向 維，楊延梅，劉 俊

（重慶交通大學(xué)河海學(xué)院，重慶 400074）

1 引言

2019 年住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部在CJJ/T 134—2019建筑垃圾處理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中將建筑垃圾定義為工程渣土、工程泥漿、工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾的總稱［1］。建筑垃圾的大量產(chǎn)生，不僅占用了公共空間，浪費(fèi)資源，還造成了大氣、土壤及地下水等環(huán)境污染問題，嚴(yán)重影響了城市的綠色協(xié)調(diào)發(fā)展。建筑垃圾回收利用系統(tǒng)包括法律法規(guī)、政府監(jiān)督、回收利用管理系統(tǒng)、循環(huán)再生技術(shù)以及宣傳教育等方面［2］，而整個(gè)系統(tǒng)能夠有效運(yùn)行的前提是以建筑垃圾的產(chǎn)生量為基礎(chǔ)。通過建筑垃圾產(chǎn)生量計(jì)算，然后運(yùn)用模型預(yù)測(cè)未來(lái)建筑垃圾產(chǎn)生量，可為政府有效地進(jìn)行建筑垃圾資源化管理提供數(shù)據(jù)支撐。

國(guó)外建筑垃圾估算的研究比較早，如通過建筑和材料的庫(kù)存及流動(dòng)模型來(lái)預(yù)測(cè)建筑和拆除廢物的產(chǎn)生量［3］，建立預(yù)測(cè)建筑垃圾堆積模型進(jìn)行建筑垃圾的演變估算［4］等。我國(guó)建筑垃圾產(chǎn)生量的計(jì)算包括經(jīng)驗(yàn)公式法［5］，基于工程量清單建立建筑垃圾清單，從而計(jì)算建筑垃圾產(chǎn)生量等［6］。常用的建筑垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)方法包括BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、灰色預(yù)測(cè)模型、多元回歸模型以及時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型等［7］。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型常用于處理非線性關(guān)系，適合短期的預(yù)測(cè)，且模型運(yùn)行需要大量的數(shù)據(jù)，計(jì)算過程比較復(fù)雜?；疑A(yù)測(cè)模型在建筑垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)中比較常見，通過原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理和灰色模型的建立，發(fā)現(xiàn)、掌握預(yù)測(cè)對(duì)象的發(fā)展規(guī)律并進(jìn)行預(yù)測(cè)。多元回歸模型分析時(shí)要與相關(guān)影響因素結(jié)合，計(jì)算量大，影響因素存在高度相關(guān)性時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生多重共線性問題，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果失真［8］。時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型是根據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象自身的歷史數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化發(fā)展規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，可進(jìn)行短期和中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，是研究中使用最廣泛的預(yù)測(cè)模型之一［9］。由于不同城市建筑垃圾產(chǎn)生量及組成情況各不相同，不利于制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范［10］，因此本研究通過計(jì)算2009—2018 年重慶市建筑垃圾產(chǎn)生量，運(yùn)用SPSS（Statistical Package for Social Science） 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)2019—2028 年的建筑垃圾產(chǎn)生量，對(duì)重慶市的建筑垃圾產(chǎn)生情況進(jìn)行分析，從而為重慶市的建筑垃圾資源化管理提供基礎(chǔ)依據(jù)。

2 重慶市建筑垃圾現(xiàn)狀

重慶市作為長(zhǎng)江上游地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心和西南地區(qū)綜合交通樞紐，自改革開放以來(lái)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展。其中建筑業(yè)作為重慶市傳統(tǒng)支柱產(chǎn)業(yè)，近年來(lái)商業(yè)建筑、住宅開發(fā)等項(xiàng)目的需求不斷增加，建設(shè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，城鎮(zhèn)化建設(shè)的速度也越來(lái)越快，建筑垃圾產(chǎn)生量逐年遞增，但隨之產(chǎn)生的環(huán)境污染、資源浪費(fèi)以及占用公共空間等問題也更加突出，反之成為制約社會(huì)發(fā)展的一個(gè)因素。

2010 年重慶市出臺(tái)《重慶市主城區(qū)建筑垃圾消納場(chǎng)布點(diǎn)規(guī)劃》，提出到2020 年在主城區(qū)建成7個(gè)建筑垃圾綜合處理場(chǎng)和14 個(gè)建筑垃圾余泥土方填埋場(chǎng)。2014 年重慶市人民政府辦公廳印發(fā)了《規(guī)范整治主城區(qū)建筑垃圾密閉運(yùn)輸工作實(shí)施方案》，對(duì)主城區(qū)的建筑垃圾運(yùn)輸車輛整改、職責(zé)分工及建筑垃圾運(yùn)輸實(shí)行的保障措施等有嚴(yán)格的要求。2019 年制定實(shí)施了《主城區(qū)城市建筑垃圾治理試點(diǎn)工作實(shí)施方案》，以探索建立源頭排放控制有力、密閉運(yùn)輸監(jiān)管嚴(yán)格、消納處置利用規(guī)范的建筑垃圾管理機(jī)制，推進(jìn)建筑垃圾減量化、資源化、無(wú)害化處置。

目前重慶市建筑垃圾還存在綜合利用率低、處理方式及處理設(shè)備不完善、缺少成熟的回收利用技術(shù)等問題［11］。近些年來(lái)，關(guān)于重慶市建筑垃圾的研究分析，大多集中于市主城區(qū)，隨著其他區(qū)縣的快速發(fā)展，建筑垃圾產(chǎn)生量日益增加，研究的必要性更加迫切。因此，本研究基于重慶市整體情況，進(jìn)行建筑垃圾產(chǎn)生量計(jì)算并對(duì)2019—2028 年的變化情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3 建筑垃圾產(chǎn)生量計(jì)算

《建筑垃圾處理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》中規(guī)定工程渣土和工程泥漿根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)地形、設(shè)計(jì)資料及施工工藝等綜合確定，工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產(chǎn)生量由公式計(jì)算確定。本研究根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)中的公式計(jì)算各類建筑垃圾產(chǎn)生量，將工程垃圾產(chǎn)生量、拆除垃圾產(chǎn)生量及裝修垃圾產(chǎn)生量之和作為重慶市建筑垃圾總產(chǎn)生量。2009—2018 年重慶市的建筑業(yè)房屋施工面積、新增建筑面積、拆除面積和居民戶數(shù)等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表1，其中每年建筑拆除面積按年施工建筑面積的10%計(jì)算［12］。

表1 統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)

通過建筑面積來(lái)計(jì)算建筑垃圾產(chǎn)生量是一種常用方法，主要指標(biāo)是建筑面積和單位面積建筑垃圾產(chǎn)生量基數(shù)。采用這種計(jì)算方法，關(guān)鍵在于確定合理的單位面積建筑垃圾產(chǎn)生量基數(shù)，本研究中的各項(xiàng)基數(shù)根據(jù)《建筑垃圾處理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》和重慶市建筑垃圾現(xiàn)狀綜合確定。

3.1 工程垃圾產(chǎn)生量計(jì)算

工程垃圾指各類建筑物、構(gòu)筑物等建設(shè)過程中產(chǎn)生的棄料，產(chǎn)生量的計(jì)算公式為：

式中：Mg為工程垃圾產(chǎn)生量（t/a）；Rg為新增建筑面積（104m2/a）；mg為單位面積工程垃圾產(chǎn)生量基數(shù)（t/104m2），取500 t/104m2。

3.2 拆除垃圾產(chǎn)生量計(jì)算

拆除垃圾指各類建筑物、構(gòu)筑物等拆除過程中產(chǎn)生的棄料，產(chǎn)生量的計(jì)算公式為：

式中：Mc為拆除垃圾產(chǎn)生量（t/a）；Rc為拆除面積（104m2/a）；mc為拆除垃圾的單位面積產(chǎn)生量基數(shù)（t/104m2），取10 000 t/104m2。

為驗(yàn)證POD數(shù)據(jù)后處理程序的可靠性，以經(jīng)典的自由來(lái)流圓柱繞流為例，將POD數(shù)據(jù)后處理程序應(yīng)用到8 000幅PIV測(cè)量得到的瞬態(tài)速度場(chǎng)中。

3.3 裝修垃圾產(chǎn)生量計(jì)算

裝修垃圾指在建筑物裝飾裝修過程中產(chǎn)生的廢物，如邊角料，部分拆除物形成的垃圾等，產(chǎn)生量計(jì)算公式為：

式中：Mz為裝修垃圾產(chǎn)生量（t/a）；Rz為居民戶數(shù)（戶）；mz為單位戶數(shù)裝修垃圾產(chǎn)生量基數(shù)［t/（戶·a）］，取0.5 t/（戶·a）。

3.4 建筑垃圾產(chǎn)生量計(jì)算

按建筑垃圾主要由工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾3 部分組成計(jì)算，從而得到每年建筑垃圾的產(chǎn)生量計(jì)算公式為：

根據(jù)公式，計(jì)算得到2009—2018 年重慶市建筑垃圾產(chǎn)生量，見表2。自2009 年以來(lái)，建筑垃圾產(chǎn)生量整體呈上升趨勢(shì)，其中拆除垃圾產(chǎn)生量居多、增長(zhǎng)速率更快。

表2 2009—2018 年重慶市建筑垃圾產(chǎn)生量

4 建筑垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)

SPSS 是國(guó)際上運(yùn)用最廣泛，最具有權(quán)威性的數(shù)據(jù)分析軟件之一，具有數(shù)據(jù)分析方便、快捷、準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)。SPSS 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型主要包括指數(shù)平滑模型、ARIMA 模型等。

指數(shù)平滑模型具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，能對(duì)數(shù)據(jù)變化模式進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和調(diào)整，指數(shù)平滑模型的數(shù)學(xué)公式為：

ARIMA（p，d，q） 模型是一種適用于平穩(wěn)時(shí)間序列的短期預(yù)測(cè)模型，其數(shù)學(xué)公式為：

式中：t 代表時(shí)間；Xt表示響應(yīng)序列；B 是后移算子；V=l-B；p，d，q 分別表示自回歸階數(shù)、差分階數(shù)和移動(dòng)平均階數(shù)；Φ1（B）表示自回歸子；θ（B）表示滑動(dòng)平均算子；εt為零均值白噪聲序列。

本研究對(duì)時(shí)間與工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產(chǎn)生量及建筑垃圾產(chǎn)生量之間進(jìn)行相關(guān)性分析，然后建立時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并對(duì)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)加以驗(yàn)證。

4.1 相關(guān)性分析

做模型預(yù)測(cè)之前，先通過相關(guān)性分析觀察各變量在時(shí)間上是否存在序列依存性。在SPSS 25 軟件中對(duì)時(shí)間和工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產(chǎn)生量及建筑垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行Pearson 相關(guān)分析，結(jié)果如表3 所示。

表3 時(shí)間和各類建筑垃圾產(chǎn)生量的Pearson 相關(guān)性

根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，時(shí)間和工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產(chǎn)生量及建筑垃圾產(chǎn)生量的相關(guān)系數(shù)均大于0.8，在0.01 水平上顯著，具有明顯的線性關(guān)系，可以進(jìn)行下一步的模型預(yù)測(cè)。

4.2 SPSS 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型

運(yùn)用SPSS 25 軟件創(chuàng)建時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，選擇專家建模器自動(dòng)尋找最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型。在“數(shù)據(jù)-定義日期和時(shí)間”對(duì)話框中定義時(shí)間日期格式設(shè)置為“年份”，同時(shí)輸入“2009”，即第1 個(gè)個(gè)案起始時(shí)間是2009 年。然后確定各項(xiàng)參數(shù)，建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾以及建筑垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，工程垃圾產(chǎn)生量的最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為ARIMA（0，1，0），拆除垃圾、裝修垃圾以及建筑垃圾產(chǎn)生量最優(yōu)預(yù)測(cè)模型為指數(shù)平滑模型。模型對(duì)2009—2018 年的歷史數(shù)據(jù)估算結(jié)果和計(jì)算產(chǎn)生量的相對(duì)誤差百分比如表4～7 所示。

表4 工程垃圾產(chǎn)生量計(jì)算值與模型估算值相對(duì)誤差百分比

表5 拆除垃圾產(chǎn)生量計(jì)算值與模型估算值相對(duì)誤差百分比

表6 裝修垃圾產(chǎn)生量計(jì)算值與模型估算值相對(duì)誤差百分比

表7 建筑垃圾產(chǎn)生量計(jì)算值與模型估算值相對(duì)誤差百分比

根據(jù)對(duì)工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產(chǎn)生量的相對(duì)誤差百分比計(jì)算發(fā)現(xiàn)，相對(duì)誤差均在10%左右，說明預(yù)測(cè)結(jié)果滿足精度要求，可利用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)變化。

5 結(jié)果與討論

利用創(chuàng)建的SPSS 預(yù)測(cè)模型對(duì)2019—2028 年的工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果見表8。2019—2028 年工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產(chǎn)生量年平均值的組成情況見圖1。

根據(jù)模型預(yù)測(cè)結(jié)果及比例分析可以看出，工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產(chǎn)生量均呈逐年上升的趨勢(shì)。其中拆除垃圾產(chǎn)生量的占比最大，約占建筑垃圾產(chǎn)生總量的72%，其次是工程垃圾產(chǎn)生量約占15%，裝修垃圾的產(chǎn)生量占比約為10%。

表8 2019—2028 年重慶市建筑垃圾產(chǎn)生量

圖1 2019—2028 年各類建筑垃圾產(chǎn)生量年平均值的比例

6 結(jié)論

1） 借鑒住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部《建筑垃圾處理技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》中對(duì)建筑垃圾的最新定義，采用新的建筑垃圾產(chǎn)生量計(jì)算公式對(duì)重慶市的建筑垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行計(jì)算，更貼合實(shí)際發(fā)展情況，計(jì)算結(jié)果可信。經(jīng)計(jì)算得到2018 年的工程垃圾產(chǎn)生量為7.578×106t、拆除垃圾產(chǎn)生量為3.514×107t、裝修垃圾產(chǎn)生量為6.347 9×106t，計(jì)算得到建筑垃圾產(chǎn)生量為4.906 59×107t。

2） 借助SPSS 時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，對(duì)建筑垃圾的產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明，重慶市的建筑垃圾產(chǎn)生量呈逐年上升的趨勢(shì)。2028 年的工程垃圾產(chǎn)生量為1.117 858×107t，拆除垃圾為5.457 255×107t，裝修垃圾為6.759 61×106t，建筑垃圾為7.504 704×107t。

3） 建筑垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)結(jié)果中，拆除垃圾產(chǎn)生量約占建筑垃圾產(chǎn)生總量的72%，其次是工程垃圾產(chǎn)生量約占15%，裝修垃圾的產(chǎn)生量占比約為10%。從歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，產(chǎn)生量最高的都是拆除垃圾，應(yīng)該著重加強(qiáng)拆除垃圾產(chǎn)生量的控制，同時(shí)注意工程垃圾和裝修垃圾的產(chǎn)生量變化情況，從源頭進(jìn)行控制，根據(jù)不同類型建筑垃圾的產(chǎn)生量與特點(diǎn)，加大建筑垃圾的資源化管理力度。