基于灰色系统理论的济南市建筑废物产量预测

首先以建筑面积核算法对济南市2000~2017年建筑废物产量进行了估算,然后以估算值作为原始数据,建立了灰色GM（1,1）预测模型.最后对未来5a济南市建筑废物产量进行了预测.经验证,模型精度等级达到优秀级.结果表明,灰色GM（1,1）预测模型可以准确地预测济南市建筑废物的年产量,预测表明济南市建筑废物平均产量将从2018年的860万t,增加到2022年的1000万t.     

基于预测有效度一致的城市生活垃圾产生量预测

提出了基于预测有效度一致的城市生活垃圾产生量最优组合预测模型,该模型在组合预测之前利用Kendall一致性检验法对参加组合的单项预测模型值的拟合精度进行一致性检验,在通过检验之后再利用方差倒数法求解最优组合权重,建立组合预测模型。通过实例分析,表明其预测精度高于参加组合的各单项模型预测值,在城市生活垃圾产生量的预测工作中有一定的应用价值。     

组合灰色预测模型应用于山东省碳排放预测

根据山东省2000—2012年工业、建筑业和交通运输业能源消费数据测算得到碳排放量,基于GM(1,1)模型、Verhulst模型和SCGM(1,1)c模型建立组合灰色预测模型,运用预测有效度方法确定组合预测模型的权重系数。选用2000—2009年三大碳排放行业的实际值作为原始数据,利用各预测模型预测2010—2012年碳排放量。结果表明:组合灰色预测模型比单一预测模型具有更高的预测精度。利用组合模型预测山东省2013—2017年各行业碳排放量,为相关部门制定节能减排政策提供理论及方法借鉴。     

陕西省能源消费的组合预测

组合预测理论及建模技术对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性及非线性的特征,文章首先利用陕西能源消费量的历史数据,分别采用指数回归模型、能源需求弹性回归模型及灰色模型建立了陕西省能源消费系统的单项预测模型。其次,采用标准差法进行非负权重分配,建立了陕西省能源消费量的组合预测模型。结果表明,加入时间虚拟变量和分段建模的预测精度明显提高,且组合预测模型的精度高于单项预测模型。最后,应用该模型对陕西未来10年的能源消费量进行了预测。     

基于双层规划模型的城市固体废物管理系统优化研究

采用变权重组合模型和情景分析法,对北京市的城市固体废物(MSW)产量进行有效地预测.预测结果表明,北京市垃圾产量增幅不大但处理设施容量存在缺口.在科学预测的基础上,构建以温室气体(GHG)控制为上层目标,系统成本最小化为下层目标的双层规划模型(BLPMGMC).该模型的结果表明,焚烧和堆肥将是北京市MSW的主要处理方式;在3个规划时段内,GHG总排放量达到1.67×106t(以CO2当量计),填埋场的CH4和焚烧厂的N2O是GHG排放的主要贡献者;系统总成本达到7.0×109元,其中,65%的成本来自于焚烧厂和堆肥厂.4种模型结果的对比分析表明,双层规划能提供综合经济和环境因素的管理方案.     

荆州城区生活垃圾产生量的关联度分析与预测

准确地预测城市生活垃圾产生量,有利于更好地制定城市生活垃圾处置规划。本文利用荆州市1998年-2007年垃圾清运量和社会经济统计资料进行了关联度分析,预测了2010年-2020年荆州城区生活垃圾量。结果表明,GDP、社会消费品零售总额和人均消费支出3个因素是推动垃圾清运量增加的主要因子,其权重分别为0.281、0.386和0.333,预计到2010年、2015年和2020年荆州城区生活垃圾清运量将分别达到31.51万t、38.62万t和48.70万t,其预测结果可为制定荆州市生活垃圾处置规划提供科学依据。     

基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费预测

本文选取河南省2004-2012年能源消费量作为样本数据,建立了基于灰色模型GM(1,1)的河南省能源消费量预测模型,并预测了河南省2013-2020年能源消费量,2020年预测值41071万吨标煤,比2012年增加73.68%。结合河南省能源消费结构现状,提出了河南省能源消费总量控制及能源结构调整的对策与建议。     

无废城市建设场景下LightGBM垃圾产量预测模型构建

中国于2018年提出“无废城市”建设试点工作方案。通过对某试点研究区域调研发现,近年来当地生活垃圾产量呈现高出城市人口发展速度,且呈非线性快速增长趋势。传统的预测手段已经无法满足当地垃圾产量的精细化管理需求,难以将当地垃圾处理能力的发展与产量增加的趋势相协调。因此,基于社会多元数据,构建对研究区域整体垃圾总产量预测的模型研究方案。通过将灰色关联分析算法与LightGBM机器学习算法结合,获得了多元社会数据中与研究区域垃圾产生增长关联最为密切的几类特征数据,以进行机器学习模型构建与交叉验证调优,获得了MAE为1.48,MAPE为15.42%的生活垃圾产量精准预测模型。最终利用该模型预测,2025年该地的生活垃圾产量将达到17.23万t/a。     

江苏省电镀污泥产生现状及预测分析

分析了江苏省及各省辖市电镀污泥产生现状,并对电镀污泥产量进行了预测。通过调研分析发现江苏省电镀污泥产生情况呈现地区分布不均、产生规模小和行业集中的特点。利用灰色模型对全省及重点地区产生量进行预测发现,全省未来6年电镀污泥产生量增长率为8.32%,到2020年将达到23.94万t,低于2014年江苏省电镀污泥核准处置量39.92万t。     

基于修正组合模型的青海省城市需水量预测

根据城市用水量系统具有非线性和随机波动性的特点,为了充分发挥组合灰色神经网络预测模型能够综合单变量预测及非线性处理的优势,同时降低组合权系数计算方法的不确定性对模型预测效果的影响,论文提出了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型。将其应用于1980—2009年青海省城市用水量序列的拟合分析,并预测其2010、2015以及2020年的城市需水量。结果表明:基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型预测结果的误差更小,精度更高。     

建筑垃圾产量预测与时空特征研究:以南京江北新区为例

建筑垃圾的产量预测与时空特征分析是制定城市建筑垃圾资源化管理方案的重要参考依据。界定了建筑垃圾的定义与分类,提出基于情景分析的单位建筑面积建筑垃圾产量预测方法,并以南京市江北新区直管区为例,采集控制性详细规划、倾斜摄影地图、地形图、百度全景地图、年度在建施工项目与征收项目清单等基础资料,对江北新区直管区近期（2018年）与远期（2019—2030年）的拆建垃圾产量进行估算与分析;同时借助ArcGIS技术,采用核密度分析实现拆建垃圾空间分布的可视化与特征分析,为后续建筑垃圾资源化处置方案设计提供基础数据与决策依据。     

建筑工程垃圾减量化概况及评价标准探究

随着"无废城市"建设试点的确立,建筑垃圾的减量化和资源化利用成为工作重心。建筑垃圾可分为工程渣土、工程泥浆、工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾。重点介绍了国内建筑工程垃圾的组成与规模以及减量化策略与技术,并在建筑工程从设计到施工的建设全周期角度上,根据相关类似的评价标准创新性地提出了建筑工程垃圾的减量化评价标准。该评价标准可为未来行业标准的确立提供建议,助推"无废城市"试点建设。     

北京建筑垃圾堆放场春季降尘量与源距离关系探讨

以北京某建筑垃圾堆放场为研究对象,通过在建筑垃圾堆放场2.5 km范围内放射式布点,于2019年4月对降尘进行监测,探究了建筑垃圾堆放对环境空气中降尘的影响。结果表明:监测范围内降尘量普遍高于北京市同期降尘月平均水平。建筑垃圾堆≤150 m范围内降尘量最高,平均值为75.09 t/（km2·30 d）;随着与建筑垃圾堆距离的增大,150~500 m范围内降尘量数值仍偏高,但有明显的下降趋势,平均值为32.53 t/（km2·30 d）;在距离>500 m后,降尘量数值变化趋于平缓。建筑垃圾对降尘的主要影响范围在半径500 m内,受主导风向控制,建筑垃圾堆东北部受影响明显较大。     

住宅装修垃圾产生量特性分析及管理对策:以北京市大兴旧宫为例

采用面积折算法对北京大兴旧宫装配式建筑工程新建房屋装修垃圾进行估算,用蒙特卡洛模拟分析翻新周期,并预估翻新垃圾年产量;对惰性装修垃圾污染物特征分析,并提出了针对北京市装修垃圾的管理建议。具体结果为:住宅区新装修垃圾量为164.08 t,相对误差约为9.58%。运用Oracle Crystal Ball进行蒙特卡罗模拟分析,进行20000次模拟可知,北京市住宅建筑翻新周期为7~10年;并进行未来翻新预估,得出翻新装修面积为UA=[A_y-15,r … A_y-4,r]×t;惰性装修垃圾中重金属As、Pb、Cd、Cr和Zn均超过北京市环境背景值。为避免直接堆放或填埋造成环境污染,须加强源头施工装修活动管控,对有毒有害成分实施专项处置方案,并建立装修垃圾无害化监测管理体系。该结果可为不同类型装修垃圾专项处理方案制定提供有效的数据参考。     

全国废旧电子电器回收处理对策研究

在对我国电子电器产业及常用家用电器的分布特征和全国各地城镇居民常用家用电器的分布特征进行研究的基础上,提出我国废旧电子电器回收处理设施的分布趋势:设施的建设应对北京、天津、上海、江苏和广东等电子产业和家用电器产品呈现较高集中度的区域有所侧重. 结合我国废旧电子电器回收的特点,对预测废旧电子电器产生量的不同数学模型的适用性进行了研究,选取估计模型对我国废旧电子电器的产生量进行了预测,同时进行了废旧电子电器回收处理成本的分析. 初步确定了在制定全国性废旧电子电器回收处理规划时的废旧电子电器回收处理设施的规模(处理量)应不小于2×104 t/a,以5×104 t/a为宜;全国废旧电子电器回收处理设施不应超过100个,以40个为宜.      

基于浓度-价值损失率法的城市污废水价值损失估算

估算城市水污染造成的价值损失是合理进行水资源规划、保护水环境的一个重要措施。本文采用浓度-价值损失率法估算了滨州市2001~2008年生活污水和工业废水的价值损失,求出了生活污水COD、氨氮和工业废水COD、氨氮的浓度-价值损失率曲线的拐点分别为(275.3,50)、(33.0,50)、(330.4,50)、(45.1,50);由于COD和氨氮的污染,滨州市2001~2008年的污废水年均价值损失大约为17409.98万元,其中生活污水价值损失约占6536.02万元,工业废水价值损失约占10874.95万元,对当地经济发展产生了一定的影响。     

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。     

天山北坡城市群碳储量时空变化及预测研究

为了有效评估城市群碳储量变化,以天山北坡城市群为研究对象,运用PLUS模型和InVEST模型,动态评估2000~2020年及2030年不同情景下土地利用变化及碳储量变化特征.结果表明,2000~2020年天山北坡城市群碳储量呈现持续增加趋势,且碳储量变化与土地利用变化密切相关,主要表现为2000~2010年林地面积的减少导致其碳储量减少约266×10⁶t,2010~2020年草地面积的增加使其碳储量增加约69.14×10⁶t.2030年自然发展情景、生态保护情景和经济快速发展情景下碳储量预测值分别为8875.88×10⁶t、8895.58×10⁶t和8841.58×10⁶t;经济快速发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.土地利用是影响碳储量空间变化分布的第一主导因素,贡献率接近于90%,土地利用强度与碳储量协调性分析与两者双变量空间自相关分析进一步验证了这一结论.土地利用变化在一定程度上能够对碳储量产生积极影响,对于本研究区而言,生态保护发展情景可能更符合未来城市发展模式,研究结果能够为土地利用规划提供参考.     

系统动力学方法在城市生活垃圾产生系统的应用

准确预测城市生活垃圾产生量是构建与运行生活垃圾管理系统的首要条件. 我国大部分城市生活垃圾的历史统计数据稀缺,传统预测方法往往难以得到要求精度的预测结果. 在系统地分析生活垃圾产生量影响因素及因素间互动关系的基础上,建立了基于VENSIM软件的系统动力学模型,并将该模型应用于深圳市城市生活垃圾产生系统. 结果表明:运用系统动力学方法可以较好地进行城市生活垃圾产生量预测,解决了数据稀缺条件下城市生活垃圾产生量的精确预测问题,为处理处置工艺的选择和规模的确定提供了数据支撑,同时可以在垃圾产生量预测的基础上进行不同政策下系统的行为模拟.      

深圳市建筑水泥流量-存量分析及环境影响评估

我国城镇化进程持续深入推进,大规模城市更新建造活动消耗了大量水泥等建筑材料.以深圳市为例,采用自下而上的物质流分析方法估算了自特区建设以来(1979~2018年)城市房屋建筑中的水泥存量和流量,并分析了其产生的综合环境影响(以碳排放当量为度量指标).研究结果表明:1979~2018年间,深圳市建筑水泥历史累积消耗约为8120万t,年均消耗超过200万t,水泥累计流出量(建筑废弃物)约为总流入量的25%~29%;截至2018年,深圳市建筑水泥存量达到6200万t,人均水泥存量达到4.7t.相应地,全部所消耗的水泥材料在生产阶段的碳排放累计可达6880万tCO₂eq,其中仅有9%的碳排放量可被既有存量建筑“自然”吸附,但仍有至少约11%的碳排放量可通过废弃混凝土(流量)再生骨料进行“逆向”吸附封存.最后,基于建筑水泥存流量、碳排放及碳汇量等量化数据,提出了加强水泥使用管理、实现水泥生产碳减排以及水泥材料碳汇能力提升等相关措施建议.