生活垃圾产量计算及预测方法

ICSFORMTEXTFORMTEXT点击此处添加中国标准文献分类号FORMTEXTFORMTEXTCJCJ/T106—FORMTEXTXXXXFORMTEXT代替CJ/T106-1999FORMTEXT生活垃圾产量计算及预测方法FORMTEXTThemethodofcalculateandforecastaboutdomesticwasteoutputFORMTEXTFORMDROPDOWNFORMTEXTFORMTEXTXXXX-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX发布FORMTEXTXXXX-FORMTEXTXX-FORMTEXTXX实施FORMTEXT中华人民共和国住房和城乡建设部发布CJ/T106—XXXX前言 II1范围 12规范性引用文件 13术语和定义 14生活垃圾产量计算方法 25生活垃圾产量预测方法 56生活垃圾产量计算及预测方法的应用 8附录A（资料性附录）生活垃圾产生源功能区及各类别统计（汇总）指标表 10附录B（资料性附录）多元线性回归方程的统计检验 12前言本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。本标准代替CJ/T106-1999《城市生活垃圾产量计算及预测方法》。本标准是对CJ/T106-1999《城市生活垃圾产量计算及预测方法》的修订。本标准与CJ/T106-1999相比，主要变化如下：修改了标准的名称、适用范围；调整了规范性引用文件、术语和定义；完善了生活垃圾产量计算方法；增加了生活垃圾产量预测方法的种类；增加了生活垃圾产量计算及预测方法的应用。本标准的附录A和附录B为资料性附录。本标准由住房和城乡建设部标准定额研究所提出。本标准由住房和城乡建设部市容环境卫生标准化技术委员会归口。本标准负责起草单位：天津市环境卫生工程设计院、天津市市容环境工程设计研究所。本标准参加起草单位：郑州市环境卫生科学研究所、沈阳市环境卫生工程设计研究院、成都市固体废弃物卫生处置场、鸡西市环境卫生科学研究所、成都市城市环境管理科学研究院。本标准主要起草人：本标准所代替标准的历次版本发布情况为：CJ/T106-1999。生活垃圾产量计算及预测方法范围本标准规定了生活垃圾产量计算及预测方法的术语和定义、生活垃圾产量计算方法、生活垃圾产量预测方法、生活垃圾产量计算及预测方法的应用。本标准适用于城镇及农村生活垃圾产量的计算及预测。规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。CJJ/T65市容环境卫生术语标准CJ/T313生活垃圾采样和分析方法术语和定义下列术语和定义适用于本文件。车吨位vehical-loadtonnage按运输车辆的额定装载重量进行统计的垃圾量。[CJJ/T65-2004，定义3.0.91]装载系数loadfactor又称车吨位换算系数，指运输车辆的实际装载重量与额定装载重量的比值。实吨位weighttonnage通过计量装置实际称重的垃圾量。[CJJ/T65-2004，定义3.0.93]垃圾产量预测domesticwasteoutputforecast根据垃圾产量现状，结合对历史垃圾产量以及垃圾产量影响因素的分析，采用一定方法对未来某一时间点的垃圾产量所进行的推算。基准年thebaseyear指预测起始的年份，也多是现状数据采用的年份，通常是进行预测时的前一年或前两年。预测年theforecastyear指预测所针对的年份，可以是预测年限中的任何年份。预测年限yearsahead预测年与基准年之间相隔的年份数。多元线性回归预测法multiplelinearregressionforecastmethod利用因变量与自变量之间存在的较好的线性相关性进行预测的方法。相关系数correlationcoefficient在直线相关条件下，用来反映相关关系密切程度的统计分析指标。生活垃圾产量计算方法采样法生活垃圾产生量统计调查应在生活垃圾产生源进行，产生源功能区及类别区宜按照表1划分。生活垃圾产生源功能区分类表功能区居住区企事业区商业区交通场（站）区清扫区类别区燃煤半燃煤无燃煤工业企业商务事业办公教育科研医疗卫生商场超市宾馆饭店文体娱乐场所集贸市场火车站汽车及轨道交通站飞机场轮船码头广场道路园林绿化注1：对于农村及小城镇地区功能区划分可根据实际情况进行简化处理；注2：对于已无燃煤的城市居住区，可按照高档、中档及普通居住区来划分类别。高档居住区一般指设施齐全、布局完整、环境良好，以低层住宅为主，包括别墅区、独立式花园住宅、四合院等；中档居住区是指设施较齐全、布局较完整、环境良好，以多、中、高层住宅为主；普通居住区是指设施基本齐全、环境一般，以需要加以维护改造的普通住宅为主。采样点的生活垃圾应具有代表性和稳定性。采样点背景资料应包括功能区及其类别区、服务范围（人口、面积、人次）等，背景资料应建档并更新。应根据调查区域的人口数确定最少采样点数，见表2。并应根据该区域内各功能区及其各类别的分布比例设置采样点的分布，所有采样点涵盖的人口数量宜不少于该调查区域内总人口数量的1%。人口数量与最少采样点数人口数量/万人＜50≥50～＜100≥100～＜200≥200最少采样点数/个81620304.1.4采样周期及采样频率生活垃圾采样宜以年为周期，采样频率宜每季度两次。4.1.5调查区域生活垃圾日产量计算4.1.5.1在日产日清的情况下，统计采样点一天（24h）产出的垃圾量及人数、人次或面积。对于便于称重的生活垃圾，宜采用现场直接称重统计；对于不便于直接称重的生活垃圾，应现场测量垃圾容积及按照CJ/T313规定采样测定垃圾容重，按式（1）进行日产量计算。 (SEQ标准自动公式\*ARABIC1)式中：y——某采样点垃圾日产量；Pi——某采样点第i次的垃圾容重值；Vi——某采样点第i次日产垃圾的容积值；n——某采样点的采样频率，单位为次。4.1.5.2将所有采样点的垃圾日产量及人数、人次或面积按功能区及类别区进行汇总，并按附录A计算各类别区采样点的垃圾日产生量和其汇总的人数、人次或面积的比值，即调查区域每个类别区的人均垃圾日产量、单位人次垃圾日产量或单位面积垃圾日产量。4.1.5.3按表3计算调查区域生活垃圾产生源各类别区及功能区垃圾日产量。调查区域生活垃圾产生源各类别区及功能区垃圾日产量统计表功能区类别区单位指标人数/人次/经营面积/清扫面积类别区日产量（功能区日产量居住区（A）燃煤（A1）RA1SA1常住人口YA1=RA1·SA1YA=YA1+YA2+YA3半燃煤（A2）RA2SA2YA2=RA2·SA2无燃煤（A3）RA3SA3YA3=RA3·SA3企事业区（B）工业企业（B1）RB1SB1在职人数YB1=RB1·SB1YB=YB1+YB2+YB3+YB4商务事业办公（B2）RB2SB2YB2=RB2·SB2教育科研（B3）RB3SB3YB3=RB3·SB3医疗卫生（B4）RB4SB4YB4=RB4·SB4商业区（C）商场超市（C1）RC1MC1经营面积YC1=RC1·MC1YC=YC1+YC2+YC3+YC4宾馆饭店（C2）RC2MC2YC2=RC2·MC2文体娱乐场所（C3）RC3MC3YC3=RC3·MC3集贸市场（C4）RC4MC4YC4=RC4·MC4交通场（站）区（D）火车站（D1）RD1QD1平均日客流量YD1=RD1·QD1YD=YD1+YD2+YD3+YD4汽车及轨道交通站（D2）RD2QD2YD2=RD2·QD2飞机场（D3）RD3QD3YD3=RD3·QD3轮船码头（D4）RD4QD4YD4=RD4·QD4清扫区（E）广场道路（E1）RE1ME1清扫面积YE1=RE1·ME1YE=YE1+YE2园林绿化（E2）RE2ME2YE2=RE2·ME2SA1、SA2、SA3分别为调查区域所有燃煤、所有半燃煤及所有无燃煤居住区的常住人口数；SB1、SB2、SB3、SB4分别为调查区域的所有工业企业、所有商务事业办公、所有教育科研及所有医疗卫生区的在职人数；MC1、MC2、MC3、MC4分别为调查区域所有商场超市、所有宾馆饭店、所有文体娱乐场所及所有集贸市场的经营面积；QD1、QD2、QD3、QD4分别为调查区域所有火车站、所有汽车及轨道交通站、飞机场和轮船码头的日平均客流量；ME1、ME2分别为调查区域所有广场道路及所有园林绿化场所的清扫面积。4.1.5.4汇总各功能区的生活垃圾日产量，按式（2）计算调查区域生活垃圾日产量： (SEQ标准自动公式\*ARABIC2)式中：Y——调查区域的垃圾日产量；Yi——各功能区的垃圾日产量。4.1.6调查区域人均垃圾日产量计算按式（3）计算调查区域人均垃圾日产量： (SEQ标准自动公式\*ARABIC3)式中：R——调查区域的人均垃圾日产量；Y——调查区域的垃圾日产量；S——调查区域的总人口数（包括常住人口、流动人口）。车吨位法调查区域的生活垃圾全部清运时，可按车吨位统计区域的垃圾日清运量及服务人口数，并按式（4）计算垃圾日产生量： (SEQ标准自动公式\*ARABIC4)式中：Y——调查区域的垃圾日产量；Yc——按车吨位进行统计的生活垃圾年均日清运量；ks——渗沥液修正系数，应结合收运实际情况进行确定，对于直运可不考虑渗沥液流失问题，对于转运的情况，ks一般取1.05～1.1（降水量较少的地区可取1.03～1.09）；kc——装载系数，该系数要充分考虑到区域、季节、垃圾收集车型等因素的变化影响。取值时应根据当地实测值确定；无实测值时，对于非压缩式收集车可取0.5～0.7，对于压缩式收集车（含经转运站压缩后采用的垃圾运输车）可取0.7～1.0。调查区域人均垃圾日产量按4.1.6计算。实吨位法调查区域内生活垃圾全部清运并全部处理时，可按实吨位统计区域生活垃圾日处理量和服务人口数，并按式（5）计算垃圾日产量。 (SEQ标准自动公式\*ARABIC5)式中：Y——调查区域的垃圾日产量；Ys——按实吨位统计的生活垃圾年均日处理量；ks——渗沥液修正系数，取值同4.2.1。调查区域人均垃圾日产量按4.1.6计算。生活垃圾产量预测方法年增长率预测法年增长率预测法的预测基数有基准年生活垃圾年产量和基准年人均垃圾日产量两种形式，预测时可以根据实际情况选取。以基准年生活垃圾年产量为预测基数，其预测年的生活垃圾年产量按式（6）计算： (SEQ标准自动公式\*ARABIC6)式中：Yt——预测年生活垃圾年产量；Y0——基准年生活垃圾年产量；i——垃圾年产量的年平均增长率，%；t——预测年限，t值为预测年份与基准年份的差值。5.1.3以基准年人均垃圾日产量为预测基数，其预测年生活垃圾年产量按式（7）计算： (SEQ标准自动公式\*ARABIC7)式中：Yt——预测年生活垃圾年产量；R0——基准年人均垃圾日产量，宜按本标准给出的方法计算，若无统计资料时，城镇一般可采用0.8～1.2kg/人•d，农村地区一般可取0.5～1.0kg/人•d。a——人均垃圾日产量年平均增长率，%；S0——基准年人口数量；b——人口年平均增长率，%；t——预测年限，取值同5.1.3。一元线性回归预测法5.2.1预测回归分析根据垃圾年产量（基数）计算对应于给定变量X（预测年度）的Y值（预测垃圾产量），采用逼近垃圾年产量的最小二乘法计算Y在X上的回归曲线，该回归曲线的方程式见式（8）、（9）：线性回归方程 (SEQ标准自动公式\*ARABIC8)指数回归方程 (SEQ标准自动公式\*ARABIC9)式中：Y——预测年生活垃圾年产量，单位为吨（t）；X——预测年度。a、b、c、d——回归系数。其中，指数回归方程，两边取对数，令，则有，可将非线性回归方程转变为线性回归方程。5.2.2相关系数计算按式（10）求相关系数，确定垃圾变化是线性回归还是曲线回归，然后取相关系数高者进行计算。 (SEQ标准自动公式\*ARABIC10)5.2.3回归系数计算按式（11）、（12）求线性回归方程中回归系数a、b： (SEQ标准自动公式\*ARABIC11) (SEQ标准自动公式\*ARABIC12)式中：xi——计算垃圾产量基数的年度；yi——各年度的垃圾产量基数。5.2.4预测计算将预测年代入最终确定的回归方程进行计算，即得垃圾年产量的预测结果。多元线性回归预测法影响因子的选择生活垃圾产量预测应主要考虑以下影响因素：人口、经济发展水平、居民生活水平及基础设施建设水平等，预测时可以根据实际情况在影响因子初选集中选取影响因子，见表4。生活垃圾产量影响因子初选集影响因素影响因子人口人口数量、人口密度、旅游接待总人数经济发展水平地区生产总值、社会商品零售总额居民生活水平居民可支配收入、人均消费性支出、城市气化率/燃气率基础设施建设水平城区面积、道路清扫保洁面积、市容环卫专用车辆设备总数以生活垃圾年产量为母序列，各影响因子为子序列，进行相关性分析，采用与生活垃圾年产量有极大关联性（相关系数的绝对值宜大于0.8）的影响因子作为生活垃圾产量预测的指标，同时选定的影响因子之间应是独立和不相关的，应注意分析并避免所选影响因子之间的自相关性问题。预测模型建立在多元回归分析中，多元线性回归分析模型见式（13）： (SEQ标准自动公式\*ARABIC13)式中：——预测年生活垃圾年产量；——回归系数；——各影响因子数据。回归系数的计算假设获得n组（n≥m+1）观测数据（）（i=1,2,···,n），多元线性回归分析模型相应的矩阵模型为：。其中，各变量的矩阵分别如下：由最小二乘法，得回归系数，见式（14）： (SEQ标准自动公式\*ARABIC14)预测模型的检验多元线性回归方程必须经过检验才能进行预测应用，相关检验过程包括拟合优度检验、回归方程显著性检验、回归系数显著性检验，检验过程见附录B。若检验不通过，应按照附录B的要求进行逐一剔除变量，然后再对新的方程进行检验，直到保留的变量都对因变量有显著影响为止。预测计算若预测模型通过检验，将各影响因素数据代入回归方程进行计算，即可获得该地区的生活垃圾产量的预测结果。生活垃圾产量计算及预测方法的应用生活垃圾产量计算方法的应用生活垃圾产量计算方法中采样法、实吨位法为实测法，车吨位法为估算法。对于已建立完善的生活垃圾收运及处理体系地区，即生活垃圾全部清运及全部处理地区，生活垃圾产生量统计可通过收运或处理设施的称重计量装置得到，可采用实吨位法进行垃圾产生量的统计。对于已建立生活垃圾收运和处理体系，但体系尚不完善地区，垃圾产生量统计应根据具体情况，可将三种方法相互结合使用。对于未建立生活垃圾收运及处理体系的地区，垃圾产量统计宜采用采样法。环卫设施布局规划或设计使用本标准时应注意季节性波动因素对产量的影响，季节性波动系数应按当地实测值计算，无实测值时可取1.1～1.5。生活垃圾产量预测方法的应用数据收集与处理用于预测的垃圾产量以及相关影响因子等基础数据，包括现状和历史系列数据，应按该地区现有的《统计年鉴》、《城市总体规划》、《社会经济发展规划》等文件或其他正式文件中的数据取值。当历史系列数据不连续、缺乏其中某些年份的数据时，可根据需要进行推导和插补，数据插补可采用比例法或数据内插法。当发现历史系列数据具有明显的波动特征时，根据预测需要，可采用移动平均数法等对历史系列数据进行必要的平滑处理，以减弱偶然因素的影响。若因行政区划调整、统计范围发生变化等原因造成历史系列数据统计范围不一致时，应对历史数据进行范围修正以保证预测各年计算口径的一致性。预测方法选取预测方法的选取须充分考虑预测地区的经济发展状况、人口结构特征、数据可获得性及其有效性等，应选取两类以上不同方法分别进行预测，以提高预测的综合性和科学性。年增长率预测法、一元线性回归预测法为必选预测方法，每次预测应分别应用其中一种或两种方法；多元线性回归预测法适用于基础数据较为详实的地区，可作为备选预测方法。使用线性回归预测方法时，预测模型的建立及检验可借助Excel、SPSS、MATLAB等计算机软件来实现。预测要求年增长率预测法中人口、垃圾产量及人均垃圾日产量的年平均增长率的取值可采用近4-6年平均增长率或查阅相关规划数据，根据实际情况可采用固定增长率或分段确定增长率。线性回归预测方法中垃圾产量的预测，宜在10年以上垃圾产量、垃圾产量影响因素统计数据的基础上预测以后年度的垃圾产量，基准年生活垃圾产量数据应按照本标准第4章规定进行测定，也可引用统计年鉴等正式文件中的数据。预测模型宜进行历史检验，即将模型运用到对历史年份的预测，并将预测值与历史统计值进行比较；一般选取10个以上历史年份，如80%的预测结果与实际发生值之间的偏差在±20%以内，认为模型是可接受的；否则，应对模型进行必要的调整甚至舍弃。预测结果确定只选用一种预测方法进行预测的，预测结果即为预测年的生活垃圾产量；选取两种或两种以上不同方法进行预测的，将所有预测方案的算术平均值作为预测年的生活垃圾产量。

（资料性附录）

生活垃圾产生源功能区及各类别统计（汇总）指标表采样点垃圾日产量、人数、人次或面积按功能区各类别统计汇总及人均垃圾日产量等单位指标见表A.1。生活垃圾产生源功能区各类别采样点统计（汇总）及单位指标表功能区类别区统计（汇总）指标采样点日产量采样点人数/人次/经营面积/清扫面积单位指标计算公式单位居住区（A）燃煤（A1）yA1sA1燃煤区人均垃圾日产量RA1=yA1／sA1kg/人•d半燃煤（A2）yA2sA2半燃煤区人均垃圾日产量RA2=yA2／sA2无燃煤（A3）yA3sA3无燃煤区人均垃圾日产量RA3=yA3／sA3企事业区（B）工业企业（B1）yB1sB1工业企业人均垃圾日产量RB1=yB1／sB1kg/人•d商务事业办公（B2）yB2sB2商务事业办公人均垃圾日产量RB2=yB2／sB2教育科研（B3）yB3sB3教育科研人均垃圾日产量RB3=yB3／sB3医疗卫生（B4）yB4sB4医疗卫生人均垃圾日产量RB4=yB4／sB4商业区（C）商场超市（C1）yC1mC1商场超市单位经营面积垃圾日产量RC1=yC1／mC1kg/m2•d宾馆饭店（C2）yC2mC2宾馆饭店单位经营面积垃圾日产量RC2=yC2／mC2文体娱乐场所（C3）yC3mC3文体娱乐场所单位经营面积垃圾日产量RC3=yC3／mC3集贸市场（C4）yC4mC4集贸市场单位经营面积垃圾日产量RC4=yC4／mC4交通场（站）区（D）火车站（D1）yD1qD1火车站单位人次垃圾日产量RD1=yD1／qD1kg/人次•d汽车及轨道交通站（D2）yD2qD2汽车及轨道交通站单位人次垃圾日产量RD2=yD2／qD2飞机场（D3）yD3qD3飞机场单位人次垃圾日产量RD3=yD3／qD3轮船码头（D4）yD4qD4轮船码头单位人次垃圾日产量RD4=yD4／qD4清扫区（E）广场道路（E1）yE1mE1道路广场单位面积垃圾日产量RE1=yE1／mE1kg/m2•d园林绿化（E2）yE2mE2园林绿化单位面积垃圾日产量RE2=yE2／mE2居住区和企事业区以常住人口数为统计指标，用s表示采用点的常住人口数；商业区和清扫区以经营面积或清扫服务面积作为统计指标，用m表示采样点经营面积或清扫面积；交通场站区以平均日客流量为统计指标，用q表示采样点的平均日客流量。

（资料性附录）

多元线性回归方程的统计检验统计检验总说明统计检验是由统计理论决定的，目的在于检验模型的统计学性质。它是利用数理