垃圾焚烧厂经济补偿问题分析
垃圾焚烧厂经济补偿问题分析
摘要
本文在合理假设的基础上，对垃圾焚烧厂烟气排放及相关环境影响状况建立动态监控体系，并以监控结果为依据，设计合理的周围居民风险承担经济补偿方案。对此，我们分别用高斯烟羽模型、层次分析法、设备故障率以及比例法等一系列的知识结构体系，建立数学模型并求解。
问题（1）中，通过对垃圾焚烧厂周边地形地貌、当地气象条件以及所给主要污染物颗粒物、SO2、NOx排放量数据的整理和分析，焚烧垃圾所产生的污染物扩散方式符合高斯烟羽模型的一般适用情况。因此，我们首先利用高斯烟羽模型来模拟受不同气象条件（风速、风向）、扩散系数、污染源有效高度以及源排放速率综合影响的污染物扩散状况，进而求解各监测点的污染物最大落地浓度。由于所研究的三种污染物对各监测点的污染程度影响不同，利用层次分析法根据所测定各监测点的每种污染物浓度对颗粒物、SO2、NOx进行赋权处理，得到污染物对于各监测点污染程度的综合影响指数，从而对监测点污染程度进行综合排名。最后，利用按垃圾处理量补偿方法依据各监测点污染程度的权重系数确立出一套合理的周围居民风险承担资金补偿方案。
问题（2）是在问题（1）的基础上，考虑到焚烧炉的除尘装置损坏或出现其他故障时，污染物的排放增加，导致颗粒物、SO2、NOx指标严重超标，故需对问题（1）中所设计的监测方法进行修正。在此，通过定义设备故障率（设备故障率=故障时间/计划使用总时间）计算出故障发生概率。同时，对附件二中各污染物排放量数据进行拟合得到各污染物浓度随时间变化的曲线及其拟合方程，即认为在此故障发生概率的情况下污染物浓度变化符合该拟合方程。这样能较准确预测出两年后污染物浓度将严重超标，此时高斯烟羽模型仍适用于各污染物扩散状况，由此便可重新求出各监测点的污染物落地浓度，从而达到对监测方法进行修正的目的。基于修正后的监测方法，我们采用比例法对经济补偿方案进行修订，以故障发生前后各监测点污染程度与补偿金额呈比例变化为依据，调整故障发生后各监测点的补偿金额，由此便可修正故障发生后的经济补偿方案。
关键字： 高斯烟羽模型 层次分析法 设备故障率 比例法 经济补偿
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1．问题重述
1.1 背景
随着城市经济建设的持续发展和人们生活水平的不断提高，每天源源大量产生的垃圾，已经成为一个污染环境、影响生活的社会问题。胡锦涛同志在十八大报告中指出：“坚持预防为主、综合治理、以解决损害群众健康突出环境问题为重点，强化水、大气、土壤等污染防治”[1]。因此在大力推进生态文明建设的今天，垃圾处理在中国已经刻不容缓。
数据显示，目前全国三分之二以上的城市面临“垃圾围城”问题，基于垃圾焚烧方法能更好地达到垃圾处理的减量化、资源化和无害化的治理目标，我国垃圾处理行业取得了快速的发展。然而，由于在垃圾焚烧厂运行监管方面缺少从周边环境视角出发的外围动态监控，因此难以形成为民众所信服的全方位垃圾焚烧厂环境监控体系。十八大中也明确指出：“加强环境监管，健全生态环境保护责任追究制度和环境损害赔偿制度”[2]，为此，周围居民风险承担经济补偿问题应是重中之重。 1.2 问题
通常认为一个监测点（地区）的空气污染主要来自本地区的污染[3]。附件中提供了四组数据，分别为：（1）国家污染物排放新标准，并假定焚烧炉的排放符合该标准；（2）可处理垃圾350吨/天的焚烧炉正常运行在线监测数据；（3）生活垃圾焚烧污染控制标准；（4）焚烧厂选址处一年的风向、风速资料。除此之外，附件还给出了垃圾焚烧发电的介绍资料。
现需解决以下两个问题：
1) 根据垃圾焚烧厂周边环境设计一种环境指标监测方法，实现对垃圾焚烧厂烟
气排放及相关环境影响状况的动态监控。以设计的环境动态监控体系实际监控结果为依据，设计合理的周围居民风险承担经济补偿方案。
2) 由于各种因素焚烧炉的除尘装置（如袋式除尘器）损坏或出现其他故障导致
污染物的排放增加，致使颗粒物、SO2、NOx指标将严重超标。在考虑故障
发生概率的情况下，修正设计的监测方法和补偿方案。
2．模型假设
（1）题目给出的各组数据真实可信，不考虑人为因素，具有监测意义；
（2）基于垃圾焚烧产生的主要污染物为颗粒物、SO2、NOx，所以此处不考虑其他污染物排放；
（3）影响大气环流的各项因素不会出现非预期的剧烈变化，不考虑污染物浓度骤变的情况；
（4）污染物扩散过程中不考虑云团内部温度的变化，忽略热传递、热对流及热辐射，污染气体不发生沉降、分解，不发生任何化学反应等，不考虑降雨天气的影响；
（5）污染气体是理想气体，遵守理想气体状态方程；
（6）取x轴为平均风速方向，整个扩散过程风速大小、方向均保持不变，不随地点、时间变化而变化；
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（7）地面对污染气体起全反射作用，不发生吸收或吸附作用。
3．定义与符号说明
?y ?z X x y 污染气体在y方向分布的标准差，单位为m 污染气体在z方向分布的标准差，单位为m 任一点处污染物的浓度，单位为kg/m3 下风向的距离，单位为m 横向的距离，单位为m 地面上方的距离，单位为m 平均风速，单位为m/s 源强（即源释放速率），单位为kg/s 污染源有效高度，单位为m 政府对垃圾焚烧厂每天的补贴费用 政府对垃圾焚烧厂燃烧每吨垃圾的补贴费用 该垃圾焚烧厂每天的计划处理垃圾量 发电对垃圾焚烧厂每天的补贴费用 上网电价 垃圾焚烧厂焚烧每吨垃圾的发电量 第i个监测点污染程度权重系数 污染物排放的时间 第i各监测点每天的补偿总额 未发生故障时垃圾焚烧厂每天焚烧垃圾的补贴总量 发生故障时垃圾焚烧厂焚烧垃圾的补贴总量 未发生故障时各监测点的污染物“总浓度” 发生故障时各监测点的污染物“总浓度” 设备故障率 Z u Q H W1 w1 a W2 w2 b ci t Wi W为发生故障 W发生故障 C1 C2 P 4．模型建立与求解
4.1 问题（1）的解决 4.1.1 问题（1）的分析
附件四中提供了垃圾焚烧厂的具体位置，通过google地图对其所在区域的地形地貌分析研究，用googleearth软件作出该地区的等高线图（图4-1）：
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图4-1垃圾焚烧厂所在区域地形地貌等高线图
距污染源中心点5km内的地形高度（不含建筑物）低于排气筒高度时，定义为简单地形；在此范围内地形高度不超过排气筒基底高度时，可认为地形高度是
[4]
0km，即简单地形，不考虑地形对污染物扩散的影响。
将题目提供信息与相关资料相结合，所研究污染物的扩散情况及落地浓度可用高斯烟羽模型进行模拟与测定。所谓高斯烟羽扩散模型，是一种专门用来模拟空间中呈正态分布的污染物在气象条件（风速、风向）、源强、扩散系数以及排放浓度影响下的扩散状况的基本模型，也是一种用来测定各监测点每种污染物最大落地浓度的可靠方法。由于此题中从题目附件和相关资料均无法获得污染源有效高度、烟囱直径之类的数据，所以将题目中提供的烟囱高度直接视为污染源的有效高度。综上所述，焚烧垃圾所产生的污染物扩散方式符合高斯烟羽模型的一般适用情况，因此用该模型计算出各监测点各类污染物的落地浓度，进而对周边污染物进行合理的动态监测。
这里利用层次分析法结合各监测点各污染物浓度对颗粒物、SO2、NOx进行适当的赋权处理，通过建立两两判断矩阵，最终得到各监测点的污染程度综合排名。需要特别指出的是，这里是以高斯烟羽模型所求得的各污染物浓度为基础建立的两两比较矩阵，从而避免了本模型的一个主要缺点——人为主观因素较易影响决策结果。
对于居民风险承担经济补偿问题，补偿方式可分为按人口补偿、土地补偿和
[5]
垃圾处理量补偿三种方式，我们结合垃圾焚烧厂周边居民的整体情况，在本文中选择按垃圾处理量补偿尤为合理。按垃圾处理量补偿需结合项目规模和当地经济发展水平确定每吨补偿若干元，从运营单位收入（主要是垃圾处理费收入）或政府财政中补偿给当地受影响的社区，将政府补贴与发电补偿作为补偿总额，同时将资金补贴与居民切身利益相结合，再由以上所设计的污染物动态监测体系能够得到各监测点污染物浓度，据此污染物浓度设计出合理的经济补偿方案。
这里最重要的问题是如何测定所选各监测点各污染物的最大落地浓度与如何对各监测点污染程度进行综合排名，从而设计出合理的居民风险经济补偿方
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