重慶市建筑垃圾現狀及產生量預測研究

向 維，楊延梅，劉 俊

（重慶交通大學河海學院，重慶 400074）

1 引言

2019 年住房和城鄉建設部在CJJ/T 134—2019建筑垃圾處理技術標準中將建筑垃圾定義為工程渣土、工程泥漿、工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾的總稱［1］。建筑垃圾的大量產生，不僅占用了公共空間，浪費資源，還造成了大氣、土壤及地下水等環境污染問題，嚴重影響了城市的綠色協調發展。建筑垃圾回收利用系統包括法律法規、政府監督、回收利用管理系統、循環再生技術以及宣傳教育等方面［2］，而整個系統能夠有效運行的前提是以建筑垃圾的產生量為基礎。通過建筑垃圾產生量計算，然后運用模型預測未來建筑垃圾產生量，可為政府有效地進行建筑垃圾資源化管理提供數據支撐。

國外建筑垃圾估算的研究比較早，如通過建筑和材料的庫存及流動模型來預測建筑和拆除廢物的產生量［3］，建立預測建筑垃圾堆積模型進行建筑垃圾的演變估算［4］等。我國建筑垃圾產生量的計算包括經驗公式法［5］，基于工程量清單建立建筑垃圾清單，從而計算建筑垃圾產生量等［6］。常用的建筑垃圾產生量預測方法包括BP 神經網絡預測模型、灰色預測模型、多元回歸模型以及時間序列預測模型等［7］。BP 神經網絡預測模型常用于處理非線性關系，適合短期的預測，且模型運行需要大量的數據，計算過程比較復雜。灰色預測模型在建筑垃圾產生量預測中比較常見，通過原始指標數據的處理和灰色模型的建立，發現、掌握預測對象的發展規律并進行預測。多元回歸模型分析時要與相關影響因素結合，計算量大，影響因素存在高度相關性時可能會產生多重共線性問題，導致計算結果失真［8］。時間序列預測模型是根據預測對象自身的歷史數據隨時間的變化發展規律對未來數據進行預測，可進行短期和中長期預測，是研究中使用最廣泛的預測模型之一［9］。由于不同城市建筑垃圾產生量及組成情況各不相同，不利于制定統一的標準規范［10］，因此本研究通過計算2009—2018 年重慶市建筑垃圾產生量，運用SPSS（Statistical Package for Social Science） 時間序列預測模型來預測2019—2028 年的建筑垃圾產生量，對重慶市的建筑垃圾產生情況進行分析，從而為重慶市的建筑垃圾資源化管理提供基礎依據。

2 重慶市建筑垃圾現狀

重慶市作為長江上游地區經濟中心和西南地區綜合交通樞紐，自改革開放以來經濟迅速發展。其中建筑業作為重慶市傳統支柱產業，近年來商業建筑、住宅開發等項目的需求不斷增加，建設規模不斷擴大，城鎮化建設的速度也越來越快，建筑垃圾產生量逐年遞增，但隨之產生的環境污染、資源浪費以及占用公共空間等問題也更加突出，反之成為制約社會發展的一個因素。

2010 年重慶市出臺《重慶市主城區建筑垃圾消納場布點規劃》，提出到2020 年在主城區建成7個建筑垃圾綜合處理場和14 個建筑垃圾余泥土方填埋場。2014 年重慶市人民政府辦公廳印發了《規范整治主城區建筑垃圾密閉運輸工作實施方案》，對主城區的建筑垃圾運輸車輛整改、職責分工及建筑垃圾運輸實行的保障措施等有嚴格的要求。2019 年制定實施了《主城區城市建筑垃圾治理試點工作實施方案》，以探索建立源頭排放控制有力、密閉運輸監管嚴格、消納處置利用規范的建筑垃圾管理機制，推進建筑垃圾減量化、資源化、無害化處置。

目前重慶市建筑垃圾還存在綜合利用率低、處理方式及處理設備不完善、缺少成熟的回收利用技術等問題［11］。近些年來，關于重慶市建筑垃圾的研究分析，大多集中于市主城區，隨著其他區縣的快速發展，建筑垃圾產生量日益增加，研究的必要性更加迫切。因此，本研究基于重慶市整體情況，進行建筑垃圾產生量計算并對2019—2028 年的變化情況進行預測。

3 建筑垃圾產生量計算

《建筑垃圾處理技術標準》中規定工程渣土和工程泥漿根據現場地形、設計資料及施工工藝等綜合確定，工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產生量由公式計算確定。本研究根據標準中的公式計算各類建筑垃圾產生量，將工程垃圾產生量、拆除垃圾產生量及裝修垃圾產生量之和作為重慶市建筑垃圾總產生量。2009—2018 年重慶市的建筑業房屋施工面積、新增建筑面積、拆除面積和居民戶數等統計數據見表1，其中每年建筑拆除面積按年施工建筑面積的10%計算［12］。

表1 統計年鑒數據

通過建筑面積來計算建筑垃圾產生量是一種常用方法，主要指標是建筑面積和單位面積建筑垃圾產生量基數。采用這種計算方法，關鍵在于確定合理的單位面積建筑垃圾產生量基數，本研究中的各項基數根據《建筑垃圾處理技術標準》和重慶市建筑垃圾現狀綜合確定。

3.1 工程垃圾產生量計算

工程垃圾指各類建筑物、構筑物等建設過程中產生的棄料，產生量的計算公式為：

式中：Mg為工程垃圾產生量（t/a）；Rg為新增建筑面積（104m2/a）；mg為單位面積工程垃圾產生量基數（t/104m2），取500 t/104m2。

3.2 拆除垃圾產生量計算

拆除垃圾指各類建筑物、構筑物等拆除過程中產生的棄料，產生量的計算公式為：

式中：Mc為拆除垃圾產生量（t/a）；Rc為拆除面積（104m2/a）；mc為拆除垃圾的單位面積產生量基數（t/104m2），取10 000 t/104m2。

為驗證POD數據后處理程序的可靠性，以經典的自由來流圓柱繞流為例，將POD數據后處理程序應用到8 000幅PIV測量得到的瞬態速度場中。

3.3 裝修垃圾產生量計算

裝修垃圾指在建筑物裝飾裝修過程中產生的廢物，如邊角料，部分拆除物形成的垃圾等，產生量計算公式為：

式中：Mz為裝修垃圾產生量（t/a）；Rz為居民戶數（戶）；mz為單位戶數裝修垃圾產生量基數［t/（戶·a）］，取0.5 t/（戶·a）。

3.4 建筑垃圾產生量計算

按建筑垃圾主要由工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾3 部分組成計算，從而得到每年建筑垃圾的產生量計算公式為：

根據公式，計算得到2009—2018 年重慶市建筑垃圾產生量，見表2。自2009 年以來，建筑垃圾產生量整體呈上升趨勢，其中拆除垃圾產生量居多、增長速率更快。

表2 2009—2018 年重慶市建筑垃圾產生量

4 建筑垃圾產生量預測

SPSS 是國際上運用最廣泛，最具有權威性的數據分析軟件之一，具有數據分析方便、快捷、準確度高等特點。SPSS 時間序列預測模型主要包括指數平滑模型、ARIMA 模型等。

指數平滑模型具有較強的適應性，能對數據變化模式進行自動識別和調整，指數平滑模型的數學公式為：

ARIMA（p，d，q） 模型是一種適用于平穩時間序列的短期預測模型，其數學公式為：

式中：t 代表時間；Xt表示響應序列；B 是后移算子；V=l-B；p，d，q 分別表示自回歸階數、差分階數和移動平均階數；Φ1（B）表示自回歸子；θ（B）表示滑動平均算子；εt為零均值白噪聲序列。

本研究對時間與工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產生量及建筑垃圾產生量之間進行相關性分析，然后建立時間序列模型進行預測，并對預測的數據加以驗證。

4.1 相關性分析

做模型預測之前，先通過相關性分析觀察各變量在時間上是否存在序列依存性。在SPSS 25 軟件中對時間和工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產生量及建筑垃圾產生量進行Pearson 相關分析，結果如表3 所示。

表3 時間和各類建筑垃圾產生量的Pearson 相關性

根據相關分析結果發現，時間和工程垃圾、拆除垃圾和裝修垃圾產生量及建筑垃圾產生量的相關系數均大于0.8，在0.01 水平上顯著，具有明顯的線性關系，可以進行下一步的模型預測。

4.2 SPSS 時間序列預測模型

運用SPSS 25 軟件創建時間序列預測模型，選擇專家建模器自動尋找最優的預測模型。在“數據-定義日期和時間”對話框中定義時間日期格式設置為“年份”，同時輸入“2009”，即第1 個個案起始時間是2009 年。然后確定各項參數，建立預測模型，對工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾以及建筑垃圾產生量進行預測。結果發現，工程垃圾產生量的最優預測模型為ARIMA（0，1，0），拆除垃圾、裝修垃圾以及建筑垃圾產生量最優預測模型為指數平滑模型。模型對2009—2018 年的歷史數據估算結果和計算產生量的相對誤差百分比如表4～7 所示。

表4 工程垃圾產生量計算值與模型估算值相對誤差百分比

表5 拆除垃圾產生量計算值與模型估算值相對誤差百分比

表6 裝修垃圾產生量計算值與模型估算值相對誤差百分比

表7 建筑垃圾產生量計算值與模型估算值相對誤差百分比

根據對工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產生量的相對誤差百分比計算發現，相對誤差均在10%左右，說明預測結果滿足精度要求，可利用該模型預測未來的數據變化。

5 結果與討論

利用創建的SPSS 預測模型對2019—2028 年的工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產生量進行預測，預測結果見表8。2019—2028 年工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產生量年平均值的組成情況見圖1。

根據模型預測結果及比例分析可以看出，工程垃圾、拆除垃圾、裝修垃圾及建筑垃圾產生量均呈逐年上升的趨勢。其中拆除垃圾產生量的占比最大，約占建筑垃圾產生總量的72%，其次是工程垃圾產生量約占15%，裝修垃圾的產生量占比約為10%。

表8 2019—2028 年重慶市建筑垃圾產生量

圖1 2019—2028 年各類建筑垃圾產生量年平均值的比例

6 結論

1） 借鑒住房和城鄉建設部《建筑垃圾處理技術標準》中對建筑垃圾的最新定義，采用新的建筑垃圾產生量計算公式對重慶市的建筑垃圾產生量進行計算，更貼合實際發展情況，計算結果可信。經計算得到2018 年的工程垃圾產生量為7.578×106t、拆除垃圾產生量為3.514×107t、裝修垃圾產生量為6.347 9×106t，計算得到建筑垃圾產生量為4.906 59×107t。

2） 借助SPSS 時間序列預測模型，對建筑垃圾的產生量進行預測，結果表明，重慶市的建筑垃圾產生量呈逐年上升的趨勢。2028 年的工程垃圾產生量為1.117 858×107t，拆除垃圾為5.457 255×107t，裝修垃圾為6.759 61×106t，建筑垃圾為7.504 704×107t。

3） 建筑垃圾產生量預測結果中，拆除垃圾產生量約占建筑垃圾產生總量的72%，其次是工程垃圾產生量約占15%，裝修垃圾的產生量占比約為10%。從歷史數據和預測結果來看，產生量最高的都是拆除垃圾，應該著重加強拆除垃圾產生量的控制，同時注意工程垃圾和裝修垃圾的產生量變化情況，從源頭進行控制，根據不同類型建筑垃圾的產生量與特點，加大建筑垃圾的資源化管理力度。