徐州市城市生活垃圾的产生量预测研究

熊蕾蕾

（河海大学公共管理学院，江苏南京210098）

徐州市城市生活垃圾的产生量预测研究

熊蕾蕾

（河海大学公共管理学院，江苏南京210098）

依据徐州市2006—2014年城市生活垃圾数据，运用多元回归分析方法对徐州市2015—2022年城市生活垃圾产生量进行预测。结果表明：徐州市城市生活垃圾清运量在未来几年仍然缓慢增长，至2020年达到1.36×106t。

城市生活垃圾；回归分析；预测；徐州市

1 基础数据和预测方法的选定

1.1 徐州市城市生活垃圾产生量

根据CJ/T 106—2016生活垃圾产生量计算及预测方法［1］，选取徐州市2006—2014年基础数据进行分析，并对徐州市城市生活垃圾产生量预测。徐州市2006—2014年城市生活垃圾清运量变化趋势如图1所示。

图1 2006—2014年徐州市城市生活垃圾清运量变化趋势

由图1可知，徐州市2006—2014年城市垃圾清运量总体呈上升趋势，年平均增长率约8.37%，2012—2014年上升趋势明显加快，随着城市发展水平的不断提高，城市生活垃圾清运量也会不断增加。

1.2 预测方法

国内学者已对城市生活垃圾产生量的预测展开了大量探索研究，如吴文伟曾利用人口、消费、燃料结构和道路清扫面积4个因素对垃圾产生量进行回归分析，并进行了垃圾产生量预测［2］；张益使用物流平衡及灰色理论对上海市的垃圾产生量进行了预测［3］；马慧民基于BP神经网络模型对上海市的城市生活垃圾产生量进行了预测研究［4］。目前，城市生活垃圾的预测方法主要有时间序列法、回归分析法、灰色系统模型法和系统动力学法等［5］，由于回归分析具有较好的精确度和可信度，笔者选择采用多元线性回归分析方法。

1.3 影响因素

研究表明，影响城市生活垃圾产生的主要因素是内在因素、社会人口学因素、个体因素、自然因素和政策因素。其中，个体因素和政策因素属于不可完全控制的因素，为了确保研究的科学性和准确性，笔者主要考虑可定量的内在因素和社会人口因素进行预测。包括人口、经济、居民生活水平和城市发展建设水平等方面，具体表现为户籍人口、国内生产总值（GDP）、人均消费支出、建成区面积等。根据数据资料和相关性分析，选取相关系数高于0.95的3个影响因素常住人口、国内生产总值、人均可支配收入，见表1。

表1 徐州市生活垃圾产生量影响因子

2 徐州市城市生活垃圾清运量预测

2.1 模型的建立

选取徐州市2006—2014年各因变量和自变量的已有数据，利用SPSS17.0软件［6］进行线性回归分析，得到预测方程为：

Y=223.449-0.538x1+0.031x2-0.001x3

式中：Y为徐州市城市生活垃圾清运量预测值，x1表示常住人口数量，x2表示国内生产总值（GDP），x3表示人均可支配收入。

相关系数R2=0.991，复相关系数为0.996，调整相关系数为0.986，表明自变量和因变量是高度正相关，该预测回归模型成立且具有较高拟合度。

2.2 模型的检验

利用徐州市2006—2014年数据作为测试样本计算预测值的相对误差。结果如表2所示。

表22006 —2014年徐州市生活垃圾清运量预测值与实际值比较

将模型的预测值与实际值进行对比，发现预测值和实际数量的相对误差较小，均在5%范围内，细微误差可能是城市生活垃圾清运量其他因素的影响。

2.3 生活垃圾清运量的预测

2.3.1 各影响因素的取值方法

1）徐州市人口预测。根据近9 a徐州市常住人口年增长率，并考虑到徐州市的经济发展水平和生育政策的变动，人口数量按照3.4%增长率来计算未来几年徐州市常住人口数量。

2）徐州市地区生产总值预测。根据《“十二五”徐州经济社会发展情况分析》，“十二五”期间，徐州市国内生产总值年均增长率为11.2%，未来几年徐州市GDP按年增速10%计算。

3）徐州市人均可支配收入预测。考虑到徐州市目前的经济发展水平和政府的未来发展规划，徐州市人均可支配收入年增速以5%计算。

2.3.2 清运量预测

根据3个生活垃圾清运量主要影响因素的预测，结合建立的预测模型对徐州市2015—2020年的城市生活垃圾清运量进行预测，结果见表3。

表32015 —2020年徐州市生活垃圾清运量预测结果

［1］生活垃圾产生量计算及预测方法：CJ/T 106—2016［S］.北京：中国标准出版社，2016.

［2］吴文伟.北京市城市生活垃圾产量和成分的预测分析［J］.预测，1994（6）：18-22．

［3］张益，杨承休.上海市区生活垃圾产生量及成分分析［J］.环境卫生工程，2000，8（3）:104-106.

［4］马慧民，张政.基于BP神经网络的城市生活垃圾产生量预测研究［J］.环境科学与管理，2015，40（2）：56-59.

［5］徐礼来，崔胜辉，闫祯，等.城市生活垃圾产生预测的核心问题探讨［J］.环境科学与技术，2013，36（2）：184-190.

［6］赖国毅，陈超.SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲［M］.北京：电子工业出版社，2010.

Municipal Solid Waste Output Prediction of Xuzhou City

Xiong Leilei
（School of Public Administration，Hohai University，NanjingJiangsu210098）

On the basisof Xuzhou city municipal solid waste output data from 2006 to 2014，we used multiple regression analysis method to forecast municipal solid waste output from 2015 to 2020.The results showed that in the next few years municipal solid waste output of Xuzhou would continue to grow slowly and municipal solid waste output will reach 1.36×106tonsin 2020.

municipal solid waste；regression analysis；prediction；Xuzhou city

X799.3

B

1005-8206（2017）02-0021-02

熊蕾蕾（1992—），在读硕士研究生，研究方向为环境社会学。

2016-09-23