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Updated: Jun 22, 2025

Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
以数据为导向的方法将废水与危险废物的来源估计联系起来,用于环境管理
Wenjun Xie1, Qingyuan Yu1, Wen Fang2
1State Key Laboratory of Pollution Control and Resource Reuse, School of the Environment, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu, China.
预测工业危险废物 (HW) 生产对于可持续性至关重要. 这项研究开发了一种基于数据的方法,使用废水数据准确估计各种企业的热水产量,改进环境监管.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 工业生态学 工业生态学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 工业企业产生大量污染物,需要有效的监管,以实现可持续发展.
- 估计企业级污染物产生,特别是危险废物 (HW),由于企业的异质性和缺乏通用方法而具有挑战性.
- 废水监测的自动传感器广泛使用,为间接的HW估计提供了潜在的数据源.
研究的目的:
- 开发一个数据驱动的方法来预测企业级别的危险废物 (HW) 生产.
- 建立适用于各种工业部门的通用框架.
- 为应对HW预测数据分布和计算效率方面的挑战.
主要方法:
- 利用废水大数据作为HW生成预测的代理.
- 开发了一个通用框架,包含来自不同部门的代表变量.
- 使用数据平衡算法来处理长尾数据分布.
- 包含因果发现,用于特征选和增强计算效率.
主要成果:
- 该方法在预测高温发电方面表现出高准确性,达到0.87.2的R2.
- 该研究成功地在中国江苏省10个行业的1024家企业中测试了该框架.
- 该预测模型使用了大量数据集,每天有4,260,593个废水数据点.
结论:
- 开发的数据驱动方法为预测工业危险废物产生提供了准确和有效的方法.
- 这种方法为环境监管和可持续发展提供了有价值的工具,因为它使企业级污染物跟踪成为可能.
- 该框架在各个部门的适应性及其对废水数据的使用凸显了其实际适用性.
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