【正文】 低的趨勢。但是垃圾減量分類的工作必須全面開展，應(yīng)該讓每個公民都加入其中。所以政府應(yīng)該大力對公民進行宣傳教育。使環(huán)保意識深入人心，從根源上解決垃圾減量問 題。政府除了要加強紙質(zhì)宣傳，還應(yīng)做好媒體宣傳，充分運用網(wǎng)絡(luò)平臺。 三、提高居民生活質(zhì)量。生活環(huán)境改善了提高了也是垃圾減量分類工作的具體體現(xiàn)。減少垃圾收集點、定時定點流通收取垃圾、垃圾分類回收都是在改變居民的生活環(huán)境。只有改善了生活環(huán)境，人們才能夠感受到減量分類帶來的好處，才能提高生活質(zhì)量。政府需從居民的吃住行入手采取措施。政府應(yīng)注重監(jiān)管食品安全衛(wèi)生，加強監(jiān)管力度，盡量回歸生態(tài)。注重居民生活環(huán)境，建立健全機制，給人們提供更方便的設(shè)施，比如增建健身點，增加綠化面積等。保持街道整潔，交通暢通。 四、 政府督導(dǎo)垃圾分類過程。垃圾分類準確率將影響垃圾回收處理一系列過程。政府可以制定相關(guān)政策讓產(chǎn)品制造商將產(chǎn)品余后垃圾類別注明于產(chǎn)品封裝上，便于居民準確分類，這樣可以減少人工指導(dǎo)等的眾多工作。政府可以在實行初期進行人工指導(dǎo)分類，之后進行抽查檢測分類，并制定相關(guān)獎懲制度。 五、提高廢物回收率、合理采取垃圾處理方式。應(yīng)采取有關(guān)措施將已分類好的垃圾進行回收利用，回收利用應(yīng)從效益、環(huán)保、安全無害幾個方面入手，全面提高資源利用率和垃圾回收率。附件中已指出：垃圾主要來源于廚余垃圾，占 50% 左右，進行熱值分析后，剩余垃 圾宜焚燒，少填埋。但是應(yīng)從填埋的優(yōu)缺點充分考慮，做出一個相對平衡的處理方式。 22 六、 適當(dāng)調(diào)整特區(qū)內(nèi)外結(jié) 構(gòu)，達到平衡發(fā)展。從附件中給出的數(shù)據(jù)，我們研究發(fā)現(xiàn)：特區(qū)內(nèi)外垃量和垃圾類別有一定的差異，這將從一定程度上影響地區(qū)發(fā)展，導(dǎo)致發(fā)展不均衡。 23 九、附錄程序 （一） %天景作圖所用程序 x=1:1:31。 %y1 代表可回收物 y1=[58,59,60,55,58,64,59,60,55,60,58,56,60,56,58,60,50,59,60,53,61,62,52,63,56,60,62,64,56,60,63] %y2 代表廚余垃圾 y2=[110,103,105,110,115,120,115,99,105,115,99,115,130,110,99,92,96,93,114,120,122,109,125,99,98,121,119,108,125,130,121] %y3 代表有害垃圾 y3=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0,0,0,] %y4 代表其它垃圾 y4=[117,134,156,157,118,132,120,128,153,134,130,145,145,147,154,152,133,138,149,143,122,134,111,] plot(x,y1,39。r39。,x,y2,39。y39。,x,y3,39。c39。,x,y4)。title(39。四種垃圾的日變化圖 39。) （二） %陽光花園作圖所用程序 x=1:1:30。 %y1 代表可回收物 y1=[422,414,418,440,450,424,396,408,398,418,422,438,402,446,408,414,392,422,434,440,410,418,396,416,410,424,406,436,378,420] %y2 代表廚余垃圾 y2=[299,279,288,301,292,276,282,299,306,301,300,288,280,279,290,308,310,280,292,299,279,301,305,310,288,276,290,286,303,306] %y3 代 表有害垃圾 y3=[,1,0,1,,1,1,1,,1,] %y4 代表其它垃圾 y4=[,1404,1466,1385,,1431,1387,1428,,1365,1405.7] sum(y4) z=y1+y2+y3+y4 sun(z) sum(z) plot(x,y1,39。r39。,x,y2,39。y39。,x,y3,39。c39。,x,y4)。title(39。陽光花園四種垃圾的日變化圖 39。) 24 %計算各預(yù)測值所用程序 （三） % 2022/6/5 23:58 % T=[ ]。 n=length(T)。 T1=ones(n,1)。 T1(1)=T(1)。 for i=2:n T1(i)=T1(i1)+y(i)。 end B=ones(n1,2)。 for i=1:(n1) B(i,1)=(T1(i)+ T1 (i+1))/2。 B(i,2)=1。 end BT=B39。 for j=1:n1 YN(j)=T(j+1)。 end YN=YN39。 A=inv(BT*B)*BT*YN。 a=A(1)。 u=A(2)。 t=u/a。 t_test=5 。 i=1:t_test+n。 T1s(i+1)=(T(1)t).*exp(a.*i)+t。 T1s(1)=T(1)。 for j=n+t_test:1:2 Ts(j)=T1s(j)T1s(j1)。 end x=1:n。 xs=2:n+t_test。 Tn=Ts(2:n+t_test)。 plot(x,T,39。^r39。,xs,Tn,39。*b39。)。 det=0。 for i=2:n det=det+abs(Tn(i)T(i))。 end det=det/(n1)。 disp([39。百分絕對誤差為： 39。,num2str(det),39。%39。])。 disp([39。預(yù)測值為： 39。,num2str(Ts(n+1:n+t_test))])。 （四） 25 G=[ ] n=length(G)。 G1=ones(n,1)。 G1(1)=G(1)。 for i=2:n G1(i)=G1(i1)+G(i)。 end B=ones(n1,2)。 for i=1:(n1) B(i,1)=(G1(i)+G1(i+1))/2。 B(i,2)=1。 end BT=B39。 for j=1:n1 YN(j)=G(j+1)。 end YN=YN39。 A=inv(BT*B)*BT*YN。 a=A(1)。 u=A(2)。 t=u/a。 t_test=5 。 i=1:t_test+n。 G1s(i+1)=(G(1)t).*exp(a.*i)+t。 G1s(1)=y(1)。 for j=n+t_test:1:2 Gs(j)=G1s(j)G1s(j1)。 end x=1:n。 xs=2:n+t_test。 Gn=Gs(2:n+t_test)。 plot(x,G,39。^r39。,xs,Gn,39。*b39。)。 det=0。 for i=2:n det=det+abs(Gn(i)G(i))。 end det=det/(n1)。 disp([39。百分絕對誤差為： 39。,num2str(det),39。%39。])。 disp([39。預(yù)測值為： 39。,num2str(Gs(n+1:n+t_test))])。 （五） E=[ ] n=length(E)。 E1=ones(n,1)。 26 E1(1)=y(1)。 for i=2:n E1(i)=E1(i1)+E(i)。 end B=ones(n1,2)。 for i=1:(n1) B(i,1)=(E1(i)+E1(i+1))/2。 B(i,2)=1。 end BT=B39。 for j=1:n1 YN(j)=E(j+1)。 end YN=YN39。 A=inv(BT*B)*BT*YN。 a=A(1)。 u=A(2)。 t=u/a。 t_test=5 。 i=1:t_test+n。 E1s(i+1)=(E(1)t).*exp(a.*i)+t。 E1s(1)=E(1)。 for j=n+t_test:1:2 Es(j)=E1s(j)E1s(j1)。 end x=1:n。 xs=2:n+t_test。 En=Es(2:n+t_test)。 plot(x,E,39。^r39。,xs,En,39。*b39。)。 det=0。 for i=2:n det=det+abs(En(i)E(i))。 end det=det/(n1)。 disp([39。百分絕對誤差為： 39。,num2str(det),39。%39。])。 disp([39。預(yù)測值為： 39。,num2str(Es(n+1:n+t_test))])。