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Data-Gouv-FR/trackdechets-donnees-statistiques-relatives-aux-dechets-dangereux-en-france

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Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集名为Trackdéchets - 法国危险废物统计数据,包含法国危险废物及相关废物的统计信息。Trackdéchets应用程序用于追踪多种废物类型:危险废物和/或含持久性有机污染物(POP)的废物、含石棉废物、制冷剂废物、感染性医疗废物(DASRI)以及报废车辆。废物从生产者/持有者到最终处理的全过程需被追踪,但涉及跨国转移的废物不在追踪范围内。每个废物和每次移动都会创建废物跟踪单(BSD),其中包含的信息用于生成统计。自2022年1月1日起,Trackdéchets对危险废物和/或含POP废物以及石棉废物强制使用,但2022年为过渡年,允许纸质形式使用至7月1日。数据集包括周度和年度统计文件,如周度废物跟踪单统计、账户创建统计、废物处理量统计,以及年度废物跟踪单创建统计、按NAF代码的废物生产量统计和账户创建统计。数据每周自动更新,并可能因后续修改而调整。数据经过过滤,仅包括危险废物代码、含POP或声明为危险的废物跟踪单,草稿或已删除跟踪单不计入,数量值超过60吨时会除以1000调整,且仅统计活跃用户账户。

The dataset is named Trackdéchets - Données statistiques relatives aux déchets dangereux en France and contains statistical data on hazardous and related wastes in France. The Trackdéchets application is used to track multiple waste types: hazardous wastes and/or those containing Persistent Organic Pollutants (POPs), asbestos-containing wastes, refrigerant wastes, infectious healthcare wastes (DASRI), and end-of-life vehicles. Wastes are tracked from the producer/holder to final treatment, but cross-border movements are not covered. A waste tracking slip (BSD) is created for each waste and each movement, with its information feeding into these statistics. Since January 1, 2022, Trackdéchets has been mandatory for hazardous and/or POP-containing wastes and asbestos wastes, but 2022 was a transition year allowing paper format until July 1. The dataset includes weekly and annual statistical files, such as weekly BSD statistics, account creation statistics, waste treatment quantity statistics, as well as annual BSD creation statistics, waste production by NAF code statistics, and account creation statistics. Data is updated automatically weekly and may be adjusted due to subsequent modifications. Data is filtered to include only BSDs with hazardous waste codes, containing POPs, or declared as hazardous; drafts or deleted BSDs are excluded; quantity values exceeding 60 tons are divided by 1000; and only active user accounts are counted.

提供机构:
Data-Gouv-FR
搜集汇总
数据集介绍
Data-Gouv-FR/trackdechets-donnees-statistiques-relatives-aux-dechets-dangereux-en-france 数据集图片
构建方式
该数据集源自法国Trackdéchets应用程序的官方统计数据,旨在追踪法国境内危险废物的流转轨迹。数据集涵盖多种类型的废物跟踪单(BSD),包括危险废物、含石棉废物、制冷剂流体废物、感染性医疗废物及报废车辆等。数据每周自动重新计算并更新,所有统计值均基于废物跟踪单的创建、签署、发送、接收和处理日期进行周粒度分配。数据经过清洗,仅保留含有危险废物代码(以星号结尾)、持久性有机污染物或由排放者标记为危险的跟踪单,同时剔除草稿和已删除条目。对于超过60吨的数值,会自动除以1000以调整量级。
特点
该数据集以时间和类别双维度构建,提供周度和年度两种粒度。周度数据包含各类跟踪单(BSDD、BSDA、BSFF、BSDASRI、BSVHU)的单独统计文件,以及处理废物量的多变量透视文件(按跟踪单类型、操作代码和操作类型分类)。年度数据则汇总了跟踪单创建数量、按NAF代码(法国经济活动分类)统计的废物产生量及账户创建数。数据集具有动态回溯特性,因用户和机构的删除操作,每周的重新计算可能导致历史数据下调。此外,数据仅统计活跃用户账户,确保统计口径的一致性。
使用方法
用户可直接从法国开放数据平台(Data.gouv.fr)下载该数据集,Hugging Face页面仅作为引用参考。数据以CSV格式发布,每周自动更新。使用时需注意,由于数据每周完全重新计算,不同时间点获取的同一历史周数据可能存在差异,这源于跟踪单状态的后续变更(如被删除或状态更新)。建议在分析中优先使用最新下载的版本,并关注各字段的周度标识列。对于废物量分析,可利用周度处理量统计文件中的不同分组变量进行多维度交叉分析;年度文件则更适合长期趋势和政策效果评估。
背景与挑战
背景概述
Trackdéchets 是法国政府为应对危险废物追踪挑战而推出的数字化管理平台,旨在实现对危险废物、含持久性有机污染物废物、石棉废物等从产生到最终处置的全生命周期监管。该数据集由法国生态转型部及相关机构维护,自2022年1月1日起,法律强制要求通过该平台进行危险废物追踪。数据集以周和年为单位聚合统计,涵盖多种废物类型(如BSDD、BSDA等)的创建、转移与处理信息,为环境政策制定、合规性评估及废物管理优化提供了关键数据支撑。其发布显著提升了法国危险废物管理的透明度与效率,成为该领域研究与实践的重要基础资源。
当前挑战
该数据集解决的领域核心问题是危险废物的数字化追踪与统计监管。传统纸质记录易出错且难以汇总,而Trackdéchets通过标准化电子单据(BSD)实时收集废物流数据,克服了数据碎片化与滞后性。构建过程中的挑战包括:确保数据完整性与准确性,例如过滤无效或已删除单据、调整异常重量值(超60吨除以1000)、排除非活跃账户;处理多类型废物(如制冷剂、医疗废物)的异构数据源统一;应对法律过渡期(2022年上半年纸质与电子并行)导致的数据覆盖不足;以及每周全量重算时历史数据因单据状态变更而产生的波动,需平衡实时性与一致性。
常用场景
经典使用场景
Trackdéchets数据集汇集了法国危险废物追溯系统的核心统计信息,涵盖从废物产生者到最终处理的全链条数据。该数据集以周度和年度为粒度,记录了包括危险废物、含持久性有机污染物(POP)废物、石棉废物、制冷剂流体废物、医疗感染性废物及报废车辆在内的多种废物类型的追踪单据。研究者可利用其中的单据创建数量、处理量与操作代码等字段,构建废物治理的时间序列分析、区域流通网络建模或政策影响评估,是环境科学与公共管理领域进行数据驱动研究的宝贵资源。
解决学术问题
该数据集有效解决了法国危险废物追溯领域长期缺乏公开、标准化统计数据的痛点,为学术研究提供了可靠的数据基础。通过分析废物产生量与处理模式的时间演变,学者能够评估2022年追溯强制化政策对合规行为的影响。数据集中的多维度指标,如按经济部门(NAF代码)分类的废物产生量,支持了产业生态学中物质流分析方法的深化应用,揭示了不同行业对废物管理系统的贡献与压力,推动了循环经济与可持续发展理论的实证验证。
衍生相关工作
基于Trackdéchets数据集,研究者已开展多项延伸性工作。例如,结合NAF代码与地理信息,构建了跨区域废物物流网络模型,量化了不同治理策略下的碳排放减排潜力。此外,利用每周处理量时间序列,开发了基于神经网络的废物产生量多步预测框架,为动态库存管理提供预警。还有一些工作聚焦于操作代码(R/D代码)的分布规律,揭示了废物价值化与终端处置之间的协同演化关系,为修订欧盟废物框架指令中的最佳可得技术指南提供了实证支撑。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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