垃圾减量分类的量化分析
摘要
由于人类生产和生活的不断发展，产生的垃圾对生态环境及人类生存带来极大的威胁，这逐渐成为重要的社会问题。
通过分析附件1台湾垃圾分类管理情况简介，附件4天景花园工作经验，分析出天景花园在减量分类过程中的具体做法及分析附件8深圳市有关数据中各相关因素对垃圾产量的影响程度的不同来研究减量分类过程中当相关系数改变是垃圾产量Y的整体变化趋势，在此过程中研究个垃圾内在的相关性以及与影响因素之间的关系。
我们根据题意我们共设了七个不同的因素，并根据附件8排列出了七个因素影响程度的大小关系，利用“层次分析法”建立了矩阵A。 并进一步来计算最大特征值的权重,结合小区的实际情况将环境评价系统根据需要分成若干个指标，建立了因子集，进一步得到垃圾产量与各因素之间的函数关系Y?b*X(i)其中(i=1,2,3,4,5,6,7)。
通过向量b我们得到家庭收入在影响因素中所占的比重比较大，其次是政府给予的财政补贴和激励程度与市委市政府重视程度，由于小区居民的家庭收入是不可控因素。所以我们在这后两个方面投入更多地成本与精力。天景花园与阳光家园在垃圾减量分类的具体做法有通过宣传，政府鼓励来激励小区居民的积极性来最大程度达到减量分类的这一目的。这正体现了模型中所得到的结果。
1
目 录
摘 要
一、 问题重述
二、 问题分析
三、 模型假设
四、 符号说明
五、模型的建立与求解
六、 模型的评价与改进
七、建议书
2
一、问题的重述
城市生活垃圾的数量和构成与城市人口数、经济水平及生活习惯等因素有关。随着城镇化进程加快和人们生活水平提高、生活方式转变，城市生活垃圾处理正在成为一个挑战性的难题。仅靠填埋、焚烧等技术不能持久地解决问题，必须与减量化、无害化、回收利用等措施结合起来，才是标本兼治、经济持久的方法。其中，从源头对垃圾进行减量分类收集是必须且关键的一个环节。垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。主要内容是社会通过教育、督导、激励等措施（社会因素）影响个人及家庭的垃圾产生动因（个体因素），最终形成减少垃圾总量并分类回收良性结果的控制过程。目前对这一控制过程的研究改良主要依靠的还是经验总结型的定性分析，主要原因是缺少描述“社会因素”和“个体因素”及其相互作用的量化模型，难以开展具有一定精度的量化分析工作。
因此，探讨以量化模型描述垃圾减量分类活动“社会因素”、“个体因素”及关系，不仅能帮助提升城市生活垃圾产量的预测精度（目前的研究者通常只选取GDP、城市人口、居民人均可支配收入等内在因素指标对城市生活垃圾产量进行预测研究），同时也可能给城市垃圾减量分类工作中的资源投入决策活动提供有益的辅助支持手段。
目前深圳市正在进行垃圾减量分类试点工作，附件给出了相关的研究实践资料。其中有深圳在对比我国台湾地区相关情况后的自身问题反思总结，以及采用不同方案的天景花园和阳光家园两个试点小区
3
的实际数据记录。请你基于这些资料和自己收集的其他资料，研究以下几个问题：
问题一
如果考虑各项教育、督导、激励措施对居民家庭垃圾减量分类结果的影响，怎样构建出量化模型来描述深圳天景花园、阳光家园垃圾减量分类过程，模型应能以量化参数描述社会因素以及个体因素，并在后续的进一步研究过程中通过调整相关参数来修正模型。
问题二
通过问题一构建的减量分类模型，试分析试点小区四类垃圾组分本身的数量存在什么样的相关性？各项激励措施与减量分类效果存在什么相关性？原因是什么？ 问题三
通过构建减量分类模型的研究结果，分析在深圳现有垃圾减量分类督导过程中，目前统计的基础数据分项及颗粒度是否足够？应该在哪些数据的获取中投放更多的成本和精力？在减量分类模式大面积推广时，如何设置少量抽样数据来检测一定区域内减量分类工作的效果？ 问题四
通过构建的减量分类模型，判断深圳未来5年推进减量分类工作关键措施，并预测措施实施的最好与最坏结果。
二、问题分析
4
对问题一；我们采用的是“层次分析法”来计算最大特征值的权重,结合小区的实际情况将环境评价系统根据需要分成若干个指标，建立了因子集、通过用层次分析法建立的矩阵，进一步得到垃圾产量与各因素之间的函数关系Y?b*X(i)其中(i=1,2,3,4,5,6,7)。
首先我们要建立量化模型，其中量化模型中受到很多因素的影响，我们考虑到一个变量受到很多变量的影响时，我们应当建立“多元线性回归模型”Y=a+b（i）X（i）。Y表示垃圾产量。利用matlab解出线“性回归系数b（i）”，确定线性回归方程，由于线性方程中变量X（i）的变化来确定Y（i）的变化。为了进一步量化得到较高的经济效益，我们应当考虑“经济效益最优化”由于附件资料所得四类垃圾在产量(Y)中占得比例的不同，即Z%不同，我们可得到Y（i）*Z%，根据四类垃圾处理时的花费W（i）和收益U（i），X（i）等影响因素的不同，受到这些因素时，四类垃圾的产量会受到影响，及处理时费用也会受到影响”建立优化模型“，得到Q=?(U(i)?W(i))最优解。
对问题二：用matlab作图来分析四类垃圾组分本身的数量存在什么样的相关性见（图一），可以大体的的看到。各项激励措施与减量分类效果存在什么相关性见（图二）原因是受到这些激励措施，人们受到利益。模型中可知这些措施于减量成正相关
对问题三：根据模型一的数据分析出，那个归一系数高，我们就应该在哪多花精力和成本。如何设置更好的抽样数据来达到更好的减量效果我们采用多级模糊综合评价的方法有两种： 即一步法(一次性
5