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附录1 译文
估算废物处理厂建设成本的技术
流域规划模型需要各种子模型，其中一个是预期成本，非常重要。本研究关注的是建立一个估算美国污水处理厂建设成本的数学模型与各类废水处理厂建设相关的成本很难在规划阶段进行估算。成本估算数据的真实性取决于建立标准所涉及的项目数量，包括项目类型的活跃程度以及项目建设的当地条件。基于有效成本统计的成本估算指南及其智能解释，在谨慎使用时，是咨询工程师，市政官员，开发商以及负责水资源区域开发和管理的机构的有用工具。必须强调的是，估计数只是估计数，绝不是实际成本的替代品。必须由具有特定项目全面知识的有经验的人员使用。
（Kanti L.Shah是宾夕法尼亚州卫生部水质管理和信息服务的卫生工程顾问。在撰写论文时，Shah先生是大学的博士研究生。Oklahoma，Norman，Okla.George W.Reid是大学土木工程学院院长。俄克拉荷马州，诺曼，俄克拉荷马州）
问题
问题源于对可靠的单位成本估算的需求建设主要治疗类植物。目前的成本估算数据虽然很多，但在作者与作者之间的格式上差别很大，其中大部分报告没有足够和具有代表性的成本信息。许多作者没有考虑到区域差异。很少有人根据人口当量（PE）来考虑单位建设成本。
大多数作者根据人口或流量估算单位建设成本。对过去和现在的文献进行深入研究，未能找到一篇文章或论文，其中考虑了所有具有足够数据的重要因素或变量，以提出用于估算城市污水处理厂成本的数学模型。表I列出了一些作者使用的方法。在本文中，已经尝试通过考虑技术和统计考虑因素中的所有重要因素来开发单位建造成本估算方程。
抽样程序
在该研究中，选择样品的方法基于概率论。由于推断的范围是美国的所有工厂，因此进行了邮件调查和尝试是为了获得代表样品。如下所述，这可能用于城市垃圾处理设施，但不适用于工业废物处理厂。
在概率抽样中，必须有一个处理厂列表，以便分配相同的概率。每个采样单元的功能。美联储水污染控制局（F WP CA），内政部（6），提供了1957年和1967年之间建造的所有城市废物处理设施的清单。可以获得五类植物中每一类的单独清单。植物的这些因素包括：活性污泥，高速率和高速滴滤池，稳定池和初级处理。但是，该国没有工业废物处理设施的清单，因此无法对工业废物处理厂进行概率抽样。
为了解释建筑成本中的规模的经济性，如果有的话，每个城市垃圾处理厂的清单都根据尺寸进行了固定，即PE。他是随意的。采用分层抽样采样计划。为了确保每个元素具有相同的被选择概率，使用了一个随机数字表。
它在一开始就决定了包括夏威夷州和阿拉斯加州以及抽样计划中的地区，但包括哥伦比亚特区。取随机样本，得到每个大鼠的方差估计值。然后通过公式（7）计算所需的样本大小
N=（sum;N8S8）2/(sum;N8S82 N2V2).........1
N8是Sth层的大小（S.=1,2,...n），S8是标准偏差的样本估计，N是总种群大小，V2是期望的方差，即dsup2;/tsup2;其中r1是所需置信区间宽度的一半，t是可靠性水平。选择95％的置信区间宽度为每PE的估计平均成本的10％至20％。应该指出的是，估计的这些百分比意味着每PE的成本为美元当独立变量取其平均值时，表示因变量均值的区间大小。使用所需的精度和方差估计，计算每种类型的处理厂的观测数量d。
每个阶层所需的大小由Neyman的分配计算（7）。Neyman的分配允许假设所有比例的每个采样单位的成本相等。因此，他的分配方法被认为适合于该研究。使用该关系确定Sth层的所需样本大小N8。
N8=.n..........2
为了在每个阶段的每个州获得一个代表性的样本，采用了比例分层抽样的方法。制定了用于邮件调查的任务离子，使得问题的答案或者给出了期望形成的变量的值，或者给出了可以从哪些变量得到的数据。调查问卷的设计简单，简洁，易于回答。例如，没有问过PE;相反，流量和BOD被问到。他的作品让作者计算了PE。
问卷以及填写完整的说明，George W.Reid教授的求职信和盖章的回邮信封，邮寄给社区废水处理负责人，其治疗工厂是通过随机抽样方案选出的。此外，还向每个州卫生主任发送了一份寻求相同信息的调查问卷副本，其中列出了在其各自管辖范围内选择治疗工厂的社区服务。这样做是为了确保更好的响应。
表II显示了食物类型的样本大小分布。发送了附加问卷有两个原因：首先，邮件调查通常会导致较低的回复率，因此人们认为更多的问题比需要的更多响应更接近所需的样本量;第二，四舍五入分数是在正面制作的。
1969年3月1日，邮寄了809封信件表格，其中包括49封给州卫生局局长的信件。要求收件人返回完成的问卷3月22日。截至3月26日收到370份问卷。因此，提醒人们要求在4月7日之前重新填写完整的调查问卷。决定数据处理将于4月11日开始，并且在该日期之后收到的任何问卷都将被丢弃。截至4月11日获得的总样本量为563，比所需数量少53。
变量
从理论上考虑，将二级处理厂的单位成本与水力负荷，二级处理厂的单位成本与水力和有机负荷相关联是合乎逻辑的，因为在设计二级处理厂的生物单元时，考虑到有机负荷..有机负荷的一个很好的衡量标准是废物的PE*，反映了社区内所有来源（如家庭和工业）对有机负荷的贡献。很少有作者使用PE作为单位成本估算方程式的变量。除PE外，其他被认为重要的变量是：流量，流入物的BOD和效率。
可以使用两种方法制定用于估算不同类型处理厂建设单位成本的方程式。Rowan等人使用的方法之一。（3），计算不同的方程式，每种类型的处理厂一个。另一种可能的方法是在一些合理的基础上量化植物的类型。然后可以有更多的观察结果用于回归方程的发展。在这项研究中尝试了这两种方法。这种方法至少提供了一种比较。
虚拟变量用于量化不同类型的二级植物。回归方程中的这些变量采用连续范围内的值。关于使用虚拟变量的讨论可以在Johnston（8）和Draper and Smith（9）中找到。在这项研究中，提供了方程式来预测建筑的单位成本，以每个设计PE的美元和每mgd的美元（设计流量）来衡量。为了估算初级处理厂的单位建设成本，给出了每mgd成本与设计流量相关的等式。初级处理厂的成本可以根据其水力负荷估算。
对于工业废物处理厂，希望将化学需氧量（COD）视为变量之一。遗憾的是，没有足够的数据。有三种工业废物可用（10）有限的数据流量和BOD：化学，石油，纸浆和纸张。虚拟变量用于量化这些工业废物。
*PE=8.33QL/b
其中8.33是转换常数，Q是以mgd为单位的废物流入处理厂，L 1是平均5天的废物BOD（以毫克/升计）（mg/l），b通常假定为0.17至0.2磅每人每天（0.0771至0.09080千克）的BOD。在这项研究中，使用了每人每天0.17磅（0.0771千克）的数字
方法
为了解释可能的区域差异，考虑了基于县线的20个美国地区。每个地区对应于用于获得美国平均工程新闻记录建筑成本指数（ENR-C指数）的20个城市之一。20个主要贸易中心影响范围的成本指数有助于比较区域或时间成本。这20个区域指数可用于评估美国22个流域中任何一个的成本，同时考虑影响特定流域内区域的指数。
因为FWPCA污水处理厂工厂建设成本指数（WPC-STP指数）是基于污水处理厂建设特有的形成，其评估废物处理厂建设成本的有用性远大于ENR-C指数。因此，在本研究中，WPC-STP指数（11）用于调整从该国的各个部分获得的处理植物的成本数据到共同基础。
统计
相关系数用于筛选变量。仅选择那些显着解释响应变量变化的变量（每mgd美元或每PE的美元）。
随着关于废物处理系统成本的更多数据变得可用，相关系数的计算将提供对变量的进一步了解。相关系数将有助于确定哪些自变量能够最好地解释响应变量的变化，单位成本，哪些变量似乎不会影响单位成本，以及哪些变量在解释单位成本的大小时可能只是显着的与变量的高度关联实际上有助于响应或因变量的回归。
多重回归
这里使用的形式是Y=beta;0 beta;1X1 beta;2X2 ··· beta;kXk e...3
有关变量和参数的定义，请参见表IV至VI。最适合超平面的问题可以通过最小二乘原理来实现对一个变量变量的一组联合观察。对于任何线性模型，最小二乘原理最小化残差平方和，并提供具有参数最小方差的无偏线性估计。
对数据的检查表明直接拟合线性关系是不合适的。在这种情况下，两种可能性是尝试直接对数据进行适当的非线性拟合，或者对数据进行初始变换，使得变换数据之间的关系几乎是线性的，并且可以应用最小二乘原理。通常用于将复杂模型简化为线性模型的变换是对数和对数变换。因此，使用相同的样本数据，计算以下形式的线性方程的部分回归系数。选择给出最佳拟合的形式作为估计方程。
Ln Y=b0 bilnXi......4
=b0 bilnXi.....5
Ln Y=b0 biXi.........6
=b0 biXi............7
Y=b0 bilnXi..........8
其中Y是因变量Xi是自变量，和bi是部分回归系数和未知参数的估计值beta;i等式中。
在该研究中使用修改的逐步回归过程而不是典型的逐步回归。Draper和Smith（12）讨论了典型的逐步回归程序。对于这项研究，进行了修改对于典型的逐步回归过程，变量的进入顺序是由先前的研究和作者的先前研究确定的。
选择最佳方程
由于相同的数据用于计算几种形式的线性方程，因此用于选择最佳形式的程序是选择给出最高确定系数的形式，R2或最高R，多重系数相关。一个显着的F值，即回归均方与剩余均方的比率，表明回归系数在一定百分比的时间内在相同的条件下解释数据的变化比单独的预期更多。使用5％意义水平的顺序F检验用于证明每个变量接受回归方程。参考J.M.Wetz的工作。Draper和Smith（12）提出的Wetz表明，如果观察到的F比率超过F分布选定百分点的四倍，则应将等式视为一个不充分的预测因子。选择的所有方程的F-比率约为F值的四倍，置信水平为95％。
检查残留物
残差是因变量的观测值和回归方程值之间的差异。当使用最小二乘回归分析时，对残差有一些基本的假设。这些假设是：残差是独立的，具有恒定方差rmd零均值，并且，如果使用F检验，它们遵循正态分布。如果没有发现违反上述规定的证据，则认为拟合模型是正确的（14）。测试了假设，恒定方差和正态性，没有发现相反的证据。最小二乘法必然给出残差的零和，因此不能对该假设进行检查。除废物稳定池外，没有发现残留物相关性的证据。这将在后面讨论。有关上述假设和测试的详细讨论在Draper和Smith中给出（14）。
数据分析结果
在邮寄问题中的一个问题涉及当前的进水和出水BOD值。令人惊讶的是，在收到的563份完成的问卷中，只有189个提供了关于进水和出水BOD的信息。剩余的问卷被退回，并注明没有实验室设施，或者没有关于进水和出水分析的记录。
使用所有可能和合理的解释变量组合的回归方程来解释建筑的响应和单位成本。程序和讨论的标准用于开发和评估回归方程。选择用于估算单位建造成本的回归方程式列于表IV至IX中。
初级处理厂
102个主要处理厂的数据来自全国各地。得出了变量之间的关系，每mgd的成本（Y“）和以mgd（X2）表示的流量。在各种形式的线性方程中方程式9具有最高的R值，并且优于其他方程，用于估算初级处理厂的单位构建成本。
稳定池塘
关于响应变量Y和Y“以及解释变量X1，X2和X3以及X1，X2和X4的方程以各种形式得出。157个工厂中只有12个报告了处理厂的当前性能（在BOD清除方面）。因此，具有解释变量X4的方程式基于仅12的样本大小。相关矩阵表明X1和X 2之间的高相关性。由于BOD是计算PE中使用的参数之一，因此两个变量之间的较高相关性并不令人惊讶。因此，X3完全从回归方程中删除。顺序F检验表明变量X4无意义，所有具有变量X4的方程都被拒绝。
然后开发了具有解释变量X1和X2的回归方程。其中，等式10和21具有最高的R值，因此建议用于估计构造的单位成本。
标准速率滴流过滤器
在该研究中包括67种植物的样本大小。推导出Y和Y“与X
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资料编号：[609984]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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