城市生活垃圾产量计算及预测方法

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生活垃圾产生量计算及预测方法标准

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城市规划师相关知识辅导：城市固体废物量预测

⼆)城市固体废物量预测
1.城市⽣活垃圾产⽣量
城市⽣活垃圾产⽣量预测⼀般有⼈均指标法和增长率法,规划时可以⽤两种⽅法结合历史数据进⾏校核。

(1)⼈均指标法
据统计,⽬前我国城市⼈均⽣活垃圾产量为0.6 -1.2kg左右。

这个值的变化幅度较⼤,主要受城市具体条件影响。

⽐如市政公⽤设施齐备的⼤城市的产⽣量低,⽽中、⼩城市的产量⾼;南⽅地区的产⽣量⽐北⽅地区的低。

⽐较于世界发达国家城市⽣活垃圾的产⽣量情况,我国城市⽣活垃圾的规划⼈均指标以0.9 -1. 4kg为宜。

由⼈均指标乘以规划的⼈⼝数则可得到城市⽣活垃圾总量。

(2)增长率法
由递增系数,利⽤基准年数据算得规划年的城市⽣活垃圾总量,见下式:
Wt= W0(1 + i)t
式中Wt⼀⼀规划年城市⽣活垃圾产量;W0⼀⼀基准年城市⽣活垃圾产量; i⼀⼀年增长率; t⼀⼀预测年限.该种⽅法要求根据历史数据和城市发展的可能性,确定合理的增长率。

它综合了⼈⼝增长、建成区的扩展、经济发展状况和煤⽓化进程等有关因素,但忽略了突变因素。

2.⼯业固体废物产⽣量
⼯业固体废物的产⽣量与城市的产业性质与产业结构、⽣产管理⽔平等有关系。

其预测⽅法主要有:
(1)单位产品法
即根据各⾏业的统计数据,得出每单位原料或产品的产废量。

规划时,若明确了⼯业性质和计划产量,则可预测出产⽣的⼯业固体废物。

(2)万元产值法
根据规划的⼯业产值乘以每万元的⼯业固体废物产⽣系数,则得出产量。

参照我国部分城市规划指标,可选⽤0.04 -0.1t/万元的指标。

当然先根据历年数据进⾏推算。

长春市生活垃圾产量预测分析

长春市生活垃圾产量预测分析摘要：影响城市生活垃圾产生的因素有很多，本文通过分析长春市2001~2010生活垃圾年产量变化趋势，建立了分析垃圾年产量的灰色GM（1,1）预测模型，并对长春市未来十年的生活垃圾产量进行了预测。

预测结果表明未来十年长春市生活垃圾产量呈递减趋势，与前几年变化趋势相符合。

关键词：长春市；生活垃圾年产量；预测；灰色模型Abstract: the influence of urban living garbage produced a number of factors, the paper analyzes the 2001 ~ 2010 in changchun city garbage output change trend, established the annual output of garbage analysis gray GM (1, 1) prediction model, and the future of changchun city ten years life waste production forecast. Prediction results show that the future ten years life rubbish in the production of changchun city progressive decrease, and a few years ago corresponds with the trend.Keywords: the changchun city; Living garbage output; Predictions; Grey model 一．长春市生活垃圾年产量变化特征随着我国城市化、工业化的不断发展和人们生活水平的日渐提高，城市生活垃圾问题渐渐成为阻碍城市可持续发展战略的一个不可回避的问题。

估算城市餐厨垃圾日均产量的方法及建议

估算城市餐厨垃圾日均产量的方法及建议摘要：城市餐厨垃圾处理日益是到城市管理部门的重视，而城市餐厨垃圾日产量又是管理部门决策和执法的重要依据。

本文分析的目前常用的几种估算城市餐厨垃圾日产生量的计算法，并分析了其优缺点，提出了合理确定餐厨垃圾日产生的建议方法。

关键词：餐厨垃圾产量方法建议最近几年我国对垃圾处理工作越来越重视，各个城市开始把垃圾处理工作作为政府工作的一个重点，全国各地建设了一批垃圾无害化处理设施。

目前，各城市餐厨垃圾越来越多，餐厨垃圾的无害化处理也成为一个新课题，本文就城市餐厨垃圾的产生量的估算及处理进行探讨，发表个人浅见。

垃圾数量是垃圾处理前必须要准确掌握的数据，由于多年来计量工作的滞后，准确知道垃圾数据的城市较少，如不进行校核，会给垃圾处理设施规划建设工作带来诸多不良影响。

目前国内常用的确定餐厨垃圾现状产生时的方法一般采用经验公式计算法、经验数据类推法和类似城市类比法。

现将这几种常用的估算方法介绍如下：一、经验数据类推法重庆市是全国较早开始餐厨垃圾统一收集、统一运输、集中处置的城市之一，重庆市环卫集团收集整理了一套估算城市餐厨垃圾产生量的经验数据，其主要是依据就餐人数、餐厅座位数或餐饮企业营业面积估算餐饮企业餐厨垃圾产生量。

经验数据见下表：各类餐饮企业垃圾产量指标均值统计结果：注：★均值不包括学校食堂以上数据是经调查、统计和数据归纳分析后得出的结论，具有简单易行、真实可信、可做为设计依据的特点，但其缺点是需动用多种资源和人力成本，精确收集就餐人数、营业面积或座位数，才能套算出餐厨垃圾的产量的现状，周期长、人力成本高。

在应用时，要考虑抽取样本的方式，即重复抽样或不重复抽样；为保证抽选的餐馆机遇相等，建议采用不重复抽样的方法，其抽样的操作方法是：从总体N个餐馆中要抽取一个容量为n 的样本，每次从总体中抽取一个，连续进行n 次抽选构成一个样本。

但每次抽选出一个餐馆就不放回参加下一次的抽选。

北京城市生活垃圾产生量的影响因素研究及预测

北京城市生活垃圾产生量的影响因素研究及预测水
高会苗，戴铁军，高晓龙
摘
（Ｓｔ京工业大学循环经济研究院，北京１００１２４）要：统计了北京市２００３－２０１２年城市生活垃圾的产生量，借助ＳＰＳＳ对垃圾产生量可能的影响因素进行了分
ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ＧＤＰ，ｐｅｒｃａｐｉｔａｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｅｘｐｅｎｄｉｔｕｒｅａｎｄＳＯｏｎ．ＦｏｒｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅＭＳＷｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｍｕｌｔｉｖａｉｒａｔｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｒａｇｙｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ．Ｉｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｍｕｌｔｉｐｌｅｒｅｒｅｇｓｓｉｏｎａｎｌｙａｓｉｓｗａｓ
・
２４・
第２２卷第１期２０１４年２月
环境卫生工程
ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳａｎｉｔａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ
Ｖｏｌ＿２２Ｎｏ．１Ｆｅｂｒｕａｒｙ２０１４
ＩｎｌｆｕｅｎｃｅＦａｃｔｏｒｓａｎｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｎＳＷＯｕｔｐｕｔｉｎＢｅｉｊｉｎｇＧａｏＨｕｉｍｉａｏ，ＤａｉＴｉｅｊｕｎ，ＧａｏｕｔｅｏｆＲｅｃｙｃｌｉｎｇＥｃｏｎｏｍｙ．ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４）

城市生活垃圾热值计算

关于城市生活垃圾总量及其能量预测一、引言随着我国经济的快速发展，城市生活垃圾产生量日益增长，如何合理有效的处理及管理利用城市生活垃圾日益成为引起人民、政府乃至全社会关注的热点问题。

城市生活垃圾，是指在人们日常生活或者为日常生活提供服务的活动中产生的废弃物，它伴随居民生活而产生，成分和产量也伴随居民的消费水平、消费方式的变化而改变。

随着经济的快速发展及居民生活水平的不断提高，生活垃圾产生量也迅速增加；加之生活垃圾中有机物含量高、成分复杂，任意堆放或处理不当，都会对周围的大气、水体、土壤环境及景观造成严重污染，而正确的处理又可以继续有效利用垃圾中的能量产生效益。

因此探讨垃圾的产生总量及其中含有的可利用能量就成了城市管理者和广大市民极为关注和亟待解决的重大环保问题之一。

一般认为，城市生活垃圾的影响因素包括地理位置、人口、经济发展水平（生产总值）、居民收入以及消费水平、居民家庭能源结构等等。

城市生活垃圾产量是垃圾管理系统的关键参数，因此对未来某段时间内垃圾产量的准确预测是相关垃圾管理的部门做出管理规划的前提，对垃圾中所含能量的准确估测对于有关部门实施可持续发展具有重大意义。

二、城市生活垃圾产量预测模型在社会状况变化不大，居民生活较稳定，生活垃圾产生量变化平稳的情况下，要对未来某段时间的垃圾产量进行预测，首先需要获得往年的相关数据并在此基础上进行分析。

现在，我们仅以常州市为例，通过分析城市生活垃圾的影响因素，结合数据的可获取性，在具体操作时，我们仅考虑人口和人均消费水平对垃圾产量的影响。

查阅常州统计年鉴，可知2005-2009年常州市垃圾产量、人口及人均消费水平数据如表1所示：表1：常州市生活垃圾产量及其影响因素数据（2005-2009年）根据以上数据，我们分别画出不同因素和时间以及垃圾产量之间的散点图，包括：1）人口随时间变化的散点图（图1）2）人均消费水平随时间变化的散点图（图2）3）垃圾产量对人口变化的散点图（图3）4）垃圾产量对人均消费水平变化的散点图（图4）运用eviews3.1,得到具体图像如下：图1：人口随时间变化的散点图观察上图可以发现，人口随时间的变化图是一条近似直线，所以选择用一次线性多项式拟合，按照这种思想，可以得到人口随时间变化的关系式：X3 = -3747.867 + 2.045*X1图2：人均消费水平随时间变化的散点图同样，由图可知，居民消费水平随时间的近似是一条直线，所以选用一次多项式拟合，得到人均消费水平对时间变化的关系式：X4 = -2585537.986 + 1295.03*X1图3：垃圾产量对人口变化的散点图图4：垃圾产量对人均消费水平变化的散点图观察图3、图4可以看出，垃圾产量与人口变化的关系可以看作是线性的，而垃圾产量与人均消费水平的关系则是非线性的，所以我们可以令22344x a bx cx dx =+++，其中a ，b ，c ，d 为参数，通过计算机拟合可以得到：a=-2908.784157,b=8.950542331 ,c=-0.02686588318,d= 6.529112694e-07 。

城市生活垃圾产量的组合预测

第９卷第１期２１年２月０１
福建工程学院学报
ＪｕｎｌｆｕｉｎｖｒｔｏｅｈｏｇｏｒａｏｊｎＵｉｅｓｙｆｃｎｌｙＦａｉＴｏ
Ｖｏ９９ｊｉｎ１７４４．０１０．０２ｏ：０３６／．ｓ．６２－３８２１．１０１ｓ
ｒｓｌｏｉｅｒｒｇｅｓｏｎｎｎａｏｈａｅｓｌｗｅ山ｃｎｓｄｒｂｅｅｒｒｈｅｅｕｌｆｅｕｔｆｌｎａｅｒｓｉｎａｄａｕｌｇｗｔｒｔｉｏｒｗｉｒｏｉｅａｌｒｏｓ：ｔｒｓｔｏｓ
ＡｓａｔＡｎｗ，ｏｂｎｄｆｅａｔｇｍｔｏｆｎｃｐｌｏｄｗｓＭＳｂｔｃ：ｅｃｍｉｅｒｃｓｎｅｈｄｏｉｉａｓｌａｔｒｏｉｍｕｉｅ（Ｗ）ｐｏｕｔｎｗｓｎｒｄｃｏａ一ｉｉ
￣ｏｕｅｏｉｒｖｅｆｒｃｓｉｇａｃｒｃ．ＢａｅｎＭＳｒｄｃｉｎｏａｎｃｔｒｍｅｒｄｃｄｔｍｐｏｅｔｏｅａｔｎｃｕａｙｈｓｄｏＷｐｏｕｔｆＸｉｍｅｉｆｏｙａｏｙ１９６ｔ０９ｏ２０８，ｔｅｆｒｃｓｃｕａｙｏｉｅｅｔｆｒｃｓｉｇｍｅｈｄｓａａｙｅｎｈＷｏｈｏｅａｔａｃｒｃｆｄｆｒｎｏｅａｔｔｏｓｗａｎｌｓｄａｄｔｅＭＳｐｒ — ｎ
品零售总额年平均增长率，高于城镇居民消费性支出年平均增长率。

固废预测方法

《环境规划》电子教材固体废弃物污染预测方法一、固体废物总量预测21V V V += （4.56）式中：V ——预测年固体废物排放总量，万吨/年；1V ——预测年工业固体废物产生总量，万吨/年；2V ——预测年生活垃圾产生总量，万吨/年。

二、工业固体废物产生量预测1）冶金渣、粉煤灰、煤矸石等采用的预测模型v v i W S V ⋅= （4.57）i D s D S V ⋅= （4.58）式中：i V ——预测年废渣排放量，万吨/年；s V ——预测年粉煤灰等工业废渣排放量，万吨/年；v S ——排放系数（工业产品）；D S ——排放系数（吨／万元）；v W ——预测年产品产量，万吨/年；i D ——预测年工业产值，万元/年。

2）回归分析法预测固体废物产生量根据调查资料分析，燃烧量与粉煤灰发生量有bx a y +=关系。

还可以建立固体废物排放总量与工业总产值、原煤总产量、工业用煤总量三个因素的多元回归模型。

其数学表达式为：3322110x b x b x b b y +++= （4.59）3）考虑技术进步因素可采用的预测模型i t i D K V V ⋅-=∆）（10 （4.60）式中：i V ——预测年废渣排放量，万吨/年；0V ——基准年废渣排放量，万吨/年；i D ——预测年工业总产值，万吨/年；K ——递减率，％；t ∆——基准年至预测年的时段。

4）固体废物积存量预测01s t p st V aV V ++=∆）（γ （4.61）式中：st V ——预测年废渣积存量，万吨/年；a ——产渣系数，吨产品出渣量；V ——基准年产量或消耗量，万吨/年；p γ——年废渣增长，%；t ∆——由基准年起到预测年的时段；0s V ——基准年废渣积存量，万吨/年。

三、固体废物环境影响预测分析固体废物对环境影响是综合性的，产生的污染影响也是多方面的。

首先占用大面积的土地，其占地面积可由下式求出：ρBW A =（4.62）式中：A ——占地面积； B ——占地系数；W ——年排渣量或废渣累积量，万吨；ρ——废渣比重，t/m 3。

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城市生活垃圾产量计算及预测方法
城市生活垃圾产量计算及预测方法
2014-04-04
1 范围
本标准规定了城市生活垃圾产量的计算方法和预测方法。

本标准适用与不同规模城镇、居民集中居住地区的生活垃圾的计算及预测。

2 引用标准
下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。

本版本出版时，所有版本均为有效。

所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。

CJ/T3039—1995 城市生活垃圾采样和物理分析方法
CJJ17—1988 城市生活垃圾卫生填埋技术标准
3 定义
3.1 车载容积垃圾车实际可载容积（m3）
3.2 车辆吨位垃圾车额定载质量（t）
3.3 采样容重垃圾单位体积的质量（t/m3）
3.4 装载容积垃圾车实际装载质量和装载容积比值（t/m3）
3.5 垃圾产量垃圾产生量。

4 影响城市生活垃圾产量计算及预测的因素
计算和预测垃圾产量应考虑以下主要影响因素：人口、生活水平、燃料结构、人口密度、流动人口、气候以及收集方式。

5 垃圾产量计算方法
5.1 垃圾产量计算的要求
取连续几年的实际垃圾产量进行推算，预测未来年度的垃圾产量，使用式（2）计算时，应注意垃圾容重测试方法的正确性和清运量的准确性，在使用式（3）计算时，应注意居住人数的准确性。

5.2 垃圾容重的测定，按CJ/T3039规定执行。

5.3 垃圾样品的采集方法，按CJ/T3039规定执行。

5.4 城镇居民生活区划分参照CJJ17规定执行。

5.5 垃圾人均日产量的计算方法：
在日产日清的情况下，计算居民区一天（24h）产出垃圾量与该区域人口数的比值，即人均日产量计算公式如下：R=PW/S×103
式中：R—人均日产量，kg/人;
P—产出地区垃圾的容重,kg/L;
W—日产出垃圾容积,L;
S—居住人数,人.
5.6 垃圾产量计算方法
5.6.1 按采样法计算垃圾产量
5.6.1.1 分布特征表1
在计算垃圾产量时，应根据各地区经济发展状况，居民生活水平和季节变化情况调整分占比例Q1、Q2的数值。

表1 垃圾日产量的分布比例
区别居民区事业区商业区清扫区特殊区混合区
特征燃煤
半燃煤
无燃煤办公
文教
商店饭
店
娱乐场
所
交通站
街道
园林
厂场
医院
使领馆
垃圾堆放处
理
分布比例Q1Q2
注：1、Q1推荐使用65%±5%
2、Q2分布比例根据各地区实际情况决定
5.6.1.2 城镇居民生活区人口数量的计算：
城镇居民区人口数=常住人口数+临时居住人口数+流动人口数×K，其中K=0.4～0.6。

5.6.1.3 垃圾日产量的计算公式：
Y=（R1S1+R2S2+R3S3+R4S4）/Q1
式中：Y—按人均日产量计算出的垃圾日产量，kg
R1R2R3R4—垃圾的人均日产量（见表2）,kg/人
S1S2S3S4—不同特征区的人数（见表2），人
Q1—垃圾日产量的分布比例数，见表1所示。

5.6.2 按容重法计算垃圾日产量
Y=W1P1+W2P2+W3P3+W4P4
=W×P
式中：Y—按容重法计算出垃圾日产量，t;
W1W2W3W4—不同产出地区、不同季节日产出垃圾容积均值（见表2），m3;
W—产出地区季节产出垃圾容积均值，m3;
P1P2P3P4—不同产出地区、不同季节装载容重均值（见表1），t/m3;
P—产出地区四季垃圾装载容重均值，t/m3.
表2 垃圾参数表
无燃煤区半燃煤区燃煤区混合区日清运量,m3W1W2W3W4容重,t/ m3P1P2P3P4人均日产量，t /人R1R2R3R4居住人数, 人S1S2S3S4注：混合区指两种或两种以上生活区特征的区域
6 垃圾产量预测方法
6.1 基数的选取与计算
6.1.1 基数的选取
垃圾产量的预算，在计算出近几年垃圾的产量的基础上预测以后年度的垃圾产量，必须以预测年相邻年度开始连续上朔6～8年的垃圾产量为基数。

6.1.2 基数的计算
按式（2）或式（3）计算。

垃圾日产量乘以计算年度的日历天数，为该年度垃圾产量。

6.2 预测回归分析
根据垃圾年产量（基数）计算对应于给定变量X（预测年度）的Y值（预测垃圾产量），使用逼近垃圾年产量的最小二乘法计算，Y在X上的回归曲线。

该回归曲线的方程式为：
线性回归方程 Y=a+bX
指数回归方程 Y=dc x
式中：Y—预测年的垃圾产量，t;
X—预测的年度.
6.3 线形回归
求解 a=
b=
式中： x i——计算垃圾产量基数的年度；
y i——各年度的垃圾产量基数。

将求出的a,b值代入式（4）
6.4 求相关系数及均方差
6.4.1 相关系数：
r=
在实际问题中，有时两个变量之间的关系不是线性的，计算时一般采用非线性回归方法。

不过在很多情况下，非线性的回归问题，可以通过变量替换转化为线性回归的问题。

6.2中指数回归方程提供的非线性回归方程为指数函数 Y=dc x
两边利用对数lny=lnd+Xlnc
令y u=lny a=lnd b=lnc
则有 y u=a+bx （线形方程）
这样可以把非线性回归转变为线性回归。

在预测时可首先求出相关系数，确定垃圾的变化是线性回归还是曲线回归，然后取相关系数的值计算。

6.4.2 均方差计算公式：
δ=
可求出垃圾预测的误差值。

由此垃圾产量 Y=y u±δ。