张敏，董莉，刘景洋*，毕莹莹，张建强，杜明辉

1.西南交通大学地球科学与环境工程学院 2.国家环境保护生态工业重点实验室，中国环境科学研究院清洁生产与循环经济研究中心 3.华北理工大学建筑与工程学院

建筑垃圾是城市化进程必须面对的问题，因而备受关注。研究表明，我国建筑垃圾年均产生量为15.5亿～24亿t，约占城市垃圾的30%～40%[1-2]。由于建筑垃圾资源化水平不高，我国多个城市面临建筑垃圾难以处理的窘境。建筑垃圾产生量的精确预测是有效应对建筑垃圾问题的先决条件[3]，而我国缺少相关统计数据，增加了对建筑垃圾实施综合管理的难度。

建筑垃圾产生量预测方法有多元回归[4-5]、时间序列[6]、灰色预测[7-8]和物质流分析[9-12]等。左浩坤等[5]选取GDP、商品房销售面积和建筑施工面积3个主要影响因素建立多元回归分析模型，预测北京市2011—2015年的建筑垃圾产生量，修正后的决定系数达到0.973，拟合程度较好。向维等[6]利用SPSS时间序列预测模型对重庆市未来10年的施工垃圾、装修垃圾、拆除垃圾产生量以及建筑垃圾总产生量进行预测，相对误差均在10%左右，预测精度较高。王秋菲等[13]通过灰色预测模型预测沈阳市2005—2014年建筑垃圾产生量，预测精度为优。由此可见，上述模型的预测结果都具有较高的可信度，能够比较准确地预测建筑垃圾产生量。但上述方法均只能进行5～10 a的短期预测，不能从大时间尺度上为管理提供数据支撑。

物质流分析模型通过物质守恒原理可以……