城市建筑废物产量估算与预测方法——以海南省为例

文章首先构建了基于建筑面积和产废系数的城市建筑废物产量估算方法体系,进而在二次曲线回归、指数趋势模型、灰色GM(1,1)模型和BP神经网络4种单项预测模型的基础上,建立了以预测有效度为准则的变权重组合模型,以揭示城市建筑废物未来变化趋势。以海南省为例计算和预测了2001-2020年城市建筑废物产量,结果显示:(1)2001-2010年海南省建筑废物总量从219.1万t增加到813.5万t,年平均增长率为12.7%,拆除建筑废物约占建筑废物总产量的70%;(2)2015年海南省建筑废物总量将达到1 621万t,2020年较之增加71.4%,将达到2 769万t;(3)变权重组合预测模型预测有效度好、精度高、误差小,优于4种单项预测模型。预测结果将为海南省建筑废物的处理处置、资源化和综合管理提供科学依据。     

中国典型社会源危险废物的资源潜力分析

对中国典型社会源危险废物的潜在资源量进行了预测与估算.在界定社会源危险废物概念和构建其物质代谢模型的基础上,根据GM（1,1）灰色预测模型及Weibull寿命分布模型,利用2006~2015年中国典型社会源危险废物原产品消费的时间序列样本数据,模拟了其消费量和报废量的动态变化趋势,进一步建立了潜在资源量预测模型并分析了潜在资源的再利用价值.据预测,2025年中国将产生废旧铅酸电池4.16亿kW·h、节能灯6.34亿支和线路板1.09亿m²,可回收的资源总量达1200万t以上,包括贵金属0.15万t、具有环境危害性的重金属368万t和其它可回收资源879万t.     

用灰色系统GM(1,1)模型预测城市交通噪声

本文对灰色系统及灰色系统 GM(1,1)预测模型做了简介,并以沈阳市为例,具体应用 GM(1,1)模型对市区交通噪声进行了预测.本文较详细地说明了使用 GM(1,1)模型进行城市交通噪声预测的方法、步骤及有关问题.     

生态数学模型在人口预测中的应用——以大庆市为例

运用线性回归模型、Logistic增长模型和灰色系统GM(1,1)模型,对黑龙江大庆市2008-2020年人口发展规模进行了预测,结果表明:3种模型在本案例中均能取得较好的效果;而灰色系统GM(1,1)模型的平均相对误差最小,故最终采用该预测模型,预测2010年大庆市人口数将达到284.27万人,2020年将达到325.74万人.     

基于指数平滑技术的水体污染灰色预测模型及应用

文章在分析传统灰色GM（1,1）预测模型所存在的缺陷基础上提出采用指教平滑技术和灰色理论相结合的方法构建一新的ES—GM（1,1）预测模型。新的预测模型通过指数平滑技术和二次累加生成技术将原始的水质污染监测数据进行处理挖掘数据序列潜在的规律性,以2001年到2007年长江南京段水质主要污染监测数据作为实例和传统预测模型进行对比分析计算,结果证明新ES—GM（1,1）的预测模型精度大大提高。长江南京段水质污染预测计算结果表明如果不采取有效的污染预防和控制措施,到2012年COD蜊和BOD5年平均浓度值将分别上升到1．791mg/L和2043mg／L。     

应用灰色模糊马尔科夫链预测海河水质变化趋势

灰色GM(1,1)模型在水质预测中得到了较为广泛的运用,但其存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,针对这一问题,将马尔科夫链理论与模糊集合理论引入灰色GM(1,1)预测模型,并应用该模型对海河三岔口断面的DO、CODMn和NH3-N 3项指标2012~2016年的浓度变化趋势进行预测.结果表明,2004~2016年,DO及NH3-N浓度大致呈上升趋势,预计2016年分别可达9.15,1.47mg/L;CODMn浓度呈下降趋势,预计2016年可达3.91mg/L.以2012年的数据做验证,灰色模糊马尔科夫链模型的预测精度最高,可作为科学的水质预测方法.     

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。     

基于灰色理论的甲型H1N1流感传染人数预测模型研究

就我国甲型H1N1流感传染人数的预测运用灰色系统理论,建立了GM（1,1）模型和1阶残差修正模型GMε（1,1）,并分别作了精度分析。研究了GMε（1,1）的变化趋势,提出了临界值和有效域概念。用MATLAB确定了模型参数及模型预测值。     

灰色系统模型在大气环境质量预测中的应用

把大气环境作为一个灰色系统,建立GM(1,1)预测模型,对大气中的降尘及总悬浮物做出科学的预测,并进行灰色模型的精度检验。      

基于MATLAB灰色GM(1,1)模型的大气污染物浓度预测

灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论中的重要组成部分,也是主要的预测方法之一,因此,GM(1,1)模型的应用范围很广泛。以乌鲁木齐市市区的大气环境监测数据资料为依据,在分析灰色预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵功能,实现灰色GM(1,1)模型算法。通过灰色系统GM(1,1)模型,对乌鲁木齐市未来4年的环境空气质量进行了预测分析。预测结果显示,乌鲁木齐市未来4年环境空气质量将持续好转,表明近年来乌鲁木齐市采取的产业结构调整和清洁能源战略实施卓有成效。机动车尾气已经逐渐成为目前和未来一段时间内乌鲁木齐市空气污染的主要因素之一,控制和减少车辆尾气对空气的污染不容忽视,为今后乌鲁木齐市制定大气环境规划、防治大气污染控制提供了科学依据。     

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。     

工业废气年排放量的灰色GM（1,1）预测

本文根据灰色理论ＧＭ（１，１）预测方法，以保山地区１９９３－１９９７年度工业废气年排放量数据为基础，建立了保山地区工业废气年排放量的ＧＭ（１，１）预测模型。模型精度为一级，用该模型进行预测，能反映出保山地区工业废气年排放量的发展变化情况。     

北京城市塑料垃圾年产量的模拟预测及其影响因素分析

揭示城市塑料垃圾年产量及影响因素、预测其发展趋势对于城市生活垃圾收集系统的优化、处理技术的合理选择和降低环境影响具有重要意义.本研究基于1989年以来北京塑料垃圾占比、城市生活垃圾产量数据和社会经济数据,利用赤池信息量准则（AIC）和灰关联度法研究了北京城市塑料垃圾占比的年变化趋势和城市塑料垃圾年产量的主要影响因素.通过多元线性回归模型（MLR）、灰色系统模型GM（1,1）和BP神经网络模型对北京城市塑料垃圾年产量进行了模拟预测.结果表明,北京城市塑料垃圾占比由1989年的1.88%,增加到2012年的14.87%.基于AIC准则预测2013—2050年北京城市塑料垃圾占比增长趋势较平缓、稳定在14%~19%之间.2000—2012年北京市城市塑料垃圾年产量由40.2×10⁴ t增加到121.1×10⁴ t,年增长15.5%.人均可支配收入是影响北京城市塑料垃圾年产量的最大社会经济因素,而常住人口的影响较低.BP神经网络是模拟预测北京城市塑料垃圾产量的最佳模型,其模拟预测结果表明：2013年后北京市塑料垃圾年产量随时间呈不规则的非线性增长趋势,到2025、2035、2050年北京城市塑料垃圾产量将分别达到335、488和859×10⁴ t,将对北京城市生活垃圾处理处置与防控管理带来巨大挑战.     

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。     

生活垃圾处理的碳排放和减排策略

利用质量平衡模型,在核算生活垃圾处理技术碳排放的基础上,通过低碳化程度评价方法,建立了面向不同层次需求的生活垃圾低碳化策略.研究结果表明,餐厨垃圾产沼利用、生活垃圾填埋气收集利用和焚烧发电的低碳化程度最高,分别为93.7%、75.3%和71.0%.在不具备上述处理条件的地区,可以采用准好氧填埋,或在填埋之前进行好氧稳定预处理实现碳减排,其低碳化程度分别为61.8%和56.7%.根据目前生活垃圾的处理情况,估算我国每年生活垃圾处理过程将形成甲烷排放超过600万t,总碳排放约1.5亿t;而通过实施低碳化处理策略,2015年甲烷排放可减少至约500万t,总碳排放减少至1.3亿t.     

北京市生活垃圾处理的温室气体排放变化分析

文章从城市垃圾处理与节能减排之间关系的角度,分析研究了北京市2001～2007年生活垃圾卫生填埋、堆肥和焚烧发展过程中直接和间接的温室气体排放量变化,结果表明,随着生活垃圾产生量的增加和物理组成的变化,北京市生活垃圾处理引起的温室气体排放急剧增多,总排放量从2001年约363万tCO2当量增加到2007年1157万t左右。目前卫生填埋、堆肥和焚烧三种方法每处理1t垃圾的单位排放量分别为2.1t、0.4t和2.0tCO2当量。虽然堆肥具有相对低的单位排放量,但由于市场等方面的原因,堆肥在北京生活垃圾处理中的比重并不大,2007年处理的垃圾量不到无害化总处理量的7%。2007年填埋产生CH4总量约48万t,若50%回收利用,其发热量相当于约40万t管道煤气,具有很大的节能减排潜力。焚烧垃圾进行供热或发电的技术在国内外正蓬勃发展,也是节能减排的有效途径。而加强垃圾回收与分类是从源头减少垃圾,实现节能减排的最好方法。     

城市生活垃圾焚烧灰渣及其性质分析

2002年，上海有2座生活垃圾焚烧厂将点火运动。每年将产生约18万t左右的焚烧灰渣。在决定灰渣的最终处理处置方案前，应对焚烧灰渣的性质有全面的了解。详细介绍了国外城市生活垃圾焚烧灰渣甚至生位置的不同分类，并介绍了各类灰渣的物理化学性质和工程性质，以及其重金属的浸出特征。对灰渣处理放置或有效利用时需注意的问题作了分析。     

中国消费端食物浪费规模及其资源环境效应测算

食物浪费及其产生的资源环境问题与全球粮食安全密切相关,减少食物浪费逐渐被认为是保障粮食安全的Plan B。消费端是造成食物浪费的重要环节,消费者作为消费端食物浪费的主体,其在消费阶段产生的食物浪费是食物损耗与浪费的主要来源。本文采用直接称重法,在全国典型地区（北京、上海、四川、山东、河南和西藏）获取居民食物浪费的一手数据,首次在全国尺度上测算了消费端食物浪费总规模及其资源环境效应。结果显示：（1）2018年全国居民消费端食物浪费共3432万t,人均食物浪费量67.33 g/d,其中粮食浪费量占比最高（35.44%）,其次是蔬菜（34.83%）和肉类（15.38%）。（2）2018年全国居民消费端食物浪费所占用的生态足迹达6254万hm²,人均生态足迹为448 m²,按中国人均生态足迹1.5 hm²计算,相当于4169万人的生态位被挤占;水产类（39.28%）和肉类（34.22%）的生态足迹占比最大,分别为2456.23万hm²和2140.25万hm²。研究结果有助于推进我国消费端食物浪费的减量化,对于缓解食物浪费的环境影响和资源消耗压力、改善全球粮食安全等方面具有重要的参考价值和借鉴意义。