基于物质流分析的建筑垃圾产生量预测

张敏，董莉，刘景洋*，毕莹莹，张建强，杜明辉

1.西南交通大学地球科学与环境工程学院 2.国家环境保护生态工业重点实验室，中国环境科学研究院清洁生产与循环经济研究中心 3.华北理工大学建筑与工程学院

建筑垃圾是城市化进程必须面对的问题，因而备受关注。研究表明，我国建筑垃圾年均产生量为15.5亿～24亿t，约占城市垃圾的30%～40%[1-2]。由于建筑垃圾资源化水平不高，我国多个城市面临建筑垃圾难以处理的窘境。建筑垃圾产生量的精确预测是有效应对建筑垃圾问题的先决条件[3]，而我国缺少相关统计数据，增加了对建筑垃圾实施综合管理的难度。

建筑垃圾产生量预测方法有多元回归[4-5]、时间序列[6]、灰色预测[7-8]和物质流分析[9-12]等。左浩坤等[5]选取GDP、商品房销售面积和建筑施工面积3个主要影响因素建立多元回归分析模型，预测北京市2011—2015年的建筑垃圾产生量，修正后的决定系数达到0.973，拟合程度较好。向维等[6]利用SPSS时间序列预测模型对重庆市未来10年的施工垃圾、装修垃圾、拆除垃圾产生量以及建筑垃圾总产生量进行预测，相对误差均在10%左右，预测精度较高。王秋菲等[13]通过灰色预测模型预测沈阳市2005—2014年建筑垃圾产生量，预测精度为优。由此可见，上述模型的预测结果都具有较高的可信度，能够比较准确地预测建筑垃圾产生量。但上述方法均只能进行5～10 a的短期预测，不能从大时间尺度上为管理提供数据支撑。

物质流分析模型通过物质守恒原理可以预测未来20～100 a内物质存量和流量，近年来，被越来越多的学者应用于房屋建筑及基础设施中的物质存量[14]和建筑材料需求预测[15]，金属材料在人类社会圈中的流动[16]和循环经济发展评估[17]等研究，但关于建筑垃圾产生量的研究却鲜有报道。因此，笔者针对建筑垃圾产生量缺少统计数据问题，利用材料消耗强度来估算建筑物的长期物质流量，并结合不同建筑结构及其寿命预测未来建筑垃圾产生量及其成分的变化规律。

1 研究方法与数据来源

1.1 模型构建

以全国城镇居民住宅和非住宅建筑为系统边界，基于1stOpt拟合平台和Visual Basic编程软件，构建城市房屋建筑系统的系统动力学模型(图1)，拟合时段为1978—2100年，拟合初始值设定于1978年。模型包括3个子模块。

图1 物质流分析Fig.1 Material flow analysis diagram

模块Ⅰ是住宅和非住宅建筑需求模块。住宅和非住宅建筑流量主要受城市人口以及建筑需求驱动，当年城镇建筑需求存量(S)为城镇常住人口(P)和人均建筑面积(A)的乘积〔式(1)〕。根据《国家人口发展规划(2016—2030年)》[18]、联合国经济和社会事务部(DESA)发布的《世界人口展望2019》[19]中的中等生育率指标，到2100年，我国人口只有10.65亿人；参照《世界城市化展望2018》[20]中的城市化率，到2050年我国城市化率将达到80%，用Logistic增长函数拟合2051—2100年的城市化率，我国2100年城市化率将达到86.5%(图2)。根据人均住宅建筑面积统计数据，假设其变化趋势符合Logistic函数，最高可达61.6 m2。依据1985年全国城镇房屋普查[21]和2005年“城市住房统计公报”[22]公布的城市房屋建筑面积，结合人均建筑面积可计算出当年人均非住宅建筑面积。在欧洲一些发达国家的人均非住宅建筑面积约占人均住宅建筑面积的80%[23]，假设该比例遵循Logistic函数，我国城镇非住宅建筑和住宅建筑的比例在2050年达到80%，2100年达到90%(图3)。

图2 我国城镇化率Fig.2 Urbanization rate of China

图3 城镇人均住宅和非住宅建筑面积Fig.3 Urban per capita residential and non-residential building area

模块Ⅱ为流量-存量模块，用来模拟新建面积、存量面积、拆除面积间的动态变化。模型中每年新建面积等于新增城市住宅需求面积与拆除面积之和〔式(2)〕，物质流分析模型中房屋拆除面积的计算方法是利用寿命分布函数建立拆除曲线〔式(3)〕。关于寿命分布函数，不同研究提出了不同的观点[24-31]。但哪类分布函数最符合建筑寿命，目前还没有统一说法。笔者选取正态分布函数拟合建筑寿命曲线〔式(4)〕，建立房屋建筑的拆除曲线，从而获得拆除面积。为提高模型的精细化程度，考虑全国城镇房屋建筑结构主要分为砖混和钢混2种，构建2种建筑结构子系统。自1949年之后，我国几乎所有的城市房屋建筑都是砖混结构，第一批钢筋混凝土建筑建造于20世纪70年代中期[12]。根据全国第五次和第六次人口普查结果[32-33]，我国城市房屋钢混结构比例从2000年的25.78%快速增至2010年的48.19%，假设建筑结构比例变化符合Logistic增长函数，则2100年，钢混结构的建筑比例达到90%(图4)。

图4 城镇房屋建筑结构比例Fig.4 Proportion of urban buildings structure

模块Ⅲ为环境模块，主要考虑住宅和非住宅建筑的施工垃圾产生量〔式(5)〕和拆除垃圾产生量〔式(6)〕。

各模块中参数计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

1.2 数据来源

数据来源主要是《中国统计年鉴》[34]、《新中国六十年统计资料汇编》[35]、《改革开放40年经济社会发展成就》[36]、《世界人口展望2019》[19]、《世界城市化展望2018》[20]等统计数据以及其他文献调研数据。将Yang等[37]对全国不同省份和不同建设时期的城市建筑物质强度调研结果作为本研究单位拆除建筑物质强度(表1)。我国目前未引进房屋建筑改进技术，假设2015年后的物质强度不再产生变化。据Shi等[38]的调查，施工过程中物质材料的有效利用率只有95%～98%，也就是说施工过程中物质材料损耗率为2%～5%，假设满足倒S型曲线，从5%逐渐减至2%。1978—2016年城市房屋建筑竣工面积即新建量数据统计口径一致且相对准确，作为本模型前期新建量数据和模型验证。

表1 单位拆除建筑物质强度Table 1 Material intensity of per unit demolished building kg/m2

1.3 情景设置

本研究模型构建的主要参数有人口、城镇化率、人均建筑面积、建筑结构比例、物质强度、建筑平均寿命。通过改变建筑平均寿命参数，其他参数按照目前的发展趋势保持不变设置3种情景。我国一般建筑的设计使用年限为50 a[39]，政府规定建筑用地年限为70 a[40]，但调查显示现有城市建筑平均实际寿命仅为30～40 a[41]。在此基础上，设定短、中、长建筑寿命3种情景，设置参数如表2所示。

表2 不同情景下的建筑寿命设置Table 2 Setting of the lifespan of buildings under different scenarios a

1.4 模型验证

模型运算可得到全国城镇住宅房屋和非住宅房屋建筑垃圾的动态变化结果。但建筑垃圾产生量无统计值，而该模型的建筑垃圾产生量是通过建筑存量和流量进行计算。因此，利用全国城镇住宅和非住宅竣工面积的历史统计数据进行验证。采用相对误差作为模型精确度检验指标，根据目前建筑垃圾管控现状，检验指标小于0.3[42]，即认为该模型的预测结果有效。

2 结果与讨论

2.1 模型精确度检验

根据我国城镇人口、人均建筑面积和每年新建房屋建筑面积，利用物质流分析法预测我国城镇房屋存量和流量。将预测数据与每年新建房屋建筑面积的统计值进行对比，得到预测值与统计值之间的相对误差(图5)。

图5 住宅和非住宅新建面积预测检验Fig.5 Checking of prediction of residential and non-residential newly built buildings

由图5可见，住宅建筑新建面积的预测值与统计值的增长趋势相吻合，2002年之前的预测值与统计值之间的相对误差比较小，而2002年之后的预测值往往高于统计值，这可能是寿命低估的结果，或者是人口、住房存量和建筑活动的官方统计数据中存在统计口径不一致所致。但总体来看，住宅建筑新建面积的预测值与统计值之间的平均误差为0.24，小于检验指标，预测结果可信。而非住宅建筑新建面积的预测值与统计值之间的相对误差都比较小，平均相对误差为0.18，小于0.3，预测结果有效。综上所述，利用动态物质流分析模型和上述数据进行的建筑垃圾产生量预测结果有效。

2.2 房屋建筑存量-流量

由图6可知，城镇住宅存量和非住宅存量分别在2058年和2064年达到饱和(657.35亿和569.41亿m2)，之后逐渐减小，至2100年减至567.55亿和509.63亿m2，分别是1978年的49.12和82.79倍。

图6 城镇房屋建筑存量-流量动态变化Fig.6 Urban residential building and non-residential building stock-flow dynamic change

在短寿命情景下，城镇住宅和非住宅新建面积分别在2020年和2031年达到峰值(20.74亿和17.38亿m2)，到2100年降至14.50亿和12.80亿m2。与短寿命情景相比，中、长寿命情景下的新建面积峰值略有减小，住宅建筑新建面积均在2020年达到峰值(20.67亿和20.64亿m2)，非住宅建筑新建面积均在2028年达到饱和(16.69亿和16.57亿m2)，达到饱和后新建面积下降速度更为显著，在2060年左右将出现一段新建面积低谷期。这是因为新建建筑的首次增长由存量需求增长引起，存量出现饱和时，对新建面积的需求将仅由更换原因引起[9]。使用寿命越长，建筑更换需求时间间隔越长，需求量越小。

拆除活动比新建活动晚一个寿命周期，从2000年直到21世纪末的很长一段时间内，建筑存量都将对拆除活动产生相当大的影响。在短寿命情景下，城镇住宅和非住宅拆除面积分别于2072年和2065年达到饱和(18.84亿和16.04亿m2)，到2100年降至17.14亿和15.05亿m2。在中寿命情景下，住宅建筑拆除面积在2037年有一个小高峰(7.01亿m2)，随后在2081年达到一个大高峰(14.68亿m2)。非住宅建筑拆除面积在研究范围内只有一个峰值(12.60亿m2)。长寿命情景下，拆除面积的峰值出现更晚、波动更大，住宅建筑和非住宅建筑拆除面积小高峰均在2035年出现(6.45亿和3.94亿m2)，大高峰在研究范围内尚未出现，拆除面积持续增长至2100年，分别为11.28亿和9.73亿m2。

2.3 房屋建筑垃圾产生量

图7显示了城镇住宅和非住宅建筑在3种寿命情景下1978—2100年的建筑垃圾总产生量。

由图7可见，在短寿命情景下，住宅建筑垃圾产生量在2072年达到峰值(28.69亿t)，非住宅建筑垃圾产生量在2077年达到峰值(26.25亿t)。在中寿命情景下，住宅建筑垃圾产生量在2035年达到一个小峰值(13.02亿t)后略有下降，然后快速增长，至2081年达到大峰值(21.71亿t)；非住宅建筑垃圾产生量与住宅建筑垃圾产生量变化趋势极为相似，在2036年达到小峰值(8.99亿t)后略有下降，然后迅速增长，至2084年达到大峰值(20.29亿t)。在长寿命情景下，住宅建筑和非住宅建筑垃圾产生量均在2033年达到一个小高峰(12.46亿和8.43亿t)，再逐渐增至2100年的16.50亿和15.48亿t。这意味着目前我国城市建筑垃圾产生量远未达到峰值，且在未来几十年里，将面临建筑垃圾产生量迅速增长的压力。

图7 城镇住宅、非住宅建筑垃圾产生量Fig.7 Construction and demolition waste of urban residential building and non-residential buildings

2.4 房屋建筑垃圾组成

城镇房屋建筑垃圾组分如图8所示。由图8可见：2000年之前，建筑垃圾主要由施工垃圾组成，这是由于20世纪70—80年代建造的建筑还未大面积拆除；2000年之后，由于城市快速扩张、建筑物更替和不合理规划，大量建筑物被拆除，拆除垃圾成为建筑垃圾的主要组成部分；至2100年，拆除垃圾约占总建筑垃圾的98%。随着我国城市房屋建筑结构的变化，不同时期的施工垃圾和拆除垃圾成分及其比例也在发生变化。不同情景下，住宅建筑施工垃圾产生量峰值均在2020年产生，约为1.3亿t；非住宅施工垃圾和所有建筑拆除垃圾产生量峰值及其发生时间会有较大差异。短、中、长寿命情景下产生的非住宅施工垃圾分别在2028年、2025年和2020年达到峰值，约为1.1亿t。短寿命情景下，住宅和非住宅拆除垃圾产生量只有一个峰值，分别在2072年和2065年出现(27.99亿、25.96亿t)；中寿命情景下，住宅和非住宅拆除垃圾的第一个峰值在2034年和2035年出现(13.45亿、8.99亿t)；第二个峰值在2082年和2084年出现(21.23亿、19.87亿t)；长寿命情景下，住宅和非住宅建筑的第一个峰值均在2033年出现(12.94亿、8.54亿t)，在研究范围内，第二峰值尚未出现，但增长持续至2100年，当年拆除垃圾产生量分别为16.25亿和15.25亿t。建筑使用寿命对建筑垃圾产生量的波动有极显著的影响，使用寿命越长，波动越强烈。因此，更好地了解建筑物的使用寿命对预测未来的建筑垃圾产生量至关重要。

图8 城镇住宅、非住宅建筑垃圾组分Fig.8 Compositions of construction and demolition waste of urban residential building and non-residential buildings

不同来源的建筑垃圾，水泥、砖块、沙和砾石都是其中占比较大的组分，总占比为90%～96%。水泥、沙和砾石是混凝土的组成材料，因此也可以认为建筑垃圾中最大组分是混凝土，占比为44%～71%；其次是砖块，占比为22%～51%；然后是钢铁，占比为0.50%～2.89%；最后是石灰和木材，分别占1.57%～2.62%、0.90%～2.19%；其他占比为0.30%～0.82%。从长远看，建筑垃圾是一种稳定的二次资源，建筑垃圾再生利用可生产再生骨料、再生活性微粉、混凝土制品、再生混凝土复合料、再生混凝土、垃圾土陶粒等产品[43]。因此应努力提高建筑垃圾的循环利用率，不仅可以减少自然资源开采量，节约资源，还能减轻建筑垃圾占地和污染造成的压力。

3 结论与展望

(1)我国城镇住宅和非住宅建筑存量分别在2058年和2064年达到峰值(657.35亿和569.41亿m2)。在3种寿命情景下，住宅建筑新建面积均于2020年达到峰值，短、中、长寿命情景下对应的峰值分别为20.74亿、20.67亿和20.64亿m2；非住宅建筑的新建面积在短、中、长寿命情景下分别于2028年、2025年和2020年达到峰值(17.38亿、16.69亿和16.57亿m2)。住宅建筑的拆除面积分别于2072年、2081年和2100年达到峰值(18.84亿、14.68亿和11.28亿m2)；非住宅建筑的拆除面积分别于2065年、2084年和2100年达到峰值(16.04亿、12.60亿和9.73亿m2)。

(2)住宅建筑垃圾总产量在短、中、长寿命3种情景下分别于2072年、2081年和2100年达到峰值(28.69亿、21.71亿和16.50亿t)；非住宅建筑垃圾总产量在3种情景下分别于2077年、2084年和2100年达到峰值(26.25亿、20.29亿、15.48亿t)。

(3)建筑垃圾由施工垃圾和拆除垃圾组成，2000年之前，建筑垃圾主要由施工垃圾组成；2000年之后，主要由拆除垃圾组成；至2100年，建筑垃圾主要组成部分为拆除垃圾，占比为98%。其中，混凝土占比为44%～71%，砖块占比为22%～51%，钢铁占比为0.50%～2.89%，其他成分占比为2.76%～4.68%。在3种情景下，住宅施工垃圾产生量均于2020年达到峰值(约1.3亿t)，拆除垃圾产生量分别于2072年、2082年和2100年达到峰值(27.99亿、21.23亿、16.25亿t)；而非住宅建筑的施工垃圾产生量分别于2028年、2025年和2020年达到峰值(约为1.1亿t)，拆除垃圾产生量分别于2065年、2084年和2100年达到峰值(25.96亿、19.87亿和15.25亿t)。

(4)建筑寿命对建筑垃圾总产生量的变化趋势影响效果显著。延长建筑使用寿命，可有效减少建筑垃圾产生量，推迟建筑垃圾产生量达到峰值的时间点。因此，相关政府管理部门应提高城市总体规划的精准性，优化城市建筑存量使用效率，不断延长建筑寿命，从源头上减少建筑垃圾产生量。其次，建筑存量作为新建流量和拆除流量的驱动力，可通过政府宏观调控措施减缓人均建筑面积的增长速度，预计近期峰值会更低，随后建筑需求将进一步下降，给城市建筑管理和垃圾处理处置提供一个缓冲时间。另外，在建筑垃圾产生量峰值到来前，做好预警措施，进一步提高建筑垃圾循环利用的比例，提高二次建材原料的市场消纳量，从而减轻建筑垃圾处理的压力。