高校大学生生活区垃圾分类管理系统设计

陈佳威，项 瑜，储靖妤

(湖州师范学院 信息工程学院，浙江 湖州 313000)

2017年3月，国家发改委、住建部发布《生活垃圾分类制度实施方案》，要求至2020年底基本建立垃圾分类标准体系，形成可复制、可推广的生活垃圾分类管理模式[1].浙江省也发布了《浙江省城镇生活垃圾分类管理办法》，要求在城市区域内全部实施生活垃圾分类制度，对未分类投放生活垃圾、违反或妨碍有关部门开展垃圾分类管理的单位和个人处以罚款，鼓励生活垃圾分类技术的研究、开发和应用，以提高有关生活垃圾分类的科学技术水平[2].

高校大学生生活区人员密集度高，产生的生活垃圾数量大、种类多,管理难度大.高校作为培养高素质人才的教育阵地，应将大学生垃圾分类意识的培养作为综合素质教育的重要内容来推进[3].因此，开展有关高校大学生生活区垃圾分类技术的研究具有一定的现实意义[4].调查发现，当前高校大学生生活区垃圾分类管理存在以下问题：一是管理部门工作实施难度大；二是管理对象主体责任意识薄弱；三是管理机制缺乏针对性.随着计算机技术、互联网通信技术、物联网技术的迅速发展，人类社会已进入依赖大数据技术处理海量、复杂数据信息的信息化时代.大数据技术具有数据收集、存储、检索、分析和视觉化的功能，能通过数据的采集、导入与预处理、统计与分析、挖掘等一系列过程快速获得价值信息[5].因此，运用大数据技术设计并开发高校大学生生活区垃圾分类管理系统具有重要意义.

1 垃圾分类管理系统研究现状

粗放型经济的快速发展在提升人们生活水平的同时，也对人们赖以生存的自然环境产生了不良影响[5].资源枯竭和环境污染问题日益严峻[6]，人与自然之间的物质交换不断被异化[7]，给人类生命健康造成了一定威胁.治理生活垃圾污染已成为解决生态环境问题的重要环节[8].高校大学生群体理应在治理生活垃圾污染问题中发挥先锋作用.调研发现，目前对垃圾分类管理系统的研究大致分为以下几类：

第一类：面向城镇居民研究开发的垃圾分类辅助类系统.党誉豪等面向居民设计了一款家用智能语音垃圾分类系统，其利用推杆电机装置、垃圾存储装置、语音识别系统等实现垃圾的精准分类[9]；王丽娜等利用HTML5设计了一个综合性的智能垃圾回收信息管理平台[10].这类研究主要专注于开发垃圾分类的辅助性产品，其以搜索查询和数据记录为主要功能，可满足居民手动查找垃圾所属分类，能记录居民垃圾分类的相关数据，操作复杂且可行性不高.

第二类：面向环卫工作者研究改良的城镇街道垃圾回收体系.周靖承通过分析生活垃圾收运系统，提出建立基于地理单元的生活垃圾收运系统优化模型，以优化生活垃圾回收体系[11]；浦灵敏构建了一种具备垃圾跨距离回收分类功能的智能服务体系[12].该类研究优化了生活垃圾回收体系，但耗费成本高且操作复杂.

第三类：面向高校大学生研究开发的垃圾分类管理模式.张梁等利用高校垃圾分类的典型案例，分析研究垃圾分类的激励机制，并针对典型案例提出了合理化建议[13]；黄立硕等通过与国内外垃圾分类成绩显著的城市进行对比，并结合高校生活垃圾的特异性，指出高校生活垃圾分类管理模式的不足，并提出了相关建议[14].这类研究指出了垃圾分类管理存在的问题并提出了建议，较少涉及实际应用，普遍停留在构思阶段.

以上研究反映出目前垃圾分类管理系统研究领域的三大现状：一是集中于居民与环卫工作者，较少将视野聚焦至高校大学生，忽略了高校大学生在垃圾分类中的重要作用；二是针对高校大学生垃圾分类管理系统的研究较少，较多集中于大学生垃圾分类管理现状、解决措施、重要价值等理论研究角度，极少针对实际情况开展系统设计与应用研究；三是针对大学生垃圾分类管理的研究内容宽泛，针对性和细节性不够.本文将视野聚焦至高校大学生生活区，利用大数据技术设计一款高校大学生生活区垃圾分类管理系统，以进一步完善该领域的研究.

2 高校大学生生活区垃圾分类管理系统设计

2.1 系统设计思路

大数据技术为研究高校大学生生活区垃圾分类管理系统提供了重要的技术支撑.针对高校大学生生活区垃圾分类管理的复杂性、分布性和动态性[15]，本研究在系统的顶层设计中与大数据结合，以有效提高框架设计的合理性，并推动治理过程的精细化管理，从而制定全面的生活垃圾智能化治理方案[16].该系统通过构建互联网平台来记录高校大学生的垃圾分类行为，并将记录后的数据反馈给相关人员，使其获取本校学生最新的垃圾分类行为数据，以强化高校生态文明教育，促进大学生的垃圾分类行为.

系统设计具有三大主要价值：第一，利用大数据技术，搭建线上高校大学生生活区垃圾分类管理系统，实时记录大学生生活区垃圾分类情况；第二，利用后台数据库技术，以数据报表的形式实时获取大学生生活区垃圾分类的正确率、分类指数等数据，并将数据实时反馈给相关负责人；第三，利用大数据分析技术，分析垃圾分类意识较薄弱的大学生的相关情况，并及时跟踪和反馈其垃圾分类行为.高校大学生生活区垃圾分类管理系统能够促进垃圾分类管理的精准化，激活高校大学生垃圾分类的主体责任意识，是开展垃圾分类管理技术应用的全新尝试.

利用大数据的数据清洗技术，对高校大学生的垃圾分类行为数据进行清洗，去除因操作不当、系统故障、重复操作等问题造成的低价值数据，采用数据挖掘技术获取高校大学生垃圾分类达标情况、日投放量等数据，为精准化分析大学生垃圾分类行为提供数据支撑.

2.2 架构设计

高校大学生生活区垃圾分类管理系统由基础层、数据层、支撑层、应用层、用户层构成，各层负责不同工作，以实现大数据技术与高校生活区垃圾分类管理的有效结合.系统的基本架构如图 1所示.

基础层主要由操作系统、数据库平台、网络设备、二维码等构成.硬件设施依赖性不高，但需要借助二维码来实现基础业务功能，即将二维码贴在垃圾袋上，通过扫描二维码就可进行数据记录服务.系统需要一定的网络环境来保障基础功能的正常实施，网页端系统支持windows操作系统，移动端系统支持安卓、ios操作系统.

数据层主要由三部分构成：垃圾分类信息库、业务库、配置库.垃圾分类信息库包含垃圾分类达标参数、垃圾投放次数、垃圾分类违规参数、垃圾分类相关政策参数.垃圾分类达标参数和垃圾分类违规参数作为报表的主要信息来源，被反馈至用户层的高校教师处，以确保高校教师及时获取学生的垃圾分类情况.垃圾分类投放次数作为日常化数据，记录在后台数据库中进行综合显示.垃圾分类的相关政策参数主要辅助信息获取功能，以政策动态的数据形式被及时反馈.

图1 高校大学生生活区垃圾分类管理系统基本架构图Fig.1 Basic architecture diagram of college students’ living area waste classification management system

支撑层显示系统有四大核心服务：垃圾分类记录服务、数据分析服务、智能查询服务、宣传教育服务.垃圾分类记录服务利用后台数据库及时记录高校学生垃圾分类行为，以确保在高校范围内数据公开透明.数据分析服务主要从后台数据库中获取高校学生垃圾分类行为数据，并自动生成报表，从而清晰明了地反馈情况.智能查询服务为垃圾所属类别查询功能提供支持，连接后台数据库，可提前将详细的垃圾类别记录在数据库中，并及时更新数据库中各类垃圾类别的内容，以确保高校学生查询.宣传教育服务则定期在移动端推送垃圾分类的相关实时动态.

应用层主要由网页端和移动端构成.网页端主要进行数据分析服务，供垃圾分类管理员使用，便于其定期获取高校大学生生活区垃圾分类情况.移动端主要进行数据记录、数据查询、宣传教育服务，供大学生使用，便于其通过系统记录垃圾分类信息，及时查询垃圾所属分类，并获取垃圾分类的相关宣传教育信息.

用户层涵盖两大主要角色：高校大学生和垃圾分类管理员.垃圾分类管理员包含后勤垃圾分类管理教师、负责学生日常教育管理的学工部和相关学生组织.高校大学生使用移动应用端，是系统的主要服务对象，也是系统核心功能的主要使用者；垃圾分类管理员使用网页端，作为系统管理员角色存在，从后台操作获取高校学生使用系统的相关数据与信息.

2.3 模块设计

本文设计的高校大学生生活区垃圾分类管理系统主要有数据记录、数据查询、数据分析、宣传教育4个功能模块.本系统的具体功能模块信息如图2所示.

图2 高校大学生生活区垃圾分类管理系统功能模块图Fig.2 Function module diagram of college students’ living area waste classification management system

2.3.1 数据记录模块

在高校垃圾分类管理员层面，高校大学生生活区垃圾分类管理系统通过记录大学生生活区垃圾分类的日常数据，便于高校垃圾分类管理员及时掌握本校大学生生活区垃圾分类动态.首先，向学生发放带有二维码的宿舍专属垃圾袋，在二维码中存有该宿舍和成员的信息，其数据直接关联至后台数据库；其次，学生在放置垃圾袋时，打开移动端扫描二维码进行数据记录，记录完毕后将垃圾放置于正确的垃圾桶内；最后，保洁人员查看垃圾分类的正确率，若出现不达标情况，则扫描垃圾袋上的二维码进行不达标反馈，并将所有数据记录至后台数据库，为高校垃圾分类管理员提供详细的数据.最终形成以宿舍为单位的垃圾分类数据记录模式，该模式既能精准记录大学生生活区垃圾投放行为，又能促进寝室文明建设.

2.3.2 数据查询模块

在学生层面，高校大学生生活区垃圾分类管理系统实现了垃圾所属类别查询功能.学生登录系统后，点击查询界面，输入垃圾名称即可查询该垃圾所属类别，操作简单方便，可快速帮助学生解决垃圾分类难题.查询功能由高校生活区垃圾分类管理系统的后台数据库提供支撑，方便高校垃圾分类管理员提前在数据库中导入最新垃圾所属类别的详细信息，并在系统的后期使用过程中及时更新完善.

2.3.3 数据分析模块

在具体落实大学生生活区垃圾分类的举措中，学校垃圾分类管理员采用点面结合的方式获取全校所有学生的垃圾分类行为，同时重点关注垃圾分类意识较薄弱学生的相关情况，以及时开展教育指导.首先，将学生在移动端使用过程中输入的日常数据进行归一化处理，并记录至后台数据库；其次，在后台数据库中存储学生垃圾分类的详细信息，如：学生垃圾分类未达标率、垃圾投放次数等；再次，将后台数据库中的信息以“周反馈情况”“月反馈情况”“实时排名”等数据报表的形式展现出来，动态化地获取学生“垃圾分类”达标近况，并形成反馈季度报表；最后，通过大数据分析，动态化地获取学生“垃圾分类意识”现状，得出学生“每学期垃圾分类意识”综合得分，并将其记录在学生评奖评优标准中.根据数据报表信息，结合学生的垃圾分类意识，计算学生的综合得分，并将学生的综合得分反馈给高校辅导员，便于其掌握情况，并进行实时教育.

2.3.4 宣传教育模块

高校大学生通过移动端设备获取垃圾分类时事热点，借助系统在线学习垃圾分类知识，以提升个人生态文明素质水平.系统定期向用户推送垃圾分类的相关政策信息和新闻报道，及时更新垃圾分类动态信息.借助时事热点推送功能，为高校大学生搭建一个可随时随地学习垃圾分类知识的平台，以减少高校线下开设垃圾分类相关课程所需的人力物力成本.推送宣传功能，突出高校大学生生活区垃圾分类管理系统内置信息平台的宣传功能，及时推送垃圾分类时事热点，以增强大学生的垃圾分类意识.

3 系统的实现

3.1 开发环境

本系统使用ZendStudio10.6.0开发软件，采用MYSQL5.6.17作为后台数据库的设计，利用PHP语言编写代码，配合功能强大的SQL查询语言，建立关系数据库、访问数据库和更新数据库.

3.2 关键流程的实现

本系统的主要流程为：利用二维码数据记录、垃圾数据查询、垃圾分类数据分析、垃圾分类讯息推送.系统总体流程如图 3所示.

3.2.1 二维码数据记录流程

二维码数据记录流程分为两部分：垃圾分类投放和垃圾分类检查.在垃圾分类投放时，点击“扫描二维码”，扫描垃圾袋上的二维码，将二维码含有的宿舍信息记录至系统.在垃圾分类检查时，若发现垃圾分类不标准，则点击“扫描二维码”，再点击“意见反馈”按钮，记录二维码所指的宿舍垃圾分类不达标情况.

3.2.2 垃圾数据查询流程

登录“高校大学生生活区垃圾分类管理系统”移动端，进入垃圾数据查询模块.点击“查询”界面，输入垃圾名称，查询某垃圾所属类别，点击“确定”，查看详细信息.

图3 高校大学生生活区垃圾分类管理系统总体流程图Fig.3 General flow chart of college students’ living area waste classification management system

3.2.3 垃圾分类数据分析流程

点击“获取数据分析报表”，选择需要获取的时间范围，挑选想要获取的学院、年级、班级等，点击“确定”，查看“高校大学生生活区垃圾分类反馈报表”.反馈报表分为周反馈、月反馈、实时排名等.进入数据分析界面，点击“下载报表”按钮，导出EXCEL数据.进入反馈报表详细界面，点击“生成垃圾分类达标率”，查看垃圾分类达标率图，并点击“下载”按钮下载该图.

3.2.4 垃圾分类讯息推送流程

登录“高校大学生生活区垃圾分类管理系统”移动端，进入垃圾分类讯息推送宣传模块.选择实时动态，查看最新的垃圾分类政策动态和其他高校垃圾分类优质做法信息，或查找感兴趣的垃圾分类讯息标题，点击查看详情.

3.3 系统的实施情况

本文设计的高校大学生生活区垃圾分类管理系统维护成本低，只需定期向学生生活区各宿舍投放贴有二维码的垃圾袋，并及时将学生生活区宿舍信息存储于二维码中.另外，系统需要定期维护升级，同时需要工作人员对系统出现的漏洞进行定期维修.为检验该系统在高校大学生生活区垃圾分类中起到的作用，将浙江省某高校作为试点单位，经过一段时间的实施，收到了良好效果，符合预期设想.约90%的高校大学生表示，该系统的实施促进了自我垃圾分类的落实.96%的高校垃圾分类管理员表示，该系统提供的高校大学生生活区垃圾分类情况分析功能为高校落实垃圾分类工作提供了切实的帮助.但由于该系统仍在初步设计与实现阶段，实施的试点高校数量较少，反馈情况单一，若要获取更准确的反馈数据，需扩大试点高校的数量.

4 总 结

为完善和巩固高校大学生生活区垃圾分类管理，提高高校大学生垃圾分类意识，合理借助大数据技术是智慧之举[17].利用大数据的全面性特点搭建记录查询系统，实现垃圾分类行为的跟踪，精确记录垃圾分类的相关数据；根据大数据的偏差性，利用数据分析系统对垃圾分类的相关数据展开分析，校正偏差数据；根据大数据的相关关系，利用垃圾分类相关数据间的关系实现多层次联系.大数据技术在垃圾分类相关领域的应用前景很广[18]，需要各高校在国家垃圾分类管理工作中率先示范，更加积极地开展“大数据技术+垃圾分类”的研究工作，以诠释高校的教育性和研究性优势.