佛山市生活垃圾的灰色预测与构成特征研究

运用灰色关联度分析法,定量分析了影响佛山市生活垃圾产生量的主要因子是城市人口;利用灰色系统理论建立了该市生活垃圾产生量的GM(1,1)预测模型。同时,在对佛山市生活垃圾进行分功能区采样、分类、称量研究的基础上,揭示了该市生活垃圾构成的特征。      

西安生活垃圾排放量影响因素分析及灰色预测研究

城市生活垃圾的产生量是城市环境卫生事业规划和建设的重要依据,本文运用灰色关联度方法,定量分析了影响西安市生活垃圾产生量的因素,并通过建立灰色预测模型,对西安市未来几年的生活垃圾产生量进行了预测,为西安市的城市规划提供了定量的参考依据。     

上海市城市垃圾产生量因子分析与灰色预测

运用灰色关联度方法，定量分析了上海市城市生活垃圾产生量的主要因子，并利用灰色系统理论建立了城市垃圾产生量的GM（1，1）模型，所建模型经精度检验合格，具有一定的可行性和适用性，为上海市城市垃圾的分析预测和规划管理提供定量依据。     

北京市卫星城生活垃圾产生星的灰色预测

运用灰色理论,建立GM(1,1)模型来预测北京卫星城生活垃圾产生量.经过模型精度检验,结果表明:预测精度等级为1级,表明该方法对预测北京卫星城城市生活垃圾产生量是可行的,并运用此模型预测了2009-2020年北京卫星城生活垃圾的产生量.     

北京市卫星城生活垃圾产生量的灰色预测

运用灰色理论,建立GM(1,1)模型来预测北京卫星城生活垃圾产生量。经过模型精度检验,结果表明:预测精度等级为1级,表明该方法对预测北京卫星城城市生活垃圾产生量是可行的,并运用此模型预测了2009—2020年北京卫星城生活垃圾的产生量。     

基于灰色理论与BP神经网络预测成都市生活垃圾产生量

根据成都市中心城区垃圾产生量的历年数据,先用以时间为单变量的灰色GM(1,1)预测模型得到历年数据的拟合值,再分析垃圾产生量与其影响因素之间的灰色关联度,选出关联度最大的4个因素建立多变量的灰色GM(1,5)预测模型与BP神经网络模型,并对垃圾产生量的预测精确度进行了对比,用预测精度最高的BP神经网络模型对未来年份的垃圾产生量进行了预测,为成都市垃圾处理处置规划提供了理论依据。     

灰色理论在城市生活垃圾量预测中的应用分析

依据武汉市1993～2002年的垃圾清运量数据,运用灰色系统的预测方法,建立了GM(1,1)模型,预测武汉市到2010年垃圾产生量的水平。根据关联度的大小对影响垃圾产生量e的主要因素进行排序,并分析影响垃圾产量的三大主要因素,对于加强垃圾管理和垃圾处理设施的规划具有现实意义。     

城市生活垃圾产量预测模型

分析了昆明市1996——2001年度每年垃圾产生量的数据，由此提出了可应用于南方城市垃圾产量预测的GM(1，1)SSODMM灰色模型。通过几次迭代后，该模型可对非升凹或升凸的原始数据进行较为准确预测，且精度令人满意。计算结果表明通过三次迭代后该模型对昆明城市生活垃圾进行预测的精度达到一级。     

灰色关联在城市生活垃圾处理方案优选中的应用

根据城市生活垃圾和其处理技术的特点,运用灰色关联法建立数学模型,并应用于南方某城市生活垃圾处理方案的优选。该城市2020年的预计生活垃圾产生情况:总人口为131.5万,生活垃圾产生量为1404.5 t/d,其中可回收垃圾量为483.5 t/d。拟采用备选方案:方案1为卫生填埋;方案2为分类资源化,可回收垃圾回收,不可回收垃圾卫生填埋;方案3为分类资源化,可回收垃圾回收,不可回收垃圾焚烧。通过灰色关联模型计算,求得灰色关联度ε2>ε3>ε1。结果表明,方案2为该城市生活垃圾处理的最佳方案;表明灰色关联法简易可行,利用其得出的结论具有一定的参考价值。     

我国工业危险废物产生量的预测研究

采用灰色系统GM(1,1)和GM(1,2)模型,对我国工业危险废物产生量的变化趋势进行了预测研究。根据过去几年我国危险废物产生量的统计数据,在不考虑其它影响因素的的情况下,采用GM(1,1)模型,预测2010年我国危险废物将达到2432万t;在考虑到工业生产总值影响因子的情况下,采用GM(1,2)模型,预测2010年我国危险废物将达到2686万t。预测结果表明今后我国工业危险废物的产生量将增加很快,可供环境管理部门作参考。     

江苏省电力发展与环境变化的灰色关联分析研究

文章以灰色关联分析的理论与方法为基础,分别将江苏全省SO2排放量、工业烟（粉）尘排放量、工业废气排放量和工业固体物产生量作为因变量参考数列,江苏省地区生产总值、发电总量、火力发电量、火力发电量占发电总量比重作为比较数列,对电力发展与环境变化进行综合分析,结果表明火力发电对环境变化影响较大.因此,积极发展新能源发电项目,扩大新能源发电比重,降低火力发电比重,构建合理的能源结构成为江苏省环境保护的重中之重.     

基于社区分类的厦门市家庭生活垃圾产量及其形成机制

家庭生活垃圾与公众生活密切相关,是城市固体废弃物的重要组成部分.明确家庭垃圾产量的影响因素对于理解垃圾产生格局和和后续的管理评价有重要意义.社区是家庭生活垃圾管理的最基本单元,而我国的城市化进程引起了城市社区的多样化.因此,本文根据住房制度改革进程中的不同阶段,将社区分为建于20世纪80年代福利分房时代的旧式社区,2000年改革后的后市场力量主导的商业社区和介于上述两种社区之间的过渡社区.通过空间抽样选取厦门市20个居住小区,分别于夏季和冬季进行为期1周的采样.结果发现,家庭生活垃圾产量呈不均衡分布.通过多元回归建立了家庭生活垃圾产量驱动模型,结果表明,旧式社区的家庭生活垃圾产生以经济驱动为主,过渡社区以家庭结构的驱动为主,商业社区以生活习惯的驱动为主.通过社区分类,可以更好地解释家庭生活垃圾产生的机制,有助于进一步对家庭生活垃圾管理和减量引导做出科学决策.     

苏州市生活垃圾处理碳足迹核查

根据《PAS2050规范》的指导,结合生命周期评价技术方法和LandGEM模型,对苏州市生活垃圾填埋和焚烧处理的生命周期过程进行了碳足迹核查. 详细列出了垃圾处理过程中可能的温室气体排放源,计算各排放源的电耗或能耗,并通过与温室气体排放系数相乘最终转化为苏州市生活垃圾处理温室气体排放量. 结果表明:苏州市填埋处理1 t生活垃圾整个生命周期过程中温室气体的排放量(以CO₂当量计)为1 942.47 kg,焚烧处理为-180.87 kg. 按照目前苏州市生活垃圾处理权重进行分配,可得苏州市处理1 t生活垃圾整个生命周期过程中温室气体的排放量(以CO₂当量计)为880.80 kg. 在整个核查过程中,考虑了在填埋和焚烧处理时发电对温室气体带来的减量效应.      

重庆市工业经济发展与环境影响关系的实证分析

采用灰色关联度分析与改进IPAT方程模型,对重庆市1995年-2008年工业经济发展与环境影响之间的关系进行了实证研究。研究发现,除工业废气总量外,其他主要工业污粢物的排放都得到了很好的控制,但SO2的生态效率相对偏低,说明未来重庆市工业污染管理的工作重点应是工业废气总量指标,同时,对SO2的控制也需进一步加强。     

GM(1,1)在工业固体废物产生量预测中的应用

工业固体废物产生量预测是废物资源优化管理与合理配置的重要前提。为有效预测城市工业固体废物的产生量,客观反映其变化趋势,选择GM(1,1)预测方法建立工业固体废物产生量预测模型。文章以某市2006-2009年的工业固体废物产生量为基础,通过实例对模型精度进行分析比较。研究结果表明:对基本符合线性关系的数据而言,预测值与实际结果具有良好的一致性,模拟精度等级为"好"。在此基础上对该市未来近几年的工业固体废物产生量进行预测研究,发现该市工业固体废物产生量增长速度过快,到2016年全市工业固体废物年产量将高达2 408.25万t,是2006年的5.3倍。研究证明灰色GM(1,1)模型是一个预测工业固体废物产生量的较好工具,其预测结果可为政府部门和环境管理者提供决策参考。     

基于灰色神经网络的腐蚀损伤模型

为在小样本情况下对腐蚀损伤进行预测,结合灰色系统与神经网络,提出了灰色神经网络模型,利用该模型对已知腐蚀损伤数据进行了预测检验。为对比研究,同时采用灰色系统与神经网络方法预测了损伤值。结果表明,3种预测模型中,灰色神经网络预测精度最高,能够满足工程使用要求。     

城市生活垃圾产生预测的核心问题探讨

城市生活垃圾问题严重威胁城市的可持续发展,其产量和成分的预测已成为生活垃圾管理研究的热点,是生活垃圾管理体系规划、实施和优化的基础。文章总结了城市生活垃圾预测的基本框架,认为尺度、因素和方法是三大核心问题。在界定研究的时空尺度基础上,概述了国内外影响生活垃圾产生的因素,将其分成内在、社会人口学、个体、自然和政策5类,列举了回归分析、时间序列、灰色系统模型和系统动力学等预测方法的原理、特征和应用,并展望了未来研究重点和发展方向。