徐州市生活垃圾处理现状及资源化研究

第３２卷第２期　２００７年２月　环境科学与管理　ＥＮＶⅡｔ０ＮＭ哐ＮＴＡＬ　ＳＣⅡ￡ＮＣＥ　ＡＮＤ　Ｍ＾ＮＡＧＥＭ匪ＮＴ　Ｖ０Ｉ．３２　Ｎｏ．２　Ｆｅｂ．２ｏｏ７　文章编号：１６７３—１２１２（２００７）０２—００１４—０４　徐州市生活垃圾处理现状及资源化研究　王岩，裴宗平，孙晓虎　（中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州２２１００８）　摘要：介绍了徐州市生活垃圾的处理现状；对生活垃圾中常见成分比例和垃圾热值进行了测定。应用ＭＡＴ．　ＬＡＢ７．Ｏ软件，以影响城市生活垃圾产生量的主要因素（人口数量、人均可支配收入、燃气化率、源头减量及资源化　利用率）作为输入，来建立预测城市垃圾产量的ＢＰ神经网络模型，发现当隐含层的节点数为８时，网络收敛速度　较快，预测偏差最小，于是确定预测模型的结构为４—８—１，应用该模型对徐州市生活垃圾产量进行了预测。最　后，以所得数据为基础，并结合当地实际情况，提出了徐州市垃圾综合处置和资源化的若干措施。　关键词：生活垃圾；热值；ＢＰ神经网络；资源化　中图分类号：ｘ７９９．３　文献标识码：Ａ　Ｇａｒｂａｇｅ　Ｄｉｓｐｏｓａｌ　Ｓｔａｔｕｓ　ｏｆ　Ｘｕｚｈｏｕ　ａｎｄ　Ｉｔｓ　Ｒｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｗａｎｇ　Ｙａｎ，Ｐｅｉ　Ｚｏｎｇｐｉｎｇ，Ｓｕｎ　Ｘｉａｏｈｕ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｓｐａｔｉｌａ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｃｈｉｎａ　Ｕｍｖｅｍｉｔｙ　ｏｆ　Ｍｉｍｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ　２２１００８，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｇａｒｂａｇｅ　Ｄｉｓｐｏｓａｌ　Ｓｔａｔｕｓ　ｏｆ　ＸｕＺｈｏｕ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｓｔｕｄｙ．ｔｈｅ　ｃｏｍｍｏｎ　Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｃａｌｏｒｉｆｉｃ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　ＭＳＷ　ｗｅｒｅ　ｍｅａｓｕｒｅｄ．ＢＰ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＭＡ　ｎＡＢ　７．０　ｉＳ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｔｏ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＳＷ．ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｍａｊｏｒ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｔｈａｔ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ　ｔｈｅ　ｑｕａｎｔｉｔｙ　ｏｆ　ＭＳＷ（ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｐｅｒ　ｃａｐｉｔａ　ｄｉｓｐｏｓａｂｌｅ　ｉｎｃｏｍｅ，ｇａｓ　ｕｓｉｎｇ　ｒａｔｅ，Ｓｏｕｒｃｅ　ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　ｎｄ　ａｒｅｓｏｕｒｃｅ　ｕｔｉｈ－　ｚａｔｌｏｎ　ｒａｔｅ．）ｓｅｒｖｉｎｇ　ａ．５　ｔｈｅ　ｉｎｐｕｔ．Ｉｔ　ｈａｓ　ｂｅｅｎ　ｏｆｕｎｄ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　ｓｐｅｅｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｓ　ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ　ｈｉｇｈ　ａｎｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｅｒｒｏｒ　ｉｓ　ｍｉｎｉｍｕｌｎ　ｗｈｅｎ　ｈｉｄｄｅｎ　ｎｏｄｅｓ　ｔｏｔａｌ　８　ｉＳ　ｕｓｅｄ．ＴｈＵＳ　ｔｈｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｏｆ　ＢＰ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＳＷ　ｉＳ　ｍａｄｅ　ｃｅｒｔａｉｎ　４—８一１．Ｉｔ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｏｎ　ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＳＷ　ｉｎ　ＸｕＺｈｏｕ．Ｆｉｎａｌｌｙ．ｂａｓｅ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ａｎｄ　ｔａｋｉｎｇ　ｔｈｅ　ｌＯｅａｌ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ｉｎｔｏ　ａｃｃｏｕｎｔ．ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｔｒｅａｔｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｒｅｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＭＳＷ　ｉＳ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＭＳＷ；ｃａｌｏｒｉｆｉｃ　ｖａｌｕｅ；ＢＰ　ｎｅｕｌ￣ｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ；ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ｒｅｃｏｖｅｒｙ　随着城市化进程的加快和人民生活水平的提高，　所产生的大量生活垃圾的处理处置给地方的经济发展　带来了严重的负担，同时也给本已脆弱的环境带来了　被放在了一起。垃圾专用运输车辆不足，垃圾收集　运输密闭化不够，存在遗落、滴漏现象。　１．２垃圾处理　巨大的压力。而不合理的处置方式极易造成地下水和　大气等二次污染，更不符合创建节约型社会和发展循　环经济的可持续发展战略。因此，垃圾的减量化和最　大限度的资源化才是最佳方案。　徐州市生活垃圾的处理方法主要以卫生填埋为　主。２００４年开始建设的徐州市雁群垃圾卫生填埋　厂现已投入使用，其处理能力约为１０００　ｔ／ｄ。基本　可以处理市内五个生活区（贾汪区除外）和三个经　济开发区所产生的生活垃圾。该垃圾填埋场底部进　行了防渗处理，产生的渗滤液经处理后供场内使用。　填埋区设有沼气收集装置，收集的沼气可用于发电　或制燃料电池；另外还使用生物菌剂对垃圾进行除　臭处理，防止了对大气的二次污染。　ｌ徐州市垃圾处理现状　１．１垃圾收集及运输　徐州市生活垃圾以混合收集方式为主。由于未　建立起完整的垃圾分类运输、处理体系和市民环保　意识不高等原因，有限的垃圾分类收集设施并未起　到应有的作用。导致本已分类收集的垃圾，最终又　收稿日期：２００６—０９—０５　２　徐州市生活垃圾成分热值分析及产量预测　２．１　生活垃圾主要成分及热值分析　２．１．１　实验方案　作者简介：王岩（１９８１一），男，辽宁省清原县人，硕士研究生，从事循　环经济及清洁生产方面的研究。　・实验采用广为接受的采样方法——四分法进行　１４・　维普资讯 http://www.cqvip.com

第３２卷第２期　２００７年２月　王岩等・徐州市生活垃圾处理现状及资源化研究　ＶｏＬ　３２　Ｎ仅２　Ｆｅｈ　２Ｏ０７　取样，即将随机选定的垃圾车中的垃圾倾倒在作业　面以外的区域，取约为样品重量４倍的垃圾（４００—　５２０ｋｇ）充分ｔ昆合后堆成锥型，取其四分之一作为样　品…，样品重量为１３０ｋｇ。将采集的垃圾样品破碎　成１５ｒａｍ×１５ｒａｍ，然后充分混合，分成四等份，取两　个对角的等份，重复操作数次，直至样品重量达到　５ｋｇ左右，这样就制得一份样品　Ｊ。在实验室，对制　得的样品按动植物、金属、玻璃等进行分选，并测得　各组份的湿重，进而可以计算出各组份的湿基含量，　分类后的垃圾放进烘箱中，在１０５℃的条件下干燥　至恒重，然后将各组份用破碎机进行破碎，制成千基　２．２垃圾产量预测　２．２．１数据标准化　目前徐州市垃圾收集量平均约为ｌＯ００ｔ／ｄ，春节　和夏季高峰期时可达１　ｌＯＯｔ／ｄ以上。徐州市区部分　年份生活垃圾产生量及其主要影响因素见表２。　选取表２中的前８个样品数据作为训练样本　集，最后４个样品数据作为测试样本集。　数据标准化：为了提高网络的训练效率，需要对　部分原始数据进行标准化处理，标准化后的数据分　布在［Ｏ，１］的区间中。采用的标准化公式为：　＝　Ｘｉ－－Ｘｍｉｎ　（１）　样品，用氧弹式热量计测定样品的热值。　２．１．２实验结果与分析　表１为生活垃圾物理成分及热值测定结果。可　以看出，徐州市生活垃圾中厨余比例大于５５％、可　回收物比例约为２０％。由于垃圾中有机可燃物比　例较大因而热值较高，平均低位热值为５１０５　ｋＪ／ｋｇ。　式中：　为输人向量　的第　个元素标准化值；　为输人向量　的第ｉ个元素的实际值；　一为输人　向量　的所有元素的最大值；　为输人向量　的所　有元素的最小值。　。表ｌ　徐州市生活垃圾物理成分及热值　注：徐州市区人口不包括贾汪区。　２．２．２建立ＢＰ神经网络预测模型　（１）预测模型的网络结构　的收敛性质最佳　。因此，本文采用一个三层ＢＰ　网络建立城市垃圾产量的预测模型。输人层节点为　影响垃圾产量的因素，有４个；输出层节点１个。为　ＢＰ网络具有较强的容错性、学习性、自适应性　和非线性映射能力　】，用于城市垃圾产量预测具有　明显的优势。研究表明当隐含层为１—２层时，网络　产量；隐含层节点数的选择是建立网络模型成败的　关键，隐含层节点数太少，网络模型的容错性能差，　・１５・　维普资讯 http://www.cqvip.com

第３２卷第２期　２００７年２月　王岩等・徐州市生活垃圾处理现状及资源化研究　ＶｏＬ　３２　Ｎｎ　２　Ｆｅｂ．２ｏ（）７　而增加隐含层节点数虽可增强网络的分析能力和提　高收敛性能，但也会使网络训练复杂化，训练时间延　长，隐含层节点数与问题的要求、输入输出层节点数　的多少都有直接的关系，根据隐含层设计经验公式，　解决该问题的网络的隐含层的神经元个数应该在３　—分挖掘回收生活垃圾中蕴含的资源潜力，预计仅徐　州市每年就可获得近１亿元的经济效益。而在传统　的“资源一产品一垃圾”单向流动的经济运行模式　下，这些垃圾被看成废物，不是被填埋就是被抛弃，　还有相当一部分没有被利用。　３．１　建立完善的垃圾收集、转运设施　１２之间，通过训练次数和总体误差确定最佳的隐　（２）网络的训练　对ＢＰ神经网络训练的过程，是通过修正各连　含层的神经元个数。　市区应设立足够的垃圾收集站（可以采用密闭　式垃圾房的形式），实现垃圾收集运输密闭化、自动　化，并定时收运。考虑到大多数城市短期内不可能　做到垃圾的全部分类收集，因而在现阶段可以设立　垃圾转运站和垃圾分选中心。垃圾的分类是垃圾资　源化的前提，因此必须从源头开始做好垃圾的分类　收集工作。由于垃圾分类处理的设备较少，通过机　械化分类成本较高，规模有限等原因，混合垃圾分类　处理困难较大。因此，消费环节产生的垃圾及时进　行分类，回收再利用是解决垃圾问题的最好途径。　线权重来减小总误差的过程。修正权重的原则是使　误差不断地减小，对误差贡献大的权重，权重修正量　也大；对误差贡献小的权重，权重的修正量也小。　通过调用ＭａｔＬａｂ７．０中的ｎｅｔ＝ｎｅｗｆｆ（ＰＲ，［ｓ１，　ｓ２，…，ｓｎ］，｛　ｒＦ１，ＴＦ２，…，ＴＦｎ｝，ＢＴＦ，ＢＬＦ，ＰＦ）指　令来创建城市垃圾产量预测的ＢＰ神经网络的Ｍａｔ—　Ｌａｂ工作平台，自动实现对网络的训练。网络的训练　目标为０．００００１，最大训练次数为４　０００次。在经过　４Ｏ００次训练后（训练函数采用ｔｒａｉｎｇｄｘ），隐含层神经　元为８的ＢＰ网络对函数的逼近效果最好，因为其误　所以应设置足够的垃圾分类收集箱和配备足够的垃　圾清运车辆，实现垃圾的分类收集、分类运输。还要　建立再生资源回收站及相应的回收再利用的企业，　保证分类后的垃圾能实现再利用。有条件的城市还　应尽快建立城郊及卫星镇垃圾收运系统，以实现城　乡的同步发展，为创建社会主义新农村创造条件。　３．２生活垃圾的综合资源化　它是针对城市垃圾分类不完全的情况而对垃圾　差最小，而且网络经过１３５７次的训练就达到了目标　误差；当隐含层节点数为１Ｏ时，网络误差也比较小，　但所需要的训练时间比较长。考虑到网络性能的训　练速度，这里将隐含层的神经元数目设定为８。　（３）网络测试　ＢＰ神经网络经训练完毕后，为验证模型的预测　能力，还要进行测试，用上述方法把检验样本输入隐　含层节点数为８的网络模型。经测试最大预测误差　不超过３％，符合预测要求，有较强的预测能力，可　用于城市垃圾产量的预测。因此，最终确定最佳的　隐含层的神经元个数为８个。因此可以得到建立的　基于ＢＰ神经网络的城市垃圾产量预测模型是４—８　１的结构。　２．２．３　产量预测　—实现资源化的综合处理技术，其技术特点是处理量　大，能充分实现城市垃圾的无害化和资源化处置。　３．２．１垃圾焚烧发电　国际环卫专家普遍认为，目前垃圾焚烧处置是　最彻底、最节能和最环保的方式之一。焚烧处置能　实现城市垃圾的减量化（可减容８０％一９０％）和无　害化（焚烧时的高温能彻底消灭病原微生物）处理　的目的，并可将其产生的能量用于发电或其他方面，　而且占地面积少，具有明显的环境保护和资源利用　方面的优势。徐州市区的燃气化率已由１９９０年的　进行预测，得到徐州市２００６—２０１０年垃圾产生量分　４９．３％上升到２００５年的９１．３％左右，而垃圾的热值　由２Ｏｏ０年的３９４８ｋＪ／ｋ上升到２ｏ０５年的５０１６ｋＪ／　别为３９．２５、３９．７５、４Ｏ．Ｏ７、４Ｏ．２６、４Ｏ．３６万吨。　应用上面建立的ＢＰ网络，调用仿真函数ｓｉｍ（）　３垃圾回收与资源化对策　垃圾资源化潜力随着生活水平和经济的发展而　不断增长。在垃圾成分中，金属、纸类、塑料、玻璃被　视为可直接回收利用的资源，占垃圾总量的２２％，　可直接回收利用率应不低于１５％。而且，垃圾中的　其他物质也能转化为资源，如食品、草木和织物可以　堆肥。生产有机肥料；垃圾焚烧可以发电、供热或制　冷；砖瓦、灰土可以加工成建材等等。各种固体废弃　物混合在一起是垃圾，分选开就是资源。如果能充　．ｋｇ，如以每年产生４Ｏ万吨垃圾计算，可产生相当于　６．３万吨左右煤的热量。垃圾焚烧发电无疑是利用　垃圾热能资源的最佳方法。焚烧发电的技术路线一　般为：先焚烧发电，产出的炉渣可加上凝固剂，直接　压模成空心砖等材料，部分炉灰物料可用于有机微　肥发酵处理，副产品可作化工或其它工业领域基础　性原料。垃圾焚烧发电虽然一次性投资较大，但社　会效益、环境效益和经济效益明显。可以做到废物　利用，变废为宝，做到生活垃圾处置的减量化、资源　化和无害化。徐州市远期可考虑建立一座日处理　】６．　维普资讯 http://www.cqvip.com

第３２卷第２期　２００７年２月　王岩等・徐州市生活垃圾处理现状及资源化研究　ＶｏＬ　３２　Ｎｎ２　Ｆｅ　２ＯＯ７　１０００吨的现代化生活垃圾焚烧厂，预计总投资约为　７亿元～８亿元。每焚烧一吨生活垃圾可发电约　２８０度，每年可发电约１亿度。以每度电的市场价　叶等，可由垃圾处理设备进行粉碎、脱水后投人生物　垃圾处理机，通过生物菌进行分解、发酵，变成粉状　或粒状的有机肥，用于小区的绿地养花育草。　０．４０元计，仅发电一项每年创造的价值就有近４千　４结语　万元。同时，还可以节约大量宝贵的土地资源和延　长已有垃圾填埋场的使用寿命。　３．２．２垃圾堆肥　徐州市生活垃圾处置近期应以卫生填埋为主要　城市生活垃圾中相当大一部分垃圾属于高肥效　性、难分捡的垃圾，如厨房垃圾、庭院垃圾等。利用　高新技术如微生物技术、化工技术对垃圾进行催化、　发酵等一系列处理，可以使城市垃圾在３天时间或　更短的２４小时内转化为优质肥料。技术路线一般　为先发酵进行减量化处理，然后垃圾分选，挑捡出不　手段，同时要加紧发展垃圾焚烧发电和垃圾综合资　源化技术，大力发展循环经济，做到城市垃圾处置的　减量化、资源化和无害化，努力提高其资源化率。随　着社会经济的发展和市民环保意识的不断增强以及　环境管理水平的提高，应逐步、大力推行垃圾分类收　集，并建立再生资源回收再利用企业，从根本上解决　徐州市垃圾处理问题。　可降解的部分（如玻璃、金属类、塑料等）进行资源　再生，最后进行干燥、造粒、磁化等工序生产有机肥。　中国在此方面的技术水平和科技含量已接近世界先　进水平。徐州市生活垃圾中可腐有机物占到６０％，　符合垃圾堆肥的条件。因此垃圾堆肥也是生活垃圾　资源化的可选途径。　３．２．３　实行小区生活垃圾就地处理　参考文献：　［１］齐小力．用计算机程序求垃圾成分分析的采样次数　［Ｊ］．环境卫生工程，２００１（９）：１３６—１３８．　［２］吴忠标，等．环境监测［Ｍ］．北京：化学工业出版社，　２００３：７３—７４．　［３］Ｄａｎｉｅｌ　Ｓ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｔｏｎ　ｔｏ　ｍｕｌｔｉ—ｌａｙｅｒ　ｆｅｅｄ—ｆｏｒｗａｒｄ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．Ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｅｓ　ａｎｄ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　Ｓｙｓｔｅｍｓ，１９９７，３９：４３—６２．　部分小区可以实行垃圾就地处理。以某小区有　１０００户居民计算，每天产生约１２００ｋｇ生活垃圾。　这些生活垃圾经过居民的大致粗分，其中有大约　［４］Ｓｔｅｙｅｒ　Ｊ　Ｐ，Ｒｏｌｌｎｄ　ａＤ，Ｂｏｕｖｉｅｒ　Ｊ　Ｃ，ｅｔ　ａ１．Ｈｙｂｒｉｄ　ｆｕｚｚｙ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｏｒ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ—－ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｔｈｅ　ａｎａｅｒｏｂｉｃ　ｔｒｅａｔ・・　２０％的废旧纸张、塑料等可回收物，这部分垃圾可直　接送到再生资源回收站处理。剩余的５０％厨房剩　余垃圾，包括剩菜、剩饭、废木筷、甚至是一些树枝树　ｍｅｎｔ　ｏｆ　ｗｉｎｅ　ｄｉｓｔｉｌｌｅｒｙ　ｗａｓｔｅ　ｗａｔｅｒ　ｉｎ　ａ　ｌｆｕｉｄｉｚｅｄ　ｂｅｄ　ｒｅａｃｔｏｒ［Ｊ］．　Ｗａｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９９７，３６：２０９—２１７．　（上接第１３页）　４　结语　城市餐厨垃圾经过合理处置后能够实现经济效　益、社会效益和环境效益的统一，符合循环经济“减　量化、再利用、资源化”原则。面对重庆市餐厨垃圾　管理薄弱的现状，全面对餐厨垃圾的污染实施有效　控制和治理已刻不容缓。具体应在制定地方法律法　规、强化政府管理职能、建立市场化运作机制、构建　合理的回收处置网络、加强社会宣传教育工作等方　面加以落实政策措施，从而达到对城市餐厨垃圾统　有效的管理。　一［２］夏越青，周迎艳．上海市餐厨垃圾的管理［Ｊ］．环境　卫生工程，２００３，ｌ１（１）：４３—４５．　［３］Ａｎｎｅ　Ｓｔｒｉｎｇｆｅｌｌｏｗ．Ｂｉｏｄｉｇｅｓｔｉｏｎ　ｏｆ　ｋｉｔｃｈｅｎ　ｗａｓｔｅ［Ｊ］．　Ｗａｓｔｅｓ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００２（３）：２７—２８．　［４］Ｓｈｅｒｍａｎ，Ｓｔｅｖｅｎ，Ｓｃｈｅｌｖａｎ　ｅｔａ１．Ｆｏｏｄ　ｒｅｓｉｄｕａｌｓ　ｒｅｃｏｖｅｒ－　Ｙ　ｉｎ　Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ［Ｊ］．ＢｉｏＣｙｅｌｅ，１９９９，４０（９）：２８—３０．　［５］Ｄｅｒｒ，Ｄｏｎｎ　Ａ．，Ｄｈｉｌｌｏｎ　ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　ｅｃｏｎｏｍｉｃａ　ｏｆ　ｒｅｃｙ－　ｃｌｉｎｇ　ｆｏｏｄ　ｒｅｓｉｄｕａｌｓ［Ｊ］．ＢｉｏＣｙｅｌｅ，１９９７，３８（４）：５５—５７．　［６］杨凯，袁雯．英国废弃物管理的战略框架——目标、　措施及启示［Ｊ］．世界地理研究，２００１，１０（３）：９２—９８．　［７］Ｍ．Ｆｅｈｒ，Ｍ．Ｄ．Ｒ．Ｃａｌｅａｄｏ，Ｄ．Ｃ．Ｒｏｍａｏ．Ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ａ　ｐｏｌｉｃｙ　ｏｒｆ　ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇ　ａｎｄ　ｒｅ，ｃｙｃｌｉｎｇ　ｆｏｏｄ　ｗａｓｔｅ［Ｊ］．Ｅｎｖｉｒｏｎ・　ｍｅｎｔａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｐｏｈｃｙ，２００２（５）：２４７—２５３．　参考文献：　［１］王向会，李广魏，孟虹，等．国内外餐厨垃圾处理状　况概述［Ｊ］．环境卫生工程，２００５，１３（２）：４１—４２．　［８］彭绪亚．可持续的城市生活垃圾管理模式及其建设　［Ｊ］．中国人口・资源与环境，２００２，１２（５）：１４６—１４８．　・１７・