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(huì),北京 100195)
表1列出了2002—2010年北京市18個(gè)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(shì),到2009年,北京市生活垃圾產(chǎn)生量開(kāi)始有逐漸回落的趨勢(shì)。分析原因,與北京市垃圾綜合管理工作日趨完善及全社會(huì)對(duì)垃圾分類(lèi)、垃圾減量重要性日益重視有關(guān)。
根據(jù)北京市“十一五”環(huán)衛(wèi)專(zhuān)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(cè)區(qū)域包括北京市18個(gè)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(zhǎng)期預(yù)測(cè)。本次預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度為2011—2020年。
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(cè)將結(jié)合數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)法(多元線性回歸分析)和借鑒相似城市數(shù)據(jù)(類(lèi)比分析)2種方式進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)。
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(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民生活水平3個(gè)方面,本研究先擬定以下10個(gè)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(huì)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(huì)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(jiàn)表1。
通過(guò)Excel軟件,計(jì)算各影響因素與生活垃圾產(chǎn)生量的相關(guān)系數(shù),見(jiàn)表2??梢钥闯?,除常住人口、旅游人口、社會(huì)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(shuō)明這7個(gè)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。
3.3.1 模型的建立
通過(guò)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(cè)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?xún)?nèi)),見(jiàn)表3。故可以用公式(1)預(yù)測(cè)未來(lái)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(wàn)t
3.4.1 垃圾產(chǎn)生量影響因素的預(yù)測(cè)
本次生活垃圾產(chǎn)生量影響因素的預(yù)測(cè)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(gè)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(lèi)推。通過(guò)Excel軟件計(jì)算出7個(gè)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(jiàn)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(cè),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(cè)。
表4 各個(gè)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(cè)
在對(duì)生活垃圾產(chǎn)生量的主要影響因素yi作出預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,利用公式(1)對(duì)北京市未來(lái)10 a垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè),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(wàn) t。
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(huì)因素和人為因素,而這些因素對(duì)垃圾產(chǎn)生量的影響只能通過(guò)定性分析。為此,本研究在采用多元線性回歸法對(duì)垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上,同時(shí)采用類(lèi)比法進(jìn)行補(bǔ)充分析。
在進(jìn)行類(lèi)比分析時(shí),選取香港作為比較對(duì)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(gè)國(guó)際化大都市,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),人民生活水平較高,在其社會(huì)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(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r??梢钥闯觯?011—2020年北京市的社會(huì)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(shí)生活垃圾產(chǎn)生量的變化情況來(lái)預(yù)測(cè)北京今后幾年的垃圾產(chǎn)生量。
表5 北京、香港社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r
表6反映了不同時(shí)期北京、香港人均生活垃圾日產(chǎn)生量的變化情況??梢钥闯?,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(shì)??紤]到近年來(lái)北京社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人均垃圾產(chǎn)生量的變化狀況,預(yù)測(cè)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(cè)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(duì)2011—2020年北京市人均生活垃圾日產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果見(jiàn)表7。
表6 北京、香港人均生活垃圾日產(chǎn)生量kg/(人·d)
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(lèi)比法則分析了影響垃圾產(chǎn)生量的社會(huì)因素和人為因素,為使預(yù)測(cè)工作盡可能合理,本研究對(duì)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(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均,考慮到北京市垃圾分類(lèi)效應(yīng)日趨顯現(xiàn),因此社會(huì)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(guò)程中,多元回歸權(quán)重考慮為40%,類(lèi)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(cè)結(jié)果(表8)。
表7 2011—2020年北京生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)結(jié)果(類(lèi)比法)
表8 2011—2020年北京市生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)結(jié)果 萬(wàn)t