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        無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)與管理探討

        2016-11-15 05:19:57孫昊欣李明章
        環(huán)境衛(wèi)生工程 2016年1期
        關(guān)鍵詞:無(wú)錫市回歸方程垃圾

        孫昊欣,李明章

        (1.河海大學(xué)公共管理學(xué)院,江蘇  南京 210098;2.無(wú)錫環(huán)境衛(wèi)生管理處,江蘇  無(wú)錫 214026)

        無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)與管理探討

        孫昊欣1,李明章2

        (1.河海大學(xué)公共管理學(xué)院,江蘇南京210098;2.無(wú)錫環(huán)境衛(wèi)生管理處,江蘇無(wú)錫214026)

        依據(jù)2004—2013年無(wú)錫市城市生活垃圾產(chǎn)生量數(shù)據(jù),運(yùn)用多元回歸分析方法建立了無(wú)錫市垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)模型,采用該模型對(duì)2014—2020年無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果顯示未來(lái)幾年內(nèi)無(wú)錫市區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量繼續(xù)緩慢增長(zhǎng),預(yù)計(jì)2020年垃圾產(chǎn)生量將達(dá)到1.281 4×106t,提出了無(wú)錫市城市生活垃圾管理對(duì)策。

        生活垃圾;回歸分析;預(yù)測(cè)

        1  無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)

        1.1相關(guān)數(shù)據(jù)資料來(lái)源

        根據(jù)CJ/T 106—1999城市生活垃圾產(chǎn)量計(jì)算及預(yù)測(cè)方法[1],本文預(yù)測(cè)所用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)取用無(wú)錫市2004—2013年數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的收集匯總(見(jiàn)表1)來(lái)自無(wú)錫環(huán)境衛(wèi)生管理處、江蘇省統(tǒng)計(jì)局、無(wú)錫市城市總體規(guī)劃(2001—2020年)。

        表1 2004—2013年無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量主要指標(biāo)情況

        1.2相關(guān)預(yù)測(cè)方法

        城市生活垃圾產(chǎn)生量的影響因素主要有人口數(shù)量、建成區(qū)面積、居民生活水平、法律規(guī)章制度社會(huì)道德規(guī)范等,此外社會(huì)因素如垃圾分類、資源回收利用等,個(gè)人因素如文明素質(zhì)、受教育程度提高等都可以大幅度減少生活垃圾產(chǎn)生量。其中個(gè)人與社會(huì)等因素屬于不可完全控制的因素。本文主要考慮上述因素中可定量的因素作為預(yù)測(cè)影響因素。

        對(duì)城市生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測(cè)工作國(guó)內(nèi)學(xué)者展開(kāi)了大量探索研究,如吳文偉在1994年建立了垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)的回歸方程[2],提出影響城市生活垃圾產(chǎn)生量的因素主要有人口、消費(fèi)水平、燃料結(jié)構(gòu)和道路清掃面積;張益等于1999年使用物流平衡及灰色理論對(duì)上海市的垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行了預(yù)測(cè)[3]楊先海等于2003年基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)城市生活垃圾闡述了預(yù)測(cè)研究[4]。這些預(yù)測(cè)方法各有優(yōu)缺點(diǎn),在實(shí)際工作中也得到了廣泛的應(yīng)用,本文選用多元線性回歸,對(duì)無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量與相關(guān)影響因素建立模型,并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        1.3相關(guān)影響因子

        常用的影響因素指標(biāo)包括人口數(shù)量因子、城市燃?xì)馄占奥室蜃?、城市人口居住面積因子、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)因子、道路清掃面積因子、社會(huì)消費(fèi)品零售額因子等。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)資料和相關(guān)性分析,最后選取相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.95以上4個(gè)影響因子,即人口、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售額、道路清掃面積。

        人口采用無(wú)錫市區(qū)常住人口(人口及其他影響因子數(shù)據(jù)均來(lái)源于江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒2004—2013年,見(jiàn)表2)。生量的其他因子,而本文回歸模型建立過(guò)程只選取了相關(guān)性最強(qiáng)的4個(gè)因子,因此,該預(yù)測(cè)回歸方程還是比較可靠的。

        表2  無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量影響因子

        表3 2003—2014年無(wú)錫市生活垃圾預(yù)測(cè)值與實(shí)際值比較

        1.4多元回歸預(yù)測(cè)模型的建立

        多元回歸模型的一般形式為:

        yi=β+β1x1+β2x2+…+βnxn

        其中:yi為預(yù)測(cè)值,β、β1、β2…βn為回歸系數(shù),x1、x2…xn為影響因子。

        利用微積分求極值可以算出回歸系數(shù)β、β1、β2…βn、復(fù)相關(guān)系數(shù)R。R的大小表示y與β、β1、β2…βn之間密切程度,R越接近1,說(shuō)明回歸效果越好。

        將無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量與4個(gè)影響因素因子人口、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售額、道路清掃面積建立回歸方程,采用SPSS17.0軟件[5-6]進(jìn)行線性回歸,得出預(yù)測(cè)方程為:

        y=15.518+0.008x1+0.272x2-0.035x3+0.061x4

        式中:y為無(wú)錫城市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)值,x1表示道路清掃面積,x2表示常住人口數(shù)量,x3表示國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),x4表示社會(huì)消費(fèi)品零售額。

        復(fù)相關(guān)系數(shù)為R=0.999 2,判定系數(shù)為0.984,調(diào)整判定系數(shù)為0.971,顯示出自變量與因變量是高度正相關(guān),預(yù)測(cè)回歸模型擬合度較高。

        為進(jìn)一步判斷預(yù)測(cè)方程的可靠性,用2004—2013年數(shù)據(jù),用回歸方程則可以算出預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差,見(jiàn)表3,通過(guò)表3可以看出,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相對(duì)誤差較小,建立回歸模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)際數(shù)據(jù)基本相等,產(chǎn)生的細(xì)微誤差可能來(lái)源于生活垃圾產(chǎn)

        2  無(wú)錫市生活垃圾預(yù)測(cè)與結(jié)果分析

        2.1各影響因子的取值方法

        1)無(wú)錫市人口數(shù)量。根據(jù)近5 a無(wú)錫常住人口增長(zhǎng)率及考慮到“單獨(dú)兩孩”二胎政策的開(kāi)放,按照無(wú)錫市人口年增長(zhǎng)率1.5%計(jì)算未來(lái)幾年常住人口數(shù)。

        2)無(wú)錫市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值??紤]到目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)及無(wú)錫市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃的主要指標(biāo),在“十二五”時(shí)期,無(wú)錫市地區(qū)生產(chǎn)總值年均增速為7%?!笆濉睍r(shí)期GDP年增速按照6%計(jì)算。

        3)社會(huì)消費(fèi)品零售額。依據(jù)《無(wú)錫市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃》的主要指標(biāo),“十二五”期間,無(wú)錫市社會(huì)消費(fèi)品零售額年均增速約為7%。

        4)無(wú)錫市道路清掃面積估算。依據(jù)目前無(wú)錫市道路清掃面積以及城市建設(shè)發(fā)展總體規(guī)劃的人均道路面積,預(yù)測(cè)未來(lái)幾年內(nèi)道路清掃面積。

        2.2產(chǎn)生量預(yù)測(cè)

        根據(jù)2.1數(shù)據(jù)及建立的預(yù)測(cè)回歸方程對(duì)2014—2020年無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果如表4所示。

        表4 2014—2020年無(wú)錫市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)結(jié)果

        3  無(wú)錫市城市生活垃圾管理對(duì)策

        3.1加強(qiáng)垃圾焚燒處理技術(shù)的改進(jìn)與應(yīng)用

        無(wú)錫市城市生活垃圾處理技術(shù)要以填埋、焚燒和堆肥為基礎(chǔ)組合技術(shù)進(jìn)行處理,特別是應(yīng)加強(qiáng)垃圾焚燒處理技術(shù)改進(jìn)與應(yīng)用。無(wú)錫市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)達(dá),人民生活水平較高,城市垃圾可燃物、易燃物含量比例較高,所以應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展焚燒技術(shù),實(shí)現(xiàn)生活垃圾的減量化、無(wú)害化、資源化。

        3.2積極推進(jìn)垃圾分類收集

        目前,我國(guó)推行垃圾分類收集還不盡人意,主要問(wèn)題一是公眾主動(dòng)性差,二是分類后的垃圾中轉(zhuǎn)收集和處置沒(méi)有相應(yīng)配套,沒(méi)有終端處置配套措施,垃圾分類就只能停留表面。無(wú)錫市作為東部沿海發(fā)達(dá)城市,應(yīng)當(dāng)大力借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)驗(yàn)并結(jié)合自己情況,大力推行垃圾分類收集,同時(shí)探索合適的垃圾后續(xù)處理技術(shù)。

        3.3提高公眾環(huán)保意識(shí)

        無(wú)錫市政府應(yīng)廣泛利用各種新聞媒介開(kāi)辟環(huán)保宣傳節(jié)目,每年定期舉辦公益性環(huán)境保護(hù)活動(dòng)日,向公眾宣傳垃圾分類和環(huán)保知識(shí),以喚起公眾環(huán)保意識(shí),提高民眾參與度;在義務(wù)教育階段要開(kāi)設(shè)環(huán)境保護(hù)相關(guān)課程,加強(qiáng)垃圾循環(huán)利用,加大環(huán)保知識(shí)普及力度,讓中小學(xué)生從小形成良好環(huán)保意識(shí)。

        [1] 天津市環(huán)境衛(wèi)生工程設(shè)計(jì)研究所.城市環(huán)境生活垃圾產(chǎn)量計(jì)算及預(yù)測(cè)方法:CJ/T 106—1999[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,1999.

        [2] 吳文偉.北京市城市生活垃圾產(chǎn)量和成分的預(yù)測(cè)分析[J].預(yù)測(cè),1994(6):18-22.

        [3] 張益,楊承休.上海市區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量及成分分析[J].環(huán)境衛(wèi)生工程,2000,8(3):104-106.

        [4] 楊先海,褚金奎,呂傳毅.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的城市垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)研究[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2007,32(9):5-8.

        [5] 何曉群.現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析方法與應(yīng)用[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2007.

        [6] 薛薇.SPSS統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社2003.

        Prediction and Management Research on Domestic Waste in Wuxi

        Sun Haoxin,Li Mingzhang
        (School of Public Administration,Hohai University,NanjingJiangsu210098;2.Wuxi Environment and Sanitation Management Office,WuxiJiangsu214026)

        Based on the output data of domestic waste from 2004 to 2013 in Wuxi,we established prediction model by using multiple regression analysis and forecasted the waste output from 2014 to 2020.The results showed that the data would continue to grow slowly in the next few years and would reach 1.281 4×106t in 2020.We put forward some corresponding suggestionsofwaste management in Wuxi.

        domestic waste;regression analysis;prediction

        X799.3

        B

        1005-8206(2016)01-0049-03

        孫昊欣(1991—),碩士研究生,研究方向?yàn)樯鐣?huì)保障與公共事業(yè)管理。

        E-mail:641606617@qq.com。

        2015-09-23

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