قدرت علم داده؛ تغییر مدیریت پسماند در ایران

حسین نعمت‌الهی؛ دکترای مهندسی محیط‌زیست

مدیریت پسماند یک چالش مبرم جهانی است و کشور ایران نیز از این قاعده مستثنا نیست. همانطور که مسئولان کشور برای آینده‌ای پاک‌تر و پایدارتر تلاش می‌کنند، استفاده از علم داده به‌عنوان یک راه‌حل قدرتمند در سال‌های اخیر قابلیت‌های خود را نشان داده است. ایران با استفاده از تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، دسته‌بندی پسماند، ردیابی و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری، می‌تواند شیوه‌های مدیریت پسماند خود را متحول کرده، تخصیص منابع را بهینه و فرهنگ دفع مسئولانه پسماند را تقویت کند.
استفاده از علم داده، نقشی محوری را در مدیریت پسماند ایفا می‌کند، بینش‌های عملی را ارائه می‌دهد و استراتژی‌ها را بهینه می‌کند. به‌واسطه جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، مقامات مسئول به درک جامعی از چشم‌انداز پیش روی مدیریت پسماند دست می‌یابند. همچنین، آنها را قادر می‌سازد تا نقاط مهم و تأثیرگذار در سیستم را شناسایی کنند و منابع را به‌طور مؤثر تخصیص دهند و چالش‌های آینده را پیش‌بینی کنند.
روش‌های مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و ادغام مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مدیریت پسماند به متولیان حوزه پسماند اجازه می‌دهد تا نتایج را براساس سناریوهای مختلف شبیه‌سازی و پیش‌بینی کنند. مدل‌های ریاضی به ارزیابی اثربخشی مداخلات، بهینه‌سازی تخصیص منابع و تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کنند. با استفاده از این مدل‌ها، تصمیم‌گیران می‌توانند تعداد بهینه وسایل‌نقلیه جمع‌آوری پسماند را در مناطق مختلف تعیین و کارآمدترین روش‌های دفع را شناسایی کنند و مقرون به صرفه‌بودن برنامه‌های بازیافت را مورد ارزیابی قرار دهند. علم داده همچنین نقش مهمی در تفکیک و بازیافت پسماند ایفا می‌کند. فناوری‌های پیشرفته  ما را  قادر می‌سازد تا مواد قابل بازیافت را از جریان پسماند مخلوط به‌طور مؤثر جدا کند که موجب بهبود فرایند بازیافت، کاهش آلودگی و افزایش کیفیت مواد بازیافتی می‌شود. رویکردهای مبتنی بر داده به بهینه‌سازی‌ فرایندهای مرتب‌سازی، تضمین حداکثر بازیابی منابع ارزشمند و به حداقل رساندن اثرات زیست‌محیطی کمک می‌کند.
قابلیت ردیابی پسماند از اجزای اساسی مدیریت مؤثر پسماند است. علم داده متولیان مدیریت پسماند را قادر می‌سازد تا به‌طور دقیق‌تری حرکت پسماندها را در طول چرخه عمر آن نظارت و از رعایت مقررات و ترویج شیوه‌نامه‌های دفع مسئولانه اطمینان حاصل کنند. با پیاده‌سازی سیستم‌های ردیابی پسماند و استفاده از فناوری‌هایی مانند برچسب‌های RFID، تصمیم‌گیران می‌توانند مبدا، مسیرهای حمل‌ونقل و مقصد نهایی پسماندها را شناسایی و امکان اجرای مؤثر برنامه‌ها و پاسخگو بودن سیستم را فراهم کنند.
 این سیستم‌ها، تدوین سیاست مبتنی بر داده و انطباق با شیوه‌نامه‌ها و قوانین موجود و همکاری بین ذی‌نفعان را تسهیل می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های جریان پسماند، سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری شکاف موجود در سیاست‌های مدیریتی را شناسایی و اثربخشی آنها را ارزیابی و تغییرات مبتنی بر شواهد را پیشنهاد می‌کنند. ابزارهای تجسم داده، ارتباطات میان اجزا را تقویت می‌کند و مقامات را قادر می‌سازد تا به‌طور مؤثر رویکرد پایدار در مدیریت پسماند را به سیاستگذاران و مردم منتقل کنند. با وجود پتانسیل بالای استفاده از علم داده در مدیریت پسماند، چالش‌های آن همچنان به قوت خود باقی است. توسعه زیرساخت‌ها، آگاهی عمومی، پیشرفت‌های فناوری، چارچوب‌های سیاستگذاری، تخصیص منابع مالی و پذیرش رویکرد اقتصاد چرخشی حوزه‌های کلیدی هستند که نیاز به توجه متولیان این حوزه را دارند. غلبه بر این چالش‌ها مستلزم همکاری، سرمایه‌گذاری و تعهد جمعی برای اجرای فرایند تغییر است. کشور ایران می‌تواند از شهرهایی که رویکردهای نوآورانه‌ای مانند برنامه‌های جامع تفکیک پسماند، کمپین‌های کاهش پسماند و رویکردهای اقتصاد چرخشی را اجرا کرده‌اند، تجربیات مفیدی را بیاموزد. تجربیات دیگر کشورها، پتانسیل تغییرات دگرگون‌کننده سیستم مدیریت پسماند را نشان داده و بینش‌های ارزشمندی را برای تطبیق استراتژی‌ها با شرایط منحصربه‌فرد اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی ایران ارائه می‌دهند.