Світові тенденції зменшення кількості сміттєзвалищ на прикладі США

Abstract

В Україні за останні роки суттєво збільшилася сумарна площа полігонів твердих побутових відходів і сміттєзвалищ, серед яких і перевантажені, що порушують норми екологічної безпеки та є об’єктами інтенсивного екологічного навантаження, що загрожує забрудненням навколишнього середовища шкідливими речовинами: важкими металами, мікроорганізмами (бактеріями кишкової палички, стрептококами, стафілококами та аскаридами), високотоксичним фільтратом, звалищним газом тощо. Визначення регресійних залежностей, які описують динаміку зменшення кількості сміттєзвалищ є актуальним науково-технічним завданням. Метою дослідження є визначення регресійних залежностей, які описують динаміку зменшення кількості сміттєзвалищ. Під час проведення дослідження використано метод регресійного аналізу результатів однофакторних експериментів та інших парних залежностей із вибором кращого виду функції із шістнадцяти найпоширеніших варіантів за критерієм максимального значення коефіцієнта кореляції. Регресію проводили на основі лінеаризувальних перетворень, які дозволяють звести нелінійну залежність до лінійної. Визначення коефіцієнтів рівнянь регресії здійснювали методом найменших квадратів за допомогою розробленої комп’ютерної програми "RegAnaliz", яка захищена свідоцтвом про реєстрацію авторського права на твір. Отримано адекватні регресійні залежності, які описують динаміку зменшення кількості сміттєзвалищ і можуть бути використані під час визначення необхідної кількості сміттєвозів для збирання та транспортування твердих побутових відходів та машин для виконання технологічних операцій їхнього ущільнення на карті полігону. Побудовано графічні залежності, що описують динаміку зменшення кількості сміттєзвалищ і дозволяють наочно проілюструвати цю динаміку та показати достатню збіжність теоретичних результатів із фактичними даними.

Over the last years the total area of the municipal solid waste landfills and waste dumping grounds has considerably increased, many of these landfills and waste dumping grounds are overloaded, as a result norms of ecological safety are violated and the landfills become the objects of the intensive ecological loading that may lead to the contamination of the environment with harmful substances: heavy metals, microorganisms (colibacilli, streptococci, staphylococci and ascarids), toxic filtrate, landfill gas, etc. The urgent scientific-engineering problem is the determination of the regressive dependences, which describe the dynamics of the number of municipal waste landfills decrease. The aim of the research is the determination of the regressive dependences, which describe the dynamics of the number of the municipal waste landfills decrease. In the process of the research the method of the regressive analysis of the result of the single factor experiments and other pair dependences with the selection of the best type of the function from the sixteen most widely spread variants by the criterion of the maximum value of the correlation factor was used. The regression was performed on the base of the linearized transforms, which enable to reduce the non-linear dependence to the linear one. Determination of the coefficients of the regression equations was carried out, applying the method of least squares, by means of the developed program "RegAnaliz", the program is protected by the certificate of the state registration of the rights to the copyright object. Adequate regression dependences, describing the dynamics of the number of municipal waste landfills decrease are obtained, they can be used for the determination of the necessary number of the dust-carts for the collection and transport of the solid household waste and machines needed for the execution of the technological operations of the compaction on the map of the waste dumping ground. Graphic dependences, describing the dynamics of the number of the municipal waste landfills decrease and allow to illustrate this dynamics and show the sufficient coincidence of the theoretical results with the actual data are constructed.