乌鲁木齐市塑料垃圾年产量预测及影响因素分析

doi:10.19491/j.issn.1001-9278.2022.04.018

中国塑料 ›› 2022, Vol. 36 ›› Issue (4): 121-127.DOI: 10.19491/j.issn.1001-9278.2022.04.018

乌鲁木齐市塑料垃圾年产量预测及影响因素分析

万翼(), 李莉(), 菊春燕, 郝雪纯, 李润

新疆农业大学公共管理学院（法学院），乌鲁木齐 830052

收稿日期:2021-11-23 出版日期:2022-04-26 发布日期:2022-04-24
通讯作者: 李莉（1973-），女，副教授，主要研究方向：资源环境管理、环境公共政策分析，466347947@qq.com
E-mail:vane94@126.com;466347947@qq.com
作者简介:万翼（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：资源环境管理，vane94@126.com
基金资助:
国家自然科学基金项目：干旱区城市化绿色空间时空格局演变规律及驱动机制研究：以新疆乌鲁木齐都市圈为例(41901333)

Prediction of annual output of plastic waste in urumqi city and analysis of influence factors

WAN Yi(), LI Li(), JU Chunyan, HAO Xuechun, LI Run

College of Public Administration and Law，Xinjiang Agricultural University，Urumqi 830052，China

Received:2021-11-23 Online:2022-04-26 Published:2022-04-24
Contact: LI Li E-mail:vane94@126.com;466347947@qq.com

摘要/Abstract

摘要：

基于2008-2019年来乌鲁木齐市塑料垃圾在生活垃圾中的占比、生活垃圾清运量以及社会经济发展的相关数据，运用线性回归方程模型、ARIMA模型和灰色预测模型对乌鲁木齐市的塑料垃圾年产量进行预测，再用灰色关联度模型确定出主要的影响因素。结果表明，乌鲁木齐市塑料垃圾年产量呈线性增长趋势，由2008年的4.75×10⁴ t增长到2018年的35.14×10⁴ t；从单因素来看人均可支配收入对塑料垃圾产量的影响最大，总体来看城市人口对塑料垃圾产量影响最大，而环境建设水平则最小；通过对比，ARIMA模型是预测乌鲁木齐市塑料垃圾年产量的最优模型；预测结果表明预计到2025年、2035年和2050年乌鲁木齐市塑料垃圾年产量将分别达到54.4×10⁴、82.63×10⁴、124.91×10⁴ t。

关键词: 塑料垃圾, 产量预测, 多元线性回归模型, ARIMA模型, 灰色预测模型, 影响因素

Abstract:

This study was based on the data related to the proportion of plastic waste in municipal solid waste， the delivering quantity of municipal solid waste， and the data of social and economic development in Urumqi City from 2008 to 2019. The annual output of plastic waste in Urumqi was analyzed using the multiple linear regression equation model， ARIMA model， and gray model， and the gray correlation model was used to distinguish the main influence factors. The results indicated that the annual output of plastic waste in Urumqi City exhibited a linear growing trend from 4.75×10? t in 2008 to 35.14×10? t in 2018. The analysis results of influence factors indicated that the per capital disposable income had the greatest impact on the annual output of plastic waste. On the other hand， the urban population generated the greatest impact on the generation of plastic waste when the level of environmental construction was the smallest. The ARIMA model was considered to be the best model to predict the annual output of plastic waste in Urumqi City. The prediction results indicated that the annual output of plastic waste in Urumqi City was going to reach 54.4×10? t， 82.63×10? t， and 124.91×10? t by 2025， 2030， and 2050， respectively. This may bring about some new challenges to the prevention and control of plastic waste.

Key words: plastic waste, prediction of generation, multiple linear regression, ARIMA, gray model, influence factor

中图分类号:

TQ325

万翼, 李莉, 菊春燕, 郝雪纯, 李润. 乌鲁木齐市塑料垃圾年产量预测及影响因素分析[J]. 中国塑料, 2022, 36(4): 121-127.

WAN Yi, LI Li, JU Chunyan, HAO Xuechun, LI Run. Prediction of annual output of plastic waste in urumqi city and analysis of influence factors[J]. China Plastics, 2022, 36(4): 121-127.

图/表 5

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年份	实际值/ ×10⁴ t	ARIMA预测值/×10⁴ t	GM预测值/×10⁴ t	MLR预测值/×10⁴ t
2008	4.75	4.75	4.75	7.04
2009	6.21	7.03	9.61	7.87
2010	8.36	9.71	11.02	9.01
2011	12.46	12.08	12.63	11.50
2012	15.33	14.99	14.49	14.11
2013	15.71	17.88	16.61	17.41
2014	19.78	20.34	19.05	20.01
2015	22.36	23.07	21.85	25.46
2016	25.76	25.80	25.06	26.99
2017	29.95	28.62	28.73	30.58
2018	35.14	31.57	32.95	33.44

年份	实际值/ ×10⁴ t	ARIMA预测值/×10⁴ t	GM预测值/×10⁴ t	MLR预测值/×10⁴ t
2008	4.75	4.75	4.75	7.04
2009	6.21	7.03	9.61	7.87
2010	8.36	9.71	11.02	9.01
2011	12.46	12.08	12.63	11.50
2012	15.33	14.99	14.49	14.11
2013	15.71	17.88	16.61	17.41
2014	19.78	20.34	19.05	20.01
2015	22.36	23.07	21.85	25.46
2016	25.76	25.80	25.06	26.99
2017	29.95	28.62	28.73	30.58
2018	35.14	31.57	32.95	33.44

年份	ARIMA误差	GM误差	MLR误差
2008	0	0	2.287
2009	0.822	3.401 622	1.666
2010	1.351	2.660 764	0.655
2011	-0.375	0.174 558	-0.958
2012	-0.336	-0.835 986	-1.213
2013	2.168	0.897 512	1.700
2014	0.563	-0.727 13	0.236
2015	0.708	-0.511 97	3.099
2016	0.037	-0.702 656	1.226
2017	-1.326	-1.215 916	0.637
2018	-3.574	-2.194 424	-1.706
MSE	0.063 9	0.112 7	0.124 8
MAPE	1.14	1.57	1.65
R²	0.961	0.956	0.948

年份	ARIMA误差	GM误差	MLR误差
2008	0	0	2.287
2009	0.822	3.401 622	1.666
2010	1.351	2.660 764	0.655
2011	-0.375	0.174 558	-0.958
2012	-0.336	-0.835 986	-1.213
2013	2.168	0.897 512	1.700
2014	0.563	-0.727 13	0.236
2015	0.708	-0.511 97	3.099
2016	0.037	-0.702 656	1.226
2017	-1.326	-1.215 916	0.637
2018	-3.574	-2.194 424	-1.706
MSE	0.063 9	0.112 7	0.124 8
MAPE	1.14	1.57	1.65
R²	0.961	0.956	0.948

潜变量	观测变量	灰关联度	潜变量	观测变量	灰关联度
经济发展水平	GDP/亿元	0.961 1	环境建设水平	人均公园绿地面积/平方米	0.754 6
经济发展水平	第三产业产值/亿元	0.935 5		垃圾处理投资额/万元	0.446 3
公众消费水平	社会商品零售总额/亿元	0.924 0		绿化覆盖率/%	0.536 8
	人均可支配收入/元	0.965 1	城市人口	常住人口/万人	0.958 8
	人均消费总支出/元	0.917 7	城市人口	人口密度/人/每平方公里	0.945 0
	食物支出/元	0.883 3	旅游状况	接待游客人数/万人	0.903 6
	衣着支出/元	0.801 5	旅游状况	旅游收入/亿元	0.946 5
	家庭用品支出/元	0.813 5	-	-	-

乌鲁木齐市塑料垃圾年产量预测及影响因素分析

Prediction of annual output of plastic waste in urumqi city and analysis of influence factors

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