黃媛媛,彭緒亞,王渝昆,2,何 蕓
(1.重慶大學城市建設與環(huán)境工程學院,重慶400045;2.重慶市環(huán)衛(wèi)控股(集團)有限公司,重慶401121)
隨著我國推進城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展,城市各區(qū)域發(fā)展速度加快,城市規(guī)模不斷擴大,生活垃圾處理場將越來越遠離城市中心區(qū)域,城市生活垃圾收運系統(tǒng)的服務范圍將更為廣闊。城市各區(qū)域的經濟、社會、文化發(fā)展不盡相同,人口密度、垃圾的收集狀況也相差懸殊。若城市的各區(qū)域在選擇生活垃圾收運模式時,照搬其他模式,將有可能造成投資大、收運效率低、二次污染嚴重等許多不良后果,同時也會對社會、居民生活環(huán)境等產生深刻影響。
如何根據城市不同區(qū)域的實際情況,有針對性的選擇生活垃圾收運模式,是我國城市生活垃圾綜合管理系統(tǒng)所面臨的一項十分緊迫任務,對構建大城市生活垃圾收運系統(tǒng)也尤為重要。
城市生活垃圾收運系統(tǒng)的建設和規(guī)劃受到地理地質條件、經濟狀況、社會環(huán)境、城市化水平,垃圾的特性以及垃圾處理的目的與要求等多方面因素影響[1]。因此,城市生活垃圾收運模式的選擇,也由社會、經濟、環(huán)境、等諸多因素交互影響。
另外,由于我國推進城鄉(xiāng)統(tǒng)籌化發(fā)展,城市規(guī)模不斷擴大,城市的不同區(qū)域也發(fā)展迅速。一個地區(qū)的綜合發(fā)展程度[2-4]即區(qū)域發(fā)展水平不同,則所選擇的生活垃圾收運模式也不盡相同。在考慮生活垃圾收運模式的選擇時,反應區(qū)域發(fā)展水平的因素,例如:經濟、人口、空間和生活方式等方面的指標,也應進行分析研究。
綜合生活垃圾收運模式的影響因素和區(qū)域發(fā)展的評價指標,影響因素主要有[4-6]:處置設施的位置、收集密度、經濟可行性、環(huán)境影響、系統(tǒng)接口和交通影響等。其中,處置設施的位置和收集密度將決定收運模式的轉運方式,可以通過“垃圾人均產量”和“垃圾收集密度”體現(xiàn)。而后面幾個因素具有共性,可以通過“運輸距離”集中體現(xiàn),決定收運模式的轉運次數(shù)。再結合區(qū)域發(fā)展的評價指標[7],可以發(fā)現(xiàn)人均GDP、人口密度、區(qū)域建成區(qū)總面積等指標將對區(qū)域生活垃圾收運模式的選擇產生一定影響。因此,生活垃圾收運系統(tǒng)主要影響因素指標體系,構建如下表所示。
表1 主要影響因素指標體系
聚類分析又叫群分析、點群分析或者簇分析,是根據被觀測對象(研究對象)的個體特征、內在特點和規(guī)律,根據相似性或親疏關系原則對其進行分類的一種多元統(tǒng)計方法。從實現(xiàn)方法上分,聚類分析方法大致分為四種類型:譜系聚類法、圖論聚類法、基于等價關系的聚類方法和基于目標函數(shù)的聚類法(即模糊聚類)等。其中,快速聚類法和譜系聚類法,在統(tǒng)計分析中應用較為廣泛[8]。
譜系聚類法即系統(tǒng)聚類法,又稱層次聚類法、分層聚類法,其實質是關系密切的聚合到一個小的分類,關系疏遠的聚合到一個大的分類,直到把所有的樣本(或變量)都聚合完畢,把不同的類型一一劃分并繪制譜系圖的一種逐次聚類的方法[9]。層次聚類分析中,對樣本的各種特征進行分類的,為Q型聚類;根據對象某一方面特點的變量進行分類的,R型聚類。
本論文的聚類分析思路是:根據生活垃圾收運系統(tǒng)主要影響因素,而確定的垃圾收運模式特征指標體系,對城市的不同區(qū)域進行聚類分析,從而為其選擇合適的收運模式。
具體來說,本論文將根據變量組合(即指標體系),對不同樣本(即不同區(qū)域)進行聚類分析。因此,應采用Q型聚類法。
另外,考慮到需要進行分類的區(qū)域,其聚類類別數(shù)未知,區(qū)域數(shù)目較小,對相似性度量中,距離的選擇要求較多;因此,應該采用層次聚類分析法。
在進行垃圾轉運模式的聚類分析時,將需要進行聚類分析的區(qū)域,定義為樣本(即個案),設有j個樣本;而收運模式特征指標體系中的指標,定義為變量,設有i個指標變量。指標和樣本的基礎數(shù)據,匯總見表2。
表2 指標和樣本基礎數(shù)據匯總表
(1)人口密度[10-12]:是指單位土地面積上所擁有的人口數(shù),是反映人口地理分布的一項基本指標,說明了該區(qū)域的人口疏密、人口分布等情況。計算公式為:
(2)建成區(qū)面積:指行政區(qū)范圍內,由征用的土地和實際建設從而發(fā)展起來的非農業(yè)生產地段,它包括城市市區(qū)集中連片的部分和分散在近郊區(qū)同城市有著密切聯(lián)系的,并具備基本完善的市政公用設施的城市建設用地。
(3)運輸距離:指生活垃圾從區(qū)域內各收集點,轉運至最近的生活垃圾處理場的平均距離。為了便于測量和計算,在本論文的聚類分析中,考慮的是區(qū)域內各收集點與生活垃圾處理場的最小距離。
(4)人均GDP:即人均地區(qū)生產總值,是指一個核算期內(通常是一年),區(qū)域實現(xiàn)的生產總值與該區(qū)域的常住人口(目前使用戶籍人口)相比的值。計算公式為:
(5)垃圾收集密度:是指單位土地面積上垃圾的收運質量。計算公式為:
考慮到垃圾收運模式主要影響因素指標體系中,各項指標涉及范圍較廣,且各自計量單位和數(shù)量級不同,故各指標不具有代表性,不能直接進行綜合分析。因此,必須對各指標數(shù)值進行標準化處理,解決其數(shù)值不可綜合分析的問題,消除其量綱的影響[13]。
目前,主要有四大類指標無量綱化處理方法:極值化方法、均值化方法、標準化方法和標準差化方法[14]。而這些方法中,標準化方法是多變量綜合分析中使用最廣泛的一種方法,通常在原始數(shù)據呈正態(tài)分布的情況下,利用該方法對數(shù)據進行無量綱處理是較為合理的。該方法不僅可以消除量綱和數(shù)量級的影響,還消除了原始數(shù)據的變異程度的差異,從
(6)垃圾人均產量:反映了各區(qū)域生活垃圾的產生情況。計算公式為:而將無量綱化后的兩個變量同等看待[15]。因此,可以選擇標準化方法進行基礎數(shù)據的標準化處理。
層次聚糞分析中,度量樣本(或者指標)之間的親疏程度是關鍵。對于Q型聚類分析,研究時會涉及到兩種類型親疏程度的計算:一種是樣本數(shù)據之間的親疏程度(即點和點的距離),一種是樣本數(shù)據與小類、小類與小類之間的親疏程度。這些親疏程度的測量,主要通過樣本之間的距離,或者樣本間的相似系數(shù)來進行度量的。
對于連續(xù)變量的樣本距離的測量,樣本若有P個變量,則可以將樣本看成是一個P維的空間的一個點,樣本和樣本之間的距離就是P維空間點和點之間的距離,反映了樣本之間的親疏程度;聚類時,距離相近的樣本屬于一個類,距離遠的樣本屬于不同類。測量距離主要有:歐氏距離、歐氏距離平方、絕對值距離、切比雪夫距離、明氏距離等。
另外,所謂小類,是指在聚類過程中根據樣本之間親疏程度形成的中間類,小類和樣本、小類與小類繼續(xù)聚合,直到最后,將所有樣本都包括在一個大糞中。在聚類運算過程中,計算樣本與小類、小類與小類之間的親疏程度,有多種計算方法,例如:類間平均鏈鎖法、最短距離法、最長距離法、重心法等。
大量的實踐證明,類間平均鏈鎖法和歐氏距離平方是非常優(yōu)秀、穩(wěn)健并且運用廣泛的方法,因此本次聚類分析使用該方法[16]。
SPSS軟件作為世界上應用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計軟件,被廣泛應用于多個社會科學和自然科學的領域、行業(yè)[17]。本論文選擇了版本較新功能全面的SPSS 13.0標淮版作為輔助的統(tǒng)計分析工具,進行了生活垃圾收運模式的聚類分析研究[18]。
根據聚類分析的結果,對城市不同區(qū)域進行分類,從而對不同區(qū)域選取適合的生活垃圾收運模式。根據生活垃圾收運模式的影響因素,以及相應的指標體系,并結合城市都市化的發(fā)展模式,可以將城市區(qū)域分成以下4類[5,19-21],這也是對聚類結果進行分析的參照分類標準,具體見表3。
表3 城市分區(qū)及其特點
根據聚類的結果,對城市的不同區(qū)域選擇合適的收運模式,具體見表4。此表僅是提出的生活垃圾收運模式的選擇參考,并不是絕對的情況,不同區(qū)域可根據實際情況作出調整。
表4 城市區(qū)域生活垃圾收運模式選擇參考表
根據《重慶市統(tǒng)計年鑒(2010)》以及重慶市GIS中心提供的各區(qū)域面積以及各區(qū)域的常住人口數(shù)(即包含了農業(yè)人口數(shù))等相關資料,按照聚類分析的要求,整理出了重慶市主城各區(qū)域的基礎數(shù)據,見表5。
表5 重慶市主城各區(qū)指標和樣本基礎數(shù)據匯總表
重慶市主城各區(qū)域生活垃圾收運模式的聚類分析,其結果是由輸出的樹形圖表示的,此圖可以形象的反應各樣本之間的分類情況。當將樣本分為四類時:樣本1為第一類;樣本7、9為第二類;樣本4、6為第三類;樣本2、3、5、8為第四類。結果見圖1。
圖1 聚類分析樹形圖示意圖
按樹形圖,將重慶市主城區(qū)可分為4類。
第一類區(qū)域,渝中區(qū)。渝中區(qū)是重慶市主城區(qū)的中心區(qū)域(核心區(qū))其人口密度高,垃圾產量較大,收集強度大,垃圾收集密度高。該區(qū)域繁華、經濟水平高,商業(yè)街區(qū)較多,對市容市貌、區(qū)域環(huán)境質量要求頗高。
第二類區(qū)域,沙坪壩區(qū)和南岸區(qū)。這兩個區(qū)域臨近渝中區(qū),區(qū)域都市化進程較快,人口密度較高,垃圾產量較大,收集強度一般,垃圾收集密度較高。這類區(qū)域屬于城市分中心(副中心),主要是居住、教育、文化區(qū),商業(yè)作為附屬產業(yè)發(fā)展,經濟水平較高。由于該區(qū)域臨近近郊區(qū)域,故與生活垃圾處理場距離較近。
第三類區(qū)域,大渡口區(qū)、江北區(qū)、九龍坡區(qū)和渝北區(qū)。這類地區(qū)應屬于近郊地區(qū),是城市推進都市化進程的產物,地域廣闊,人口密度離散;但在這類地區(qū)的中心地區(qū),人口密度較高,垃圾收集密度較大;總的來說,其垃圾收集強度和人口密度的差異性較大。
第四類區(qū)域,北碚區(qū)和巴南區(qū)。這類地區(qū)遠離都市區(qū)范圍,屬于郊區(qū),地域廣闊,人口密度離散,人口密度較小,垃圾收集密度也小。該地區(qū)遠離城市核心和中心區(qū),城市化進程緩慢。
(1)重慶市主城區(qū)的中心區(qū)域
根據該區(qū)域的特點,應選擇一級或者二級轉運收運模式。重慶市城市發(fā)展迅速,該區(qū)的部分地區(qū)也建議生活垃圾的收運采用者二級轉運收運模式,總的來說該區(qū)可以選擇采用一級與二級轉運收運模式相結合的方式,作業(yè)流程圖如下:
圖2 重慶市中心區(qū)域生活垃圾收運模式作業(yè)流程圖
主要采用“小型收集點+壓縮中轉站收運模式”。生活垃圾的前端收集,可以由居民自行投放到收集點,或者專人收集,再由小型的垃圾運輸車輛、送至壓縮中轉站,壓縮入集裝箱中,待集裝箱裝滿后,由中型拉臂鉤車、送至垃圾處置場;部分運輸距離較大的地區(qū),可再次轉運至中型垃圾中轉站,經壓縮后再由大型垃圾轉運車輛、統(tǒng)一運輸?shù)嚼幚韴觥?/p>
(2)重慶市主城區(qū)的副中心區(qū)域
根據該區(qū)域的特點,應選擇一級轉運收運模式,作業(yè)流程圖如下:
圖3 重慶市副中心區(qū)域生活垃圾收運模式作業(yè)流程圖
主要采用“小型壓縮收集站/小型收集點+壓縮中轉站收運模式”。生活垃圾的前端收集,可以采取送到小型壓縮式收集站內,利用站內的壓縮機裝到集裝箱中,再由車廂可卸式垃圾車將集裝箱直接拉走,送至垃圾中轉站;也可以采取,在一般收集點由小型車輛轉運垃圾至中轉站,這兩種方式。最后,均由大型垃圾轉運車(集裝箱轉運車)運送至垃圾處理場。
(3)近郊區(qū)域遠郊區(qū)域
根據該區(qū)域的特點,應選擇一級轉運收運模式與直接收運模式相結合的方式。對于近郊區(qū)的中心區(qū)域部分,由于距離垃圾處理場有一定距離,可以采取一級轉運收運模式;而對于近郊區(qū)域的周邊地區(qū)以及遠郊地區(qū),由于距離生活垃圾處理場較近,則可以采用直接收運模式,作業(yè)流程圖如下:
圖4 重慶市其他區(qū)域生活垃圾收運模式作業(yè)流程圖
(1)通過研究生活垃圾收運模式的影響因素,構建了以人口密度、區(qū)域建成區(qū)總面積、運輸距離、人均GDP、垃圾收集密度和垃圾人均產量為主的特征指標體系。
(2)運用聚類分析中的層次聚類法,對城市的不同區(qū)域進行了聚類,結果表明,城市可以分為4類區(qū)域:城市中心區(qū)域、城市次中心區(qū)域、近郊區(qū)域和遠郊區(qū)域。就如何根據聚類分析的結果,對各區(qū)域進行生活垃圾收運模式的選擇進行了分析研究。
(3)利用城市生活垃圾收運模式聚類分析方法,對重慶市主城各區(qū)域生活垃圾收運模式的選擇進行了實例分析?;谥貞c市主城區(qū)生活垃圾收運系統(tǒng)的現(xiàn)狀,借助SPSS統(tǒng)計分析軟件,對重慶市主城9區(qū)進行了分類,將主城區(qū)劃分為了4類區(qū)域,并根據不同區(qū)域的特點,選擇了合適的生活垃圾收運模式。
[1] 李定龍,王 晉.城市生活垃圾處理模式選擇的影響因素[J].環(huán)境衛(wèi)生工程,2004,12(4):223-226.
[2] 司朝霞,陳小素.河南省區(qū)域發(fā)展水平測度研究[J].河南理工大學學報,2008,9(3):312-317.
[3] Lundin,U.Indicators for Measuring the Sustainability of Urban Water Systems-a Life Cycle Approach[D].PhD Thesis,Department of Environmental Systems Analysis,Chalmers U-niversity of Technology,Gyteborg,Sweden,2003.
[4] Rajesh Kumar Smgh,H.R.Murty,S.K.Gupta and A.K.Dikshi.An overview of sustainability assessment methodologies[J].Ecological Indicators.2009,(2):189-212.
[5] 陶 淵,黃興華,邱 江.生活垃圾收運模式研究[J].環(huán)境衛(wèi)生工程,2003,4(11):211-213.
[6] 李 東,何永全.城市生活垃圾清運車輛的技術經濟比較[J].環(huán)境衛(wèi)生工程.2000.8(4):155-156.
[7] 王桂琴,羅一鳴,等.基于層次分析法的城市生活垃圾收運模式優(yōu)選[J].中國環(huán)境科學.2008,28(9):838-842.
[8] 張紅兵,賈來喜,李 潞,等.SPSS寶典[M],北京:電子工業(yè)出版社,2007.
[9] 余建英,何旭宏.數(shù)據統(tǒng)計分析與SPSS應用[M],北京:人民郵電出版社,2003.
[10] 金 君,印 潔,等.人口密度推求的技術方法研究[J].測繪通報,2002,(5):58-60.
[11] Sridhar K S.Density gradients and their determinants:Evidence from India.Regional Science and Urban Economics,2007,37(3):314-344.
[12] Bertaud A,Malpezzi S.The spatial distribution of population in 48world cities:Implications for economies in transition.Research Working Paper[M].University of Wisconsin,Center for Urban Land Economics,2003.
[13] 韓勝娟.SPSS聚類分析中數(shù)據無量綱化方法比較[J].科技廣場,2008,(3):229-231.
[14] 張衛(wèi)華,趙銘軍.指標無量綱化方法對綜合評價結果可靠性的影響及其實證分析[J].統(tǒng)計與信息論壇,2005(3):33-36.
[15] Yu C H,SPSS and Statistic Analasis[M].Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2007.
[16] 侯景新,尹衛(wèi)紅.區(qū)域經濟分析方法[M],北京:商務印書館,2004.
[17] 蔡建瓊,朱于惠芳,朱志洪,等.SPSS統(tǒng)計分析實例精選[M],北京:清華大學出版社,2006.
[18] 余建英,何旭宏.數(shù)據統(tǒng)計分析與SPSS應用[M],北京:人民郵電出版社,2003.
[19] 沈佳璐.上海城市生活垃圾處置對策研究及其評價[D].東華大學碩士學位論文,2006.
[20] Rajesh Kumar Singh,H.R.Murty.S.K.Gupta and A.K.Dikshi.An overview of sustainability assessment methodologies[J].Ecological Indicators,2009,(2):189-212.
[21] 馬 丹,莊培章.區(qū)域城市化水平初探[J].閩西職業(yè)大學學報,2005,9(3):11-14.