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数学建模2 胡盼 石苗 王义龙 垃圾减量分类活动中社会及个体因素的量化分析 摘要 城市生活垃圾的数量和构成与城市人口数、经济水平及生活习惯等因素有关。随着城镇化进程加快和人们生活水平提高、生活方式转变，城市生活垃圾处理正在成为一个挑战性的难题。本文针对深圳市的生活垃圾处理问题进行讨论。 针对问题一，建立多元线性回归模型。在垃圾产生量的社会因素和个人因素中，我们选取深圳市经济发展水平、政府教育力度、政府激励程度、家庭总收入、家庭结构五个方面做多元线性回归模型，讨论其对垃圾清运量的影响。最后得出：深圳市每年的垃圾清运量与城市经济发展水平、家庭收入、家庭结构成正比，与政府教育力度、政府激励程度成反比，而经济发展水平的影响最大。 针对问题二，建立相关系数模型。将数据进行整理后，用SPSS软件算出各小区四类垃圾之间的相关系数，得出各类别之间的相关关系。结合问题一中的多元线性回归模型得出，各项激励措施与减量分类效果之间呈正相关性。 针对问题三，将深圳市的各项研究指标与国内外城市进行对比，得出深圳市的垃圾分类的基础数据项不够，应在厨余、混合类、有害物和其他这些类别上进行更细致的分类，除此之外还应针对在商业、工业、生活垃圾等方面的数据投入更多的精力和成本。最后建立分层聚类模型，针对相似类别的样本点，适当减少抽样点和抽样次数。 针对问题四，结合问题一中的多元线性回归模型，指出深圳未来5年推进减量分类工作关键措施是在发展经济的同时关注环境保护，减少垃圾的产生量，同时政府应投入更多的成本加大宣传力度实施垃圾减量分类，做到全民参与。根据模型一回归方程中回归系数的95%置信区间，量化预测出措施实施的最好与最坏结果。 最后根据我们的分析和结论，向深圳市政府提供了一份建议书，建议政府加强垃圾分类的推力度并增加与垃圾分类宣传推广的投入。 关键词：多元线性回归、城市生活垃圾减量分类、分层聚类模型、置信区间 一、 问题重述 城市生活垃圾的数量和构成与城市人口数、经济水平及生活习惯等因素有关。从源头对垃圾进行减量分类收集是必须且关键的一个环节。垃圾减量分类活动是人类社会对自身垃圾产生系统的一个干预性工程。主要内容是社会通过教育、督导、激励等措施（社会因素）影响个人及家庭的垃圾产生动因（个体因素），最终形成减少垃圾总量并分类回收良性结果的控制过程。目前对这一控制过程的研究改良主要依靠的还是经验总结型的定性分析，主要原因是缺少描述“社会因素”和“个体因素”及其相互作用的量化模型，难以开展具有一定精度的量化分析工作。 因此，探讨以量化模型描述垃圾减量分类活动“社会因素”、“个体因素”及关系，不仅能帮助提升城市生活垃圾产量的预测精度（目前的研究者通常只选取GDP、城市人口、居民人均可支配收入等内在因素指标对城市生活垃圾产量进行预测研究），同时也可能给城市垃圾减量分类工作中的资源投入决策活动提供有益的辅助支持手段。 基于所给资料和自己收集的其他资料，研究以下几个问题： 1、 分析附件有关资料并结合你自己的经历和生活观察，考虑各项教育、督导、激励措施对居民家庭垃圾减量分类结果的影响，构建量化模型描述深圳天景花园、阳光家园垃圾减量分类过程，模型应能以量化参数描述社会因素（如各项教育、督导、激励措施等）以及个体因素（如家庭收入水平、家庭结构、户籍类型、生活习惯等），并在后续的进一步研究过程中通过调整相关参数来修正模型。 2、 基于你构建的减量分类模型，试分析试点小区四类垃圾组分本身的数量存在什么样的相关性？各项激励措施与减量分类效果存在什么相关性？原因是什么？ 3、 根据你构建减量分类模型的研究结果，你认为在深圳现有垃圾减量分类督导过程中，目前统计的基础数据分项及颗粒度是否足够？应该在哪些数据的获取中投放更多的成本和精力？在减量分类模式大面积推广时，如何设置少量抽样数据来检测一定区域内减量分类工作的效果？ 4、 基于你构建的减量分类模型，指出深圳未来5年推进减量分类工作关键措施，并预测措施实施的最好与最坏结果。 根据分析和结论，向深圳市政府提供一份建议书，建议政府加强垃圾分类的推力度并增加与垃圾分类宣传推广的投入。 二、问题分析 对于问题一，我们考虑的是经济发展水平、政府教育力度、政府激励程度、家庭总收入、家庭结构对垃圾减量分类的影响。根据2000-2010年的数据，建立多元回归线性模型，先用SPSS软件对数据进行标准化，然后对标准化的各项数据进行线性回归，得出标准化数据的回归系数，即各因素对垃圾清运量的影响的权重，即影响的大小。 对于问题二，我们考虑天景花园、阳光家园的垃圾收集量的数据，用Excel作出折线图，来粗略地删除波动较大的数据。然后根据相关系数模型，用SPSS软件计算出两个小区四类垃圾之间的相关系