城市生活垃圾产生量及组分的预测方法研究_王欢
生活垃圾产生量计算及预测方法标准
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北京市垃圾分类调查与研究
家庭垃圾分类方案：
• 家里预备4个丌同颜色的垃圾桶（30L左右，成本在10元左右）用来 装丌同的生活垃圾： • 1.绿桶,用来装所有的食物残渣（每天扔一次） • 2.蓝桶,用来装各种废旧报纸广告等等 • （每周扔一次，最好能卖给与门回收垃圾的站点） • 3.黄桶,装所有的食品塑料包装,日常废旧塑料等等. • （每周扔一次） • 4.黑桶,装丌属亍上述垃圾的丌可回收垃圾 （视情况而定）再准备1~2 个布袋，回收一些电灯泡、玻璃杯、药品化妆品玻璃瓶等。 • 注意事项：用完的电池集中回收起来，定期送到指定的电池回收站。 过期的药品以及废弃的日光灯等危险物品需• 2000年全国有8个城市试点垃圾分类推广工作，其中主导 部门是原建设部；制定政策的是国家发改委；具体管理资 源回收产业链的是商务部；垃圾处置过程中产生的污染归 环境部门监管。划分到具体地区，一般来说，垃圾分类相 关事务归城管部门管，有害垃圾归环保部门管，可回收物 归商务部门管，过期药品属亍药监局管，而小区物业一般 由地方建设、房管部门管。此外，相关垃圾中转站戒区域 垃圾楼的规划由地方规划部门管；土地审批由地方土地部 门管；分类相关配套资金由地方财政部门管；资金审批归 地方发改委管。
其他国家是如何做的？
我国垃圾分类大体情况：
而实际上。。。 • 从2000年起，北京、广州等8个城市 就开始试点垃圾分类推广工作，但10 年已过，垃圾分类成效甚微，绝大部 分试点的分类垃圾箱形同虚设，分类 工作有名无实。
与家们的话：
• 当前中国的垃圾分类体系太过复杂，很多市民丌懂得该如 何做。因此，他建议垃圾分类应该从家庭做起，家庭产生 的50%-70%是厨余垃圾，热值丌够丌适合燃烧，适亍堆 肥。家庭垃圾分类只分厨余垃圾和非厨余垃圾两类，这样 培训难度低，操作性强。 • ——麦柯(中华能源基金委员会博士) • 我国的垃圾成分不西方国家的丌同，生活垃圾占了一半， 厨余垃圾里很大一部分是剩余液。上海已经开始试验“干 湿分离”的垃圾处理方式，北京的“绿房子”垃圾前端分 类回收处理体系的垃圾减量也开始试行。 ——徐焕生(卡万塔能源(中国)投 资有限公司商务管理总监)
城市生活垃圾典型组分热解和流化床气化特性试验研究的开题报告
城市生活垃圾典型组分热解和流化床气化特性试验研究的开题报告一、研究背景及意义随着城市化进程的不断加速，城市生活垃圾的数量不断增加，垃圾的综合处理利用成为城市管理的一大难题。
对于城市生活垃圾的综合处理利用，利用热解和气化技术最为有效。
热解和气化技术可以把垃圾中的有机物转化为能源或有用的化学物品，从而实现垃圾零排放、资源化利用和环境保护的目标。
因此，对城市生活垃圾的热解和气化特性进行研究，不仅可以促进城市垃圾的资源化利用，还可以为城市垃圾处理技术的改善提供一定的理论基础。
二、研究内容及目标本研究将针对城市生活垃圾的典型组分进行热解和流化床气化实验。
研究内容包括实验前的垃圾化学性质分析、垃圾典型组分的筛选、热解和气化实验参数的设计、实验数据的处理分析等。
通过实验数据的对比和分析，了解城市生活垃圾中不同组分的热解和气化特性，为城市垃圾的综合处理利用提供参考。
研究目标：1、了解城市生活垃圾中典型组分的热解和气化特性。
2、探究城市生活垃圾的综合处理利用的技术途径和方法。
3、为城市垃圾处理技术的改善提供理论支持。
三、研究方法及步骤1、垃圾化学性质分析。
对城市生活垃圾进行成分分析，确定典型组分的种类和含量。
2、垃圾典型组分的筛选。
根据垃圾化学性质分析的结果，选择具有典型性代表意义的垃圾典型组分进行热解和气化实验研究。
3、热解实验的参数设计。
研究热解过程的温度、时间和反应样品等参数的影响因素。
4、气化实验的参数设计。
研究气化过程的温度、气化剂流速、反应时间等参数的影响因素。
5、实验数据的处理分析。
对实验数据进行处理和分析，比较不同典型组分热解和气化过程中的物质转化规律及产物分布等情况。
四、预期结果通过对城市生活垃圾典型组分的热解和气化实验，得出不同组分的热解和气化特性，实现城市垃圾的综合处理利用。
预期结果为：1、获得城市生活垃圾不同组分的热解和气化产物分布情况，并分析产物的量和质量，为城市垃圾资源化利用提供参考。
杭州市生活垃圾产生量预测研究
统计与管理二○一六·四问题研究学生对饮食很不满意。
三、促进新疆籍大学生思想政治教育工作的对策新疆籍大学生是民族地区各项事业的建设者和接班人。
作为高校学生工作者，必须站在民族团结、祖国统一的战略高度探索新疆籍学生教育管理的有效途径。
（一）以核心价值观为主题，加强爱国主义教育爱国主义、民族团结教育是大学生思想政治教育的重要组成部分，在防范境内外敌对势力分裂祖国的图谋、培养社会主义事业建设者方面具有重要意义。
高校应通过定期开展丰富的爱国主义、民族团结教育活动，让学生充分了解和意识到爱国主义和民族团结对国家、对民族生存的重要意义。
用汉语班和民族班联谊的方式，增进民族沟通交流、促进民族团结。
通过爱国主义、民族团结教育强化新疆籍大学生的责任意识，提高道德修养，增强其社会责任感[1]。
（二）以服务学生为中心，加强引导与服务以人为本，在教育中坚持服务学生、发展学生的理念，从思想深处贴近新疆籍大学生，参照他们的实际情况进行全程式贴近服务，走进宿舍、走进网络、走进心理，走向常州、走向市场、走向操场，让思想政治教育内容在“润物细无声”处贴近新疆籍大学生，进而达到教育的效果和目的，增加与他们的友谊，提高思想政治教育的吸引力、说服力、感染力。
严格落实国家对新疆籍学生的各项资助政策，尤其是针对个别经济特别困难的少数民族学生，要重点资助，通过一系列的的国家的各项奖、助、贷、补政策[2]，让他们感觉到在他乡的温暖。
学校也积极自筹渠道，在新生报到时通过绿色通道向新疆籍学生给予政策倾斜，通过校内勤工助学岗位等多种途径，有效地解决学生的实际问题。
（三）以心理教育为纽带，加强道德认知与健康由于居住与生活环境的改变，新疆籍大学生，尤其是民考民的学生在进入大学后面临许多困难，由此容易引发心理问题。
学校除定期开展的心理键康教育课程之外，要邀请心理专家根据新疆籍大学生的实际情况，有针对性地开展心理讲座、心理沙龙、团体辅导、素质拓展与心理剧等活动，普及心理健康常识，教授心理调节方法。
对城市生活垃圾清运量的多元线性回归预测
ｒ 。 ０ ９ ８Ｉ Ｏ ０ ９ ７ ３ ６ ０ ９ ６ ２ ０ ０ ９ ５ ２ ７ ０ ９ ２ ７ ３ ０． ８ Ｏ Ｏ ５ ０ ５ ８ ７ ７ ０ ４７ ２ ０
归预 测 模 型 。
关键词 ： 灰 色关联 度 多元 线 性 回归
城 市 生 活垃 圾 管理
随 着城 市 化 进 程 的加 快 、 人民生活水平的普遍提高 ， 城 市 垃 圾 管 理 已 成 为世 界 各 国 面 临 的 主要 挑 战 。科 学 准确 地 对 城 市 生 活 垃圾 清运 量 进 行 预 测 。可 以为 城 市 环 境 管 理 及 城 市 未
Ｉ Ｌ ０ 口 Ｓ Ｓ Ｐ Ｅ ｉ ： 一 ２ ∑ （ ｙ — ｙ Ａ ） ０ ， １ ， ２ ５
通过这一方程组便可分别得到 ， Ｂ ， ， ｐ ２ ， ， 髓， 的估计值Ｂ 。 ，
１ ３ ， ｐ ， １ ３ ３ ， ３ １ ， ｐ 。下 面 利 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ Ｘ ￣ 多 元 线 性 回归 ， 需 要 测 定 方 程的拟合程度 、 检 验 回归方 程 和 回归 系 数 的显 著 性 。 依据表１ 数 据 可 以得 出 以下 多元 线 性 回归 方 程 为 ：
【 年 份
２ ０ ｏ ７
２ ０ ０ ８
２ Ｏ ０ ９
＿
２ ０ １ ０
ｆ 垃圾产量 ｌ １ ８ ． ３ ７ ６ ２ １ １ ４ ． ０ ５ ８ ６ １ ｏ ９ ． ５ ２ ８ ９ ｌ ０ ５ ． １ ２ ４ ３ ｌ ０ ｏ ． ８ ４ ７ ２
由预 测 结 果 表 ２ 看 出 哈 尔 滨 市 在 未 来 五 年 里 生 活 垃 圾 产 量 在 缓 慢减 少 ， 到２ ０ １ ０ 年． 哈尔 滨 市 城 市 生 活 垃 圾 产 量 将 达 到 １ １ ５ ． ６ ５ ６ ９ 万 吨， 有可能是 因为居民生活水平提高 ． 人 口增 加 等 原 因 。 要控 制 城 市生 活垃 圾 产 量 必 须 着 重 考 虑 在 控 制 城 市 人 口数量 和发 展 城 市 经 济 的 同时 ． 又要 加 强 环 卫 宣传 教 育 ， 使 居 民改 变 知 己 的生 活方 式 和 行 为 习惯 ， 改变燃料结构 。 使 用 清 洁 燃料 、 健 全 垃 圾 收 费 制 度 以 约束 居 民 的 排 污量 、 对垃圾按不 同 类 别进 行 分 装 、加 强 废 品 回收 等 都 能 在 一 定 程 度 上 降 低 垃 圾 产 生 量 和环 保 。多 元 线 性 回归 分 析 法 可 以充 分 考 虑 各 种 影 响 因素 ， 但 对 各 因 素 的影 响程 度缺 乏识 别 ， 过 多 的次 要 因素 不 仅 会 增 加计 算 量 ， 而 且无 助 于 预 测 精 度 的 提 高 。
北京市城六区居住小区生活垃圾产生量调查分析
北京市城六区居住小区生活垃圾产生量调查分析张丽;王桂琴;王典【摘要】Different types of residential areas in Dongcheng district and Haidian district were selected in the analysis.The output of domestic waste,kitchen waste,recyclable waste,disposable packaging and other waste were investigated.The influencing factors and causes of variation were analyzed.Meanwhile,some feasible suggestions were put forward to reduce the waste from the source.%选取北京市东城区和海淀区不同类型的居住小区作为抽样样本,对其生活垃圾及分出的厨余垃圾、可回收物、一次性包装物和其他垃圾的产生量进行调查,并分析影响因素及变化成因,为生活垃圾的源头减量提出了可行的建议.【期刊名称】《环境卫生工程》【年(卷),期】2018(026)001【总页数】4页(P59-62)【关键词】居住小区;生活垃圾;产生量【作者】张丽;王桂琴;王典【作者单位】北京市环境卫生设计科学研究所,北京100028;生活垃圾检测分析与评价北京市重点实验室,北京100028;北京市环境卫生设计科学研究所,北京100028;生活垃圾检测分析与评价北京市重点实验室,北京100028;北京市环境卫生设计科学研究所,北京100028;生活垃圾检测分析与评价北京市重点实验室,北京100028【正文语种】中文【中图分类】X508;X799.3居住小区生活垃圾是城市生活垃圾中最主要的组成部分之一，它不仅与地域、季节、气候和能源使用等情况有关，还受家庭成员组成、经济状况、生活习惯等因素的影响［1-5］。
生活垃圾主要组分在回转窑内不同热解阶段的传热特性
2014年12月 CIESC JournalDecember 2014第65卷 第12期 化 工 学 报 V ol.65 No.12生活垃圾主要组分在回转窑内不同热解阶段的传热特性王欢1，尹丽洁1，陈德珍1，马晓波1，何品晶2（1同济大学热能与环境研究所，上海 200092; 2同济大学环境科学与工程学院，固体废物处理与资源化研究所，上海 200092）摘要：采用外热式回转窑，对生活垃圾主要组分[纸类、织物、生物质类（含厨余）]及除去惰性成分的垃圾在不同的升温速率和不同转速下热解过程中的传热特性进行研究，获得物料和内壁面之间的表观传热系数。
根据相近升温速率下热重分析结果将热解过程分为干燥阶段、热解预备阶段、剧烈热解阶段以及热解完成阶段4个阶段。
研究结果表明：在干燥阶段的表观传热系数最大，并随着温度升高而迅速减小，到水分蒸发完、进入热解预备阶段时降至最低。
在热解预备阶段的升温过程中，各物料表观传热系数随温度升高基本不变，具备最低稳定传热系数特征；在剧烈热解阶段，表观传热系数随温度升高而逐渐增大；在热解完成阶段，表观传热系数再次减小。
回转窑转速和升温速率对表观传热系数的影响复杂，对不同物料的影响也不相同。
总体上在较低的加热速率（22±2）℃·min −1条件下，更高的回转窑转速（3 r ·min −1）对干燥末段和热解预备阶段的传热有抑制效果；当升温速率增加到（32±2）℃·min −1时，各种物料在对应热解段的表观传热系数均有增大的趋势，且热解总时间缩短；除生物质外，转速越高，在热解的不同阶段表观传热系数越大，在3 r ·min −1条件下热解预备阶段消失。
本研究为回转窑热解反应器的针对性设计提供参考。
关键词：生活垃圾；回转窑；热解；表观传热系数；四阶段 DOI ：10.3969/j.issn.0438-1157.2014.12.010中图分类号：TQ 028.8 文献标志码：A 文章编号：0438—1157（2014）12—4716—10Heat transfer characteristics of MSW and its typical components inrotary kiln at different pyrolysis stagesWANG Huan 1, YIN Lijie 1, CHEN Dezhen 1, MA Xiaobo 1, HE Pinjing 2(1Institute of Thermal & Environmental Engineering , Tongji University , Shanghai 200092,China ; 2Institute of Waste Treatment &Reclamation , College of Environmental Science and Engineering , Tongji University , Shanghai 200092, China )Abstract : Heat transfer characteristics of typical components of municipal solid wastes (MSWs), including paper, fabric and biomass and MSW without inert components during the pyrolysis process were experimentally studied in an externally heated rotary-kiln pyrolyser at different heating rates and different rotational speeds. According to the data of thermogravimetric analysis at similar heating rate, the pyrolysis process could be divided into four stages: moisture evaporation stage, pre-pyrolysis stage, violent pyrolysis stage and ending stage. In the moisture evaporation stage, apparent heat transfer coefficients of typical MSWs components and MSW without inert components were the highest but decreased rapidly till reaching a minimum. In the pre-pyrolysis stage, apparent heat transfer coefficients of typical MSWs components and MSW without inert components changed little, having2014-04-14收到初稿，2014-08-04收到修改稿。
徐州市城市生活垃圾的产生量预测研究
【 Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ 】 Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｘｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ｃ ｉ ｔ ｙ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ｉ ｐ ａ ｌ ｓ ｏ ｌ ｉ ｄ ｗａ ｓ ｔ ｅ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｒ ｏ ｍ ２ ０ ０ ６ ｔ ｏ ２ ０ １ ４ ， ｗｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ —
上 海市 的 城市 生 活垃圾 产生 量进 行 了预 测研 究 Ｅ 。
目前 ，城 市 生 活 垃 圾 的 预 测方 法 主要 有 时 间序 列 法 、回归 分 析 法 、灰 色 系 统模 型法 和 系 统 动 力 学 法等Ｅ ，由于 回归 分析 具 有 较 好 的精 确 度 和可 信 度 ，笔 者选 择采用 多元 线性 回归 分析 方法 。
环 境 卫 生 工 程 ２ ０ １ ７年 ４月 第 ２ ５卷 第 ２期 Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｌ Ｓ ａ ｎ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ａ ｐ ｉ ｒ ｌ ２ ０ １ ７ ， Ｖ ｏ １ ． ２ ５ ， Ｎｏ ． ２
ｍｕｎ ｉｃ ｉ ｐａ ｌ ｓ ｏ ｌ ｉ ｄ ｗａ ｓ ｔ ｅ ｏ ｕｔ ｐ ｕｔ ｏ ｆ Ｘｕｚ ｈ ｏｕ ｗｏ ｕｌ ｄ ｃ ｏｎ ｔ ｉ ｎｕ ｅ ｔ ｏ ｇ ｒ ｏｗ ｓ ｌ ｏ ｗｌ ｙ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｉｃ ｎ ｉ ｐａ ｌ ｓ ｏ ｌ ｉ ｄ ｗａ ｓ ｔ ｅ ｏ ｕｔ ｐｕ ｔ ｗｉ ｌ ｌ ｒ ｅ ａ ｃ ｈ １ ． ３ ６× １ ０ ｔ ｏｎ ｓ ｉ ｎ ２ ０ ２０ ．
１ ． ２ 预测 方法
国 内学 者 已对 城 市 生 活 垃圾 产 生 量 的 预 －２ ０ １ ６生 活 垃 圾 产 生 量 计 算 及 预 测方 法 … ，选取 徐 州 市 ２ ０ ０ ６ －２ ０ １ ４年基 础数 据 进 行分 析 ，并 对 徐州 市 城市 生 活 垃圾 产 生 量 预测 。 徐州市 ２ ０ ０ ６ －２ ０ １ ４年 城 市 生活 垃 圾 清运 量 变 化 趋
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方法一：国家统计数据分析通过分析国家统计局发布的相关数据，可以计算出城市居民人均生活垃圾产量。
国家统计局通常会发布城市居民人均生活垃圾产量的年度数据，可以通过计算这些数据的平均值来得到一个较为准确的城市生活垃圾产量。
方法二：抽样调查通过随机抽样的方法，选择一部分城市居民进行垃圾产量调查。
通过调查得到的数据，可以推算出整个城市的生活垃圾产量。
这种方法的优点是可以较精确地了解到居民的垃圾产量，但是代价较高且工作量较大。
方法三：物量平衡法物量平衡法基于城市的人口数量和人均垃圾产量，通过计算人口总量乘以人均垃圾产量得到城市的垃圾产量。
这种方法适用于数据收集困难的地区，但是在数据有限的情况下结果可能会有一定的偏差。
方法四：回归分析和预测模型通过历史数据的回归分析，可以建立城市生活垃圾产量的预测模型。
例如，可以将城市居民人口、生活水平、消费习惯等因素作为自变量，将垃圾产量作为因变量，使用回归分析方法建立模型。
然后，根据自变量的变化情况，预测未来的垃圾产量。
这种方法可以较精确地预测城市的垃圾产量，但是需要有足够的历史数据和统计分析技术。
方法五：城市规划和基础设施建设通过城市规划和基础设施建设，可以对城市的生活垃圾产量进行控制和预测。
例如，可以通过建立合理的垃圾分类和处理系统，减少废弃物的产生。
另外，可以通过提高城市环境意识，鼓励居民进行垃圾分类和减少消费，以降低垃圾产量。
总结起来，计算和预测城市生活垃圾产量可以采用国家统计数据分析、抽样调查、物量平衡法、回归分析和预测模型、城市规划和基础设施建设等方法。
不同方法有其优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法进行计算和预测。
同时，为了更准确地计算和预测城市的生活垃圾产量，需收集多方面的数据（如人口数据、消费数据等），并结合各种方法的优点进行分析和建模。
城市生活垃圾清运量及组分预测模型研究
（1-1）
式中 q 为预测年度的人均垃圾产生量，q0 为基准年度的人均垃圾产生量，a 为人 均垃圾产生量的年增长率，t 为预测年度与基准年度的差值。 （2）多元回归分析模型 回归分析是研究因变量和自变量之间数量变化规律，并通过一定的数学表达式 来描述这种关系，进而确定一个或几个自变量的变化对因变量的影响程度[2] 。回归分 析是常规统计预测方法中常用的一种方法。多元回归分析的依据是各种可能影响城 市生活垃圾产生量的影响因素（一般为社会经济指标）对产生量的影响具有历史的 延续性，利用这些影响因素作为自变量，应用数理统计回归揭示这些影响因素与城 市生活垃圾产生量之间的数量关系。这一关系可应用于在确定相关指标变化趋势的 前提下，对城市生活垃圾产生量的趋势进行定量分析。 多元回归分析模型的通式如下： y = b0 + b1x1 + b2 x 2 + Λ + bn x n + e （1-2）
关键词： 城市生活垃圾清运量 组分 预测模型 灰色关联度 ＢＰ 神经网络
I
华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文
Abstract
With the development of social economy and the improvement of living standards, especially the development of urbanization process, the generation of municipal solid waste （MSW） in China is rapidly increasing, and the composition of MSW has changed. Municipal solid waste gradually become an very important threat of urban environmental sanitation and resident health, and restrict the sustainable development of the society, economy and environment. Successful planning and operation of a municipal solid waste management system depends on accurate predictions of MSW transportation amount and composition. The influence factors of MSW transportation amount and composition were analyzed. The grey correlation analysis method was applied to analyze contribution level of the influence factors on MSW transportation amount and composition to determine the main influence factors of MSW. A BP neural network prediction model of MSW transportation amount and composition was set up, and the main influence factors of MSW determined by grey correlation analysis were chosen as the input vectors of BP neural network. The case study on Shanghai showed a high accuracy between the predicted and measured values by calculated MAPE and EC of the prediction model. MSW transportation amount and composition in Shanghai from 2007 to 2010 were predicted. The result indicated that prediction model based on grey relational degree and BP Neutral Network can predict MSW delivering quantity and composition, and was proved to be feasible and suitable. Key words: MSW transportation amount Grey relational degree MSW composition Prediction model
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The document was finally revised on 2021城市生活垃圾产量计算及预测方法2014-04-041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定义车载容积垃圾车实际可载容积（m3）车辆吨位垃圾车额定载质量（t）采样容重垃圾单位体积的质量（t/m3）装载容积垃圾车实际装载质量和装载容积比值（t/m3）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。
垃圾容重的测定，按CJ/T3039规定执行。
垃圾样品的采集方法，按CJ/T3039规定执行。
城镇居民生活区划分参照CJJ17规定执行。
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;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=～。
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，kgR1R2R3R4—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。
城市生活垃圾产生量预测研究——以南方某市为例
•36 •E nvironm ental San itation E n gin eerin g, A p ril 2018,V 〇1. 26,No. 2目前主要采取焚烧和填埋处理方式，其中焚烧厂5 座，设计处理能力约7 125 t /d ，卫生填埋场3座， 设计处理能力约5 400 t /d ，末端处理设施（主要是 填埋场）处于超负荷运行状态〇笔者以该市统计年鉴的生活垃圾清运量数据 为基础，分析研究其产生量的变化，如图1所示.2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017年份图1 2004—2015年南方某市生活垃圾年产生量城市生活垃圾主要来自居民生活区、工厂、 商场、宾馆、餐厅及街道等功能区，直接或间接 影响城市生活垃圾产生量的因子主要有城市人口、 居民生活水平、城市商业化程度、工业化水平以 及城市经济总体实力等[1]。
日益增长的生活垃圾 产生M 成为困扰很多城市经济发展、环境保护、 影响人民生活质量的社会问题2。
用科学的方法 对城市生活垃圾产生量进行预测，能够为生活垃 圾的收集、运输和处理提供参考[34]，为环卫管理 部门合理制定相关政策、发展规划等提供科学依据。
笔者以南方某市生活垃圾产生量数据为基础，运 用多种预测方法进行分析研究以求得到最优模型。
1南方某市生活垃圾产生量现状2015年全市生活垃圾清运量约5.748 x 1061。
收稿日期：2017-06-25城市生活垃圾产生量预测研究—以南方某市为例胡涛，钱萌，孙国芬，简思平，周吉利(北京中环博宏环境资源科技有限公司，北京100012)【摘要】根据南方某市2004—2015年生活垃圾产生量及人口等数据，运用多元回归分析模型、平均增长率模型 和人均产量模型3种方法对其未来5 a 的生活垃圾产生量进行预测，并通过组合预测模型对3种方法的预测结果进行 整合。
研究可知，该市2020年生活垃圾产生量将达到22 000 t /d ，3种单一预测模型中，多元回归分析法的预测结果 误差最小，与组合预测模型的结果最为接近。
城市生活垃圾产生量预测及垃圾产生系统调控研究
城市生活垃圾产生量预测及垃圾产生系统调控研究随着城市化进程的不断加快，城市生活垃圾产生量也不断增加。
如何有效控制城市生活垃圾产生量，成为当前城市管理的一个重要课题。
本文将从城市生活垃圾产生量预测及垃圾产生系统调控两个方面进行探讨。
一、城市生活垃圾产生量预测城市生活垃圾产生量预测是控制垃圾产生量的前提。
现阶段，通过统计、分析城市人口、生活方式、居住面积、收入水平以及经济发展水平等来估计城市生活垃圾产生量。
但是这种方法存在许多不准确的因素，比如环保方式的改变、垃圾分类回收制度的完善等等，这些都会对垃圾产生量的预测造成很大的误差。
因此，我们需要借助技术手段进行更为精准的垃圾产生量预测。
目前，利用人工智能、大数据、物联网等技术进行垃圾产生量预测已成为研究热点。
这些技术的结合可以实现对大量数据的分析和处理，进而得到更为准确的城市生活垃圾产生量预测。
例如，在美国，波士顿地铁公司使用大数据和人工智能技术，通过对垃圾桶中的残留物和公共垃圾桶的变化情况进行预测，可以及时调整垃圾清理计划。
这种方式既能有效控制垃圾产生量也能大大降低清理成本。
二、垃圾产生系统调控当我们预测了城市垃圾的产生量之后，我们还需要在垃圾产生系统的管理方面进行综合调控。
在垃圾管理过程中，政府、企业和居民都有着不同的责任。
政府应该负责提供信息支持和监督管理，企业应该负责开发和推广垃圾分类回收技术，居民应该负责执行分类回收制度并且减少浪费。
垃圾分类回收制度的建立和实施是一个事关环境保护和可持续发展的重要举措。
通过对生活垃圾进行合理分类和回收利用，大大减少了对自然资源的消耗，对环境进行修复和减少了化石燃料的消耗。
而且，我们还可以通过分类回收制度将垃圾转化为新能源和生产原料，实现垃圾资源化利用，降低垃圾处理成本。
实践证明，建立垃圾分类回收制度不仅有利于保护环境，还有利于提升城市管理水平和城市形象，契合了“绿色发展”的理念。
综上所述，城市管理者应该利用技术手段进行城市生活垃圾产生量预测，通过垃圾分类回收机制实现垃圾的资源化利用，同时推广城市清洁和绿色发展的概念，努力建设一个卫生、舒适、宜居的城市。
城市生活垃圾产生量及组分的预测方法研究
城市生活垃圾产生量及组分的预测方法研究
王欢;王伟
【期刊名称】《环境卫生工程》
【年(卷),期】2006(014)004
【摘要】分析了城市生活垃圾产生量及组分的影响因素,提出以居民各类消费为指标建立城市生活垃圾产生量和组分的预测模型.对上海的实例分析表明,可得到较好的预测结果.
【总页数】3页(P6-8)
【作者】王欢;王伟
【作者单位】清华大学,环境科学与工程系,北京,100084;清华大学,环境科学与工程系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】X799
【相关文献】
1.基于灰色预测模型的辽宁省城市生活垃圾产生量预测 [J], 王东明;吕洪涛
2.城市生活垃圾卫生填埋场渗滤液产生量的预测方法研究 [J], 施达彬
3.西安市城市生活垃圾产生量的多元回归及ARIMA模型预测 [J], 杨小妮; 张凯轩; 杨宏刚; 于媛
4.基于预测有效度一致的城市生活垃圾产生量预测 [J], 吴丽;廖利
5.基于Lasso回归和ARIMA模型的城市生活垃圾产生量预测——以宝鸡市为例[J], 房妮;俱国鹏;惠姣姣;雷霁
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生活垃圾产生量与分布预测探讨 ——以《济宁市中心城区环境卫生专项规划》为例
生活垃圾产生量与分布预测探讨——以《济宁市中心城区环境卫生专项规划》为例摘要：传统的垃圾分布预测是以城市总规预测的各片区的人口为基数，根据城市的发展情况预测人均垃圾产生量，进而预测各片区的垃圾产生量。
这种预测方法的弊端在于没有充分考虑人们的活动规律。
总规的居住人口是以居住用地为主要依据，而人们主要的活动场所，除了住宅，还有工作场所、商业地区、广场道路等，应充分考虑人们的活动规律，科学预测垃圾产生量。
关键词：居住人口建筑面积居住商业1、引言生活垃圾主要是指日常生活中产生的固体废物。
随着城市化进程的加快以及人民生活水平的迅速提高，城市生产与生活中的垃圾废物也随之迅速增加。
准确地预测生活垃圾日产生量是合理布局环卫设施的重要依据。
2、济宁城市概况济宁位于鲁西南腹地,2017年全市实现地区生产总值（GDP）4650.57亿元,人均地区生产总值55595元。
济宁中心城区现辖五区，任城区、高新区、兖州区、太白湖区和经开区。
3、济宁生活垃圾收集现状济宁环卫事业基础较差，环卫发展状况跟不上城市发展的节奏，垃圾转运站、垃圾收集点等环卫设施分布不合理。
垃圾收集采用混合收集的方式，垃圾转运站和垃圾收集点的分布也有待均衡。
规划收集了济宁城区近五年的城镇和农村垃圾收集量，作为此次规划的基础数据。
现状济宁市未实现垃圾分类，现状垃圾的收集量与垃圾的产生量基本等同。
根据调查，2017年人均垃圾日产生量为0.87千克/天.人，任城区和高新区的人均垃圾日产生量远高于其他区域。
任城区是老城区商业和居住中心；高新区是产业用地为主；太白湖区房地产业较红火，兖州和经开区则主要是以二类工业用地为主，但工业门槛较低。
任城区和高新区是济宁就业的主要区域，现状就业区的人均生活垃圾产生量远高于其他区域，而以往我们计算垃圾产生量主要是依据区域的居住人口，与现实情况不符。
4、生活垃圾预测根据《生活垃圾产生量计算及预测方法》（CJ/T106-2016）规划将垃圾产生源的功能区分为居住区、企事业区、商业区、交通场（站）和清扫区。
一种城市生活垃圾产量预测的改进方法
一种城市生活垃圾产量预测的改进方法
王文梅;刘丹
【期刊名称】《四川环境》
【年(卷),期】2005(024)001
【摘要】将灰色系统理论与多元线性回归分析方法相结合,是研究城市生活垃圾产量预测的一种改进方法.以成都市为例,运用灰色关联度分析确定影响城市生活垃圾产量的4个主要因子:城市非农业人口、气化率、城市人均消费性支出、清扫面积,利用GM(1,1)模型预测上述4个因子的变化情况.建立一个包含这些因子的垃圾产量的多元线性回归分析预测模型,并对2004～2010年的垃圾产量进行预测.该模型预测精度高,实用性强,可为垃圾产量预测提供一种可靠的方法.
【总页数】4页(P106-108,114)
【作者】王文梅;刘丹
【作者单位】西南交通大学环境科学与工程学院,成都,610031;西南交通大学环境科学与工程学院,成都,610031
【正文语种】中文
【中图分类】X705
【相关文献】
1.基于BP神经网络的多因素城市生活垃圾产量预测模型研究 [J], 王秀芬;马志宏;穆志民;韩秀利
2.Verhulst模型在城市生活垃圾产量预测中的应用 [J], 周文
3.基于 BP 神经网络与灰预测方法的杭州市城市生活垃圾产量预测研究 [J], 吴晓红
4.\"最小二乘法\"对安徽省城市生活垃圾产量预测研究及影响因子分析 [J], 曾藏;潘畅;周仲恺;吴克;朱加根
5.BP神经网络组合预测在城市生活垃圾产量预测中应用 [J], 路玉龙;韩靖;余思婧;张鸿雁
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住房城乡建设部办公厅关于行业标准《生活垃圾产生量计算及预测方法（修订征求意见稿）》公开征求意见的通知
住房城乡建设部办公厅关于行业标准《生活垃圾产生量计算及预测方法（修订征求意见稿）》公开征求意
见的通知
文章属性
•【公布机关】住房和城乡建设部,住房和城乡建设部,住房和城乡建设部
•【公布日期】2024.07.31
•【分类】征求意见稿
正文
住房城乡建设部办公厅关于行业标准《生活垃圾产生量
计算及预测方法（修订征求意见稿）》公开征求意见的
通知
根据《住房和城乡建设部关于印发2023年工程建设规范标准编制及相关工作计划的通知》（建标函〔2023〕42号），我部组织天津市城市管理研究中心等单位修订了行业标准《生活垃圾产生量计算及预测方法》（见附件）。
现向社会公开征求意见。
有关单位和公众可通过以下途径和方式提出反馈意见：
1.电子邮箱：****************。
2.通信地址：天津市河西区围堤道107号天津市城市管理研究中心；邮政编码：300201。
意见反馈截止时间为2024年8月30日。
附件：生活垃圾产生量计算及预测方法（修订征求意见稿）
住房城乡建设部办公厅2024年7月31日。
城市生活垃圾产量的组合预测
The forecast of municipal solid waste（MSW）production by combined forecasting method 作者： 常方强[1] 涂帆[1] 罗才松[2] 高培卿[3]
作者机构： [1]华侨大学土木工程学院,福建厦门361021 [2]福建工程学院土木工程系。
福建福州350108 [3]厦门市市容环境卫生管理处,福建厦门361000
出版物刊名： 福建工程学院学报
页码： 51-53页
年卷期： 2011年 第1期
主题词： 垃圾 产量 组合 预测
摘要：引入一种新的预测垃圾产量的方法——组合预测方法,该法能够综合利用不同预测方法提供的信息提高预测精度。
结合厦门市1996～2008年的垃圾产量,分析不同预测方法的预测精度,并预测5年后的垃圾产量。
通过研究发现：单一预测模型中,线性回归法和年增长率法的预测结果偏小,误差较大,灰色理论GM（1,1）的预测结果偏大,误差较小,基本在10%以内;组合预测模型的预测精度高于单一预测模型;厦门市城市生活垃圾年平均增长率约为10%,低于国民生产总值和社会消费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。
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第"期
王
欢，等
城市生活垃圾产生量及组分的预测方法ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ究
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标为非农业人口、常住人口 （ 非农业人口加暂住 人口）。 # $ % 居民生活水平指标。居民生活水平决定了 居民的消费能力、消费模式。常选用的居民生活 水平指标有人均国内生产总值 （ &’()) *(+,)-./ 0’(12/-， &*0）、居民人均可支配收入、居民人 均消费支出。 # 3 % 城市建设发展状况指标。主要指由城市市 政公共部门建设的，与垃圾产生有密切联系的因 素指标，如燃气普及率、集中供暖率、街道清扫 面积等。 根据表 4 中城市垃圾各组分的影响因素可 知，城市垃圾中非灰土组分主要在居民日常生活 消费的过程中产生，其含量由居民消费水平和消 费习惯决定，而灰土组分的含量主要受街道清扫 面积和能源结构，即城市建设发展状况指标的影 响。对于可以应用直接预测法的大城市，大多已 经经历过大规模的城市基础建设，其城市建成区 趋于稳定，街道清扫面积变化不大，集中供暖率 较高，居民燃料结构已由燃煤转为燃气，灰土含 量低，变化小。对于城市生活垃圾产生的预测， 城市建设发展状况指标的影响不大，城市生活垃 圾的产生量和组分的改变由居民消费与人口的变 化决定。 ! 预测模型 由上述分析可知，人口和居民消费是未来影 响生活垃圾产生量和组分的主要因素。消除人口 对城市垃圾产生量造成的影响，以人均垃圾日产 生量和各组分的人均日产生量为研究对象，建立 人均消费与生活垃圾各组分人均日产生量的统计 模型，并以上海市为实例进行分析。 生活垃圾人均日产生量 5 生活垃圾日清运量 6 非农业人口；各组分人均日产生量 5 生活垃圾 人均日产生量 7 各组分比例。 !" #
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城市生活垃圾产生量及组分的预测方法研究
王
摘
欢，王
伟
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（ 清华大学 环境科学与工程系，北京 组分的预测模型。对上海的实例分析表明，可得到较好的预测结果。
城市生活垃圾产生量和组分是城市生活垃圾 从清运到最终处置整个决策系统的关键参数，准 确预测城市生活垃圾的产生量和组分是合理进行 城市生活垃圾规划的先决条件，是对生活垃圾进 行全过程管理的基础性工作 U & V 。目前的预测方法 依照使用数据的不同，可分为历史数据的直接预 测法和借鉴相似城市的类比法 U " V 。 直接预测法选取影响生活垃圾产生量和成分 的社会经济因素，利用影响因素和历年生活垃圾 产生量数据构造数理统计模型，通过预测影响因 素的变化从而得到预测结果。许多城市由于统计 数据缺失，尤其是生活垃圾产生量的数据不能使 用直接预测法，在实际预测中往往使用类比法。 类比法以影响城市生活垃圾产生的因素为类比指 标，确定可类比的城市，借鉴可类比城市的数据 作为预测基础数据。 直接预测法和类比法都以城市生活垃圾的影 响因素为基础，影响因素的选取是预测方法的关 键。我们通过对城市生活垃圾的影响因素分析， 以上海生活垃圾的产生量和成分为实例，建立了 城市生活垃圾产生量和组分的预测模型，为城市 生活垃圾的预测和规划提供参考。 = 垃圾产生量及组分的影响因素分析 城市生活垃圾按物理组分一般分为易腐有机 物、塑料、纸、布、玻璃、金属、竹木、灰土砖 瓦等，城市生活垃圾各组分的来源及其影响因素
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实例分析
4889 : $999 年上海市人均消费支出如表 $ 所 示 ，人均生活垃圾日产生量、垃圾组分如表 3 所示 !8" 。 利用表 $、表 3 的数据逐步降元回归分析建 立上海生活垃圾预测模型，如表 "。 !" ! 评价分析 由上海市的历史数据可看出，城市生活垃圾 人均日产生量随着人均 &*0 的增长而增加，其中 易腐有机物和纸布塑人均产生量之和占人均垃圾 总产生量的 <9> ? 89> ，其产生量变化是垃圾总 产生量变化的主要因素，而金属、玻璃、竹木的 历年人均日产生量值低且变化不显著，原因是这 部分垃圾有很大一部分被居民自发分拣回收，没 有进入生活垃圾收运系统。 从模型预测结果看，以人均 &*0 为指标建立
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关键词： 城市生活垃圾产生量；城市生活垃圾组分；影响因素；预测模型 中图分类号： )*++ 文献标识码： , 文章编号：&##% - ’"#! （ "##! ）#( - ###! - #. /012 3401， /012 /56 （ 75809:;51: <= >1?69<1;51:0@ AB651B5 01C >1261559612， DE612F40 G16?59E6:H， I56J612 &###’( ） 9:5")1,"： DF5 61=@451B5 =0B:<9E <1 <4:84: 01C B<;8<151: <= ;416B680@ C<;5E:6B K0E:5 K595 010@HL5CM , ;<C5@ 4E612 C6==59$ 51: N61CE <= 95E6C51:E O @6?612 5P851C6:495 :< 5E:6;0:5 :F5 0;<41:E <= :F5 61C6?6C40@ =90B:6<1E 61 :F5 ;416B680@ C<;5E:6B K0E:5 <4:$ 84: 859 B086:0@ K0E 89<8<E5C ， :F5 B0E5 E:4CH <1 AF012F06 EF<K5C 0 F62F - 0BB490BH Q5:K551 :F5 895C6B:5C 01C ;50E495C ?0@45EM ;*% <&)$5： R416B680@ C<;5E:6B K0E:5 <4:84:；R416B680@ C<;5E:6B K0E:5 B<;8<151:；S1=@451B612 =0B:<9E；T95C6B:6<1 ;<C5@ !"#$% &’ ()*$+,"+&’ -*".&$ &/ -#’+,+012 3&4*5"+, 615"* 7#"0#" 1’$ 8&40&’*’"
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环境卫生工程
第 "# 卷
的生活垃圾预测模型能很好地预测生活垃圾的人 均日产生量和易腐有机物、纸布塑的人均日产生 量，模型较好地模拟了生活垃圾产生量的变化趋 势，根据预测结果，短期内上海市的生活垃圾人 均日产生量依然会快速增加。金属、玻璃、竹木 的产生量受居民行为影响较大，对这部分垃圾的 模型预测精度有所降低，在实际预测中，可以考 虑取定值。 ! 结论 !" # 人口和居民生活水平是城市生活垃圾产生 量和组分的主要影响因素。 !" $ 对上海实例分析证明，以居民消费为指标 建立的城市生活垃圾产生量和组分的预测模型可 以得到较好的预测结果，具有一定的应用价值。 !" ! 直接预测法是基于历年影响因素和生活垃 圾产生量的数据构造数理统计模型进行预测的， 因此数据的准确性和有效性对于模型预测结果的 精度有决定性影响。 !" % 玻璃、金属、竹木等组分的产生量受到居
民自发分拣的不确定性因素影响大，模型预测结 果的精度与其他组分相比较差。 % 参考文献
$ " % 杨涛，廖利 & 城镇垃圾产生量最优组合预测研究 $ ’ % & 环境卫生工程， ())* ， "" + " , ：* - . $ ( % 聂永丰，李欢，金宜英，等 & 类比法在城市生活垃圾产生量预测中的 应用 $ ’ % & 环境卫生工程， ()). ，"* + " , ：*" - *# $* % 吴文伟 & 北京市城市生活垃圾产生量和成分的预测分析 $ ’% & 预测， "//# + 0 , ：#) - ## $ # % 向盛斌 & 城市居民生活垃圾影响因素分析及产生量预测 $ ’ % & 环境卫生 工程， "//! ，0 + " , ： 1 - "( $ . % 周翠红，路迈西，吴文伟，等 & 北京市城市 生活垃圾产生量预测 $ ’ % & 中国矿业大学学报，())* ， *( + ( , ： "0/ - "1( $ 0 % 刘常青，陈健飞 & 福州市生活垃圾产生量及物理成分预测 $ ’ % & 土壤与 环境， ())( ，"" + * , ： (.! - (0* $ 1 % 梁广生，吴文伟，赵桂瑜，等 & 北京市 ())( - ())1 年生活垃圾产生量 预测分析 $ ’ % & 环境科学研究，())* ，"0 + . , ：#! - ." $! % 上 海统 计出 版 局 & 上海 市统 计 年鉴 $2% 3 北 京： 中 国统 计 出版 社 ， "//) - ())) $ / % 刘芳，陈季华，奚旦立，等 & 上海生活垃圾产生量、组成特性及处置 对策研究 $ ’ % & 环境卫生工程，()). ，"* + ( , ：*1 - #* ， 硕士研究生， 研究方向为固体废弃物控制与资源 作者简介： 王欢 （ "/!" - ） 化利用。