疫情后深圳市生活垃圾产生量的预测及变化分析

唐圣钧，侯 斌

（深圳市城市规划设计研究院有限公司，广东 深圳 518000）

0 引言

2018 年我国城市生活垃圾产生量已跃居全球第一［1］，2020 年达到2.351 17×108t，为1999 年的2.05 倍［2］。生活垃圾处置不合理会引发“垃圾围城”等环境问题［3］，也会对公众健康构成威胁［4］。“双碳”战略对垃圾综合管理提出了新的要求［5］，科学预测城市生活垃圾产生量，是研究城市垃圾管理和资源化利用方案的前提［6］。

生活垃圾产生量预测需筛选主要影响因素，灰色模型适用于原始数据少、序列完整性和可靠性低的问题，预测精度高，运算简便且易于检验。目前已有学者将其应用于垃圾产生量预测，如任婉侠等［7］对影响沈阳垃圾产生量的7 个内在因素进行斜率灰色关联度分析，Vu 等［8］分析了气候和经济因素对预测模型的影响。垃圾产生量的预测方法主要有线性回归模型预测法、BP 神经网络预测法等，其中回归模型着重于垃圾产生量的普遍规律，适用于大范围预测；而神经网络模型的应用较为广泛，具有预测精度高、高度自学习和自适应等能力。汪坪垚等［9］采用多元线性回归法，预测大连的生活垃圾人均日产生量持续增长。夏晶等［10］依据武汉历年垃圾产生量统计数据，建立BP 神经网络预测模型，表现出较好的预测性和适用性。

深圳市生活垃圾产生量预测应向发达国家及地区看齐，取高等水平［11］。疫情后居民活动减少、流入人口降低，垃圾产生量同比下降显著，垃圾产生量的预测应如何调整，能否达到《深圳市环境卫生设施总体规划（2019—2035）》等相关规划的预期，新建转运、处理设施的能力能否得到充分利用，都亟需开展相关研究。

本研究立足深圳市疫情前后数据，根据其原始数据量少、波动程度大的特点，建立灰色模型，筛选生活垃圾产生量的主要影响因素；选择发展成熟、普适性强、针对多因素的多元线性回归模型，进行垃圾量的预测，对于同一批样本数据，使用多元线性回归模型可得出更有效、更符合实际、更具有实际意义且唯一的预测结果。分析预测值的变化，可为地方政府编制垃圾管理方案、谋划环卫设施布局提供数据支撑。

1 研究方法

1.1 深圳市生活垃圾产生量现状分析

生活垃圾产生量包括生活垃圾处理处置量与再生资源回收量。采取垃圾分类措施对垃圾总量的影响不大，但会改变其中生活垃圾处理处置量、再生资源回收量的占比。生活垃圾处理处置量可分为焚烧填埋量和分类综合利用量。根据深圳市城市管理和综合执法局统计的焚烧填埋量、分类综合利用量数据，以及《深圳市再生资源管理工作调研报告》中再生资源产生量数据，计算出2011—2021 年城市生活垃圾产生量，如图1 所示。

图1 深圳市2011—2021 年生活垃圾产生量变化趋势Figure 1 Change trend of domestic waste production in Shenzhen from 2011 to 2021

结果表明，深圳市的生活垃圾产生量总体呈逐年上升趋势，平均年增长率为4.18%，深圳市日均生活垃圾产生量从2011 年的20 388 t/d 上升至2021 年的30 709 t/d，其中日均再生资源回收量为8 936 t/d，日均生活垃圾处理处置量为21 773 t/d。

由图1 可知，受疫情影响及人口、消费等因素综合作用，2020、2021 年的垃圾产生量数据较之前波动较大：2020 年生活垃圾产生量出现负增长，同比下降2.59%；2021 年出现回升，恢复至2019 年同期水准。

1.2 主要影响因素体系的构建

疫情暴发以来，通过对多方面内在因素产生影响（包括城市经济发展水平、人口指标和居民生活水平等方面），导致生活垃圾产生量发生变化。因此，分别以2011—2019 年、2011—2021 年的垃圾产生量数据作为参考数列，以各类内在因素的历年指标值为比较数列，采用灰色关联度法进行分析［12］，从而确定疫情后深圳市生活垃圾产生量变化的主要影响因素，如表1 所示。

表1 影响因素灰色关联结果Table 1 Grey correlation results of influencing factors

由表1 可知，在预测样本中，添加2020、2021 年垃圾产生量数据后，常住人口的灰色关联度升高；第三产业产值指标始终保持与垃圾产生量较高的关联度；人均消费性支出的灰色关联度下降，社会消费品零售总额指标与垃圾产生量数据的灰色关联度数值在居民生活水平3项指标中最大。最终选择第三产业产值、常住人口、社会消费品零售总额作为3 项主要影响因素。

根据深圳统计年鉴［13］和深圳市国民经济和社会发展统计公报，收集主要影响因素数据，采用灰色模型预测其将来值，如表2 所示。灰色模型预测法所需原始数据量小、预测精度较高、适用性强，建立GM（1，1）模型预测2022—2035年常住人口规模，到2035 年深圳市服务人口预测值为2 334.3 万人，与《深圳市国土空间总体规划（2020—2035）》中规划期末的2 300 万人口径一致。灰色模型预测法远期数值偏大、增速过快，对于第三产业产值和社会消费品零售总额，长期保持高增速与现实不符，多元线性回归预测更贴合实际，3 项因素预测值的变化趋势如图2 所示。

表2 影响因素预测值Table 2 Predictive value of influencing factors

图2 影响因素预测值变化趋势Figure 2 Change trend of predicted value of influencing factors

1.3 多元线性回归预测

分析2020、2021 年垃圾产生量数据对预测曲线的影响，从而反映疫情后生活垃圾产生量预测值的变化。分别以2011—2019 年、2011—2021 年的垃圾产生量数据为样本，根据3 项主要影响因素值（设第三产业产值为X1，常住人口为X2，社会消费品零售总额为X3）作多元线性回归预测。得到多元线性回归方程如式（1）、式（2）所示，复相关系数R2均达到0.99 以上，说明拟合程度很好。

在样本中添加2020、2021 年数据，预测值的变化及增长趋势如图3 所示，发现到规划期末水平年（2035 年），添加2020、2021 年数据后垃圾产生量的预测值降低，但是未改变垃圾产生量总体的增长趋势。

图3 多元线性回归预测垃圾产生量趋势Figure 3 Trend of multiple linear regression prediction of waste

2 结果与讨论

2.1 生活垃圾产生总量预测

对比1.3 预测结果（表3、图4）发现，由于2020、2021 年数据较之前波动较大（图1），虽然据2011—2021 垃圾产生量的预测值保持逐年递增的走势，但增幅相较据2011—2019 垃圾产生量的预测值更为平缓。由表3 可知，到规划期末水平年，日均生活垃圾产生量的具体数值有一定程度调整。由此可知，由于2020—2021 年内出现了垃圾产生量的负增长和持平，以及疫情等因素对人们生活方式的改变，虽然不会改变生活垃圾产生量逐年增长的总体趋势，但会引起增长幅度在一定程度上的调整，建议对中远期垃圾产生量的预测值进行动态规划，如每隔3～5 a 再以当年为基点对预测曲线作动态修正。

表3 生活垃圾产生量预测值及变化幅度Table 3 Forecast value and change range of domestic waste generation

图4 生活垃圾产生量预测值趋势Figure 4 Trend of predicted value of domestic waste generation

2.2 垃圾量类别分析

结合国内外发达国家和地区的固体废物产生量情况［14-15］可知，就产生量而言，在城市人口、经济发展、居民消费等主要影响因素保持相同水平的前提下，采取垃圾分类措施后不会出现较大变化；但分类收集、清运后，会改变其中生活垃圾处理处置量、再生资源回收量的占比。

深圳市于2017 年被选为全国先行实施生活垃圾强制分类的重点城市之一，通过各类末端处理设施及调研报告综合分析，得出2018—2021 年生活垃圾分类处理量及占比，如表4、图5 所示。在垃圾分类政策的持续推行下，分类综合利用量、再生资源回收量逐年递增，在分类处理量中的占比亦总体呈增长态势。

表4 生活垃圾分类处理量Table 4 Classification and disposal capacity of domestic waste

图5 生活垃圾分类处理量组成占比Figure 5 Proportion of classification and disposal capacity of domestic waste

根据1.3 中对生活垃圾产生量的预测值，结合各类垃圾产生量指标，推算其中生活垃圾处理处置量、再生资源回收量的占比，得到生活垃圾产生量组成的预测值如表5 所示。到2035 年再生资源回收量为14 576 t/d，生活垃圾处理处置量为30 971 t/d，其中分类综合利用量为5 010 t/d。

表5 生活垃圾产生量组成预测Table 5 Forecast of domestic waste production composition

3 结论与建议

以深圳市疫情前、疫情后的生活垃圾产生量数据为样本，分别预测了2022—2035 年的生活垃圾产生情况，对两者进行了对比分析。结果表明，深圳市生活垃圾产生量保持逐年增长的趋势，到规划期末水平年（2035 年），垃圾量具体数值出现一定程度调整。

鉴于此结果，有以下几点建议：①各项环境卫生设施的建设可以《深圳市环境卫生设施系统布局规划修编》为依据，以实际需求为导向，灵活调整设施规模及建设周期，以提升城市垃圾处理效能；②积极开展动态规划，以每3～5 a 为基点进行修正，保持预测的真实性、适用性；③加强政策引导与宣传教育，从源头控制城市生活垃圾的产生。