Složení odpadu představuje klíčovou informaci pro efektivní plánovaní v oblasti odpadového hospodářství. Pro koncepční rozhodování je nutné disponovat průměrným složením odpadu na regionálním a statním území. S ohledem na velké množství odpadu a rozsah sledovaného území je nutné vybrat vhodné reprezentativní vzorky. Projekt je zaměřen na vývoj nové metodiky pro stratifikaci populace využívající metody operačního výzkumu. Důležitými body, které jsou řešeny v rámci této metodiky, jsou: 1) časová návaznost sběru dat - popis pomocí vícestupňových stochastických modelů zohledňujících postupně přibývající rozbory odpadu; 2) endogenní neurčitost popisující interakce v odpadovém hospodářství. Pro zajištění návazností celého systému je třeba plánovat s ohledem na územní rozdělení. Cílem je dosáhnout přesného odhadu průměrného složení odpadu s vazbou na ekonomická a časovaná kritéria. Všechny vzniklé modely budou vyvíjeny za podpory reálných dat včetně interakcí mezi jednotlivými odpadovými frakcemi, socio-ekonomickými a demografickými faktory.

Description in English
The waste composition represents key information for effective waste management planning. Conceptual decision-making requires estimates of the average waste composition at regional and state levels. Large waste quantities and the size of the monitored area require the selection of suitable representative sampling areas. The project is focused on the development of a new methodology for population stratification using operational research methods. Important points that are addressed in this methodology: 1) time sequence of data collection - description using multi-stage stochastic models concerning the progressive increase of waste analysis quantity; 2) endogenous uncertainty (decision dependent randomness) describing interactions in waste management. The territorial division must be considered to ensure the continuity of the entire process. The aim is to achieve an accurate estimate of the average waste composition concerning economic and time criteria. Models will be developed using real data, including interactions between waste fractions, socio-economic and demographic factors.

Keywords
operační výzkum;odpadové hospodářství;optimální rozhodování;složení odpadu;endogenní náhoda

Key words in English
operational research, waste management, optimal decision-making, waste composition, decision dependent randomness