☆北京市城市生活垃圾产量预测

Ｍａｒ．２００３　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｍｉｎｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　文章编号：１０００—１９６４（２００３）０２—０１６９—０４　北京市城市生活垃圾产量预测　周翠红　，路迈西　，吴文伟　，白　（１．中国矿业大学化学与环境工程学院，北京　（２．北京市环境卫生设计科学研究所，北京　摘要：分析了北京市城市生活垃圾产量（１９９１￣２０００）以及影响垃圾产量的１２项因素，采用逐步　降元回归分析方法建立了垃圾产量预测模型．分析结果表明，非农业人口、生产总值、非农业居民　消费总额和供热采暖面积是影响垃圾产量的主要因素，其影响程度依次减小，其中人口和居民消　费两个因素与垃圾产量是正相关关系．采用该模型对北京市２００１～２０１０年生活垃圾产量进行了　预测．结果显示未来十年内北京市生活垃圾产量继续缓慢增长，预计２０１０年垃圾产量将达到　４７８．０３万ｔ，人均日产量为１．１８　ｋｇ．　关键词：生活垃圾；垃圾；人均日产量；回归分析；预测　。Ｊ　中图分类号：ｘ　３２　文献标识码：Ａ　茹　１　发达国家生活垃圾产量概况　ｕ）　表１发达国家生活垃圾人均日产量’　Ｔａｂｌｅ　１　Ｄａｉｌｙ　ｏｕｔｐｕｔ　ｐｅｒ　ｃａｐｉｔａ　ｏｆ　ｗａｓｔｅ　ｉｎ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ　ｍ／ｋｇ　国家丹麦法国西德奥地利０．６１　０．８９　城市生活垃圾的产量和组成是城市建设和管　理的基础性资料，是生活垃圾处理工程的重要设计　依据．垃圾产量不仅随经济发展水平而异，而且受　能源、生活习惯、季节和气候等变化的影响．各个地　区由于经济发展水平、居民的消费习惯等不同，其　生活垃圾人均日产量有一定的差异．表１给出了　１２个发达国家１９８０年和１９９０年垃圾人均日产　量，１９８０年这些国家垃圾人均日产量平均为　１．Ｏ６　ｋｇ，而１９９０年平均为１．２３　ｋｇ．而亚洲城市新　意大利　荷兰　０．６９　０．９５　１．３６　１．３６　英国　０．９５　０．８５　１９８０　１．０９　０．７９　０．９５　１９９０　１．３０　０．９０　０．９１　国家芬兰瑞典日本　美国　加拿大　平均　２预测基础数据　２．１　北京市９０年代生活垃圾实际产量的确定　根据北京市环卫所提供的资料，１９９１～１９９９　年城八区以车吨位计量的垃圾清运量列于表２中　第一行；第二行是实际清运量，除２０００年为实际称　重外，其它年份的清运量是由车吨位计量转化而　来；第三行是垃圾总产量，是由城八区垃圾产量推　算出包括城乡结合部在内的北京市生活垃圾总产　量，以此作为预测的基础资料；第四行的垃圾人均　日产量有变化，但变化不大，平均值为１．２２　ｋｇ．　加坡、汉城、大阪、东京９Ｏ年代垃圾人均日产量分　别为１．１，１．３３，１．３３和１．４１　ｋｇ；１９９１～１９９７年香　港城市生活垃圾日产量由５　５６０　ｔ增加到６　７６０　ｔ，　但是垃圾人均日产量在１．０　ｋｇ左右波动．总之，各　国家垃圾总产量呈增长趋势，垃圾人均日产量在　１．０　ｋｇ左右．　据统计分析，北京市生活垃圾产量也呈上升趋　势，目前已经造成了严重污染．为了有效地控制未　来十年垃圾产量，有必要采用科学的方法对生活垃　圾产量进行预测．　收稿日期：２００２—０６—０７　．　作者简介：周翠￣１：（１９７３一），女，安徽省淮北市人，中国矿业大学博士研究生，从事城市生活垃圾产量与组分预测分析、固体废弃物分选　新设备研制方面的研究．　１７０　中国矿业大学学报　第３２卷　泊星石 http://rockstar.xicp.net

＊源于北京城市生活垃圾产量与组分预测研究报告　２．２影响垃圾产量的因素　　．测时要有各种因素的定量描述，为了防止漏掉主要　因素，研究中系统收集了１２项影响因素如表３所　示．　影响生活垃圾产量的因素很多，通常考虑的因　素包括人口、能源结构、生活方式和消费水平等．预　表３影响生活垃圾产量的因素　Ｔａｂｌｅ　３　Ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ　ＭＳＷ　ｏｕｔｐｕｔ　＊源于北京市统计年鉴１９９２￣２００１．　２．３预测方法的确定　影响垃圾产量的因素除了可定量描述的因素　外，还有社会因素与个体因素等不可完全控制的因　内生产总值，社会商品零售总额，非农业居民消费　总额，平均住宅使用面积和供热采暖面积６个因　素．先建立包括以上６个因素的回归方程，求出回　归系数．然后使用Ｆ检验剔除最不显著的因素，重　新建立回归方程，再重复进行显著性检验，直到所　有变量均显著为止．　素，本研究中主要根据可定量的因素进行预测．国　内已有一些学者对城市生活垃圾产量进行了预测，　如吴文伟在１９９４年建立了垃圾产量预测的回归方　程，提出人口、消费水平、燃料结构和道路清扫面积　研究中采用ＳＰＳＳ１０．０软件进行逐步降元回　归分析计算．Ｆ检验时取显著性水平ａ＝０．０５（进　入）和ａ一０．１５（剔除）．逐步降元回归分析的过程　和结果如表４所示．　为主要影响因素［妇；张益、杨承林于１９９９年使用　物流平衡及灰色理论对上海市的垃圾产量进行了　预测　］．２００１年李雁、岑慧贤采用等维灰数递补动　态模型预测了广州市的垃圾产量［３］．这些预测方法　各有优缺点，并考虑北京市生活垃圾统计指标的实　首先建立包括６个变量的回归方程　．；Ｉ一一２０３４．４５９＋４．１２５ｘ１—０．２１２ｘ２—　０．００９５６ｘ３＋０．０２５４ｘ４—　际情况，本课题研究中采用了等维灰数动态递补模　型、人工神经网络、逐步降元回归分析及类比法进　行了综合研究，结果表明采用逐步降元回归分析法　进行垃圾产量预测结果可靠性好．本文主要采用多　元线性回归模型．　０．０２８４８ｘ５—５．０７８ｘ６．　（１）　剔除社会商品零售总额变量，建立回归方程　．ｙ＝一２０１７．９８９＋４．１．Ｚ＂１—０．２１６ｘ２＋　０．０２５４８ｘ４—０．０２８５９ｘ５—５．１６７ｘ６．　（２）　３预测模型的建立　因为原始数据只有９组，不可能进行１２项数　据的回归分析，通过对影响因素进行相关分析、灰　色关联度分析及主成分分析，选择非农业人口，国　随后剔除平均住宅使用面积变量，最终建立关　于非农业人口、国内生产总值、非农业居民消费及　供热采暖面积的回归方程　多一一１９４３．６８＋３．９１６ｘ１—０．２０８ｘ２＋　０．０２５１７ｘ４—０．０３１９６ｘ５，　（３）　第２期　周翠红等：北京市城市生活垃圾产量预测　泊星石 http://rockstar.xicp.net１７１　式中：多为北京市城市生活垃圾产量的预测值；ｚ　，　ｚ。，ｚ　，ｚ　，ｚ　，ｚ　分别为非农业人口、国内生产总　用回归方程（３）预测得到１９９１～１９９９年北京　市生活垃圾产量列于表５，预测值与实际值的相对　误差小于３　，所以该模型是可靠的．　值、社会商品零售总额、非农业居民消费总额、供热　采暖面积和平均住宅使用面积．　表４逐步降元回归分析结果　Ｔａｂｌｅ　４　Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　４预测结果与分析　用回归方程（３）对２００１～２０１０年北京市生活　垃圾产量进行预测，结果如表６所示．　由表６可知，从２００１年到２０１０年北京市生活　回归系数为２．１８６，供热采暖面积的标准化回归系　数最小为一１．７９６．２００１～２０１０年北京市垃圾人均　日产量变化不大，但垃圾总产量逐渐增加，这充分　说明人口因素对垃圾总产量影响很大；生产总值是　第二主要因素，生产总值增加，意味着居民生活水　平的提高，如增加净菜进城量和成品食品量等，这　将使垃圾减量；居民消费增加，会导致购买力增强，　垃圾产量继续增长，年增长率在１．ｏ　～３．１７％之　间，垃圾人均日产量变化不大，平均值为１．１８　ｋｇ．　由表４可看出，在４项因素中人口标准化回归系数　最大为５．３５４，且为正相关，生产总值的标准化回　归系数较大为一４．８１４，为负相关，居民消费标准化　使垃圾产量增加；集中供暖面积增加，燃煤量减少，　降低煤灰产量等．２００１年至２０１０年人口相对增长　率为１１．６９　，而垃圾产量相对增长率为１９．２８　．　表６　２００１～２０１０年垃圾产量预测结果　Ｔａｂｌｅ　６　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｎｎｕａｌ　ｏｕｔｐｕｔ　ｏｆ　ＭＳＷ　ｆｒｏｍ　２００１　ｔｏ　２０１　０　＊源于北京城市总体规划（１９９１￣２０１０），北京市国民经济和社会发展“十五”计划　５结论　预测．　研究分析表明，人口对城市生活垃圾产量的影　城市生活垃圾的产生容易受到多种因素的影　响，生活垃圾产量的预测具有一定的难度．通过对　响最大，其后依次为生产总值、居民消费总额和供　热采暖面积．其中，垃圾产量随人口与居民消费的　增加而增加，而随生产总值和集中供暖面积的增加　而减少．居民素质的提高，环保意识的增强，垃圾减　影响城市生活垃圾产量各种影响因素的系统分析，　建立了预测效果可靠的多元线性回归模型，并对北　京市２００１至２０１０年城市生活垃圾产量进行了　量化措施的加强以及采用天然气供暖将会使城市　１７２　中国矿业大学学报　泊星石 http://rockstar.xicp.net

第３２卷　生活垃圾产量降低．未来十年内北京市城市生活垃　圾产生量预测中的应用［Ｊ］．环境污染与防治，　圾产量仍然处在增长状态，但生活垃圾人均日产量　２００１，２３（１）：４２—４４．　增长幅度较小．　［４］李东，王里奥．城市生活垃圾收运系统设计中垃　圾产量的计算及预测口］．环境卫生工程，１９９９（７）：　参考文献：　１３８—１４Ｏ．　Ｅ１３吴文伟．北京市城市生活垃圾产量和成份的预测分　［５］黄海，罗友丰，陈志英．ＳＰＳＳ１０．０统计分析［Ｍ］．　析ｉ－Ｊ－Ｉ．预测，１９９４（４）：１８—２２．　北京：人民邮电出版社，２００１．９．　［２３张益，杨承林．上海市区垃圾产生量及成分分析　［６］Ｂｕｃｌｅｔ　Ｎ，Ｇｏｄａｒｄ　Ｏ．Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ　ｗａｓｔｅ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｉｎ　Ｅｕｒｏｐｅ：ａ　ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　ｓｔｕｄｙ　ｉｎ　ｂｕｉｌｄｉｎｇ　ｒｅｇｉｍｅｓ　ＥＪ］．环境卫生工程，２０００，８（３）：１０４—１０６．　［３３李雁，岑慧贤．等维灰数递补动态模型在生活垃　［Ｍ］．Ｂｏｓｔｏｎ：Ｋｌｕｗｅｒ　Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｕｂｂｌｉｓｈｅｒｓ，２０００．　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ　Ｓｏｌｉｄ　Ｗａｓｔｅ　Ｏｕｔｐｕｔ　ｉｎ　Ｂｅｉｊｉｎｇ　ＺＨＯＵ　Ｃｕｉ—ｈｏｎｇ　，ＬＵ　Ｍａｉ—ｘｉ　，ＷＵ　Ｗｅｎ—ｗｅｉ　，ＢＡＩ　Ｒｕ　（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｈｅｍｉｃａｌ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣＵＭＴ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００８３，Ｃｈｉｎａ）　（２．Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｓａｎｉｔａｔｉｏｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００２８。Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＭＳＷ（Ｍｕｎｉｃｉｐａｌ　Ｓｏｌｉｄ　Ｗａｓｔｅ）ｏｕｔｐｕｔ　ｉｎ　Ｂｅｉｊｉｎｇ（１９９１—２０００）ａｎｄ　ｉｔｓ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｗｅｒｅ　ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ＭＳＷ　ｏｕｔｐｕｔ　ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｕｓｉｎｇ　ｂａｃｋｗａｒｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ＧＤＰ，ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ　ｔｏｔａｌ　ｏｆ　ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ　ａｎｄ　ｈｅａｔｉｎｇ　ａｒｅａ　ａｒｅ　ｔｈｅ　ｍａｉｎ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ＭＳＷ　ｏｕｔｐｕｔ，ｗｉｔｈ　ｔｈｅｉｒ　ｗｏｒｋｉｎｇ　ｆｏｒｃｅ　ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ；Ｔｈｅ　ＭＳＷ　ｏｕｔｐｕｔ　ｉｎｃｒｅａｓｅｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｉｎｃｒｅａｓｅ　ｏｆ　ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅ　ｔｏｔａ１．Ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｃａｌｃｕｌａｔｅ　ｔｈｅ　ＭＳＷ　ｏｕｔｐｕｔ　ｉｎ　Ｂｅｉｊｉｎｇ　ｆｒｏｍ　２００１　ｔｏ　２０１０，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ　ｔｈａｔ　ｔｈｅｒｅ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ａ　ｓｌｏｗ　ｉｎｃｒｅａｓｅ　ｏｆ　ＭＳＷ　ｏｕｔｐｕｔ　ｉｎ　ｎｅｘｔ　１０　ｙｅａｒｓ．Ｔｈｅ　ｔｏｔａｌ　ｏｕｔｐｕｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｉｔｙ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄａｉｌｙ　ｏｕｔｐｕｔ　ｐｅｒ　ｃａｐｉｔａ　ａｒｅ　４．７８０３　Ｍｔ　ａｎｄ　１．１８　ｋｇ　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＭＳＷ；ｗａｓｔｅ；ｄａｉｌｙ　ｏｕｔｐｕｔ　ｐｅｒ　ｃａｐｉｔａ；ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　（责任编辑李成俊）