垃圾减量分类的量化模型

管珍，刘华

（天津职业技术师范大学理学院，天津300222）

垃圾减量分类的量化模型

管珍，刘华

（天津职业技术师范大学理学院，天津300222）

以天津市某小区为研究对象，对垃圾减量分类进行直观量化分析，建立AHP模型，基于9级标度法进行量化处理，得到垃圾分类影响因素的参数比重，以期对未来几年的垃圾清运情况及需要采取的措施进行预测。

城市生活垃圾；减量分类；AHP模型；9级标度法

随着城市生活人口的不断增加，城市生活垃圾也逐渐成为城市生活中人们不得不关注的一个棘手难题。城市生活垃圾以往大多采取焚烧、掩埋、填海等办法处理，并不能达到标本兼治的效果，而且污染环境，浪费了许多有价值的垃圾资源。就目前专家研究分析及各地试点小区的实施效果来看，最有效又容易实施的办法垃圾减量分类［1］。本文以天津市一个试点居民小区为例，在活动前和活动后分别对该小区的垃圾清运情况进行调查，并在所搜集数据的基础上建立AHP模型，基于9级标度法对垃圾减量分类做量化分析，得到所有影响因素的参数比重，进一步探究影响垃圾分类的社会因素与个体因素之间的相互关系，最终以该小区为例给出了天津市未来几年垃圾分类的效果预测。

1　模型的建立

1.1AHP模型的建立

社会因素及个体因素对垃圾减量分类结果影响的量化模型可以用层次分析法（AHP）模型来构建。经实地调查及文献参考［2］，对垃圾日产量影响较大的因素主要分为社会因素和个体因素。社会因素包括各项宣传教育、督导、激励措施；个体因素包括个体的生活习惯、户籍类型、家庭收入水平；其余影响因素包括个体受教育程度和家庭结构等，虽然有影响但很小，故忽略不计［3］。垃圾减量分类的影响因素层次结构模型［4］如图1所示。

后文计算将用到AHP模型指标参数，这里引入Saaty层次分析法［5］中对不一致性的定义及求取不一致矩阵权向量的方法。一致性指标表达式为：

图1　垃圾减量分类的影响因素层次结构图

式中：d表示A的最大特征根，n表示A的阶数。引入其已测定的随机一致性指标RI，其数值如表1所示。

表1　随机一致性指标RI的数值

对于n≥3的成对比较矩阵A，一致性比率为CR（n同阶时比较），当CR=CI/RI＜0.1时，认为A的不一致程度在允许范围内，可用其特征向量作为权向量。其中，对于一级指标，假设其各因素权重相等，即社会因素与个人因素均占0.5。

1.2采用9级标度法建立判断矩阵

研究对象为天津试点小区，在尝试垃圾减量分类的试点活动期间，选取部分代表做入户调查，活动前和活动后的合格率、参与率、准确率及奖罚情况如图2所示。对于该试点小区C1层社会因素的比较排序如表2所示。C2层个体因素的比较排序如图3所示，具体比较如表3所示。

图2　活动前后各项比率对比图

表2　C1层各项社会因素模糊排序

（1）依据比较排序，给出决定因素之间的两两比较矩阵为：

（2）给出准则因素之间的两两比较矩阵为：

（3）计算特征向量：以一个矩阵介绍计算过程。首先按列标准化（矩阵的每个元素除以所在列的和），然后每一行求出平均值得到的列向量即为特征向量。

计算得出该试点小区垃圾减量分类活动其社会因素中影响程度的高低顺序为C12＞C11＞C13，即顺序为督导垃圾分类、宣传教育、奖罚措施，它们的比重依次为0.556、0.333和0.111。

同理，对C2、C3可得到：

（4）计算最大特征值。

最大特征值计算式为：

分别代入得：

(5)一致性检验。

结果表明，该试点小区的社会影响因素、个体影响因素及其准则关系均在允许范围之内。

（6）影响因素综合比重。

即w1∶w2∶w3=0.38∶0.48∶0.12

1.3综合结果

将试点小区的社会因素与个体因素综合考虑［6］，权衡它们对垃圾减量分类效果的影响。

一致性检验结果表明，模型能很好地体现各个因素的实际影响效果，从而得出对于该试点小区各个因素的影响效果，依次为：C21∶C12∶C11∶C22∶C23∶C13=0.2917∶0.2500∶0.1677∶0.1677∶0.0833∶0.0417。

2　结果分析及预测

基于该模型，个人习惯在该小区垃圾减量分类中占比为29.17%。不难看出，在该居民小区中，家庭类型、奖惩措施等因子远没有个人习惯所占比重大，那么对于类似于该小区的工作人口偏多的小区进行减量分类活动推广中，应着重采取符合居民个人生活习惯的措施（定时定点投放垃圾）［7］。

由此，就该试点小区在进行垃圾减量推广活动前后产生的垃圾总量及回收可利用垃圾的量做对比分析，以及实施针对性措施后的效果检验发现，虽然城市生活垃圾的总量伴随着城市居民生活质量的提高而不断增加，但垃圾减量分类的活动使得可清运垃圾的量减少了。生活产生的垃圾被居民人为地分类丢弃后，更多的做了回收利用，其经济价值的再创收不可小觑，其中，原来比较杂乱的厨余垃圾由于垃圾分类的细化，一些包装纸、塑料杂物等都可被再回收利用，大大减少了原有厨余垃圾的比重。而更加符合居民个人生活习惯的分类措施和垃圾投放地点也改善了人们乱投乱放、随意丢弃的行为，进而也使得小区环境更加卫生清洁。

立足天津市而言，作为北方一座沿海一线城市，大部分的居民小区与试点小区一样，都是工作人口偏多，因此若这里垃圾减量分类的量化模型能在验证可行的情况下在全市展开实施（按实际情况做模型分析后采取相应措施，不一定所有都是定时定点投放），以试点小区为例，本研究做如下结果预测：未来5年垃圾清运量增幅将有明显下降；厨余垃圾的比重将会大幅减少，同时对其利用率的提高会带来可观的经济效益；环境问题将会得到有效改善。然而，如果在活动的进行中没有足够的管理力和执行力，以及资金使用不周有可能达不到预期效果。

3　结束语

随着城市生活垃圾的增多，如何对居民生活垃圾进行有效分类，最大限度进行废弃垃圾的再利用［8］成为必要且必需解决的问题。传统的垃圾总量定性分析并不能客观、全面地对垃圾回收情况进行明确的分类。本文摒弃传统分类方式，引入了垃圾产生的社会因素与个人因素等影响因子，并依据模型及判断矩阵确定了各参数比重，给出较为直观的数据分析及预测。数据分析表明，不同的小区应根据居民生活习惯采取具体垃圾投放措施，并进行适当的督导教育［9］。可以预测各小区采取垃圾减量分类后天津市未来的环境问题将得到很大改善。

［1］裴如俊.天津市垃圾分类收集方案［C］//中国环境科学学会.中国环境保护优秀论文集.北京：中国环境科学出版社，2005：1554-1556.

［2］陶立，杨磊，颜丙政，等.垃圾减量分类中社会及个体因素的量化分析［J］.数学建模及其应用，2013，2（Z1）：23-34.

［3］郭秀军，姚佩佩，黄潇雨.垃圾填埋场渗漏污染原位三维电学检测效果分析［J］.土木工程学报，2011（S2）：169-172.

［4］韩中庚.数学建模方法及其应用［M］.2版.北京：高等教育出版社，2009.

［5］曹建军.Matlab语言与数学建模［M］.合肥：安徽大学出版社，2005.

［6］宗艳丽，刘娜，马阁华，等.我国城市生活垃圾处理现状与对策分析［J］.科学时代，2012（13）：1-3.

［7］吴志刚.城市生活垃圾处理与管理研究［J］.科技风，2012（6）：294.

［8］谢和成.城市垃圾回收利用的必要性及对策［J］.中国资源综合利用，2015（4）：42-44.

［9］曹念.城市生活垃圾处理设施水平和城市经济发展的关系研究［D］.北京：北京交通大学，2014.

Quantitative model of reducing trash classification

GUAN Zhen，LIU Hua
（School of Science，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China）

In order to get a more intuitive quantitative analysis，with a residential area in Tianjin as the research object，based on the level nine scaling method，AHP model for obtaining influencing parameters of all factors is established The final results are the prediction of trash pickup for the next few years and the measures-taking forecast.

city life garbage；reduction classification；AHP model；nine grade scale method

O141.4；X705

A

2095－0926（2016）03－0043－04

2016-05-16

天津职业技术师范大学研究生创新基金项目（YC16-13）.

管珍（1993—），女，硕士研究生；刘华（1971—），教授，硕士生导师，研究方向为复分析.