孟小燕,張宇婷,王 毅,3,*

1 中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢(xún)研究院 可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究所, 北京 100190 2 清華大學(xué) 環(huán)境學(xué)院, 北京 100084 3 中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 公共政策與管理學(xué)院, 北京 100049

城市生活垃圾管理是城市生態(tài)系統(tǒng)管理的重要內(nèi)容之一,其管理模式及成效對(duì)城市代謝過(guò)程的優(yōu)化具有舉足輕重的作用。生活垃圾管理貫穿生活垃圾產(chǎn)生、收集、運(yùn)輸、循環(huán)利用處理和最終處置的各個(gè)環(huán)節(jié),涉及生產(chǎn)者、運(yùn)輸者、處置者等多個(gè)主體,與水污染、大氣污染、土壤污染、人體健康、資源代謝等霜密切相關(guān),具有很強(qiáng)的系統(tǒng)復(fù)雜性,管理難度較大[1]。在開(kāi)展“無(wú)廢城市”試點(diǎn)建設(shè)[2]、全面推進(jìn)生活垃圾分類(lèi)的新形勢(shì)下,我國(guó)城市生活垃圾面臨更科學(xué)、更精細(xì)的管理需求。因此,合理選擇研究方法對(duì)城市生活垃圾管理科學(xué)決策具有重要意義。生活垃圾綜合管理決策是指“選擇、應(yīng)用合適的技術(shù)、工藝和管理程序達(dá)到特定的管理目標(biāo)”,實(shí)現(xiàn)環(huán)境有益、經(jīng)濟(jì)成本可承受和社會(huì)可接受[3]。

為支撐該領(lǐng)域科學(xué)合理決策,各國(guó)學(xué)者運(yùn)用多種模型方法開(kāi)展了大量研究,積累了豐富的研究經(jīng)驗(yàn)?？偨Y(jié)而言,常用方法可以分為兩大類(lèi)：第一類(lèi)是傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型方法,用于模擬垃圾產(chǎn)生量[4]、垃圾丟棄行為[5]、垃圾收運(yùn)情況或整體評(píng)估生活垃圾管理措施效果；第二類(lèi)是基于復(fù)雜系統(tǒng)理論的系統(tǒng)仿真建模方法,將生活垃圾管理視作復(fù)雜系統(tǒng),以系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[6]、基于主體建模[7]等為代表模擬各主體與外界環(huán)境的互動(dòng)關(guān)系。模型選擇及運(yùn)用與系統(tǒng)認(rèn)知直接相關(guān)：在單獨(dú)關(guān)注產(chǎn)生、丟棄、收運(yùn)、處理處置等環(huán)節(jié)時(shí),基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)演變規(guī)律、變量影響機(jī)制探討等構(gòu)建數(shù)學(xué)模型方法；在認(rèn)識(shí)到生活垃圾復(fù)雜系統(tǒng)特征后,引入系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、基于主體建模等復(fù)雜系統(tǒng)模擬方法仿真主體行為與環(huán)境交互。總結(jié)各類(lèi)城市生活垃圾管理決策方法概況,如圖1所示。

圖1 城市生活垃圾管理決策方法概覽Fig.1 Overview of decision-making of municipal solid waste management

基于以上分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),本研究分別梳理兩類(lèi)方法的發(fā)展歷程、適用場(chǎng)景、優(yōu)缺點(diǎn)等,分析模型發(fā)展前景,在全面推行生活垃圾分類(lèi)、推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同共治的新形勢(shì)下,為進(jìn)一步促進(jìn)城市生活垃圾綜合管理決策研究提出建議。

1 數(shù)學(xué)模型方法

數(shù)學(xué)模型方法可用于模擬評(píng)估城市生活垃圾產(chǎn)生、收運(yùn)、分類(lèi)、回收處理處置全流程各環(huán)節(jié),常見(jiàn)方法包括統(tǒng)計(jì)分析方法、生命周期評(píng)價(jià)[8]、費(fèi)用-效益分析[9]、多準(zhǔn)則決策分析法[10]、績(jī)效評(píng)價(jià)體系[11]等。數(shù)學(xué)模型方法的基本機(jī)理是抽象化評(píng)價(jià)問(wèn)題,利用符號(hào)、函數(shù)關(guān)系等描述關(guān)注對(duì)象與其他因素之間的變化關(guān)系,實(shí)現(xiàn)評(píng)估、預(yù)測(cè)等目的。

1.1 統(tǒng)計(jì)分析方法

統(tǒng)計(jì)分析方法通常用于城市生活垃圾產(chǎn)生現(xiàn)狀分析與預(yù)測(cè)。城市生活垃圾的產(chǎn)生量及成分是綜合管理的基礎(chǔ)信息,可用于支撐城市收集、運(yùn)輸、存儲(chǔ)、處理處置相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施布局與規(guī)劃設(shè)計(jì)。城市生活垃圾產(chǎn)生量研究可分為兩類(lèi)：(1)依據(jù)過(guò)往產(chǎn)生量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與趨勢(shì)外推,如灰色模型、時(shí)間序列分析等。朱家明等基于2005—2018 年安徽省垃圾產(chǎn)量數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型預(yù)測(cè)垃圾產(chǎn)生總量[12]；仝延增等基于2013—2017年天津市生活垃圾清運(yùn)量及無(wú)害化處理量數(shù)據(jù)構(gòu)建灰色分?jǐn)?shù)階FGM(1,1)模型預(yù)測(cè)未來(lái)3年生活垃圾清運(yùn)量及無(wú)害化處理量[13]；熊華平等基于湖北省2007—2013年城市生活垃圾清運(yùn)量建立新陳代謝GM(1,1)模型預(yù)測(cè)未來(lái)七年城市生活垃圾清運(yùn)量[14]。該類(lèi)方法歷史已久,但近年來(lái)仍被采用。其優(yōu)勢(shì)為適用于數(shù)據(jù)離散有限、序列變化趨勢(shì)明顯情景,符合生活垃圾產(chǎn)生量數(shù)據(jù)特征,高效易操作；但該方法對(duì)過(guò)往數(shù)據(jù)質(zhì)量及平滑度依賴(lài)大,準(zhǔn)確性難以保證,多用于短期預(yù)測(cè),無(wú)法探究眾多因素影響機(jī)制。(2)識(shí)別產(chǎn)生量的影響因素,分析其與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)關(guān)聯(lián),根據(jù)各因素變動(dòng)情況預(yù)測(cè)產(chǎn)生量,最常見(jiàn)的方法為回歸分析。生活垃圾產(chǎn)生與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有明顯關(guān)聯(lián),杜淼等基于北京市16個(gè)區(qū)2009年—2016年面板數(shù)據(jù)開(kāi)展實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)城市生活垃圾產(chǎn)生量與人均GDP呈現(xiàn)“倒N型”EKC曲線[15]。汪坪垚等進(jìn)一步將影響因素?cái)U(kuò)展為GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額和人均可支配收入,采用多元線性回歸預(yù)測(cè)大連市生活垃圾人均日產(chǎn)生量[16]。除經(jīng)濟(jì)發(fā)展外,其他社會(huì)生活因素陸續(xù)納入考量。楊小妮等按照人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民生活水平、基礎(chǔ)設(shè)施水平4個(gè)層面分別選取指標(biāo),建立多元回歸和ARIMA模型預(yù)測(cè)西安市城市生活垃圾產(chǎn)生量[17]。此類(lèi)國(guó)際研究中,區(qū)域差別導(dǎo)致影響因素各異。Atul Kumar基于家庭規(guī)模、總收入、教育水平、職業(yè)和廚房煤炭用量預(yù)測(cè)印度生活垃圾產(chǎn)生量[18]?？傮w而言,常見(jiàn)影響因素為GDP[19-20]、家庭收入[21]等,另有研究關(guān)注氣溫[22]、失業(yè)率[23]、人口年齡組成[24]、市容環(huán)境衛(wèi)生費(fèi)用[25]等變量。除分析與預(yù)測(cè)總體產(chǎn)生量外,分析生活垃圾組分也具有研究意義[26]。杜吳鵬等作為早期研究代表,關(guān)注南北方、大中小城市等大范圍地理區(qū)域的生活垃圾組分區(qū)別[27]；后續(xù)研究不斷精細(xì)化,李昂分析小區(qū)定位與生活垃圾物理成分規(guī)律發(fā)現(xiàn)小區(qū)物業(yè)費(fèi)與廚余垃圾占比成反比[28]。相比總量研究,組分研究較為零散,組分占比分布規(guī)律及影響因素探索尚不深入。

統(tǒng)計(jì)分析方法還可用于分析城市居民生活垃圾處理行為機(jī)制。居民是產(chǎn)生生活垃圾和參與垃圾分類(lèi)回收的關(guān)鍵主體,其行為選擇直接關(guān)系城市垃圾管理工作的成效。目前,國(guó)內(nèi)外關(guān)于居民環(huán)境行為與選擇的研究[29-30]可以分為三類(lèi)：(1)基于環(huán)境社會(huì)學(xué)的研究方法。從微觀個(gè)體與社會(huì)環(huán)境系統(tǒng)的相互作用關(guān)系出發(fā),認(rèn)為個(gè)體的觀念、行為選擇由社會(huì)和技術(shù)系統(tǒng)發(fā)展歷程及狀況決定,多用于個(gè)體行為定性分析。(2)基于環(huán)境心理學(xué)的研究方法,引入非理性因素對(duì)個(gè)體行為的作用。最主要的理論基礎(chǔ)為規(guī)范行為理論、理性行為理論、計(jì)劃行為理論和A-B-C理論[31-32]。其中最常見(jiàn)的計(jì)劃行為理論(The theory of planned behavior,TPB)由Ajzen于1985年在理性行為理論基礎(chǔ)上拓展提出[33],強(qiáng)調(diào)個(gè)體行為受主觀態(tài)度、社會(huì)規(guī)劃和感知行為控制的影響。已有很多學(xué)者運(yùn)用TPB理論對(duì)垃圾分類(lèi)回收行為進(jìn)行研究[33-34],Nguyen等發(fā)現(xiàn)個(gè)人道德規(guī)范是促進(jìn)居民參與分類(lèi)回收的重要影響因素；Park等表明居民在看到鄰居或同伴進(jìn)行垃圾分類(lèi)回收時(shí),自己的行為也會(huì)受到帶動(dòng)影響[35]。但TPB理論模型框架僅考慮個(gè)體主觀因素,對(duì)將行為意愿轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲袆?dòng)產(chǎn)生干擾的外部條件(情境)因素考量不足。為此Stern和Oskamp在1987年構(gòu)建了一個(gè)復(fù)雜環(huán)境行為模型[36],提出環(huán)境行為是由外部情境因素(包含社會(huì)制度、具體結(jié)構(gòu)及經(jīng)濟(jì)激勵(lì)等)和主觀因素(如環(huán)境態(tài)度、信仰、相關(guān)知識(shí)信息和行為意向等)共同作用的結(jié)果。在此基礎(chǔ)上,Guangnano等在1995年提出A-B-C理論[37],指出居民生活垃圾回收利用行為(Behavior,B)同時(shí)受居民態(tài)度(Attitude,A)和外部條件(Condition,C)影響[38],并將外部條件作為至關(guān)重要的因素。A-B-C理論成為首個(gè)面向生活垃圾回收行為建立的理論,對(duì)以往以心理學(xué)為主的生活垃圾回收行為研究進(jìn)行了擴(kuò)展補(bǔ)充。(3)基于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的效用最大化理論。以離散選擇模型為典型代表[39],其基本假設(shè)為微觀個(gè)體在做出行為選擇決策時(shí),會(huì)對(duì)各備選項(xiàng)的“效用”進(jìn)行理性比較并選擇“效用”最高選項(xiàng)[40],“效用”可理解為微觀個(gè)體總體“滿(mǎn)意度”或者“好”的程度。但社會(huì)規(guī)范、心理狀態(tài)等眾多非理性因素的干擾,使得該理論不一定總是成立,為突破局限后續(xù)研究者不斷完善模型,如兼顧個(gè)體理性與非理性因素影響構(gòu)建居民垃圾處理行為決策效用函數(shù)模型[41]。

1.2 多準(zhǔn)則決策分析法

多準(zhǔn)則決策分析法(Multi-Criteria Decision-Making,MCDM)通過(guò)評(píng)估比較各備選方案的多個(gè)屬性,比選得到最佳方案。多目標(biāo)優(yōu)化、層次分析法、功效系數(shù)法等是MCDM法的常用求解方法。

MCDM可用于城市生活垃圾收運(yùn)環(huán)節(jié)優(yōu)化。城市生活垃圾種類(lèi)繁多、分布分散,垃圾產(chǎn)生后的收集、運(yùn)輸、轉(zhuǎn)運(yùn)等收運(yùn)環(huán)節(jié)優(yōu)化需要關(guān)注。早期研究多關(guān)注生活垃圾處理設(shè)施選址優(yōu)化,Yurteri等最早提出用線性規(guī)劃確定中轉(zhuǎn)站位置[42],隨后模糊綜合評(píng)價(jià)[43]、層次分析[44]、集合覆蓋模型與整數(shù)規(guī)劃相結(jié)合[45]等方法相繼運(yùn)用,以垃圾收運(yùn)系統(tǒng)費(fèi)用最小為目標(biāo)選定中轉(zhuǎn)站位置。除將設(shè)施作為單獨(dú)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局優(yōu)化,垃圾運(yùn)輸車(chē)輛調(diào)度及路徑優(yōu)化也會(huì)影響生活垃圾收運(yùn)效率。陳彥等依據(jù)垃圾收集點(diǎn)位置繪制網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D,以車(chē)輛行走距離最小為目標(biāo)抽象為VRP問(wèn)題,構(gòu)建混合整數(shù)規(guī)劃模型探索收運(yùn)路線優(yōu)化[46]。不論是選址優(yōu)化或路徑優(yōu)化,優(yōu)化目標(biāo)及約束條件在不斷更新。Ombuki-Berman基于車(chē)輛工作負(fù)荷和環(huán)境效益進(jìn)行優(yōu)化,減小車(chē)輛使用數(shù)量和行駛時(shí)間[47]；Li等將車(chē)輛總費(fèi)用最小化作為目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建調(diào)度NP模型[48]；隨著對(duì)垃圾收運(yùn)系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化的認(rèn)知提高,李海君進(jìn)一步考慮了同時(shí)優(yōu)化回收路徑及選址的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境負(fù)效應(yīng),將其作為綜合目標(biāo)設(shè)計(jì)調(diào)度模型[49]。隨著科技發(fā)展與運(yùn)用,收運(yùn)環(huán)節(jié)擁有了海量數(shù)據(jù)和智能技術(shù)支撐,如利用GIS[50]、RFID、GPS[51]實(shí)時(shí)追蹤定位、物聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)監(jiān)管等為多目標(biāo)優(yōu)化獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

關(guān)注收運(yùn)環(huán)節(jié)的研究已較為成熟,但作為連接前端產(chǎn)生與終端處理的中間環(huán)節(jié),中轉(zhuǎn)站及車(chē)輛容量、布局等都依賴(lài)于垃圾產(chǎn)生量與處置手段的選擇,單獨(dú)研究該環(huán)節(jié)無(wú)法得出系統(tǒng)最優(yōu)方案。為此,MCDM也用于評(píng)估城市生活垃圾管理全過(guò)程的系統(tǒng)方法。陳三清運(yùn)用層次分析法的模糊綜合評(píng)價(jià)法(AHP-FCE)對(duì)深圳市寶安區(qū)5種垃圾分類(lèi)方案進(jìn)行比選,得到適于寶安區(qū)現(xiàn)階段發(fā)展水平的居民區(qū)垃圾分類(lèi)方案[52]。Yap 和Nixon對(duì)印度和英國(guó)市政垃圾能源化利用的幾種備選方案進(jìn)行比較分析,認(rèn)為氣化和厭氧消化分別是英國(guó)和印度市政垃圾能源化處理最佳方案[53]。但評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定難以形成客觀統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),MCDM存在主觀性與局限性。

1.3 費(fèi)用-效益分析法

費(fèi)用-效益分析法(Cost-Benefit Analysis,CBA)將各種政策或備選方案的全部直接或間接成本及效益定量貨幣化,用于評(píng)價(jià)其可行性或確定優(yōu)先次序,為決策者提供科學(xué)依據(jù)[54]。其中成本包括政策或備選方案實(shí)施的經(jīng)濟(jì)成本、自然資源消耗或污染物排放帶來(lái)的環(huán)境成本,效益包括經(jīng)濟(jì)收益及環(huán)境質(zhì)量改善帶來(lái)的不直接用貨幣價(jià)值表示的收益等。CBA廣泛運(yùn)用于城市生活垃圾分類(lèi)回收管理方案或政策評(píng)價(jià)[55],如Yang等使用CBA評(píng)估優(yōu)化城市生活垃圾處理系統(tǒng)[56],程云飛等對(duì)孝感市居民區(qū)不同垃圾分類(lèi)回收管理方法開(kāi)展比較[57]；劉學(xué)之等利用CBA分析得出深圳市“源頭分類(lèi)+全量焚燒”生活垃圾處理模式最具經(jīng)濟(jì)效益[58]。CBA優(yōu)勢(shì)在于可體現(xiàn)行為選擇的理性,以衡量個(gè)人為獲取一定收益的支付意愿或彌補(bǔ)一定損失的賠償預(yù)期。但城市生活垃圾管理決策涉及眾多利益相關(guān)主體,CBA模型難以簡(jiǎn)單表征；有研究者構(gòu)建生活垃圾管理社會(huì)成本評(píng)估方法,用以計(jì)算全部社會(huì)成本[59],但在將環(huán)境資源等問(wèn)題貨幣化過(guò)程中,存在模型參數(shù)不準(zhǔn)確、追求經(jīng)濟(jì)利益最大化而忽視環(huán)境問(wèn)題的風(fēng)險(xiǎn)。

1.4 生命周期評(píng)價(jià)法

生命周期評(píng)價(jià)法(Life cycle assessment,LCA)被作為評(píng)價(jià)環(huán)境影響及效應(yīng)的重要工具廣泛應(yīng)用于生活垃圾管理決策領(lǐng)域[60]。常用于分析某類(lèi)廢物處理與回收利用的環(huán)境效應(yīng),如廢玻璃回收利用[61]、廢紙回收利用[62]、PET瓶回收利用[63]和廢物能源化途徑[64]。除針對(duì)具體廢物品類(lèi)外,也有研究采用LCA評(píng)估生活垃圾管理系統(tǒng)成效,曹艷樂(lè)等分析了不同生活垃圾分類(lèi)收集管理模式的效益[65],趙巖等利用EASTWASTE模型對(duì)北京某城區(qū)當(dāng)前生活垃圾系統(tǒng)與規(guī)劃系統(tǒng)下垃圾處理過(guò)程進(jìn)行了生命周期評(píng)價(jià)[66]。傳統(tǒng)LCA在生活垃圾管理決策研究領(lǐng)域使用較為成熟,但LCA重點(diǎn)評(píng)估環(huán)境影響指標(biāo),忽略了經(jīng)濟(jì)效益等分析；原始數(shù)據(jù)需求量較大；系統(tǒng)邊界不一致可能導(dǎo)致結(jié)果不可比且存在“截?cái)嗾`差”[67]；屬于靜態(tài)分析方法,缺乏靈活性、時(shí)效性等。針對(duì)以上不足,LCA拓展出其他模型,如生命周期成本分析(Life cycle costing, LCC)[68-69]、混合生命周期評(píng)價(jià)(Hybrid life cycle assessment, HLCA)[70]用于評(píng)估含經(jīng)濟(jì)效益在內(nèi)的綜合效率；環(huán)境投入產(chǎn)出—生命周期評(píng)價(jià)(Environmental Input-Output Life Cycle Assessment, EIO-LCA) 模型將EIO追溯上游獲知環(huán)境影響隱含流動(dòng)的優(yōu)勢(shì)與LCA聯(lián)合,突破邊界劃定帶來(lái)的不準(zhǔn)確性等。

1.5 其他數(shù)學(xué)模型方法

除以上常見(jiàn)數(shù)學(xué)模型外,物質(zhì)流分析(Material Flow Analysis,MFA)通過(guò)模擬經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與生態(tài)系統(tǒng)間物質(zhì)流動(dòng)規(guī)律,來(lái)核算輸入、輸出經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的物質(zhì)流量和存量[71]。該方法已廣泛運(yùn)用于模擬生活垃圾代謝情況[72]、核算生活垃圾回收流向[73]、支持生活垃圾管理多目標(biāo)分析決策[74]等研究中。

近年來(lái),隨著智能計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上出現(xiàn)了新算法、新技術(shù)在城市生活垃圾管理決策中的最新嘗試。如運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論構(gòu)建全新的生活垃圾防治指標(biāo)[75],運(yùn)用遺傳算法迭代優(yōu)化生活垃圾設(shè)施選址[76],運(yùn)用物體識(shí)別、文字識(shí)別和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持垃圾智能處理系統(tǒng)[77],開(kāi)發(fā)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能垃圾分類(lèi)系統(tǒng)提高生活垃圾分類(lèi)準(zhǔn)確率及效率[78]等,這些研究體現(xiàn)了在生活垃圾高效精細(xì)管理需求下數(shù)學(xué)模型方法的發(fā)展趨勢(shì)。

2 復(fù)雜系統(tǒng)模擬方法

城市生活垃圾綜合管理體系涵蓋眾多主體和環(huán)節(jié),互相關(guān)聯(lián)；同時(shí)受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策干擾等外界因素影響,這些因素共同決定生活垃圾管理效果。隨著對(duì)綜合管理決策的認(rèn)知不斷提高,數(shù)學(xué)模型難以完全滿(mǎn)足需求,研究者開(kāi)始探索復(fù)雜系統(tǒng)模擬在管理決策中的應(yīng)用。

復(fù)雜系統(tǒng)是一個(gè)社會(huì)(Society),其成員稱(chēng)為主體(Agent),主體具有自治性、適應(yīng)性、主動(dòng)性、可通信性和反應(yīng)能力；主體間存在交互作用及信息、物質(zhì)和能量的交換[79]。復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)(Complex Adaptive System, CAS)是復(fù)雜系統(tǒng)中最具代表性的一類(lèi)[80],最早在1995年由Holland提出,認(rèn)為系統(tǒng)中各主體的主動(dòng)性及主體與環(huán)境的相互作用是促使系統(tǒng)演化的根本原因。涌現(xiàn)(Emergence) 是復(fù)雜系統(tǒng)理論的中心概念[81],指多個(gè)要素構(gòu)成一個(gè)新系統(tǒng)后可得到以前沒(méi)有的性質(zhì),使得系統(tǒng)整體功能表現(xiàn)大于各主體表現(xiàn)之和,涌現(xiàn)性是系統(tǒng)中各主體之間非線性交互作用的結(jié)果。

復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)由若干元素組成,元素間存在交互作用,包含大量非線性關(guān)系,整體系統(tǒng)行為特征不是由單個(gè)元素特征簡(jiǎn)單線性加和,因此很難使用以往數(shù)學(xué)模型方法進(jìn)行定量表征和分析。復(fù)雜系統(tǒng)模擬方法的基本機(jī)理是,借助計(jì)算機(jī)建模技術(shù),把復(fù)雜系統(tǒng)中各個(gè)主體之間的非線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的程序,以模型程序自動(dòng)運(yùn)行的方式推演模擬系統(tǒng),從而能以簡(jiǎn)化的方式對(duì)那些實(shí)際中的需要長(zhǎng)時(shí)間演化的系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)仿真,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)中主體間交互作用及其帶來(lái)的系統(tǒng)涌現(xiàn)進(jìn)行模擬分析。目前,針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的建模方法主要有系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模(SD)、基于智能體/主體建模(AB)、基于過(guò)程建模的離散事件仿真(DE)等經(jīng)典方法。每種建模方法都有其適用的抽象層級(jí)范圍,如圖2所示。

圖2 復(fù)雜系統(tǒng)仿真建模的主要方法Fig.2 The main methods of complex system simulation modeling

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型適用于較高的抽象層次,例如經(jīng)濟(jì)、社會(huì)系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)等,已在這些領(lǐng)域的決策建模中得到了廣泛應(yīng)用；基于主體的建模適用于中高抽象層級(jí),如項(xiàng)目管理、交通、供應(yīng)鏈、經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)等領(lǐng)域；離散事件仿真方法主要適用于中低層級(jí)的建模,如行人活動(dòng)、微觀交通系統(tǒng)、機(jī)場(chǎng)車(chē)站、控制系統(tǒng)等領(lǐng)域。城市生活垃圾管理系統(tǒng)符合復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)特征,包括元主體序貫決策[82]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、基于主體建模等方法常用于模擬分析城市生活垃圾管理系統(tǒng)。

2.1 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型

20世紀(jì)50年代,以麻省理工學(xué)院福雷斯特教授為首的研究組創(chuàng)立了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型方法(System Dynamics,SD)[83],該方法是一種基于反饋機(jī)制的系統(tǒng)分析方法,將復(fù)雜系統(tǒng)中存在的各子系統(tǒng)之間的關(guān)系、子系統(tǒng)與外部環(huán)境的關(guān)系等用函數(shù)或微分方程表達(dá),主要應(yīng)用在復(fù)雜系統(tǒng)隨時(shí)間變化而產(chǎn)生的行為模式的研究中,該方法認(rèn)為行為的動(dòng)態(tài)變化是系統(tǒng)中反饋結(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化的結(jié)果。在環(huán)境領(lǐng)域,SD方法被廣泛應(yīng)用于資源管理[84]、可持續(xù)發(fā)展評(píng)估[85]等。在城市生活垃圾管理研究中,SD分析可用于分析垃圾產(chǎn)生量[86-87],如張蕾等運(yùn)用SD分析影響垃圾產(chǎn)生量的各因素關(guān)系并預(yù)測(cè)深圳市生活垃圾產(chǎn)生量[88]；SD更多運(yùn)用于模擬評(píng)估生活垃圾管理政策的效果,代峰等關(guān)注垃圾焚燒發(fā)電,運(yùn)用SD對(duì)三方進(jìn)化博弈過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬仿真[89]；Cesar, Augusto等為巴西23萬(wàn)名居民構(gòu)建SD模型并為10年后生活垃圾管理進(jìn)行情景設(shè)置與評(píng)估[90]。其典型優(yōu)勢(shì)在于可以模擬復(fù)雜系統(tǒng)隨時(shí)間變化的線性及非線性關(guān)系,但也存在一定局限。如只能模擬可以用函數(shù)或微分方程進(jìn)行表達(dá)的系統(tǒng)中各主體的反饋機(jī)制,無(wú)法表達(dá)不能用函數(shù)方程表達(dá)的交互作用機(jī)制等。

2.2 基于主體的建模方法

主體(Agent)的概念最早由麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)家及人工智能學(xué)科創(chuàng)始人之一Minsky在其1986年出版的《思維的社會(huì)》(The Society of Mind)中提出。他認(rèn)為社會(huì)中的各Agent之間通過(guò)協(xié)議能夠得到某問(wèn)題的解,同時(shí)認(rèn)為Agent具有智能性和交互功能[91]。目前Agent的準(zhǔn)確定義尚未達(dá)成統(tǒng)一,但大多研究者認(rèn)為Agent具有自治性、主動(dòng)性、交互性和社會(huì)性等屬性。由于復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,內(nèi)部包含大量交互成分,且交互頻繁,傳統(tǒng)的建模方法(如解析法、數(shù)值分析法、歸納推理法等)已不能解決復(fù)雜系統(tǒng)的研究問(wèn)題,基于Agent與多Agent的建模和仿真方法(Multi-Agent Based Modeling and Simulation, MABMS)被認(rèn)為是最具活力、最有效的研究方法。這種方法將CAS系統(tǒng)中的各主體抽象為各Agent,通過(guò)刻畫(huà)主體的行為響應(yīng)和主體間的交互作用機(jī)制,對(duì)系統(tǒng)的整體行為進(jìn)行模擬,是一種自下而上的建模方法。

基于主體的模型(Agent Based Model,ABM)包含三個(gè)元素：Agent、環(huán)境及交互作用。每個(gè)Agent都有信息接收、信息輸出(數(shù)值或函數(shù))的功能,通常用多個(gè)控制變量、決策目標(biāo)、決策函數(shù)、行為規(guī)則來(lái)刻畫(huà)；環(huán)境定義Agent的感知條件和行動(dòng)對(duì)象,無(wú)自主行動(dòng)但是ABM仿真中必不可少的部分；交互作用是Agent協(xié)調(diào)協(xié)作的基礎(chǔ),其核心是消息傳遞,常見(jiàn)形式如Agent之間收發(fā)消息直接交流或模仿蟻群利用信息素傳遞信息調(diào)節(jié)群體行為等?；谥黧w的模型對(duì)應(yīng)三類(lèi)建?；顒?dòng)：行為模型、環(huán)境模型及調(diào)度模型,分別描述Agent感知行動(dòng)、環(huán)境互動(dòng)演化及二者耦合。

目前基于主體的建模方法已被廣泛應(yīng)用在社會(huì)系統(tǒng)[92]、電力市場(chǎng)、供應(yīng)鏈研究[93]、碳排放交易[94]等,在環(huán)境領(lǐng)域也逐漸運(yùn)用于水資源管理、能源政策分析[95]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始采用主體建模方法應(yīng)對(duì)城市固體廢物綜合管理系統(tǒng)中的復(fù)雜性問(wèn)題,但相關(guān)研究仍很匱乏。美國(guó)邁阿密大學(xué)Shi等開(kāi)發(fā)基于Agent的SSR(Single-stream recycling)系統(tǒng)仿真決策模型框架[96](圖3),利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)支撐仿真模塊識(shí)別系統(tǒng)仿真的各種不確定因素,比較和評(píng)價(jià)SSR系統(tǒng)的各種替代路徑。該模型被實(shí)際運(yùn)用于佛羅里達(dá)州,為實(shí)現(xiàn)2020年廢物資源化率達(dá)75%的目標(biāo)提供決策依據(jù)；李清慧等運(yùn)用ABM構(gòu)建了工業(yè)廢物交換復(fù)雜系統(tǒng)的仿真模擬模型,探討了宜興開(kāi)發(fā)區(qū)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中的廢物交換機(jī)制和宏觀系統(tǒng)的演化過(guò)程[97]；Meng等構(gòu)建基于ABM的生活垃圾分類(lèi)回收仿真模型,并以蘇州為案例開(kāi)展政策模擬分析[7]。

圖3 基于Agent的SSR(Single-stream recycling)系統(tǒng)仿真決策模型框架Fig.3 Agent-based SSR (Single-stream recycling) system simulation decision model framework

基于主體的建模分析方法可充分考慮系統(tǒng)的復(fù)雜性,如系統(tǒng)中不同主體的目標(biāo)、屬性、行為、信息等；可制定環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的不同規(guī)則和決策目標(biāo),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行整體調(diào)控模擬；可跨越長(zhǎng)時(shí)間尺度,綜合空間地理信息,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)、優(yōu)化等動(dòng)態(tài)分析?？梢?jiàn)其具有傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型方法無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。但由于基于多主體的仿真建模尚屬于新興研究領(lǐng)域,建模理論和方法仍需進(jìn)一步完善,特別是在模型不確定性分析與可靠性檢驗(yàn)等方面還較為薄弱[98],加上模型中各主體的行為規(guī)則和決策機(jī)制的準(zhǔn)確刻畫(huà)比較復(fù)雜,目前該方法在城市生活垃圾管理決策中的應(yīng)用研究還比較少,有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

3 城市生活垃圾管理決策研究評(píng)述與展望

對(duì)國(guó)內(nèi)外城市生活垃圾綜合管理決策方法進(jìn)行綜述,主要發(fā)現(xiàn)如下：

(1)總體而言,常見(jiàn)的城市生活垃圾管理決策方法包括傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型方法和復(fù)雜系統(tǒng)模擬方法兩大類(lèi),可基本涵蓋城市生活垃圾產(chǎn)生、丟棄、收運(yùn)、回收處理處置等所有環(huán)節(jié),關(guān)注生活垃圾產(chǎn)生者、收運(yùn)方、終端處置者等不同主體角色。

(2)總結(jié)以往關(guān)注單獨(dú)環(huán)節(jié)的研究,城市生活垃圾產(chǎn)生現(xiàn)狀和預(yù)測(cè)的研究從數(shù)據(jù)規(guī)律外推轉(zhuǎn)變?yōu)橛绊懸蛩靥接?有利于探索生活垃圾產(chǎn)生機(jī)制的重要轉(zhuǎn)變,但數(shù)學(xué)模型方法仍無(wú)法體現(xiàn)主體間非線性關(guān)系對(duì)產(chǎn)生量的影響；居民生活垃圾處理行為機(jī)制的研究多為基于社會(huì)調(diào)查的統(tǒng)計(jì)分析,分析因素逐漸發(fā)展為同時(shí)包含理性與非理性因素,但多以單個(gè)主體為對(duì)象,無(wú)法解釋各因素交互作用對(duì)系統(tǒng)的影響；城市生活垃圾收運(yùn)的研究從運(yùn)籌領(lǐng)域布局、路徑優(yōu)化建模開(kāi)始發(fā)展,逐步借助新技術(shù)與數(shù)據(jù),試圖將社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境效益納入全面考量,但仍無(wú)法全面衡量不同產(chǎn)生量、不同居民行為以及不同終端處理手段下的收運(yùn)系統(tǒng)響應(yīng)情況。

(3)總結(jié)以往生活垃圾管理方案總體評(píng)估的研究,LCA、CBA、MCDM等數(shù)學(xué)模型研究方法大多為靜態(tài)的或?qū)δ硯讉€(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行分析,忽略了系統(tǒng)性和系統(tǒng)中各主體間的非線性關(guān)系、行為的交互作用及隨時(shí)空的動(dòng)態(tài)變化等。雖然也有少量研究采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等系統(tǒng)建模方法,但大多集中在環(huán)境因素對(duì)系統(tǒng)的影響或?qū)a(chǎn)生量的預(yù)測(cè)等方面,對(duì)系統(tǒng)中各主體間行為交互作用及其對(duì)系統(tǒng)演化的影響的研究仍很匱乏。

(4)城市生活垃圾管理系統(tǒng)具有復(fù)雜適應(yīng)特征,這是目前管理決策研究中常被忽視的問(wèn)題。城市生活垃圾管理系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng),包含多個(gè)主體且主體間交互作用,對(duì)該系統(tǒng)的優(yōu)化和政策調(diào)控需要新的決策模型工具來(lái)支撐。在城市廢物管理政策評(píng)估中,大多單獨(dú)評(píng)估減量化效益、資源節(jié)約效益、環(huán)境效益、經(jīng)濟(jì)效益等,其中很多研究只是基于社會(huì)調(diào)查、專(zhuān)家評(píng)估、案例比較等進(jìn)行定性分析；定量研究也多采用傳統(tǒng)線性數(shù)學(xué)函數(shù)模型,無(wú)法體現(xiàn)系統(tǒng)中存在的大量非線性關(guān)系、主體間信息傳遞和交互作用,沒(méi)有充分考慮到城市生活垃圾處理系統(tǒng)的復(fù)雜性。針對(duì)已有研究對(duì)城市生活垃圾管理系統(tǒng)的復(fù)雜性、各利益相關(guān)主體行為響應(yīng)機(jī)制、政策實(shí)施效果的定量化評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)均較為缺乏的現(xiàn)狀,認(rèn)為有必要充分考慮城市生活垃圾管理的復(fù)雜性和系統(tǒng)模擬方法的適用性,加強(qiáng)系統(tǒng)仿真和預(yù)測(cè)模擬模型開(kāi)發(fā),定量預(yù)判政策實(shí)施效果,為決策提供依據(jù)。

(5)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變,城市生活垃圾管理體系面臨新的挑戰(zhàn),以往的簡(jiǎn)單模擬方法將越來(lái)越受到模型合理性與數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的局限。不同的管理需求為生活垃圾管理方法提出不同的要求,如以電商、快遞、外賣(mài)等為代表的新興行業(yè)使得城市生活垃圾的產(chǎn)生更為量大分散,產(chǎn)生情況受消費(fèi)者習(xí)慣影響明顯,需通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)與數(shù)據(jù)挖掘獲知數(shù)量與時(shí)空分布；如生活垃圾可回收物管理涉及產(chǎn)業(yè)鏈上下游多主體,如何完成廢物收集、處理和處置,需通過(guò)多主體行為建模進(jìn)一步明確環(huán)境責(zé)任等。以基于主體建模、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)等為代表的方法,將擁有更廣泛的應(yīng)用前景,共同為實(shí)現(xiàn)最佳環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益的固體廢物綜合管理決策提供工具支撐。與此同時(shí),鑒于基于主體的建模、計(jì)算機(jī)模擬仿真等方法本身存在的局限性,未來(lái)也應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)在建模方法、模型不確定性分析與可靠性檢驗(yàn)等方面的改進(jìn)研究,以提升模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

4 結(jié)語(yǔ)

促進(jìn)生活垃圾源頭減量和資源回收、構(gòu)建前后端匹配的生活垃圾基礎(chǔ)設(shè)施體系、管理運(yùn)營(yíng)財(cái)政支出低成本化等是城市生活垃圾綜合管理的直接目標(biāo),據(jù)此達(dá)成環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)的最終目標(biāo)。如今我國(guó)已逐漸邁入生活垃圾精細(xì)化管理時(shí)代,系統(tǒng)中不同主體需承擔(dān)共同但有區(qū)別的責(zé)任。新形勢(shì)要求下,管理決策研究需與時(shí)俱進(jìn),擺脫單一主體、有限目標(biāo)、部分環(huán)節(jié)、線性關(guān)系等局限,充分探索復(fù)雜系統(tǒng)模擬方法,注重社會(huì)學(xué)、數(shù)學(xué)建模、計(jì)算機(jī)技術(shù)與環(huán)境管理等學(xué)科方法的交叉融合,加強(qiáng)系統(tǒng)性分析,關(guān)注系統(tǒng)中各利益相關(guān)主體間的非線性交互作用及其對(duì)系統(tǒng)演化的影響等,以助力實(shí)現(xiàn)城市生活垃圾精準(zhǔn)化管理和系統(tǒng)、科學(xué)決策。