傅妍芳,劉趙文,吳青青,石熠靜
(1.池州學(xué)院 材料與環(huán)境工程學(xué)院,安徽 池州 247100;2.池州學(xué)院 大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院,安徽 池州 247100)
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人民生活水平日益富足,消費(fèi)能力與消費(fèi)習(xí)慣逐漸改變,但隨之而來(lái)的生活垃圾產(chǎn)生量增長(zhǎng)問(wèn)題也日益凸顯。2021年5月,國(guó)家發(fā)改委、住房城鄉(xiāng)建設(shè)部發(fā)布了《“十四五”城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設(shè)施發(fā)展規(guī)劃》,對(duì)生活垃圾處理能力提升和處理結(jié)構(gòu)優(yōu)化提出了更高的目標(biāo)。我國(guó)已逐步推行生活垃圾強(qiáng)制分類工作,居民垃圾分類意識(shí)也在逐漸增強(qiáng)?,F(xiàn)階段,我國(guó)生活垃圾處理處置的主要方式為填埋和焚燒發(fā)電[1],但是填埋場(chǎng)占地面積大、投資高,會(huì)產(chǎn)生大量的CH4、CO2等溫室氣體,焚燒發(fā)電也會(huì)產(chǎn)生大量CO2。為了從源頭上減少垃圾的產(chǎn)生,助力我國(guó)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo),減少城市生活垃圾的產(chǎn)生具有重要意義[2]。
生活垃圾產(chǎn)生量的影響因素分析及預(yù)測(cè)是城市垃圾收集轉(zhuǎn)運(yùn)、處置設(shè)施規(guī)劃的重要參考指標(biāo)之一。垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)在城市環(huán)境衛(wèi)生總體規(guī)劃中具有重要意義,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了大量研究,常用的預(yù)測(cè)方法有灰度預(yù)測(cè)[3-5]、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)[6-9]以及指數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)[10-12]。以上3 種預(yù)測(cè)方法需要待估參數(shù)及誤差的先驗(yàn)估計(jì)、待估參數(shù)的方差矩陣等信息已知,但是,這些參數(shù)信息實(shí)際上很難獲取,限制了它們的應(yīng)用范圍[13]。多元線性回歸分析法[14-15]充分考慮了各種影響因素且不受預(yù)測(cè)參數(shù)影響,極大程度減少主觀因素的影響,任紹娟等運(yùn)用該方法預(yù)測(cè)了北京市的垃圾產(chǎn)生量,并探究了各影響因素之間的相關(guān)程度與回歸擬合程度[16],預(yù)測(cè)效果較好。
安徽皖南地區(qū)涵蓋馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州和黃山6市,是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分,區(qū)域內(nèi)有著名的旅游風(fēng)景區(qū),生態(tài)環(huán)境保護(hù)尤為重要。目前,尚未有針對(duì)皖南地區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量的分析報(bào)道,因此,本文擬采用多元線性回歸分析法對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè),有助于制定皖南城市環(huán)境衛(wèi)生總體規(guī)劃,對(duì)促進(jìn)區(qū)域城市綠色生態(tài)高質(zhì)量發(fā)展有十分重要的作用。
選取合適的影響因素,如人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民生活水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平等,進(jìn)行SPSS雙變量相關(guān)性分析,計(jì)算生活垃圾產(chǎn)生量與各影響因素間的關(guān)聯(lián)系數(shù),從而得到最優(yōu)因素,計(jì)算公式為
其中,i=1,2,3,…,n,表示年份,為了保證回歸分析的有效性,一般n≥6;y表示垃圾產(chǎn)生量,zm表示第m個(gè)影響因素,rm為y關(guān)于zm的相關(guān)系數(shù)。
運(yùn)用Eviews軟件,采用Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑法進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)以及未來(lái)垃圾產(chǎn)生量影響因素預(yù)測(cè)[17-18]。Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑法原理如下,
其中,ti表示未平滑值,si表示當(dāng)前平滑值,xi+h表示預(yù)測(cè)值。
生活垃圾產(chǎn)生量統(tǒng)計(jì)通常難度較大,在現(xiàn)有產(chǎn)生量預(yù)測(cè)研究中,一般將生活垃圾清運(yùn)量代替產(chǎn)生量[13]。安徽省皖南六市2011—2020年的生活垃圾清運(yùn)量如圖1所示,該研究數(shù)據(jù)來(lái)源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。近十年來(lái),安徽省的垃圾清運(yùn)量總體上呈上升趨勢(shì),其中,蕪湖市垃圾增量最高,十年間垃圾產(chǎn)生量從47.60 萬(wàn)噸增至69.71 萬(wàn)噸;池州市生活垃圾增量最少,僅從10.32 萬(wàn)噸增至10.45 萬(wàn)噸。從增幅來(lái)看,最快的為銅陵市,10年間增幅為107.38%;最低的為宣城市,增幅為-14.58%。
圖1 皖南地區(qū)生活垃圾清運(yùn)量。(a)2011—2015年;(b)2016—2020年
根據(jù)天津大學(xué)環(huán)境工程學(xué)院等研究機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)布的《國(guó)內(nèi)外餐廚垃圾處理狀況概述》數(shù)據(jù)可知,我國(guó)餐廚垃圾占城市生活垃圾比重為37%~62%,隨著生活水平的不斷提升,餐廚垃圾呈逐年增加的趨勢(shì)[19]。日益增長(zhǎng)的垃圾產(chǎn)生量給垃圾處理和節(jié)能減排帶來(lái)了較大壓力,為了應(yīng)對(duì)該類環(huán)境問(wèn)題,皖南六市的垃圾處理能力亦逐年提升,例如新建焚燒發(fā)電廠、餐廚處理工程等項(xiàng)目。目前,皖南地區(qū)的垃圾處理技術(shù)及其處理量如表1所示。
表1 皖南地區(qū)垃圾處理技術(shù)及處理量
根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)CJ/T106—2016可知,垃圾產(chǎn)生量的主要影響因素有4個(gè)層面,共11個(gè)因子。分別為(1)人口因素,主要考慮常住人口、人口密度、旅游接待人數(shù)等3個(gè)因子;(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素,主要考慮地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)商品零售總額2個(gè)因子;(3)居民生活水平因素,主要考慮城鎮(zhèn)居民可支配收入、人均消費(fèi)支出、城市燃?xì)饴实?個(gè)因子;(4)基礎(chǔ)設(shè)施水平因素,主要考慮城區(qū)面積、清掃保潔面積,市容環(huán)衛(wèi)專用車輛總數(shù)等3個(gè)因子[14]。下文以2011—2020年蕪湖市生活垃圾產(chǎn)生量影響因素的具體數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析,見表2,數(shù)據(jù)來(lái)源于《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。結(jié)合各城市垃圾清運(yùn)量及其產(chǎn)生量影響因素?cái)?shù)據(jù)(表2),運(yùn)用式(1)分別計(jì)算垃圾產(chǎn)生量與各影響因素的相關(guān)系數(shù),結(jié)果見表3。
表2 2011—2020年蕪湖市生活垃圾產(chǎn)生量影響因素統(tǒng)計(jì)
表3 蕪湖市生活垃圾產(chǎn)生量與影響因素相關(guān)系數(shù)
由于蕪湖市2011—2020年的燃?xì)饴示_(dá)100%,相關(guān)性分析無(wú)意義,故不考慮燃?xì)饴实挠绊?。根?jù)相關(guān)系數(shù)以及蕪湖市實(shí)際情況可以發(fā)現(xiàn),垃圾產(chǎn)生量與人口數(shù)量和垃圾人均產(chǎn)生量有關(guān)。在影響因子的選擇上,人口因素選擇常住人口數(shù)量,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平選擇地區(qū)生產(chǎn)總值,居民生活水平選擇居民可支配收入,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平選擇建成區(qū)面積。經(jīng)計(jì)算,其他城市影響因子的分析結(jié)果也大致相同。
本研究采用多元線性回歸模型[14],以2011—2020年的生活垃圾產(chǎn)生量與影響因子為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),分別建立皖南地區(qū)各城市生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測(cè)模型,結(jié)果見表4。在預(yù)測(cè)模型中,Y表示垃圾產(chǎn)生量,X1表示常住人口數(shù)量(萬(wàn)人),X4表示地區(qū)生產(chǎn)總值(億元),X6表示居民可支配收入(元),X9表示建成區(qū)面積(平方公里)。
根據(jù)表4 的擬合方程,對(duì)皖南地區(qū)各城市在2019、2020兩年的垃圾產(chǎn)生量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與圖1 中實(shí)際產(chǎn)生量進(jìn)行比較以驗(yàn)證模型的可行性,如表5 所示。結(jié)果表明,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值存在一定誤差,但是相對(duì)誤差控制在0.24%~10.34%,說(shuō)明本研究所建立的模型具有一定的合理性。在預(yù)測(cè)未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)間時(shí),由于實(shí)際數(shù)據(jù)的變化,所預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與真實(shí)值間可能有較大的偏差[4],但是短時(shí)間尺度(2年)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性較高,可供相關(guān)部門參考。
表4 皖南地區(qū)各城市生活垃圾年產(chǎn)生量預(yù)測(cè)模型
表5 皖南地區(qū)城市生活垃圾產(chǎn)生量的多元線性模型驗(yàn)證
運(yùn)用式(2)~(4)得到的垃圾產(chǎn)生量影響因子預(yù)測(cè)結(jié)果如表6所示,可以看出,在2021、2022兩年間,皖南六市的垃圾產(chǎn)生量影響因子均呈上升趨勢(shì)。
表6 皖南城市生活垃圾影響因子預(yù)測(cè)
將上文中預(yù)測(cè)出的2021—2022年的影響因子數(shù)據(jù)代入預(yù)測(cè)模型,即可得到皖南地區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量的預(yù)測(cè)結(jié)果,見圖2。產(chǎn)生量的絕對(duì)值從大到小依次為蕪湖、馬鞍山、銅陵、黃山、宣城、池州。這與2011—2020年的情況基本一致。其中,2015年銅陵市行政區(qū)劃發(fā)生變化,人口增加,垃圾產(chǎn)生量也隨之增加。皖南六市的生活垃圾產(chǎn)生量總體呈上升趨勢(shì),僅池州略有回落。其中,在2021和2022年間,馬鞍山生活垃圾產(chǎn)生量的增長(zhǎng)率分別為1.29%和3.24%,蕪湖為-4.58%和4.88%,宣城為4.56%和4.88%,銅陵為-1.07%和7.49%,池州為13.0%和-0.93%,黃山為13.89%和4.63%。
圖2 皖南地區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量預(yù)測(cè)
目前,皖南六市均建有垃圾焚燒發(fā)電廠,餐廚處理工程也均在建或已建成,在極大程度上緩解了垃圾填埋處理的壓力。但是,如果垃圾產(chǎn)生量仍按照現(xiàn)有趨勢(shì)增長(zhǎng),以蕪湖為例,現(xiàn)有的垃圾焚燒以及餐廚處理工程將無(wú)法滿足要求。為緩解垃圾填埋場(chǎng)壓力,在一些縣區(qū)還可以投資建造垃圾焚燒發(fā)電廠或其他垃圾無(wú)害化處理工程。
本文依據(jù)2011—2020 年安徽皖南六市城市生活垃圾產(chǎn)生量及其影響因素,建立了針對(duì)各城市生活垃圾產(chǎn)生量的多元線性回歸模型。結(jié)果表明,皖南六市生活垃圾產(chǎn)生量的主要影響因素為人口數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值、居民可支配收入,以及建成區(qū)面積。模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值存在誤差,但相對(duì)誤差可控制在0.24%~10.34%,說(shuō)明所建立的模型具有一定合理性。模型在預(yù)測(cè)未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)間時(shí)存在誤差較大的可能,但是在短時(shí)間尺度下(2 年)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高,可供相關(guān)部門參考。依據(jù)Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑法獲得的皖南地區(qū)生活垃圾產(chǎn)生量情況表明,皖南六市的生活垃圾產(chǎn)生量總體呈上升趨勢(shì),但是池州略有回落。
基于以上結(jié)果,建議從源頭上減少生活垃圾產(chǎn)生量。在人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、居民生活水平提高的基礎(chǔ)上,應(yīng)倡導(dǎo)低碳理念,通過(guò)舉行環(huán)保宣傳咨詢活動(dòng),讓廣大市民更加深入地了解綠色環(huán)保理念和節(jié)能減排常識(shí),踐行綠色低碳的生活工作方式,從而減少人均垃圾產(chǎn)生量。要加強(qiáng)生活垃圾處理設(shè)施建設(shè)。多角度全方位落實(shí)垃圾分類回收的宣傳工作,大力推行垃圾分類治理。積極推進(jìn)垃圾焚燒發(fā)電工程、餐廚處理工程、生活垃圾收運(yùn)網(wǎng)絡(luò)與再生資源回收網(wǎng)絡(luò)兩網(wǎng)融合等項(xiàng)目,使生活垃圾分類投放、分類運(yùn)輸、分類治理,從而實(shí)現(xiàn)生活垃圾“減量化、資源化、無(wú)害化”處理的目標(biāo),以期促進(jìn)城市可持續(xù)快速發(fā)展,為創(chuàng)造良好的人居環(huán)境提供有力保障。