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高考申論題 106年 [環保技術] 環境規劃與管理

第 一 題

國內一般廢棄物之處理以焚化為主,惟目前並非各縣市均擁有焚化爐,因此,區域性(跨縣市)的焚化處理量調配是比較可行的方式。試以線性規劃技術為基礎,說明如何規劃一個區域性的垃圾焚化處理之最佳化調配方案。(25 分)
📝 此題為申論題

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面對此題,應立即聯想「線性規劃(LP)」的三大核心:決策變數、目標函數、限制條件。將實務上的『各縣市垃圾量』視為供給限制,『焚化爐量能』視為容量限制,『運送與處理費』視為成本,建構成本最小化模型。最後務必加入環境管理觀點(如跨域協調、碳排放成本)以提升答題高度。

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【破題】面對國內焚化廠分布不均及歲修停爐等問題,跨縣市區域性廢棄物調配已成為常態。運用「線性規劃 (Linear Programming, LP)」技術,可將複雜的供需與運輸問題數理化,求得系統總成本最低或環境衝擊最小的最佳調配方案。 【論述】 一、模型基本假設與參數定義

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📝 垃圾調配線性規劃
💡 以線性規劃技術將垃圾供需數理化,求得系統總成本最小之方案。

🔗 線性規劃調配建模流程

  1. 1 變數參數化 — 定義各產源量、處理容量與運輸處理單位成本。
  2. 2 數學建模 — 確立最小化目標函數(Min Z)與各項邊界限制條件。
  3. 3 最佳化求解 — 運用演算法(如單純形法)求出各路線之最佳調配量。
  4. 4 敏感度分析 — 調整參數模擬焚化廠停爐或成本變動之管理風險。
🔄 延伸學習:延伸學習:可進一步結合 GIS 空間分析技術優化運輸成本評估。
🧠 記憶技巧:「變、標、限、解、感」:變數、目標、限制、求解、敏感度。
⚠️ 常見陷阱:答題時容易遺漏「非負限制」或實務面的「灰渣回運比例」限制;且常忘記提到敏感度分析對管理上的重要性。
鄰避效應 (NIMBY) 廢棄物清理法區域調度 循環經濟與碳定價 敏感度分析

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