曾经的城市环卫管理，更多依赖于经验判断与固定计划：垃圾清运路线固定不变，垃圾桶是否满溢全凭巡查人员肉眼观察，洒水车作业时间刻板固定。这种“经验驱动”模式效率低下，资源浪费严重，无法应对现代城市复杂多变的清洁需求。环卫大数据决策支持系统的兴起，正为这一传统领域注入智能与精准的新活力。
环卫大数据决策支持的核心在于数据的全面感知、智能分析与科学决策：
1. 数据融合：编织城市清洁“感知网”
物联网设备： 遍布垃圾桶的满溢传感器、垃圾清运车上的GPS轨迹定位、清扫机械的工作状态监测器、道路扬尘检测仪，构建起实时动态数据采集网络。
业务系统数据： 人员排班、车辆调度、设施分布、作业标准、投诉信息等结构化数据，为管理提供基础支撑。
环境数据： 天气、温度、湿度、风速、空气质量、重大活动安排等外部信息，影响环卫作业的实际效能。
视频数据： 重要区域监控视频，通过AI识别垃圾暴露、违规倾倒等事件，拓展管理视野。
2. 智能分析：从数据中挖掘“黄金法则”
垃圾产生规律预测： 利用历史数据与机器学习模型，精准预测不同区域、不同时间（如节假日、季节变化）的垃圾产生量。
最优路线规划： 结合实时交通、垃圾桶状态、预测垃圾量，动态生成最高效的垃圾清运路线，显著降低车辆空驶率与油耗。
人员与车辆智能调度： 基于任务需求预测、实时位置、设备状态，实现人员与车辆的最优匹配和灵活调度，提升响应速度。
设施布局优化： 分析人流量、垃圾产生热点、投诉高发区，科学规划垃圾桶、中转站、公厕等设施的选址与数量。
异常检测与预警： 实时监控设备运行状态（如压缩机故障）、垃圾桶异常满溢、区域卫生质量下滑，主动预警，变被动处理为主动管理。
绩效评估与预测： 基于多维数据，客观评估人员、车辆、区域的作业效率和质量，预测未来资源需求与服务压力。
3. 科学决策：驱动环卫管理精细化
动态排班与作业计划： 告别固定排班，系统根据预测结果和实时情况，生成每日最优的清扫、清
