垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析

1、數(shù)學建模校內(nèi)競賽論文 論文題目：垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析 論文題目：垃圾減量分類活動中社會及個體因素的量化分析摘要垃圾減量分類活動是人類社會對自身垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的一個干預性工程，是在社會內(nèi)在因素的大背景下社會因素對個體因素的誘導結(jié)果。本文以垃圾量和垃圾回收利用率作為主要評價指標對垃圾減量分類進行評價，并探討垃圾減量分類中的“社會因素”、“個體因素”及“內(nèi)在因素”對評價指標的影響，并建立模型對相關量進行量化和預測。對問題一：首先設定垃圾量、垃圾回收利用率和居民參與率為評價垃圾減量分類的三個指標。并將影響垃圾減量分類的因素分為“社會因素”“個體因素”“內(nèi)在因素”三類，采用層次分析法

2、分析三個影響因素對三個評價指標的影響并求出權(quán)重矩陣，用得到結(jié)果描述并比較陽光家園和天景花園的減量分類過程和結(jié)果，比較得出天景花園的減量分類工作比陽光花園要好的結(jié)論。同時反饋信息驗證層次分析模型的是否合理。然后基于層次分析法得到的權(quán)重矩陣用多元回歸分析法量化垃圾量和垃圾回收利用率三個因素間的關系，并構(gòu)造量化模型衡量和預測垃圾減量分類中的相關量。對問題二：基于灰色關聯(lián)度相關模型，分析四類垃圾之間相關性以及激勵措施對減量分類效果存在的相關性，并利用對數(shù)據(jù)的非線性擬合對模型進行檢驗。最終我們得出得出在可回收物、廚余垃圾、有害垃圾、其他垃圾四類垃圾中，相關性最高的是其他垃圾與廚余垃圾，相關性最低的是其他

3、垃圾與有害垃圾。對問題三：結(jié)合問題一中得出的權(quán)重矩陣與附件中的數(shù)據(jù)來判斷和說明在目前統(tǒng)計的基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠這一問題，并將其作為投入成本和精力的一個判斷條件。采用分層抽樣的方法，根據(jù)深圳市不同區(qū)域垃圾物流量給每個區(qū)域分配抽樣比例。對問題四：采用多項式回歸分析預測深圳市未來五年垃圾量、人口和生產(chǎn)總值的趨勢圖，借閱附件對垃圾減量分類所帶來的效益進行分析。然后基于前面的量化模型和多項式回歸分析得到的數(shù)據(jù)對深圳市未來5年垃圾量和回收利用率進行預測，通過預測數(shù)據(jù)趨勢對深圳市未來5年垃圾減量分類效益的最好最差結(jié)果進行分析。本文首先考慮評價垃圾減量分類的評價指標，確定影響垃圾減量分類的主要因素，用

4、層次分析法作出主要因素對主要評價指標的影響權(quán)重，基于得到的權(quán)重矩陣對垃圾量和垃圾回收利用率與影響因素的關系做進一步量化，得到這一量化關系就可以清晰地量化每一個影響因素對垃圾減量分類的影響，輔助垃圾減量分類工作中的資源投入決策活動（例如輔助政府決策在教育、督導、激勵等各項措施上應該投入多少及各項措施的投入比例，輔助優(yōu)化垃圾減量分類）。第三、四問都在得到的權(quán)重矩陣和量化模型的基礎上做相應的分析和預測。關鍵詞：垃圾量 垃圾回收利用率 層次分析法 多元線性回歸 灰色關聯(lián)分析 分層抽樣 多項式回歸分析預測目 錄摘要i一、問題重述1二問題分析12.1問題一的分析12.2問題二的分析12.3問題三的分析22

5、.4問題四的分析2三 符號說明3四問題假設4五模型建立及求解45.1問題一45.1.1社會因素、個體因素與內(nèi)在因素之間權(quán)重關系55.1.2社會因素影響65.1.3個體因素影響75.1.4決策層因子影響85.1.5驗證層次分析模型整體合理性95.1.6基于層次分析模型對陽光花園及天景花園的減量分類進行分析95.1.7基于量化模型對垃圾量和垃圾回收利用率做進一步量化145.2問題二175.2.1天景花園與陽光花園四類垃圾日量基本情況175.2.2用灰色關聯(lián)模型計算天景花園四類垃圾的相關性175.2.3檢驗天景花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型195.2.4用灰色關聯(lián)模型計算陽光花園四類垃圾的相關性20

6、5.2.5檢驗陽光花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型215.2.6各項激勵措施與減量分類效果的相關性225.3問題三225.3.1檢驗基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠225.3.2選擇投入成本和精力225.3.3設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果225.4問題四235.4.1由權(quán)重矩陣和量化模型分析未來五年推進減量分類工作關鍵措施235.4.2深圳市未來5年相關數(shù)據(jù)的預測245.4.3垃圾減量分類的投入陳本及效益分析25六、模型討論28七、參考文獻29八、建議書30九、附錄31ii一、問題重述隨著城鎮(zhèn)化進程加快和人們生活水平提高、生活方式轉(zhuǎn)變，城市生活垃圾處理正在成為一個挑戰(zhàn)性的難題。

7、為幫助提升城市生活垃圾產(chǎn)量預測精度，同時也可能給城市垃圾減量分類工作中的資源投入決策活動提供有益的輔助支持手段，現(xiàn)根據(jù)深圳市垃圾減量分析相關實踐研究數(shù)據(jù)提出以下幾個問題：問題一考慮各項因素對垃圾減量分類結(jié)果的影響，構(gòu)建量化模型描述深圳天景花園、陽光家園垃圾減量分類過程，并利用量化參數(shù)描述社會因素與個體因素，并在后續(xù)的進一步研究過程中通過調(diào)整相關參數(shù)來修正模型。問題二基于問題一中構(gòu)建的減量分類模型，分析試點小區(qū)四類垃圾組分本身的數(shù)量存在的相關性，各項激勵措施與減量分類效果存在的相關性并分析其原因是什么。問題三根據(jù)所構(gòu)建減量分類模型的研究結(jié)果，分析在深圳現(xiàn)有垃圾減量分類督導過程中，目前統(tǒng)計的基礎數(shù)

8、據(jù)分項及顆粒度是否足夠，并進一步分析應該在哪些數(shù)據(jù)的獲取中投放更多的成本和精力，如何在減量分類模式大面積推廣時，設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果。問題四通過構(gòu)建的減量分類模型，判斷深圳未來5年推進減量分類工作關鍵措施，并預測措施實施的最好與最壞結(jié)果。二問題分析2.1問題一的分析問題一可分為兩問：1、考慮各項因素減量分類結(jié)果的影響，2、構(gòu)造能量化個體因素和社會因素的量化模型來描述垃圾減量分類程。兩問都涉及到一個垃圾減量分類評判的問題，首先定垃圾量，垃圾回收利用率和居民參與率為三個評價指標。查閱相關資料可將影響因素分為“社會因素”、“個體因素”與“內(nèi)在因素”三個方面，并進一步將“

9、社會因素”和“個體因素”分別分解為教育、督導、激勵、市場等各六個影響因子，并通過層次分析模型，求得影響因素與相關評價指標的關系，得出權(quán)重矩陣。用層次分析得到的結(jié)果去評價陽關家園和天景花園的垃圾減量分類工作并對得出的權(quán)重矩陣進行檢驗。然后基于層析分析得到的權(quán)重矩陣用多元回歸分析構(gòu)量化模型用多元線性回歸對垃圾量和垃圾回收利用率作進一步量化。2.2問題二的分析問題二中是基于問題一中構(gòu)建的減量分類模型，主要分析試點小區(qū)垃圾組分本身的數(shù)量存在的相關性，我們采用灰色關聯(lián)模型來進行處理。利用附件2與附件3中的數(shù)據(jù)對兩個小區(qū)的可回收物、廚余垃圾，有害垃圾以及其他垃圾這四類垃圾的相關性進行分析，然后經(jīng)過歸一化處

10、理分析各項激勵措施與減量分類效果的相關性。2.3問題三的分析 問題三是基于問題一中構(gòu)建的減量分類模型對深圳現(xiàn)有垃圾減量分類督導過程中的基礎數(shù)據(jù)分項進行針對性分析，首先我們根據(jù)問題一中所得權(quán)重矩陣結(jié)合附件8中對于督導過程中對基礎數(shù)據(jù)的相應描述進行比較和處理來判斷目前統(tǒng)計的基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠，并將其結(jié)合實際情況來決定投入成本和精力，最后利用分層抽樣模型設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果。2.4問題四的分析問題四要求：基于你構(gòu)建的減量分類模型1、指出深圳未來5年推進減量分類工作關鍵措施2、預測措施實施的最好與最壞結(jié)果。第一問是對前面三問的解決，后一問需要對深圳市未來5年垃圾

11、減量分類的相關量進行預測并基于已有的模型對減量分類效益的最好最壞結(jié)果進行預測。我們采用多項式回歸分析預測深圳市未來五年垃圾量，人口和生產(chǎn)總值的趨勢圖，借閱附件對垃圾減量分類所帶來的效益進行分析，并基于多項式回歸分析得到的數(shù)據(jù)對深圳市未來5年垃圾減量分類效益的最好最差結(jié)果進行預測并分析。3 符號說明wi 權(quán)重矩陣 r 表示回收利用率 ci 一致性指標 q 內(nèi)在因素綜合值ri 隨機一致性指標 e 個體因素的綜合值cr 一致性比率 x 資金效益n 矩陣的秩 z 資源效益s 垃圾總量p1 人口總量p2 gdp xi(k) 各類垃圾量ni(k) 關聯(lián)系數(shù)y 樣本容量y 不同地區(qū)子樣本容量 w 不同區(qū)域垃

12、圾物流量比例 非戶籍戶數(shù)占常住人口偶戶數(shù)的百分比 為戶籍戶與非戶籍戶垃圾的差異系數(shù)、常數(shù) 最大特征根 土地增值和貼現(xiàn)率四問題假設 1.假設題目所給數(shù)據(jù)及建模收集數(shù)據(jù)均真實可靠；2.假設建模中涉及主觀分析的結(jié)論基本與事實相符；3.假設各類垃圾之間相互獨立、區(qū)分明確；4.假設城市垃圾產(chǎn)生量都被全部及時清運；5.假設深圳市常住人口產(chǎn)生的平均垃圾基本不變；6、假設垃圾收運，填埋的成本，焚燒的利潤及廚余垃圾生化處理的效益在短時間內(nèi)是不變的；7、假設有害垃圾由于產(chǎn)量小、其處理消耗成本較其他因素可忽略不計五模型建立及求解5.1問題一垃圾減量分類活動是人類社會對自身垃圾產(chǎn)生系統(tǒng)的一個干預性工程，主要通過“社會

13、因素”、“個體因素”與“內(nèi)在因素”對產(chǎn)生的垃圾總量進行減少和分類回收的良性控制過程。并定垃圾量、垃圾回收利用率和居民參與率為垃圾減量分類的三個評價指標通過查閱相關文獻并結(jié)合生活經(jīng)歷針對題目附件中附件2至附件5的數(shù)據(jù)進行研究，從“社會因素”和“個體因素”兩個方面歸納出影響垃圾減量分類的因子，選擇教育、督導、激勵、市場、道德規(guī)范和處理措施作為社會因素的影響因子，其中的“市場”是垃圾管理系統(tǒng)的輸出端，其成熟程度決定能否實現(xiàn)垃圾的資源化，以及垃圾管理系統(tǒng)的費用和收益能否平衡，成功的垃圾管理系統(tǒng)應有靈活的市場導向性；選擇家庭收入、家庭結(jié)構(gòu)、職業(yè)、生活習慣、戶籍類型和受教育程度作為個體因素的影響因子，利用

14、層次分析模型，以垃圾減量分析評價作為目標層，并將“社會因素”、“個體因素”與“內(nèi)在因素”三者作為準則層第一層，“社會因素”與“個體因素”的影響因子作為準則層第二層，最后將垃圾量、垃圾回收利用率和居民參與率作為決策層，基本層次結(jié)構(gòu)如5-1所示：垃圾減量分類評價內(nèi)在因素目標層準則層決策層垃圾量垃圾回收利用率居民參與率 社會因素教育督導激勵市場道德規(guī)范處理措施 個體因素家庭收入家庭結(jié)構(gòu)教育程度生活習慣戶籍類型職業(yè)圖5-1 層次分析法結(jié)構(gòu)示意圖在建立的基本層次結(jié)構(gòu)上利用層次分析模型逐步進行分析5.1.1社會因素、個體因素與內(nèi)在因素之間權(quán)重關系利用層次分析法對作為影響垃圾減量分類準則層的三個因素進行權(quán)重

15、分析。以a表示社會因素、個體因素與內(nèi)在因素構(gòu)成的判斷矩陣，其中a1 ,a2,a3分別表示內(nèi)在因素，社會因素和個體因素，根據(jù)相關文獻及附件的參考和探討得出內(nèi)在因素、社會因素與個體因素的成對比較表格表5-1-1如下：表5-1-1 三個因素的成對比較表格a1a2a3a1122a21/212a31/21/21 由表格可以得出a1,a2,a3的判斷矩陣a：a=首先將矩陣 a 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權(quán)重矩陣wiwi=0.4934,0.3108,0.1958由最大特征根 =3.0536由一致性驗證方法可得一致性指標=0.0268 隨機一致性指標 ri=0.58 最后通過

16、一致性檢驗得一致性比率 =0.04620.1 （其滿足一致性檢驗）經(jīng)驗證得表5-1-1所列內(nèi)在因素、社會因素、個體因素三個因素成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，從中得出得出內(nèi)在因素、社會因素與個體因素對垃圾減量分類評價的權(quán)重比分別為0.4934,0.3108，0.1958；由此可見在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分析中內(nèi)在因素對垃圾減量分類評價的權(quán)重最大，社會因素次之，個體因素權(quán)重最小。5.1.2社會因素影響經(jīng)過5.1.1準則層第一層的權(quán)重分析后，進一步對構(gòu)成準則層第二層的影響因子進行分析，結(jié)合自身實際與對附件4與附件5天景花園工作經(jīng)驗與總結(jié)的分析將社會因素影響因子歸納為教育、督導、激勵、市場、道德規(guī)范和處理措施六個影響

17、因子，分別用b1 b2 b3 b4 b5 b6 表示，確定六者之間的成對比較表格表5-1-2如下：表5-1-2 社會因素影響因子成對比較表b1b2b3b4b5b6b1143452b21/411/2121/3b31/321231/2b41/411/2121/3b51/51/21/31/211/4b61/232341 由表5-1-2可以得出社會因素影響因子的判斷矩陣b如下：b= 將矩陣 b 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權(quán)重矩陣wiwi =0.3767 0.0880 0.1501 0.0880 0.0541 0.2431 由最大特征根 =6.0719 由一致性驗證方法

18、可得一致性指標=0.1438 隨機一致性指標 ri=1.25 最后通過一致性檢驗得一致性比率 =0.01150.1 （其滿足一致性要求）經(jīng)驗證得表5-1-2所列社會因素影響因子成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，從所得到的權(quán)重矩陣wi中可以看出教育在社會因素的影響中所占權(quán)重最大，處理措施次之。5.1.3個體因素影響結(jié)合深圳市實際情況，通過對附件的分析將個體因素影響因子歸納為家庭收入、家庭結(jié)構(gòu)、職業(yè)、生活習慣、戶籍類型和受教育程度六個影響因子，分別用c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7分別表示，確定六者之間成對比較表格表5-1-3如下：表5-1-3個體因素影響因子成對比較表c1c2c3c4c5c6c1

19、1451/232c21/4121/51/21/3c31/51/211/71/31/4c4257143c51/3231/411/2c51/2341/321由表5-1-3可得出個體因素影響因子的判斷矩陣c如下：c=將矩陣 b 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權(quán)重矩陣wiwi =0.2490 0.0636 0.0411 0.3878 0.0999 0.1585 由最大特征根 =6.1040 由一致性驗證方法可得一致性指標=0.0208 隨機一致性指標 ri=1.25 最后通過一致性檢驗得一致性比率 =0.016640.1 （其滿足一致性要求）經(jīng)驗證得表5-1-3所列個體因

20、素影響因子成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，由所得權(quán)重矩陣wi可得生活習慣在個體因素影響中所占權(quán)重最大，家庭收入次之。5.1.4決策層因子影響通過對附件的分析和深圳市對垃圾減量分類活動的相關政策的閱讀，將層次分析模型的決策層細化為垃圾總量、垃圾回收率和居民參與率三個方面，分別用d1 d2 d3 表示，確定三者之間的成對比較表格表5-1-4 如下：表5-1-4 決策層三大因素成對比較表c1c2c3c111/22c2213c31/21/31 由表5-1-4可得出個體因素影響因子的判斷矩陣c如下：d=將矩陣 d 做歸一化處理,然后做按行求和最后將求和結(jié)果進行歸一化處理得到權(quán)重矩陣wiwi =0.2970 0

21、.5396 0.1634 由最大特征根 =3.0092 由一致性驗證方法可得一致性指標=0.0046 隨機一致性指標 ri=0.58 最后通過一致性檢驗得一致性比率 =0.00790.1 （其滿足一致性要求） 經(jīng)驗證得表5-1-4所列決策層三大因素成對比較表格內(nèi)容數(shù)據(jù)合理，由d的權(quán)重矩陣可知垃圾的回收利用率是評價垃圾減量分類最重要的指標5.1.5驗證層次分析模型整體合理性 綜合5.1.1至5.1.3所得權(quán)重矩陣如下： 準則層： 第一層：wi=0.4934,0.3108,0.1958 第二層： 社會因素：wi=0.3767 0.0880 0.1501 0.0880 0.0541 0.2431 個

22、體因素：wi=0.2490 0.0636 0.0411 0.3878 0.0999 0.1585 利用連乘法將準則層中第二層相對于第一層測層次總排序，如下：b1 b2 b3 b4 b5 b6 c1 c2 c3 c4 c5 c6=0.4934 0.1171 0.02735 0.04665 0.02735 0.01681 0.07554 0.04879 0.01245 0.008 0.07597 0.01956 0.03103 最后將決策層所得權(quán)重矩陣相對于準則層權(quán)重矩陣排序形成表格表5-1-5，如下：表5-1-5 決策層所得權(quán)重矩陣相對于準則層權(quán)重矩陣排序表對其進行一致性檢驗： cr=0.067

23、l2l3l4l5l6l7l8s= 由于上述人口數(shù)據(jù)中未考慮流動人口，故作進一步調(diào)整 設流動人口,占人口總量的百分比2s=細化回收利用率：由于個體因素的主觀能動性比較大，對于深圳這個流動人口居多的城市，不便于統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而能直接影響推進減量分類工作的關鍵是社會因素，政府能直接干預的也就是社會因素而垃圾減量分類活動中的資源決策通過社會因素實現(xiàn)對垃圾減量分類過程的干預. 所以我們將社會因素中的資源（資源包括人力、物力和財力）決策分為教育投資、督導投資、激勵投資、市場投資、垃圾處理投資，以回收利用率為評價指標來量化決策目標。以t1 t2 t3 t4 t5教育投資、督導投資、激勵投資、市場投資、垃圾處理投

24、資將層次分析得到權(quán)重矩陣做相應調(diào)整（由于道德規(guī)范幾乎不受相應措施的影響暫忽略此項）c = 0.4147 0.0876 0.1529 0.0876 0.2573 r表示回收利用率 內(nèi)在因素是大背景，個體因素是基礎，社會因素作用于個體來干預引導垃圾減量分類活動， 內(nèi)在因素綜合值q（綜合考慮人口量，gdp和人均可支配收入） 個體因素的綜合值e（主要考慮家庭收入，家庭結(jié)構(gòu)，戶籍類型和受教育程度，由層次分析法中得出生活習慣所占權(quán)重比較大，但由于此項因素不便統(tǒng)計故暫不考慮）分析可知：0q1t1 t2 t3 t4 t50 且相互之間存在制約關系，以權(quán)重矩陣作為標準比例，各項資源投入占總投入的比例較標準比例不

25、應超過10%，這樣就可以通過調(diào)整t1 t2 t3 t4 t5的投資比例和投資力度來決策控制和優(yōu)化垃圾減量分類過程?？紤]法律法規(guī)執(zhí)行的修正： 若真的執(zhí)行垃圾收費制度的話（如臺灣的垃圾隨帶收費），實現(xiàn)污染收費及其他制度的完善必將很大程度上抑制垃圾量，我們將其對垃圾量的影響因子定為f1,這一抑制作用作用在人口量上。 其中0f11.5.2問題二 該問題主要分析試點小區(qū)垃圾組分本身的數(shù)量存在什么相關性，即是分析一組隨機數(shù)的相關性，我們可以采用灰色關聯(lián)模型來進行處理。因其相關性不會因為月份的不同而改變，故抽取天景花園2013年1月份垃圾收集統(tǒng)計表和陽光家園2012年11月份垃圾收集統(tǒng)計表為例來進行討論。5

26、.2.1天景花園與陽光花園四類垃圾日量基本情況 首先根據(jù)附件里2與附件3可以得出兩個小區(qū)四類垃圾日產(chǎn)量平均值如下圖： 圖5-2-1 兩個小區(qū)四類垃圾日產(chǎn)量平均值（注縱軸單位量綱為公斤） 從上圖5-2-1柱狀圖中可以看出，天景花園和陽光家園四類垃圾中都為其他垃圾垃圾量最多，有害垃圾垃圾量最少。并且，陽光家園的垃圾量普遍比田景家園垃圾量多。5.2.2用灰色關聯(lián)模型計算天景花園四類垃圾的相關性通過對附件2中數(shù)據(jù)的篩選與比較，我們選擇調(diào)用2013年1月垃圾收集統(tǒng)計表來計算天景花園可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四類垃圾的相關性： 令：x1(k)=可回收物垃圾量; k=1,2,31x2(k)=廚

27、余垃圾垃圾量; k=1,2,31x3(k)=有害垃圾垃圾量; k=1,2,31x4(k)=其他垃圾垃圾量; k=1,2,31以x1(k)為參考數(shù)列可得四類垃圾兩兩之間的差距，如下：1=;2=;3=;4=;5=;6=;其中1表示可回收物垃圾量與廚余垃圾垃圾量之間的差值2表示可回收物垃圾量與有害垃圾垃圾量之間的差值3表示可回收物垃圾量與其他垃圾垃圾量之間的差值4表示廚余垃圾垃圾量與有害垃圾垃圾量之間的差值5表示廚余垃圾垃圾量與有害垃圾垃圾量之間的差值6表示有害垃圾垃圾量與其它垃圾垃圾量之間的差值由附件2表格中的數(shù)據(jù)按照i 可以得出天景花園垃圾收集統(tǒng)計表中2013年1月每天的四類垃圾垃圾量兩兩之間的

28、差值表，表見附件2.1（見論文后附件）從附件2.1表格數(shù)據(jù)中可知 表中兩級最大值與最小值設為： (max)=max maxi(k) (min)=min mini(k) 易知，附件9表格中： (max)=157 (min)=1 關聯(lián)系數(shù)ni(k)的計算公式如下：ni(k)=，, k=1,231; i=1,2,3經(jīng)調(diào)查研究，取=0.5，可求得天景花園垃圾收集統(tǒng)計表中2013年1月每天的四類垃圾垃圾量之間關聯(lián)系數(shù)ni(k)數(shù)據(jù)的表格，表見附件2.2（見論文后附件）。 由于每個比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列的關聯(lián)程度是通過30個關聯(lián)系數(shù)來反映的，關聯(lián)系數(shù)分散，不便于從整體上進行比較。因此，有必要對關聯(lián)信息做集中處

29、理而求平均值是一種信息集中的方式。即用比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列各個時期的關聯(lián)系數(shù)的平均值來定量反映這兩個數(shù)列的關聯(lián)程度，其計算公式為： ni= k=1,231 從附件2.2的表格中取的平均值易知：n1=0.6115（廚余垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）； n2=0.5808（有害垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）； n3=0.5125（其他垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n4=0.4212（有害垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n5=0.7947（其他垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n6=0.3711（其他垃圾與有害垃圾的關聯(lián)程度）； 由以上數(shù)據(jù)可以看出：n5n1n2n3n4n6 從中可得天景花園可回收物、廚余垃圾、有害垃圾、

30、其他垃圾四類垃圾中，相關性最高的是其他垃圾與廚余垃圾，其他依次是：廚余垃圾與可回收物、有害垃圾與可回收物、其他垃圾與可回收物、有害垃圾與廚余垃圾，相關性最低的是其他垃圾與有害垃圾。5.2.3檢驗天景花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型 利用matlab cf制圖工具將附件2天景花園垃圾回收統(tǒng)計表中2013年1月各類垃圾數(shù)據(jù)進行非線性擬合。 關聯(lián)程度實質(zhì)是參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀的相似程度，參考數(shù)列與比較數(shù)列形狀接近，則兩者關聯(lián)度較大；反之參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀相差較大，則兩者間的關聯(lián)度較小。因此，可用曲線間的差值大小作為關聯(lián)度的衡量標準。 通過非線性擬合可得圖5-2-2至圖5-2-5，分別表示

31、四類垃圾量隨時間變化的曲線： 圖5-2-2可回收物量隨時間變化量 圖5-2-3 廚余垃圾量隨時間變化量 圖5-2-4 有害垃圾量隨時間變化量 圖5-2-5其他垃圾量隨時間變化量 通過以上四個圖的對比可以得出同種垃圾組分相關性均顯著，不同組垃圾的相關性分析如下：廚余垃圾與其他垃圾呈正相關，廚余垃圾與可回收物成呈中等正相關，有害垃圾與可回收物和有害垃圾與廚余垃圾呈低正相關，其他垃圾和可回收垃圾與其他垃圾和有害垃圾呈低負相關性。將非線性擬合比較結(jié)果與灰色關聯(lián)模型比較結(jié)果進行比對，其誤差在可容許范圍內(nèi)，5.2.2中用灰色關聯(lián)模型計算天景花園四類垃圾的相關性基本符合實際情況，模型合理。5.2.4用灰色關

32、聯(lián)模型計算陽光花園四類垃圾的相關性 通5.2.2利用湖色關聯(lián)模型分析附件3中陽光花園垃圾收集統(tǒng)計表中數(shù)據(jù)，因為兩個小區(qū)的試行時間不同，經(jīng)比較后調(diào)用附件3中陽光花園2012年11月垃圾收集統(tǒng)計表，令：x1(k)=可回收物垃圾量; k=1,2,31x2(k)=廚余垃圾垃圾量; k=1,2,31x3(k)=有害垃圾垃圾量; k=1,2,31x4(k)=其他垃圾垃圾量; k=1,2,31以x1(k)為參考數(shù)列時：1=;2=;3=;4=;5=;6=;由附件3表格中的數(shù)據(jù)按照i 可以得出陽光花園垃圾收集統(tǒng)計表中2012年11月每天的四類垃圾垃圾量兩兩之間的差值表，表見附件2.3（見論文后附件）從附件2.3

33、表格數(shù)據(jù)中可知 表中兩級最大值與最小值設為： (max)=max maxi(k) (min)=min mini(k) 易知，附件2.2表格中： (max)=1466 (min)=75 關聯(lián)系數(shù)ni(k)的計算公式如下：ni(k)=，, k=1,231; i=1,2,3經(jīng)調(diào)查研究，取=0.5，可求得陽光花園垃圾收集統(tǒng)計表中2012年11月每天的四類垃圾垃圾量之間關聯(lián)系數(shù)ni(k)數(shù)據(jù)的表格，表見附件2.4（見論文后附件）。 同樣由于每個比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列的關聯(lián)程度是通過30個關聯(lián)系數(shù)來反映的，關聯(lián)系數(shù)分散，不便于從整體上進行比較。因此，有必要對關聯(lián)信息做集中處理而求平均值是一種信息集中的方式。即

34、用比較數(shù)列與參數(shù)數(shù)列各個時期的關聯(lián)系數(shù)的平均值來定量反映這兩個數(shù)列的關聯(lián)程度，其計算公式為： ni= k=1,231 從附件2.4的表格中取的平均值易知：n1=0.9432（廚余垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n2=0.7031（有害垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n3=0.4703（其他垃圾與可回收物的關聯(lián)程度）；n4=0.7882（有害垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n5=0.4385（其他垃圾與廚余垃圾的關聯(lián)程度）；n6=0.3784（其他垃圾與有害垃圾的關聯(lián)程度）； 由以上數(shù)據(jù)可以看出:n1n4n2n3n5n6 從中可以得出陽光家園可回收物、廚余垃圾、有害垃圾、其他垃圾四類垃圾中，相關性最高的是廚

35、余垃圾與可回收物，其他依次為：有害垃圾與廚余垃圾、有害垃圾與可回收物、其他垃圾與可回收物、其他垃圾與廚余垃圾，相關性最低的是其他垃圾與有害垃圾。5.2.5檢驗陽光花園四類垃圾相關性灰色關聯(lián)模型利用matlab cf制圖工具將附件3陽光花園垃圾回收統(tǒng)計表中2012年11月各類垃圾數(shù)據(jù)進行非線性擬合并比較參考數(shù)列與比較數(shù)列曲線形狀的相似程度檢驗5.2.4的灰色關聯(lián)模型是否合理。 通過非線性擬合可得圖5-2-6至圖5-2-9，分別表示四類垃圾量隨時間變化的曲線： 圖5-2-6可回收物量隨時間變化量 圖5-2-7 廚余垃圾量隨時間變化量 圖5-2-8 有害垃圾量隨時間變化量 圖5-2-9其他垃圾量隨時

36、間變化量通過以上四個圖的對比可以得出同種垃圾組分相關性均顯著，不同組垃圾的相關性分析如下：廚余垃圾與可回收物呈正相關，其他垃圾與可回收物呈中等正相關，有害垃圾與可回收物呈低正相關，其他垃圾與廚余垃圾和其他垃圾與有害垃圾呈低負相關。將非線性擬合結(jié)果與灰色關聯(lián)模型相關性結(jié)果進行比較可知，在誤差容許范圍內(nèi)，5.2.4中用灰色關聯(lián)模型計算陽光花園四類垃圾的相關性基本符合實際情況，模型合理。5.2.6各項激勵措施與減量分類效果的相關性 附件2和附件3表格給出的是兩個小區(qū)垃圾減量分類試行期的數(shù)據(jù)，由附件4和附件6可知，激勵措施主要有：獎勵、鼓勵和補貼等。激勵措施是跟試行期同步開始的，我們可以通過比較天景花

37、園2013年1月、2月、3月垃圾量和陽光家園2012年10月、11月垃圾量得出激勵措施對垃圾減量分類的效果。 對天景花園2013年1月、2月、3月垃圾量和陽光家園2012年10月、11月垃圾量進行歸一化處理，得到表5-2-1，如下：表5-2-1 兩個小區(qū)垃圾量歸一化處理結(jié)果小區(qū)天景花園陽光家園月份2013年1月2013年2月2013年3月2012年10月2012年11月垃圾量0.34910.29970.35120.50730.4937 由以上表格可以看出：各項激勵措施與減量分類效果在初期成正相關，但隨著時間的增長，各項激勵措施對垃圾減量分類效果并不明顯，甚至出現(xiàn)了負相關。 原因在試行期實施各項

38、激勵措施時，滿足了人們一些方面的需求，故對垃圾減量分類效果明顯。但隨著時間的增長，當人們覺得這種需求已經(jīng)是一種必須條件時，各項激勵措施對垃圾減量分類效果就不大了。并且當取消這種激勵時，會引起人們的不滿，從而影響垃圾減量分類效果。5.3問題三5.3.1檢驗基礎數(shù)據(jù)分項及顆粒度是否足夠通過分析附件8中所給資料，得知深圳將垃圾主要分為廚余類、紙類、橡塑類、紡織類、竹木類、灰土類、磚瓦類、玻璃類、金屬類以及其他等，該基礎分項與上海、香港，甚至美國、荷蘭、日本等各地區(qū)的垃圾分項有所差異，可以進一步細化，比如說廚余類可再細分為果皮類等。且深圳垃圾組分中其他類占總量的10%左右。這個比例在所有分類中偏大，我

39、們還有很多方面未考慮周全。這也就說明深圳的基礎數(shù)據(jù)顆粒度尚不足夠，仍需將其他類進行細致劃分以得到更多的分項。5.3.2選擇投入成本和精力由問題一可知垃圾的回收利用率是評價垃圾減量分類的重要指標，而目前垃圾分類中可回收利用的主要包括廚余垃圾和可回收物，從附件的分析中我們得出深圳市各個垃圾廠在垃圾分類中廚余垃圾占的總量較多，且對垃圾含水率的測定有著緊密的聯(lián)系，所以對廚余垃圾數(shù)據(jù)的收集應該投放更多的精力和成本。5.3.3設置少量抽樣數(shù)據(jù)來檢測一定區(qū)域內(nèi)減量分類工作的效果 基于分層抽樣模型，根據(jù)深圳市外置物流量來設置抽樣數(shù)據(jù)。 首先通過分析附件8中所給資料，得知深圳市生活垃圾處置物流量，深圳市不同區(qū)域垃圾處置物流量也各不相同，整理為表5-3-1，如下： 表5-3-1 深圳市生活垃圾處理處置物流量（2011年）垃圾處理設施所屬區(qū)域垃圾物流量（萬噸/年）垃圾物流量（噸/天）下坪固體廢棄物填埋場羅湖區(qū)138.663798.90老虎坑垃圾衛(wèi)生填埋場寶安區(qū)140.913860.55市政環(huán)衛(wèi)綜合處理廠羅湖區(qū)0.4612.60龍崗垃圾焚燒發(fā)電廠龍崗區(qū)10.39284.66南山垃圾焚燒發(fā)電廠南山區(qū)34.70950.68鹽田垃圾焚燒發(fā)電廠鹽田區(qū)20.37558.08平湖垃圾焚燒發(fā)電廠一期龍崗區(qū)27.01740.00平湖垃圾焚燒發(fā)電廠二期龍崗區(qū)37.631030.96老虎坑垃圾焚燒發(fā)電廠寶安區(qū)47.6