基于灰度预测的秦皇岛市垃圾总量及旅游旺季垃圾峰值预测

周永军

天津财经大学工商管理研究中心,天津300222

随着我国经济的快速发展和消费水平的提高，居民生活垃圾的产量迅速增长，环境问题日益突出。而旅游城市的生活垃圾来源更广、密度更大，垃圾治理问题更加困难。卫生环境差直接影响城市的市容市貌，使得旅游者对城市的感观印象差、评价低，从而导致城市旅游业发展受阻。秦皇岛市作为旅游城市，要想旅游业持续健康发展，吸引更多的游客，使旅游经济良性循环，对垃圾科学有效的处理是城市绿色友好发展的源动力。

一、文献综述

关于城市生活垃圾的研究，何越（2013）论述贵阳市生活垃圾处理行业概况，并对其城市生活垃圾处理的市场化进行研究；孟秀丽（2014）通过分析我国城市生活垃圾分类的发展现状及问题，提出了生活垃圾分类的对策。关于旅游城市垃圾的研究，赵鲁梅、何仲和康小平（2015）通过对三亚各景区进行实时实地勘察，研究了三亚旅游景区垃圾特性；杨旭东和黄燕芳等（2016）对西南地区旅游景点垃圾回收的处理现状进行调查分析，提出景区垃圾回收处理的建议。这些研究多集中在实地调查或经验总结方面，缺乏对垃圾量实证方面的研究。而本文主要从实证角度出发，对秦皇岛市垃圾量做出合理的预测。

关于垃圾预测方面的研究，陈海滨、张黎等（2011）构造了生活垃圾的复合人均产生量的预测模型，并以黄山风景名胜区为例进行了实证研究；邢巨元、张旋洲及李宏、谢斐等（2017）分别对北京和成都市生活垃圾产量进行了预测；郭华、李佳美（2018）等采用多元线性回归模型，对中国固体废弃物产量进行预测。可以看出，研究多集中在对某个城市的生活垃圾预测，较少有针对旅游城市的研究。虽然张海滨和张黎等对黄山景区垃圾量进行了预测，但是没有考虑到旅游城市垃圾淡旺季这一特殊情况。本文通过实证分析，确认秦皇岛市城区垃圾量的影响因素，并根据秦皇岛旅游淡旺季的特点对旅游旺季的垃圾产量及未来垃圾总量进行预测。

二、关于垃圾总量的回归模型

（一）影响因素和数据收集

前人研究表明，城市化水平、社会经济属性与生活垃圾产生有着深刻的内在联系。Falahnezhad·M，Abdoli·M·A 和 Behboudian·S（2011）认为在所有因素中城市人口规模对生活垃圾产生量影响最显著且正相关。因此本文选取与垃圾产量关系密切的人口规模因素。而秦皇岛作为旅游城市，由于气候原因，旅游的淡旺季问题比较突出，垃圾量也有明显的不同，在旅游旺季垃圾量也会处于高峰期。因此，本文将全市常住人口、非农业户籍总人口、接待游客总人数和旅游高峰期（七、八月份）接待游客总人数作为影响因素，进行定量分析，考察其对秦皇岛城市区年垃圾总量的影响。

本文选取2011—2017年度秦皇岛城市管理局、秦皇岛市年鉴、秦皇岛市统计局、河北省人民政府网的样本数据。

（二）多元回归模型建立

建立多元线性回归模型如下：

其中，Y可以近似的理解为自变量X1，X2，X3，X4的线性函数，它表示秦皇岛城市区年垃圾总量（万吨）；β1，β2，β3，β4为偏回归系数，即在其它变量保持不变时，Xi增加或减少一个单位对 Y 变化的影响；X1，X2，X3，X4为影响经济发展状况的相关因素，X1表示全市常住人口 （万人），X2表示非农业户籍总人口（万人），X3表示接待游客总人数（万人次），X4表示七、八两月份接待游客总人数（万人次）；μ为随机扰动项，表示除上述4个变量之外的其它影响因素。用计量软件进行回归，结果如表1所示。

由表1可知，拟合优度R2值为0.9981，接近于1，说明模型拟合优度较高，且Prob（F-statistic）=0.003768，小于 0.05，故认为城市区年垃圾总量的变化与所选变量总体线性相关。但其中X1，X3参数估计值在0.05的显著性水平下未能通过t检验，说明变量X1和X3对Y的影响不显著，而且X3的参数为负，与实际经济意义不符，因此对原模型进行修正，剔出变量X1和X3。

通过逐步回归，发现对Y有显著影响的是变量X2和X4，剔除掉不显著变量X1和X3，重新进行回归，结果如2所示。

由表2可知，拟合优度R2为0.9854，接近于1，说明模型拟合优度较高；且Prob（F-statistic）=0.000213，小于 0.05，因此，城市区年垃圾总量受变量X2和X4的影响显著。而且X2，X4参数估计值在0.05的显著性水平下均通过t检验。因此，最终拟合结果为：

即非农业户籍总人口每增加1万人，城市区年垃圾总量平均增加约0.9816万吨；七、八两月份接待游客总人数每增加1万人，城市区年垃圾总量平均增加约0.0167万吨。

三、垃圾总量的预测

（一）灰度预测建模原理

灰色 GM（1，1）模型是一种针对“小样本、贫数据、贫信息”特征的数据进行的建模，该模型忽略数据统计特征，仅从数据本身的规律出发，避免了统计特征分析不明显时模型选择受限的缺点。模型建立如下：

令 X（0）为 GM（1，1）建模序列

X（1）为 X（0）的 1-AGO 序列，

令 Z（1）为 X（1）的紧邻均值（MEAN）生成序列，

则GM（1，1）的灰微分方程模型为

表1 第一次回归结果

表2 第二次回归结果

灰色微分方程（3）的白化方程为

综上所述，则

灰色微分方程（3）的时间响应序列为

取 x（1）（0）=x（0）（1），则

则预测方程为

（二）模型精度检验原理

对于GM（1，1）模型的检验采用后验差检验法。

计算出原始序列的平均值：

计算原始序列 X（0）的均方差：

计算残差的均值：

计算残差的均方差：

计算方差比C：

计算小残差概率：

若对于给定的 C0＞0，当 C＜C0时，称模型为均方差比合格模型；如对给定的P0＞0，当P＞P0时，称模型为小残差概率合格模型，如表3所示。

表3 后验差检验判别参照表

若后验差检验在允许的范围内，则可以用所建的模型进行预测，否则应进行残差修正。

（三）实证分析

1.对非农业户籍总人口（万人）X2进行预测。根据2011-2017年非农业户籍总人口（万人）数据，利用灰度预测模型分别对其未来5年进行预测，得2018-2022年的非农业户籍总人口数分别为143.68万人、145.36万人、146.82万人、147.76万人和148.59万人。

针对X2的预测模型检验结果如下：相对残差Q检验值为0.0115，方差比C检验值为0.4353；小误差概率P检验值为0.8571。综上，模型精度检验为合格。结论表明，非农业户籍总人口有逐年增加的趋势。

2.对七、八两月份接待游客总人数（万人次）X4进行预测。根据2011-2017年七、八两月份接待游客总人数（万人次）的数据，利用灰度预测模型分别对其未来5年进行预测，得到2018-2022年七、八两月份接游客总人数分别为1728.3万人次、1840.6万人次、1884.4万人次、1967.7万人次和2054.6万人次。

针对X4的预测模型检验结果如下：相对残差Q检验值为0.0539，方差比C检验值为0.5106；小误差概率P检验值为0.7143。综上，模型精度检验为基本合格。结论表明，秦皇岛七、八月份接待游客总数将逐年上升。

3.对城市区年垃圾总量（万吨）Y的预测。根据之前拟合结果Y=0.981596*X2+0.016728*X4-124.1775，将预测的X2和X4代入模型，得到2018-2022年的垃圾预测值分别为45.77万吨、49.30万吨、51.4万吨、53.78万吨和56.05万吨。

图1 秦皇岛年垃圾总量及增长率

根据预测的数据来看，秦皇岛市城市区年垃圾总量逐年上升，但是增长率有所下降，2019年垃圾量增长率为 7.71%，2020年、2021年和2022年的垃圾增长率分别为4.26%、4.63%和4.22%，增幅有逐年收窄的趋势（如图1所示）。

四、垃圾量峰值预测

考虑到秦皇岛旅游垃圾的特殊性，旅游旺季的垃圾如处理不及时会带来恶劣影响，垃圾产量高峰期对整个城市的垃圾处理系统提出挑战，因此着重考虑七、八月份的垃圾量，对垃圾进行峰值预测非常必要。

对七月份垃圾量（万吨）进行预测。根据2011-2017年七月份垃圾量，利用灰度预测模型对其未来5年产量进行预测，得到2018-2022年七月份垃圾量分别为5.6819万吨、6.6226万吨、7.7190万吨、8.9970万吨和10.4865万吨。针对七月份垃圾量的预测模型检验结果如下：方差比C检验值为0.1543＜0.35，小误差概率P检验值为1。综上，模型预测精度检验为优。

对八月份垃圾量（万吨）进行预测。根据2011-2017年八月份垃圾量，利用灰度预测模型对其未来5年产量进行预测，得到2018-2022年八月份垃圾量分别为5.0742万吨、5.6013万吨、6.1832万吨、6.8255万吨和7.5345万吨。针对八月份垃圾量的预测模型检验结果如下：方差比C检验值为0.2718＜0.35，小误差概率P检验值为1。综上，模型预测精度检验为优。

图2 秦皇岛七八月份垃圾量

将七八月份垃圾量预测结果和历史数据进行比较，如图2所示，可以看出七八月份垃圾量均呈逐年上涨趋势，并且八月份垃圾量的增速大于七月份增速。

五、结论和建议

（一）结论

1.秦皇岛垃圾总量呈上升趋势但增幅收窄

秦皇岛垃圾总量逐年上升但增幅逐年降低。将2011-2017年的实际垃圾量和2018-2022年的预测垃圾量综合来看，可以发现，这12年间，尽管垃圾总量在逐年增加，但是秦皇岛市区垃圾总量上涨幅度逐年降低。

2.旅游旺季垃圾呈逐年上涨趋势

秦皇岛七八月份的垃圾量呈逐年上涨趋势；2016年之前，七月份垃圾量高于八月份，2016年之后，八月份垃圾量高于七月份，且两月垃圾量差额有逐渐扩大的趋势；七月份垃圾增长率明显大于八月份垃圾量的增长率。预测的七八月份垃圾量约占年垃圾量的40%。因此，对旅游旺季垃圾的处理工作及其重要。

（二）建议

1.未来五年内无需建造垃圾处理焚烧厂

由中节能（秦皇岛）环保能源有限公司投资建设的秦皇岛生活垃圾焚烧发电厂，于2010年11月份投产，日均处理1000吨生活垃圾，年处理本地及中外游客产生的生活垃圾36.5万吨；2015年5月17日投入运营的秦皇岛市餐厨垃圾处理工程，日均处理餐厨垃圾150吨，年处理垃圾约5.4万吨。综合考虑现有垃圾处理能力、未来五年垃圾产量和垃圾分类处置体系的建立，未来五年内无需建造垃圾处理焚烧厂。

2.通过垃圾分类降低垃圾处理焚烧量

当前国家的城市生活垃圾可分为厨余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其它垃圾四大类，垃圾类别不同，处理方式也不能一样。对于厨余垃圾，统一收运至市餐厨垃圾处理厂进行集中处理，实现易腐垃圾资源化再利用；对于有害垃圾，通过建设危险废物处理设施，建立健全非工业源有害垃圾收运处理系统，确保有害垃圾得到安全处置；对于可回收垃圾，统一组织收集后运送至再生资源回收处理站进行集中处置，加强对再生资源回收站点管理；对于其它垃圾，统一收运至市生活垃圾处理厂进行无害化处理，一般是作焚烧或填埋处理。通过对垃圾进行合理的分类处置，可以极大降低垃圾焚烧处理量。

秦皇岛市垃圾收容器多分为“可回收垃圾”和“不可回收垃圾”两类，部分收容器还配有灭烟处和烟头投放口；其处置方式主要有焚烧发电、餐厨垃圾回收利用两种方式。而秦皇岛旅游垃圾中可回收物（纸类、塑料）和餐厨垃圾含量较高，成分相对简单，可资源化程度高。

秦皇岛现有的垃圾分类不够细致，导致多数垃圾都通过焚烧的方式处理掉，一是可回收垃圾没有得到资源化利用，造成浪费；二是随着垃圾量的逐年增长，这种简单的垃圾处置方式给焚烧处理厂造成巨大压力，一旦处理不及时，会带来严重的安全隐患。

因此，应该做好垃圾分类处理工作，实行生活垃圾四分类政策，在源头做好垃圾分类收集工作，完善垃圾处置的终端设施，通过对垃圾的分类处置减轻垃圾焚烧的处理压力。

3.建立旅游旺季垃圾处理应急体系

一个城市垃圾的清理、运输和处理能力是有限的，而旅游旺季城市垃圾的激增会给城市的生活垃圾处理带来极大的困难，如果景区垃圾清运不及时将会对城市市容和生态环境造成极其恶劣的影响。因此应建立旅游旺季垃圾处理应急体系，提升秦皇岛在旅游旺季的垃圾处理能力。一是从旅游垃圾产生的源头入手。通过在旅游景区营造环保氛围，开展环保活动，进行环保宣传，增强游客环保意识；培养游客的垃圾分类意识，通过激励和约束机制予以保障，建立前端长期有效的垃圾分类体制。二是旅游旺季期间，现有的收集容器或转运车辆等可能不足以处理旺季期间产生的垃圾，除做好收集转运设备的日常维护之外，应进一步提高转运站的技术和管理水平，增加一体化设备的投入，提升垃圾转运站的功能， 加强垃圾分选，实现垃圾的资源化、减量化、封闭化。三是扩大末端垃圾处理的规模，启用备用设备，科学规划大型综合性垃圾终端处理设施。由此提升城市生活垃圾处理系统在垃圾量达到峰值时的适应能力。