Диссертация (1090191), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Причем переход из одних единиц в другие осуществляется с помощьюпереводного коэффициента – плотности отходов. Но и она в разных документахотличается – 200 кг/м3 по данным Росстата (Евростата) [294-298], 190–220 кг/м3[487], 175 кг/м3 для ТБОП [102];9) разная оценка объемов ТБО в разных формах статотчетности – по нормативу образования в 2-ТП (отходы) и по количеству вывезенного мусора в 1-КХ.
Всепоказатели грузов в форме 1-КХ определяются по количеству рейсов и вместимости всех видов мусоровозов, бортовых автомобилей и самосвалов на основании данных путевых листов или документов, подтвержденных заказчиками в установленном порядке [138, 141];10) неполный охват государственным статистическим наблюдением отходообразующих предприятий и организаций – форму 2-ТП (отходы) не заполняют назаконных основаниях [510] органы управления, культуры и искусства, физической культуры и спорта, образования и просвещения, страховые и прочие финансово-кредитные организации. Это около 20 % от количества зарегистрированныхорганизаций, как в РФ, так и в РТ [289].
Но ведь отходы образуются и у них!;12511) непредставление сведений предприятиями и организациями, обязаннымиэто делать (отчетом должны быть охвачены 80 % зарегистрированных предприятий, отчитываются порядка 3 %, таблица 3.5);12) отсутствие сведений об образовании отходов и обращении с ними в сельских поселениях и дачных поселках, не охваченных централизованным сбором ивывозом мусора;13) вероятность двойного учета отходов при их сортировке и предварительной(смешивание, измельчение, переупаковка и т.п.) и окончательной (получение товарной продукции) переработке;14) отсутствие контроля за достоверностью вносимых параметров;15) несведение воедино данных из разных форм статотчетности.3.3 Статистические данные об отходах в миреЧтобы оценить статистические данные об отходах не только в России, но и вдругих странах, была собрана доступную информацию об образовании отходовпроизводства и потребления на официальных сайтах статистических и природоохранных ведомств различных государств, Евростата, ОЭСР и ООН.Были исследованы 44 страны, преобладающая часть которых входит в составЕвросоюза, где достаточно хорошо, особенно в последние годы, налажен учет отходов.
В таблице 3.6 приведены статистические показатели для изучаемых стран.Временной ряд наблюдений для разных стран охватывает разные периоды – от 9(Колумбия) до 36 лет (Япония). В целом, хотя количество отходов продолжаетрасти, темпы самого роста в большинстве стран несколько замедлились, а в некоторых (Бельгия, Болгария, Эстония, Венгрия, Япония и др.) и снизились.Изменчивость внутри временного ряда в определенной стране может бытьобусловлена самыми различными причинами. Сюда могут относиться и совершенствование системы учета с течением ряда лет, и изменение структуры потребления, и включение или невключение в бытовые отходы отходов предприятий иорганизаций, и все большая полнота охвата населения муниципальной системойсбора отходов, и, соответственно, включение все новых количеств в общий объем.126Таблица 3.6 – Статистические показатели динамических рядов количества образующихся муниципальных отходов в странах мираВременной Количество лет хмин , тыс.
тинтервалнаблюдений t(год)Бельгия1995-2013194 567 (1996)Турция1995-20131927 234 (1995)Япония1975-20133641 528 (1975)Германия1995-20131946 426 (2006)Польша1990-2013249 759 (2004)Англия1990-20132427 100 (1990)Словакия1992-2013221 286 (2001)Франция1989-20132526 220 (1989)США1985-201228149 189 (1985)Нидерланды1988-2013266 900 (1988)Чехия1994-2013202 490 (1994)Италия1995-20131925 780 (1995)Бразилия2000-20121351 432 (2007)Литва1995-2013191 206 (2009)Финляндия1994-2013202 100 (1996)Венгрия1989-2013193 738 (2013)Швеция1994-2013203 405 (1995)Канада2002-2012118 447 (2002)Испания1995-20131920 076 (1995)Швейцария1985-2013293 398 (1985)Латвия1995-201319597 (1998)Австрия1989-2013253126 (1991)Португалия1990-2013243 000 (1990)Норвегия1992-2013221 629 (2001)Израиль2000-2013143 591 (2002)Словения1995-201319744 (2012)Кипр1995-201319387 (1995)Болгария1989-2013193 135 (2013)Румыния1995-2013195 398 (2011)Дания1994-2013202 725 (1995)Мексика1991-20122221 062 (1991)Греция1995-2013193 200 (1995)Люксембург1989-201325170 (1989)Эстония1995-201319371 (2012)Корея1985-20122816 273 (1998)Новая Зеландия 2002-2013122 461 (2011)Чили2000-2009105 066 (2000)Исландия1995-20131997 (2010)Хорватия1997-2013171 015 (1997)Мальта1995-201319146 (1995)Ирландия1995-2013191 848 (1995)Россия1998-20121546 175 (1998)Китай1990-20092067 668 (1990)Колумбия2003-201195 289 (2003)Странахмакс, тыс.
тхср, тыс. т σ, тыс. т σ (%) σ (%) / t(год)5 248 (2007)4 92419040,2032 973 (1998)30 4311 24140,2154 833 (2000)48 6544 43390,2353 966 (1997)50 2772 28450,2412 317 (1999)11 45580070,2936 121 (2004)32 6672 53380,321 719 (2010)1 53511980,3535 019 (2011)31 7942 83890,36232 248 (2006) 208 836 22 059 110,389 922 (2007)8 970890 100,383 434 (2000)3 09524380,3932 542 (2007)29 8802 29980,4060 142 (2005)55 9132 90250,401 578 (1998)1 34910480,412 768 (2008)2 47820680,425 016 (1997)4 52637980,444 530 (2008)4 06636490,459 748 (2006)9 25947850,4727 270 (2003)24 2402 26490,495 708 (2013)4 636682 150,51861 (2007)69471 100,544997 (2008)4304702 160,655 496 (2009)4 456705 160,662 858 (1998)2 320346 150,684 894 (2013)4 283412 100,691 186 (1995)1 004134 130,70589 (2009)49469 140,735 838 (1995)4 511628 140,738 439 (2008)7 2901 012 140,734 393 (2011)3 466511 150,7442 103 (2012)32 8775 435 170,755 917 (2010)4 730711 150,79355 (2013)28057 200,81633 (2000)52481 160,8233 670 (1991)20 6414 740 230,823 186 (2004)2 853295 100,866 517 (2009)5 76149490,86174 (2007)13022 170,901 788 (2008)1 543250 160,95276 (2008)22340 180,953 398 (2007)2 666489 180,9680 564 (2012)59 8909 138 151,02157 340 (2009) 110 605 29 190 261,3211 273 (2008)8 2971 848 222,47Так, например, на низком уровне отходов в Польше может сказываться то, что теотходы, которые не собираются коммунальными службами, не учитываются статистическими органами [255].Как видно из этого далеко неполного перечисления влияющих на оценку факторов, причем влияющих именно на их общую оценку, а не на само количествоотходов, сравнивать разные страны между собой и определять временные тренды127для отдельных стран достаточно сложно ввиду разнородной информации.
ХотяЕвростат и следит за тем, чтобы данные отчитывающихся стран были сопоставимы, но это не всегда получается.В таблице 3.6 данные отсортированы по уровню стандартного отклонения σ,нормализованного по времени (σ(%)/t). В нашем случае этот показатель является более объективным и демонстрирует связь между размахом колебаний (коэффициентом вариации) в количестве отходов и временем наблюдений.
Все страны по этомупараметру можно разделить на три группы: 0 < σ (%) / t < 0,5; 0,5 < σ (%) / t < 0,8;σ (%) / t > 0,8. В первую группу входят в основном высокоразвитые страны, в последнюю группу – страны, где учет отходов налажен хуже.Для определения тенденции в образовании бытовых отходов в разных странахв течение ряда лет мы воспользовались формализованным представлением этогопроцесса различными аппроксимирующими распределениями.Можно предположить, что динамические ряды отходов лучше всего из представленных выше моделей описываются линейной и логарифмической функцией.Если считать, что количество отходов неуклонно и неограниченно увеличиваетсяс ростом населения и ростом удовлетворяемых потребностей, то этот процесс будет описываться линейной зависимостью.
При замедлении данного процесса с течением времени и даже его стабилизации, особенно в развитых странах, вследствие и снижения рождаемости, и уменьшения материалоемкости продукции, возможна логарифмическая аппроксимация. Степенная и экспоненциальная функциидолжны хуже описывать временной тренд бытовых отходов, так как их количество изменяется не монотонно вследствие разнонаправленного воздействия значимых факторов (в случае применения степенной аппроксимации), а скорость изменения не является непрерывно возрастающей величиной (при использовании экспоненциальной аппроксимации).
Полиномиальное распределение может даватьвполне хорошие результаты из-за колебаний реальных учтенных данных об отходах, но это мало способствует прогностическому эффекту данной модели, так какэти колебания могут отражать не реальную картину изменения количества отходов, а изменение, например, условий их учета; поэтому каждый последующий год128со своими статистическими данными будет вносить заметные коррективы в уравнение регрессии. Поэтому, несмотря на то, что количество ежегодно образующихся бытовых отходов, судя по статистическим данным, величина достаточнонестабильная, полиномиальное распределение, даже высоких степеней, с точкизрения реальных зависимостей будет менее адекватно описывать временные рядыотходов.В таблице 3.7 для каждой страны приведены уравнения различных регрессионных моделей, их графики и индексы детерминации. Группировка стран согласно индексу детерминации по каждой модели представлена в таблице 3.8.В таблице 3.7 уравнения регрессии построены и для количества коммунальныхотходов в целом, и для отходов, приходящихся на душу населения в год.
При этомдаже визуально видно, что для каждой страны временные тренды одинаковых аппроксимирующих функций имеют сходное направление графиков и для ТКО, идля ТКО на человека. Следовательно, при дальнейшем анализе динамических рядов ТКО можно будет исследовать только один из этих параметров.Из таблиц 3.7 и 3.8 следует, что хуже всего аппроксимируют временные рядыотходов логарифмическая и степенная регрессии. Линейная и экспоненциальнаяаппроксимации демонстрируют более хорошие результаты – в группу с R2 > 0,9попадают 12 и 11 стран, соответственно. Как и следовало ожидать, для всех страннаиболее адекватной является полиномиальная модель 6-ой степени, причем для27 стран приближение этой зависимостью является хорошим, а для 8 стран – дажеочень хорошим (R2 > 0,99). Это вполне объяснимо, так как динамический ряд отходов представляет собой ломаную линию с несколькими экстремумами, причем,чем длиннее ряд, тем больше экстремумов вследствие непостоянства количестваобразующихся из года в год отходов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
