生活垃圾焚烧发电厂作为国家生态文明建设的重要基础设施和城市环境治理的关键环节，是实现"无废城市"建设、推动资源循环利用、落实"双碳"战略目标的核心载体。近年来，我国持续完善以"减量化、资源化、无害化"为导向的生活垃圾处理体系，大力推广清洁高效的生活垃圾焚烧发电技术，构建覆盖城乡、布局合理、技术先进、管理规范的现代化固废处置网络。
生活垃圾焚烧发电厂不仅承担着城市及县域生活垃圾的集中收运、高温焚烧与能源转化功能，还兼具余热发电、供热供汽、灰渣综合利用、烟气超低排放等多重环境与经济效益。作为集环保、能源、市政于一体的综合性设施，其在保障城市环境卫生安全、缓解"垃圾围城"压力、替代化石能源、减少温室气体排放等方面发挥着不可替代的作用。尤其在广大县域及农村地区，随着人居环境整治行动深入推进，区域性生活垃圾焚烧处理中心正逐步成为支撑乡村振兴、改善农村生态环境、提升基层公共服务能力的重要基础设施。
在此背景下，可通过程序化手段高效获取生活垃圾焚烧发电企业结构化信息。以目标接口为例，利用 Python 的 requests 库发起带参数的 GET 请求，结合时间戳与签名等认证机制实现合规访问；响应若为标准 JSON 格式，则直接通过 json 方法解析，避免复杂 HTML 解析或浏览器自动化。关键字段可直接映射提取，包括企业名称、所属城市、完整行政区划、详细地址、经纬度、环保负责人、联系电话、焚烧线数量、设计处理能力、发电功率、投产日期及数据更新时间等。借助 csv 模块与 DictWriter，将清洗后的数据按预定义字段顺序写入 UTF-8-SIG 编码的 CSV 文件，确保中文在 Excel 中正常显示。该流程轻量高效，适用于从具备开放接口的环保监管平台批量获取设施清单，为后续开展区域布局分析、处理能力评估、服务覆盖模拟及碳减排核算等应用提供结构清晰、字段完备的基础数据支撑。
生活垃圾焚烧发电厂查询地址：生活垃圾焚烧发电厂自动监测数据公开平台
首先，我们找到厂区数据的存储位置，然后看3个关键部分标头、 负载、 预览；
**标头：**通常包括URL的连接，也就是目标资源的位置；
**负载：**对于GET请求：负载通常包含了传递的参数，有些网页负载可能为空，或者没有负载，因为所有参数都通过URL传递，这里我们可以看到时间戳（ts）与签名（sgn）等标签，没有进行加密；
**预览：**指的是对响应内容的快速查看或摘要显示，可以帮助用户快速了解返回的数据结构或内容片段，我们可以看到数据在ps_code里；
接下来就是数据获取部分，先讲一下方法思路，一共三个步骤；
方法思路
- 找到对应厂区标签数据存储位置，和对应标签内容；
- 我们通过get请求，来遍历所有厂区，获取所有厂区的相关标签数据；
- 坐标可视化，把地理经纬度在ArcGIS上进行可视化；
**第一步：**利用requests库发送HTTP请求对应数据标签并获取所有厂区数据，并根据标签进行保存，另存为csv；
完整代码#运行环境 Python 3.11
python
import requests
import csv
import json
# 目标 URL
url = "https://ljgk.envsc.cn/OutInterface/GetPSList.ashx?regionCode=0&psname=&SystemType=C16A882D480E678F&sgn=a2afcad6dd313e08e5a26a81e068910e38618ce2&ts=1774937096330&tc=29387947"
# 发送请求
response = requests.get(url)
if response.status_code != 200:
print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
exit()
try:
data = response.json()
except json.JSONDecodeError:
print("响应不是有效的 JSON")
print(response.text[:500]) # 打印前 500 个字符
exit()
# 定义 CSV 字段（按你数据中的关键字段）
fieldnames = [
'ps_name', # 企业名称
'region_name', # 所在城市
'fullregion_name', # 完整行政区划
'address', # 地址
'longitude', # 经度
'latitude', # 纬度
'corporation_name', # 法人代表
'environment_principal',# 环保负责人
'credit_code', # 统一社会信用代码
'link_info', # 联系电话
'boiler_num', # 锅炉数量
'burn_ability', # 焚烧能力 (t/d)
'electric_power', # 发电功率 (KW)
'manufacture_date', # 投产日期
'create_time', # 创建时间
'update_time' # 更新时间
]
# 写入 CSV 文件
with open('companies.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: # utf-8-sig 支持 Excel 正确显示中文
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for item in data:
# 只保留 fieldnames 中的字段，避免 KeyError
row = {key: item.get(key, '') for key in fieldnames}
writer.writerow(row)
print(f"成功导出 {len(data)} 条记录到 companies.csv")获取数据标签如下：ps_name（企业名称）、fullregion_name（完整行政区划）、address（地址）、longitude/latitude（经纬度）、boiler_num（垃圾焚烧炉数量）、burn_ability（设计处理能力）、electric_power（发电功率）、manufacture_date（投产日期），其他一些非关键标签，这里省略；
**第二步：**坐标系检测，我们仔细观察生活垃圾焚烧发电厂用的地图是天地图，天地图使用的坐标系是CGCS2000，即2000国家大地坐标系。这个坐标系与WGS84坐标系在实质上是相同的，因为它们采用的参考椭球非常接近。在当前的测量精度范围内，CGCS2000与WGS84之间的差异可以忽略不计。在大多数应用场景中，可以将WGS84坐标直接用作CGCS2000坐标，所以我们可以直接将数据导入ArcGIS进行可视化；
接下来，我们进行看图说话：
一、总体空间分布呈现"东密西疏、沿海集聚"格局
从全国范围看，生活垃圾焚烧发电厂的空间布局呈现出显著的区域不均衡性，整体呈现"东部密集、西部稀疏"的基本特征。东南沿海地区（如江苏、浙江、广东、山东、福建）是设施最为集中的区域，尤其在长三角、珠三角和环渤海城市群，焚烧厂点位高度聚集，形成连片式服务网络。中西部地区虽有覆盖，但密度明显偏低，部分内陆省份如青海、西藏、新疆等西北地区设施数量极少，主要集中在省会城市或人口集中区域。这种分布格局既反映了我国城镇化水平和垃圾产生量的区域差异，也体现了基础设施建设投入与财政能力的不平衡。
二、核心集聚区位于经济发达城市群，服务半径逐步优化
在东部沿海及中部重点城市圈，焚烧厂普遍沿交通干线、工业园区或城市外围布局，服务于大中型城市及其周边县市。例如，长江中下游地区（武汉、长沙、合肥）、京津冀地区（北京、天津、石家庄）以及粤港澳大湾区均形成了以中心城市为核心、辐射周边的"多点协同"处置体系。多数厂区选址兼顾环保要求与运输成本，具备较强的区域协同能力。随着"无废城市"试点推进和城乡一体化发展，许多县市已实现"一县一厂"或"多县共建"，有效提升了基层垃圾处理的可及性与效率，初步构建起覆盖城乡的末端处置网络。
三、区域发展差异凸显城乡环境治理能力建设需求
当前焚烧设施分布与区域经济发展水平、人口密度、环境承载力密切相关。东部沿海地区凭借较高的财政支持、技术引进能力和环保标准意识，率先完成垃圾处理方式转型；而中西部欠发达地区仍面临设施建设滞后、运营资金不足、技术人才短缺等问题，部分农村地区仍依赖填埋或简易焚烧，存在二次污染风险。未来应加强国家层面统筹规划，推动焚烧技术向县域延伸，鼓励跨区域合作共建共享，提升中西部和边远地区固废治理能力，助力实现"双碳"目标与共同富裕背景下城乡环境公平发展的战略要求。
截至2024年底，中国生活垃圾焚烧日处理能力已达116.6万吨 ，按住房和城乡建设部《城市生活垃圾焚烧处理工程项目建设标准》中"焚烧炉年运行8000小时"的设计基准核算，年设计处理能力约为3.88亿吨 。该成就已获世界纪录认证机构（WRCA）官方确认，中国被正式认证为"垃圾焚烧处理能力最高的国家"，并载入全球世界纪录数据库。
进入2025年以来，我国固废治理基础设施建设持续提速。截至2026年3月底，全国垃圾焚烧日处理能力进一步提升至119.67万吨，较2024年底净增超3万吨/日，相当于新增近8座千吨级焚烧厂的处理规模。这一增长主要来自中西部县域项目投运、存量设施提效扩容以及"无废城市"试点深化推进。中国垃圾处理体系正从"规模扩张"迈向"高质量协同"，在保障城乡环境安全、支撑绿色低碳转型方面持续发力，巩固全球引领地位。
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