中小城市垃圾处理设施 建设规模，本文不针对经济较为发达的国内一线二线城市进行分析，因为一线二线城市，例如北京、上海、广州、深圳、天津、重庆等，这些城市的日产垃圾量非常巨大，而且垃圾收运设施完善、收运率较高，焚烧发电项目的建设规模比较容易确定，建成后不会发生焚烧炉 “吃不饱” 现象。

本文只针对国内中小型以下城市、地级市、县级市等(以下统一简称为 “ 中小型市县 ”) ，探讨一种比较符合实际的垃圾量预测方法，以便较为准确地确定垃圾焚烧发电项目的建设规模，避免出现如下后果：建设规模较小时，达不到地方减量化目标；建设规模较大时，投资方不仅投资浪费，而且建成后将亏本运行。

一、标准规范怎么说？

《生活垃圾卫生填埋技术导则》(RISN-TG014-2012) 提出：生活垃圾产量预测宜采用人均指标和年增长率法、回归分析法、皮尔曲线法和多元线性回归法：

可优先采用“人均指标和年增长率法 ” ；
回归分析法为国家现行标准《城市生活垃圾产量计算及预测方法》 (CJ/T106-1999) 规定的方法，可选用或作为校核；
“皮尔曲线法 ” 和 “多元线性回归法 ” 计算过程复杂，所需历史数据较多，可供参考或用于校核。

二、人均指标怎么定？

我们首先针对国内“中小型市县 ” 来分析 “  人均指标” ：目前国内通用的经验数据为：城市常住人口为 1kg/ 人天，农村常住人口为 0.5kg/ 人天。

这个数据值得商榷。我国经济发展到现在，尽管农村的人均经济收入与城市有一定差距，但是，生活垃圾作为每个人每天产生的废弃物来讲，其差别并不大，因为日常生活垃圾的主要成分为：餐厨垃圾、食用包装、废纸、废瓶、塑料薄膜、包装箱、茶梗、烟盒烟蒂、嚼槟榔吐弃物等。可能有些人认为城市人口经济收入较高、消费能力较强、生活垃圾丢弃量就较多，例如，城市人口可能因为每天比农村人口多喝了牛奶或饮料等、或者因为多买了电器等物品而丢弃了相应的包装盒或饮料瓶。

而实际上，由于这些物品的“可回收价值 ” 、以及我国大地长期存在的 “ 捡垃圾队伍 ”( 等同于我国特色的 “垃圾分类”) ，致使捡拾后剩余的、真正无用的生活垃圾丢弃物，城市人口与农村人口是趋同的，更有甚者农村家庭产生的一部分生活垃圾会高于城市家庭，例如：农村屠宰动物而丢弃的皮毛、骨头等；自己动手缝制衣服而丢弃的布角余料；加工谷物而丢弃的谷皮等。

所以，仅就地方环卫部门能够收运走的生活垃圾而言，城市和农村的人均生活垃圾产生量是趋同的。我们建议取值相同，同时建议统一取值为 “1kg/ 人天 ”。

有人可能质疑： “1kg/人天 ” 会不会偏高？

因为从我们自身的生活经验来看：一个人每天丢弃的生活垃圾不可能达到1公斤。这里需要说明的是： “1kg/人天 ” 并不是只针对个人的每日丢弃量，这个数同时集纳了当地其它生活垃圾的产生因素，例如：当地宾馆酒店倾倒的餐厨垃圾、瓜皮、果核等 (本质上属于生物质垃圾 ) 、当地屠宰厂产生的丢弃物、纺织厂、皮革厂丢弃的边角余料、超市、商场、机场、火车站、客运站每天产生的各种垃圾、街道清扫产生的植物残枝败叶、花卉养殖产生的剪枝、政府、公司、印刷、广告等部门产生的碎纸碎沫、节假日燃放的烟花爆皮等等，这些垃圾都被当地环卫部门统一归类到生活垃圾中而进行集中收运 ( 非建筑垃圾，非医疗垃圾 ) ，那么在做统计时，自然会被平均到人均日产生活垃圾量之中。

对于“1kg/人天 ” 这个数值的准确性如何？符合不符合我们当下的国情？我们会从后边的实际案例中进行进一步说明。

三、当地人口数如何确定？

人均垃圾产生量确定以后，进一步需要确定的就是服务范围内的人口数。《城市生活垃圾产量计算及预测方法》 (CJ/T106-1999) 中提供的人口计算方法为：

服务范围内人口数＝常住人口数＋临时居住人口数＋流动人口数XK ，

其中K＝ 0.4～0.6 。

上述公式本身没有问题，但从实际工作经验来看，可操作性不强，导致计算结果误差较大：

1.因为针对国内中小型市县，其 “ 常住人口数” 比较容易获得，当地政府统计部门每年都有相应的数据；而 “  临时居住人口数” 和 “ 流动人口数 ” 往往无法从当地政府获得比较准确的数据，而且如果细分的话， “ 流动人口 ” 又可分为 “即来即走型人口 ” 和 “  过夜人口 ” ，一般地， “ 即来即走型人口 ” 对当地的生活垃圾贡献率并不大，可忽略不计；而 “ 过夜人口 ”  因为需要在当地 “ 吃喝拉撒睡 ”，必然要产生相应的生活垃圾，可用于 “1kg/  人天 ”的统计范畴。

2.上述公式未考虑常住人口的自然增长率因素，因为当地人口的增加与减少，直接影响到生活垃圾的产出量。

为此，我们在这里建议：针对生活垃圾焚烧发电项目，提出较为简单的计算模型：

服务范围内人口数 = 常住人口数 +未来五年内人口变化量 + 日均过夜人口数

其中： “ 常住人口数 ”可从当地政府统计部门获得； “ 未来五年内人口变化量 ” 的计算，首先要获得 “ 近 4 年人口年平均增长率（ %） ” 数据（见《生活垃圾卫生填埋技术导则》）； “ 日均过夜人口数 ”可从当地政府旅游管理部门或酒店管理部门获得。

有人可能要问：有些人即使过夜了，却不见得住在了酒店，而是住在了私人租住房，这些人由于无法统计在内而使计算结果变小。这里需要解释的是：政府每年统计的 “常住人口数 ” 一般偏大，因为 “ 常住人口数 ”往往来自于当地的户口本统计数，而实际上，户籍在当地、人在外地工作生活的情况在全国各地都普遍存在，二者 “  一大一小” ，计算时可忽略该因素的影响。

四、实例验证 “ 人均指标 ”和 “ 人口数 ” 用于规模确定的准确性

上述 “ 人均生活垃圾产生量 ” 和 “ 服务范围内人口数 ”确定以后，服务范围内的日产垃圾量就基本浮出水面，并据此可以确定垃圾发电的上马规模。

1. 海口市：

我们假设 2014 年海口计划新建一座生活垃圾焚烧电厂，当年需要确定建设规模：

（ 1 ） 2014 年末海口市常住人口约 220 万，常住人口年自然增长率为 0.8% ，五年后（ 2019 年）预测海口市常住人口数为 229 万；

（ 2）年旅游过夜人口达到了 1500 万人次，依此计算的 “ 日均过夜人口数 ” 为 4.1 万；

（ 3 ）海口的垃圾焚烧电厂建在了附近的澄迈县，该县产生的生活垃圾也将参与焚烧发电，澄迈县人口约 57 万。

上述 3项相加，总人口规模约为 290 万，我们以 “1kg/ 人 • 天 ” 的生活垃圾产生量计算的海口市日产垃圾为 2900 吨 /日，那么，依此确定的、比较保守的生活垃圾焚烧发电生产线处理规模为 4X600 吨 / 日 =2400 吨 / 日；比较激进的生产线处理规模为 5X600 吨 / 日 =3000 吨 / 日。

2016 年初，由中电新能源投资建设的海口生活垃圾焚烧发电厂一共投产运营 4 条 600 吨 / 日的生产线，每日满负荷处理垃圾总量为 2400 吨，而实际上， 2016 年以来，海口环卫部门每天收集的生活垃圾总量已经达到了 2800-2900 吨 / 日，这个实际产生量与我们提出的预测模型和计算结果一致，而且足以支撑 5X600 吨 / 日的生产线处理规模。事实上，海口垃圾发电项目目前正考虑扩建三期。

2. 三亚市：

（ 1 ） 2014 年末三亚市常住人口约 74 万，常住人口年自然增长率为 0.9% ，五年后（ 2019 年）预测三亚市常住人口数为 77 万；

（ 2 ）年旅游过夜人口达到了 2000 万人次，依此计算的 “ 日均过夜人口数 ” 为 5.5 万；

我们暂不考虑三亚市周边地区生活垃圾参与焚烧发电，仅上述 2 项相加，总人口规模约为 82.5 万，我们以 “1kg/ 人 • 天 ” 的生活垃圾产生量计算的三亚市日产垃圾为 825 吨 / 日，那么，依此确定的、比较保守的生活垃圾焚烧发电生产线处理规模为 2X350 吨 / 日 =700 吨 / 日；比较激进的生产线处理规模为 3X350 吨 / 日 =1050 吨 / 日。

2016 年初，由光大环保投资建设的三亚生活垃圾焚烧发电厂一共投产运营 2 条 350 吨 / 日的生产线，每日满负荷处理垃圾总量 700 吨，而实际上，三亚环卫部门每天收集的生活垃圾总量已经超过了 1000 吨 / 日，目前正在扩建另外一条 350 吨 /日的生产线。

五、上述两个例证能够说明什么问题？

（ 1 ）无论是市区人口还是周边乡镇人口，按照 “1kg/ 人 • 天 ” 的生活垃圾产生量进行预测是比较贴合实际情况的；乡镇人口按照 “0.5kg/ 人 • 天 ” 的数值进行预测时，反而会存在较大的偏差。

（ 2 ）参考 “CJ/T106-1999” 标准，提出修正后的 “ 服务范围内人口数 ”=“ 常住人口数 + 未来五年内人口变化量 +日均过夜人口数 ” ，这个计算模型和计算结果也是比较符合实际情况的，而且统计过程简单，可操作性强。

（ 3 ）针对国内 “ 中小型市县 ” ，尤其针对地方垃圾收运水平不高的市县，仅参考当地每日实际收运的生活垃圾总量而确定焚烧发电生产线的上马规模，往往会存在着严重的误差。

我们以海南省万宁市为例：万宁市目前每天收运的生活垃圾量约为 290 吨 / 日，如果仅以这个数值确定上马规模，仅能建设一条 300 吨 / 日的生产线，而实际上，万宁总人口规模 60 万，按照 “1kg/ 人 • 天 ” 的预测，应该能够产生 600 吨 /日的生活垃圾，依此计算的上马规模应该是 600 吨 / 日的生产线，随着当地政府垃圾转运站的全覆盖建设进程，预计建成后不会出现 “ 吃不饱 ” 现象。

六、结论

（ 1 ）对于国内中小型市县，人均日产垃圾建议统一取值为 “1kg/ 人 • 天 ” ；

（ 2 ）服务范围内人口数的计算模型建议修正为：

服务范围内人口数 = 常住人口数 + 未来五年内人口变化量 + 日均过夜人口数

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