水路運輸的特征
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水路運輸的特征范文第1篇
為全面客觀地測度江蘇省工業化階段水路運輸資源配置效率，應用數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法的C2R模型和C2GS2模型實證研究各種配置效率.數據分析表明，與鐵路、公路運輸相比，水路運輸不存在相對過剩的投入規模，其綜合效率、技術效率與規模效率的均值最小.要提高水路運輸資源配置效率，需要在交通系統內協調配置各種運輸方式的交通資源，同時協調水路運輸內部各部門單位的資源配置.從資源配置的角度出發，相關部門在交通資源配置之前對各種運輸方式的資源配置效率進行橫向比較與縱向比較相結合的全面客觀評價是必要的，也是可行的.
關鍵詞：
運輸資源； 配置效率； 數據包絡分析（DEA）； 波動性
中圖分類號： F552
0 引 言
根據文獻[1]分析，江蘇省工業化階段劃分主要依據為人均GDP，1995―2001年、2002―2007年、2008―2013年分別為工業化初期、中期和后期；按同樣方法計算[2]，江蘇省2014年人均GDP為
11 757美元，超過后工業化階段的標志值11 170美元，據此判斷江蘇省從2014年起進入后工業化階段.結合運輸化理論[3]，江蘇省工業化初期的主要運輸對象為紡織品、建材、金屬制品、大宗原材料及農產品，主導運輸方式為水路運輸和鐵路運輸；江蘇省工業化中期的主要運輸對象為機械、化工品、油品等重化工業產品，水路運輸和鐵路運輸仍為主導運輸方式，但公路運輸開始興起；江蘇省工業化后期的主要運輸對象為精細化工品、高檔消費品、醫藥制品、成套設備等高價貨物，水路運輸和鐵路運輸發展趨穩，高速公路運輸和航空運輸迅速發展.本文擬通過橫向和縱向比較，全面客觀地測度江蘇省工業化階段水路運輸資源配置效率，為相關部門提供決策參考.
考慮到層次分析法確定指標權重較為主觀，模糊綜合評判法主要適用于不確定性問題等，因此本文采用較成熟的數據包絡分析（Data Envelopment Analysis， DEA）方法.該法適用于客觀衡量具有多個輸入輸出變量的決策單元（Decision Making Unit， DMU）的相對效率，其在交通運輸業中的適用性早已被諸多文獻證實，例如文獻[411]運用DEA方法的C2R模型和C2GS2模型測度了交通運輸的效率，但未涉及工業化階段交通資源配置效率、輸入輸出變量間相關關系及其他因素對DEA方法評價有效性的專門分析.在借鑒已有成果的基礎上，本文較多地將質量指標應用于DEA方法的C2R模型和C2GS2模型，橫向比較與縱向比較相結合全面分析江蘇省工業化階段的水路運輸資源配置效率.本文的研究意義在于測算江蘇省3種主要運輸方式的相對效率和規模收益，指導交通資源配置方向與策略調整；分析在輸入輸出變量調整情況下，水路運輸資源配置的效率值以及效率波動性和績效方面的區別，為準確、全面測算水路運輸及其他運輸方式資源配置相對效率提供實證范例與重要參考，同時推動DEA方法的C2R模型和C2GS2模型實證研究.
1 水路運輸在江蘇省綜合運輸中的資源配置效率分析
1.1 評價方法與模型
在式（1）中加上約束條件nj=1λj=1則得C2GS2模型線性規劃，求解該模型所得的最優解θ即為技術效率值.當θ=1且S-i= S+r=0時，Dj達到完全技術效率.另外，規模效率=綜合效率/技術效率；C2R模型和C2GS2模型計算結果與指標的量綱無關；綜合效率、技術效率、規模效率相應的數值等于1時分別稱為完全配置效率、完全技術效率和完全規模效率，當且僅當完全技術效率與完全規模效率同時存在時方可達到完全配置效率.
1.2 評價指標選擇
為更好地測算水路運輸資源在交通系統內的相對配置效率，盡量選取質量指標.限于數據可得性與指標可比性，本節所指綜合運輸僅包括鐵路、公路和水路運輸.從配置研究的角度分析，交通資源常指交通基礎設施（但不排斥其他指標）[13]，而運輸線路的形成整合了人力、物力、財力、技術、組織、制度等交通資源，交通職工是交通基礎設施營運的必備要素.因此，以各運輸方式從業人數占全省綜合運輸從業人數的比例、各運輸方式線路長度占全省綜合運輸線路長度的比例為輸入指標，以各運輸方式旅客周轉量占全省綜合運輸旅客周轉量的比例、各運輸方式貨物周轉量占全省綜合運輸貨物周轉量的比例為輸出指標（就指標本身含義而言，旅客周轉量相較于旅客運輸量、貨物周轉量相較于貨物運輸量更能表征運輸成果，也更適合作為DEA的輸出變量）.
1.3 實證分析
各運輸方式從業人數來源于歷年《中國統計年鑒》，其余數據來源于歷年《江蘇省統計年鑒》.以年份為DMU，DMU總數于輸入輸出指標總數的2倍.EViews相關關系分析顯示，輸入指標、輸出指標內部各指標間不存在高度相關關系，而輸入指標與輸出指標間存在相關關系，能保證取得客觀的評價效果.將數據代入C2R模型和C2GS2模型，并采用LINGO求解，計算結果見圖1，3種運輸方式資源配置的3種效率的標準差計算結果見表1.綜合分析計算結果可知：
（1）公路運輸在綜合運輸中的資源配置效率最高.公路運輸的綜合效率、技術效率和規模效率在工業化各階段的均值均高于0.9，是綜合運輸中唯一有此佳績的運輸方式；公路運輸完全配置效率和完
全技術效率時間分別為2 a和8 a，分別占工業化階
段總時間（19 a）的10.53%和42.11%.進一步分析可知，公路運輸規模收益不變與規模收益遞減的時間合計占工業化階段總時間（19 a）的26.32%，表明在特定的運輸產出條件下，公路運輸人力與物力（線路）資源配置規模相對過大.
（2）水路運輸在綜合運輸中的資源配置效率最低.水路運輸的3種效率在工業化各階段的均值均低于0.9；分階段看，水路運輸的3種效率在工業化階段處于“中低高”的發展趨勢，工業化后期表現出明顯高于初期和中期的趨勢，體現了其資源配置在綜合運輸體系內與工業化進程逐步協調的相對動態過程.水路運輸資源配置的3種效率雖然在工業化后期高于鐵路運輸和公路運輸，但在工業化初期和中期的13 a中遠低于鐵路運輸和公路運輸，故其在工業化實現階段的均值在綜合運輸中為最低.
（3）工業化實現階段，在3種運輸方式的標準差所顯示的波動性方面，規模效率波動性小于技術效率和綜合效率的波動性，表明江蘇省3種運輸的投入規模波動性相對較小.
同期，水路運輸、鐵路運輸、公路運輸的資源完全配置效率時間之比為4∶5∶2.在綜合運輸中，水路運輸資源配置綜合效率、技術效率和規模效率的標準差均為最大而效率平均值卻最小，其綜合效率、技術效率、規模效率的標準差分別為公路運輸相應效率標準差的2.01，1.39，5.88倍，為鐵路運輸相應效率標準差的1.84，1.63，2.97倍.可見，水路運輸資源配置效率的波動性最大，而鐵路運輸和公路運輸的綜合效率、技術效率波動性相差不大.
2 江蘇省工業化階段水路運輸資源配置效率縱向比較分析
2.1 評價模型與指標選擇
為縱向比較分析江蘇省工業化階段19 a間的水路運輸資源配置效率，繼續選擇C2R模型測算綜合效率，選擇C2GS2模型測算技術效率.考慮數據可得性和指標代表性，選取航道里程（km）、船舶載客量（客位）、碼頭泊位長度（km）、水路運輸從業人數（萬人）、船舶凈載質量（萬t）和港航建設投資（億元）為模型的輸入指標，并依次記為X1， X2， X3， X4， X5， X6；選擇旅客周轉量（億人?km）、港口貨物吞吐量（億t）、貨物周轉量（億t?km）為模型的輸出指標，并依次記為Y1， Y2， Y3.
2.2 實證分析
① 2013年公路、水路客貨運量及周轉量以專家調查結果為準，由于調查口徑發生變化，為保證數據的可比性，2013年運輸量數據取自《2013年江蘇省國民經濟和社會發展統計公報》
從業人員數據來源于歷年《中國統計年鑒》，港航建設投資數據來源于《2014江蘇交通年鑒》，其余數據來源于歷年《江蘇省統計年鑒》①.以年份為DMU，DMU總數于輸入輸出指標總數的2倍.為避免數量級相差過大可能導致無可行解，將X1， X2， X3， X5， X6， Y2， Y3的單位依次調整為106m，萬客位，104m，106t，10億元，107t和1010t?km.EViews相關關系分析顯示，輸入指標X5與X6之間存在高度相關性，輸出指標Y2與Y3之間存在高度相關性，其他輸入指標和輸出指標內部各指標間不存在高度相關性，而輸入指標與輸出指標間存在相關性.為取得客觀的評價效果，根據不同的輸入輸出指標組合設計了4個方案，分別為：方案A（X1， X2， X3， X4， X5， Y1， Y2），B（X1， X2， X3， X4， X5， Y1， Y3），C（X1， X2， X3， X4， X6， Y1， Y2），D（X1， X2， X3， X4， X6， Y1， Y3）.將數據代入C2R模型和C2GS2模型，并采用LINGO求解，計算結果見表2（其中均值為4個方案的均值），各方案3種效率的均值和標準差見表3.
將不同方案進行兩兩組合分成6組，分別為組I（方案A與B）、組II（方案C與D）、組III（方案A與C）、組IV（方案B與D）、組V（方案A與D）、組VI（方案B與C）.綜合分析表2和3可以發現：
（1）如表2所示，在各組內部具有相同投入和一項不同產出（Y2與Y3）的情況下，水路運輸資源配置具有相同的良好綜合效率和規模收益狀態，即同一年份的完全配置效率和規模收益狀態相同，而且，組I和組II分別有高達47.37%和63.16%的年份處于完全配置效率和規模收益不變狀態，其余年份則處于DEA無效和規模收益遞增狀態.除了組I中方案B的2006年的3種效率均略高于方案A的、組II中方案C的2000年的3種效率均略高于方案D的外，兩組內部各方案其余年份的所有效率處于相同的態勢，原因在于在所有投入和一項產出完全相同的情況下，cov（Y2， Y3）=0.991 9≈1，即方案A和C的產出Y2與方案B和D的產出Y3具有高度正相關性（接近完全正相關）.
組I和組II的完全技術效率時間分別為13 a和14 a，分別占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的68.42%和73.68%，均超過50%.同時，兩組內部方案中的技術效率均高于綜合效率和規模效率，而且工業化階段各方案的技術效率均值都大于0.99，接近完全技術效率.這表明江蘇省水路運輸資源配置在當時的水路運輸技術條件下，實現了以較少的投入取得較大的產出，換言之，水路運輸技術在江蘇省水路運輸資源配置效率提升中發揮了較大的作用.
在組I和組II內部方案的綜合效率均值、波動性表現上，方案A優于方案B，方案C優于方案D.這表明在具有相同投入的條件下，港口貨物吞吐量作為模型的輸出變量取得了相對于貨物周轉量作為模型的輸出變量時更小的波動性、更高的效率和績效產出.
（2）如表2所示，在各組內部具有相同產出和一項不同投入（X5與X6）的情況下，除2009年外，組III和組IV的方案A和B處于完全配置效率和規模收益不變狀態時，兩組的方案C和D也處于完全配置效率和規模收益不變狀態，反之則不成立；組III和組IV各組內部兩方案同時達到完全配置效率和規模收益不變狀態的DMU總數均為8（即時間為8 a），占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的42.11%；組IV和組III各組內部方案同時處于相同規模收益狀態（規模收益不變或遞增）的時間分別為14 a和13 a，綜合效率均值分別為1.890 3，1.853 5，標準差之和分別為0.183 3，0.240 8，組IV的績效表現較好而波動性較小，整體表現優于組III，表明在具有相同產出的條件下，港航建設投資（X6）作為模型的輸入變量時取得了比船舶凈載質量（X5）作為輸入變量時更小的波動性、更高的效率和績效產出.
（3）如表2所示，在各組內部具有一項不同投入和一項不同產出的情況下，組V內部方案同時處于相同規模收益狀態（規模收益不變或遞增）的時間（14 a）占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的73.68%，其中，同時處于完全配置效率和規模收益不變狀態的時間（8 a）占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的42.11%，這一比例與組III，組IV的相同.組VI內部方案同時處于相同規模收益狀態（規模收益不變或遞增）的時間（13 a）占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的68.42%，其中，同時處于完全配置效率和規模收益不變狀態的時間（8 a）占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的42.11%，這一比例與組III，組IV，組V的相同，而且，組V，組VI內部方案同時處于規模收益不變和完全配置效率的DMU（年份）完全重合.如表3所示，組V和組VI的綜合效率均值之和分別為1.888 1和1.855 7，標準差之和分別為0.191 5和0.232 5，兩組相應的差值僅有0.032 4，0.041 0.由此可見，在各組內部具有一項不同投入和一項不同產出的情況下，水路運輸資源配置效率與綜合績效的表現差異不明顯.
（4）總體上，工業化階段方案A的綜合效率均值大于其他3個方案的，其綜合效率的波動性小于其他3個方案的（見表3）.由此可見，相對于其他3個方案而言，方案A的投入產出變量之間的整體協調性更好.
方案A，B，C，D達到完全配置效率的DMU總數分別為8，9，13，
12，與其規模收益不變的DMU總數和年份完全相同，即每個方案的完全配置效率與規模收益不變狀態總是并存的，其余年份均不處于規模收益遞減狀態，即水路運輸資源配置不存在相對過剩規模.
如表2和3所示，在工業化初期，所有方案均達到了完全技術效率，表明在1995―2001年，水路運輸資源配置在當時的技術條件下，實現了以最少的投入取得最大的產出，這一表現優于工業化中期和后期.以均值計算，相較于其他年份，1995，1996，1997，1999，2008，2010，2012，2013年共計8個年份處于完全配置效率和規模收益不變狀態，占江蘇省工業化階段總時間（19 a）的42.11%；而分階段看，工業化初期和后期各占一半，分別占兩個階段時間的57.14%和66.67%.同時，就綜合效率和波動性而言，江蘇省工業化階段3個時期的表現按優、中、差排序依次分別為工業化后期、工業化初期、工業化中期，即江蘇省工業化中期的水路運輸資源配置效率在江蘇省工業化進程中表現最差.經過主動調適，例如南京通關便利化措施的推行[14]，水路運輸業較為有效地化解了2008年世界金融危機的影響，表現出與經濟社會發展的相對協調性，同時也反映出近年來江蘇省經濟發展步入了新常態.
此外，在各組內部方案各種效率值和規模收益方面，組III與組IV、組I與組II的表現差異明顯，前者的相似度較低.這是因為不同投入之間雖然具有高度正相關性，但離完全正相關尚存差距（0.940 4
3 結論及建議
（1）3種運輸方式的資源配置效率橫向比較分析表明，江蘇省工業化中期水路運輸資源配置效率最低且波動性最大，公路運輸資源配置效率最高且綜合效率和規模效率的波動性最小；江蘇省工業化后期水路運輸資源配置3種效率的均值高于其他2種運輸方式的，也高于前2個階段的相應數值.
江蘇省工業化階段歷年水路運輸資源配置效率縱向比較分析表明，水路運輸資源配置效率均值在工業化后期達到3個階段中的最大值，這與橫向比較分析結論相互印證，表明江蘇省水路運輸資源配置與工業化進程相互調適，配置效率在工業化后期快速提升.
同時，兩種實證分析存在重要區別：橫向比較與縱向比較分析得出水路運輸資源配置規模收益不變（完全效率）的時間分別為4 a，8 a，后者是前者的2倍；橫向比較分析主要實證研究了水路運輸在綜合運輸中的概況，而縱向比較分析能夠選擇更多具體的行業特色指標深入剖析水路運輸資源配置詳情，并且能夠研究多變量變換對DEA模型的影響，即通過輸入輸出變量的調整比較分析水路運輸資源配置效率的差異性.
可見，在DEA模型中，單一的縱向比較或橫向比較都不能準確地對水路運輸資源配置效率進行全面評價.鑒于DEA模型是一種客觀分配權重的評價模型，該結論具有普適性，即對其他運輸方式資源配置效率的全面評價具有同樣的參考價值.因此，從資源配置的角度出發，相關部門在交通資源配置之前對各種運輸方式的資源配置效率進行橫向比較與縱向比較相結合的全面客觀評價是必要的，也是可行的.
（2）無論是橫向比較還是縱向比較，水路運輸資源配置在江蘇省工業化各階段均不存在相對過剩的投入規模.相對于水路運輸，鐵路運輸和公路運輸分別存在5 a和3 a的規模收益遞減；不同投入產出組合的水路運輸資源配置方案的綜合效率與規模效率具有相同的發展趨勢，即同時等于1或者同時小于1，提高規模效率能加速提升水路運輸資源配置的綜合效率.因此，從增加運輸產出量與提升資源配置效率的角度看，向水路運輸傾斜交通資源配置能夠取得更大的規模收益和綜合效率.
（3）橫向比較顯示，水路運輸相對于公路運輸的資源配置，其投入規模較小且增速較低，應當適度降低公路運輸資源投入規模并逐步加大水路運輸資源配置力度.同時，縱向比較表明，在其他變量相同的條件下，作為輸出變量的港口貨物吞吐量相較于貨物周轉量、作為輸入變量的港航建設投資相較于船舶凈載質量應用于DEA方法的C2R模型和C2GS2模型更有績效.因此，在其他條件相同的情況下，要獲得更高的水路運輸資源配置效率與績效產出，應當優先配置資源進行港口與航道建設投資，以提高港口吞吐量為目標進行水路運輸資源配置策略調整.港口作為水陸連接的界面、水運活動的中心，其集疏運系統整合了各種交通方式資源，因此提高港口效率能夠有效促進各種運輸方式的效率提升與績效產出.可見，以港口現代化作為綜合運輸體系交通資源整合的重要抓手與關鍵節點具有充分的科學依據，新加坡港、鹿特丹港、安特衛普港等世界強港的成功實踐即是典型例證.
（4）運輸資源配置的綜合效率與規模收益不變總是同時達到，即綜合效率=1的DMU（年份）其規模收益處于不變狀態，相對于其他DMU（年份），其達到了以最佳投入規模實現最大運輸產出.為此，要實現水路運輸及其他運輸方式的良好規模收益，應當注意協調各種交通資源配置比例，而不是隨意增加或減少任何交通資源的投入量，這為各種運輸方式協調發展以構建綜合運輸體系以及各種運輸方式內部各部門單位的資源配置（工作）協調提供了理論依據.同時，運輸方式自身各部門單位的資源配置比例也應當協調，只有達到最佳的投入規模，才能實現最大的運輸產出，達到最高的綜合效率，實現社會范圍內的運輸合理化.
（5）縱向比較分析還表明，只有各方案同時為完全配置效率和規模收益不變時，各方案的均值才同樣達到完全配置效率和規模收益不變狀態；另外，變量之間的相關系數高低會對模型分析結果產生影響，在其他變量相同的條件下，不同方案的兩個變量之間的相關系數越接近1，兩方案的DEA方法的C2R模型和C2GS2模型效率值和規模收益狀態相似度越高，故需在實證研究之前用相關系數分析法科學合理地甄選輸入輸出變量.
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水路運輸的特征范文第2篇
交通快速機動化發展階段的到來，勢必會對稀缺要素的供給保障產生強烈的沖擊。無論是從能源的供給保障還是從碳排放的角度看，發展低碳交通已成為中國政府的不二選擇。然而在發展低碳交通之前，對于交通碳排放狀況進行分析是至關重要的。如果中國交通碳排放現狀已經處于低碳水平的話，那么就沒有發展低碳交通的必要。鑒于此，本文對中國交通部門的碳排放總量、各種交通方式的碳排放量和碳排放效率等進行了分析，并與發達國家作了橫向比較。
一、中國交通部門的碳排放總量分析
隨著我國經濟的跨越式增長，中國交通部門的碳排放也呈現出持續增長的趨勢。本文根據《2006年ipcc國家溫室氣體清單指南》的指導方法，運用排放因子法，測算了中國交通部門1991-2009年的二氧化碳排放量（見圖1）。碳排放量只需要在二氧化碳排放量的基礎上乘上其碳含量（12/44）。二氧化碳排放量測算公式如下：
二氧化碳排放量= ∑ ei × efi （1）
其中e表示燃料消耗量，ef表示燃料的排放因子（見表1），i表示交通燃料的類型。
從圖1可以發現，在整個研究時間段內，二氧化碳排放量增速明顯，年均增長率為15.6%。從碳排放增長率的角度看，可以分為兩個階段：1991-2002年碳排放增速較為平穩，從1991年的151.6mt提高到2002年的269.8mt，年均增長率為6.5%；2003-2009年碳排放增速加快，從2003年的335.7mt提高到2009年的602.3mt，年均增長率為11.3%。
根據ipcc的燃料碳排放因子，可以發現燃料單位碳排放之間的關系為：煤炭＞柴油＞煤油＞汽油＞天然氣。從煤炭—柴油—天然氣的變動趨勢可以看出，中國交通結構調整趨向“低碳化”，但是總體上交通部門還是處于高碳排放的狀態。交通領域有著明顯的存量效應，高碳技術的機動車比例較高，這在很大程度上決定了中國交通的高碳排放。隨著鐵路電氣化、水路高效化、公路清潔化的發展，交通結構有了明顯改善。
二、各種交通方式的碳排放量分析
（一）公路碳排放量分析
公路承擔著絕大多數的中短途運輸，是占交通碳排放比重最大的子部門。隨著經濟快速發展，公路運輸得到了大力發展。1991-2008年公路部門的客運周轉量增加了334%，貨運周轉量增長了859%，與此相伴隨的是公路能耗和碳排放量的快速增長，其中以柴油和汽油消耗最為明顯。隨著交通領域節能減排的相關政策出臺，使用電力、天然氣、生物燃料等清潔燃料的機動車比例有所增加。
從全社會交通碳排放角度看，公路碳排放應包括營運性公路運輸業的碳排放和非營業性公路運輸業的碳排放。2005年我國營業性載貨汽車和載客汽車共消費汽油為0.17億噸，柴油為0.39億噸，排放二氧化碳分別為50.68mt和122.13mt，占交通碳排放的11.9%和28.6%，單單公路營運性運輸的碳排放就占交通碳排放的40.5%。①隨著經濟增長，非營運性碳排放所占比例會逐年增加。按保守的統計數據估計，全社會公路碳排放占交通碳排放的70～80%。
（二）鐵路碳排放量分析
鐵路作為現階段重要的交通方式，承擔著中長途的客貨運任務。鐵路部門通過電氣化結構調整，基本上實現了鐵路發展與碳排放的相對脫鉤。到“十一五”末，鐵路電氣化率達到了45%左右，在鐵路總運輸量大幅度增長的情況下，總能耗和碳排放沒有大幅增長。通過1990-2005年中國鐵路企業的碳排放量比較（見表2），可以發現鐵路企業的碳排放逐年降低，2003以后一直維持在30mt左右。
由于沒有考慮電力因素，碳排放測算量無法完全反映出電氣化結構調整的實際貢獻。何吉成和吳文化指出，33年來電氣化鐵路使得中國鐵路運輸行業的直接減碳量為426.7萬噸，直接減碳量年均增長48.3萬噸。電氣化結構調整為減少鐵路能耗、二氧化碳排放發揮了重要的作用。②
（三）航空碳排放量分析
航空運輸業在經濟增長、管制放松、科技進步等因素作用下，得到了快速發展。相關統計數據表明，換算周轉總量從1991年的30.2億噸公里增加到2008年的376.8億噸公里，提高了10倍左右；民用飛機擁有量從1990年的503架，增加到2009年的2181架。③航空運輸總量和飛行里程的增加，一方面增加了能耗和碳排放，為節能減排的實現增加了難度；另一方面，規模效應提高了航空的能源利用效率和碳排放效率。
近20年航空部門碳排放量呈現出上升趨勢（見圖2）。在整個時間段內，航空部門碳排放量累積增長了7.88倍，到2008年達到了36.4mt。2003年以來，航空部門碳排放增速加快。可以預見的是，隨著經濟增長，航空碳排放將會以較快的碳排放速度增長。
轉貼于
（四）水路碳排放量分析
水路運輸作為綜合交通運輸體系的重要組成部分，承擔著中國90%以上外貿的貨運運輸工作。中國具有內河流域長、沿海區域廣闊的特點，適合發展運能大、成本低、能耗少的水路運輸。
“十五”期間，水路貨運量年均增長率為12.4%，遠洋貨運量年均增長率高達16.2%，水路運輸得到了較大的發展。“十五”期間水路營業性船舶燃油消耗和碳排放量見表3。從表3可知，在此期間，總體上水路運輸碳排放呈現上升趨勢，到2005年達到了39.7mt。據相關研究，考慮到非營業性運輸船舶油耗，2005年中國水路運輸的實際碳排放量將達到61.5mt。①
目前水路碳減排的存在問題主要體現在：宏觀層面，水路運力結構需要調整，主要包括內河船型標準化、老舊船和劣質船整治等方面；船運市場的無序競爭，使得水路運輸的碳排放效率低下；航道基礎設施投入的不足，一定程度上降低了船舶的碳排放效率。在微觀層面，主要存在運輸企業管理水平低下、能源管理基礎工作不完善、碳減排意識薄弱等問題。
三、不同交通方式的碳排放效率比較
交通方式碳排放效率受多種因素影響，一般來說，技術水平是最主要的影響因素。隨著科技發展，交通方式碳排放效率會持續提高。交通基礎設施、交通狀況、交通行為、運輸企業管理水平等都是影響碳排放效率的重要因素。可以說，在一定發展階段，交通基礎設施、交通狀況等外部環境更能夠影響碳排放效率。
表4列舉了近20年來各交通方式的碳排放水平，可以發現碳排放水平較低的交通方式是水運，最高的則是航空。值得注意的是公路的碳排放水平。比較歷年我國營業性道路運輸客貨運的碳排放水平發現，客貨運碳排放水平持續增加。
得益于電氣化結構調整，鐵路低碳化戰略地位逐漸凸顯。從交通方式碳排放水平看，2003年我國各交通模式百噸·公里碳排放量指標，航空燃油消耗排放二氧化碳為103.6kg，公路汽油消耗排放二氧化碳為20.6kg，柴油消耗排放二氧化碳為16.4kg，鐵路柴油消耗排放二氧化碳僅為1.6kg。①從公路轉移1萬噸·公里運輸量到鐵路，可以節約柴油約0.47t，減少二氧化碳排放為1.5t。按照2007年公路貨物周轉量11355億噸·公里測算，假如全部轉移到鐵路運輸，可以節約柴油53.4mt，減少二氧化碳排放為168.7mt。②現階段，鐵路碳排放效率是各交通方式中最高的，略高于水路運輸。而隨著水路基礎設施建設的提升、船舶標準化等措施的實現，可以預見水路碳排放效率無疑將是最高的。
四、與發達國家交通方式的碳排放效率進行比較
（一）公路運輸碳排放效率低于發達國家
中國汽車工業發展落后于發達國家，發動機排放技術標準的制定主要依據歐美國家的標準。目前歐美國家已經使用歐ⅴ排放標準，而中國的排放標準基本上相當于歐ⅲ的排放標準。因此，從技術水平上看，中國公路的碳排放效率明顯低于歐美發達國家。
由2000年德國的環境報告可知，德國在客運交通方面，每百人公里二氧化碳排放量，公路為16.8kg，航空為13.4 kg，鐵路為4.8 kg；在貨運交通方面，每百噸公里二氧化碳排放量，公路為79.8kg，航空為10.7kg，鐵路為2.6kg。其鐵路客運的碳排放量約為公路客運的1/4，鐵路貨運的碳排放量僅為公路貨運的1/30。③通過與中國交通碳排放效率進行比較，發現德國公路的貨運碳排放效率還低于中國的水平。道路運輸能源強度與碳排放效率有著直接的關系。歐盟及其典型國家的道路貨運能源強度見表5。由表5可知，德國比其他國家有著更低的能源強度，故而中國公路的碳排放效率應該高于歐盟其他國家。
然而這是不符合邏輯的，造成這種現象的原因是碳排放效率的評價指標選取問題。目前衡量交通碳排放效率主要用單位交通周轉量的碳排放水平。單位交通周轉量又由交通量和里程所決定，這其中涉及產業結構、基礎設施、負載狀況等多種影響因素，相互關系特別復雜，容易產生讓人困惑的假象。
（二）航空客運碳排放效率高于發達國家
以單位交通周轉量碳排放水平來衡量碳排放效率，就可以很直觀地發現：如果單次飛行的客運人數或貨運重量接近于滿負載的話，那么單位燃料的碳排放功效就越高，即碳排放效率就越高。目前中國客運航空就正享受著規模效應的邊際收益，而貨運航空因高成本而未達到規模化水平，也就是說有著較高的邊際成本。
在與日本、美國等國家的交通碳排放比較中，就可以發現客運和貨運碳排放效率存在著較大差異，見表6。①在客運方面，三個國家的客運單位碳排放總體上均呈現下降趨勢，而中國民航客運的單位碳排放水平低于日本、美國。由于中國民航客運需求大，具有一定的規模效應，而使用了大中型飛機類型，美國、日本等國家的中小飛機的數量占總量的比重較大。在貨運方面，中國航空貨運單位碳排放水平呈現下降趨勢，但是目前略高于日本。可見中國航空部門的二氧化碳減排還是存在著一定的空間。
（三）水路碳排放效率呈現兩極化分布
由于海運的國際化趨勢明顯，且各國統計口徑的不一致，水路碳排放效率指標的絕對值不具有可比性，而且與其他運輸方式的可比性差。因此重點對內河航運進行國際橫向比較。其中美國（特別是密西西比河）發達的內河航運，可作為中國內河航運的參照標桿，但是需要注意發展階段的對應性和可比性。
近幾十年來美國內河航運單位碳排放指標的演變態勢與單位能耗強度同步，呈現“u”形曲線，特別是近年來受高附加值貨物比重、航速等因素的綜合影響，能源強度和碳排放效率有所上升。而中國內河航運單耗和碳排放效率在大型運輸企業和個體經營戶之間呈現明顯的兩極分化。一方面，中外運、中遠、中海等幾家具有多年涉外經營經驗的大型運輸企業，集約化程度和運作效率相對較高。另一方面，其他航運企業因規模小、經營成本高等原因，忽視管理水平、船舶技術水平等方面的提升，使得能源利用效率和碳排放效率相對較低。總體上看，中國內河航運的市場競爭次序混亂，無助于水路部門碳減排工作的有效展開。
轉貼于
五、主要研究結論
（一）中國交通部門碳排放類型屬于高碳排放
從整體上看，中國交通部門在快速發展過程中，碳排放呈現出持續增長的趨勢。在1991-2009年時間段內交通碳排放年均增長率為15.6%，屬于典型的高碳排放類型。以柴油、汽油等石油制品為主的燃料結構更是高碳排放的結構（雖然燃料結構開始朝低碳化方向調整）。
（二）中國不同交通方式的碳排放呈現顯著差異性
如果將研究范圍縮小到交通子部門層面，可以發現交通方式間的碳排放呈現顯著的差異性。公路的碳排放水平要遠遠高于其他交通方式，水路則是較為清潔的交通方式。而從交通結構解讀出“高碳看公路，低碳看水路”的主要規律恰恰反映出中國交通結構的高碳排放特征。
（三）國際比較表明中國交通碳排放效率較低
通過與典型發達國家進行橫向比較，可以發現中國交通碳排放效率總體上處于較低水平。航空客運方式等碳排放效率雖說高于典型發達國家，但是得益于中國總體的規模效應，而不是發揮根本作用的技術進步因素。從技術水平的角度看，中國交通部門的碳排放總體上屬于高碳排放。
水路運輸的特征范文第3篇
關鍵詞：公路運輸；經濟發展；特點；作用
交通運輸業是國家重點管控的一個物質生產部門，在一個國家的經濟發展中占有很重要的地位，同時也受到國家宏觀調控的控制。一個國家在國際上的經濟實力體現，除了像農業、工業、服務業等行業的生產水平之外，另一個衡量該國家實力的重要指標就是該國家的道路網的建設和道路運輸的發展狀況如何。道路交通運輸將社會生產上的各個重要組成部分有機的聯系到一起，這種聯系包括了社會生產、物質分配、社會交換行為和消費行為等環節，起到聯系國家工農業生產、城鄉農村、物質和文化交流的重要橋梁和紐帶的作用。作為交通運輸行業主要的貨物和旅客運輸方式之一，公里運輸是交通運輸業的重要組成部分，其是交通運輸改革以來，除火車、航空、水路之外的另一種較為方便的運輸方式，是運輸方式的一次重大革命。公路運輸的特點是快速、高效、安全、經濟、舒適等，且以后將會實現始發地與目的地運輸的直達，在經濟建設和發展中發揮著越來越重要的作用。這種運輸方式逐漸成為我國經濟生活的一個重要組成部分。
一、公路運勢的主要特點
1.公路運輸操作簡單，資金投入少，回報時間快
我國對于道路運輸的管理體制沒有像水路運輸、航空運輸或者是鐵路運輸那樣有著很嚴格的準入體制，一般來講，公路運輸所需要的設備相對較為簡單和固定，一般僅為一輛客運汽車或者貨車，并也進入運輸產業的門檻相對較低，前期購置的車輛費用較其他運輸行業來講相對較低，并且能夠實現在很短時間內回收成本獲得利潤回報，因此，公路運輸的入行投資行為較為簡單容易，且投資的回收期短，回報周期長。
2.公路運輸方式有著極強的適應性
對于運輸的車輛來說，在公路上行駛的時間和周期可以根據不同的需求和不同的突況對運輸的時間和出貨的計劃進行調整，運輸的各個環節銜接十分的簡短，沒有任何冗長的手續，運輸的適應性較強，特別是公路運輸對于貨車或者客車的載貨量和載客量的多少有著很強的適應性。
3.公路運輸的數度快，效率高
該種方式與其它的運輸方式有著明顯的區別，道路運輸在運輸過程中花費的時間周期相對較短，貨物運輸的速度相對較快，特備是在短途運輸過程中，由于沒有貨物或者旅客的轉運和轉乘，常常能夠實現貨物或者旅客從始發站到終點站的一站直達。
4.運輸形式十分的靈活
公路運輸最大的特點就是可以憑借我國廣闊交織分布的交通路網實現鐵路、水路運輸的不能到達的地方，因此，公路交通的觸角能夠做到無處不在、無時不有等特點。所以，可以依據公路交通運輸的這種靈活性可以將運輸的途徑擴展到城鄉農村的經濟建設上，為當地發展提供一定的幫助。
二、公路運輸在經濟發展中的作用
1.公路運輸能夠促進國民經濟的整體快速發展
目前，在我國的運輸行業，由于公路運輸能夠實現“貨到付款”的便捷服務，并且航空運輸、鐵路運輸和水路運輸的最后一個將貨物送到消費者家門口的環節仍然需要由公路貨運來完成，因此在未來，公路運輸業在發展空間和發展趨勢是十分的強勁的。公路交通對于貨運商品的正常流通和運轉都能起到很好的保護作用。因此，公路運輸對于促進我國經濟的發展有著不可代替的重要作用。
2.公路運輸有利于降低經濟發展的成本
公路運輸能夠縮短運輸的周期，能夠較少車輛對化石燃油的消耗，降低了運輸車輛在運輸過程中的磨損，在一定程度上能夠降低對車輛的維修和護理次數，延長車輛的使用壽命，最終實現了降低運輸成本的目的。特別是我國高速路網建設的日趨成熟和完備，改變了以往傳統運輸的缺陷和方式，人們出行首先的交通方式就是全新的快速交通的公路運輸方式。
3.公路運輸有利于改善經濟運行方式，實現質量提升
目前，在交通運輸上，我國雖然取得了一定的進步和成果，但整體的經濟運行的方式還不近合理，交通運輸對經濟的影響和質量還不高，經營方式的粗放管理現象還是比較的明顯。在交通運輸行業，由于各種運輸的運營方式相對獨立，致使運輸的技術相對落后，基礎設施建設等問題突出，嚴重影響到了我國經濟的合理運行和有效的開展。而相對于其他的運輸方式，公路運輸有很多的獨特之處，能夠很好的彌補上述經濟運行中存在的問題，通過與其他運輸方式有機結合，提升我國整體的交通運輸業的運行方式，采用公路運輸經濟手段來改善其經濟運行問題為的主要方式，實現提升其經濟質量。
三、結語
公路運輸能夠實現城鄉農村之間的良好經濟交流，使得城鄉農村之間的經濟合作更加的密切，使得城市和農村的經濟發展一同實現一個質的飛躍。與此同時，公路運輸的快速發展和進步實現了落后地區與先進地區的有機融合，使得落后封閉的地區能夠向全方位的發展方式轉變，并且也能實現與國外發達地區的多層經濟合作和交流，促進經濟的均衡發展。
參考文獻：
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水路運輸的特征范文第4篇
關鍵詞：糧食運輸；最優路徑；地理信息系統；網絡分析
中圖分類號：F50 文獻標識碼：A
Abstract： Inter-provincial grain transport plays an important role in our grain logistics system. The function of GIS network analyst had been the one of main methods of this kind of actual problem to solve the transport costs and paths. The study built the model of street network combined with railway， water transport routes， freight cost， transfer cost and others under the software platform of GIS. Obtained two kinds of transport route and cost data based on the lowest cost and the shortest dietance by the network analysisi. The study found that， shipping and rail transport occupied the main position in the inter-provincial grain transport of China because of the advantage of low cost. The optimal path through coastal and Yangtze River routes most frequently under the conditions of the lowest cost. Because of the high cost of road transport is mainly concentrated in the province or short-distance transport. The highest inter-provincial grain transport freight segment is Harbin-Lhasa section， the total mileage 5 133km， disposable transport by rail， and the freight is 770 yuan/ton， while the minimum freight segment is Shanghai-Nanjing section， total distance 350km， one-time transportation by sea， and the freight is 6 yuan/ton.
Key words： grain transportation； optimal path； GIS； network analyst
0 引 言
省際糧食運輸是指糧食實體在生產、收購和銷售過程中在國內省級行政區域之間的轉運和流通，是研究我國糧食物流體系的重要環節，也是我國糧食流通市場化的重要保證。近年來，隨著我國跨省區糧食流通運量的增加，國內糧食流通和進口糧食分流的道路運輸已成為影響我國糧食物流體系的主要因素[1]。目前，我國糧食運輸主要存在運輸散亂、方式落后、損耗較高等主要問題[2]。據調查，我國糧食從生產區到銷售區的物流費用占整個糧食銷售價格的30%～35%，而美國糧食物流成本大約只相當于我國的40%，由于運輸工具落后等問題導致我國糧食運輸年均損失800萬噸，這些都導致我國糧食物流成本居高不下[3]。糧食物流問題也引起學術界的高度重視，目前，有關糧食運輸研究主要集中在物流量估算、運輸方式轉變和主要運輸通道建設等方面，但從省際糧食綜合運輸費用出發，利用GIS（地理信息系統）的網絡分析功能求算省際糧食運輸費用和最優路徑的研究方法還比較少見。梁書民、劉小和等，曾于2007年在《我國糧食綜合運輸費用與最優物流路經研究》中，以國內11個城市為準建立了一套實驗數據。獲取省際糧食運輸路徑和成本數據，建立糧食運輸最優路徑將對我國目前糧食物流體系建設提供重要參考。同時，運用GIS網絡分析技術解決糧食運輸道路選擇和成本計算問題，也將是今后糧食物流體系建設的主要研究方向之一[4]。
1 研究方法
1.1 運輸成本涉及因素
現代糧食物流體系包括鐵路、水路和公路三種主要交通方式，散糧運輸和包糧運輸是目前兩種主要糧食運輸方式。據2005年全國貨運量數據顯示，鐵路、公路和水路三種主要交通方式中，公路運輸所占比重在50%左右，鐵路和水路運輸分別占30%和10%左右，其中公路運輸則主要以短途運輸為主，中長途的省際糧食流通則主要依靠鐵路和水路兩種方式[5]。省際糧食運輸費用來源主要有包裝費、裝卸費、轉運費和噸公里運費等幾大類，其中包裝費、裝卸費、轉運費是基于糧食運量的運輸成本，噸公里運費可以看作是基于運距的運輸成本。
1.2 最優網絡路徑計算方法
作為空間分析的一個重要方面，GIS網絡分析功能的主要目的是對地理網絡（如交通網絡）、城市基礎設施進行模型化和地理分析。其主要內容是在網絡數據集基礎上，依據網絡拓撲關系（線狀地物之間、線狀地物與點狀地物之間、點狀地物與點狀地物之間的連結、連通關系），并借助空間、屬性數據對網絡的性能特征進行多方面的分析和計算。在各種GIS網絡分析應用中，最基本最關鍵的問題還是最優路徑問題。從網絡模型的角度看，最優路徑求解就是在網絡中的兩結點間尋找一條阻礙強度最小的路徑，須按照結點的選擇順序訪問網絡中的所有結點[6]。網絡在數學和計算機領域中被抽象為圖，所以網絡的基礎就是圖的存儲表示，在GIS中的道路網絡在具有圖理論基本特征的同時也具有一些實際特點。關于最短路徑問題，目前為大家所公認的求解方法是由Dijkstra提出的標號法，即Dijkstra算法，算法的關鍵部分就是不斷地從目標點集中找出距離源點最短距離最小的點并加入到已知點集中，同時更新目標點集到源點的新的最短距離。這一過程是最短路徑算法的關鍵，并且與網絡的復雜程度有著重要的相關性[7]。
最短路徑不僅僅指一般以地理意義上的距離最短，還可以有時間最短、費用最低、路況最佳等測度。糧食道路運輸最優路徑是具有多因素的復雜性問題，本文為了方便分析對比，是以最低成本和最短運距下的最優路徑為目標的，簡化了實際物流中糧食道路運輸費用問題。
2 數據處理與分析
2.1 數據來源與處理
本文是以全國鐵路、公路（國道、高速）和主要港口水運航線數據為道路網絡數據集，在成本計算和路徑分析過程中為了簡化模型，將包裝費、裝卸費、轉運費綜合為轉運費單一費用，即三種交通方式轉換時每噸糧食轉運成本為50元。基于運距的噸公里運費數據為：鐵路0.15元，公路20元，水路0.016元。
為使原始道路數據能實現最優路徑網絡分析功能，須對路網數據進行必要的處理和運算，主要步驟如下：（1）制作全國（除臺灣、香港外）32個省級行政區域省會城市和大連、青島、深圳、天津港四個港口城市的點狀矢量數據；（2）合并路網矢量數據，對鐵路、公路、水路航線矢量數據建立拓撲關系，確保三種交通方式在各站點或港口之間的連通性，并在兩種不同運輸方式的轉運站點添加帶有轉運費屬性的小線段作為轉運連接方式；（3）計算出路線長度，添加運費等屬性字段，并通過路線長度和噸公里運費相乘運算得出路線運費屬性字段；（4）在地理信息系統軟件Arcgis Catalog下，用路徑矢量數據制作具有拓撲關系的路徑網絡數據集Network Dataset[8-9]；（5）調用GIS軟件Arcgis Network Analyst模塊下的New OD Cost_Matrix工具，添加路網數據集，并以城市點狀數據為起始站點和終止站點，以運費為阻抗，生成兩兩城市間運費最低的成本OD矩陣圖；（6）將最低成本OD矩陣圖導出為矢量數據，用工具箱中的Feature Vertices To Points工具，通過選擇Point Type將其分別生成為Origin點和Destination點；（7）調用Network Analyst下New Route工具，分別添加上一步生成的Origin和Destination點，仍以運費為首要阻抗，生成最低成本下兩兩城市間的最優路徑圖；（8）導出最低成本OD矩陣的屬性數據，獲取最低成本矩陣表；（9）將首要阻抗參數設置為運距，重復步驟5到步驟8，則可以生成最短運距下兩兩城市間的最優路徑圖和最短路徑矩陣表。
2.2 省際糧食運輸路徑分析
最低成本條件下各省會城市間運輸方式包含單一水路運輸、單一鐵路運輸、水路――鐵路一次轉運混合運輸、鐵路――水路――鐵路兩次轉運混合運輸等多種方式。最短運距下各省會城市間運輸方式主要為鐵路運輸（為了方便數據對比，在計算最短運距運輸路徑時排除公路數據），僅在個別沿海港口城市間航線距離較短時才會選擇水運航線，如上海―海口段、海口―福州段等。最低成本和最短路徑兩種運輸路徑下的運費和運距在與港口城市或水運相關的運輸路段具有比較明顯的差異，而在以鐵路為主要運輸方式的內陸城市運輸路段則比較一致。自2006年青藏鐵路建成通車，我國鐵路已實現全國省會城市全覆蓋，在省際運輸下的最低成本路徑已經主要涵蓋水運和鐵路運輸兩種方式，公路運輸則主要集中于省內或短距運輸，用于補充和完善鐵路、水運不能覆蓋的地區。
根據最低成本條件下全國省際糧食運輸路徑數據，將所有省會城市兩兩之間運輸路徑進行疊加，可以得到省際糧食運輸路線頻次圖（圖1）和運輸路線頻次比重（表1）。從表1中可以看出最低成本下省際糧食運輸路線頻次在1～15之間所占比重最大，達到46.02%，路線頻次最高段為青島―上海區間段，運輸頻次高達185。從圖1中可以看出，我國省際糧食運輸呈現出以東北地區經大連港口外運通道，黃淮海地區經青島、天津港口外運通道，西北內陸經西安、蘭州轉運通道，華南地區經福州、深圳、澳門等港口流入通道和長江中下游地區沿江轉運通道等為主的五大區域運輸格局。依據以上運輸格局合理建設和分配運輸資源對解決我國糧食物流運力不足等問題具有重要意義。
2.3 省際糧食運輸成本分析
從全國部分城市糧食運輸最低成本和最短路徑下的運費/運距數據（表2、表3）中可以看出：最低成本和最短路徑下最高運費均為哈爾濱―拉薩段，運費為770元/噸，總里程5 133km，經鐵路一次性運輸。最低成本和最短路徑下最小運距均為北京―天津段，運距132km，運費20元/噸。最低成本下最大運距為海口―拉薩段的6 680km，運費647元/噸，運輸路徑從海口由水運至武漢，在武漢經鐵路轉運至拉薩，其中水運航距3 025km，鐵路運距3 655km；而在最短路徑下此運段運距為
5 077km，運費762元/噸，由鐵路經貴陽、成都、蘭州沿線一次性運輸，同最低成本路徑相比運距縮短了1 603km，運費增加了115元/噸。最低成本下最低運費為上海―南京段，運費6元/噸，經水運一次性運輸，航程350km；而在最短運距下，此段運距為302km，經鐵路一次性運輸，運費45元/噸，同最低成本路徑相比運距縮短了48km，運費增加39元/噸。
在最低成本和最短路徑下運費差距最大的為哈爾濱―海口段。最短運距下運輸路徑為鐵路運輸，經沈陽、天津、石家莊、武漢、長沙一線，全程3 946km，運費592元/噸；最低成本下運輸路徑由鐵路運輸至大連，經大連港口轉水運至海口，全程運距4 038km，運費242元/噸。從運費和運距比較來看，哈爾濱―海口段糧食運輸選擇最低成本下運輸路線更為適宜，同最短運距運輸路徑相比運距增加約92km，但運費減少了350元/噸，減少幅度較大，對控制道路運輸費用成本具有明顯的效果。最低成本和最短路徑下運距相差最大的為太原―重慶段。最低成本下運輸路徑由鐵路運至天津，經天津港口轉水運至重慶，全程運距4 282km，運費204元/噸；最短運距下運輸路徑為鐵路一次性運輸，經西安運至重慶，全程1 410km，運費212元/噸。從運費和運距比較來看，太原―重慶段糧食運輸選擇最短運距下運輸路線更為適宜，同最低成本運輸路徑相比運費增加約8元/噸，但運距縮短了2 872km，且不需要轉運等過程，極大地減少了時間成本和運輸資源占用。
綜合以上分析可以看出：最低成本運輸路徑主要利用鐵路和水運兩種交通方式，國道、高速公路等公路運輸方式因成本較高而未被利用；近海和沿江港口城市均涉及水運，如重慶、武漢、南京、上海、福州、海口、天津等，這些港口城市之間多為單一水運；內陸城市間主要依靠鐵路運輸，如烏魯木齊―北京段、成都―拉薩段等；港口城市同內陸城市間則大多會經過兩種運輸方式轉換運輸，如海口―哈爾濱段需經大連港口轉運一次，北京―上海段需經天津港口轉運一次；部分非港口城市間還涉及兩次轉運，如哈爾濱―廣州段，需先經大連港由鐵路轉水運后，再經深圳港由水運轉鐵路兩次轉運運輸。由于三種運輸方式間運輸成本差異較大，鐵路成本相當于水運成本的9倍，而公路成本則相當于鐵路成本的130倍，所以在最低成本下的最優路徑選擇上第一優先權為水運，在水運運距較大，或者水運不能直接到達，需轉運且包含轉運費后總運費超過直達鐵路運費時，最低成本路徑才會選擇鐵路運輸；同樣，只有在鐵路運距較大，或者鐵路不能直接到達，需轉運且包含轉運費后總運費超過公路直達運費的情況下，最低運費路徑才選擇公路運輸。故此，在所得結果中會出現兩地實際鐵路距離較近，但最優路徑卻選擇運距較遠的水運或水路鐵路轉運的運輸方式，例如太原―重慶段、廣州―重慶段等。
3 結論與討論
（1）我國省際糧食運輸呈現出以東北地區經大連港口外運通道，黃淮海地區經青島、天津港口外運通道，西北內陸經西安轉運通道，華南地區經福州、深圳、澳門等港口流入通道和長江中下游地區沿江轉運通道等為主的五大運輸區域格局，根據此格局可以為合理建設和分配糧食運輸資源提供參考。
（2）水路和鐵路運輸憑其成本較低的優勢在省際糧食運輸中占據主要地位，公路運輸在總體道路運輸體系中所占比重較大，但主要集中于省內或短途運輸。省際糧食運輸應根據在運費成本和時間成本上的不同要求，選擇合理的運輸方式。提高低成本的水路運輸在省際糧食運輸中的比重將成為降低運輸成本的重要方向，內河航運和深水港口建設將是今后糧食物流體系建設關鍵環節之一。
（3）我國省際糧食運輸轉運、裝卸和包裝費用一直較高，在一定程度上制約了多方式聯運的應用和發展，建設現代化的散糧運輸設施，發展集裝箱運輸，順暢多運輸方式間無障礙對接，實現多種運輸方式間的低成本轉運和多方式聯運應該是我國物流體系建設的重要方向。
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水路運輸的特征范文第5篇
關鍵詞：多式聯運；節點拆分；指派問題
中圖分類號：U116.2 文獻標識碼：A
Abstract： In the problem of path optimization about the multimodal transportation， the choice of city node， mode of transportation and mode of transit is very important. To put the different modes of transport， transit mode integrate into the network map through the node split， the final objective is the total transportation cost and the total time to the minimum. Transform the multi-objective planning problem into a single-objective planning problem by introducing the weighting factor， and transform the optimization model into an assignment problem model. Finally， the feasibility and effectiveness of the model is proved by examples.
Key words： multimodal transportation； node splitting； assignment problem
0 引 言
隨著現代物流業與交通運輸業的飛速發展，多式聯運打破運輸方式間的界限，在現代經濟的發展中起到尤為重要的作用，已經成為降低物流成本的有效措施，成為提高市場競爭力的有效手段。國民經濟和社會發展“十三五”規劃的，表明國家對物流、對多式聯運的重視程度也已經有了顯著提高。
國內外眾多學者在多式聯運方面做出了廣泛而深刻的研究。王清斌研究了帶有時間約束的、以總運輸成本最小為目標的混合整數規劃模型[1]；Hu Z H設計了免疫近似算法來解決應急調度的路徑優化[2]；JANSEN研究了模擬基于港口的集裝箱運營規劃[3]；Grabener T研究了基于時間窗的城市交通多目標路徑優化模型，并利用改進的Martins算法求解[4]；佟璐認為多式聯運路徑的選擇受到多方面相關因素的影響，并將問題轉化成為廣義最短路徑優化問題[5]；雷定猷等將長大貨物作為研究目標，將多目標多式聯運問題簡化，并采用遺傳算法求解[6]；周騫等用遺傳算法求解了以配送成本最低和時間成本最小為目標的配送網絡優化模型[7]。
1 問題描述
在多式聯運網絡中，存在一個起始節點和一個終止節點以及若干中間節點，任意兩個節點之間可能存在若干種運輸方式，由一種運輸方式轉變為另一種運輸方式需要一定的轉運時間和轉運成本。總成本包含運輸成本和轉運成本，總時間包含運輸時間和轉運時間。要解決的問題是：從起始節點到終止節點之間尋找一條運輸路徑使得總成本最低，同時總時間最短。
2 模型假設和符號說明
2.1 模型假設
（1）運輸過程中的運量不可分割，在某一節點處發生運輸方式的變化時，該節點和下一可達節點之間只能選擇一種運輸方式。
（2）在節點處發生運輸方式的變化時，只考慮轉運時間和轉運成本；在兩節點之g只考慮運輸時間和運輸成本。
（3）運輸方式的改變只能發生在節點處。
（4）每個運輸節點都具備運輸方式轉變的所有條件，即在任一節點處發生運輸方式的轉變都是可行的。
2.2 符號說明
A表示所有節點集合，i∈A；A表示初始節點；A表示終止節點；B表示節點i可到達的節點集合，j∈B；D表示運輸方式的集合，k，l∈D；c表示節點i，j之間選擇第k種運輸方式的運輸成本；t表示節點i，j之間選擇第k種運輸方式的運輸時間；c表示在節點i，運輸方式由k轉換到l所需費用；t表示在節點i，運輸方式由k轉換到l所需時間；x
式（1）、式（2）為目標函數，其中式（1）使總成本最低，式（2）使總時間最短；式（3）至式（9）為約束條件，其中式（3）至式（5）保證模型的解能獲得一條從起始節點到終止節點的路徑，式（6）使若路徑經過節點i，則i，j兩個節點之間只能選擇一種運輸方式，式（7）保證運輸的連續性，式（8）、式（9）使決策變量只能取0或1。
4 模型求解
4.1 模型簡化
由于多目標模型的多個目標函數之間往往互不相容，因此導致求解復雜，為簡化求解，加入成本和時間的權重系數，將多目標函數轉化為單目標函數，用其反映在路徑選擇中分別對成本和時間的重視程度。
4.2 網絡變形
圖1中，包含3個網絡節點，其中a為初始節點，a為中間節點，a為終止節點。因為每個路徑存在幾種運輸方式，所以將節點進行拆分，若經由a節點進出有兩種運輸方式，經由a節點進出有兩種運輸方式，則將節點拆分后的網絡圖如圖2所示。
圖2中，a為虛擬初始節點，a、a為a節點拆分后的中間節點，a、a為a節點拆分后的中間節點，a為終止節點。每個路徑代表一種運輸方式或轉運方式。
4.3 變化后的模型符號說明
A表示變化后所有節點集合，i∈A；A表示變化后的初始節點；A表示變化后的終止節點；c表示節點i，j之間產生的成本；t表示節點i，j之間產生的時間；x=
；α表示運輸過程中成本的權重系數；β表示運輸過程中時間的權重系數；μ表示貨物的單位時間價值，即集裝箱遲到目的地1h所產生的成本或費用，由貨物的種類及數量決定。
4.4 變化后的模型
式（10）為目標函數，目標是總成本最小；式（11）至式（16）為約束條件，其中式（12）至式（14）保證模型的解能獲得一條從起始節點到終止節點的路徑，式（7）保證路徑方向由起始節點指向終止節點，式（16）使決策變量只能取0或1。
5 算例分析
一個20英尺集裝箱從鄭州運往韓國首爾，途中有濟南、濟寧兩個中轉站以及青島、連云港兩個港口。各城市之間的運輸網絡如圖3所示。其中，鄭州到濟南、鄭州到濟寧、濟寧到濟南間的運輸方式包含公路運輸和鐵路運輸，濟南到青島有公路運輸和鐵路運輸，濟寧到連云港之間有公路運輸和鐵路運輸，濟南到連云港只存在公路運輸，青島、連云港和韓國首爾間只存在水路運輸。各節點之間的運輸網絡如圖4所示。各節點之間的運輸成本如表1所示；其中，不存在運輸路徑的兩節點運輸成本取一個足夠大的數，本例中取1 000 000元。
圖4中，0代表虛擬初始節點，1代表在鄭州選擇公路運輸，2代表在鄭州選擇鐵路運輸，3代表在濟寧選擇公路運輸，4代表在濟寧選擇鐵路運輸，5代表在濟南選擇公路運輸，6代表在濟南選擇鐵路運輸，7代表在青島選擇公路運輸，8代表在青島選擇鐵路運輸，9代表在青島選擇水路運輸，10代表在連云港選擇公路運輸，11代表在連云港選擇鐵路運輸，12代表在連云港選擇水路運輸，13代表終點首爾。
各節點之間的運輸時間如表2所示。其中，不存在運輸路徑的兩節點運輸時間取一個足夠大的數，本例中取1 000 000小時。
利用Excel進行規劃求解。μ表示貨物的單位時間價值，即集裝箱遲到目的地1h所產生的成本或費用，由貨物的種類及數量決定；本例中取200元/小時。現實環境中，不同公司或產品對時間和成本的要求存在差異，于是α值的變化會導致最優解的變化。
當α=0.1時，計算結果如表3所示，即運輸路徑為：鄭州-（公路）-濟南-（公路）-青島-（水路）-首爾。運輸總時間為28.5小時，運輸總成本為9 845.6元。
當α=0.4時，計算結果如表4所示，即運輸路徑為：鄭州-（公路）-濟南-（鐵路）-青島-（水路）-首爾。運輸總時間為30.5小時，運輸總成本為9 043元。
當α=0.6時，計算結果如表5所示，即運輸路徑為：鄭州-（鐵路）-濟南-（鐵路）-青島-（水路）-首爾。運輸總時間為34小時，運輸總成本為8 134.3元。
6 結 論
在各參數確定的情況下，模型存在一個最優解。時間較短的運輸路線，自然成本相對較高，反之亦然，公司往往需要依據實際情況，調整相關參數，得出綜合考慮時間和成本意義上的最優運輸路徑。
參考文獻：
[1] 王清斌，韓增霞，計明軍，等. 基于節點作業隨機特征的集裝箱多式聯運路徑優化[J]. 交通運輸系統工程與信息，2011，11（6）：137-144.
[2] Hu Z H. A container multimodal transportation scheduling approach based on immune affinity model for emergency relief[J]. Expert Systems with Applications， 2011，38（3）：2632-2639.
[3] Jansen B， Swinkels P C J， Teeuwen G J A， et al. Operational planning of a large-scale multi-modal transportation system[J]. European Journal of Operational Research， 2004，156（1）：41-53.
[4] Grabener T， Berro A， Duthen Y. Time dependent multi objective best path for multimodal urban routing[J]. Electronic Notes in Discrete Mathematics， 2010，36：487-494.
[5] 佟璐，磊，付慧伶. 多式聯運路徑優化模型與方法研究[J]. 物流技術，2010，29（3）：57-60.
