摘  要：近年来，塑料污染已逐渐成为全球环境保护的焦点。因此我们建立了环境评分模型，对美国多年来影响塑料生产的主要因素进行了评价。在得到评价结果后，又建立多元非线性回归模型。然后根据现有模型的结果设置约束条件，简化回归模型，得到相应因素的最大值。并代入原评价模型，得到我们需要求解的一次性塑料的最大减量，最后将其转化为相同评价结果下的最大产量结果。
　　关键词：塑料污染;回归模型;熵权法
　　1. 引言
　　自20世纪50年代以来，塑料的生产由于其用途的多样性而呈指数增长。这无疑给我们带来了很多便利，但塑料的负面影响越来越受到关注[1]。据联合国统计，世界每年将生产3亿吨以上的塑料，其中一半是一次性丢弃的。每年有超过800万吨的塑料垃圾被倾倒在海洋中，如果这种趋势继续下去，海洋中的塑料将比鱼多[2]。然而今天，只有一小部分塑料被回收，剩下的留在环境中，像疾病一样通过土壤和海洋传播。几乎每一块塑料，从它被创造到现在的那一天，仍然以某种形式存在于地球的某个地方[3]。因此，解决塑料污染问题在当前非常重要。
　　2.模型的建立与求解
　　2.1 环境评分模型
　　熵权法是一种客观赋权方法，根据各指标的变化程度，利用信息熵计算各指标的熵权，然后利用熵权对各指标的权重进行修正，从而获得相对客观的指标权重。
　　TOPSIS评价法是一种逼近理想解的排序方法。根据一定的规律，首先确定正理想解与负理想解，然后通过計算每个评价对象与正理想解和负理想解之间的距离，将其进行比较，得到综合评价排序。将这两种评价方法结合起来，可以有效地消除主观评价对评价结果的影响，挖掘出数据本身的优缺点，更为合理有效。
　　（1）数据选择与预处理
　　根据美国环境保护署和世界统计袋的数据，我们使用美国生产的塑料量作为评价指标。由于有些数据是非常大的数据，有些是非常小的数据，所以我们需要对数据进行无量纲处理，具体的处理公式如下：
　　可以看出，在相同的得分下，2017年美国最大减幅可达385万吨。此时，焚烧与填埋的关系由原来的2：1变为1：1，垃圾回收率显著提高。因此，我们应该把重点放在塑料的回收上，它不适合塑料的过度燃烧，这符合我们的客观认识，所以我们的模型的最大减幅是可靠的。
　　3. 结论
　　通过解决上面的问题，我们的模型已经能够应用到非常广泛的范围。我们模型的最大亮点是回归模型的系数校正和这些系数校正的基础。修正后的模型可以通过简单的系数修正应用到其他地区，结果比较准确，可以有效地确定当地最大塑料减量，也可以通过总体平均水平设定达到最小塑料废弃物量的标准。
　　参考文献
　　[1]  吉林省禁止生产销售和提供一次性不可降解塑料购物袋、塑料餐具规定[N]. 吉林日报，2014-03-02（002）.
　　[2]  欧盟欲全面禁止一次性塑料袋或两年内立法[J]. 塑料助剂，2012（02）：10.
　　[3]  马艳. 云南省大理白族自治州土地资源生态安全评价研究[D]. 华中师范大学，2011.