文科軍,馬 超,吳麗萍,張衍杰,張振宇(. 天津城建大學,天津 300384;. 博天環境集團股份有限公司,天津 3000)
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環境與市政
天津生活垃圾分類預測方法研究與資源化分析
文科軍1,馬 超1,吳麗萍1,張衍杰1,張振宇2
(1. 天津城建大學,天津 300384;2. 博天環境集團股份有限公司,天津 300021)
為最大限度資源化利用天津生活垃圾,通過影響因子與模型遴選,用回歸模型預測各年分類量和產量,并評估其資源化價值.預計2013—2022年間垃圾量年均增長3.68%,其中灰土所占比例在逐年下降,塑料、紙類、織物、廚余和金屬所占比例在上升,其產生的資源化價值每年可達63.10~94.32億元,尤其前4項的潛在價值最高,在產生61.57~89.06億元再生產品的同時,每年使垃圾總量減量化達95.55%,.
環境科學;生活垃圾;資源化價值;分類預測
在自然資源日益緊缺的當今時代,對生活垃圾實施最大限度資源化,是今后固體廢棄物管理及城鎮生態化建設的重要目標.但是,由于我國當前的生活垃圾分類收集普及率與機械分選集成技術水平較低,使得含有大量可回收資源的生活垃圾被填埋或焚燒處理.這種做法是對垃圾中蘊藏資源和寶貴土地資源的一種浪費.本文選取天津城區2002—2012年的生活垃圾清運量和各成分抽檢量數據為依據,將城市能源消費和居民消費結構等44項指標作為預測垃圾分類產量的影響因素,通過模型與顯著因素遴選,預測2002—2022年各年的生活垃圾分類量,并對生活垃圾各成分的資源化價值進行評估.其結果既能為政府制定相應法規、稅收政策、價格機制、補貼與城鎮規劃、市政建設投資與管理提供決策參考,以提升企業與各方投資信心,又可利用企業對市場規律的把控與運營行為,推動生活垃圾分類收集普及率及機械分選集成技術水平的提高,以實現真正意義上的生活垃圾“資源化、無害化、減量化”目標.這不僅關系到城鎮物質循環、能量流動和信息傳遞深層次的生態基礎設施建設與可持續發展問題,也關系到環保產業鏈的形成、投資價值與驅動力問題,故倍受政府與有識之士的關注.當下生活垃圾預測研究,多注重不同預測模型的應用及垃圾總量的預測,并在影響其產量因子的選取上僅局限于人口、經濟水平等指標,而忽視了其中各分類垃圾量的預測和資源化價值,及城市能源消費、居民消費結構等因素對各分類量的顯著影響[1-8].其結果是資源不清,難于針對性地進行經濟和技術的可行性分析,從而影響各方投資有的放矢地發展其資源化龍頭企業,實現“三化”目標,推動物質良性循環的基礎設施建設與可持續發展.
1.1 分類預測的影響因素與數據來源
選取天津2002—2012年統計年鑒中與城市建設、居民生活和人口相關的44項指標作為預測垃圾分類產量的自變量因素.其中城市建設包括:GDP、工業總產值、社會消費品零售總額、建筑業總產值、市區面積、道路清掃面積、住宅集中供熱面積、城市用氣普及率、綠地面積、城建區綠化覆蓋率、人均公共綠地面積、城市生活能源消費量(總量、煤炭、液化石油氣、天然氣和煤氣、熱力、電力);居民生活包括:居民主要商品人均購買量(糧食、植物油、豬牛羊肉、雞蛋、蔬菜、魚、鮮奶、鮮瓜果、服裝、鞋類)、居民人均消費支出(食品、住房、家庭設備和用品及服務、醫療保健、交通和通信、娛樂教育文化服務、雜項商品和服務)、居民人均生活能源消費量(總量、煤炭、電力、天然氣和煤氣、液化石油氣);人口包括:常住人口、戶籍人口和接待過夜旅游人數.
依據陳永清、田春英、彭衛國等對天津市區生活垃圾物理組成比例的研究成果[9-12]和天津統計年鑒中的生活垃圾清運量數據,將2002—2012各年度的生活垃圾總量按比例分解成廚余(飯店、旅館與企事業單位公共食堂的餐廚廢料)、灰土(煤渣、土石、爐灰和磚瓦石等)、紙類(紙張、紙箱等)、塑料(塑料膜、包裝和工業制品等)、織物(化纖、動植物纖維)、金屬(金屬制品、電線、建材等)和其他(居住區綠化垃圾、食物殘渣和廢棄玻璃)7大類,得到天津2002—2012年生活垃圾總量和分類量(見表1),并依此作為預測模型的因變量.

表1 天津2002—2012年生活垃圾各分類量和總量一覽表 萬噸
1.2 分類預測模型的精選
參考相關文獻[13-15],首先利用SPSS軟件建立44個自變量與各分類因變量的多種預測模型,開展精選研究,剔除預測精度不佳模型及不顯著的影響因素,得到顯著的影響因素與對應自變量參數,列于表2,計算回歸模型.多元線性回歸是研究多個變量之間關系的回歸分析方法,根據多個自變量的最優組合建立方程來預測因變量.多元回歸分析的模型可以表達為

式中:Y為根據自變量計算出的估算值;C為常數項;a1,a2,…,an為偏回歸系數;e為隨機誤差.
多元線性回歸分析中常用復相關系數R2作為判定指標.R2介于0~1之間,越接近1,表示線性關系越強;反之表示線性關系越差.R2經常被用來作為多元回歸中的判定系數,來解釋回歸模型中自變量的變化在因變量變化中所占的比率.為了避免自變量的個數對判定系數的影響,回歸分析中經常使用修正系數的R2進行判定,以便可以較為確切地反應擬合情況.
將選定的垃圾各分類量的回歸預測模型,及其自變量與因變量的顯著性檢驗列于表2.

表2 影響回歸模型的顯著性自變量與對應參數值

表2(續)
1.3 灰度預測GM(1,1)方法構建
灰度預測GM(1,1)方法是將原始數據進行累加,然后用最小二乘法計算生成的累加數列的灰度預測模型時間響應函數模型,由生成的時間響應函數模型通過逐項相減,得到最終的灰度預測模型.灰色模型建模過程歸納如下:①對原始數列進行生成處理,削弱其隨機性,增強規律性;②建立生成數據的模型,用最小二乘法求出模型參數;③對生成的模型進行檢驗,如果模型可行進入下一步;④根據建立的模型預測生成的將來值;⑤將預測結果作逆生成處理,得到真實值[16].
設原始數列

對原始數列進行一階累加

所生成一階累加數列為

采用一階單間單變量微分方程進行擬合,得到白化方程的GM(1,1)模型

式中:a、u為待定系數.

灰微分方程動態模型為式中:a為模型發展系數,反映累加數列x(1)( k)的發展趨勢;μ 為模型協調系數,反映數據間的變化關系.

按照最小二乘法求出A

將所求的a, u代回式(5),得到累加模型的預測結果

式(11)為灰度預測模型的時間響應函數模型,是具體
公式,累減還原原始數列的(0)x的灰色預測模型為

2.1 各分類量與總量的預測結果
將表2中顯著自變量帶入相應回歸模型,可以得到2002—2012年度生活垃圾各類成分預測值(見圖1).為計算各年份預測值的準確度,計算2002—2012年總量及各垃圾成分預測值的平均相對誤差:預測值和實際值之差與實際值之比的平均值,見表3.為獲取未來2013—2022各年度各分類生活垃圾的預測值則需得到2013—2022各年度回歸模型的顯著因子參數:在表2回歸模型的顯著性自變量與各年度對應自變量數據的基礎上,利用灰色預測模型GM(1,1)的等維灰度遞補的動態預測方法,逐個預測,依次遞補,以保持數列的等維性,而無需多樣本數,也可獲得精度較高的預測值優勢,依次計算其未來各年份的顯著因子參數,結果見表4.通過預測方程及顯著因素參數,得2013—2022各年度的各分類量及各分類量加和的垃圾總量預測值,并依此算得各年度分類量所占總量的百分比及未來的增長率,見表5.2002—2022各年度的各分類量及各分類量加和的垃圾總量預測值見于圖1.

表3 天津2002—2012年生活垃圾各分類量和總量的平均相對誤差 %
表3顯示天津2002—2012年各年度總量和各分類量垃圾預測值的平均相對誤差在1.036%~9.762%,之間,均達到預測模型精度的2級評估線10%,以下.

表4 回歸模型顯著自變量參數的預測值
由表5和圖1可得:總量和各分類垃圾量的增長率和所占百分比具有以下特點.
(1)在2013—2022年間,垃圾總產量將由197.22萬噸升至為272.90萬噸,年平均增長3.68%,.
(2)21年間灰土垃圾產量在下降.其值一直平均保持在10%,以上的負增長態勢,所占總量百分比由2002年的36.56%,下降到2022年的0.39%,.這與土建與裝修一體化設計施工、裝修垃圾不在市政收集統計之列和煤改氣有關.
(3)紙類、塑料、織物和金屬量增速超過廚余垃圾.由于人口基數的增長,及光盤行動和政府反腐8項規定,廚余垃圾所占百分比一直處于高位的波動性增長,到2010年達峰值65.45%,后,開始逐漸下降.而紙類、塑料、織物和金屬所占總量百分比則處于穩步上升態.顯然,這與國民收入水平的提高而引發生活習慣、飲食與消費結構的變化,及社會所主導的風氣有關[17].
(4)塑料垃圾增長率超過紙類.2013年后塑料垃圾增長率加快,并預計到2018年超過紙類垃圾.顯然,這是由于塑料產品因價格便宜、易加工和使用等優點,逐漸替代金屬、木質、陶瓷等材料所造成:與金屬、木質和陶瓷等材料相比較,塑料材料具有使用壽命短、易老化的特點,因此日常生活中大量使用塑料產品后因老化而被廢棄的塑料垃圾量會遠高于金屬和陶瓷等材料.此外,塑料垃圾的大量產生還與網絡信息與購物高速發展導致的塑料類包裝材料的大量使用有關[18].
(5)其他垃圾增長加快.其他垃圾的年均增長率由2012年前的0.32%,增至2013年后的3.10%,這主要是由于市政綠地的建設和居民家庭的花卉、果蔬消費產生了更多園林植物殘體、果蔬皮和廢玻璃等雜物所造成.

表5 2013—2022年天津生活垃圾各分類量的預測結果所占百分比與增長率 %

圖1 2002—2022年天津生活垃圾各分類的預測結果
2.2 分類垃圾的資源化及價值評估
城市生活垃圾的分類和資源化利用具有巨大的環境和經濟價值,不僅是徹底解決生活垃圾處理難題的最佳途徑,還是提供各種珍貴工業資源和工作崗位的新興產業.分類垃圾資源化價值通過能源利用,轉化利用和回收利用3種途徑實現.
2.2.1 生活垃圾的能源利用
通過化學或生物法,釋放生活垃圾中的能量,并加以回收利用的方式稱為生活垃圾的能源利用.生活垃圾中的廚余垃圾和塑料垃圾中富含大量高熱值的有機物,非常適合于回收能源.
廚余垃圾是食物的殘渣和各種湯類和殘油的混合物,富含大量淀粉、蛋白質、油脂等有機成分,是發酵制沼氣和提煉生物柴油等清潔能源的理想原料:2013—2022年,天津平均每年產生144.63萬噸廚余垃圾,可分離出6.15~8.61萬噸廢油脂和114.33~116.79萬噸含油廢水.以廚余垃圾中廢油脂為原料,經高溫高壓水解、pH中和、過濾和脫水加氫等一系列工藝的處理,可提煉出占其質量4%,~5%,的生物柴油.這些生物柴油與普通柴油混合使用,能夠解決能源緊缺問題,并緩解溫室效應問題[19];以廚余垃圾中含油廢水中有機物為原料進行厭氧發酵,產氣率為300.59~488.521,L/kg,其中甲烷體積分數0.540 5%~0.560 4%,[20].
預計2013—2022年天津平均每年產生36.11萬噸塑料垃圾,其中除占36%,的塑料瓶和塑料薄膜易回收利用外,還有將近23.11萬噸的塑料包裝、泡沫和其他塑料配件的碎片難于回收,而這些廢舊塑料經過熱解和氫化作用可以制得汽油和柴油,平均每裂解1,kg塑料可得到0.5,L汽油和0.5,L柴油.
2.2.2 生活垃圾的轉化利用
通過一定的工藝,對生活垃圾中的一些成分進行重新加工以制取新形態的物質稱為生活垃圾的轉化利用.轉化利用廚余、灰土、塑料、紙類、織物和其他垃圾中的有用成分得到新的產品與材料是目前生活垃圾資源化的研究熱點.
占廚余垃圾質量15%,的固態沉渣較難發酵,一直是廚余垃圾處理的難點,而使用固態沉渣制備蛋白發泡劑的構想是實現廚余垃圾固態沉渣資源化的最佳選擇.發泡劑是一種使材料內部形成閉孔或聯孔結構的發泡物質,是制備隔熱保溫材料的重要添加劑[21].天津每年產生的21.69萬噸廚余垃圾固態沉渣為制造發泡劑提供了豐富原料,如得到有效利用每年可生產蛋白發泡劑4.34~5.42萬噸,前景廣闊.除此之外,塑料垃圾裂解制汽油柴油同時得到炭黑,紙類垃圾重新制漿得到再生紙制品,利用織物垃圾中的動植物纖維制備活性碳纖維,灰土垃圾中煤渣、土石、爐灰和磚瓦石成分經粉碎作為混凝土骨料,綠植與蔬果殘渣垃圾的生物堆肥也是前景廣闊的生活垃圾轉化利用產業.
2.2.3 生活垃圾的回收利用
生活垃圾中的一些成分經過分類回收和初步處理后重新使用的方式為生活垃圾分類回收.這是目前最廣泛和最成熟的垃圾資源化方式,包括廢舊金屬的回收和廢玻璃的回收等.
為了對未來天津生活垃圾資源化價值進行更詳細的評估,以預測的2013—2022年各類垃圾組分的年平均產量為基數,預估其資源化后所得產品的產量及市場價值,作為資源化龍頭企業的生產規模與經濟產出的估算值,結果見表6.

表6 2013—2022每年企業可資源化生產規模與經濟產出的估算值[10,19-20,22-24]

表6(續)
通過對2013—2022年間分類垃圾資源量預測,預估資源化產業鏈企業的生產規模與經濟產出,由表6顯示:未來十年可資源化生活垃圾的年均量為232.82萬噸,利用這一資源生產轉化成各類再生資源或產品,其年產值可達63.10~94.32億元,資源化潛力巨大.其中,以廚余、塑料、紙類和織物垃圾產生的價值最高,不僅可得61.57~89.06億元的再生產品,每年還可以處理掉原來生活垃圾質量的95.55%,.
我國生活垃圾分類收集普及率與機械分選集成技術水平均較低,要真正實現垃圾的“三化”處理,首先須尋求適宜的預測模型,預測垃圾各分類量,并評估其資源化價值,以估算出“城市礦業”潛在的資源價值.這樣才能提升企業與各方投資垃圾資源化產業的信心,利用市場規律,改善目前的垃圾回收困局,驅動垃圾分類收集普及率與機械分選集成技術水平的提高,形成循環再利用產業,實現經濟的可持續發展.
通過生活垃圾分類量預測與回歸分析的顯著性因素檢驗,結果表明:在涉及城市發展、居民生活和人口3方面的44個因素中,真正對垃圾分類預測量產生顯著性影響的因素只有16個,而且所有模型均與城市生活能源消費量或居民人均生活能源消費量有著顯著的相關關系.其預測模型誤差平均在1.036%~9.762%,之間,均在預測模型精度的2級評估線內.
[1] 鄭 文. 基于神經網絡模型的城市生活垃圾預測[J].西南師范大學學報(自然科學版),2014,39(8):51-56.
[2] 李遠平,汪萬芬. 六安市城市生活垃圾預測研究[J].安徽理工大學學報(自然科學版),2008,28(3):5-7.
[3] 楊有清,袁涌銓,孫 杰. 青島市生活垃圾量的關聯度分析與灰色預測模型[J]. 中南民族大學學報(自然科學版),2005,24(3):5-8.
[4] KARAVEZYRIS V,TIMPE K P,MARZI R. Application of system dynamics and fuzzy logic to forecasting of municipal solid waste [J]. Mathematics and Computers in Simulation,2002,60(3-5):149-158.
[5] DYSON B,CHANG N B. Forecasting municipal solid waste generation in a fast-growing urban region with system dynamics modeling [J]. Waste Management,2005,25(7):669-679.
[6] JALILI G Z M,NOORI R. Prediction of municipal solid waste generation by use of artificial neural network:a case study of Mashhad[J]. International Journal of Environmental Research,2008,2(1):13-22.
[7] 周翠紅,路邁西,吳文偉. 北京市城市生活垃圾組分預測[J]. 安全與環境學報,2004,4(5):37-41.
[8] 于 濤,黃 濤,潘膺希,等. 蘭州市城市生活垃圾清運量影響因素多元統計分析[J]. 廣西大學學報(自然科學版),2013,38(2):499-506.
[9] 陳永清. 天津城市生活垃圾處理價格策略研究[D]. 北京:中國人民大學,2007:4-7.
[10] 田春英. 天津市生活垃圾收運設施規劃[J]. 環境衛生工程,2010,18(4):30-33.
[11] 劉 齊,孫玉輝,寇 巍,等. 季節性城市生活垃圾成分分析及厭氧消化特性研究[J]. 環境工程學報,2013,7(11):4507-4512.
[12] 彭衛國,何俊寶,姚慶軍,等. 天津城市生活垃圾物理組成及影響因素[J]. 環境衛生工程,2014,22(3):12-14.
[13] 梁廣生,吳文偉,趙桂瑜,等. 北京市2002年—2007年生活垃圾產生量預測分析[J]. 環境科學研究,2003,16(5):48-51.
[14] 劉 芳,陳季華,奚旦立,等. 上海生活垃圾生產量、組成特性及處置對策研究[J]. 環境衛生工程,2005,13(2):37-43.
[15] 于 濤,黃 濤,潘膺希,等. 基于BP神經網絡和灰色關聯度組合模型的城市生活垃圾清運量預測[J].安全與環境學報,2013,13(4):94-97.
[16] 楊廣順. 勝利油田短期電力負荷預測方法的研究[D].濟南:山東大學,2005:29-34.
[17] 梁斯敏,樊建軍. 中國城市生活垃圾的現狀與管理對策探討[J]. 環境工程,2014,32(11):123-126.
[18] 張 博. 城市生活垃圾清運量及組分預測模型研究[D]. 武漢:華中科技大學,2008:7-11.
[19] 趙立軍. 廚余垃圾組份分選裝置及關鍵部件研究[D].哈爾濱:東北農業大學,2013:5-7.
[20] 郭燕峰,孔曉英,劉婉玉,等. 有機負荷對廚余垃圾常溫厭氧發酵產甲烷的影響[J]. 農業工程學報,2011,27:96-100.
[21] 倪 紅,陳 婷,李亞東. 高穩定性污泥蛋白發泡劑的發泡特性及應用研究[J]. 環境工程學報,2009,3(12):2254-2260.
[22] 李 超,盧向陽,田 云,等. 城市有機垃圾車庫式干發酵技術[J]. 可再生資源,2012,30(1):113-119.
[23] 孫亞明. 廢舊塑料回收利用的現狀及發展[J]. 云南化工,2008,35(2):36-40.
[24] 劉國濤,張紅煉,彭緒亞. 有機垃圾熱解生物碳的研究進展[J]. 安全與環境學報,2012,12(1):89-94.
Classification Prediction Method and Recycling Analysis of Tianjin Municipal Solid Waste
WEN Kejun1,MA Chao1,WU Liping1,ZHANG Yanjie1,ZHANG Zhenyu2
(1. Tianjin Chengjian University,Tianjin 300384,China;2. Poten Environment Group Co.Ltd,Tianjin 300021,China)
To maximize the utilization of municipal solid waste in Tianjin,this paper uses the regression model to predict the amount of waste classification and production each year and evaluates its recycling value through impact factor and model selection.It is expected that municipal solid waste grows by an average of 3.68%, each year from 2013 to 2022.The proportion of lime soil declines year by year.The proportion of plastic,paper,fabric,kitchen and metal wastes is on the rise.The recycling value of municipal solid waste each year can reach 6.310~9.432 billion CNY,especially the plastic,paper,fabric and kitchen waste items,which have the highest potential value.The recycled product has the value of 6.157~8.906 billion CNY,with the total waste reduction rate of 95.55%, a year at the same time.
environmental science;municipal solid waste;recycling value;classification forecast
X799.3
A
2095-719X(2016)02-0126-08
2015-03-03;
2015-04-22
天津市科技計劃項目(12ZCZDSF01900);天津市科技支撐計劃重點項目(08ZCGYSF02500)作者簡介:文科軍(1957—),男,江西永新人,天津城建大學教授,博士.