垃圾減量分類方法的量化分析*

尚春鈺，劉力軍，朱吉祥，余光磊

（大連民族學院理學院，遼寧 大連 116600）

1 數據收集

生活垃圾樣品的采集、制備和物理成分、物理性質的分析方法可參照CJ/T 313—2009生活垃圾采樣和分析方法，垃圾分類數據來自垃圾分揀中心［1］，數據收集格式如表1所示。

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通過查找相關文獻，本研究將激勵措施［2］分為5項，并將這5項激勵措施對減量分類效果進行打分（見表2），對主觀指標分值量化，可采取1～9分賦值法。即設計問卷時，對題目采用諸如影響效果最強、影響效果較強、影響效果一般、影響效果較弱、影響效果最弱之類答項并按序排列，分別給予1～9分的分值，即影響效果最強為9分，影響效果較強為8分，依此類推，影響效果最弱為1分。運用 SPSS主成分分析法［3］將這5項激勵措施以及減量分類效果的指標分別進行降維。

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隨機發放問卷200份，回收問卷193份，有效問卷186份。對所獲問卷整理后，運用SPSS統計軟件分別進行了相關分析、因子分析和回歸分析。

2 數據分析及結果

2.1 Pearson相關分析

相關系數的計算介紹：n個樣本的2個指標xik和xil之間的相關系數定義為：

Pearson相關系數的r絕對值越大，相關性越強，相關系數越接近于1或-1，相關度越強，相關系數越接近于0，相關度越弱。通常情況下以r的絕對值取值范圍判斷變量的相關強度，見表3。

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2.2 SPSS回歸分析

以可回收垃圾和其他垃圾的調查樣本做統計分析，結果見表4。

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從以上結果可以看出Pearson相關性為-0.619（可以認為是兩者的相關系數為-0.619），屬于負相關關系，同時顯著性（雙側） 結果為 0.000，由于0.000<0.01，所以具備顯著性，得出：可回收垃圾和其他垃圾具備相關性。由此得到各類垃圾Pearson相關系數，如表5所示。

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經上述分析可知對于陽光花園：可回收垃圾與廚余垃圾呈極弱負相關，與有害垃圾呈弱相關，與其他垃圾呈負強相關；廚余垃圾與有害垃圾呈極弱相關，與其他垃圾呈負弱相關；有害垃圾與其他垃圾呈負弱相關。

既然具備相關性，那么需要建立回歸分析，并且構建一元線性方程，結果如表6～7、圖1所示。

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圖1 回歸標準化殘差的標準P-P圖（因變量：可回收物）

結果分析：①從表7的檢驗結果來看，F的統計量為36.683，P值顯示為0.000，拒絕模型整體不顯著的假設，證明模型整體是顯著的。②從表6可以看出回歸系數、回歸系數的標準差、回歸系數的T顯著檢驗等，回歸系數常量為907.792，但是Sig為0.058，常數項不顯著，回歸系數為-0.619，相對的Sig為0.000，具備顯著性。

所以一元線性方程為：可回收物=907.792-0.619×其他垃圾。

接著再次利用SPSS回歸-線性分析的方式來分析：有害垃圾和其他垃圾情況是否具備相關性，結果如表8和圖2所示。

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圖2 回歸標準化殘差的標準P-P圖（因變量：有害垃圾）

其一元線性方程為：有害垃圾=6.239-0.335×其他垃圾。

2.3 各項激勵措施與減量分類效果的相關性

綜合網上查找的數據，將激勵措施分為以下方面：①對參與垃圾分類的家庭免費提供四色垃圾分類收集袋；②對開展垃圾分類工作突出的居民戶在垃圾袋裝服務費、垃圾處理費等收取上予以減免；③對積極參與垃圾分類工作的居民代表及其他志愿者給予適當的物質獎勵；④對積極主動配合試點工作的社區加大政府投入，優先配置先進作業設備，更換先進設施，創造潔凈優美的社區環境；⑤建立家庭環保積分卡，達到一定積分的家庭可換購景點門票和其他生活必需品。

運用SPSS18.0主成分分析的方法，將這5項激勵措施以及減量分類效果的指標分別進行降維，因子分析結果見表9。

表9 前2個主成分分析結果

在5項激勵措施中，將物質獎勵和垃圾分類收集袋歸為一類，減免處理費和環保積分卡歸為一類。

運用SPSS18.0得到減量分類效果5項指標的因子得分，做出散點圖，見圖3～4。

圖3 貢獻度因子分析

圖4 相關性因子分析

得出如下結論：①物質獎勵和垃圾分類收集袋措施對垃圾回收率的影響較大；②減免處理費和環保積分卡措施對垃圾分類情況影響較大；③更換先進設施措施對收集情況和垃圾數量的影響較大。

3 結論

減量分類收集是徹底實現垃圾減量化的關鍵，運用主成分分析法最大程度地提取了影響城市生活垃圾減量分類各個因素的有效信息，用綜合因子代替原有的眾多影響因素實現了對高維變量的降維處理，建立可回收垃圾和其他垃圾的線性回歸模型，建立了垃圾減量分類效果和減量激勵措施的統計相關性，物質獎勵和垃圾分類收集袋措施可以有效提高垃圾的回收率，通過減免處理費和環保積分卡措施可以提高垃圾分類效果，更換先進設施措施可以有效減少垃圾數量。

［1］何德文，金艷，柴立元，等.國內大中城市生活垃圾產生量與成分的影響因素分析［J］.環境衛生工程，2005，13（4）：7-10.

［2］范通達.基于主成分分析的生活垃圾產生量模型研究［J］.環境衛生工程，2009，17（2）：41-43.

［3］張蕾，席北斗，王京剛，等.系統動力學方法在城市生活垃圾產生系統的應用［J］.環境科學研究，2007（5）：72-78.