陳 芳，趙 巖，張晨光，何 亮，章夏夏

（1.北京環(huán)衛(wèi)集團(tuán)環(huán)境研究發(fā)展有限公司，北京 100101；2.北京市海淀區(qū)市政市容管理委員會，北京 100195）

1 北京市生活垃圾產(chǎn)生量現(xiàn)狀

表1列出了2002—2010年北京市18個區(qū)縣的生活垃圾產(chǎn)生量?？梢钥闯?，2002—2008年北京市生活垃圾產(chǎn)生量呈逐年遞增趨勢，到2009年，北京市生活垃圾產(chǎn)生量開始有逐漸回落的趨勢。分析原因，與北京市垃圾綜合管理工作日趨完善及全社會對垃圾分類、垃圾減量重要性日益重視有關(guān)。

2 預(yù)測概況

2.1 預(yù)測區(qū)域及年份

根據(jù)北京市“十一五”環(huán)衛(wèi)專業(yè)規(guī)劃，目前北京市生活垃圾管理工作已實(shí)現(xiàn)全覆蓋。因此本次生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測區(qū)域包括北京市18個區(qū)縣的生活垃圾產(chǎn)生量。

由于影響垃圾產(chǎn)生量的可變因素很多，一般不做10 a以上的長期預(yù)測。本次預(yù)測的時間跨度為2011—2020年。

2.2 預(yù)測方法

由于影響生活垃圾產(chǎn)生量的因素較多且變化復(fù)雜，結(jié)合北京市生活垃圾產(chǎn)生量的現(xiàn)狀和已有的數(shù)據(jù)，本次預(yù)測將結(jié)合數(shù)學(xué)預(yù)測法（多元線性回歸分析）和借鑒相似城市數(shù)據(jù)（類比分析）2種方式進(jìn)行綜合預(yù)測。

3 多元線性回歸分析法

3.1 影響因素的擬定

多元線性回歸分析主要考慮影響垃圾產(chǎn)生量的內(nèi)在因素，這些因素可以歸納為人口、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民生活水平3個方面，本研究先擬定以下10個影響因素，最終根據(jù)各影響因素與生活垃圾產(chǎn)生量的線性相關(guān)系數(shù)確定多元線性回歸方程的影響因子。

初步擬定影響因素：①人口狀況影響因素，包括常住人口數(shù)量和旅游人口數(shù)量；②社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響因素，包括地區(qū)生產(chǎn)總值、社會消費(fèi)品零售值、供熱供暖面積、城市人口比例和道路清掃保潔面積；③居民生活消費(fèi)水平影響因素，包括人均消費(fèi)支出、人均家庭總收入和人均可支配收入。2002—2010年北京市以上10項(xiàng)指標(biāo)的變化情況見表1。

3.2 各影響因素相關(guān)系數(shù)的計算及影響因素的確定

通過Excel軟件，計算各影響因素與生活垃圾產(chǎn)生量的相關(guān)系數(shù)，見表2?？梢钥闯?，除常住人口、旅游人口、社會消費(fèi)品零售值外，其他影響因素與生活垃圾產(chǎn)生量的相關(guān)系數(shù)>r7，0.002=0.875，說明這7個影響因素與垃圾產(chǎn)生量有較好的線性相關(guān)性，可作為多元線性回歸分析的影響因素。

3.3 模型的建立及檢驗(yàn)

3.3.1 模型的建立

通過表1的數(shù)據(jù)，運(yùn)用Excel軟件，求得多元線性回歸方程為：

式中：y為北京市生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測值，y1為地區(qū)生產(chǎn)總值，y2為全市集中供熱面積，y3為城市人口比例，y4為道路清掃面積，y5為人均消費(fèi)支出，y6為人均家庭總收入，y7為人均可支配收入。

表1 2002—2010年北京市生活垃圾產(chǎn)生量及其他10項(xiàng)指標(biāo)情況

表2 垃圾產(chǎn)生量與各種影響因素的線性相關(guān)系數(shù)

3.3.2 模型的檢驗(yàn)

將2002—2010年這9組數(shù)據(jù)分別代入公式（1），求得的回歸值y′與實(shí)際值y基本吻合（誤差在±4%以內(nèi)），見表3。故可以用公式（1）預(yù)測未來10 a北京市生活垃圾產(chǎn)生量。

表3 實(shí)際垃圾產(chǎn)生量與回歸值 萬t

3.4 北京市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測

3.4.1 垃圾產(chǎn)生量影響因素的預(yù)測

本次生活垃圾產(chǎn)生量影響因素的預(yù)測從數(shù)據(jù)相關(guān)性高的角度考慮，擬采用直線擬合和指數(shù)擬合2種方式。

將2002—2010年這9個年份以1～9代替，設(shè)為x。則可得2011年的x=10，其他年份依此類推。通過Excel軟件計算出7個影響因素的指數(shù)擬合和直線擬合的公式和相關(guān)指數(shù)R2，結(jié)果見表4。R2越接近1，表明擬合效果越好。因此，地區(qū)生產(chǎn)總值、人均消費(fèi)支出、人均家庭總收入、人均可支配收入選用指數(shù)擬合法進(jìn)行預(yù)測，全市集中供暖面積、城市人口比例、道路清掃面積選用直線擬合法進(jìn)行預(yù)測。

表4 各個影響因素的擬合公式及相關(guān)指數(shù)

3.4.2 垃圾產(chǎn)生量預(yù)測

在對生活垃圾產(chǎn)生量的主要影響因素yi作出預(yù)測的基礎(chǔ)上，利用公式（1）對北京市未來10 a垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測，得出2011—2020年垃圾產(chǎn)生量分別為 712、723、727、721、705、676、633、574、496、397 萬 t。

4 類比分析法

多元線性回歸分析只考慮了影響垃圾產(chǎn)生量的內(nèi)在因素，實(shí)際上，影響垃圾產(chǎn)生量的因素還包括社會因素和人為因素，而這些因素對垃圾產(chǎn)生量的影響只能通過定性分析。為此，本研究在采用多元線性回歸法對垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測的基礎(chǔ)上，同時采用類比法進(jìn)行補(bǔ)充分析。

在進(jìn)行類比分析時，選取香港作為比較對象，這是因?yàn)椋孩傧愀劬用竦纳盍?xí)慣和消費(fèi)方式與北京居民相似；②香港是一個國際化大都市，社會經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人民生活水平較高，在其社會發(fā)展進(jìn)程中已經(jīng)歷了目前北京市所處的發(fā)展階段。

表 5反映了 2002—2006年香港與 2011—2020年北京社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。可以看出，2011—2020年北京市的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平接近香港21世紀(jì)初的水平。因此，可以參照香港當(dāng)時生活垃圾產(chǎn)生量的變化情況來預(yù)測北京今后幾年的垃圾產(chǎn)生量。

表5 北京、香港社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r

表6反映了不同時期北京、香港人均生活垃圾日產(chǎn)生量的變化情況。可以看出，2002—2006年香港人均城市生活垃圾日產(chǎn)生量呈緩慢下降趨勢?？紤]到近年來北京社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人均垃圾產(chǎn)生量的變化狀況，預(yù)測今后幾年北京市人均垃圾日產(chǎn)生量的變化將與香港2002—2006年相似。根據(jù)2010年北京市人均生活垃圾日產(chǎn)生量為0.89 kg/（人·d）和香港2002—2006年人均垃圾日產(chǎn)生量的變化規(guī)律，預(yù)測2011—2020年北京市人均垃圾日產(chǎn)生量，并結(jié)合北京市常住人口數(shù)量的變化情況，對2011—2020年北京市人均生活垃圾日產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果見表7。

表6 北京、香港人均生活垃圾日產(chǎn)生量kg/（人·d）

5 北京市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測結(jié)果

多元線性回歸分析法考慮了影響垃圾產(chǎn)生量的內(nèi)在因素，類比法則分析了影響垃圾產(chǎn)生量的社會因素和人為因素，為使預(yù)測工作盡可能合理，本研究對影響生活垃圾產(chǎn)生量的各種因素加以綜合考慮，為此，將2種方法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，考慮到北京市垃圾分類效應(yīng)日趨顯現(xiàn)，因此社會因素和人為因素的影響比內(nèi)因的影響效應(yīng)日趨增大，在加權(quán)平均過程中，多元回歸權(quán)重考慮為40%，類比法權(quán)重為60%，得到2011—2020年北京市垃圾產(chǎn)生量的最終預(yù)測結(jié)果（表8）。

表7 2011—2020年北京生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測結(jié)果（類比法）

表8 2011—2020年北京市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測結(jié)果 萬t