Abstract-This paper presenterar preliminära resultat från en big data analys och GIS för att identifiera effektiviteten i avfallshantering och transporter i Stockholms stad. Syftet med detta dokument är att identifiera ineffektivitet i sophämtningsvägarna i Stockholms stad och att föreslå möjliga förbättringar. Baserat på en stor datamängd bestående av ungefär en halv miljon poster av avfallsfraktioner, vikter och platser utvecklades en serie nya kartor över avfallsgenerering. Detta var resultatet av en omfattande datakureringsprocess, följt av parti geokodning av de kurerade posterna. Därefter skapades kartorna som beskriver vilken avfallsfraktion som kommer från var och hur den samlas in. Slutligen gjordes en preliminär analys av rutteffektiviteten. Kartläggningar av utvalda fordonsrutter gjordes i detalj och linjernas effektivitet under första halvåret 2013 bedömdes med hjälp av effektivitetsindexet (kg avfall/km). Slutsatsen är att betydande ineffektivitet uppdagades, och ett antal interventionsåtgärder diskuteras för att öka effektiviteten i avfallshanteringen, inklusive en gemensam fordonsflotta för insamling av avfall.
I studien i Ref analyserades till exempel en halv miljon avfallsfraktioner för att identifiera ineffektivitet i avfallsuppsamlingsvägarna.
Big Data GIS Analytics Towards Efficient Waste Management in Stockholm
{'venue': 'ICT4S', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}