基于主成分分析的生鮮農產品分撥中心選址研究

摘" 要：在低碳發展的大背景下，為有效提升冷鏈物流作業效率，降低生鮮農產品在物流各環節的損耗率，文章以四川省宜賓市順豐速運公司生鮮水果茵紅李的物流作業為例，運用主成分分析法，從碳排放量、產品質量與新鮮度、運輸總成本、地理位置及公共設施及分撥中心容量建立評價指標體系，通過對指標的分析篩選出主要主成分，進而在分撥中心的三個備選方案中得到最佳方案。最后，依據研究所得的指標得分，確定選址C為最優方案。

關鍵詞：冷鏈物流；生鮮農產品；主成分分析；分撥中心選址

" 中圖分類號：U115" " "文獻標志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.07.003

Abstract： In order to improve the efficiency of cold-chain logistics in low carbon conditions， reduce the loss rate of fresh agricultural products in logistics each link， Yibin City， Sichuan Province motion express company fresh fruit red plum logistics operations， for example， the principal component analysis， according to the carbon emissions， product quality and freshness， total transportation cost， geographical location and public facilities and distribution center capacity establish evaluation index system， select the main components， the alternative scheme in the three distribution center get the best solution. The results show that according to the final index value score， site selection C is the optimal scheme.

Key words： cold-chain logistics; fresh agricultural products; principal component analysis; location of distribution center

0" 引" 言

綠色低碳化是冷鏈物流高質量發展的必經之路[1]，隨著生鮮農產品的產量越來越大，所面臨的運輸途中損耗過大及運輸成本過高等問題，張弛[2]和趙國鵬等[3]根據生鮮農產品易腐壞和易損耗的特性，研究如何在冷鏈運輸途中減少損耗，劉濤等[4]用SPSS軟件做主成分分析法對多式聯運物流中心選址，得到最后的最優物流中心。楊捷[5]基于貨損、時間窗、碳排放等因素與魏子秋等[6]對生鮮農產品冷鏈物流配送現狀相結合做到配送成本最低，錢光宇[7]考慮到制冷成本，張春玲等[8]和Feng et al.[9]考慮碳排放的成本選址后做到總運輸成本最小。Hongzhi et al.[10]運用科學的方法降低整體配送成本和碳排放，減少資源浪費和環境污染。然而這些研究存在以下局限性：（1）在研究方法上對冷鏈物流的測量、收集、篩選研究數據的方法不夠高效，對選址的研究因素考量缺乏針對性；（2）研究的視角單一，分析的深度不夠、廣度不足，從而影響研究的全面性。

本文基于主成分分析法（Principal Component Analysis， PCA）將評價指標得到的不同單位的數據進行標準化處理，通過SPSS軟件做因子降維因子分析，選擇累計總方差解釋大于85%的成分，得到的成分將作為選址的主成分。此方法依據選址的經濟性原則、社會性原則、適應性原則后選出針對四川省宜賓市的5個影響因素，更加具有針對性和特殊性。

1" 分撥中心選址的基本原則分析與影響因素

1.1" 問題描述

" 茵紅李在宜賓的產量非常大，主要集中在每年的6—7月，在搶收季順豐會派快遞員去現場收件，但物流網點分散，快遞員需要從農戶手中接收貨物后，將其運往宜賓各部分負責網點，網點經整理、加工后，再運往分撥中心，在此過程中，貨物的搬運次數、車輛的顛簸導致蔬果的破損率上升；同時，氣候條件的變化、交通運輸的不確定性，以及從業人員文化水平普遍不高，加上倉儲存在過剩且自動化水平較低等諸多因素，均在一定程度上對服務質量產生了負面影響。希望通過此次分析能提高運輸效率、降低運輸成本。

" 在以前的配送基礎上，將由農戶直接整理好產品，不經宜賓市順豐各大網點中轉，直接發往分撥中心。分撥中心AC（Allocating Center）是貨物進行分發和轉發的中心，是連接貨物與物流網點之間的（重要）組織，是集理貨、加工、送貨等多種功能于一體的物流據點，主要有分揀、存儲及集散等作用。分撥中心的目標對象是為數眾多的商業網點和生產企業而不單單是一個簡單的倉庫，在整個配送過程中發揮著相當大的作用，物流配送中心的建立使配送服務更具專業性、集中性，因此大大降低物流配送成本，也減少了貨物的流通次數，在提高運輸時效的同時也降低了貨物損壞的概率。

1.2" 選址的基本原則

1.2.1" 經濟性原則

選址的經濟性要把總成本控制到最低，要考慮當地的租地價格、集貨和發貨的路徑以及耗油情況，建設分撥中心時的占地面積，分撥中心的規模大小，具備哪些功能等要與實際運用相結合。

1.2.2" 社會性原則

" 分撥中心的選址應從全局角度和長遠發展角度考慮，局部利益應服從整體利益，當前利益服從長遠利益。分撥中心選址應多方面相互協調，依照區域經濟功能、布局和發展趨勢，根據物流需求量的不同特點，打破行業、地區的限制，按照資源整合、科學布局、良性循環、優勢互補的思想進行統一規劃。要聽取當地政府有關部門的意見如城市規劃、安全消防、環境保護、交通規劃、電力、水利等。

1.2.3" 適應性原則

" 選址應充分考慮國家及省市區域經濟政策、國民經濟和社會發展整體水平以及選址地的物流資源和市場需求分布情況，并與之相適配。中央一號文件指出在提升生鮮農產品的運輸效率和質量安全的同時做到發展綠色、低碳、循環的物流模式。因此，盡量減少公共資源占用，減少環境污染，避開重大建筑設施，比如石油開采基地、重要國防軍事基地等，做好防洪、防火、防震等相關安全措施。保證冷鏈物流能夠做到快速適應市場變化，靈活調整運輸和存儲方案，適應不同產品需求，增強企業市場適應性和競爭力。

1.3" 生鮮農產品選址的影響因素

" （1）碳排放量。國家計劃在2030年達到碳達峰，順豐也在調整用能結構，如增加新能源物流車的使用率，運用大數據、人工智能、物聯網等實現低碳化經營，順豐會持續推進優化運輸及業務模式。

" （2）產品質量與新鮮度。茵紅李屬于生鮮蔬果類，采收高峰季正值夏天，如果運輸時間過長、運輸過程中受到天氣、路況的影響很容易增加蔬果的腐爛率。

" （3）冷鏈運輸成本。分撥中心的位置極大影響運輸成本，包括耗油成本、蔬果腐爛賠損成本、人力成本、車輛折舊成本。

" （4）地理位置及公共設施。分撥中心選在郊區雖然會減少對城市環境和噪聲污染，但同時需要考慮運輸成本的增加、時效的降低、人力資源的浪費等不利因素，也要考慮職工的出行、居住環境等的可行性和方便性。

（5）分撥中心容量。在茵紅李采收高峰季，其他的快遞依舊正常收發貨，無疑會造成快遞量劇增，這就需要考慮分撥中心的容量是否滿足不爆倉的條件；還要考慮分撥中心是否可以合理規劃因快遞量劇增而導致的車輛、工人能安全有序的進出。

2" 采用主成分分析法選址

2.1" 分撥中心選址思路

" 分撥中心選址的整體思路是在3個備選方案中選出最優方案，依據經濟性、社會性以及適應性原則，篩選出符合冷鏈物流生鮮農產品運輸的影響因素。其中從經濟性原則中選出碳排放量、冷鏈運輸成本以及產品質量與新鮮度3個評價指標；從社會性原則中選出地理位置及公共設施1個評價指標；從適應性原則中選出分撥中心容量1個評價指標。最后用主成分分析法得到3個方案的主成分值進行比對，選出得分最高的作為最優方案，分撥中心選址流程如圖1所示。

2.2" 主成分分析法流程

主成分分析法的主要思維是利用降維將復雜的問題簡單化。在實際研究中，會考慮到多個影響因素，主成分分析法就是把設定的多個影響因素進行標準化后提煉為少數幾個主要影響因素，這些影響因素也可以叫主成分。

（1）將采集到的數據進行標準化處理。在評價指標體系中，各個影響因素評價打分比重不同，所以需要對數據標準化處理：

式中：m表示選址方案數，n表示評價指標數。

" 根據最終指標值可以得到選址A的得分2 690.52，選址B的得分為2 983.54，選址C的得分為3 238.75。

排序結果很容易得出地址C最適合設立分撥中心。選址C的碳排放量相對選址A和選址B來說不是最高也不是最低；產品質量與新鮮度得分為88分，在備選方案中最優；分撥中心C的容量相比A、B選址是最大，保證了茵紅李在采摘高峰期的存放以及出入庫，所以最終選擇C作為最優選址點。

4" 結" 論

為應對茵紅李采收高峰期間的分撥中心選址問題，根據經濟性原則、社會性原則、適應性原則選出了五個指標，以碳排放量、產品質量與新鮮度、冷鏈運輸成本、地理位置及公共設施、分撥中心容量為影響因素建立評價指標模型，主成分分析法分析之后，碳排放量達到指標評價中55.893%、產品質量與新鮮度占比達到44.107%，表明這兩個指標可以作為選址的參考依據，對生鮮農產品冷鏈物流分撥中心選址具有較大的意義。根據選址A、選址B、選址C的綜合得分進行排序得出選址C為最優方案。此次研究為農產品采摘高峰期提供了分撥中心選址方案，也對生鮮農產品冷鏈物流運輸做戰略決策提供方法上的參考，如何實現企業和國家減碳政策結合是今后研究的重點。

參考文獻：

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[9]" FENG L， WENJING A， TIANLI J. Cold chain logistics distribution path planning of fresh products in Beijing Subcenter[J]. Sustainbility， 2022，14（17）：10622.

[10]" HONGZHI W， HAOJIE R， XIAOHONG D. Location optimization of fresh agricultural products cold chain distribution center under carbon emission constraints[J]. Sustainability， 2022，14（11）：6726.

收稿日期：2024-03-24

基金項目：自治區科技廳重點研發計劃項目（2022B01013-2）；新疆農業大學交通運輸工程校級重點課題項目（XJAUTE2022K03）

作者簡介：劉" 林（2002—），女，四川瀘州人，新疆農業大學交通與物流工程學院碩士研究生，研究方向：物流工程；李" 莉（1973—），本文通信作者，女，陜西西安人，新疆農業大學交通與物流工程學院，副教授，博士，研究方向：農產品物流、供應鏈管理。

引文格式：劉林，李莉. 基于主成分分析的生鮮農產品分撥中心選址研究[J]. 物流科技，2025，48（7）：11-14，31.