閆慧凝，邢艷秋*，孫術(shù)發(fā)，劉勁風(fēng)，李慧子，尤號田

原始紅松林(PinuskoraiensisSieb.etZucc.)是長白山生態(tài)系統(tǒng)的頂級群落，具有極其珍貴的經(jīng)濟價值和生態(tài)價值。作為紅松果實的紅松籽主要生長于樹齡70～130 a的紅松上，生長周期約15個月，具有重要的食用保健價值，業(yè)已成為長白山等紅松籽主產(chǎn)區(qū)主要經(jīng)營管理對象[1]。目前，越來越多的研究集中在紅松籽采摘和深加工方面，但是，對于其物流集散點的研究卻未見報道。研究紅松籽物流集散點選址，直接影響了整個紅松籽物流系統(tǒng)的運行效率[2-5]。

因此，本文以吉林省汪清林區(qū)為研究區(qū)研究紅松籽物流集散點選址問題。結(jié)合GIS空間分析功能從自然因素、環(huán)境因素、地形因素等方面分析，選取出若干區(qū)域作為備選地，建立基于混合整數(shù)規(guī)劃法的經(jīng)濟模型和影響因素輔助模型優(yōu)化選址，確定選地。最后，用模糊數(shù)學(xué)理論計算各個選地與理想目標(biāo)的貼近度，評價選址的優(yōu)劣，根據(jù)實際情況確定選址地點。

1 數(shù)據(jù)收集

根據(jù)紅松籽的物質(zhì)特性，本研究選取產(chǎn)品來源(采摘區(qū))、人文環(huán)境(居民區(qū))、基礎(chǔ)設(shè)施(道路交通條件)、自然環(huán)境(河流)和地形(地面坡度)等5個要素作為紅松籽物流集散地選址的影響因素。其主要數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)小班數(shù)據(jù)、居民區(qū)分布圖、道路專題圖、河流專題圖、數(shù)字高程圖(Digital Elevation Model，DEM)。這些數(shù)據(jù)采用統(tǒng)一的地圖投影及坐標(biāo)系(WGS-84)。

本文將考慮到影響選址的因素眾多，要進(jìn)行重要性排序，在研究中采用了問卷調(diào)查的形式，對相關(guān)從業(yè)人員進(jìn)行問卷調(diào)查分析，對道路交通條件、采摘區(qū)、居民區(qū)、河流和地面坡度對紅松籽物流集散點選址的影響程度打分。在處理過程中，按非常重要、重要、一般重要、不重要、很不重要分別賦予5 分、4 分、3 分、2 分、1 分。再通過數(shù)據(jù)分析與層次分析法統(tǒng)計出因子的權(quán)重，將所得的權(quán)重代入計算模型，得到影響選址因素的權(quán)重見表1。

表1 影響因素權(quán)重表

2 集散點位置確定

2.1 初始位置選定

2.1.1 影響因素數(shù)據(jù)提取

(1)采摘區(qū)提取。本文選擇小班數(shù)據(jù)中樹種組成50%以上為紅松林的地區(qū)作為紅松籽的采摘區(qū)。在ArcGIS平臺下對小班數(shù)據(jù)圖層屬性中的樹種組成進(jìn)行篩選，獲取本文所需的采摘區(qū)分布如圖1所示。

(2)坡度提取。研究區(qū)域海拔為360～1477 m，研究區(qū)域范圍內(nèi)地形坡度在0°～88.6°。由于設(shè)定運材線路所走坡度要求在10°以下，因此，將坡度圖按照坡度屬性值分為0°～10°和>10°兩類，坡度分類圖如圖1所示。

圖1 數(shù)據(jù)提取圖

2.1.2 初選位置

本文為獲得紅松籽物流的初選位置主要用到了緩沖區(qū)分析以及疊置分析：在Arcgis平臺下分別對各個矢量圖層建立緩沖區(qū)，緩沖區(qū)分析是不破壞原有空間目標(biāo)的關(guān)系，只是檢索得到該緩沖區(qū)范圍內(nèi)涉及到的空間目標(biāo)并建立新的圖層；疊置分析是疊加并累計超過兩層的地圖要素，生成新的要素層。將采摘區(qū)緩沖區(qū)、居民區(qū)緩沖區(qū)、道路緩沖區(qū)、地形坡度≤10°的地區(qū)疊置分析，并擦除河流緩沖區(qū)。用畫圖工具繪制出疊加得到的32個可選點，形成初選地位置圖如圖2所示。

圖2 初選地位置圖

2.2 集散點位置確定

2.2.1 優(yōu)化模型建立

在獲得初選位置后建立優(yōu)化模型對初選地優(yōu)化。目前，CFLP法、重心法、運輸規(guī)劃法、混合0-l整數(shù)規(guī)劃法、Baumol-Wolfe法等都是常用的定量分析方法[6-10]。通過對比物流中心選址方法中常用方法，混合整數(shù)規(guī)劃法模型所得到的解更準(zhǔn)確，考慮因素更加全面。根據(jù)紅松籽物流集散點選址的實際情況考慮了固定費用與可變費用，所以在混合整數(shù)規(guī)劃法模型基礎(chǔ)上增加了備選地吞吐能力、可興建的備選地最大數(shù)目和集散點年均固定費用三項要素。并且現(xiàn)在所研究的選址問題基本都只局限于考慮經(jīng)濟因素，那么本文建立混合整數(shù)規(guī)劃法的經(jīng)濟模型外還建立了影響因素的輔助模型。

(1)經(jīng)濟模型(混合整數(shù)規(guī)劃法模型)。

目標(biāo)函數(shù)：

xip,ypj≥0。

(1)

式中：c表示運輸成本，l表示運輸距離，x、y表示運輸量，g表示運輸單價，F(xiàn)表示集散點年均固定費用，S備選地紅松籽容量，Q備選地最大吞吐能力，d表示紅松籽需求量，M表示可興建的備選地最大數(shù)目。

(2)影響因素輔助模型。

maxF=(L1)·a+(L2)·b+…+(L5)·e。

(2)

式中：L1，L2，…，L5分別表示5個影響因素，a，b，…，e表示各個影響因素所對應(yīng)的權(quán)重。

2.2.2 集散點確定

基于圖2得到的32個初選位置，將表1中的影響因素及權(quán)重應(yīng)用于輔助模型公式(2)中，通過經(jīng)濟模型公式(1)的運算，得出了紅松籽物流集散點的最終選址21個。如圖3所示。

圖3 紅松籽物流集散點選址分布

集散點位置的選擇基本輻射所有采摘區(qū)，并且集散點的選址在鐵路或者公路附近，符合經(jīng)濟性原則。從圖上生成的集散點選址可以得到該地點的一切屬性，例如：該地的坡度情況、海拔高度、附近的采摘區(qū)和居民區(qū)等等。這一結(jié)果證明本文的研究方法科學(xué)可靠，能夠應(yīng)用于紅松籽物流集散點選址，并可以為類似的科學(xué)研究提供理論依據(jù)。

3 選址結(jié)果評價

3.1 評價模型建立

假設(shè)模糊集表示為F，集合F包括所有備選地址。要首先確定其隸屬函數(shù)，才能計算兩個模糊集F的貼近度。用N(A，B)表示兩個模糊集F的貼近度。可以按照下列公式定義隸屬函數(shù)：

(3)

a=minU(j)b=maxU(j)。

(4)

(5)

建立理想目標(biāo)I，將最佳的指標(biāo)值從備選地址中選擇出來。σ(Vi,I)表示理想目標(biāo)I與備選地址Vi的貼近度。

貼近度可以用下列公式進(jìn)行計算：

(6)

3.2 評價結(jié)果

為了方便計算，地形坡度按0～3度、3～7度、7～10度分別賦值為3、2、1；河流按500、1 000、1 500 m的多環(huán)緩沖區(qū)分別賦分值1、2、3，其它3個影響因素按500、1 000、1 500 m分別賦分值3、2、1。以塔子溝林場為例進(jìn)行數(shù)據(jù)分析計算，塔子溝林場各備選地址如圖4所示，有標(biāo)注1、2、3、4、5五個地址分布。

圖4 塔子溝林場集散點選址示意圖

表2 集散點地址及其影響因素權(quán)重

根據(jù)式(5)得到隸屬度值，見表3。

表3 隸屬度

根據(jù)式(6)計算貼近度，見表4。

表4 貼近度

由表4的σ(Vi，I)值可以看出，塔子溝林場紅松籽物流集散點備選地址的優(yōu)劣次序為U3≥U5≥U1≥U2≥U4。地蔭溝林場：U13≥U11≥U12；金倉林場：U19≥U20；大西南岔林場：U17≥U16；沙金溝林場：U6≥U7；荒溝林場：U9≥U8。

4 結(jié) 論

在現(xiàn)有的選址工作集中在城市選址時，本文進(jìn)行了紅松籽的物流集散點選址工作研究，為林業(yè)企業(yè)、林業(yè)工人提供了一個符合實際需要的決策方案。在GIS初選地址的基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型對初選地址優(yōu)化，并且該模型不僅考慮到了經(jīng)濟模型而且考慮到了影響因素權(quán)重的輔助模型。將GIS選址與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法選址相結(jié)合，使選址的問題更加準(zhǔn)確。得到集散點選之后，建立了模糊決策分析模型，計算各備選地址與理想目標(biāo)的貼近度，由此來得出各備選地的優(yōu)劣排序。本文的研究工作為紅松籽物流集散點的選址提出一種新的構(gòu)想以及實現(xiàn)思路，具有一定的借鑒價值，符合今后林業(yè)物流的發(fā)展方向。

但是限于現(xiàn)實物流選址的復(fù)雜性和多樣性，下面的問題需要在今后的研究中加以解決。

(1)由于對紅松籽知識的不完備性，本文從樹種來判斷林下經(jīng)濟作物，僅以50%以上的紅松林區(qū)假設(shè)為采摘區(qū)。在實際工作中，還需要進(jìn)一步了解紅松籽的具體生長環(huán)境，從而更準(zhǔn)確的研究紅松籽物流集散點的地址。

(2)對紅松籽物流集散點選址考慮的因素不夠，簡化了選址的影響因素，對實際的預(yù)算，人力資源，基礎(chǔ)設(shè)施等問題沒有考慮。

【參 考 文 獻(xiàn)】

[1]王春燕.開發(fā)紅松產(chǎn)業(yè)，推動吉林經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展[J].實踐與探索，2009(1)，227-228.

[2]Simchi-Levi.D，Kaminsky P，Simchi-Levi E.Designing and managing the supple chain：concepts，strategies，and case studies[M].Boston：McGraw-Hill，2000.

[3]Ballou R H.Business logistics management：planning，organizing，and controlling the supply chain(Fourth Edition)[M].NJ：Prentice-Hall，1999.

[4]吳信才.地理信息系統(tǒng)原理與方法[M].北京：電子工業(yè)出版社，2002.

[5]羅啟云，曾 琨，羅 毅.數(shù)字化地理信息系統(tǒng)建設(shè)與MapInfo高級應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003.

[6]付鵬程，劉金華.物流配送中心的選址決策應(yīng)用[J].交通科技，2003(1)：80-82.

[7]楊 波，梁木梁，唐啟鶴.配送中心選址的隨機數(shù)學(xué)模型[J].中國管理科學(xué)，2002，10(5)：57-61.

[8]魏光興.物流配送中心選址方法綜述[J].物流與交通，2005(9)：48-49.

[9]Elon S C，Maria T A S，Alex A F，et al.A genetic algorithm for solving a capacitated P-median problem[J].Numeric Algorithm，2003，35(4)：373-388.

[10]Laporte G.The vehicle routing problem：an overview of exact and approximate algorithms[J].European Journal of Operational Research，1992，59(3)：345-358.

[11]朱軼群.GIS與模糊數(shù)學(xué)理論在商服中心空間選址中的應(yīng)用[J].地理空間信息，2006(4)1：49-51.

[12]韓冰源，肖生靈.配送中心線路優(yōu)化方法的探討[J].森林工程，2005，21(2)：67-68.