李 昂

1 問題的提出

隨著北京常住人口及流動(dòng)人口的增加，城市范圍的擴(kuò)大及人均GDP 的變化，垃圾的人均產(chǎn)量和總產(chǎn)生量也呈現(xiàn)不同的變化走勢。北京市生活垃圾清運(yùn)量逐年增加，2016、2017 和2018 年全市生活垃圾清運(yùn)量依次為872.6、924.8、975.7 萬噸①，到2019 年北京市生活垃圾清運(yùn)量將突破1 000 萬噸，如何改變思路使垃圾清運(yùn)處理更高效科學(xué)、占用資源更少真正做到可持續(xù)發(fā)展已成為擺在我們面前亟待解決的難題。

我們通過對朝陽區(qū)6 個(gè)不同檔次定位小區(qū)采樣點(diǎn)進(jìn)行2017、2018 兩年的干季、雨季的跟蹤調(diào)查，得出大量數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上通過統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS分析，進(jìn)行朝陽區(qū)垃圾物理成分與小區(qū)檔次定位之間的影響因素及相關(guān)性分析，嘗試分析不同小區(qū)類型垃圾成分的規(guī)律及變化模型，為垃圾分類、清運(yùn)工作提供有效的改進(jìn)方案和建議。

2 采樣點(diǎn)設(shè)計(jì)方案

我們在朝陽區(qū)選取的6 個(gè)采樣點(diǎn)小區(qū)，兼顧均勻布點(diǎn)原則，并且保證小區(qū)類型涵蓋不同檔次定位小區(qū)，具體地點(diǎn)為：首城國際B 區(qū)11 號樓；沿海賽洛城A14-5；甜水園東里小區(qū)9 號樓4 單元；芍藥居北里206 號樓；遠(yuǎn)洋新悅小區(qū)5 號樓；綠景馨園小區(qū)2 號樓。

圖1 采樣點(diǎn)位置示意圖

3 指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)來源與處理

3.1 數(shù)據(jù)來源

基于探究不同檔次小區(qū)生活垃圾物理成分的影響因素及其相關(guān)性的目的，我們的采樣工作選取2018 年7、9 兩個(gè)月份，每月共采樣四周，每周隨機(jī)選取兩個(gè)工作日一個(gè)休息日，每個(gè)采樣點(diǎn)共采樣24 次，6 個(gè)采樣點(diǎn)共采樣144 次。

3.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)的處理分為兩個(gè)部分，第一部分為小區(qū)的基本信息，用相關(guān)系數(shù)法選取以下4 個(gè)自變量，分別為平均房價(jià)、房齡、位置（我們將位置因素分為四級：二環(huán)及二環(huán)內(nèi)為一級、三環(huán)為二級、四環(huán)為三級、五環(huán)及五環(huán)外為四級）及物業(yè)費(fèi)（表1），第二部分為采樣得到的各小區(qū)垃圾物理成分?jǐn)?shù)據(jù)，生活垃圾樣品的采集、制備和物理成分的分析方法參考《CJ/T 313-2009 生活垃圾采樣和分析方法》。

4 SPSS 雙變量相關(guān)性分析

我們使用SPSS 軟件將數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行兩兩因素相關(guān)性分析[1]，選取分析中雙變量分析，相關(guān)系數(shù)選取Pearson 系數(shù)，雙側(cè)檢驗(yàn)，得出結(jié)果（見表2）。

數(shù)據(jù)說明，垃圾中廚余含量與小區(qū)平均房價(jià)及房齡均呈弱相關(guān)，與小區(qū)位置呈中等程度負(fù)相關(guān)，而與小區(qū)物業(yè)費(fèi)呈顯著負(fù)相關(guān)[2]；即小區(qū)物業(yè)費(fèi)越高，則該小區(qū)生活垃圾中廚余含量越低，反之亦然。故我們選擇小區(qū)物業(yè)費(fèi)為因變量來建立回歸模型。

5 SPSS 回歸分析

近年來對于小區(qū)居民收入、學(xué)歷等因素與生活垃圾物理成分調(diào)查分析的項(xiàng)目日漸增多，但多使用調(diào)查問卷形式，結(jié)果的真實(shí)性及調(diào)查問卷的編寫成為制約分析結(jié)果是否有效真實(shí)的重要因素。故此項(xiàng)目嘗試以一些容易獲得的且相對固定的數(shù)據(jù)（如小區(qū)房價(jià)、物業(yè)費(fèi)等）為自變量，建立多元回歸模型，找到不同檔次定位小區(qū)與其生活垃圾物理成分之間的關(guān)系。

1）為了研究數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，我們將數(shù)據(jù)畫出散點(diǎn)圖位置，根據(jù)圖2、圖3 可明顯看出，小區(qū)物業(yè)費(fèi)與垃圾中廚余成分關(guān)系間呈現(xiàn)S 模型函數(shù)關(guān)系。

2）異常點(diǎn)排除及分析：在散點(diǎn)圖中可明顯看出位于東五環(huán)外的遠(yuǎn)洋新悅小區(qū)游離在其他點(diǎn)之外，實(shí)地調(diào)查及分析其原因大致為兩點(diǎn)：一是小區(qū)雖然物業(yè)費(fèi)高，但因地理位置較偏遠(yuǎn)，房價(jià)不高，小區(qū)定位中檔，居住者多為收入不高的新居民，在家用餐比例較高；二是小區(qū)地點(diǎn)較為偏僻，周圍商業(yè)餐飲店鋪還未完全配套，居民在家用餐比例較高，導(dǎo)致廚余產(chǎn)生量大。

表1 采樣點(diǎn)小區(qū)基本信息（數(shù)據(jù)來源于鏈家地產(chǎn)）

表2 各小區(qū)值向量間的相關(guān)性

圖2 小區(qū)物業(yè)費(fèi)——廚余含量關(guān)系散點(diǎn)圖

圖3 小區(qū)物業(yè)費(fèi)——廚余含量關(guān)系S模型擬合圖示

表3 小區(qū)物業(yè)費(fèi)—廚余含量S模型匯總和參數(shù)估計(jì)值表

6 總結(jié)與分析

通過分析調(diào)查與建模，可看出小區(qū)定位影響因子中與生活垃圾物理成分最相關(guān)的為物業(yè)費(fèi)，隨著物業(yè)費(fèi)的增加，小區(qū)垃圾中廚余成分呈逐漸遞減的趨勢；且邊際效益逐漸遞減，物業(yè)費(fèi)在1～4 元之間廚余成分變化較明顯，物業(yè)費(fèi)低于1 元或高于4元的小區(qū)廚余變化量不大。分析主要原因?yàn)?，物業(yè)費(fèi)為顯示一個(gè)小區(qū)檔次定位的較重要指標(biāo)，一般越高檔小區(qū)，物業(yè)費(fèi)也越高，居民生活水平亦越高，廚余垃圾占總生活垃圾比例越低。嘗試觀測數(shù)據(jù)分布，初步確定S 模型為適用模型，但因調(diào)查時(shí)間與工作量的原因，調(diào)查小區(qū)數(shù)量過少，模型適用性及實(shí)證案例還有待進(jìn)一步的研究。

按此調(diào)查分析得出規(guī)律，符合垃圾產(chǎn)生發(fā)展規(guī)律，即人均收入高的地區(qū)垃圾中無機(jī)物成分低于人均收入低的地區(qū)，同時(shí)垃圾中可回收的有機(jī)物（如塑料、紙類）隨著收入的減少而減少。此規(guī)律對于不同小區(qū)垃圾收運(yùn)管理具有指導(dǎo)性意義，可嘗試省去調(diào)查小區(qū)內(nèi)居民收入、學(xué)歷等較難得到準(zhǔn)確數(shù)值的參考變量，轉(zhuǎn)而以易于得到的小區(qū)物業(yè)費(fèi)為判斷垃圾成分的參考依據(jù)，將物業(yè)費(fèi)相差較小的小區(qū)垃圾設(shè)計(jì)為一線的清運(yùn)路線，可大致判斷其生活垃圾中的物理成分，便于后續(xù)處理。此依據(jù)將為不同定位小區(qū)的分類收集及運(yùn)輸提供又一條新的管理思路。

注釋

①北京市城市管理委員會(huì).2016，2017，2018北京市環(huán)境衛(wèi)生發(fā)展概況.