机器学习揭示欧洲城市固体废物生成的决定因素：跨区域分析与政策启示

本研究针对欧洲城市固体废物(MSW)管理的关键问题，采用机器学习方法分析14个社会经济、人口和环境因素对40个国家2000-2021年间废物生成的影响。研究开发了ANN、SVR和KRR三种模型，通过SHAP分析发现年平均工资(AAW)是最关键变量，并揭示了不同收入国家组的差异化驱动机制。成果为制定区域性废物管理政策提供了科学依据，对实现欧盟循环经济目标具有重要意义。

　　

随着全球城市化进程加速，城市固体废物(MSW)管理已成为严峻的环境挑战。欧洲作为经济发达地区，每年产生约20亿吨MSW，其中三分之一处理不当，导致洪水风险增加、疾病传播加剧等一系列问题。尽管欧盟通过《绿色新政》和《循环经济行动计划》等政策框架推动废物管理改革，但成员国间在废物处理系统和生成率方面存在显著差异，且现有研究多局限于特定区域或局部城市，缺乏对欧洲整体情况的分析。这种研究空白使得制定统一的废物管理政策面临困难，特别是非欧盟国家在加入欧盟过程中面临的环境政策协调问题。

为填补这一研究空白，来自德国弗莱贝格工业大学(TU Bergakademie Freiberg)的研究团队开展了一项开创性研究。他们收集了40个欧洲国家2000-2021年间14个社会经济、人口和环境因素的数据，采用机器学习方法构建预测模型，并运用SHAP分析技术揭示各因素对MSW生成的影响机制。这项发表在《Waste Management》上的研究不仅提供了欧洲废物管理的全景视角，还为区域差异化政策制定提供了科学依据。

研究团队采用了三种机器学习模型：人工神经网络(ANN)、支持向量回归(SVR)和核岭回归(KRR)，通过10折交叉验证优化模型性能。数据预处理阶段应用了z-score标准化和Yeo-Johnson幂变换处理非正态分布数据。SHAP分析技术用于解释模型预测结果，量化各变量对MSW生成率的贡献。根据年平均工资(AAW)将国家分为高、中、低三组，分别建立预测模型。

在"MSW生成趋势分析"部分，研究发现2000-2021年间欧洲废物生成总体呈上升趋势，但2009-2013年因经济危机出现下降。高收入国家如德国、瑞典等实现了经济增长与废物生成的脱钩，而低收入国家如摩尔多瓦、克罗地亚等仍呈现明显的正相关关系。通过比较各国数据，发现西班牙和保加利亚通过政策干预分别实现了38.34%和37.52%的废物减量，证明了政策有效性。

在"机器学习模型预测"部分，KRR模型展现出最佳性能，在整体模型测试集上R²达0.966，平均绝对百分比误差(MAPE)仅4.55%。SHAP分析揭示AAW是最关键变量，其影响被城市人口比例(UPR)和研发投入占比(R&D)放大。有趣的是，不同收入组的主导因素各异：高收入国家是单人家庭比例(OPH)，中等收入国家是AAW，低收入国家则是UPR。

"分组模型分析"显示，KRR在各组均保持最优表现，但高收入国家的预测误差略大，反映了其更复杂的废物生成动态。研发投入的影响随收入水平变化，在高收入国家呈现双向作用，既促进废物管理技术进步，又可能通过刺激消费增加废物量。

这项研究的重要意义在于首次建立了覆盖全欧洲的MSW预测模型，突破了以往研究的地域局限性。研究提出的分组分析方法为制定差异化政策提供了科学依据：高收入国家应重点改变消费模式，中低收入国家则需完善基础设施。研究还创新性地发现AAW比GDP更能准确预测废物量，为政策制定提供了新视角。这些发现对实现欧盟"到2030年城市废物回收率60%"的目标具有重要指导价值，特别是为非欧盟国家融入欧洲环境政策体系提供了技术支撑。