段思羽+史浩然
摘要:本文結合深圳市生活垃圾處理社會總成本模型對當前以及未來十年垃圾處理社會總成本進行了合理預估。影響深圳市垃圾清運量的因素較多,本文根據資料選擇出深圳市生產總值、常駐人口、過夜游客、年人均可支配收入、平均每人每月消費性支出、第三產業、固定資產投資、建成綠化覆蓋面積、道路清掃保潔面積、環保投資這十項對深圳市生活垃圾清運量影響較大的因素,選用灰色模型對其當前以及未來十年的數值進行預測,以此作為基礎,使用BP神經網絡模型對深圳市當前以及未來十年垃圾清運量進行預測。
關鍵詞:生活垃圾處理社會總成本計算;灰色模型;
一、序言
垃圾處理方式多種多樣,不同垃圾處理方式搭配后需要的生活垃圾處理社會總成本也各不相同。對于預估當期與未來十年不同垃圾處理模式的社會總成本以及不同模式下不同垃圾處理方式所占比例的變化,重中之重就是對生活垃圾清運量的預測。而后基于垃圾清運量與垃圾回收量的變化,預估不同模式下未來十年生活垃圾處理社會總成本,并得到各組分所占總成本比重。
二、符號約定
三、垃圾定量預估
分析深圳市不同處理模式下垃圾處理社會總成本,首先需要對深圳市垃圾清運量進行準確的預測,深圳市垃圾清運量增長幅度呈階梯狀遞增,但是在2016年有所下降,原因在于龍崗中心城垃圾焚燒廠和坪山鴨湖垃圾填埋場已于2015年底關閉停產,全市運營中的生活垃圾處理廠(場)減少兩家。由此看出,深圳市垃圾清運量的預測不能僅僅依賴于往年垃圾清運量的變化趨勢,還要通過預測深圳市影響垃圾清運量各個因素的值來綜合預測深圳市垃圾清運量。
通過查閱相關的資料,結合灰色預測模型對影響垃圾清運量的是個因素進行預測。然后利用處理好的數據對網絡進行訓練,建立網絡模型,中間層節點數量取9,設置參數,利用訓練好的BP神經網絡對原始數據進行仿真,用原始數據仿真結果與已知數據進行對比測試,最后用訓練好的網絡進行預測,還原數量級。
四、垃圾處理社會總成本
模式一:混合收集+全面焚燒灰渣填埋+中心城區垃圾全面轉運
模式二和模式三同時涉及到垃圾回收問題,而兩個模式的不同之處在于,而模式三是垃圾末端分類處理。垃圾回收可以減少垃圾的轉運數量和焚燒處理數量,降低整體的垃圾處理成本。因此,在計算兩個模式的社會總成本之前,本文首先根據往年數據兩種方式下的垃圾回收進行預估算,從而可以更加準確的估算兩種模式下垃圾處理的社會總成本。
末端分類存在著分類不完善的問題,一方面消耗了大量的人力,另一方面一些與廚余垃圾混合之后紙類、庭院垃圾等很難分離干凈。
由于深圳市缺少相關的關于源頭分類的信息,因此本文根據附件中提到的各地的綜合垃圾回收進行推算,附件中各地的紙類垃圾占所有垃圾總量的20%以上,而深圳的紙類垃圾卻不到20%,其原因大部分是因為末端分類造成的分類不徹底,因此如果使用源頭分類的方法,紙類垃圾占有量至少應該為20%,而對比其他城市的垃圾數量,深圳市的紡織類垃圾所占比重較大,而紡織類垃圾并不具有回收價值,因此,假設紙類垃圾所占比重增加,那么紡織類垃圾所占比重將減小。
刨除垃圾回收數量之后的垃圾處理數據代入接下來模式二和模式三的社會成本計算中,結果如下:
模式二 源頭分類收集+濕垃圾生物處理+干垃圾焚燒+中心城區干垃圾轉運
根據往年數據濕垃圾占垃圾總數56.35%
模式三:混合收集+末端分類+濕垃圾生物處理+干垃圾焚燒+中心城區干垃圾轉運
末端分類社會總成本:29783.23(萬元)
濕垃圾生物處理: =11631.37(萬元)
干垃圾焚燒處理總成本: =15010.17(萬元)
參考文獻:
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