1)，所有i∈i；
其中，ni＝{jinj|dij≤s}；nj＝[iini|dij≤s；
式中：z是需求总量；i是农村居民点集合；j是垃圾深埋桶集合；dij是公共垃圾桶i到垃圾深埋桶j之间的最短距离或时间；xj表示如果垃圾深埋桶覆盖第j个农村居民点则为1，否则为0；yi表示如果一个聚合的农村居民点i至少被一个深埋桶覆盖则为1，否则为0；ni表示农村居民点i可达半径之内的垃圾深埋桶总数；nj表示垃圾深埋桶i服务半径之内的农村居民点总数；s表示可接受的服务距离或时间；p是要选取的垃圾深埋桶数目；ai是农村居民点i的需求；m表示单个垃圾深埋桶能服务的最大容量；
然后在arcgis软件中新建位置分配分析图层，输入gis地理空间数据和约束条件，在约束条件下运行垃圾深埋桶布局优化模型；
第3步，评价已选垃圾深埋桶的布局是否合理；
第3步的具体方法为：统计垃圾深埋桶对农村居民点的覆盖率和服务率；判断覆盖率和服务率是否满足要求，如果满足要求，覆盖率和服务率均为100％，已选垃圾深埋桶的布局合理，则执行第5步；如果不满足要求，已选垃圾深埋桶的布局不合理，则执行第4步；
第4步，若已选垃圾深埋桶的布局不合理，重新设置候选垃圾深埋桶类型和选择数量，运行垃圾深埋桶布局优化模型；然后执行第3步，评价已选垃圾深埋桶的布局是否合理；若垃圾深埋桶地点布局依然不合理，则重复进行第4步，直至已选垃圾深埋桶的布局合理；然后执行第5步；
第5步，若已选垃圾深埋桶的布局合理，则确定垃圾深埋桶数量为最少；
第6步，输出最终的垃圾深埋桶布局优化方案。
作为本发明进一步的方案：第1步的具体方法为：首先，收集目标区域的高清遥感影像，在arcgis软件中加载影像并通过目视解译进行地物判读，获取目标区域的道路、农村居民点和候选垃圾深埋桶地点矢量数据；农村居民点的人口属性数据通过矢量数据编辑输入到农村居民点的矢量数据表中；然后，新建地理数据库保存矢量数据，并将道路数据进行拓扑检查，构建道路网格数据集；将农村居民点数据转化为点文件。
作为本发明进一步的方案：第5步的具体方法为：(1)逐个减少选择设施数，运行垃圾深埋桶布局优化模型，然后执行第3步，评价已选垃圾深埋桶的布局是否合理；(2)若合理，则重复进行步骤(1)直至已选垃圾深埋桶布局不合理；此时的选择设施数+1＝最佳选择设施数，采用最佳选择设施数时确定为垃圾深埋桶数量最少；然后执行第6步。
作为本发明进一步的方案：第1步中，从谷歌地球收集目标区域的高清遥感影像，获取垃圾深埋桶布局优化模型运算所需的gis地理空间数据。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明构建的垃圾深埋桶布局优化模型，输入数据为gis地理空间数据，具有位置精度高和图形可视化的优点，可定量地进行农村垃圾深埋桶的布局优化，能够灵活设置农村居民点实际需求、深埋桶的服务容量和垃圾收集车的运输距离，模型运算基于实际路网，保证深埋桶容量限制下服务面积最大和深埋桶成本最少。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为输入的地理空间数据，包括候选垃圾深埋桶数据(三角形表示，标注数字的为预选垃圾深埋桶)、路网数据(线条表示)和农村居民点数据(圆点表示)。横、纵坐标代表地理空间数据的投影坐标值。
图3为布局优化结果，包括选择的垃圾深埋桶地点(五角形表示)、垃圾深埋桶覆盖范围(线条表示)和覆盖的农村居民点(圆点表示)。横、纵坐标代表地理空间数据的投影坐标值。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，一种基于gis网络分析的农村垃圾深埋桶布局优化方法，本方法是假设已经按照垃圾深埋桶选址原则，选定一定数量的候选垃圾深埋桶地点，然后在此基础上进行布局优化。首先基于gis获取目标区域的道路、农村居民点以及候选垃圾深埋桶地点数据；然后在一定的约束条件下，使用垃圾深埋桶布局优化模型进行布局优化分析，统计深埋桶对农村居民点的覆盖率和服务率，判断覆盖率和服务率是否满足要求，若不满足要求则重新设置候选垃圾深埋桶类型和选择数量，运行垃圾深埋桶布局优化模型，直至覆盖率和服务率满足要求为止；然后确定垃圾深埋桶数量为最少，重新设置候选垃圾深埋桶类型和数量，继续运行垃圾深埋桶布局优化模型，直至满足垃圾深埋桶数量最少为止，输出最终的垃圾深埋桶布局优化方案，方法结束。
本发明具体包括以下步骤：
第1步，获取垃圾深埋桶布局优化模型运算所需的gis地理空间数据，如目标区域的道路、农村居民点(居民地中心点)以及候选垃圾深埋桶地点等数据；其中，农村居民点具有空间数据和人口属性数据。
第1步的具体方法为：首先，从谷歌地球收集目标区域的高清遥感影像，在arcgis软件中加载影像并通过目视解译进行地物判读，获取目标区域的道路、农村居民点和候选垃圾深埋桶地点等矢量数据；农村居民点的人口属性数据通过矢量数据编辑输入到农村居民点的矢量数据表中；然后，新建地理数据库保存矢量数据，并将道路数据进行拓扑检查，构建道路网格数据集；将农村居民点数据转化为点文件；
第2步，构建垃圾深埋桶布局优化模型；
第2步的具体方法为：假设农村居民点距公共垃圾桶的距离忽略不计，农村居民点位置视为公共垃圾桶位置，垃圾收集车在公共垃圾桶和垃圾深埋桶之间往返，给定p个垃圾深埋桶(容量上限为m)，以使一定距离或时间阈值范围内被服务的需求总量最大；垃圾深埋桶布局优化模型的公式如下：
约束条件为：
∑j∈jxj＝p；
xj＝(0，1)，所有j∈j；
yi＝(0，1)，所有i∈i；
其中，ni＝{jinj|dij≤s}；nj＝{iini|dij≤s}；
式中：z是需求总量(服务的农村居民点人数)；i是农村居民点集合；j是垃圾深埋桶集合；dij是公共垃圾桶i到垃圾深埋桶j之间的最短距离或时间；xj表示如果垃圾深埋桶覆盖第j个农村居民点则为1，否则为0；yi表示如果一个聚合的农村居民点i至少被一个深埋桶覆盖则为1，否则为0；ni表示农村居民点i可达半径之内的垃圾深埋桶总数；nj表示垃圾深埋桶i服务半径之内的农村居民点总数；s表示可接受的服务距离或时间；p是要选取的垃圾深埋桶数目；ai是农村居民点i的需求；m表示单个垃圾深埋桶能服务的最大容量；
如图2所示。然后在arcgis软件中新建位置分配分析图层，输入gis地理空间数据和约束条件，gis地理空间数据包括道路数据、295个农村居民点数据、42个候选垃圾深埋桶地点数据，约束条件包括可接受的服务距离<5000m；单个垃圾深埋桶服务的最大人口数1500人。将32个预选垃圾深埋桶地点数据设置为必选设施点，295个农村居民点数据设置为需求点，在约束条件下运行垃圾深埋桶布局优化模型；
第3步，评价已选垃圾深埋桶的布局是否合理；
第3步的具体方法为：统计垃圾深埋桶对农村居民点的覆盖率和服务率；发现仅覆盖295个农村居民点中的263个农村居民点，覆盖率89.15％；服务人数37323人，服务率86.8％％；可知已选的垃圾深埋桶地点布局不合理，执行第4步；
表1评价已选垃圾深埋桶布局合理性
第4步，已选垃圾深埋桶的布局不合理，则重新设置候选垃圾深埋桶类型和选择数量；运行垃圾深埋桶布局优化模型，将42个垃圾深埋桶地点设置为候选设施点，设置选择设施数为33个；再次运行垃圾深埋桶布局优化模型，执行第3步，统计垃圾深埋桶对农村居民点的覆盖率和服务率；发现覆盖295个农村居民点中的295个农村居民点(覆盖率100％)，服务人数42997人(服务率100％)，垃圾深埋桶地点布局合理，执行第5步；
第5步，已选垃圾深埋桶的布局合理，则确定垃圾深埋桶成本为最少(数量为最少)；
第5步的具体方法为：(1)如果已选垃圾深埋桶布局合理，则逐个减少选择设施数，设置选择设施数为32个，运行垃圾深埋桶布局优化模型，然后执行第3步，发现覆盖295个农村居民点中的295个农村居民点(覆盖率100％)，服务人数42997人(服务率100％)，垃圾深埋桶地点布局合理；(2)然后重复执行第(1)步，再次减少选择设施数，设置选择设施数为31个，运行垃圾深埋桶布局优化模型，然后执行第3步，发现仅覆盖295个农村居民点中的294个农村居民点(覆盖率99.7％)，服务人数42936人(服务率99.86％)，垃圾深埋桶地点布局不合理，结束，确定设置选择设施数为32个时垃圾深埋桶成本最少；然后执行第6步；
表2确定垃圾深埋桶成本为最少
第6步，输出最终的垃圾深埋桶布局优化方案；在满足农村居民点的覆盖率、服务率和垃圾深埋桶成本最少等条件后，垃圾深埋桶布局优化模型运行结束，在arcgis软件中将选择的32个垃圾深埋桶和覆盖的农村居民点数据制图输出，如图3所示。
实施例2
与实施例1不同的是。第3步中，统计垃圾深埋桶对农村居民点的覆盖率和服务率为100％，可知已选的垃圾深埋桶地点布局合理，则直接执行第5步。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。