历史数据缺失下的建筑垃圾产量预测

在建筑垃圾产量预测中,历史数据的缺乏,加大了预测难度、降低了预测精度。本文通过借助ARIMA模型预测拆除面积和建筑竣工面积,从经验系数法和间接预测法着手,对建筑垃圾产量进行预测。解决了因历史数据缺失,影响对建筑垃圾产量预测的实际问题。     

放错了地方的资源

随着城市建设速度的加快,每年都有不少房屋被拆掉,建筑垃圾的数量也在与日俱增。建筑垃圾是指新建、改建、扩建、维修、装修和拆除各类建筑物、构筑物、管网等过程中产生的弃土、弃料及其他废弃物。相对于城市生活垃圾,建筑垃圾具有体积大、运输难等特点。     

湖南省建筑垃圾资源化处置情况研究

本文对湖南省建筑垃圾产生量进行了估算和预测,对近年来全省建筑垃圾资源现状及存在的问题进行了研究,并提出了建筑垃圾资源化处置的建议。     

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。     

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。     

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。     

基于BP神经网络的城市生活垃圾产生量预测研究——以上海市为例

文章总结分析了影响城市生活垃圾产生量的因素,并根据相关性分析结果确定了主要影响因素,然后建立了上海市生活垃圾产生量的BP神经网络预测模型,并将预测值与实际值进行比较,表明该模型具有较好的适用性和准确性,最后对上海市未来几年的生活垃圾产量进行了预测.     

基于动态物质流的建筑垃圾减量化与资源化分析——以湖南省为例

为了促进建筑垃圾减量化与资源化,以湖南省为例,建立了结合经济与碳减排效益的动态物质流分析框架,定量分析了不同建筑寿命(短、中、长)及城市发展情景下湖南省(1990～2060年)建筑垃圾产生量及其组分的变化规律,并测算了不同资源化路线下碳排放量和生产成本,探索建筑垃圾高效资源化利用路线.研究结果表明:湖南省未来建筑垃圾产生量还将保持高速增长,2020～2060年建筑垃圾累计产量将达到11.6～50亿t,年建筑垃圾产量达到0.45～2亿t,其中,可利用的废砖瓦、废混凝土块等占比达到87%.同时利用再生骨料代替天然的砾石和砂,能减少19.8%的碳排放.     

南京市市区1998-2009年间房屋拆迁建筑垃圾年产生量估算及其影响因素分析

参考了前人对于拆迁建筑垃圾的研究,根据南京市相关统计数据,估算出1998-2009年间南京城市房屋拆迁建筑垃圾年产生量,并比较了相关数据,得出估值合理。估算结果显示南京市房屋拆迁建筑垃圾年产生量波动较大,但变化趋势大体为上升。影响因素分析显示南京市GDP与房屋拆迁建筑垃圾年产生量1998-2003年间具有高度正相关性,2004-2009年正相关性减弱;市民法律意识的提高使得南京市房屋拆迁趋于合理,间接减缓了房屋拆迁建筑垃圾年产生量的增长趋势;房屋拆迁政策的制定以及修订、社会事件对南京市房屋拆迁建筑垃圾年产生量有短期的影响。最终得出结论随着城市房屋拆迁决策系统的发展,南京市房屋拆迁建筑垃圾产生量将趋于合理。     

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。