Data-Gouv-FR/sinoe-r-annuaire-des-decheteries-dma

数据集“接受生活垃圾和类似废物的垃圾回收站目录”包含位于法国的垃圾回收站的详细列表，数据覆盖自2009年以来的国家调查年份（每两年一次）。对于当前年份，数据为最新录入的数据。自2005年起，由ADEME协调的每两年一次的“收集”调查在法国及海外省和地区（DROM）的所有负责废物管理的公共机构间进行。

The dataset "Annuaire des déchèteries acceptant des déchets ménagers et assimilés" contains the detailed list of waste disposal facilities located in France, open according to the national survey year since 2009 (biennial survey). For the current year, the data are those of the latest data entered. A biennial "Collection" survey coordinated by ADEME has been carried out on data from odd years with all local authorities (EPCI) in France and in the overseas departments and regions (DROM) responsible for waste management since 2005.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国公共开放数据平台data.gouv.fr，作为SINOE ®系统的一部分，汇聚了自2009年以来法国全国范围内接受家庭及类似废物的垃圾回收站（déchèteries）的详细名录。其构建依托于ADEME（法国环境与能源管理局）每两年组织一次的“收集”调查，面向法国本土及海外省（DROM）所有负责废物管理职能的公共间合作机构（EPCI），采集奇数年份的数据。在HuggingFace平台上，该数据集以原始资源表为单位进行组织，每个资源对应一个子集（configuration），其中仅包含名为“train”的分割，并将数据存储为高效的Parquet格式，便于大规模处理。

特点

该数据集最显著的特征在于其权威性与时效性，源于官方机构ADEME的持续性调查，确保了数据的准确性和代表性。当前年度数据反映的是最新录入信息，而历史数据则可追溯至2009年，支持时间序列分析。此外，数据集采用简洁的HuggingFace结构设计，每个子集对应单一资源表，统一使用“train”分割，并践行“一个data.gouv.fr数据集等于一个HuggingFace仓库”的映射原则，极大简化了用户的数据发现与加载流程。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷地使用该数据集。具体而言，只需调用`load_dataset`函数并指定仓库名称及子集名称（如“fichier”），即可将数据加载为标准的Dataset对象。例如，代码`ds = load_dataset("Data-Gouv-ML/sinoe-r-annuaire-des-decheteries-dma", "fichier")`将加载包含所有记录的“train”分割，随后可通过`print(ds["train"])`查看数据概览。此方法充分利用了HuggingFace生态的兼容性，支持后续的数据探索、过滤、转换及模型训练等操作。

背景与挑战

背景概述

该数据集名为SINOE ® - Annuaire des déchèteries DMA，由法国环境与能源管理局（ADEME）于2009年创建，旨在系统化收录法国境内接受家庭及类似废物的垃圾回收站信息。数据集基于每两年一次的全国性调查，覆盖法国本土及海外省（DROM）的社区间合作组织（EPCI），核心研究问题聚焦于废物流向管理与回收基础设施的时空分布。作为法国开放数据运动的重要组成部分，该数据集为政策制定者、城市规划者和环保研究者提供了关键基础数据，推动了废弃物分类与循环经济政策的科学评估，在法国公共数据生态中具有标杆性影响力。

当前挑战

领域问题层面，该数据集解决的是废弃物管理体系中的基础设施透明化与可追溯性挑战，传统上因分散管理导致的垃圾站位置与接纳标准不统一，阻碍了区域优化布局与居民参与。构建过程中，面临的主要挑战包括：数据采集依赖各地方机构自愿报送，导致年份间中断或部分区域信息缺失；协调跨部门（如地方行政与环保机构）数据标准，确保字段一致性；以及处理2015年后政策更新带来的分类定义变化，需对历史数据进行回溯校准以维持纵向可比性。

常用场景

经典使用场景

在废弃物管理与循环经济研究领域，SINOE®-Annuaire des déchèteries DMA数据集因其详尽记录法国境内接受家庭及类似废弃物的回收站名录而备受推崇。该数据集自2009年起每两年更新一次，囊括了各回收站的精确地理位置、运营年份及年度调查数据，为研究者提供了跨时空的纵向数据支撑。其经典应用场景聚焦于分析废弃物回收站的空间分布格局与密度演变，通过地理信息系统（GIS）技术，学者得以揭示回收设施的可达性差异，并评估其对家庭废弃物分流效率的潜在影响。此外，数据集内的开放元数据（如许可证lov2）保障了研究结果的透明性与可复现性，使之成为环境政策模拟与设施布局优化的基准数据源。

实际应用

在智慧城市与可持续发展实践中，该数据集被广泛应用于公共管理平台与环保规划系统的构建。政府部门与市政规划者借助其中的坐标与运营状态信息，能够精准定位服务盲区，动态调整回收站的布局方案，从而提升居民获取废弃物回收服务的便利性与公平性。同时，企业级环境咨询公司利用该数据集训练预测模型，用于估算特定区域的家庭废弃物产生量及回收潜力，辅助商业组织制定回收网络扩张策略。在社区层面，非营利组织借鉴其开放数据模式开发交互式地图应用，引导居民就近投放废弃物，有效减少了随意丢弃现象，推动了“零废弃”城市愿景的落地。

衍生相关工作

围绕此数据集衍生出多项标志性学术与实践成果。其中，以空间统计方法分析回收站分布与家庭废弃物回收率之间关联的研究，为区域废弃物管理提供了量化决策支持。另一经典工作是结合该数据与法国人口普查数据，构建了多层回归模型，揭示了回收便利性对社会弱势群体废弃物分类行为的影响机制。此外，该数据集还催生了面向政策制定者的交互式可视化工具，能够动态展示不同年份间回收站网络的扩张轨迹与覆盖率演化。在方法学层面，有学者基于此数据提出了针对开放政府数据质量评估的指标体系，推动了数据驱动的环境治理研究范式发展。