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本研究采用的大数据是新浪微博数据,新浪微博数据获取途径是利用新浪微博官方API,获取APP Key、APP Secret和用户授权的access token,从而获取数据。大数据在本研究中有两个重要作用:①利用大数据获取公众反映垃圾填埋场恶臭影响的信息,并且利用手机微博位置与垃圾填埋场的距离,得到恶臭影响距离,并与同一垃圾填埋场基于物理模型确定的影响半径进行比较;②以微博大数据作为人群活动强度的表征,从而基于大数据评估垃圾填埋场恶臭对于人群活动的影响。
考虑到垃圾填埋场的恶臭在夏季影响最为显著(夏季温度高,气压相对低,垃圾中的可降解有机质比例高,恶臭产生和排放量较大),因而本研究获取和分析全国2014年7月的新浪微博数据。中国2014年7月有空间位置的新浪微博数为16,952,472条,基于语义分析,从中筛选出3181条内容涉及垃圾的微博(图8),然后进行逐一分析,最终确定了24条微博,其内容明确反映了发微博人当时感受到垃圾填埋场的恶臭影响。
此外,根据新闻检索获取57条反映垃圾填埋场恶臭的新闻报道,从中筛选出3条反映垃圾填埋场恶臭影响距离的有效信息。最终得到的社会调查数据为27个。
对比分析社会调查的数据和相应垃圾填埋场地面点源连续高斯模型计算结果(图9),可发现,大部分社会调查的影响距离都大于理论计算距离,也证实了前面本研究现场调研的观点,即垃圾填埋场由于运输、临时堆放和管理不善等,其实际的恶臭影响距离要大于理论计算的距离。整体而言,27个填埋场的地面点源连续高斯模型计算结果要比社会调查数据低32.67%。
哪些人受到垃圾填埋场恶臭影响?
本研究利用恶臭传输高斯模型所计算的影响半径,结合中国人口空间密度数据、中国乡镇人口空间数据和中国医院、教育机构GIS数据集等,基于GIS空间分析平台,研究垃圾填埋场恶臭影响的人口、敏感单位和人群活动。
本研究所指的恶臭影响是包括对人体的健康、生理和心理的影响,确定恶臭影响半径的基础是恶臭的嗅觉阈值,即人能闻到恶臭即认为受到恶臭的影响。此外,本研究所确定的影响半径是完全基于物理方程,而根据前面分析,微博和社会新闻数据所反映的影响半径往往大于同一垃圾填埋场基于物理方程获取的半径,因而,本研究所确定的影响范围和影响人口很有可能属于偏低估计。
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