基于系統動力學的武漢新港集裝箱吞吐量預測

賀凱凱，陳 焰

（武漢理工大學 物流工程學院，湖北 武漢 430063）

基于系統動力學的武漢新港集裝箱吞吐量預測

賀凱凱，陳 焰

（武漢理工大學 物流工程學院，湖北 武漢 430063）

將系統動力學（System Dynamics,SD）理論用于武漢新港集裝箱吞吐量的預測，通過因果回路法和流圖分析法，分析港口資源環境、港口經濟和港口運輸三個子系統之間的耦合作用關系，考慮多種不確定性因素對港口集裝箱吞吐量的影響，建立港口集裝箱運輸的SD模型，通過對新港的實地調研，在對實際數據進行擬合回歸分析的基礎上，將SD模型與傳統預測模型的仿真結果進行對比，其結果表明了系統動力學方法在港口集裝箱吞吐量中長期預測中的有效性，可為今后武漢新港及其他港口的交通布局規劃和整體發展戰略提供決策參考。

武漢新港；集裝箱吞吐量；預測；仿真；系統動力學

1 引言

港口作為一個國家路網的終點及通往世界的起點，在中國經濟發展和全球物流運輸中扮演著重要角色。在我國經濟穩步提升和國際貿易持續高速發展的大背景下，各產業貨物的適箱化比重也在穩步提升，我國各大港口的集裝箱吞吐量也得到了快速發展。作為國際多式聯運的主要運輸方式及現代港口運輸的主要發展模式，集裝箱運輸在港口物流中所占地位越來越重要。

港口集裝箱運輸是一個包含社會、經濟以及自然資源等多種要素的復雜動態發展系統，是諸如社會經濟發展狀況、港口運營情況、港口資產投資以及自然資源環境限制等多重影響因素綜合作用的結果[1]，其穩定性和相關性是影響港口系統協調發展的重要因素，已成為社會各界和學術界共同關注的焦點之一。相關研究主要表現為：①在研究內容上，集中于集裝箱布局與區域經濟發展[2]、集裝箱港口的集疏運[3]、港口與城市互動[4]等領域，近年來隨著我國港口規模的迅猛發展，系統動力學不斷應用于港口發展領域。②在研究方法上，主要構建預測理論體系，建立簡單非線性模型來做定量研究，以神經網絡模型[5]、組合預測模型[6]為主，特別是系統動力學已經應用于港口吞吐量的定量研究[7-8]。

貨物的集裝箱運輸是是一種新型的、高適應性、高效率的現代化運輸模式，是港口戰略規劃的核心內容，準確地預測港口集裝箱吞吐量對于港口合理科學的布局、建設規模的確定、運營管理的部署以及綜合運輸的規劃都具有十分重要的意義[9]。目前港口集裝箱吞吐量的大多數預測研究中對吞吐量增長率的變化規律和影響因素考慮較少，很難估計誤差的上下限[10]。港口的集裝箱運輸是一個復雜龐大的動態發展系統，是多重影響因素綜合作用的結果，因此不能采用單一的定量預測方法。

武漢新港位于長江黃金水道中游，由武漢、鄂州、黃岡、咸寧4市口岸統一規劃建設而成，于2010年正式成立，是武漢城市圈經濟、社會進一步發展的重要依托，其目標是“億噸大港、千萬標箱”[11]。近年來，武漢新港依托腹地相對發達的經濟基礎和承東啟西、連南接北的區位優勢，取得了較快發展，為武漢長江中游航運中心、全國綜合交通樞紐的建設奠定了基礎，成為“一帶一路”、長江經濟帶兩大國家戰略在武漢的最佳契合點。隨著武漢新港的迅猛發展，如何合理地規劃港區布局已成為武漢新港集裝箱運輸進一步發展的關鍵議題。解決的關鍵是明確集裝箱運輸系統的耦合作用機制。基于此，采用系統動力學[12]（System Dynamics,SD）的方法與原理，將定性分析與定量分析相結合，構建基于SD的港口集裝箱吞吐量預測模型，以武漢新港為研究對象，實證研究和動態模擬港口集裝箱運輸系統的相互耦合作用情況，并對其集裝箱吞吐量進行合理預測，為集裝箱港口的發展規劃提供理論依據和決策參考。

2 武漢新港集裝箱吞吐量預測模型分析與構建

2.1 模型的基本假設

本文所研究的主要內容是對武漢新港未來幾年集裝箱吞吐量進行預測，主要變量是武漢新港的集裝箱吞吐量，時間界限為2010-2030年，模型運行的仿真時間步長為1年。

模型的基本假設條件如下：

①長江流域重要的港口有重慶港、武漢新港、南京港、上海港等。由于重慶港位于武漢新港的上游，且通過對武漢新港的實地調研可知，武漢新港的中轉集裝箱絕大多數來自重慶港。故此假設武漢新港的水水中轉集裝箱貨源全部來自重慶港。

②武漢新港通江達海、輻射中部、未來目標面向全國乃至世界。經濟腹地包括湖北、湖南、重慶、四川、河南、山西、陜西七省市，是北方煤炭“江鐵聯運”、中西部地區集裝箱“江海直達”運輸的重要樞紐[11]。根據武漢新港的地理位置、發展現狀和目前我國集裝箱運輸的整體格局，通過對武漢新港的實地調研，本文認為湖北省是武漢新港的直接經濟腹地，重慶市為間接經濟腹地。

③不考慮通貨膨脹率的影響，假設武漢新港的腹地經濟能保持穩定增長。

④湖北省政府對武漢新港的建設采取長期支持政策，暫不考慮其他復雜的政策因素對武漢新港建設所產生的影響。

⑤假設武漢新港發展的外部自然資源條件只受岸線資源、水資源與能源資源的影響。

⑥武漢新港的集疏運能力用貨運量來量化代替。

2.2 因果反饋分析

基于系統的總體性、層次性和相關性等原則，通過對港口集裝箱運輸系統內主要變量之間相互關系的分析，建立港口集裝箱運輸系統主要變量的因果回路圖，宏觀上可以形成資源環境─經濟發展、資源環境─港口運輸、經濟發展─港口運輸三大因果反饋環。如圖1所示。

圖1 港口集裝箱運輸系統主要變量因果回路

2.3 SD模型結構

確定系統結構的首要任務就是根據所研究問題的實質和目的來劃定系統的邊界[12]。根據系統分解協調原理和系統動力學的可操作性原則，將港口集裝箱運輸系統分解為港口資源環境子系統（資源條件、地理形勢和環境水平）、港口經濟子系統（經濟水平、經濟結構和經濟投入）和港口運輸子系統（運輸水平和貨運指標）。

2.3.1 資源環境子系統。根據武漢新港資源和能源的利用結構和水平，將地理條件和航道條件作為資源環境子系統的主要變量，重點考量作為水平變量的水資源、岸線資源和能源的消耗情況，并對環境因素等輔助變量進行分析，使其與其他子系統相連接，以確保系統的完整性。其主要變量體系見表1。

表1 資源環境子系統主要變量

2.3.2 港口經濟子系統。主要包括經濟水平、經濟結構和經濟投入三部分。武漢新港的集裝箱吞吐量主要是由直接經濟腹地各產業適箱貨通過水路運輸所產生的，同時也受對外經濟貿易和間接經濟腹地的影響。經濟子系統的穩步提升能促進港口運輸子系統的發展，同時也受資源環境子系統的限制。其主要變量體系見表2。

表2 港口經濟子系統主要變量

2.3.3 港口運輸子系統。港口運輸子系統主要包括運輸水平和貨運指標兩個方面。其中運輸水平主要是指港口的集疏運與通過能力，也是引起港口集裝箱吞吐量變化的主要原因變量。港口集疏運能力由陸路集疏運能力和水路集疏運能力兩部分構成；港口通過能力則與港口的固定資產總值有關。其主要變量體系見表3。

表3 港口運輸子系統主要變量

2.3.4 各子系統相互作用機制。港口集裝箱運輸系統是由資源環境、經濟、運輸系統高度融合的復雜發展動態系統，具有高階次、非線性和多重反饋性等特征，各子系統間的相互耦合作用以行為反饋的形式得以呈現：①港口腹地經濟的不斷發展，促進了產業的轉型升級，使人均消費水平得以提高，這間接導致了集裝箱運輸需求的增加。②隨著港口基礎設施和集疏運能力的不斷完善，港口集裝箱吞吐量需求持續增加，當有限的港口通過能力不能滿足其不斷增長的吞吐量需求時，便會加劇貨物集裝箱運輸能力的短缺，進而出現貨物積壓現象。③港口集裝箱吞吐量的增加與自然資源的消耗呈正相關關系，但港口的自然資源是有限的，如果岸線開發及其他資源的利用超出大自然的承載力，港口建設便會進入瓶頸，從而限制港口的進一步發展。

2.4 港口集裝箱吞吐量預測模型的構建

根據港口集裝箱運輸系統主要變量因果回路圖，在詳細分析系統各主要變量之間因果反饋關系的基礎上，可以得到港口集裝箱運輸系統的存量流量圖，如圖2所示。存量流量圖能夠用符號表達模型的復雜概念，其中港口集裝箱吞吐量受腹地經濟、港口通過能力、港口集疏運能力以及港口自然資源環境的綜合影響。

系統動力學模型的結構主要通過連接不同變量的微分方程式來體現[13]。在港口集裝箱運輸模型中，所有的變量之間的精確關系都是通過方程關系式連接起來的，而整個模型的內在結構也可以通過這些變量之間的精確關系體現出來。模型的部分方程關系式見表4。

3 模型仿真及結果預測

為了驗證所建立模型的有效性，在得到存量流量圖與結構關系式的基礎上，本文運用系統動力學軟件VENSIM PLE，以武漢新港為例對系統進行模擬仿真，以便對武漢新港集裝箱吞吐量的預測及規劃提供一定的參考價值，其基礎數據選自湖北省統計年鑒、重慶市統計年鑒、中國港口統計年鑒、湖北省統計局官方網站以及武漢新港官方網站。

圖2 港口集裝箱運輸SD模型流圖

表4 港口集裝箱運輸SD模型主要結構方程表

3.1 模型參數估計及檢驗

本文參數的精確度是以滿足系統建模的基本要求為基準的，主要通過查閱相關資料、統計年鑒和已發表的相關研究成果，相關變量的表函數及參數的確定是應用SPSS軟件對相關變量進行回歸分析得出的。具體的參數確定方法見表5。

3.1.1 各產業適箱化貨物系數的確定。2010-2015年武漢新港內貿箱吞吐量與湖北省各產業GDP的具體情況見表6。

表5 參數確定方法一覽表

表6 2010-2015年武漢新港內貿集裝箱吞吐量與湖北省各產業GDP值

各產業適箱化系數是指各產業每單位增加值所生成的內貿箱裝載數。根據表6中湖北省各產業值與武漢新港內貿集裝箱吞吐量數據，建立三元線性回歸模型：

式中：Y-內貿集裝箱吞吐量；X1、X2、X3-第一、二、三產業增加值。

由于內貿集裝箱吞吐量與各產業增值之間的關系是非線性的，故此將變量進行初步變換，使變換后所得到的新變量對于參數呈線性關系。其變化公式為：y=ln(Y)，則可得到新的線性回歸模型[14]：

利用SPSS軟件對其參數進行回歸分析，可得到如下回歸方程：

故此，第一、二、三產業貨物適箱化系數分別為1.672、-3.520、4.382，其常數項為-6.012。

3.1.2 模型初始值的確定。在對SD模型進行仿真之前，需要對模型中的常量及狀態變量的初始值進行賦值。模型的部分初始參數設置見表7。

表7 武漢新港集裝箱運輸SD模型部分參數初始值（2010年）

3.2 預測結果及發展趨勢模擬

本文的主要目的是對影響集裝箱吞吐量的變量進行分析，并根據所建立的系統動力學模型來對武漢新港的集裝箱吞吐量進行預測，具體的發展趨勢如圖3所示。

從圖3中可以看出，現階段武漢新港的集裝箱吞吐量處于持續快速增長階段，主要是因為武漢新港成立的時間較短，港口基礎設施和集疏運能力的提升空間很大，隨著人們經濟生活水平的提高和相關鼓勵政策的實施，貨物運輸量會持續增長，這就使得集裝箱吞吐量持續增長。另外，根據模型預測，2030年武漢新港的集裝箱吞吐量將達到1 009.3萬TEU，該預測值與《武漢新港總體規劃（修編）》提出的2030年武漢新港集裝箱吞吐量達到1 000萬TEU較為吻合，證明了模型的適用性與準確性。

圖3 武漢新港集裝箱吞吐量發展趨勢圖

3.3 模型有效性檢驗

研究過程中還采用傳統的灰色馬爾科夫鏈預測方法建立相應的港口集裝箱吞吐量預測模型，用于與SD模型的比較分析，以驗證系統動力學方法在港口集裝箱吞吐量中長期預測的有效性和合理性。以2010年的統計數據為基礎，對武漢新港集裝箱吞吐量進行預測，選取2011-2015年兩種集裝箱吞吐量預測模型的仿真值與實際的歷史數據統計值進行比較，并分析其相對誤差。其結果見表8。

表8 模型有效性檢驗誤差分析表

通過對SD預測模型與灰色馬爾科夫鏈預測模型仿真結果的對比分析可知，SD模型的相對誤差值遠小于灰色馬爾科夫鏈模型，其各預測值的平均誤差為4.54%，除2015年外，其預測相對誤差都在5%之內。2015年的預測誤差為9.52%，這是由于全國經濟增速放緩，加之受北方某重要港口安全事故的影響，武漢新港開展嚴格的自查工作，對危險品及化學品的運輸采取嚴格的規定，導致其集裝箱吞吐量的增速有所放緩。

一般認為系統動力學模型的誤差在15%內都是合理的，該模型的仿真結果在誤差范圍內，因此，模型描述的行為與系統的實際狀態基本相符，具有較高的可信度，建立的港口集裝箱運輸模型能夠較為真實地反映武漢新港集裝箱運輸的實際系統。

4 結束語

港口集裝箱運輸系統是一個具有多變量、高階次、多回路和強非線性的反饋系統，傳統線性的、簡單的預測方法無法有效地解釋各子系統的內在組織關系。本文所構建的SD預測模型考慮的影響因素較為全面，不僅考慮了諸如經濟等常規性因素，而且將自然資源及港口本身的發展現狀及政策等因素融入系統，能夠較為全面地反映各子系統間的相互耦合關系，具有一定的現實意義。同時利用武漢新港集裝箱運輸的歷史統計數據對模型進行仿真檢驗，通過與傳統預測模型仿真結果的對比分析，證明了模型的有效性。但是模型也有一定的不足，例如將自然環境資源因素進行了簡化處理，用岸線資源、能源資源和水資源來代替整個自然資源對港口集裝箱運輸的影響，具有一定的片面性，預測結果存在不同程度的誤差。從總體來說，運用該模型，能將各調控變量都限制在適度的范圍內，同時得到目標年份的集裝箱吞吐量，具有較強的實用性和科學性。

武漢新港集裝箱運輸SD模型仿真結果表明，系統動力學用于港口集裝箱吞吐量的中長期預測具有較高的精度，能較為真實地展現港口集裝箱運輸系統內部之間的耦合關系，能夠為港口的規劃決策提供一定的依據。

[1]蔣璘暉,李紅亮.灰色馬爾科夫鏈在武漢新港集裝箱運量預測中的應用[J].中國水運(下半月),2011,11(10)：30-32.

[2]李文蔚.華南地區集裝箱港口布局規劃與區域經濟發展協調研究[D].天津：天津大學,2004.

[3]張戎,黃科.集裝箱港口集疏運體系影響因素通徑分析[J].同濟大學學報(自然科學版),2009,(1)：57-62.

[4]Luan W,Chen H,Wang Y.Simulating mechanism of interaction between ports and cities based on system dynamics：A case of Dalian,China[J].Chinese Geographical Science,2010,20(5)：398-405.

[5]曹衛群.集裝箱港口競爭的博弈模型及基于神經網絡的吞吐量預測研究[D].大連：大連理工大學,2003.

[6]葉劍.基于聚類分析的港口集裝箱吞吐量預測方法的研究[D].大連：大連理工大學,2005.

[7]Kim Y K,Jeon J W,Yeo G T.An Influence Analysis of Port Hinterlands on Container Cargo Volumes of Incheon Port Using System Dynamics[J].Journal of Navigation and Port Research,2014,38(6)：701-708.

[8]張萍,嚴以新,許長新.港口吞吐量預測的系統動力學模型構建[J].武漢理工大學學報(交通科學與工程版),2006,(6)：950-953.

[9]李大海.長江集裝箱運輸發展態勢研究[D].大連：大連海事大學,2010.

[10]朱暉,封學軍,馮向波,等.港口吞吐量增長率對吞吐量預測的影響與實證分析[J].水運工程,2006,(11)：4-7.

[11]武漢新港管理委員會,交通運輸部規劃研究院.武漢新港總體規劃（修編）[Z].2011-12.

[12]王其藩.系統動力學[M].上海：上海財經大學出版社,2009.

[13]張波,虞朝暉,孫強,等.系統動力學簡介及其相關軟件綜述[J].環境與可持續發展,2010,35(2)：1-4.

[14]陳俊虎.基于系統動力學的港城互動發展模型研究[D].大連：大連海事大學,2009.

Container Throughput Forecasting of Wuhan Newport Based on System Dynamics

He Kaikai,Chen Yan
(School of Logistics Engineering,Wuhan University of Technology,Wuhan 430063,China)

In this paper,we introduced the system dynamics theory into the forecasting of the container throughput of the Wuhan Newport.Then through causal loop and flowchart analysis,we studied the coupling relationship between the three subsystems of the port,which were the port resource environment subsystem,port economic subsystem and port transportation subsystem.Next considering the influence of multiple uncertain factors upon the container throughput of the port,we built the container transportation SD model of the port and by a regression analysis of the practical data from a field survey of the Wuhan Newport,compared the simulation result of the SD model with that of a traditional forecasting model,demonstrating the validity of the system dynamics model in the long-term forecasting of the container throughput of a port.

Wuhan Newport;container throughput;forecasting;simulation;system dynamics

F224.0;U169.6

A

1005-152X(2017)06-0057-06

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.06.016

2017-04-10

湖北省部級基金“交通運輸行業信息化績效評價系統及評測應用研究”（20151g0127）；國家自然科學基金“不確定集港環境下班輪航線的動態配載決策方法研究”（71372202）；國家自然科學基金“基于移動智能體調度的混雜工業無線傳感器網絡抗毀性研究”（61571336）

賀凱凱（1994-），男，碩士研究生，研究方向：物流管理；陳焰（1973-），女，副教授，博士，研究方向：物流管理。