深圳生活垃圾处理社会总成本分析：模型构建与优选策略

2017年的"深圳杯"数学建模论文探讨了深圳市生活垃圾处理的社会总成本问题。该研究由中南大学的团队10号成员黄玲玲、胡鑫和张蓉蓉完成，主要关注三个关键问题。 首先，他们构建了一个社会总成本模型，将生活垃圾处理过程分为投放、收集、运输和处理四个阶段，每个阶段都可能产生社会成本。这些成本被分类为直接业务成本（如人力、设备折旧等）、经济技术成本（如能源消耗、维护费用）、当下社会成本（如健康影响、环境污染）和远期社会成本（如环境修复、资源浪费后的长期影响）。通过整合这些成本，研究人员计算出深圳市目前各垃圾处理模式的社会总成本，如现状模式为1722.2元/t，模式一至三的成本分别为1947.5元/t、1547.9元/t和1553.1元/t。 为了预测未来的社会总成本，研究者利用灰色关联分析来评估深圳市生活垃圾产生量受建成区绿化覆盖率、旅游人口、人均消费性支出和社会固定资产投资的影响，并建立多元线性回归模型。接着，通过灰色预测GM(1,1)技术预测未来十年这四个因素的变化，结合回归方程预测未来生活垃圾产生量。此外，他们还采用了时间序列预测方法，优化了预测模型。 问题三中，研究人员在社会总成本模型的基础上构建了非线性规划模型，考虑了各种约束条件。使用Lingo软件进行计算后，发现以源头分类收集为主的垃圾处理模式具有最佳的远期年度综合值，即167.43亿元。其中，焚烧、填埋和生物处理分别占比29.3%、26.8%和43.9%。与当前模式和其他三种模式相比，他们的优选模式显示出明显的成本效益优势。 论文的关键词包括社会总成本、灰色关联度、GM(1,1)模型、多元线性回归和非线性规划，这些都是研究中使用的理论工具和技术，用于深入理解和解决深圳市生活垃圾处理的实际问题。研究成果为深圳市政府提供了关于垃圾分类、处理方式优化以及未来成本控制的科学建议。这份研究体现了数学建模在实际环境政策决策中的应用价值。