重庆市建筑垃圾现状及产生量预测研究

向 维，杨延梅，刘 俊

（重庆交通大学河海学院，重庆 400074）

1 引言

2019 年住房和城乡建设部在CJJ/T 134—2019建筑垃圾处理技术标准中将建筑垃圾定义为工程渣土、工程泥浆、工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾的总称［1］。建筑垃圾的大量产生，不仅占用了公共空间，浪费资源，还造成了大气、土壤及地下水等环境污染问题，严重影响了城市的绿色协调发展。建筑垃圾回收利用系统包括法律法规、政府监督、回收利用管理系统、循环再生技术以及宣传教育等方面［2］，而整个系统能够有效运行的前提是以建筑垃圾的产生量为基础。通过建筑垃圾产生量计算，然后运用模型预测未来建筑垃圾产生量，可为政府有效地进行建筑垃圾资源化管理提供数据支撑。

国外建筑垃圾估算的研究比较早，如通过建筑和材料的库存及流动模型来预测建筑和拆除废物的产生量［3］，建立预测建筑垃圾堆积模型进行建筑垃圾的演变估算［4］等。我国建筑垃圾产生量的计算包括经验公式法［5］，基于工程量清单建立建筑垃圾清单，从而计算建筑垃圾产生量等［6］。常用的建筑垃圾产生量预测方法包括BP 神经网络预测模型、灰色预测模型、多元回归模型以及时间序列预测模型等［7］。BP 神经网络预测模型常用于处理非线性关系，适合短期的预测，且模型运行需要大量的数据，计算过程比较复杂。灰色预测模型在建筑垃圾产生量预测中比较常见，通过原始指标数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握预测对象的发展规律并进行预测。多元回归模型分析时要与相关影响因素结合，计算量大，影响因素存在高度相关性时可能会产生多重共线性问题，导致计算结果失真［8］。时间序列预测模型是根据预测对象自身的历史数据随时间的变化发展规律对未来数据进行预测，可进行短期和中长期预测，是研究中使用最广泛的预测模型之一［9］。由于不同城市建筑垃圾产生量及组成情况各不相同，不利于制定统一的标准规范［10］，因此本研究通过计算2009—2018 年重庆市建筑垃圾产生量，运用SPSS（Statistical Package for Social Science） 时间序列预测模型来预测2019—2028 年的建筑垃圾产生量，对重庆市的建筑垃圾产生情况进行分析，从而为重庆市的建筑垃圾资源化管理提供基础依据。

2 重庆市建筑垃圾现状

重庆市作为长江上游地区经济中心和西南地区综合交通枢纽，自改革开放以来经济迅速发展。其中建筑业作为重庆市传统支柱产业，近年来商业建筑、住宅开发等项目的需求不断增加，建设规模不断扩大，城镇化建设的速度也越来越快，建筑垃圾产生量逐年递增，但随之产生的环境污染、资源浪费以及占用公共空间等问题也更加突出，反之成为制约社会发展的一个因素。

2010 年重庆市出台《重庆市主城区建筑垃圾消纳场布点规划》，提出到2020 年在主城区建成7个建筑垃圾综合处理场和14 个建筑垃圾余泥土方填埋场。2014 年重庆市人民政府办公厅印发了《规范整治主城区建筑垃圾密闭运输工作实施方案》，对主城区的建筑垃圾运输车辆整改、职责分工及建筑垃圾运输实行的保障措施等有严格的要求。2019 年制定实施了《主城区城市建筑垃圾治理试点工作实施方案》，以探索建立源头排放控制有力、密闭运输监管严格、消纳处置利用规范的建筑垃圾管理机制，推进建筑垃圾减量化、资源化、无害化处置。

目前重庆市建筑垃圾还存在综合利用率低、处理方式及处理设备不完善、缺少成熟的回收利用技术等问题［11］。近些年来，关于重庆市建筑垃圾的研究分析，大多集中于市主城区，随着其他区县的快速发展，建筑垃圾产生量日益增加，研究的必要性更加迫切。因此，本研究基于重庆市整体情况，进行建筑垃圾产生量计算并对2019—2028 年的变化情况进行预测。

3 建筑垃圾产生量计算

《建筑垃圾处理技术标准》中规定工程渣土和工程泥浆根据现场地形、设计资料及施工工艺等综合确定，工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾产生量由公式计算确定。本研究根据标准中的公式计算各类建筑垃圾产生量，将工程垃圾产生量、拆除垃圾产生量及装修垃圾产生量之和作为重庆市建筑垃圾总产生量。2009—2018 年重庆市的建筑业房屋施工面积、新增建筑面积、拆除面积和居民户数等统计数据见表1，其中每年建筑拆除面积按年施工建筑面积的10%计算［12］。

表1 统计年鉴数据

通过建筑面积来计算建筑垃圾产生量是一种常用方法，主要指标是建筑面积和单位面积建筑垃圾产生量基数。采用这种计算方法，关键在于确定合理的单位面积建筑垃圾产生量基数，本研究中的各项基数根据《建筑垃圾处理技术标准》和重庆市建筑垃圾现状综合确定。

3.1 工程垃圾产生量计算

工程垃圾指各类建筑物、构筑物等建设过程中产生的弃料，产生量的计算公式为：

式中：Mg为工程垃圾产生量（t/a）；Rg为新增建筑面积（104m2/a）；mg为单位面积工程垃圾产生量基数（t/104m2），取500 t/104m2。

3.2 拆除垃圾产生量计算

拆除垃圾指各类建筑物、构筑物等拆除过程中产生的弃料，产生量的计算公式为：

式中：Mc为拆除垃圾产生量（t/a）；Rc为拆除面积（104m2/a）；mc为拆除垃圾的单位面积产生量基数（t/104m2），取10 000 t/104m2。

为验证POD数据后处理程序的可靠性，以经典的自由来流圆柱绕流为例，将POD数据后处理程序应用到8 000幅PIV测量得到的瞬态速度场中。

3.3 装修垃圾产生量计算

装修垃圾指在建筑物装饰装修过程中产生的废物，如边角料，部分拆除物形成的垃圾等，产生量计算公式为：

式中：Mz为装修垃圾产生量（t/a）；Rz为居民户数（户）；mz为单位户数装修垃圾产生量基数［t/（户·a）］，取0.5 t/（户·a）。

3.4 建筑垃圾产生量计算

按建筑垃圾主要由工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾3 部分组成计算，从而得到每年建筑垃圾的产生量计算公式为：

根据公式，计算得到2009—2018 年重庆市建筑垃圾产生量，见表2。自2009 年以来，建筑垃圾产生量整体呈上升趋势，其中拆除垃圾产生量居多、增长速率更快。

表2 2009—2018 年重庆市建筑垃圾产生量

4 建筑垃圾产生量预测

SPSS 是国际上运用最广泛，最具有权威性的数据分析软件之一，具有数据分析方便、快捷、准确度高等特点。SPSS 时间序列预测模型主要包括指数平滑模型、ARIMA 模型等。

指数平滑模型具有较强的适应性，能对数据变化模式进行自动识别和调整，指数平滑模型的数学公式为：

ARIMA（p，d，q） 模型是一种适用于平稳时间序列的短期预测模型，其数学公式为：

式中：t 代表时间；Xt表示响应序列；B 是后移算子；V=l-B；p，d，q 分别表示自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数；Φ1（B）表示自回归子；θ（B）表示滑动平均算子；εt为零均值白噪声序列。

本研究对时间与工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾产生量及建筑垃圾产生量之间进行相关性分析，然后建立时间序列模型进行预测，并对预测的数据加以验证。

4.1 相关性分析

做模型预测之前，先通过相关性分析观察各变量在时间上是否存在序列依存性。在SPSS 25 软件中对时间和工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾产生量及建筑垃圾产生量进行Pearson 相关分析，结果如表3 所示。

表3 时间和各类建筑垃圾产生量的Pearson 相关性

根据相关分析结果发现，时间和工程垃圾、拆除垃圾和装修垃圾产生量及建筑垃圾产生量的相关系数均大于0.8，在0.01 水平上显著，具有明显的线性关系，可以进行下一步的模型预测。

4.2 SPSS 时间序列预测模型

运用SPSS 25 软件创建时间序列预测模型，选择专家建模器自动寻找最优的预测模型。在“数据-定义日期和时间”对话框中定义时间日期格式设置为“年份”，同时输入“2009”，即第1 个个案起始时间是2009 年。然后确定各项参数，建立预测模型，对工程垃圾、拆除垃圾、装修垃圾以及建筑垃圾产生量进行预测。结果发现，工程垃圾产生量的最优预测模型为ARIMA（0，1，0），拆除垃圾、装修垃圾以及建筑垃圾产生量最优预测模型为指数平滑模型。模型对2009—2018 年的历史数据估算结果和计算产生量的相对误差百分比如表4～7 所示。

表4 工程垃圾产生量计算值与模型估算值相对误差百分比

表5 拆除垃圾产生量计算值与模型估算值相对误差百分比

表6 装修垃圾产生量计算值与模型估算值相对误差百分比

表7 建筑垃圾产生量计算值与模型估算值相对误差百分比

根据对工程垃圾、拆除垃圾、装修垃圾及建筑垃圾产生量的相对误差百分比计算发现，相对误差均在10%左右，说明预测结果满足精度要求，可利用该模型预测未来的数据变化。

5 结果与讨论

利用创建的SPSS 预测模型对2019—2028 年的工程垃圾、拆除垃圾、装修垃圾及建筑垃圾产生量进行预测，预测结果见表8。2019—2028 年工程垃圾、拆除垃圾、装修垃圾及建筑垃圾产生量年平均值的组成情况见图1。

根据模型预测结果及比例分析可以看出，工程垃圾、拆除垃圾、装修垃圾及建筑垃圾产生量均呈逐年上升的趋势。其中拆除垃圾产生量的占比最大，约占建筑垃圾产生总量的72%，其次是工程垃圾产生量约占15%，装修垃圾的产生量占比约为10%。

表8 2019—2028 年重庆市建筑垃圾产生量

图1 2019—2028 年各类建筑垃圾产生量年平均值的比例

6 结论

1） 借鉴住房和城乡建设部《建筑垃圾处理技术标准》中对建筑垃圾的最新定义，采用新的建筑垃圾产生量计算公式对重庆市的建筑垃圾产生量进行计算，更贴合实际发展情况，计算结果可信。经计算得到2018 年的工程垃圾产生量为7.578×106t、拆除垃圾产生量为3.514×107t、装修垃圾产生量为6.347 9×106t，计算得到建筑垃圾产生量为4.906 59×107t。

2） 借助SPSS 时间序列预测模型，对建筑垃圾的产生量进行预测，结果表明，重庆市的建筑垃圾产生量呈逐年上升的趋势。2028 年的工程垃圾产生量为1.117 858×107t，拆除垃圾为5.457 255×107t，装修垃圾为6.759 61×106t，建筑垃圾为7.504 704×107t。

3） 建筑垃圾产生量预测结果中，拆除垃圾产生量约占建筑垃圾产生总量的72%，其次是工程垃圾产生量约占15%，装修垃圾的产生量占比约为10%。从历史数据和预测结果来看，产生量最高的都是拆除垃圾，应该着重加强拆除垃圾产生量的控制，同时注意工程垃圾和装修垃圾的产生量变化情况，从源头进行控制，根据不同类型建筑垃圾的产生量与特点，加大建筑垃圾的资源化管理力度。