區域農產品物流交通量分布預測系統的設計

林敏敏+陳潔瑩+陳閩敏

摘要：為了預測城市區域內未來年份的物流交通量分布情況，選擇Fratar數學模型開發了計算程序。以南平市農產品物流交通量分布預測為例，通過分析GIS地圖，把南平市劃分為多個物流小區，調查獲得當前年份的交通分布表（OD表），預測未來年份各小區的物流發生量和吸收量（PA表），最后應用Fratar數學模型實現了短期預測，獲得了2017年的OD表。實際應用效果證明，用Fratar法進行城市區域物流交通量的短期預測，操作便捷，調查工作量小，適宜物流規劃基層人員使用。

關鍵詞：區域物流；交通分布；物流交通量；短期預測

中圖分類號：S377：U412 文獻標識號：A 文章編號：1001-4942（2016）11-0149-04

Abstract In order to forecast the logistics traffic volume distribution in the future years within the urban area， the Fratar model was used to develop an application program. Taking the Nanping City as an example， the logistics traffic volume distribution forecast system for agricultural products divided the Nanping City into several logistics districts through analyzing the GIS map. Then， the Origin and Destination （OD） Table of the current year was obtained to forecast the Production Attraction （PA） Table of each district in the coming years. Finally， the Fratar mathematical model was used for short-term forecast to obtain the OD Table of 2017. Practical applications proved that the investigation workload of Fratar method was relatively light. It was convenient to operate and suitable for the use of basic logistics planners.

Keywords Regional logistics； Traffic distribution； Logistics traffic volume； Short-term forecast

以分析農產品物流的流向、流量為例，把城市城區及郊區劃分為多個物流小區，每個物流小區都可能會生產農產品向其它小區供應，也可能會吸收其它小區生產的農產品，小區內部也可能會自我消化一部分本小區生產的農產品，這樣就形成了復雜的農產品物流量交通分布[1]。

區域內農產品物流的交通分布可以用OD表（Origin and Destination Table）來表示，表中記錄了兩兩小區之間以及小區內部的物流運輸量[2]。除了農產品外，其它行業的物流甚至居民出行都可以構建相應的OD表，各行業的物流及居民出行流匯集形成了城市的交通流，當某些區域的交通流量超過了道路通行能力，就形成了城市擁堵。

為了實現智慧城市、智慧物流，需要合理利用城市土地資源，需要對未來年份的城市交通分布進行預測，從而提前對道路及物流設施進行合理規劃。例如對城市的物流貨場正確選址和提前建設，從而消除未來年份城市物流的瓶頸點，提升城市區域內的物流交換能力[3]。

1 交通分布預測方法和模型的選擇

1.1 預測方法的選擇

用于交通分布預測的數學模型方法有多種，如：基于當前年份OD表求出未來OD表的增長系數法，基于未來交通阻抗預測未來交通分布的重力模型法，基于小區間物流交換心理意向的概率模型法等[4]。短期預測時，通常會優先選擇增長系數法，使用該方法的前提條件是短期內區域內部的交通條件沒有發生大的變化，人們交換物資的心理意向也沒有發生重大改變。在滿足這兩個條件下進行短期預測，增長系數法具有較好的實用價值[5]。

應用增長系數法進行未來年份物流交通量預測的步驟如下：

（1）調查獲得現狀年份的OD表；

（2）根據經濟、人口的發展潛能，估算未來年份各小區交通量發生和吸引的PA表（Production Attraction Table）；

（3）將當前OD表和未來PA表相結合，選擇合適的交通分布數學模型，對各小區之間的交通流量進行分配，使得各小區的發生量總和與吸收量總和盡可能接近預測的PA表。

（4）分配平衡后獲得的新的OD表，即為未來年份各小區的交通流量流向表。

1.2 交通分布預測模型的選擇

增長系數法假定未來年份的OD表與當前年份的OD表分布特征相同，基于此，建立了多種數學模型，包括弗尼斯（Fumess）約束條件法、福萊特（Fratar）法、底特律（Detroit）法、常增長系數法、平均增長系數法[6]。其中Fratar法收斂快，編程容易，應用較為成熟。

Fratar數學模型為：

fF（Fkpi，Fkaj）=Fkpi·Fkaj·Lkpi+Lkaj2 （1）

其中：Lkpi=Pki∑jtkijFkaj，Lkaj=Akj∑itkijFkpi；tkij為第i小區流向第j小區第k次迭代的物流交通量；Pki為第i小區第k次迭代的總發生量；Akj為第j小區第k次迭代的總發生量；Fkpi為第i小區第k次迭代的物流量發生能力系數；Fkaj為第j小區第k次迭代的物流量吸收能力系數。

2 Fratar模型的求解

按上述數學模型，應用Microsoft Visual FoxPro 9.0開發求解程序，運行界面見圖1。

3 實證分析

以福建省南平市為例，調查獲得2014年OD數據表，預測2017年OD表。

3.1 調查概況

首先利用GIS地圖（圖2）分析南平市區的土地資源利用情況。

（1） 中心城區：中心城區為全市政治、經濟、文化、科技、金融、信息的中心，集中了南平市行政管理、商業貿易、文化教育和交通通訊大部分設施以及骨干企業，是城市核心區所在。規劃建設用地16.4 km2，由市中心區、水東、水南、黃墩等組團組成。

（2） 來舟、王臺片區：距中心城區30 km，為南平市重要的鐵路樞紐、農林產品集疏運中心與加工中心。規劃建設用地4.1 km2，由來舟、王臺、蛟湖、外洋四組團組成。

（3） 西芹片區：距中心城區11 km，為南平市主要工業區和科教區。規劃建設用地5.49 km2，由西芹、長沙、板后等組團組成。

（4） 夏道片區：距中心城區12 km，為南平市區通向閩東南的重要節點，以旅游、加工工業為主，是南平市區的蔬菜批發中心。規劃建設用地4.31 km2，由夏道、安濟、洋丹仔、大洲、土目洲等組團組成。

（5） 大橫片區：距中心城區26 km，南平市區通向閩北腹地的門戶，南平市的次中心和大專、科研基地。規劃建設用地5.0 km2，由大橫、延安、埂埕三組團組成。

3.2 劃分物流小區

通過以上分析，在GIS地圖上把南平市劃分成20個物流小區。

3.3 調查現狀OD表

通過對農產品運輸公司的調查，獲得了2014年南平市區域各個物流小區農產品OD表（表1）。

3.4 分布預測

根據2014年OD表，考慮到城市發展趨勢[7]，預測2017年各小區PA表（表2），在程序中錄入2014年OD表和2017年PA表，應用Fratar數學模型迭代計算，獲得2017年南平市農產品物流交通量分布預測結果（表3）。

4 結論

本研究基于ArcGIS地圖，應用增長系數法的Fratar模型[8]，根據2014年調查的南平市農產品物流交通量分布OD表，成功預測了2017年物流交通量分布表。Fratar法與重力模型法比較，在物流小區沒有發生增減時，無需建立交通阻抗矩陣，無需對物流小區內部通行的交通量進行特殊處理，因此在物流工程應用中實用價值較高，可用于推算區域內農產品冷藏車的運力需求，為進一步構建農產品智慧貨運管理系統提供數據依據[9]。本研究開發的計算界面簡單，結構清晰，具有簡單易學、操作方便、快捷輸入、糾錯性強等特點，適宜物流工程領域基層技術人員使用[10]。

參 考 文 獻：

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