垃圾減量分類的量化模型

管珍，劉華

（天津職業技術師范大學理學院，天津300222）

垃圾減量分類的量化模型

管珍，劉華

（天津職業技術師范大學理學院，天津300222）

以天津市某小區為研究對象，對垃圾減量分類進行直觀量化分析，建立AHP模型，基于9級標度法進行量化處理，得到垃圾分類影響因素的參數比重，以期對未來幾年的垃圾清運情況及需要采取的措施進行預測。

城市生活垃圾；減量分類；AHP模型；9級標度法

隨著城市生活人口的不斷增加，城市生活垃圾也逐漸成為城市生活中人們不得不關注的一個棘手難題。城市生活垃圾以往大多采取焚燒、掩埋、填海等辦法處理，并不能達到標本兼治的效果，而且污染環境，浪費了許多有價值的垃圾資源。就目前專家研究分析及各地試點小區的實施效果來看，最有效又容易實施的辦法垃圾減量分類［1］。本文以天津市一個試點居民小區為例，在活動前和活動后分別對該小區的垃圾清運情況進行調查，并在所搜集數據的基礎上建立AHP模型，基于9級標度法對垃圾減量分類做量化分析，得到所有影響因素的參數比重，進一步探究影響垃圾分類的社會因素與個體因素之間的相互關系，最終以該小區為例給出了天津市未來幾年垃圾分類的效果預測。

1　模型的建立

1.1AHP模型的建立

社會因素及個體因素對垃圾減量分類結果影響的量化模型可以用層次分析法（AHP）模型來構建。經實地調查及文獻參考［2］，對垃圾日產量影響較大的因素主要分為社會因素和個體因素。社會因素包括各項宣傳教育、督導、激勵措施；個體因素包括個體的生活習慣、戶籍類型、家庭收入水平；其余影響因素包括個體受教育程度和家庭結構等，雖然有影響但很小，故忽略不計［3］。垃圾減量分類的影響因素層次結構模型［4］如圖1所示。

后文計算將用到AHP模型指標參數，這里引入Saaty層次分析法［5］中對不一致性的定義及求取不一致矩陣權向量的方法。一致性指標表達式為：

圖1　垃圾減量分類的影響因素層次結構圖

式中：d表示A的最大特征根，n表示A的階數。引入其已測定的隨機一致性指標RI，其數值如表1所示。

表1　隨機一致性指標RI的數值

對于n≥3的成對比較矩陣A，一致性比率為CR（n同階時比較），當CR=CI/RI＜0.1時，認為A的不一致程度在允許范圍內，可用其特征向量作為權向量。其中，對于一級指標，假設其各因素權重相等，即社會因素與個人因素均占0.5。

1.2采用9級標度法建立判斷矩陣

研究對象為天津試點小區，在嘗試垃圾減量分類的試點活動期間，選取部分代表做入戶調查，活動前和活動后的合格率、參與率、準確率及獎罰情況如圖2所示。對于該試點小區C1層社會因素的比較排序如表2所示。C2層個體因素的比較排序如圖3所示，具體比較如表3所示。

圖2　活動前后各項比率對比圖

表2　C1層各項社會因素模糊排序

（1）依據比較排序，給出決定因素之間的兩兩比較矩陣為：

（2）給出準則因素之間的兩兩比較矩陣為：

（3）計算特征向量：以一個矩陣介紹計算過程。首先按列標準化（矩陣的每個元素除以所在列的和），然后每一行求出平均值得到的列向量即為特征向量。

計算得出該試點小區垃圾減量分類活動其社會因素中影響程度的高低順序為C12＞C11＞C13，即順序為督導垃圾分類、宣傳教育、獎罰措施，它們的比重依次為0.556、0.333和0.111。

同理，對C2、C3可得到：

（4）計算最大特征值。

最大特征值計算式為：

分別代入得：

(5)一致性檢驗。

結果表明，該試點小區的社會影響因素、個體影響因素及其準則關系均在允許范圍之內。

（6）影響因素綜合比重。

即w1∶w2∶w3=0.38∶0.48∶0.12

1.3綜合結果

將試點小區的社會因素與個體因素綜合考慮［6］，權衡它們對垃圾減量分類效果的影響。

一致性檢驗結果表明，模型能很好地體現各個因素的實際影響效果，從而得出對于該試點小區各個因素的影響效果，依次為：C21∶C12∶C11∶C22∶C23∶C13=0.2917∶0.2500∶0.1677∶0.1677∶0.0833∶0.0417。

2　結果分析及預測

基于該模型，個人習慣在該小區垃圾減量分類中占比為29.17%。不難看出，在該居民小區中，家庭類型、獎懲措施等因子遠沒有個人習慣所占比重大，那么對于類似于該小區的工作人口偏多的小區進行減量分類活動推廣中，應著重采取符合居民個人生活習慣的措施（定時定點投放垃圾）［7］。

由此，就該試點小區在進行垃圾減量推廣活動前后產生的垃圾總量及回收可利用垃圾的量做對比分析，以及實施針對性措施后的效果檢驗發現，雖然城市生活垃圾的總量伴隨著城市居民生活質量的提高而不斷增加，但垃圾減量分類的活動使得可清運垃圾的量減少了。生活產生的垃圾被居民人為地分類丟棄后，更多的做了回收利用，其經濟價值的再創收不可小覷，其中，原來比較雜亂的廚余垃圾由于垃圾分類的細化，一些包裝紙、塑料雜物等都可被再回收利用，大大減少了原有廚余垃圾的比重。而更加符合居民個人生活習慣的分類措施和垃圾投放地點也改善了人們亂投亂放、隨意丟棄的行為，進而也使得小區環境更加衛生清潔。

立足天津市而言，作為北方一座沿海一線城市，大部分的居民小區與試點小區一樣，都是工作人口偏多，因此若這里垃圾減量分類的量化模型能在驗證可行的情況下在全市展開實施（按實際情況做模型分析后采取相應措施，不一定所有都是定時定點投放），以試點小區為例，本研究做如下結果預測：未來5年垃圾清運量增幅將有明顯下降；廚余垃圾的比重將會大幅減少，同時對其利用率的提高會帶來可觀的經濟效益；環境問題將會得到有效改善。然而，如果在活動的進行中沒有足夠的管理力和執行力，以及資金使用不周有可能達不到預期效果。

3　結束語

隨著城市生活垃圾的增多，如何對居民生活垃圾進行有效分類，最大限度進行廢棄垃圾的再利用［8］成為必要且必需解決的問題。傳統的垃圾總量定性分析并不能客觀、全面地對垃圾回收情況進行明確的分類。本文摒棄傳統分類方式，引入了垃圾產生的社會因素與個人因素等影響因子，并依據模型及判斷矩陣確定了各參數比重，給出較為直觀的數據分析及預測。數據分析表明，不同的小區應根據居民生活習慣采取具體垃圾投放措施，并進行適當的督導教育［9］。可以預測各小區采取垃圾減量分類后天津市未來的環境問題將得到很大改善。

［1］裴如俊.天津市垃圾分類收集方案［C］//中國環境科學學會.中國環境保護優秀論文集.北京：中國環境科學出版社，2005：1554-1556.

［2］陶立，楊磊，顏丙政，等.垃圾減量分類中社會及個體因素的量化分析［J］.數學建模及其應用，2013，2（Z1）：23-34.

［3］郭秀軍，姚佩佩，黃瀟雨.垃圾填埋場滲漏污染原位三維電學檢測效果分析［J］.土木工程學報，2011（S2）：169-172.

［4］韓中庚.數學建模方法及其應用［M］.2版.北京：高等教育出版社，2009.

［5］曹建軍.Matlab語言與數學建模［M］.合肥：安徽大學出版社，2005.

［6］宗艷麗，劉娜，馬閣華，等.我國城市生活垃圾處理現狀與對策分析［J］.科學時代，2012（13）：1-3.

［7］吳志剛.城市生活垃圾處理與管理研究［J］.科技風，2012（6）：294.

［8］謝和成.城市垃圾回收利用的必要性及對策［J］.中國資源綜合利用，2015（4）：42-44.

［9］曹念.城市生活垃圾處理設施水平和城市經濟發展的關系研究［D］.北京：北京交通大學，2014.

Quantitative model of reducing trash classification

GUAN Zhen，LIU Hua
（School of Science，Tianjin University of Technology and Education，Tianjin 300222，China）

In order to get a more intuitive quantitative analysis，with a residential area in Tianjin as the research object，based on the level nine scaling method，AHP model for obtaining influencing parameters of all factors is established The final results are the prediction of trash pickup for the next few years and the measures-taking forecast.

city life garbage；reduction classification；AHP model；nine grade scale method

O141.4；X705

A

2095－0926（2016）03－0043－04

2016-05-16

天津職業技術師范大學研究生創新基金項目（YC16-13）.

管珍（1993—），女，碩士研究生；劉華（1971—），教授，碩士生導師，研究方向為復分析.