BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TIỂU LUẬN TỐT NGHIỆP
ỨNG DỤNG GIS HỖ TRỢ BÀI TOÁN PHÂN BỔ THU GOM CHẤT THẢI RẮN SINH HOẠT THEO VỊ TRÍ KHU
DÂN CƯ TRÊN ĐỊA BÀN QUẬN THỦ ĐỨC, TP.HCM
Họ và tên sinh viên: LƯƠNG THỊ PHƯƠNG Ngành: Hệ thống Thông tin Địa lý
Niên khóa: 2012 – 2016
Tháng 6/2016
ỨNG DỤNG GIS HỖ TRỢ BÀI TOÁN PHÂN BỔ THU GOM CHẤT THẢI RẮN SINH HOẠT THEO VỊ TRÍ KHU DÂN CƯ TRÊN ĐỊA
QUẬN THỦ ĐỨC, TP.HCM.
Tác giả
LƯƠNG THỊ PHƯƠNG
Tiểu luận được đệ trình để đáp ứng yêu cầu cấp bằng Kĩ sư ngành Hệ thống Thông tin Địa lý
Giáo viên hướng dẫn:
ThS. Khưu Minh Cảnh
Tháng 6 năm 2016
LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên , tôi xin chân thành cám ơn tới các quý thầy cô trường Đại học Nông Lâm thành phố Hồ Chí Minh,thầy cô khoa Môi trường và Tài nguyên cũng như các quý thầy cô bộ môn Hệ thống Thông tin Địa lý đặc biệt là PGS.TS.Nguyễn Kim Lợi đã tận tình chỉ bảo,truyền đạt những kiến thức quý báu trong suốt thời gian tôi học tập tại trường.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Ths:Khưu Minh Cảnh hiện đang công tác tại trung tâm ứng dụng Hệ Thống Thông Tin Địa Lý- Sở Khoa Học Và Công Nghệ Tp.HCM người đã trực tiếp hướng dẫn, truyền đạt và góp ý để tôi hoàn thành đề tài Tiểu luận tốt nghiệp.
Đồng thời, xin chân thành cảm ơn tới anh Phùng Hoàng Vân_chuyên viên phòng quản lí chất thải rắn tại Sở Tài Nguyên Và Môi Trường TP.HCM cũng như sự gi p đ c a toàn thể các anh chị cán bộ,nhân viên c a Phòng QLCTR đã tạo điều kiện thuận lợi, cung cấp những thông tin tài liệu,số liệu xác thực để tôi hoàn thành đề tài nghiên cứu này.
Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến tất cả bạn c a tập thể lớp DH12GI đã đồng hành, động viên và gi p đ tôi trong suốt thời gian trên giảng đường đại học.
Cuối cùng con muốn gửi lời cảm ơn chân thành và sự biết ơn đến công lao nuôi dư ng, dạy bảo c a bố mẹ; luôn ng hộ, quan tâm con, cho con yên tâm học tập trong suốt thời gian qua.
Lương Thị Phương Khoa Môi trường và Tài nguyên Trường Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh Số điện thoại: 01687069143 Email: 12162031@st.hcmuaf.edu.vn
TÓM TẮT
Đề tài nghiên cứu “Ứng dụng GIS hỗ trợ bài toán phân bổ vị trí thu gom chất thải rắn sinh hoạt theo vị trí khu dân cư trên địa bàn quận Th Đức, Tp.HCM” đã được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 3/2016 đến tháng 5/2016.Phương pháp tiếp cận đề tài là giải bài toán phân bổ vị trí thu gom rác với mạng lưới giao thông quận dựa vào ứng dụng lí thuyết đồ thị kết hợp với phần mềm arcgis để giải quyết vấn đề thực tế các điểm hẹn,các trạm trung chuyển rác đang bị ô nhiễm ảnh hưởng tới sức khỏe c a khu dân cư, làm mất mĩ quan đô thị c a quận.
Kết quả đạt được c a tiểu luận là tìm được cở sở thuận tiện,thích hợp cho việc thu gom,vận chuyển nhất. Đặc biệt phân bố tương đối đồng đều về mặt không gian và đảm bảo việc thu gom theo chu trình tối ưu.
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ... ii
TÓM TẮT ...iii
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU ... 1
1.1. Tính cấp thiết của đề tài ... 1
1.2. Mục tiêu ... 2
1.2.1 Mục tiêu chung: ... 2
1.2.2 Mục tiêu cụ thể: ... 2
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ... 2
CHƯƠNG 2:TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ... 3
2.1. Tổng quan về chất thải rắn sinh hoạt ... 3
2.1.1. Khái niệm về chất thải rắn ... 3
2.1.2 Nguồn gốc phát sinh chất thải rắn ... 3
2.2. Tổng quan về khu vực nghiên cứu ... 3
2.2.1. Vị trí địa lí ... 3
2.2.2. Điều kiện tự nhiên. ... 5
2.2.3. Điều kiện xã hội ... 5
2.3. Tổng quan cơ sở lí thuyết liên quan ... 7
2.3.1 Tổng quan về Gis ... 7
2.3.2. Tổng quan về lí thuyết đồ thị... 8
2.4. Tổng quan lí thuyết lứng dụng chính cho đề tài nghiên cứu. ... 13
2.4.1.Python ... 13
2.4.2 Metis for python ... 13
2.4.3 P_center ... 18
2.4.4. Công cụ trong arcgis ứng dụng nghiên cứu ... 18
2.5.Hiện trạng thu gom,vận chuyển chất thải của quận Thủ Đức ... 21
2.5.1 Hệ thống quản lí thu gom, vận chuyển rác c a quận... 21
2.5.3 Hiện trạng các điểm hẹn,các trạm trung chuyển chất thải rắn c a quận Th Đức. .... 22
2.6.Bài toán phân bổ thu gom chất thải rắn theo vị trí tại khu dân cư. ... 25
2.6.1 Phân tích bài toán. ... 25
2.6.2 Mô hình thực thi bài toán. ... 26
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ... 34
3.1 Dữ liệu ... 34
3.1.1. Dữ liệu không gian ... 34
3.1.2 Dữ liệu thuộc tính: ... 34
3.2. Phương pháp ... 34
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ... 47
4.1. Kết quả: ... 47
4.2. Thảo luận ... 48
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN,KIẾN NGHỊ ... 50
5.1 Kết Luận ... 50
5.2 Kiến nghị ... 50
TÀI LIỆU THAM KHẢO ... 51
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Mô tả
GIS Geographic information system( Hệ thống thông tin địa lí) QLCTR Quản lí chất thải rắn
CTR Chất thải rắn
CTRSH Chất thải rắn sinh hoạt TTC Trạm trung chuyển
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2.1. Phân loại dạng đồ thị ... 9 Bảng 2.2. Tổng hợp lộ trình,cự ly thu gom vận chuyển chất thải rắn sinh hoạt về trạm trung chuyển 12A Quang Trung & khu liên hiệp xử lí chất thải rắn Đa Phước giai đoạn (31/12/2014 đến 30/3/2105): ... 22 Bảng 2.3. Tổng hợp lộ trình,cự ly thu gom vận chuyển chất thải rắn sinh hoạt về TTC 12A Quang Trung& khu liên hiệp xử lí chất thải rắn Đa Phước giai đoạn (31/3/2015 đến 30/12/2105) ... 23 Bảng 3.1 Mô tả dữ liệu không gian ... 34
DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1.Sơ đồ nguồn gốc phát sinh chất thải rắn ... 3
Hình 2.2.Bản đồ quận Th Đức ... 4
Hình 2.3.Biểu diễn đồ thi vô hướng đối với ma trận kề ... 11
Hình 2.4. Biểu diễn đồ thị có hướng đối với ma trận kề ... 11
Hình 2.5.Mô hình cấu tr c file dữ liệu đầu vào ... 12
Hình 2.6. Biểu diễn đồ thị có hướng c a ma trận trọng số ... 12
Hình 2.7. Biểu diễn đồ thị vô hướng c a ma trận trọng số ... 13
Hình 2.8. Phân vùng đô thị ... 15
Hình 2.9. Phân chia thu gom rác ... 18
Hình 2.10. Sơ đồ hệ thống quản lí nhà nước về công tác QLCTR c a quận ... 21
Hình 2.11. Quy trình thu gom,vận chuyển chất thải rắn c a quận ... 21
Hình 2.12. Bãi rác trên đường Lê Văn Chí ... 25
Hình 2.13. Trạm trung chuyển rác nằm gần chợ và nhà dân ven đường Kha Vạn Cân, phường Hiệp Bình Chánh ... 25
Hình 2.14. Mô hình bài toán. ... 26
Hình 2.15. Hiển thị thông tin ở dạng ma trận kề ... 26
Hình 3.1. Sơ đồ phương pháp nghiên cứu ... 35
Hình 3.2. Hiển thị bản đồ nền quận Th Đức. ... 36
Hình 3.3. Hiển thị giao lộ đường giao thông ... 36
Hình 3.4. Hiển thị các lớp vị trí thu gom, điểm hẹn và trạm trung chuyển ... 37
Hình 3.6. Hiển thị dữ liệu thuộc tính ... 37
Hình 3.6. Hiển thị chức năng netwwork analyst. ... 38
Hình 3.7. Hiển thị add dữ liệu mạng lưới... 38
Hình 3.8. Hiển thị lớp phân tích mạng(New Location-Allocation) ... 39
Hình 3.9. Hiển thị chức năng phân bổ vị trí ... 39
Hình 3.10. Hiển thị khi thêm đối tương phân tích mạng... 39
Hình 3.11. Hiển thị thuộc tính c a TTC ... 40
Hình 3.12. Hiển thị thông tin thuộc tính cho vị trí thu gom ... 40
Hình 3.13. Hiển thị kết quả phân bổ vị trí thu gom CTRSH với điều kiện trở kháng là 10 km ... 42
Hình 3.14. Hiển thị kết quả khi phân tích phân bổ vị trí CTRSH với điều kiện trở
kháng là 10 km. ... 42
Hình 3.15. Hiển thị các khi add các đối tƣợng phân tích ... 43
Hình 3.16. Hiện thị các tab Advanced Settings... 44
Hình 3.17. Hiển thị phân bổ vị trí thu gom đối với điểm cơ sở là điểm hẹn. ... 44
Hình 3.18 Hiển thị thuộc tính c a phân bổ vị trí thu gom đối với điểm hẹn ... 45
Hình 3.19 Hiện thị add các cơ sở( diem_hen) phân bổ vị trí thu gom với khoảng cách 500 meter ... 45
Hình 3.20 Hiện thị các thông tin thuộc tính khi phân tích vị trí phân bổ c a điểm hẹn với khoảng cách là 500 meter. ... 46
Hình 4.1 Hiển thị bản đồ thể hiện phân bổ vị trí thu gom rác các đối với trạm trung chuyển ... 47
Hình 4.2 Bản đồ tối ƣu vị trí thu gom c a quận Th Đức ... 48
CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
1.1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngày nay với tốc độ đô thị hóa hiện đại hóa cuộc sống, chất lượng con người ngày càng nâng cao.Gắn với điều đó thì vấn đề môi trường cũng phát sinh đáng lo ngại hơn.Bài toán về môi trường đặc biệt là vấn đề rác thải, chất thải rắn sinh hoạt đang là bài toán khó mà chưa có lời giải.Khi mà tổng khối lượng rác cứ tăng theo mỗi năm, trong đó cơ bản là chất thải rắn sinh hoạt chiếm tới 70% khối lượng rác thải ra môi trường.Dưới đây là ví dụ về tình hình phát sinh CTR đô thị trong những năm gần đây:
Tổng lượng CTR sinh hoạt ở các đô thị phát sinh trên toàn quốc tăng trung bình 10- 16 mỗi năm, trong đó CTR sinh hoạt chiếm khoảng 60 - 70 tổng lượng CTR đô thị.
Bảng 1.1: CTR đô thị phát sinh các năm 2009 – 2010 và dự báo đến năm 2025:
Nội dung 2009 2010 2015 2020 2025
Dân số đô thị (triệu người) 25,5 26,22 35 44 52
dân số đô thị so với cả nước 29,74 30,2 38 45 50 Chỉ số phát sinh CTR đô thị
(kg/người/ngày)
0,95 1,0 1,2 1,4 1,6
Tổng lượng CTR đô thị phát sinh (tấn/ngày)
24.225 26.224 42.000 61.600 83.200 Nguồn: TCMT tổng hợp, năm 2011 Từ kết quả dự báo ở bảng trên thì lượng CTR sinh hoạt đô thị năm 2015 tăng gấp 1,6 lần, năm 2020 tăng 2,37 lần, năm 2025 gấp 3,2 lần so với năm 2010. CTR gia tăng có nguyên nhân cả do dân số đô thị tăng (từ 25,5 triệu năm 2009 lên 52 triệu năm 2025) và do bình quân CTR/đầu người tăng (0,95kg/người/ngày năm 2009 lên 1,6kg/người/ngày năm 2025). Đây s là áp lực lớn đối với công tác quản lý CTR đô thị hiện nay.Đặc biệt các điểm tập kết chất thải sinh hoạt, các trung chuyển rác trở thành nỗi ám ảnh, sợ hãi c a nhiều hộ dân và đang gây ô nhiễm môi trường, ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người dường như đang bị bỏ ngỏ.
Quận Th Đức là nơi có mô hình sản xuất lớn, toàn quận hiện nay có khoảng 150 nhà máy (với nhiều khu công nghiệp và khu chiết xuất) và hàng ngàn nhà máy nhỏ,là một trong những đô thị phát triển c a nước ta.Song với sự phát triển này là tình trạng dân cư nhập càng nhiều nên dân số ở đây ngày càng tăng thì nhu cầu sinh hoạt càng cao, kéo theo lượng chất thải rắn do con người thải ra ngày càng nhiều dẫn đến vấn đề ô nhiễm môi trường và cuộc sống con người bị ảnh hưởng.Hằng ngày lượng chất thải trung bình c a quận lên tới 320 tấn/ngày (theo thống kê c a sở tài nguyên môi trường tp.HCM 27/10/2015) và con số này có thể tăng qua các năm.Việc tăng khối lượng rác lên thì khối lượng rác tại điểm hẹn,các trạm trung chuyển ngày nhiều. Hiện nay các trạm trung chuyển không đảm bảo về diện tích và điều kiện thu gom không chỉ làm mất trật tự an toàn giao thông, mất mỹ quan đô thị mà đây còn là nguồn ô nhiễm nặng
đ c đã và đang gây ô nhiễm hàng chục triệu dân.Vì thế các điểm trung chuyển rác được chọn từ tập các điểm có khả năng làm điểm trung chuyển rác là công việc khó khăn vì trên thực tế ít người dân đồng ý chọn nơi trung chuyển rác gần nhà việc chọn nơi trung chuyển rác vẫn đang là câu hỏi cho chính quyền mà người dân thì chưa có câu trả lời ngày ngày vẫn sống chung với rác thải.Vì vậy đề tài “ Ứng dụng GIS hỗ trợ bài toán phân bổ thu gom chất thải rắn sinh hoạt theo vị trí tại khu dân cư. Ứng dụng thí điểm tại quận Th Đức, TPHCM” được thực hiện.
1.2. Mục tiêu
1.2.1 Mục tiêu chung:
-Giải bài toán với mạng lưới tuyến đường và n địa điểm (n=3, 4, 5, 7,..)vị trí thu gom,các điểm tập kết, trung chuyển chất thải sinh hoạt cho quận
1.2.2 Mục tiêu cụ thể:
-Tìm hiểu hiện trang thu gom rác c a quận Th Đức -Phân tích vị trí phân bổ vị trí thu gom CTRSH.c a quận -Tìm cơ sở vị trí thu gom thích hợp nhất.
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu:
-Là cơ sở vị trí thu gom CTRSH, điểm hẹn, trạm trung chuyển.
-Quy trình thu gom CTRSH c a quận.
Phạm vi nghiên cứu:
-Các phường trong quận Th Đức.
CHƯƠNG 2:TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
2.1. Tổng quan về chất thải rắn sinh hoạt 2.1.1. Khái niệm về chất thải rắn
Chất thải rắn:là chất thải ở thể rắn, được thải ra từ quá trình sản xuất, kinh doanh, dịch vụ, sinh hoạt hoặc các hoạt động khác.
Chất thải rắn sinh hoạt là chất thải phát thải trong sinh hoạt cá nhân, hộ gia đình, nơi công cộng được gọi chung là chất thải rắn sinh hoạt hay còn gọi là rác.
2.1.2 Nguồn gốc phát sinh chất thải rắn
Hình 2.1. Sơ đồ nguồn gốc phát sinh chất thải rắn 2.2. Tổng quan về khu vực nghiên cứu
2.2.1. Vị trí địa lí
Chất thải rắn Cơ quan
trường
học Nhà
dân,khu dân cư
Chợ bến xe nhà
gas
Nông nghiệp hoạt động xử
lí rác thải Khu công
nghiệp nhà máy xí nghiệp Giao
thông xây dựng;
Bệnh viện cơ sở y tế
Nơi vui chơi giải
trí
Hình 2.2. Bản đồ quận Thủ Đức
Quận Th Đức nằm ở cửa ngõ phía Bắc – Đông Bắc là một quận vành đai c a thành phố Hồ Chí Minh, có diện tích 47,76 km2 với 12 phường trực thuộc: Bình Chiểu, Bình Thọ, Hiệp Bình Chánh, Hiệp Bình Phước, Linh Chiểu, Linh Đông, Linh Tây, Linh Trung, Linh Xuân, Tam Bình, Tam Ph , Trường Thọ.
Quận Th Đức nằm trên trục lộ giao thông quan trọng nối liền thành phố với khu vực miền Đông Nam Bộ, miền Trung và miền Bắc được bao bọc bởi sông Sài Gòn và xa lộ Sài Gòn – Biên Hòa (quốc lộ 52).
Ranh giới địa giới c a quận giáp với:
Phía Bắc: Giáp huyện Dĩ An (tỉnh Bình Dương).
Phía Nam: Giáp quận Bình Thạnh, quận 2.
Phía Đông: Giáp quận 9,quận 2.
Phía Tây: Giáp huyện Thuận An (tỉnh Bình Dương), quận 12, quận Gò Vấp.
2.2.2. Điều kiện tự nhiên.
Khí hậu
Quận Th Đức nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa có 2 mùa: mùa khô với mùa mưa với các đặc điểm là:
Mùa mưa: Gió mùa Tây Nam hoạt động từ tháng 5 đến tháng 10.
Mùa khô: Gió mùa Đông Bắc (biến tính) thổi từ tháng 9 đến tháng 4 năm sau.
Nhiệt độ trung bình 27oC tháng 4 có nhiệt độ cao nhất 29oC tháng 12 có nhiệt độ thấp nhất 25,5o C. Biên độ nhiệt thấp nhất 3,5oC.
Độ ẩm trung bình cả năm là 74 .
Đặc điểm nhiệt độ không khí ở thành phố khá ổn định, phù hợp với quy luật biến thiên trong năm c a nhiệt độ vùng nhiêt đới.
Địa hình
Địa hình tương đối bằng phẳng trải dài trên miền đất cao lượn sóng c a khu vực Đông Nam Bộ. Phía Bắc là những dãy đồi thấp, theo hướng Tây Bắc – Đông Nam kéo dài từ Thuận An (Bình Dương) về hướng Nam.Vùng địa hình thấp, trũng, khá bằng phẳng kéo dài đến bờ biển sông Đông Nai.Ở vùng địa hình trũng chịu tác động thường xuyên c a th y triều nên có đặc điểm khá bằng phẳng và mạng lưới sông ngòi kênh rạch khá dày đặc.
Th y văn,sông ngòi
Sông ngòi: tổng diện tích đất sông ngòi, kênh rạch ở Th Đức khoảng 423,62 ha với 60 hệ thống kênh rạch lớn nhỏ. Hệ thống sông ngòi gồm có sông chính là sông Sài Gòn, đọan chạy từ hướng Tây - Nam ngược lên hướng Tây - Bắc qua khu phố 1, 3, 5 dài khoảng 6000 mét. Ngoài ra còn có 2 nhánh sông:sông Rạch Đĩa, đọan chảy từ khu phố 6 qua khu phố 4 và khu phố 2 (dài 4.000m ) Và sông Vĩnh Bình, chảy từ khu phố 2 qua khu phố 1 ( dài 2.000 m).
Th y văn: Mực nước sông Sài Gòn: thấp nhất tháng 8( -2,40 mét ),cao nhất:tháng 10 ( +1,46 mét ).Th y triều bán nhật ( không đều ) lên xuống ngày 02 lần , mỗi lần cách nhau 06 giờ.
2.2.3. Điều kiện xã hội
Dân số
Dân số 476801 người vào năm 2011 tăng 4,4 so với năm 2010.Trong đó, nữ là 239695 người chiếm 49,7% tổng dân số quận.
Dân số Th Đức đang trên đà tăng nhanh trong những năm qua cụ thể từ năm( 2009 – 2011).Việc gia tăng dân số trên địa bàn Quận ch yếu là tăng cơ học, tỷ lệ tăng tự nhiên đang có xu hướng tăng từ 0,72 năm 2010 đến 0,8 năm 2011; tỉ lệ tăng cơ học tăng nhanh lên 4,84 so với năm 2010 là 2,61 . Tỷ lệ tăng dân số cơ học ở mức cao là do những yếu tố tác động: sự bùng phát các khu công nghiệp, khu chế xuất, sự gia tăng các trường đại học và sự di chuyển dân số từ nội thành ra các quận vùng ven trong những năm gần đây.
Xã hội
Bên cạnh thành tích kinh tế, quận Th Đức cũng có những phát triển đáng ghi nhận trên các lĩnh vực: giáo dục, y tế, văn hoá, thể thao. Trên địa bàn Th Đức có các trường Đại học và trung học nghề hàng đầu thành phố như: Đại học Sư phạm Kỹ thuật, Đại học Nông lâm, Làng Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh, Trường Kỹ thuật Công nghiệp Th Đức,Trường Đại học Thể dục Thể Thao Trung ương II cũng đóng trên địa bàn Th Đức. Các công trình ph c lợi xã hội như: Trung tâm Thể dục Thể thao, Trung tâm Y tế, Trung tâm Văn hoá...đều được quận đầu tư xây dựng khang trang, sạch đẹp.
Kinh tế
Là quận nằm ở cửa ngõ phía Đông thành phố, trong khu vực phát triển năng động c a vùng Đông Nam Bộ, Th Đức thu h t khá đông nhà đâu tư trong và ngoài nước. Ngay từ khi còn là huyện, trên địa bàn Th Đức cũng đã sớm hình thành các cơ sở sản xuất công nghiệp như: Công ty xi măng Hà Tiên, công ty Cơ điện, Nhà máy điện....Kể từ sau khi tách quận, kinh tế Th Đức càng có điều kiện phát triển nhanh hơn.
Công nghiệp – Tiểu thủ công nghiệp
Theo thông tìn từ website quận, năm 1995 giá trị sản lượng c a ngành công nghiệp huyện Th Đức (bao gồm quận Th Đức, quận 2 và quận 9 ngày nay) là 118 tỉ đồng.
Đến năm 1997, riêng quận Th Đức đã là 248 tỉ đồng. Trong các năm tiếp theo, đặc biệt là từ năm 2000, tỉ lệ tăng trưởng giá trị sản lượng đạt bình quân c a quận hơn 50 một năm. Năm 2000, giá trị sản xuất công nghiệp c a quận là 529,4 tỉ. Năm 2002 là 902,7 tỉ. Năm 2003 là 1.119,6 tỉ và năm 2004 đạt 1.444,12 tỉ đồng. Trong 10 tháng đầu năm 2007, giá trị sản lượng công nghiệp trên địa bàn Th Đức đạt trên 2.146 tỷ đồng.
Trong quý 1/2008, giá trị sản xuất công nghiệp - tiểu th công nghiệp trên địa bàn quận là 723,94 tỷ đồng.Trên địa bàn quận có khu chế xuất Linh Trung và nhiều công ty hàng đầu thành phố như: công ty cổ phần Kinh Đô, nhà máy Coca Cola Việt Nam....
Thương mại – Dịch vụ
Tuy là quận vùng ven, nhưng do nằm ở cửa ngõ thành phố, bên bờ sông Sài Gòn, nên hoạt động Thương mại c a Th Đức đã phát triển từ rất sớm. Hiện nay, trên địa bàn quận, ngoài chợ Th Đức ở trung tâm thị trấn, còn có hệ thống 15 chợ phường với hơn 5.500 hộ buôn bán. Quận Th Đức đã có chợ đầu mối Tam Bình thay cho chợ đầu mối Cầu Muối – thuộc quận 1. Doanh thu Thương mại - Dịch vụ: năm 1991 đạt 310 tỉ, năm 1995 đạt 920 tỉ, năm 1997 (tách quận – không tính quận 2 và quận 9) đạt 753 tỉ, năm
2000 đạt 928 tỉ, năm 2001 đạt 1.188 tỉ, năm 2003 đạt 1.746 tỉ và năm 2004 đạt 2.252 tỉ đồng.
Nông nghiệp
Th Đức có diện tích đất nông nghiệp tương đối lớn, lại được phù sa sông Sài Gòn bồi đắp, hoạt động sản xuất nông nghiệp ở đây cũng tương đối thuận lợi. Những nông sản thế mạnh c a quận là: mai vàng, bon sai, hoa lan, cây cảnh, xoài, thanh long và các loại rau, c , quả. Th Đức cũng thành công lớn trong “chương trình bò sữa”.Những năm gần đây, đất sản xuất l a c a Th Đức ngày càng bị thu hẹp do tốc độ đô thị hóa nhanh và dành cho phát triển công nghiệp, thương mại nên năm 2004 chỉ còn khoảng 1.400 ha. Nhưng do chuyển dịch cơ cấu cây trồng theo hướng sản xuất hàng hóa, cho nên số đất chuyển đổi ấy mang lại hiệu quả kinh tế gấp nhiều lần so với trồng l a.
Giao thông
Th Đức nằm ở cửa ngõ ra vào phía Đông c a thành phố Hồ Chí Minh. Ba con đường lớn chạy qua quận đều thuộc quốc lộ: xa lộ Hà Nội, quốc lộ 13 và xa lộ vành đai ngoài (xa lộ Đại Hàn cũ). Nhiều năm qua, nhất là từ khi trở thành quận, nhiều tuyến đường trong quận được mở, nâng cấp, toàn bộ cầu khỉ được thay bằng cầu bê tông. Những con đường mới, những cây cầu đã nối vùng gò đồi với vùng bưng, tạo điều kiện cho hàng hóa lưu thông, qua đó th c đẩy sản xuất công – nông nghiệp cùng phát triển.
Đường sắt quốc gia chạy qua quận Th Đức đang được nâng cấp, kể cả ga Bình Triệu, ga Sóng Thần, tạo cho Th Đức thêm một lợi thế quan trọng để phát triển kinh tế - xã hội. Bao bọc phía Tây quận là sông Sài Gòn, rất thuận lợi cho giao thông đường th y, phục vụ vận chuyển hàng hóa nông sản và thực phẩm c a các công ty lớn trên địa bàn như Công ty xi măng Hà Tiên 1, công ty Cơ điện Th Đức và khu chế xuất Linh Trung, khu công nghiệp Bình Chiểu. Quận Th Đức cũng có điều kiện lý tưởng xây dựng một số cảng sông.
2.3. Tổng quan cơ sở lí thuyết liên quan 2.3.1 Tổng quan về Gis
Định nghĩa GIS
Hiện nay có rất nhiều định nghĩa về GIS, nhưng đều có điểm giống nhau như: bao hàm khái niệm dữ liệu không gian, phân biệt giữa hệ thông tin quản lý và GIS. So với bản đồ thì GIS có lợi thế là lưu trữ dữ liệu và biểu diễn ch ng là hai công việc tách biệt nhau. Do vậy GIS cho khả năng quan sát từ các góc độ khác nhau trên cùng tập dữ liệu. Sau đây là một số định nghĩa GIS hay sử dụng:
Theo Ducker(1979) định nghĩa Gis là một trường hợp đặc biệt c a hệ thống thông tin ở đó có cơ sở dữ liệu bao gồm sự quan sát các đặc trưng phân bố không gian,các hoạt động sự kiện có thể được xác định trong khoảng không như điểm, đường,vùng.
Theo Goodchild(1985)là một hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu để trả lời các câu hỏi về bản chất địa lí c a các thực thể địa lí.
Theo Burrough(1986) định nghĩa,Gis là công cụ mạnh dùng để lưu trữ và truy vấn ,biến đổi và hiển thị dữ liệu không gian từ thế giới thực cho những mục tiêu khác nhau.
Chi tiết hơn, Aronoff (1989 trích dẫn trong International Centre for Integrated Mountain Development, 1996, p.9) định nghĩa GIS là “một hệ thống dựa trên máy tính cung cấp bốn khả năng về dữ liệu không gian:Nhập dữ liệu,quản lý dữ liệu,xử lý và phân tích,xuất dữ liệu.
Nguyễn Kim Lợi và ctv (2009), định nghĩa GIS như là “Một hệ thống thông tin mà nó sử dụng dữ liệu đầu vào, các thao tác phân tích, cơ sở dữ liệu đầu ra liên quan về mặt địa lý không gian, nhằm trợ gi p việc thu nhận, lưu trữ, quản lý, xử lý, phân tích và hiển thị các thông tin không gian từ thế giới thực để giải quyết các vấn đề tổng hợp từ thông tin cho các mục đích con người đặt ra, chẳng hạn như: Hỗ trợ việc ra quyết định cho quy hoạch và quản lý sử dụng đất, tài nguyên thiên nhiên, môi trường, giao thông,dễ dàng trong việc quy hoạch phát triển đô thị và những việc lưu trữ dữ liệu hành chính”.
Thành phần GIS.
GIS có 5 thành phần cơ bản sau: Phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu địa lý, cơ sở tri thức chuyên gia (con người), phương pháp.
Chức năng của GIS
Các chức năng c a GIS có thể chia làm năm loại như sau: Thu thập dữ liệu;xử lý sơ bộ dữ liệu;lưu trữ và truy nhập dữ liệu;tìm kiếm và phân tích không gian;hiển thị đồ họa và tương tác.
Mô hình dữ liệu của GIS
Một dữ liệu trong GIS thì được lưu, hiển thị dưới 2 dạng: mô hình dữ liệu không gian và mô hình dữ liệu thuộc tính.
Mô hình dữ liệu không gian lưu trữ đối tượng về mặt không gian vị trí, kích thước hình dạng. Chia làm 2 loại: vector và raster.
Mô hình dữ liệu thuộc tính mô tả về đặc tính, đặc điểm các hiện tượng xảy ra trên vị trí không gian xác định. GIS có thể liên kết và xử lý đồng thời cả dữ liệu không gian và thuộc tính.
2.3.2. Tổng quan về lí thuyết đồ thị
Định nghĩa đồ thị
Đồ thị_Graph là một cấu tr c rời rạc bao gồm các đỉnh và các cạnh nối các đỉnh này.
Đồ thị là 1 mô hình toán học được cho bởi một bộ G (V, E) với:
V là tập không rỗng các đỉnh, V={v1, v2, v3, …, vn} và n = |V| gọi là bậc/cấp c a đồ thị
E là tập cạnh, E={e1, e2, e3,… em} nối một phần hay tất cả các đỉnh đó lại với nhau và m = |E| gọi là kích thước c a đồ thị.
Kí hiệu G= (V,E)
Mỗi phần tử c a V được gọi là:
Vertex_Đỉnh Point_Điểm Node_N t
Object_Đối tượng
Mỗi phần tử c a E được gọi là:
Edge_cạnh Line_đường Link_liên kết
Relationship_quan hệ
Phân loại đồ thị Đặc điểm cạnh là:
+ Đồ thị có hướng_ Directed Graph +Đồ thị vô hướng_ Undirected Graph Số lượng cạnh giữa hai đỉnh:
+ Đơn đồ thị – Simple Graph +Đa đồ thị – Multigraph +Giả đồ thị – Pseudograph
Đặc điểm phân loại dạng đồ thị đó là vô hướng và có hướng:
Bảng 2.1. Phân loại dạng đồ thị Dạng
đồ thị
Đồ thị có hướng_ Directed Graph Đồ thị vô hướng_ Undirected Graph
Đơn đồ thi
Đơn đồ thị có hướng G = (V, E) bao gồm:
V là tập không rỗng các đỉnh E là tập các cung: đó là các cặp có thứ tự gồm hai đỉnh (không nhất thiết phải khác nhau) c a V.
Ví dụ:
Đơn đồ thị vô hướng G = (V,E) bao gồm:
V là tập các đỉnh
E là tập các cặp không có thứ tự gồm hai phần tử khác nhau c a V gọi là các cạnh.
Ví dụ:
Đa đồ thị
Đa đồ thị có hướng G = (V, E) bao gồm :
V là tập không rỗng các đỉnh E là đa tập hợp (họ) các cung, đó là các cặp có thứ tự gồm hai đỉnh (không nhất thiết phải khác nhau) c a V.
Ví dụ:
Đa đồ thị vô hướng G= (V, E) bao gồm:
V là tập không rỗng các đỉnh E là đa tập hợp (họ) các cạnh: đó là các cặp không có thứ tự gồm hai đỉnh khác nhau c a V
Cạnh e1 và e2 được gọi là cạnh song song/cạnh bội/cạnh lặp nếu ch ng tương ứng nối cùng 2 đỉnh Ví dụ
Giả đồ thị
-Trường hợp này không xảy ra Giả đồ thị vô hướng G = (V, E) bao gồm:
V là tập không rỗng các đỉnh E là đa tập hợp (họ) các cạnh: đó là các cặp không có thứ tự gồm hai phần tử (không nhất thiết phải khác nhau) c a V.
Cạnh e được gọi là 1 khuyên hay 1 vòng (loop) nếu có dạng e = (u, u).
Ví dụ:
Biểu diễn đồ thị trên máy tính
Định nghĩa: Biểu diễn đồ thị G=(V, E) trên máy tính nghĩa là số hóa đồ thị nhằm mục đích lưu trữ và thao tác trên đồ thị đó.
Số hóa đồ thị là số hóa các đỉnh trong tập V c a đồ thị và số hóa các cạnh/cung trong tập E c a đồ thị.
Ma trận kề
Đồ thị G=(V, E) là một đơn đồ thị cấp n có
Tập đỉnh V={v1, v2, v3, …, vn} và tập cạnh E={e1, e2, e3,…, em} G được biểu diễn bằng ma trận kề (Adjacency matrix) như sau:
Tập đỉnh: Số hóa các đỉnh bằng các số nguyên V={0, 1, 2, …, n-1}
Tập cạnh: Các cạnh được số hóa bằng ma trận vuông A=[ai,j] cấp n (với i,j=0...n-1).
Trong đó:
• aij = 1 nếu (i, j) ∈ E
• aij = 0 nếu (i, j) ∉ E
• Quy ước aii = 0 với ∀i;
Ví dụ 1: Đồ thị vô hướng
Hình 2.3. Biểu diễn đồ thi vô hướng đối với ma trận kề Ví dụ 2:Đồ thị có hướng
Hình 2.4. Biểu diễn đồ thị có hướng đối với ma trận kề Tính chất:
- Nếu nửa tam giác trên và nửa tam giác dưới đối xứng nhau qua đường chéo chính =>
là đồ thị vô hướng. Ngược lại nếu có một phần tử không giống nhau => ma trận có hướng.
- Nếu G là đồ thị vô hướng thì bậc c a đỉnh i bằng tổng phần tử khác 0 trên hàng i - Nếu G là đồ thị có hướng thì nửa bậc ngoài c a đỉnh i bằng tổng các phần tử khác 0 trên dòng i và nửa bậc trong c a đỉnh i bằng tổng các phần tử khác 0 trên cột i
Cấu tr c file dữ liệu nhập cơ bản c a ma trận:
Hình 2.5. Mô hình cấu trúc file dữ liệu đầu vào
Ma trận trọng số Khái niệm
- Cho G = (V,E) là đơn đồ thị có trọng số. Ma trận trọng số c a G là một ma trận vuông A = (aij) cấp n. Trong đó:
• aij = w(i,j) nếu (i, j) ∈ E
• aij = 0 nếu (i, j) ∉ E
• Quy ước aii = 0 với ∀i
Ví dụ 3: Đối với đồ thị có hướng
Hình 2.6. Biểu diễn đồ thị có hướng của ma trận trọng số Ví dụ 4: Đối với đồ thị vô hướng
Hình 2.7. Biểu diễn đồ thị vô hướng của ma trận trọng số 2.4. Tổng quan lí thuyết lứng dụng chính cho đề tài nghiên cứu.
2.4.1.Python
Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch do Guido van Rossum tạo ra năm 1990.
Python hoàn toàn tạo kiểu động và dùng cơ chế cấp phát bộ nhớ tự động; do vậy nó tương tự như Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk, và Tcl. Python được phát triển trong một dự án mã mở, do tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundation quản lý.
Theo đánh giá c a Eric S. Raymond, Python là ngôn ngữ có hình thức rất sáng s a, cấu tr c rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình. Cấu tr c c a Python còn cho phép người sử dụng viết mã lệnh với số lần gõ phím tối thiểu, như nhận định c a chính Guido van Rossumtrong một bài phỏng vấn.
Ban đầu, Python được phát triển để chạy trên nền Unix. Nhưng rồi theo thời gian, nó đã mở rộng sang các hệ điều hành từ MS-DOS đến Mac OS, OS/2, Windows, Linux và các hệ điều hành khác thuộc họ Unix. Mặc dù sự phát triển c a Python có sự đóng góp c a rất nhiều cá nhân, nhưng Guido van Rossum hiện nay vẫn là tác giả ch yếu c a Python. Ông giữ vai trò ch chốt trong việc quyết định hướng phát triển c a Python.
Python là một ngôn ngữ lập trình năng động với nhiều tính năng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng. Python thường được so sánh với Tcl, Perl, Ruby, Scheme, hoặc Java. Một vài tính năng đặc trưng c a nó gồm:c pháp rất trong sáng, dễ đọc;các khả năng tự xét (introspection) mạnh m ;hướng đối tượng trực giác;cách thể hiện tự nhiên mã th tục (procedural code);hoàn toàn mô-đun hóa, hỗ trợ các gói theo cấp bậc;xử lý lỗi dựa theo ngoại lệ (exception);kiểu dữ liệu động ở mức rất cao;các thư viện chuẩn và các mô-đun ngoài bao quát hầu như mọi việc;phần mở rộng và mô-đun dễ dàng viết trong C, C++ (hoặc Java cho Jython, hoặc các ngôn ngữ .NET cho IronPython);có thể nh ng trong ứng dụng như một giao diện kịch (scripting interface).
2.4.2 Metis for python
Metis for Python là gói thư viện hỗ trợ phân chia đồ thị bằng ngôn ngữ Python.
Wrapper cho thư viện Metis cho phân vùng đồ thị (và các công cụ khác).
Thư viện này là không liên quan đến PyMetis, ngoại trừ việc họ quấn cùng một thư viện. PyMetis là một phần mở rộng Boost Python, trong khi thư viện này là trăn tinh khiết và s chạy theo PyPy và phiên dịch với các thư viện ctypes tương thích tương tự.
NetworkX được khuyến khích cho đại diện các đồ thị để sử dụng với wrapper này, nhưng nó không phải là bắt buộc danh sách kề đơn giản được hỗ trợ là tốt.
Các chức năng c a mối quan tâm chính trong module này part_graph().
Các đối tượng khác trong các mô-đun có thể quan tâm đến những người tìm kiếm để mangle datastructures đồ thị c a họ vào định dạng cần thiết.
Cài đặt
Đó là trên PyPI, vì vậy cài đặt nên dễ dàng như:
pip install metis -or-
easy_install metis
Lưu ý rằng các thư viện chia sẻ là cần thiết, và không được kích hoạt theo mặc định bởi quá trình cấu hình.Bật tính năng này bằng cách phát hành:
make config shared=1
Quản lý gói hệ thống điều hành c a bạn có thể biết về Metis, nhưng wrapper này được thiết kế để sử dụng với Metis 5. T i có Metis 4 s không làm việc.
Wrapper này sử dụng một số biến môi trường:
METIS_DLL
Wrapper này sử dụng mô-đun ctypes Python để giao tiếp với các thư viện chia sẻ Metis.Nếu nó không thể tự động xác định vị trí thư viện, bạn có thể chỉ định đường dẫn đầy đ đến file thư viện trong biến môi trường này.
METIS_IDXTYPEWIDTH METIS_REALTYPEWIDTH
Các kích thước c a idx_t và real_t loại là không dễ dàng xác định được thời gian chạy, để họ có thể được cung cấp với các biến môi trường. Giá trị mặc định cho mỗi trong số này (ở cả hai thời gian biên dịch và trong thư viện này) là 32, nhưng họ có thể được thiết lập để 64 nếu muốn. Nếu giá trị này không phù hợp với những gì đã được sử dụng để biên dịch thư viện, Bad Things (TM) s xảy ra.
Ví dụ 5
>>> import networkx as nx
>>> import metis
>>> G = metis.example_networkx()
>>> (edgecuts, parts) = metis.part_graph(G, 3)
>>> colors = ['red','blue','green']
>>> for i, p in enumerate(parts):
... G.node[i]['color'] = colors[p]
...
>>> nx.write_dot(G, 'example.dot') # Requires pydot or pygraphviz
Hình 2.8 Phân vùng đô thị
Metis.part_graph(graph, nparts=2, tpwgts=None, ubvec=None, recursive=False, **o pts
Thực hiện đồ thị phân vùng sử dụng k-cách này hay phương pháp đệ quy.
Trả về một 2-tuple (objval, các bộ phận), nơi bộ phận là một danh sách các chỉ số phân vùng tương ứng và objval là giá trị c a hàm mục tiêu đó đã được giảm thiểu (hoặc các vết cắt cạnh hoặc tổng khối lượng).
Thông số:
-Đồ thị :Có thể là một đồ thị NetworkX, một danh sách kề, hoặc một METIS_Graph tuple đặt tên. Để sử dụng phương pháp tuple đặt tên, bạn s cần phải đọc hướng dẫn sử Metis cho ý nghĩa c a các lĩnh vực.
Xem networkx_to_metis() để được gi p đ và thông tin chi tiết về cách đồ thị được chuyển đổi và cách n t / trọng lượng và kích thước cạnh có thể được xác định.
Xem adjlist_to_metis() để biết thông tin về việc sử dụng danh sách kề. Các phụ nodew và nodesz từ khóa đối số c a chức năng đó có thể được đưa trực tiếp đến chức năng này và s được chuyển tiếp tới bộ chuyển đổi. Ngoài ra, một từ điển có thể được cung cấp như là graph và các mục c a nó s được thông qua như là đối số từ khóa.
-Nparts: Số lượng mục tiêu c a phân vùng. Bạn có thể nhận được ít hơn.
-Tpwgts: Mục tiêu trọng lượng phân vùng. Đối với mỗi phân vùng, cần có một (float) trọng lượng cho mỗi chế n t. Đó là, nếunparts là 3 và mỗi n t c a đồ thị có hai trọng lượng, sau đó tpwgts có thể trông như thế này:
[(0.5, 0.1), (0.25, 0.8), (0.25, 0.1)]
Danh sách này có thể được miễn phẳng. Các bộ dữ liệu nội bộ cho thuận tiện. Các trọng số phân vùng cho từng chế phải tổng hợp tới 1.
-Ubvec: Dung sai tải imalance cho mỗi chế n t.Nên có một danh sách các giá trị dấu chấm động mỗi lớn hơn 1.
Đệ quy: Xác định xem các phân vùng nên được thực hiện bằng cách cắt giảm k-cách trực tiếp hoặc bằng một loạt các vết cắt đệ quy.Những tương ứng với METIS_PartGraphKway() và METIS_PartGraphRecursive() trong C API c a bất kỳ lựa chọn Metis bổ sung có thể được quy định như các thông số từ khóa.
metis.networkx_to_metis (G)
Chuyển đổi NetworkX đồ thị vào một cái gì đó có thể tiêu thụ MetisCác đồ thị có thể xác định trọng lượng và kích thước bằng cách sử dụng các thuộc tính đồ thị dưới đây:
edge_weight_attr
node_weight_attr (nhiều tên cho phép) node_size_attr
Ví dụ 6
>>> G.edge[0][1]['weight'] = 3
>>> G.node[0]['quality'] = 5
>>> G.node[0]['specialness'] = 8
>>> G.graph['edge_weight_attr'] = 'weight'
>>> G.graph['node_weight_attr'] = ['quality', 'specialness']
Nếu node_weight_attr là một danh sách thay vì một chuỗi, sau đó nhiều nhãn trọng lượng n t có thể được cung cấp.
Tất cả trọng lượng phải có giá trị nguyên.Nếu một nhãn attr được quy định nhưng một node / cạnh thiếu thuộc tính đó, nó mặc định là 1.
Nếu một thuộc tính đồ thị không được cung cấp, không có defaut được sử dụng.Đó là, nếu edge_weight_attr không được thiết lập, sau đó 'weight' không được sử dụng như là mặc định, và biểu đồ s xuất hiện không trọng số để Metis.
metis.adjlist_to_metis(adjlist, nodew=None, nodesz=None)
Thô sơ chuyển đổi danh sách kề. Ch yếu sử dụng nếu bạn không có hoặc không muốn sử dụng NetworkX.
Thông số:
-Adjlist:Một danh sách các hàng. Mỗi phần tử danh sách đại diện cho một n t hoặc đỉnh c a đồ thị.Mỗi mục trong bộ dữ liệu đại diện cho một cạnh.Các mục này có thể là các số nguyên duy nhất đại diện cho chỉ số hàng xóm, hoặc họ có thể là một (index, trọng lượng) tuple nếu bạn muốn cạnh trọng.Mặc định trọng lượng là 1 cho trọng lượng mất tích.
Các biểu đồ phải được vô hướng, và mỗi cạnh phải được đại diện hai lần (một lần cho mỗi node).Các trọng nên được giống hệt nhau, nếu được cung cấp.
-Nodew: là một danh sách các trọng n t, và phải có cùng kích thước như adjlist nếu được. Nếu muốn, các yếu tố c anodew có thể tuples có cùng kích thước (> = 1) để cung cấp nhiều trọng lượng cho mỗi n t.
-Nodesz: là một danh sách các kích thước n t.Đây là có liên quan khi thực hiện phân vùng khối lượng dựa trên.
Lưu ý rằng tất cả trọng lượng và kích thước phải là số nguyên không âm Ứng dụng phân chia bản đồ thu gom rác(hình ảnh minh họa)
Hình 2.9.Phân chia thu gom rác 2.4.3 P_center
Là một bài toán phân chia đồ thị thành P phần với tầm ảnh hưởng tại tâm các phần là ít nhất. Nói cách khác, đó là bài toán tối ưu tìm cách phân chia đồ thị thành P phần sau cho tâm c a các phần có độ dài đường đi đến các đỉnh còn lại c a phần đó là cực tiểu.
P_center được xây dựng:
J j I, i Y
J j ,
X
I i Y d W
J j I, i X
Y
P X
I i Y
W
ij j
J j
ij ij j ij
J j
j J j
ij
0 1 0
1 s.t.
Min
W bằng khoảng cách tối đa.Mục tiêu c a W là để giảm thiểu khoảng cách tối đa giữa các n t nhu cầu bất kì và cơ sở phục vụ c a nó.
2.4.4. Công cụ trong arcgis ứng dụng nghiên cứu
Sử dụng Python trong ArcGIS
Trong ArcGIS, có hai tùy chọn để làm việc và chạy các script python: trực tiếp trong ArcMap sử dụng cửa sổ , hoặc trong một môi trường phát triển tích hợp (IDE) như PythonWin.
Python có thể chạy trực tiếp trong ArcGIS bằng cách nhấp vào n t Python tìm thấy trên thanh công cụ chuẩn. Bằng cách nhấn vào n t, cửa sổ python ArcMap c a mở.Cửa sổ python có thể được cập cảng bằng cách kéo nó vào thanh công cụ hoặc có thể được lưu hành trên ArcMap. Cửa sổ python là phân chia thành hai phần: phần python nhanh chóng và sự gi p đ và c pháp cửa sổ.Dấu nhắc python được tìm thấy ở phía bên trái c a cửa sổ python và đây là phần mà nhắc nhở python có thể được gõ vào hoặc python script chạy.Phía bên phải c a cửa sổ cung cấp thông tin với c pháp thông tin đó xuất hiện khi một lệnh được gõ vào phía bên trái.
Để tải một kịch bản viết trước vào cửa sổ , nhấp chuột phải và chọn "tải" tùy chọn từ trình đơn. Điều hướng đến thư mục chứa các file python là cửa hàng và chọn. Nhấp vào n t "mở" để thêm các kịch bản để các cửa sổ.
Để chạy một kịch bản nạp, nhấn vào n t "enter" trên bàn phím hai lần. Phía bên phải bây giờ s in ra bản cập nhật trạng thái trên kịch bản đang chạy. Chạy một kịch bản python trong ArcMap cho phép người dùng xem động kết quả đầu ra như kịch bản xử lý mỗi bước xử lý dữ liệu.
Python kịch bản cho quá trình ArcMap cũng có thể được chỉnh sửa và chạy trong một IDE.IDE là viết tắt c a môi trường phát triển tích hợp.IDEs cho python kịch bản bao gồm IDLE, PythonWin, PyScripter.
Trong ArcGIS Network Analysis có công cụ phân tích mạng networkanalyst.
Network Analyst : Tìm những đường đi phức tạp, cơ sở gần nhất, và phân tích phân vùng dịch vụ.ArcGIS Network Analyst cung cấp chức năng phân tích không gian dựa trên hệ thống mạng lưới như tuyến đường, tuyến tàu, định hướng du lịch, cơ sở gần nhất, khu vực dịch vụ và location-allocation. Với ArcGIS Network Analyst, bạn có thể tự động lập mô hình mạng lưới thực tế, bao gồm đường một chiều, giới hạn r và độ cao, giới hạn tốc độ, và nhiều loại tốc độ khác nhau tùy vào tình hình giao thông. Bạn có thể dễ dàng xây dựng các mạng lưới cho mình từ dữ liệu GIS bằng mô hình dữ liệu mạng lưới phức tạp.
Với ArcGIS Network Analyst, bạn có thể:
-Tìm đường đi ngắn nhất.
-Xác định các tuyến đường hiệu quả nhất cho đội xe phải đi đến nhiều địa điểm.
-Sử dụng khung thời gian để giới hạn thời gian các phương tiện có thể đi đến các địa điểm.Xác định các cơ sở gần nhất.
-Xác định vị trí tối ưu cho các cở sở bằng phân tích location-allocation.
-Xác định khu vực dịch vụ dựa trên thời gian di chuyển hoặc khoảng cách.
-Tạo ra mạng lưới dựa trên dữ liệu GIS hiện có c a bạn.
-Tạo ra một ma trận chi phí đi lại tử mỗi điểm khởi hành cho tất cả các điểm đến.
Location-allocation_vị trí phân bổ:
Là công cụ trong phần mềm mở rộng Arrcgis Netwwork Analyst s xác định 1 vị trí tối ưu cho 1 hoặc nhiều cơ sở để phục vụ nhu cầu c a dân cư xung quanh.
Vị trí có thể gi p giữ cho chi phí cố định và chi phí thấp và khả năng tiếp cận cao tiện ích công cộng c a khu vực như trường học, bệnh viện, thư viện, các trạm cứu hỏa, và các dịch vụ ứng phó khẩn cấp (ERS) trung tâm, có thể cung cấp dịch vụ chất lượng cao cho cộng đồng với chi phí thấp khi một vị trí tốt được chọn.
Cơ sở cho rằng cung cấp hàng hóa và dịch vụ và một tập hợp các điểm nhu cầu tiêu thụ ch ng, mục tiêu c a vị trí phân bổ là để xác định vị trí các cơ sở trong một cách mà cung cấp các điểm nhu cầu một cách hiệu quả nhất.Như tên cho thấy, vị trí phân bổ là một vấn đề hai mặt đồng thời đặt cơ sở và phân bổ điểm nhu cầu cho các cơ sở.Ban đầu, nó có thể xuất hiện mà tất cả các vị trí phân bổ phân tích giải quyết cùng một vấn đề, nhưng vị trí tốt nhất là không giống nhau cho tất cả các loại phương tiện.Ví dụ, vị trí tốt nhất cho một trung tâm ERS là khác nhau hơn so với vị trí tốt nhất cho một nhà máy sản xuất.
Cũng như việc ứng dụng cho việc QL CTRSH c a quận sử dụng vị trí phân bố vị trí thu gom rác với mục đích để xác định vị trí cơ sở là các điểm hẹn, ,TTC thỏa mãn các mục tiêu như các vị trí có khả năng chứa đựng được bao nhiêu khối lượng rác trong ngày hay với một khoảng cách nhất định thì có thể thu gom được bao nhiêu vị trí nguồn rác đã thu gom .Ngoài ra chức năng cũng có thể đặt các cơ sở mới là các vị trí để có thể thu gom hết được số lượng rác ở vị trí còn lại một cách hiệu quả trực quan.
Với các chức năng riêng biệt như sau:
Các ArcGIS phân tích định vị phân bổ lớp cung cấp bảy loại vấn đề khác nhau:
- Minimize impedance_ Giảm thiểu trở kháng -Maximize coverage_ Tối đa hóa vùng bao ph
-Maximize capacitated coverage_ Tối đa hóa vùng bao ph cho những ai -Minimize facilities_ Giảm thiểu các cơ sở
-Maximize attendance_ Tối đa hóa tham dự
-Target market share_ Mục tiêu thị phần.
Đề tài ứng dụng ch yếu với chức năng (Maximize coverage_ Tối đa hóa vùng bao ph ).Để phân tích vị trí phân bổ thu gom.
2.5.Hiện trạng thu gom,vận chuyển chất thải của quận Thủ Đức 2.5.1 Hệ thống quản lí thu gom, vận chuyển rác c a quận
Hình 2.10. Sơ đồ hệ thống quản lí nhà nước về công tác QLCTR của quận Chú thích:
:quản lí trực tiếp quản lí gián tiếp
2.5.2. Quy trình thu gom,vận chuyển chất thải rắn trên địa bàn quận Th Đức
Hình 2.11 Quy trình thu gom,vận chuyển chất thải rắn c a quận
Nguồn phát sinh chất thải là các vị trí thu gom rác mà phát sinh từ những hộ gia đình,khu dân cư,chợ..
Điểm hẹn là điểm tập trung rác từ nguồn phát sinh(hộ gia đình..) được các công nhân vê sinh thu gom lại một nơi tập kết chờ xe đến vân chuyển tới trạm trung chuyển.
Trạm trung chuyển là nơi lưu giữ tập trung rác đã thu gom được vận chuyển đến nơi đây sau đó được vận chuyển đến nhà máy xử lí. Hay hiểu theo các khác trạm trung chuyển rác là nơi tập kết rác thải từ các đơn vị thu gom cá nhân trước khi được đưa đi xử lý ở những bãi rác.Là nơi tiếp nhận rác từ xe thu gom nhỏ sang xe có tải trọng lớn vận chuyển đến khu xử lí.
Thu gom chất thải rắn là hoạt động tập hợp, phân loại, đóng gói và lưu giữ tạm thời chất thải rắn tại nhiều điểm thu gom tới địa điểm hoặc cơ sở được cơ quan nhà nước có thẩm quyền chấp thuận.
Vận chuyển chất thải rắn là quá trình chuyên chở chất thải rắn từ nơi phát sinh, thu gom, lưu giữ, trung chuyển đến nơi xử lý, tái chế, tái sử dụng hoặc bãi chôn lấp cuối cùng.
Chôn lấp chất thải rắn hợp vệ sinh là hoạt động chôn lấp phù hợp với các yêu cầu c a tiêu chuẩn kỹ thuật về bãi chôn lấp chất thải rắn hợp vệ sinh
2.5.3 Hiện trạng các điểm hẹn,các trạm trung chuyển chất thải rắn c a quận Th Đức.
Hiện trạng các điểm hẹn,các trạm trung chuyển chất thải rắn của quận Thủ Đức.theo từng giai đoạn năm 2015.
Bảng 2.2. Tổng hợp lộ trình,cự ly thu gom vận chuyển chất thải rắn sinh hoạt về trạm trung chuyển 12A Quang Trung & khu liên hiệp xử lí chất thải rắn Đa Phước giai đoạn (31/12/2014 đến 30/3/2105):
STT Lộ Trình KhốiLượng
(tấn/ngày) Cự ly (km) Tấn.km/ngày Lộ trình thu gom vận chuyển CTRSH bằng xe ép 4 tấn về TTC 12A Quang Trung
Lộ trình 1 5 28.44 142.2
1 Điểm hẹn Chợ Th Đức 3.5 29.35 102.73
2 Điểm hẹn Gò Dưa 1 27.45 27.45
3 Điểm hẹn Linh Tây 0.5 24.05 12.03
Lộ trình 2 4 28.45 113.8
1
Điểm hẹn gần chợ Th
Đức 4 28.45 113.8
Lộ trình 3 4 27.7 110.8
1
Điểm hẹn gần chợ Linh
Trung 4 27.7 110.8
Lộ trình 4 12 27.53 330.3
1
Điểm hẹn gần chợ Linh
Xuân 1 6 28.6 171.6
2
Điểm hẹn gần chợ Linh
Xuân 2 6 26.45 158.7
Lộ trình thu gom vận chuyển CTRSH bằng xe ép 10 tấn về khu liên hiệp xử lí CTR Đa Phước 320 tấn mỗi ngày
Lộ trình 1 112.5 46 5175
1 TTC Sở Gà 112.5 46 5175
Lộ trình 2 52.5 43.61 2289.75
1
Điểm hẹn Linh Trung
Khu phố 6 12.5 50.7 633.75
2 Điểm hẹn Linh Xuân 6 46.5 279
3 TTC Linh Xuân 34 40.5 1377
Lộ trình 3 21 40.5 850.5
1 TTC Linh Xuân 21 40.5 850.5
Lộ trình 4 42 46.5 1953
1 Điểm hẹn Bình Chiểu 24 51 1224
2 TTC Linh Xuân 18 40.5 729
Lộ trình 5 34.5 39.09 1348.65
1
Điểm hẹn Linh Trung
đường số 12 5 41.9 209.5
2 TTC Bệnh Viện 24.5 39.7 972.65
3 TTC Trường Thọ 5 33.3 166.5
Lộ trình 6 23.5 36.21 850.95
1 Điểm hẹn Gò Dưa 12 39 468
2 TTC Trường Thọ 11.5 33.3 382.95
Lộ trình 7 34 35.75 1215.4
1 TTC Bệnh Viện 13 39.7 516.1
2 TTC Trường Thọ 21 33.3 699.3
Bảng 2.3. Tổng hợp lộ trình,cự ly thu gom vận chuyển chất thải rắn sinh hoạt về TTC 12A Quang Trung& khu liên hiệp xử lí chất thải rắn Đa Phước giai đoạn (31/3/2015 đến 30/12/2105)
STT Lộ Trình
Khối
Lượng(tấn/ngày) Cự
ly(km) Tấn.km/ngày Lộ trình thu gom vận chuyển CTRSH bằng xe ép 4 tấn về TTC 12A Quang Trung
Lộ trình 1 5 28.44 142.2
1 Điểm hẹn Chợ Th Đức 3.5 29.35 102.73
2 Điểm hẹn Gò Dưa 1 27.45 27.45
3 Điểm hẹn Linh Tây 0.5 24.05 12.03
Lộ trình 2 4 28.45 113.8
1
Điểm hẹn gần chợ Th
Đức 4 28.45 113.8
Lộ trình 3 4 27.7 110.8
1
Điểm hẹn gần chợ Linh
Trung 4 27.7 110.8
Lộ trình 4 12 27.53 330.3
1
Điểm hẹn gần chợ Linh
Xuân 1 6 28.6 171.6
2
Điểm hẹn gần chợ Linh
Xuân 2 6 26.45 158.7
Lộ trình thu gom vận chuyển CTRSH bằng xe ép 10 tấn về khu liên hiệp xử lí CTR Đa Phước 320 tấn mỗi ngày
Lộ trình 1 118.5 46 5451
1 TTC Sở Gà 118.5 46 5451
Lộ trình 2 56.5 43.2 2440.95
1
Điểm hẹn Linh Trung
Khu phố 6 12.5 50.7 633.75
2 Điểm hẹn Linh Xuân 6 44.7 268.2
3 TTC Linh Xuân 38 40.5 1539
Lộ trình 3 21 40.5 850.5
1 TTC Linh Xuân 21 40.5 850.5
Lộ trình 4 44 46.23 2034
1 Điểm hẹn Bình Chiểu 24 51 1224
2 TTC Linh Xuân 20 40.5 810
Lộ trình 5 34 38.99 1325.6
1
Điểm hẹn Linh Trung
đường số 12 5 41.9 209.5
2 TTC Bệnh Viện 23.5 39.7 932.95
3 TTC Trường Thọ 5.5 33.3 183.15
Lộ trình 6 11.5 33.3 382.95
1 TTC Trường Thọ 11.5 33.3 382.95
Lộ trình 7 34.5 35.9 1238.45
1 TTC Bệnh Viện 14 39.7 55.8
2 TTC Trường Thọ 20.5 33.3 682.65
Hiện trạng các điểm hẹn,các trạm trung chuyển chất thải rắn của quận Thủ Đức hiện nay.
Hiện nay các TTC, các điểm tập kết rác gây ô nhiễm môi trường trầm trọng như trạm trung chuyển rác tại khu phố 7, phường Hiệp Bình Chánh, quận Th Đức.Mà còn tự phát,lấn sang nhiều khu dân cư,chợ nơi sinh sông c a nhiều người dân như bô rác Th
Đức trên đường Lê Văn Chí, phường Linh Trung bên cạnh Bệnh viện Đa khoa Th Đức đang gây ô nhiễm rất nghiêm trọng.Dưới đây là một số hình ảnh minh họa:
Hình 2.12. Bãi rác trên đường Lê Văn Chí
Hình 2.13. Trạm trung chuyển rác nằm gần chợ và nhà dân ven đường Kha Vạn Cân, phường Hiệp Bình Chánh
2.6.Bài toán phân bổ thu gom chất thải rắn theo vị trí tại khu dân cư.
2.6.1 Phân tích bài toán.
Cho một mạng lưới tuyến đường và n địa điểm( A,B,C,D,E,F) là các vị trí thu gom rác trong quận.(Hình 2.11).Bài toán đặt ra là tìm các điểm hẹn,các trạm trung chuyển thích hợp.Phân bố tương đối đồng đều về mặt không gian theo một chu trình tối ưu.
Hình 2.14. Mô hình bài toán.
2.6.2 Mô hình thực thi bài toán.
Khai báo:
Ma trận kề:với 0 là cặp đỉnh(i,i);9999 là cặp đỉnh (i;j) Giá trị (i;j) = (j;i) nếu đồ thị vô hướng
Giá trị (i;j) = -(j,i) nếu đồ thị có hướng
Hình 2.15 Hiển thị thông tin ở dạng ma trận kề Lập trình trên python như sau:
IDLE 2.6.5
>>> import os
>>> import sys
>>> import math
>>> class GISGraph:
V_nums = 0 # so dinh cua do thi (Gph)
E_set = [] # tap canh cua do thi
Gph = [] # Ma tran do thi: V_nums x V_nums Pro = [] # Ma tran luy thua: V_nums x V_nums graphFile = "matrix3.txt"
max_Value = sys.maxint def __init__(self, sfilename):
if sfilename == "":
self.graphFile = "matrix3.txt"
else:
self.graphFile = sfilename try:
f = open(self.graphFile)
self.V_nums = int(f.readline()) # doc so dinh cua do thi:
maxtrix_dat = f.readlines() except IOError as e:
print "Khong doc duoc tap tin"
except ValueError:
print "Khong the doc du lieu so"
except:
print "Khong biet loi gi!"
raise
### Tao ma tran va doc do thi:
self.Gph = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)]
# ma tran ke V_nums x V_nums
self.Pro = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)] # ma tran ke V_nums x V_nums
for p in range(self.V_nums):
matrix_matrix = maxtrix_dat[p].split(" ") for q in range(self.V_nums):
self.Gph[p][q] = int(matrix_matrix[q]) f.close()
# Dat gia tri ban dau cho ma tran tich Pro = ma tran Gph
self.Pro = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)] # ma tran ke V_nums x V_nums
for p in range(self.V_nums):
for q in range(self.V_nums):
if (p == q):
self.Pro[p][q] = 0 else:
if self.Gph[p][q] == 9999:
self.Pro[p][q] = sys.maxint else:
self.Pro[p][q] = self.Gph[p][q]
Thực thi kết quả hiển thị nhƣ sau:
>>> gg = GISGraph ("C:\\BT\\matrix3.txt")
>>> gg.Pro
[[0, 9, 12, 10, 2147483647, 2147483647], [9, 0, 13, 2147483647, 17, 2147483647], [12, 13, 0, 8, 7, 2147483647], [10, 2147483647, 8, 0, 13, 7], [2147483647, 17, 7, 13, 0, 9], [2147483647, 2147483647, 2147483647, 7, 9, 0]]
>>> gg.V_nums 6
>>> gg.E_set []
IDLE 2.6.5
>>> import os
>>> import sys
>>> import math class GISGraph:
V_nums = 0 # so dinh cua do thi (Gph) E_set = [] # tap canh cua do thi
Gph = [] # Ma tran do thi: V_nums x V_nums Pro = [] # Ma tran luy thua: V_nums x V_nums weight_set = []
P_center_list = []
graphFile = "matrix3.txt"
max_Value = sys.maxint def __init__(self, sfilename):
if sfilename == "":
self.graphFile = "matrix3.txt"
else:
self.graphFile = sfilename try:
f = open(self.graphFile)
self.V_nums = int(f.readline()) # doc so dinh cua do thi:
maxtrix_dat = f.readlines() except IOError as e:
print "Khong doc duoc tap tin"
except ValueError:
print "Khong the doc du lieu so"
except:
print "Khong biet loi gi!"
raise
### Tao ma tran va doc do thi:
self.Gph = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)]
# ma tran ke V_nums x V_nums
self.Pro = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)] # ma tran ke V_nums x V_nums
for p in range(self.V_nums):
matrix_matrix = maxtrix_dat[p].split(" ") for q in range(self.V_nums):
self.Gph[p][q] = int(matrix_matrix[q]) f.close()
# Dat gia tri ban dau cho ma tran tich Pro = ma tran Gph
self.Pro = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)] # ma tran ke V_nums x V_nums
for p in range(self.V_nums):
for q in range(self.V_nums):
if (p == q):
self.Pro[p][q] = 0 else:
if self.Gph[p][q] == 9999:
self.Pro[p][q] = sys.maxint else:
self.Pro[p][q] = self.Gph[p][q]
def HienthiMatranPro(self): # Hien thi ma tran Tinh toan duong di for p in range(self.V_nums):
prn_str = ""
for q in range(self.V_nums):
if (self.Pro[p][q] == sys.maxint):
prn_str = prn_str + " VC"
else:
prn_str = prn_str + " " + str(self.Pro[p][q]) + " "
print prn_str + "\n"
def HienthiMatranGph(self): # Hien thi ma tran do thi Gph for p in range(self.V_nums):
prn_str = ""
for q in range(self.V_nums):
if (self.Gph[p][q] == sys.maxint):
prn_str = prn_str + " VC "
else:
prn_str = prn_str + str(self.Gph[p][q]) + " "
print prn_str + "\n"
# Tim duong di ngan nhat:
def TinhToanDuongDiNganNhat(self): # Ham nay tra ve 0 neu khong doi, tra ve 1 neu co it nhat 1 gia tri doi.
chgVal = 0 # Gia tri thay doi. Neu co thay doi thi chgVal = 1
# khai bao ma tran tam 1 ProTemp1 = []
ProTemp1 = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)]
for p in range(self.V_nums):
for q in range(self.V_nums):
ProTemp1[p][q] = self.Pro[p][q]
# khai bao ma tran tam 2 ProTemp2 = []
ProTemp2 = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)]
for p in range(self.V_nums):
for q in range(self.V_nums):
ProTemp2[p][q] = self.Pro[p][q]
# Tinh ma tran luy thua:
# self.Pro = [[0 for i in range(self.V_nums)] for j in range(self.V_nums)]
# khong can thiet vi dinh nghia trong ham init for p in range(self.V_nums):
for q in range(self.V_nums):
myMin = sys.maxint
for k in range(self.V_nums):
if ((ProTemp1[p][k] >= 0) and (ProTemp2[k][q] >=
0)): # Do thi co huong
proVal = ProTemp1[p][k] + ProTemp2[k][q]
# Gia tri tinh toan
myMin = min(myMin, proVal) if self.Pro[p][q] != myMin:
chgVal = 1 self.Pro[p][q] = myMin
return chgVal # Neu co thay doi, thi gia tri se > 0; nguoc lai gia tri tra ve la 0 (i.e. khong doi).
def P_center(self, giatriNguong): # tim cac ta^m P-center thoa tu ta^m di den cac dinh khac < giatriNguong
self.weight_set = [0 for i in range(self.V_nums * (self.V_nums -1) )] # tap cac trong so, co n*(n-1)
self.P_center_list = []
# doc du lieu tu ma tran Pro vao: doc tat ca n(n-1) gia tri (khong doc gia tri duong cheo = 0)
idx = -1
for p in range(self.V_nums):
for q in range(self.V_nums):
if (p != q): # <-- loai bo duong cheo bang kiem tra nay idx = idx + 1
self.weight_set[idx] = self.Pro[p][q]
self.weight_set.sort()
self.weight_set = list(set(self.weight_set))
# print self.weight_set
if (self.weight_set[0] > giatriNguong): # Neu gia tri nguong qua thap thi moi dinh deu la tam
self.P_center_list = [0 for i in range(self.V_nums)] # tap dinh
= toan bo tap dinh
for p in range(self.V_nums):
