The Forecasting Waste Generation Model based on Linked Open Data and the DPSIR Framework. Case study concerning municipal waste in the Czech Republic
| Název česky | Model předpovídání produkce odpadů založená na veřejně přístupných datech a DPSIR rámci |
|---|---|
| Autoři | |
| Rok publikování | 2016 |
| Druh | Další prezentace na konferencích |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| Popis | Současné přepovědní modely vzniku odpadů poskytují nástroje pro posouzení účinnosti plánů odpadového hospodářství (POH) Evropské unie (EU), členských států EU a provádění akčního plánu EU pro oběhové hospodářství (CE). Tyto nástroje jsou založeny na ochraně životního prostředí, jakož i hospodářských a sociálních hledisek, a tím umožní dělat příslušná rozhodnutí pro zlepšení vnitrostátního POH. Příspěvek prezentuje rozvinuté multi-lineární regresní modely pro toky odpadů přes veřejně přístupná data České republiky a soubory ukazatelů (prediktorů) integrováných do prognostických modelů, které měří účinnost, ve kterém enologické postupy fungují v oblasti odpadového hospodářství naplnit vizi CE. Tato metodika spočívá v úpravě faktorů určujících prognostické modely do rámce Driving Force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR), který vypracovala Evropská agentura pro životní prostředí v roce 1999. Nejdůležitější prediktory byli vybráni prostřednictvím výběrového řízení, která zahrnovala názory expertů a přehled literatury na základě relevance a použitelnost k nastaveným tokům odpadu. Příslušné prediktory byly vybrány a zapadají do rámce DPSIR. Konstrukce modelu prognózy sestávala z kondtrukce a definování prediktorů na základě rámce DPSIR; Integrace prediktorů do prognostických modelů; citlivostní analýzy modelů; výpočet prognostických modelů v open source softwaru a jeho ověření s použitím vhodných dat a výběr scénářů prevence sledující akční plán EU pro oběhové hospodářství. Probíhá ve čtyřech krocích a výstupy rozvinutého předpovědního modelu jsou prezentovány za komunální odpad v České republice. |
| Související projekty: |