北京城市生活垃圾产生量的影响因素研究及预测

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1、第22卷第1期环境卫生工程Vol_22No．1·24·2014年2月EnvironmentalSanitationEngineeringFebruary2014北京城市生活垃圾产生量的影响因素研究及预测水高会苗，戴铁军，高晓龙(St京工业大学循环经济研究院，北京100124)摘要：统计了北京市2003-2012年城市生活垃圾的产生量，借助SPSS对垃圾产生量可能的影响因素进行了分析，结果表明，垃圾产生量与该地区的人口数量、地区生产总值、人均消费性支出等因素密切相关。为了准确预测垃圾产生量，分别采用多元回归模型和灰色预测模型进行适用性分析，研究发现多元回

2、归分析方法在本研究中的应用违背了“自变量之间互斥性”的原则，不适合产生量预测。运用灰色方法对原始数据通过级比检验、精度分析，确定了GM(1，1)建模的可行性，建立了北京市城市生活垃圾产生量的GM(1，1)灰色预测模型，结果表明预测精度较高，应用此模型对北京市未来几年的城市生活垃圾产生量进行了预测。关键词：城市生活垃圾；产生量；影响因素；GM(1，1)模型中图分类号：X705；029文献标识码：A文章编号：1005—8206(2014)01—0o24一O5InfluenceFactorsandPredictionofnSWOutputinBeijingG

3、aoHuimiao，DaiTiejun，GaoXiaolong(InstituteofRecyclingEconomy．BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124)Abstract：Theoutputofmunicivalsolidwaste(MSW)inBeringfrom20o3to2012wascounted．AnditsinfluencefactorswereanalyzedwithSPSS．TheresultsshowedthattheMSWproductionwascloselyrelatedwi

4、ththefactorssuchaspopulation，GDP，percapitaconsumptionexpenditureandSOon．ForpredictingtheMSWproductionaccurately，multivariateregressionmodelandgrayforecastmodelwereusedtoanalyzetheapplicability．ItshowedthatmultipleregressionanalysiswasnotsuitabletopredictMSWoutputasitviolatedthep

5、rincipleofmutualexclusivitybetweentheindependentvariables．ThefeasibilityofGM(1，1)wasconfirmedthroughthelevelratiotestandaccuracyanalysistotherawdatawithgraymode1．TheGM(1，1)grayforecastmodelwasbuiltforMSWoutputinBeijing，anditshowedanhigheraccuracyinprediction．UsingtheGM(1。1)model

6、，theMSWoutputinthenextfewyearsforBeijingwaspredicted．Keywords：municipalsolidwaste；output；influencefactor；GM(1，1)model北京城市生活垃圾产生量从2003年的425．17Yt民消费水平等。增长~1]2008年的672．8~J't，年均增长率达9．6％。本研究根据相关资料分析并结合数据的可获2008年北京奥运会以来，由于政府加大了环保力得性，拟考虑的影响北京城市生活垃圾产生量的度，采取了一系列垃圾减量化措施，一定程度上内在因素有常住人口、旅游人

7、数、地区生产总值、抑制了垃圾产生量的过快增长，所以城市生活垃社会消费品零售额、人均消费性支出、集中供热圾产生量出现短暂的负增长，2011年下降~1634．4面积。北京市2003-2012年生活垃圾产生量及可万t，但2011年以后垃圾产生量又呈现上升的趋能的影响因素统计数据见表1。势。笔者着眼于北京市未来可持续规划，对北京表l2003-2012年北京市城市生活垃圾产生量及主要影响因素城市生活垃圾产生量的影响因素进行研究，分析年份警集~,X6／其对垃圾产生量的作用，并运用科学的方法建立北京城市生活垃圾产生量预测模型，准确预测北京市未来几年的城市生活垃圾产生

8、量，为政府部门进行城市建设和生活垃圾全过程管理提供科学的决策信息。1影响因素研究1．1内在因素