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。     

基于多源遥感信息的人为热排放量空间化——以浙江省为例

基于自上而下能源清单法,主要考虑工业、交通、建筑和人体新陈代谢这4个热源对人为热的贡献,估算了2010年浙江省68个县市的人为热排放总量.使用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据以及阈值法提取出人为热排放的主要区域,并有效减少夜灯像元溢出效应的影响.利用夜间灯光数据和增强型植被指数(EVI)构建人居指数,基于各市县人为热排放总量与其行政区范围内人居指数累计值之间很强的相关关系建立人为热排放量空间化模型,获得了250m分辨率下浙江省2010年城市人为热通量的空间分布.结果显示浙江省各县市的平均人为热排放通量为5.5W/m²,城市高值区一般介于10~40W/m².栅格化的人为热数据可以为城市气候环境的数值模拟研究提供基础数据支持.     

合肥城市生活垃圾量的关联分析与灰色预测研究

基于灰色系统理论,运用灰色关联度分析法定量分析了影响合肥城市生活垃圾产量的主要相关因素;建立了合肥城市生活垃圾年产量的预测GM(1,1)模型,并对合肥市未来五年的生活垃圾产量进行了预测.预测结果显示,"十一五"期间合肥城市生活垃圾产量的年平均增长率将8.9%左右,而到2010年合肥生活垃圾产量更是将达到81.2万吨.研究表明,所建立的模型精度较高,预测值的验证性良好,运用灰色关联度分析和模型预测方法在城市生活垃圾研究中可以发挥良好的作用.     

1979~2016年中国城市生活垃圾产生和处理时空特征

改革开放以来,随着我国社会经济发展、居民生活水平提高,城市生活垃圾与日俱增,其妥善处理是我国各级政府面临的重要环境管理问题之一.本文通过系统收集和整理1979~2016年我国城市生活垃圾产生和处理的政府统计及相关中英文文献数据,分析了我国城市生活垃圾产生和处理的时空演变特征,建立了全国与各地区城市生活垃圾物理组分数据清单.研究结果表明：1979~2016年我国城市生活垃圾产生量显著增长至2016年的2.04亿t,以厨余类为主要成分.全国城市生活垃圾无害化处理率达到96.6%,无害化处理方式逐渐转向为焚烧为主、填埋补充的技术格局.我国各地区城市生活垃圾产生量、产生量增速、物理组分、无害化处理率和处理能力等存在时空差异,各地区应因地制宜,结合国家专项规划,提高生活垃圾减量化和资源化水平,弥补无害化处理缺口.     

基于NPP/VIIRS夜光遥感数据的淮安市夜间PM2.5浓度估算研究

PM_2.5是大气的重要污染物,掌握其空间分布对于大气污染防控具有重要意义．目前,PM_2.5遥感监测主要围绕卫星反演的日间AOD数据开展,无法反映夜间大气污染的空间格局．以2019年9—12月NPP/VIIRS夜间灯光影像和空气质量站点PM_2.5观测数据对江苏省淮安市夜间PM_2.5浓度进行估算研究．基于辐射传输方程分析夜间灯光辐射与PM_2.5浓度之间的关系,在此基础上综合考虑灯光辐射直接衰减和散射补偿确定了计算夜间PM_2.5浓度的空间自变量,运用多元线性回归模型（MLR）、随机森林（RF）、Cubist、极端梯度提升树（XGBoost）、神经网络（NNet）、支持向量机（SVM）及最近邻法（KNN）算法构建夜间PM_2.5浓度遥感估算模型．结果表明,多元线性归回模型精度明显低于各个机器学习模型,所有模型中SVM模型精度最高,决定系数R²为0.77,平均绝对误差MAE为20.83μg·m^-3,均方...     

运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素

研究京津冀城市群PM_2.5浓度时空格局变化和影响因素,对区域大气环境保护和经济可持续发展具有十分重要的意义.基于PM_2.5遥感数据、地面站点气象数据、DEM数据、MODIS NDVI数据、夜间灯光数据、人口密度数据、土地利用类型数据和路网数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Getis-Ord G_i*分析,运用地理探测器分析京津冀城市群PM_2.5浓度时空变化和空间聚集特征,并探究影响其空间分异的影响因素.结果表明：(1)2000—2021年京津冀城市群PM_2.5污染严重,全年平均PM_2.5浓度为59.94μg/m³,冬季是京津冀城市群PM_2.5污染的高发季,但京津冀城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势,变化斜率为–0.85μg/(m³·a).(2)PM_2.5浓度在空间上呈东南高、西北低的分布格局,且P...     

基于参数最优地理探测器的福州市生境质量时空格局与驱动力分析

揭示生境质量的时空演变特征和影响因素可为区域可持续发展提供参考依据。基于2000年、2010年和2020年的土地利用数据,运用InVEST模型、土地利用转移矩阵和参数最优地理探测器等方法,综合分析福州市生境质量时空演变及其驱动因素。结果表明：福州市2000年、2010年和2020年生境质量指数分别为0.812、0.806和0.793,生境质量改善的面积小于生境质量退化的面积,福州主城区和东南沿海区域的生境状况亟须改善。3 km网格为本研究的最佳空间尺度,最佳数据离散化分类数为6,自然间断点法更能解释驱动因素的驱动程度。高程、坡度和夜间灯光是福州市生境质量空间分异的主要影响因素,坡度和夜间灯光的交互作用对生境质量变化的解释力最强。     

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.     

深圳:固废主要指标实现“六个100％”

正"深圳‘无废城市’建设试点创建经验丰富,亮点很多。围绕生活垃圾、一般工业固废、危险废物、市政污泥以及建筑垃圾的处置和资源化综合利用项目较全面,且已有初步成效。"日前,在生态环境部"无废城市"技术帮扶组线上帮扶评估会上,帮扶组专家对深圳"无废城市"建设试点工作给予了充分肯定。当前,深圳"无废城市"建设试点创建取得阶段性进展,生活垃圾分类收运系统覆盖率、医疗废物收集处置体系覆盖率等6项主要指标达到100%,生活垃圾填埋量实现趋零填埋,房屋拆除废弃物资源化利用率达98%,相关指标达到国际先进水平。     

数字化管理平台助力垃圾分类和“无废城市”建设——以浙江省湖州市为例

我国持续稳定的经济社会发展以及居民消费水平的不断提升,产生了大量的城市生活垃圾,是城市建设与可持续发展面临的突出难题。以习近平总书记“绿水青山就是金山银山”理念的诞生地暨“无废城市”建设试点城市——湖州市为例,系统介绍了城市生活垃圾数字化管理平台开发的技术方法和功能板块设计与优化,特别是大数据和信息化技术支撑下的智慧化运维与垃圾分类管理模式;并基于湖州市近5年的生活垃圾产生、分类收集、运输、利用和处置等清单数据及演变趋势,采用生命周期评价方法初步定量评估了平台支撑下的减废降碳协同效益。湖州市生活垃圾管理数字化措施的应用和推广,可为其他城市生活垃圾分类与智慧化管理提供参考。     

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。     

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.     

非正规建筑垃圾场地空间布局特征研究:以北京市昌平区为例

随着城市化进程中的建筑垃圾随意堆积或填埋,使得大量非正规建筑垃圾堆积场出现,“垃圾围城”现象已成为当前社会的实际问题。因此,研究建筑垃圾的空间布局现状与对策对于我国建筑垃圾空间布局优化发展十分重要。以北京市昌平区为例,基于谷歌地球与GIS软件识别非正规建筑垃圾堆放场地的个数、地理位置、面积以及与居民点和河流的距离等信息,得出垃圾分布信息。通过分析这些信息的点位、分布及高程等空间布局特征,厘清非正规垃圾场空间布局问题,以期为政府及相关部门加强建筑垃圾的管理提供参考,降低“垃圾围城”风险。     

呼和浩特市城区生活垃圾收运模式构想

通过对呼和浩特市城区生活垃圾产量、成分、收运模式现状的调查分析,预测生活垃圾产量,选择十二五期间适宜呼和浩特市的生活垃圾收运模式。     

呼和浩特市城区生活垃圾收运模式构想

通过对呼和浩特市城区生活垃圾产量、成分、收运模式现状的调查分析，预测生活垃圾产量，选择“十二五”期间适宜呼和浩特市的生活垃圾收运模式。     

红壤丘陵区小流域典型土地利用的面源氮磷输出特征

科学识别不同土地利用方式下的径流污染输出特征是治理流域面源污染的前提.以南方红壤丘陵地区小流域为例,野外实地观测对比了不同降雨特征下林地、种植用地和建设用地的水文过程和面源污染物输出过程.结果表明,土地利用方式影响着地表径流的水文水质过程,典型降雨下3类用地类型产流时间及产流累积雨量的特征为：建设用地（9 min,2.0 mm）、种植用地（35 min,11.4 mm）和林地（108 min,24.0 mm）;而3种用地类型的总悬浮物（TSS）、总氮（TN）和总磷（TP）的污染物浓度、形态、氮磷比变化及输出强度等污染输出过程特征也呈现明显差异.典型降雨下不同用地类型具有相似的污染输出阶段,径流初期的TSS、TN和TP质量浓度均偏高,之后逐步趋于稳定;产流过程的前30 min贡献TSS、TN及TP负荷的范围均在23%~43%之间.年尺度下,各用地类型对TN和TP负荷的贡献率及单位面积负荷比存在明显差异,表现为种植用地污染负荷贡献最高（57%和45%）,而建设用地单位面积负荷比最高（9.50~12.50）.结果亦表明小流域面源污染关键源区的分布具有时空动态变化特征,由汇水单元内的用地类型组成和年降雨特征等综合决定;随着次降雨量的增加,主要贡献源由建设用地向种植用地动态转变,治理时需要根据关键源区的分布特征及下垫面产流过程规律进行针对性生态拦截.     

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。     

物联网技术在城市生活垃圾收运系统中的应用

我国的城市生活垃圾收运系统因其回收率低,监管难等问题,一直受到社会的广泛关注,而物联网技术因其可追溯性、动态性等特点,在解决该问题上表现出其显著优势。简要介绍了物联网技术的作用及其应用领域,总结了国内外基于物联网技术的城市生活垃圾收运情况,以我国上海市餐厨垃圾收运情况为案例,对其现状和目前存在的问题进行了总结,并结合物联网技术对餐厨垃圾信息化收运的管理方法进行了展望。     

基于APCS-MLR模型的沱河流域污染来源解析

水污染来源的精准识别一直是水环境管理的热点和难点问题,为了解沱河流域水质特征与污染来源,该研究基于16个监测点位月尺度水质数据,采用绝对主成分-多元线性回归（APCS-MLR）模型,解析污染来源及其主要贡献.结果表明:①COD是年度超标因子,总磷和氟化物在部分月份超标,水质从汛期至11月较差.②城镇生活与城市径流是影响沱河水质的主要驱动因子,其方差贡献率达24.7%,其次为环境背景值、农村生活源、畜禽养殖业+河道内源和种植业源,其方差贡献率分别为19.6%、9.9%、8.8%和7.6%.③从最主要的超标因子COD来看,城镇生活与城市径流是主要污染源,贡献率达60%;从总氮、总磷和氨氮指标来看,种植业、农村生活和畜禽养殖业为主要污染源,总计贡献率分别为56%、54%和57%.研究显示,加快污水管网的建设完善,控制城镇污染物的排放、收集和处理是沱河水质达标的当务之急,应重点加强对农田径流和畜禽养殖污染的有效管控.