成都市生活垃圾产量预测及政策建议

郭卫广,雍 毅，吴 怡，侯 江,郑玲玲

(四川省生态环境科学研究院，四川 成都 610041)

0 引言

成都市为西南地区中心城市，随着城镇建成区的扩张、城市人口的增长以及城镇居民生活水平的提高，成都市生活垃圾产量呈现显著线性增长，成为影响城市发展的重要因素。准确地预测城市生活垃圾数量对今后更好地开展环境管理工作非常重要[1]。

国内外对城市生活垃圾产量预测研究较多。如杨小妮采用多元回归模型预测了西安市城市生活垃圾产生量[2]。陈文龙采用灰色系统模型对上海市垃圾产量规模预测[3]。任婉侠对沈阳市生活垃圾排放现状及产生量预测[4]。陈群采用灰色预测模型与多元线性回归相结合对珠三角地区典型城乡生活垃圾现状与发展预测研究[5]。Chun Qing等采用灰色模型对长春市生活垃圾产量进行了预测[6]。但国内外学者对成都市生活垃圾产量的预测研究很少，且主要集中在成都市生活垃圾成分调查、管理政策分析上[7-10]。

本文基于此，通过对成都市生活垃圾产生量进行预测，同时通过对成都市生活垃圾现状调查并结合现有政策的分析，为成都市制定生活垃圾分类政策提供政策参考。

1 成都市生活垃圾基本现状

1.1 产量及基本组成

根据生态环境部发布的《全国大、中城市固体废物污染环境防治年报》和《成都市统计年鉴(2014-2019)》数据，得到成都市2018年全年产生城市生活垃圾623.1万吨，平均日产1.71万吨，较2013年增长了56.4%，年均增长率为9.4%，这与成都市近些年的城区快速扩张和城市化率的显著提高有很大关系。

研究组按照《生活垃圾采样和物理分析方法》(CJ/T313—2009)在成都市开展了生活垃圾采样，成分分析结果如表1所示，厨余含量占比接近70%左，可回收物(纸类、橡塑类、纺织品、玻璃类、金属类等)占25%左右，有害垃圾仅占0.5%以下，其他垃圾占5%左右。

表1 成都市生活垃圾组分比例表 %

1.2 政策现状

成都市早在2010年开始部分社区的垃圾分类试点工作，2015年成都市专门成立了生活垃圾分类工作推进小组，发布了《关于深入推进城乡生活垃圾分类工作的意见》，2017年又陆续发布了针对中小学、家庭、公共机构等多个生活垃圾分类实施方案。2018年发布《关于中心城区试行餐厨垃圾前端分类减量工作通知》、《成都市生活垃圾分类实施方案(2018-2020年)》、《生活垃圾分类设施设备规范(DB5101T3—2018)》等政策和技术性文件，加快城市生活垃圾分类进程。

成都市出台的《成都市生活垃圾分类实施方案(2018-2020年)》明确，到2020年全市党政机关、学校等公共机构、军队单位及商业综合体、相关企业生活垃圾分类100%全覆盖；城镇社区和农村集中居民区生活垃圾分类覆盖率达60%；生活垃圾末端处理减量率(人均)达15%，生活垃圾回收利用率达15%，无害化处理率达99%。

2019年发布的《成都市生活垃圾管理条例》明确了成都市生活垃圾分类标准，按照可回收物、有害垃圾、餐厨垃圾、其他垃圾四类分别处置，对未按规定投放生活垃圾的，由城市管理部门责令改正；拒不改正的将受到强制处罚。成都将逐步推行生活垃圾分类投放信息纳入单位和个人信用信息系统。截至2020年7月，成都市参与生活垃圾分类的居民达434.13万户，居民生活垃圾分类覆盖率达68.33%，1519家党政机关、3780个学校、868个医疗机构、125个商业综合体生活垃圾分类覆盖率均达100%；全市9 047个小区配备了四分类设施，配备四分类运输车2015辆，建成投用生活垃圾焚烧处置设施5个、无害化卫生填埋设施7座，日处置生活垃圾1.8万吨以上。成都市预计将于2021年3月1日步入强制生活垃圾分类城市之列。

成都市目前已经逐步试点推行生活垃圾分类投放、分类收集、分类运输、分类处置。成都市餐厨垃圾运输至餐厨垃圾无害化处理中心集中处理；可回收物运输至各区县分拣中心进行分拣；有害垃圾先收集贮存，再运输至成都市危险废弃物处置中心处理；其他垃圾运输至垃圾焚烧厂和填埋场处理，约40%进入垃圾填埋场处理，约60%由垃圾焚烧厂处理。但成都市生活垃圾分类工作在分类收集、运输、处置、利用上尚未形成完善的配套体系。政府对居民生活垃圾分类缺乏有效监管。

2 研究方法

目前对城市垃圾产量预测的方法，主要有趋势外推预测方法、回归预测方法和BP神经网络预测方法等[11]。趋势外推预测方法是根据事物的历史和现实数据，运用一个数学模型拟合一条趋势线，然后用这个模型外推预测未来时期事物的发展。趋势外推预测法比较适合中、长期新产品预测。回归预测方法是根据自变量和因变量之间的相关关系进行预测的。组合预测法是对同一个问题，采用多种预测方法。BP网络又称反向传播神经网络，通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等[12]。

BP神经网络具有学习、自组织、自适应和较强的容错性等特点，正好是描述非线性系统的一种有效的工具，特别适用于对具有多因素、不确定性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。与其他预测方法相比，BP神经网络具有很多突出的优点[13]。

城市生活垃圾的产生量受诸多因素的影响，而且这些因素之间还存在着相当复杂的联系，具有较强的非线性特性。本文采用层次分析法、灰色模型结合BP神经网络模型方法综合完成。层次分析法对城市生活垃圾产生量影响因素进行综合评价筛选，筛选出主要的影响因素。BP神经网络分析方法为主要框架，以层次分析法和灰色预测模型得出的结果作为其协变量因子，进行成都市城市生活垃圾产生量预测分析。

3 分析与讨论

3.1 筛选成都市垃圾产量的主要影响因素

影响城市垃圾产生量的因素较多，如人口因素(户籍总人口、城镇户籍人口、城镇常住人口、旅游总人口等)、经济因素(城市GDP、城镇居民人均可支配收入、人均消费性支出等)、城市面积因素(城市总面积、建成区面积、居住用地面积、绿地面积、道路广场面积等)等。

本研究采用层次分析法对影响城市垃圾产生量的因素进行综合评价，筛选出影响权重较大的因素作为下一步BP神经网络预测分析的协变量。

首先构造城市生活垃圾产生量影响因素层次分析结构模型。该模型的层次可分为:目标层、准则层、指标层三级。在构建层次分析结构模型的基础上，构造判断矩阵，结合国内城市垃圾行业专家进行专家打分确定权重，对专家的打分结果进 行一致性检验和加权平均得出最终综合评价的权重结果，如表2所示。

表2 层次分析法对影响城市垃圾产量影响因素权重分析结果

经过层次分析法筛选后，得到城镇常住人口、旅游总人口、城镇居民人均消费性支出和建成区面积四项重要指标作为BP神经网络分析的协变量因子。表3为成都市垃圾历年产生量及主要影响因素的历史统计数据。

表3 成都市垃圾历年产量及主要影响因素

3.2 主要影响因素预测

本研究采用灰色预测模型对2020-2030年的城镇常住人口、旅游总人口、城镇居民人均消费性支出和建成区面积四项重要指标进行预测。预测结果模型精度都为1级，满足要求，结果如下表4。

3.3 建模与训练

本研究采用SPSS24软件中神经网络分析中多层感知器模型，将历年的垃圾产生量、城镇常住人口、旅游总人口、城镇居民人均消费性支出和建成区面积作为BP神经网络的输入层，输出值为2020年、2025年和2030年的城市生活垃圾产生量。设Xn为输入值，X1为城镇常住人口，X2为旅游总人口，X3为城镇居民人均消费性支出，X4为建成区面积；Y代表输出值，为城市生活垃圾产生量。

本研究采用首先对输入变量和期望输出值进行离差标准化，离差标准化是将某变量的观察值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差，即Xn=(Xn-Xmin)/(Xmax-Xmin)。经过离差标准化后，各种变量的观察值的数值范围都将在[0，1]，并且经标准化的数据都是没有单位的纯数量。离差标准化是消除量纲(单位)影响和变异大小因素影响的最简单的方法。

其次计算隐含层。根据输入变量X，输入层和隐含层连接权值以及隐含层阈值，计算隐含层输出层。根据隐含层输出、连接权值和阈值，计算神经网络预测输出。根据网络预测输出和期望输出，计算网络预测误差。根据网络预测误差更新网络连接权值。根据网络预测误差更新网络节点阈值。通过反复对模型进行训练，发现训练次数为9 000次时达到很好的精度要求，整体误差达到了0.000 27。

3.4 模拟预测结果

训练好的BP神经网络预测的2001-2019年垃圾数量与实际垃圾数量非常接近，可以用这个模型来预测未来10年的垃圾数量。利用在灰色模型中预测得到的2020-2030年城镇常住人口、旅游总人口、城镇居民人均消费性支出和建成区面积数据及已经过训练的BP神经网络模型，得到如下图1预测数据。经预测，2020年成都市城市垃圾产生量为699.21万吨，2025年为834.28万吨，2030年为960.198万吨。

4 结论

经过层次分析法筛选后，得到城镇常住人口、旅游总人口、城镇居民人均消费性支出和建成区面积四项重要指标对成都市城市垃圾产生量的影响作用较大。采用层次分析法、灰色模型结合BP神经网络模型方法对成都市生活垃圾产生量进行预测，经预测成都市2020年城市垃圾产生量为699.210万吨，2025年为834.280万吨，2030年为960.198万吨。其中，2025年和2030年分别比2018年的增长了33.9%和54.1%。

根据对成都市生活垃圾的成分及政策调研，给出以下建议：

(1)完善及增加垃圾分类设施建设，未来垃圾设施建设规模预计需增加50%左右，从居家分类垃圾袋、小区垃圾分类桶、街道垃圾分类桶、垃圾分类收运车、垃圾分类转运站的全面改造升级。增强小区垃圾分类桶及垃圾转运站的污染防治措施。

(2)厨余类垃圾是开展垃圾分类的重中之重。因厨余类垃圾为居民生活垃圾的主要成分，占据70%左右，应增加厨余类垃圾桶的容量或数量比例。厨余类垃圾含水率较高，增加了转运和处置成本，建议厨余类垃圾后续回收桶应增加干湿分离筛，夏天应增加收运次数，开展多种创新模式，如加强设施建设推进厨余垃圾就地处置等。