考虑碳排放影响的物流园区布局优化研究_耿庆桥.pdf
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1、文章编号:1673-0291(2023)01-0115-11DOI:10.11860/j.issn.1673-0291.20220081第 47 卷 第 1 期2023 年 2 月Vol.47 No.1Feb.2023北京交通大学学报JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY考虑碳排放影响的物流园区布局优化研究耿庆桥 1,贾元华 1,吴江 2,孙东冶 3(1.北京交通大学 交通运输学院,北京 100044;2.中国物流信息中心,北京 100711;3.中国交通通信信息中心,北京 100011)摘要:合理的物流园区功能区布局有助于提高物流作业效率、降低物流成本.
2、在考虑碳排放影响基础上,提出一种结合拓展环境负荷模型(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)与系统布局规划理论(Systematic Layout Planning,SLP)的物流园区布局优化方法,针对物流园区的功能布局需求,采用 Kaya扩展恒等式与对数平均迪氏指数模型(Log Arithmic Mean Divisia Index,LMDI)进行因素选择及分解,通过构建 STIRPAT 碳排放模型,对员工规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素进行回归分析,探讨物流园区
3、碳排放的影响机理.然后,以改进 SLP法为依据,采用灰色预测模型划分货运需求状态并基于马尔科夫链进行预测结果修正,以货运搬运成本最小、综合相关性最大、碳排放量最低为优化目标,采用多种群遗传算法进行布局优化方案求解.实例分析结果表明:物流园区布局优化时,非物流关系及综合相关性分析中需要考虑与园区运营及运输组织相关的产业结构和能源强度因素,与非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-,NGGA-)求 解 的 对 比 分 析 结 果 显 示,采 用STIRPAT-SLP方法所得到的布局方案更符合物流作业的流程关系,在求解收敛速度、优化目标的兼
4、顾性以及实际布局的合理性等方面具有相对优越性,更符合物流园区功能区布局的实际需求.关键词:物流工程;功能布局;STIRPAT模型;物流园区;SLP法中图分类号:U492 文献标志码:AResearch on layout optimization of logistics parks considering impact of carbon emissionsGENG Qingqiao1,JIA Yuanhua1,WU Jiang2,SUN Dongye3(1.School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University,Be
5、ijing 100044,China;2.China Logistics Information Center,Beijing 100711,China;3.China Transport Telecommunications&Information Center,Beijing 100011,China)Abstract:A well-designed layout of a logistics park can improve logistics efficiency and reduce associated costs.This study proposes an optimizati
6、on method for logistics park layout,taking into account the impact of carbon emissions.The method combines the Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology(STIRPAT)model with the Systematic Layout Planning(SLP)method.To select and decompose factors,the Kaya extended identi
7、ty and Logarithmic Mean Divisia 收稿日期:2016-06-16;修回日期:2022-11-13基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金(2021YJS080);国家自然科学基金(71340020)Foundation items:Fundamental Research Funds for the Central Universities(2021YJS080);National Natural Science Foundation of China(71340020)第一作者:耿庆桥(1994),男,甘肃庆阳人,博士生.研究方向为交通运输碳排放、绿色低碳交通.
8、email:.引用格式:耿庆桥,贾元华,吴江,等.考虑碳排放影响的物流园区布局优化研究 J.北京交通大学学报,2023,47(1):115-125.GENG Qingqiao,JIA Yuanhua,WU Jiang,et al.Research on layout optimization of logistics parks considering impact of carbon emissions J.Journal of Beijing Jiaotong University,2023,47(1):115-125.(in Chinese)北京交通大学学报第 47 卷Index(LMD
9、I)method are used based on the functional layout requirements of the logistics park.The STIRPAT carbon emission model is constructed,and regression analysis is carried out to explore the influencing mechanism of carbon emissions in logistics parks.Factors considered in this analysis include employee
10、 size,industrial structure,energy structure,and energy intensity.Then,based on the improved SLP method,the gray forecast model is used to divide the freight demand status,the forecast result is corrected based on the Markov chain.With the optimization objectives of minimizing freight transportation
11、cost,maximizing comprehensive correlation,and reducing carbon emissions,a multi-population genetic algorithm is used to solve the layout optimization scheme.The case study results show that when optimizing the layout of the logistics park,the industrial structure and energy intensity factors related
12、 to park operation and transportation organization should be considered in the non-logistics relationship and comprehensive correlation analysis.Moreover,comparison and analysis with the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-(NSGA-)show that the layout scheme obtained by the STIRPAT-SLP method is
13、more in line with the flow relationship of logistics operations.Additionally,it has relative superiority in terms of solution convergence speed,compatibility of optimization objectives,and rationality of actual layout.This method is more suitable for the actual needs of functional area layout of log
14、istics parks.Keywords:logistics engineering;functional layout;STIRPAT model;logistics park;SLP method“双碳”政策提出以来,低碳转型已成为全社会的目标与共识,作为碳排放量与能源消耗最大的行业之一,物流业面临着严峻的碳减排任务,其中物流园区作为物资存储、中转和配送的重要节点,如何统筹协调园区经济发展与环境保护的关系对物流业实现低碳转型十分关键1.而物流园区布局形式直接决定了不同功能区间联系的便捷度和相应的交通组织形式,合理紧凑的布局有助于在相同能耗下降低基础设施能源供应量,减少温室气体的产生,促进
15、碳环境的良性发展2.作为物流设施和企业的集结地,国内外学者从低碳排放角度对物流园区的布局优化进行了许多研究,在模型方法上主要采用环境负荷模型、Kaya 恒等式、系统布局规划理论(Systematic Layout Planning,SLP)及 拓 展 环 境 负 荷 模 型(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)等3.Abdallah 等4以降低碳排放成本为目的,结合碳敏感模型开展了物流园区的布局分析;赵泉午等5基于不同行业的物流特点,构建了考虑碳排放与物流成本的双目标整数
16、模型,并将其成功应用于物流园区的布局优化;Lin等6以碳排放成本最小为目标,以不确定需求为随机约束,建立了优化模型并有效指导了物流园区的布局规划;赵敬源等7考虑环境成本因素,基于 SLP法从产品、产量等方面对物流园区进行了系统布局规划分析;陶经辉等8以总成本和总碳排为目标函数,探讨了物流园区的布局规划问题;孙刘诚等9基于栅格数据结构,构建了以碳排成本与运输成本最小为目标的物流园区功能区块布局集合划分模型.总体来看,学者们采用不同模型对低碳物流园区的布局优化进行了定量分析,但相应的布局研究在针对不同情景时仍存在优化空间.首先,与物流园区相关的碳排放模型选用仍相对单一,难以定量化评价碳排放的规模和
17、影响因素;其次,大多数研究以碳排放成本控制为目标进行物流园区布局规划,缺乏对碳排放量的测算及碳排放强度的综合评价10;此外,鲜有研究考虑园区内部功能区的布置方式与交通组织形式对碳环境造成的影响.因此,在碳减排视角下,探寻适合物流园区功能布局优化的有效方法具有重要的现实意义.鉴于此,本文提出一种结合 STIRPAT 模型与改进 SLP 方法的物流园区布局优化方法,在分析园区碳排放影响因素的基础上,以货运搬运成本最小、综合相关性最大、碳排放量最低为目标,以实际物流园区项目为例,采用多种群遗传算法求解功能布局优化方案,对所提出方法的有效性进行验证,以期为物流园区的低碳化建设提供思路与参考.1 考虑碳
18、排放的物流园区布局模型1.1 碳排放影响因素分析方法1.1.1影响因素选择及分解基于 STIRPAT 模型进行碳排放影响因素分析,需要结合物流园区的实际特征与布局需求,首先进行影响因素选择及分解,本文以 Kaya恒等式及对数平均迪氏指数分解法(Log Arithmic Mean Divisia Index,LMDI)为基础,在现有表达式基础上对 Kaya116耿庆桥等:考虑碳排放影响的物流园区布局优化研究第 1 期恒等式进行适当扩展,引入能源利用强度和工业化水平因素,增加能源消费比重和产业结构效应,则碳排放量可分解为 6 个组成部分,相应的碳排放影响效应表示为ECO2=iEiCO2iiCien
19、gCiengPiIOVPiIOVPGDPPGDPPsPs(1)式中:ECO2为物流园区的 CO2总排放量;EiCO2为第 i种能源对应的 CO2排放量;i为第 i 种能源的消耗量;Cieng为第 i种能源的消费量;PiIOV为第 i种能源对应的工业产值;PGDP为物流园区的年均 GDP;Ps为物流园区的人口规模.令Hi=EiCO2/i,Ti=i/Cieng,Ei=Cieng/PiIOV,i=PiIOV/PGDP,Gp=PGDP/Ps,则式(1)可进一步表示为ECO2=iHiTiEiiGpPs(2)式中:Hi表示单位能源 i消耗对应的碳排总量;Ti为能源 i的消费比重;Ei为单位工业产值对应的能
20、源 i的消耗量;i为与能源 i对应的产业结构;Gp为物流园区的人均 GDP.对 Kaya 恒等式扩展的基础上,采用 LDMI因素分解法进一步建立物流园区碳排放影响因素分解模型,基于加法分解法得到CtCO2=CtCO2-Ct-1CO2=iPts+Hti+Tti+Eti+ti+Gtp(3)式中:Pts为第 t年的人口水平效应;Gtp为第 t年的人均 GDP 效应;Hti表示单位能耗碳排放效应;ti为第 t年的产业结构效应;Tti为第 t年的能源消费比重效应;Eti为第 t年的能源利用效应;CtCO2为第t年的减排总效应,即相邻两年的碳排放差值,各影响因素作用效果的表达式为Kt=iWti(ln Kt
21、i-ln Kt-1i)(4)Wti=Cti-Ct-1iln Cti-ln Ct-1i(5)式中:Ki可替换为 Ps,Hi,Ti,Ei,i,Gp.通过计算可得到不同影响因素的效应,效应数值表示物流园区对应区域碳排放增量中该因素所代表的影响程度,结果为正表示对碳排放有促进作用,反之则表示对碳排放有抑制作用.1.1.2影响因素分析模型构建对物流园区碳排放影响因素分解基础上,采用STIRPAT 模 型 分 析 碳 排 放 影 响 机 理.作 为 传 统IPAT 模型扩展得到的非线性模型,STIRPAT 模型在分析碳排放影响因素与因变量间的关系方面具有明显优势,其表达式为3I=aPbAcTde(6)式中
22、:b、c、d分别为对应变量的弹性系数;a为模型系数;A 为经济发展水平;e为模型误差项;P 为人口规模;I为环境压力;T为技术水平.对STIRPAT模型的相关解释变量进行改进,由于A的取值仅与碳排放系数相关,系数取值相对固定,因此在改进 STIRPAT模型中,考虑员工规模、产业结构、能源结构、能源强度、人均GDP及单位能耗碳排放因素,则物流园区碳排放与其驱动因素间的计量模型表达式为ECO2=P1s2T3E4G5pH6(7)两边同时取对数,最终设定多元线性回归模型为ln ECO2=ln +1ln Ps+2ln +3ln T+4ln E+5ln Gp+6ln H+ln(8)式中:1、2、3、4、5
23、、6为弹性系数;为模型随机干扰项;为常数;T 为物流园区能源结构;为物流园区产业结构;E 为相应能源的强度;H 为单位能耗的碳排放量.1.2 园区功能区布局优化模型基于 STIRPAT 模型的影响因素分析结果,改进现有 SLP 方法以进行园区布局规划,STIPRAT-SLP 模型的整体结构如图 1 所示,结合物流园区的经济、物流及人口规模,以货物搬运成本最小,综合相关性最大,碳排放最低为优化方向,利用多种群遗传算法求解最终布局优化方案.1.2.1功能区货运需求量预测采用改进 SLP 法进行物流园区的布局优化流程如图 2 所示.由于需求预测结果的准确性直接影响着物流园区布局的合理性,因此结合物流
24、园区的实际特征采用 GM(1,1)-Markov 模型进行需求量预测,基于灰色 GM(1,1)预测模型预测需求量,并STIRPAT模型分析碳排放影响因素基于STIRPAT-SLP模型的物流园区布局优化方法SLP法布局规划物流园区Kaya恒等式扩展LMDI因素分解STIRPAT碳排放模型构建GM(1,1)-Markov模型预测货运需求功能区面积测算综合相关性分析功能区布局优化方案多种群遗传算法影响因素分析图 1STIRPAT-SLP模型的整体结构Fig.1Overall structure of the STIRPAT-SLP model117北京交通大学学报第 47 卷利用马尔科夫链修正预测结
25、果,以提升预测精度.灰色 GM(1,1)预测模型基于系统因素间的关联度建立微分方程,并对未来某一时刻的数据特征量进行预测7,其构建过程如下:设原始的时间数据序列为Y(0)(t)=y(0)(1),y(0)(2),y(0)(n)t=1,2,n(9)将原始数据序列进行一阶累加处理,得到新序列为Y(1)(t)=y(1)(1),y(1)(2),y(1)(n)t=1,2,n(10)基于灰色系统理论得到累积数据模型为y(1)(t+1)=y(0)(1)-h/f e-ft+h/ft=1,2,n(11)对累加数据进行累减,则预测值为Z(t)=y(0)(t+1)=(1-ef)y(0)(1)-h/f e-ftt=1,
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