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      深圳市生活垃圾處理社會總成本分析

      2017-11-30 07:53:35王丹萬旭
      關(guān)鍵詞:垃圾清運總成本垃圾處理

      王丹,萬旭

      (1.吉林建筑大學(xué)城建學(xué)院基礎(chǔ)科學(xué)部;2.吉林建筑大學(xué)城建學(xué)院市政與環(huán)境工程學(xué)院,吉林長春130114)

      深圳市生活垃圾處理社會總成本分析

      王丹1,萬旭2

      (1.吉林建筑大學(xué)城建學(xué)院基礎(chǔ)科學(xué)部;2.吉林建筑大學(xué)城建學(xué)院市政與環(huán)境工程學(xué)院,吉林長春130114)

      建立深圳市垃圾處理的社會總成本模型.利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行分析,得出深圳市生活垃圾清運量的多元線性回歸模型.基于該模型預(yù)測出2017年深圳市垃圾清運量,計算出幾種垃圾處理模式下當(dāng)前及未來10年的處理成本,并給出不同情況下選用垃圾處理模式的方案.

      多元線性回歸分析;因子分析;SPSS;MATLAB

      1 問題的提出及假設(shè)

      改革開放后,隨著深圳市的經(jīng)濟快速發(fā)展,常住人口的大量增加,垃圾處理問題也隨之而來.垃圾處理過程中的運輸成本、土地成本為政府帶來了很大的經(jīng)濟負(fù)擔(dān),同時垃圾的不同處理方法也能為我們帶來一定的經(jīng)濟收益.如何在保護環(huán)境的前提下實現(xiàn)垃圾處理社會總成本利益最大化是各級政府較為關(guān)注的問題.

      本文建立并求解了以下問題的數(shù)學(xué)模型,對模型的結(jié)論做出了合理分析和解釋.

      ⑴根據(jù)歷年的垃圾清運量,預(yù)測未來幾年的深圳市垃圾清運量.以此為基礎(chǔ),建立深圳市垃圾處理總的社會成本的數(shù)學(xué)模型.

      ⑵給出深圳市垃圾處理分類制度模式.問題數(shù)據(jù)來自2017年深圳杯數(shù)學(xué)建模競賽C題.

      根據(jù)模型簡化求解的需求,本文提出以下假設(shè):⑴假設(shè)人員工資固定不變?yōu)閅元/天;

      ⑵假設(shè)近幾年深圳市人口、GDP不會發(fā)生無法預(yù)測的變化;

      ⑶假設(shè)在垃圾運輸過程中,沒有任何垃圾的掉落.

      2 城市垃圾處理社會總成本的數(shù)學(xué)模型

      2.1 城市垃圾處理社會總成本的數(shù)學(xué)模型

      城市垃圾處理社會總成本與固定成本、可變成本及垃圾處理總收益D的關(guān)系為

      其中固定成本包括每日的人員工資及土地成本Z,

      可變成本N由垃圾車用油的總成本J、垃圾收運成本M、垃圾收集成本A及垃圾處理總成本B總構(gòu)成

      2.2 垃圾處理社會成本各項因素敏感度分析

      影響垃圾處理社會成本的不確定因素有:垃圾車用油的總成本、垃圾收運成本、垃圾收集成本、垃圾處理總成本、垃圾處理總收益.

      以城市垃圾處理社會總成本為分析指標(biāo),選取其不確定因素的變化百分率為±10%.

      由公式計算出靈敏度系數(shù).由靈敏度分析得出垃圾處理成本為最敏感因素.

      3 深圳市未來幾年垃圾清運量預(yù)測模型

      利用SPSS軟件對附件中2000-2009年深圳市生活垃圾清運量及其影響因素數(shù)據(jù)進行回歸分析,得到深圳市生活垃圾清運量預(yù)測的回歸模型.

      表1 模型擬合度分析

      由SPSS模型擬合度分析結(jié)果(表1)可得出,99.4%的預(yù)測可以用這個模型來預(yù)測.

      表2 模型顯著性分析

      由表2可看出Sig=0.0000.005,說明該模型非常顯著,可信.所以深圳市生活垃圾清運量預(yù)測可采用多元線性回歸模型.

      深圳市生活垃圾清運量的多元線性回歸模型為

      由SPSS軟件分析出回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的標(biāo)準(zhǔn)P-P圖可看出預(yù)測值偏離實際值程度較小,即預(yù)測值與實際值誤差較小,故模型可用.

      表3 模型系數(shù)分析

      4 深圳市垃圾分類模式

      為了設(shè)計深圳生活垃圾分類制度建設(shè)的優(yōu)選模式,根據(jù)相關(guān)資料,研究分析各類垃圾含水量對成本效益的影響.對深圳市各垃圾處理設(shè)施,歷年的物理組成數(shù)據(jù)與總含水量進行對比,通過因子分析達(dá)到分析目的.

      利用SPSS軟件進行因子分析.由相關(guān)性檢驗矩陣可知變量間具有相關(guān)性.

      表4 KMO和Bartlett的檢驗

      由表4可知KMO值小于0.7,Bartlet球形度檢驗,Sig.<0.001.變量之間存在相關(guān)性,可以進行因子分析.

      解釋的總方差中成分1和2的特征值大于1.他們合計能解釋71.034%的方差.所以我們可以提取1和2作為主成分,其余成分包含的信息較少,故舍去.

      通過成分得分系數(shù)分析成分一的廚余垃圾與含水率成正相關(guān),因此廚余垃圾單獨分為一類.

      成分三的金屬、玻璃與含水率的負(fù)相關(guān)很高,分別為0.522、0.490,因此金屬與玻璃分為一類.

      而其他各類垃圾隊含水率影響不大,因此分為一類.

      綜上所述,深圳市垃圾處理分類模式為:⑴廚余垃圾,⑵金屬與玻璃,⑶其他.

      〔1〕2017年“深圳杯”數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽C題.http://m2ct.org

      〔2〕武松,潘發(fā)明,等.SPSS統(tǒng)計分析大全[M].北京:清華大學(xué)出版社,2014.

      〔3〕榮婷婷,任苒.關(guān)于我國特大城市生活垃圾處理的思考-以北京為例[J].宏觀經(jīng)濟研究,2015(09):144-150.

      〔4〕王芮.中國城市生活垃圾分類處理政策研究[D].中國海洋大學(xué),2015.6.

      X705;X224.5

      A

      1673-260X(2017)11-0111-02

      2017-09-28

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