C垃圾减量分类Word文档格式.docx
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2、假设政府部门采集数据完全按照标准执行，即没有伪造，篡改数据的情况
3、假设产生的垃圾能够有效的回收，不存在未知垃圾
4、假设人口产生的平均垃圾基本不变
5、假设垃圾量不会随着节假日、天气等因素发生大幅度变化
6、假设未来五年深圳市的经济发展态势基本不变。
四、符号说明
为了叙述的方便，我们把题目中所用的变量用下列参数来代替：
Bi（i=1,2,3）
准则层要素
Ci（i=1、2、3、4、5）
措施层要素
Wi
权重
Z
垃圾产生量
Xi
系数修正向量
Mi
矩阵名
Y
总体均值
特征值
C.I
一致性指标
R.I
平均随机一致性指标
CR
一致性比例
M
重量
T
深圳市年垃圾清运量
T1
对T进行一次AGO后的序列
G
深圳市全年GDP
G1
对G进行一次AGO后的序列
E
深圳市年环保投入资金
E1
对E进行一次AGO后的序列
五、模型建立及求解
5.1问题一的解决：
垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。
使其达到减量分类的效果。
主要是通过对社会因素、个体因素的良性干预，以达到减少垃圾总量并提高垃圾回收率。
从而更好的利用资源，走可持续发展之路。
根据有关资料并结合我们自己的经历和生活观察，我们从社会因素和个体因素两个角度分析归纳出与垃圾减量分类有关的三大主要影响因素和五个相应的实现措施。
三大主要影响因素为：
㈠提高市民减量分类意识、㈡发挥政府的领导作用，加强政府管理、㈢提高垃圾处理效果。
五个主要措施为：
①普及垃圾分类宣传教育、②提高市民的参与积极性、③加大宣传舆论方面的投入、④建立健全相关的法律法规、⑤配套设施的完善及良好的执行力。
然后基于层次分析法，我们分析社会因素及个体因素对垃圾减量分类结果的影响。
基本的层次结构如下图所示：
5.1.2建立基本模型
评价标准规定
尺度
含义
1
二者影响相同
3
影响稍强
5
影响强
7
影响明显得强
9
影响绝对强
2,4,6,8
影响之比在上述两个相邻等级之间
1,1/2,…,1/9
影响之比是上面的相反数
查阅资料得到判断矩阵表A：
B1
B2
B3
w1
2
0.581
1/5
1/3
0.110
1/2
0.309
λ=5.1526，RI=0.58，CI=0.0018CR=0.0032<
0.1
0018该结果满足一致性要求。
5.1.3建立措施层判断矩阵，利用公式Wi=
计算各矩阵中个措施对于相应的准则层的权重，并进行一致性检验。
5.1.4建立对于准则层要素B1的判断矩阵
C1
C2
C3
C4
C5
Wi1
8
0.467
0.168
6
0.133
1/7
4
0.196
1/8
1/4
0.036
CR=0.014
一致性检验结果：
CR=0.014<
0.1符合要求。
建立对于准侧层要素B2的判断矩阵
Wi2
0.051
0.055
0.149
0.543
0.202
CR=0.0322
CR=0.0322<
建立对于准则层要素B3的判断矩阵。
Wi3
0.072
1/6
0.073
0.068
0.457
0.330
CR=0.0200
CR=0.0200<
0.1，符合一致性要求。
计算措施层各措施对于总目标“减量分类效果”的重要度，如下表所示
B
C
（0.581）
（0.110）
B3
（0.309）
0.437
0.199
0.135
0.033
0.059
0.014
0.197
0.533
0.282
0.140
0.121
0.314
0.143
所用的公式：
Wi=
通过上述步骤的计算我们得出了个措施层要素Ci对于目标层Z的指标权重Wi，即C1C2C3C4C5的权重向量W=（0.282，0.140，0.121，0.314，0.143）
由此我们可以得到社会因素和个体因素在垃圾减量分类活动中是相互关联和影响的，社会因素在一定程度作用于个体因素，个体因素又反馈影响社会因素。
各措施对垃圾减量分类活动效果的影响力可由权重直观的数字展示出来。
5.2问题二的解决：
利用excel软件作出天景花园2013年1月的垃圾数量变化走势图
作出阳光花园2012年11月垃圾数量变化走势图
由上面两图可以看出，天景花园所产生垃圾中其他类垃圾占最多成分，其次是厨余垃圾、可回收物，有害垃圾量极少。
而阳光花园垃圾中也是其他垃圾最多，然后是可回收物、厨余垃圾，有害垃圾也很少。
两个试点小区的四类垃圾量都是在一个平衡点附近上下摆动，总体趋势趋于稳定。
且四类垃圾在两个试点小区有一定的差别，如天景花园的厨余垃圾和其它垃圾重量上比较接近，相差并不是特别大，而反观阳光花园，其它垃圾和其余三类垃圾在量上相差就很明显，且厨余垃圾与可回收的大小关系与天景花园相反，这是什么原因造成的两个小区的不同情况呢？
通过附件所给资料我们可以看到，
天景花园的基本情况：
常住147户，多层住宅，采取定时定点集中分类投放方法。
阳光花园的基本情况：
常住1020户，高层住宅，采取楼层增加厨余垃圾桶方式分类投放垃圾。
于此我们可以得出初步结论：
假设两个小区的家庭结构基本相同，那么住户越多，厨余垃圾和可回收物在整个垃圾量中所占的比例就越低。
即人口越多，越不利于垃圾的减量回收，所以我们可以从控制人口方面控制垃圾的产生量和回收利用率。
由问题一我们知道C1C2C3C4C5的权重向量W=（0.282，0.140，0.121，0.314，0.143），我们不妨假设垃圾总的产生量Z与各项激励措施的数学关系为
Z=（0.282C1+0.140C2+0.121C3+0.314C4+0.143C5）Xi
其中Xi为关系修正向量。
各措施与垃圾减量分类效果是一个正相关性，其中措施的重要度关系为:
C4>
C1>
C5>
C2>
分析原因时，我们比较了台湾、新加坡、美国等发达地区和国家的垃圾垃圾减量分类情况，这些地区和国家的垃圾减量分类普遍好于其它发展中国家，通过比较各方面因素，我们发现一下几点原因是，第一、深圳市的人口素质（如人口数、受教育程度、环保意识、垃圾减量分类意识等）远远达不到上述其区和国家的标准。
第二、相关法律法规的出台完善还不够，就算出台了的一些法律，执法人员在执法过程中的执行力严重不足。
第三、台湾、新加坡等地区和国家经过几十年的努力发展，已经形成了一条关于回收—转运—处理非常高效的产业链，相关的配套设施设施和人员完善得很好，而深圳市在这方面还不够完善。
综上，正是由于其上三个原因，造成了垃圾减量分类效果与其对应措施的先关性。
就目前而言，深圳市需要在人口素质、法律法规、配套设施等方面加大投入。
5.3问题三的解决：
图3-7南山焚烧厂垃圾成分分析
如上图所示，我们通过分析，得知深圳将垃圾主要分为厨余类、纸类、橡塑
类、纺织类、竹木类、灰土类、砖瓦类、玻璃类、金属类以及其他等。
图4-7上海市生活垃圾物理成分
通过对各产生源垃圾组分统计，得到上海市生活垃圾组分分配：
上海市生活垃圾主要有厨、塑、纸、果四大类组成，占到总量的91.76~94.395,其中厨余占58.12~66.71%，塑料占13.84~18.57%，纸类占7.01~9.94%，果皮占3.78~11.23%。
注：
（1）其它类包括大件垃圾、纺织物、木竹、家居有害物及其它未分类的废物。
图4-92010香港城市固体废物成分—主要成分分类
从以上图表中可以看出香港城市生活垃圾中易腐物含量最高，占41%；
可回收物（纸类、塑料、金属、玻璃）含量高，占49.0%。
图4-10美国生活垃圾物理组分含量图
图4-11日本生活垃圾物理组分含量图
图4-14韩国生活垃圾物理组分产量图（2006年）
类、纺织类、竹木类、灰土类、砖瓦类、玻璃类、金属类以及其他等,但是我们对比上海、香港美国、日本、韩国等地的垃圾基础数据发现，深圳地区的基础数据分项并不足够，深圳垃圾组分中并未体现出来，所以目前统计的基础数据分项是不足够的。
将筛选过的样品研磨至0.5mm以下，按照这种粒径制备的样品，按照生活垃圾样品物理组成的干基比例，配制测定用合成样，合成样的重量（M样）可根据测定项目所用仪器要求确定，各种成分的重量（Mi）按式
计算，称重结果精确至0.0005g。
而远远低于我们称量使用的电子台秤的最小量程，这说明颗粒度已经足够了。
根据近几年对深圳市垃圾组分的调查，通过分析和计算，逆推出深圳市生活垃圾在源头处的组分（见表1），并得到源头处垃圾中可回收组分的含量（见表2）。
表1深圳市源头生活垃圾组分
项目
百分含量（%）
含水率（%）
干物质含量（g/100g湿垃圾）
干基高位热值（kJ/kg）
厨余
65.54
73.22
17.55
14400
纸类
6.82
11.83
6.01
16600
塑料
12.75
4.00
12.24
32570
纺织
4.16
9.50
3.76
17450
木竹
1.21
10.00
1.09
18610
砖石
2.07
10.86
1.84
6980
玻璃
1.86
0.68
1.85
140
金属
0.53
0.51
700
其它
0.10
0.00
灰土
4.97
15.00
4.22
合计
100
50.83
49.17
6931
表2源头处垃圾中可回收组分含量及其对应的废品价格（各组分百分含量来自表1）
价格（元/吨）
6.82
800
12.75
500
纺织品
4.16
1.86
300
钢铁
0.42
2500
铜、铝
0.11
10000
由以上数据的分析和我们建立的减量分类模型的各项措施的权重系数可以知道：
可以在垃圾的分类总类、垃圾可回收系数、含水率、干物质含量、干基高位热值等垃圾的具体的组成成分及包含的的各参考量方面投入更多的精力和成本以便更好的对越来越多的垃圾进行有效合理而环保的处理、回收利用。
深圳市的行政区有8个，经比较可以采用分层抽样的方法从中获取少量数据来检测一定区域内减量分类工作的效果。
分层随机抽样：
以居民小区为抽样单元，根据区域不同把将深圳市化为8个不同的行政区即
8层。
在这里是把整个深圳市的垃圾分类看成是一个总体，则这个总体有8个单
元，再将每个单元分成nh个居民小区。
分别在这8个行政区中随机抽取居民小区，
由于各个行政区总面积和人口不同，采用比例分配。
比例分配：
这里比例分配是指各层单元数占总体单元数的比例，也就是按各层的层权进行分配，这时:
5.4问题四的解决：
经过分析，我们采用灰色模型预测。
5.4.1模型选取
经过分析，我们采用灰色模型预测未来五年深圳市垃圾清运量及其主要影响因素的变化。
5.4.2模型假设前提
1、假设未来五年深圳地区的经济发展基本态势不变；
2、假设未来五年中央政府对深圳市经济特区的政策不变；
3、假设深圳市未来五年不会发生地震海啸等不可抗的天灾及战争、严重疾病疫情的社会因素和自然因素。
首先提取附件8，再根据附件8中的数据分析，建立相应的模型如下：
表5-1深圳市2000-2010年城市生活垃圾清运量及其影响因素统计表
年份
城市生活垃圾清运量（万吨）
本市生产总值（GDP）/亿元
年末全市常住人口/万人
旅游住宿设施接待过夜游客/万人
城市家庭年人均可支配收入/元
城市家庭年人均消费性支出/元
社会消费品零售总额/亿元
第三产业/亿元
环保投资/亿元
全社会固定资产投资/亿元
自然保护区覆盖率/%
人均公共绿地面积/㎡
建成区绿化覆盖面积/公顷
道路清扫保洁面积/万m2
2000
201.90
2187.45
701.24
1325.05
20905.68
16306.68
538.17
1085.79
30.68
619.70
8.43
13.50
6140.00
4297.00
2001
219.00
2482.49
724.57
1455.57
22759.92
17024.76
609.26
1236.68
42.86
686.37
13.80
6633.10
5069.10
2002
221.10
2969.52
746.62
1522.89
24940.68
18925.92
689.59
1488.14
47.44
788.15
8.74
14.10
7579.00
5508.20
2003
324.50
3585.72
778.27
1448.82
25935.84
19960.32
801.77
1754.10
61.87
949.10
8.72
15.10
22291.00
6708.00
2004
346.97
4282.14
800.80
1942.93
27596.40
19569.60
915.45
2058.57
79.50
1092.56
11.95
16.01
23219.79
8067.00
2005
332.90
4950.91
827.75
2142.83
21494.40
15911.88
1437.67
2307.73
115.70
1181.05
16.10
32086.00
8933.00
2006
359.53
5813.56
846.43
2317.28
22567.08
16628.16
1671.29
2757.06
156.60
1273.67
11.36
32395.00
6411.00
2007
406.98
6801.57
861.55
2560.28
24301.38
18474.49
1915.03
3389.91
193.50
1345.00
34380.00
6605.00
2008
440.69
7806.53
876.83
2659.30
26729.31
19779.09
2251.82
3984.09
218.58
1467.60
13.66
16.20
35471.00
15749.00
2009
475.96
8201.23
891.23
2840.31
29244.52
21526.10
2598.68
4363.12
237.84
1709.15
30.65
16.30
36609.40
12929.00
2010
479.25
9510.91
1035.79
3285.31
30658.00
25012.00
3000.76
4981.55
272.96
1944.70
48.00
16.00
33797.00
13079.00
2000—2010年深圳市统计年鉴，需要说明的是2009、2010年环保投资的数据不全，根据2006年~2008年环保投资占GDP的比重平均在2.8%以上，故取2009年的环保投资占GDP的比重为2.9%，计算得到273.84亿元，2010环保投资指数为2.87%，计算得到环保投资为272.96亿元。
此外2000年人均公共绿地面积数据是根据紧邻均值生成算出，即（x2000+14.1）/2=13.8。
我们选取其中几个重要的影响因素建模，即选取垃圾清运量、全年GDP、人口、环
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