大连市生活型物流节点空间配置优化研究

王利，张春阳（辽宁师范大学城市与环境学院，大连116029）

大连市生活型物流节点空间配置优化研究

王利，张春阳*
（辽宁师范大学城市与环境学院，大连116029）

以大连市为研究区域，通过建立城市生活型物流节点配置体系，按照交通原则，运用ArcGIS10.2网络分析中的“位置分配”原理，并通过最大化覆盖模型和最小化阻抗模型对各层级服务节点进行优化分析，提出更真实的多层级物流节点布局方案。本文根据大连市人口总量与分布特征、交通状况以及现有物流节点布局，通过层级划分，运用GIS绘制成图，分析得出6个一级生活型物流节点和12个二级生活型物流节点。综合大连市的物流业布局以及物流业的发展，不仅从微观技术层面更加从区域经济发展的角度对大连市生活型物流节点进行系统研究，其结果证明该方案的可操作性，同时也为该区域生活型物流节点选址提供决策依据。

生活型物流节点；空间配置；网络优化；大连市

引言

物流节点是指专门完成一类或少数几类物流货种的专业性物流服务区域，包括物流中心、物流园区和物流配送网点。生活型物流节点是指完成日常生活用品需求的物流服务节点，一般物流货种较多，与居民生活关系密切。同物流园区和生产性物流节点有明显差异，主要表现在人口数量与分布密切相关；受服务门槛和交通的便捷度影响较大，其层级性有明显的差异，不同层级服务的门槛数量不同。因此生活型物流节点的选址，首先要遵循满足居民需求；其次要满足服务业规模门槛；最后在不考虑低价因素与交通管制的情况，综合交通成本最低等原则。假设物流投资足够，不受总量限制，考虑物流服务节点现状，消费者出行距离以及道路交通状况等因素。物流节点需按照克里斯泰勒中心地理论的交通原则即（K=4N）进行布局。

考虑物流节点性质、人口数量、物流需求以及区域道路网络通达性等因素，需分层级配置城市生活型物流节点。关于物流节点研究内容大多集中在广义的空间配置模式和总体规划［1，2］等方面，大多以数学方法为基础［3］，研究尺度为大尺度宏观研究，技术方面多为基于GIS利用Dijkstra的最短路径法，基于泰森多边形的vorioni图分析以及基于点线面的缓冲区分析等方法，从不同角度反映物流节点空间布局的可达性［4-6］。

已有成果中关于中小尺度物流节点空间布局合理性的研究案例较少。且传统技术只单纯分析空间的某一关联，对物流节点选取不够精确。基于GIS优化分析技术可以合理地确定物流节点的数量、位置、服务半径以及服务人口，实现物流节点优化布局［7］。从推动区域经济发展角度出发，以大连市为研究区域，以物流节点为研究对象，利用优化分析法，对物流节点与人口分布进行了微观定量合理性空间分析。

1　研究区域

大连市地处中国东北辽东半岛最南端，位于120°58'-123°31'E、38°43'-40°10'N，面积12573.83平方公里［8］，2015年底人口数近600万人，大连市现有国家批准物流园区99个，规划占地面积591.08平方公里。

2　基本原理与模型选择

2.1基本原理

基于现有的物流需求和设施空间分布，利用空间网络优化技术模型，对全市生活型物流节点做出科学的规划布局，基于生活型物流服务节点布局方案= f（城市区域常住人口数量，物流需求变化，物流服务节点网络现状，节点配置优化模拟）（图1，图2）。

图1　社区人口分布图

图2　现有交通与物流园区分布图

2.2优化模型

GIS中的“位置分配”原理是已知请求点和设施点分布状况，在给定的候选设施点中依据不同的模型挑选出合适的物流节点布局方案。针对以政府为主体建设的物流节点，在优化布局时，考虑最小化阻抗和最

式中，Imn是路径（m，n）上的总阻抗，Smn是路径（m，n）上所有路段长度之和，Ti为第i个节点在路上所遇到的阻抗（长度=延迟时间×速度，用时间或长度表示），j为节点数量。

2.2.2最大化覆盖范围模型

最大化覆盖范围是在各节点数量给定的情况下，所有备选节点在最大服务半径之内需求点最多［2］。即覆盖的服务目标人群最大，获取最大的总效益。考虑某些需求点在设施覆盖范围之外，为避免此情况，对模型进行适当改进，其基本数学模型如下，见公式（2）（3）：大化覆盖范围模型［9］应用较广泛。因此本文采用上述两种模型对物流节点进行分析。

2.2.1最小化阻抗模型

经过模拟使所有需求点到达距其最近点的距离之和最小，即总出行成本最小化［1］。考虑出行阻抗，运用Floyd-Warshall算法，计算求解最小化阻抗和最短路径。其基本数学模型如下，见公式（1）：

公式中：βj为需求点j的需求，当βj≤R（覆盖半径）时：ρj=1，否则ρj=0。公式（2）求解表示在确定条件下的需求效益最大化。公式（3）的约束条件，确定了节点可以为哪些在给定区域内的居民点提供服务。μi，ρj是决策变量，αij为二元值系数，公式（3）的第一个式子为了避免需求点在设施覆盖范围之外，即ρj=1；公式（3）的第二个式子限定了设施点的数量。

2.3技术流程与数据库构建

本文基于GIS10.2网络优化分析的“位置分配”构建全市道路网络数据库，模拟物流需求点，物流设施点，对已有物流设施的空间分布，候选位置设置相应参数，由计算机通过模拟求解，分析计算结果，挑选合适的物流节点区位。

2.3.1建立基于全市城市街道社区、农村地区行政村的人口分布GIS基础数据库，明确人口总量和分布特征

按照当前户籍人口近600万人，预期目标（远期人口控制上限）人口1016万人，全市综合分为1432个社区，每个社区抽象为“点”对象，作为各社区人口分布节点。考虑海上航线运输的时间与速度与陆路运输不同，研究节点数量需去除海上部分节点（长海县社区、庄河石城乡和王家镇社区、蚂蚁岛等），社区人口分布节点数量变为1395个［10］（见图1）。

2.3.2建立全市现状及近期道路网络基础数据库

在MapInfo12.0软件下，对道路网进行矢量化，构建UTM Zone 51，Northern Hemisphere（WGS84）坐标系，构建基础道路网络数据库（见图2）。利用Universal Translator工具，实现tab格式转换成Shape格式。运用GIS构建交通网络数据集，设置相应阻抗，本文阻力成本代表行使路段的通行时间，包含在每个节点的停留时间［11］，参考相关规定和研究［12］，并结合大连实际，市区车行时速主干道40 km/h，支干道30 km/h，步行5 km/h。在不考虑路口红灯，沿单行道行驶，无需转弯，延迟时间设为0秒；否则，延迟时间设为20秒［9］。

2.3.3物流节点分布数据库

大连没有明确布局生活型物流节点，已建成运行的99个物流园作为物流节点的候选点，在候选点中选出二级生活型物流节点作为必选项，进而优化出一级生活型物流节点。一级二级物流节点服务于1395个生活需求点。

2.4层级划分原则与数据选择

本研究是基于交通网络的节点优化问题，遵循“交通原则”（K=4N）。层级划分结合大连市中心区、区市县和乡镇村物流节点配置做法，采用基于网络优化的“位置分配”，遵循克里斯塔勒中心地配置的“交通原则”，将生活型物流节点分为二个层级，分别是综合性和区域性生活型物流节点，进而确定二层级生活型物流节点的数量。

第一层级为综合性生活型物流节点，服务人口≥50万人，服务半径50≤R≤100km。物流节点主要分布在大连市区、普湾新区和金州新区，具体区位待网络优化确定。

第二层级为区域性生活型物流节点，服务人口≤50万人，服务半径≤50km。按照“交通原则”（K=4N）设定中心地数量，需布局12个物流节点，其中第一层级3个物流节点作为必选项，需再布局9个物流中心。

物流节点分布区域具有城乡差别，因此在借鉴以往研究成果基础上，将优化分析的社区分为城市型社区497个，发展型社区459个，农村型社区439个（见图1）。考虑到社区的类型差异，三种社区分别受到城市交通拥堵，红绿灯，上下班高峰和道路设施维修的影响依次减弱。需要考虑“最大出行时间”问题。农村型社区相对距离较城市型社区远，因此基于高速公路、国道、省道、干线公路及其他支路（见图2），不考虑单行道，各路段车行速度一致。由于一级物流节点考虑高速公路的速度区别，因此本文选用通行时间作为衡量标准。物流园区通行时间设定为30分钟，城市地区居民出行设定为20分钟，农村地区居民相对出行距离较城市远，设定40分钟。一级物流节点是专门性服务于二级物流节点，因此一级物流节点之间通行时间设定为60分钟，城市地区居民出行设定为40分钟，农村地区居民出行设定为60分钟。

3　实证分析

3.1物流节点现状分析

现有物流园区数量较多，主要沿交通干线分布且分布较为集中有扎堆现象，大连中北部地区农村和城市过渡带缺少物流园区布局，各职能分工不明显。且已建成运行的99个物流园区服务半径有大面积的重叠区域，亟需优化。

3.2优化布局

在物流节点现状基础上，深入探讨多层级生活型物流节点优化布局，因此本文采用最小化阻抗和最大化覆盖范围模型进一步对二层级物流节点进行优化分析。二级物流节点服务的需求点较多且较为复杂，因此采用最大化覆盖范围模型对其进行模拟优化，使得所有的物流节点全覆盖需求点；一级物流节点是专门性服务于二级物流节点，要求需求点到其的距离最近，因此采用最小化阻抗模型较为合适（图3，图4）。

3.2.1基于“最大覆盖范围”原则分析

考虑物流节点建设现状、建设规模或土地用地限制，设定选址条件为：①“最大覆盖范围”原则；②沿可通行道路，车行时间≤40分钟；③遵循K=4N原则；④物流节点必选点3个，候选点99个。

根据设定的前提条件，对物流节点进行优化模拟求解，分析得出考虑物流设施现状，在实现物流节点覆盖范围内40分钟生活物流圈。

3.2.2基于“最小化阻抗”原则分析

设定选址条件为：①在二级生活型物流节点基础上；②“最小化阻抗”原则；③沿可通行道路，车行时间≤60分钟；④物流节点必选点3个，候选点12个。

求解后由分析可知，考虑城市区域常住人口数量与物流需求变化，分析可知最佳点是在普湾新区，其余布局6个物流节点，在3个物流节点的基础上，需增加3个物流节点，更好的为二级区域性生活型物流节点服务。

图3　二级物流节点分布示意图

图4　一级物流节点分布示意图

4　结论

采用AcrGIS网络分析技术，对可通行道路进行模拟，结合物流设施的位置、数量、出行时间、服务半径和服务人口等因素，对大连市生活型物流节点建设规划的探讨与优化做出了合理性的分析，具有一定的指导意义。通过分析结果表明，普兰店湾的湾底地区是大连市整体最佳生活型物流节点布局区域。二级区域性生活型物流节点在原有基础上需增加9个物流节点；一级生活型物流节点在原有基础上需增加3个物流节点，较为合理。香炉礁、普湾、金州、庄河、瓦房店谢屯物流园区作为1、2层级物流中心，水师营、登沙河、花园口、复州、蓉花山、青堆作为2层级物流中心。各级生活型物流节点相互配合、相互作用形成了覆盖大连市的生活型物流节点体系。由于数据精度和篇幅限制，本研究未将三级四级等物流节点进行总体优化分析。考虑物流节点布局的复杂性，分析基于一定的假设进行模拟，模型有待进一步完善和探究。

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（2016-06-09收稿M编辑）

Dalian Living Space Logistics Node Configuration Optimization

WANG Li et al
（College of Urban and Environment science，Liaoning Normal University，Dalian 116029，China）

By constructing allocation system for city life logistics center，In accordance with the principle of transportation，using ArcGIS10.1 network analysis method of the location allocation，this paper studied the city life logistics center in Dalian and throughthemaximumcoveragemodelandminimizesthe impedancemodeltooptimizeservicenodeatthelevelof analysis，put forward a more realistic multi-level logistics node layoutscheme.Basedonthecharacteristicsofpopulation distribution，traffic conditions and the existing layout of logistics node in Dalian，by tier of level，the use of GIS plotted，conclude 6 kind of node and 12 second life.Integrated logistics industry layout pattern and the development of the logistics industry in Dalian，notonlyfromtheperspectiveofregionaleconomic development，more were from the technical aspects of microscopic life in Dalian Logistics Center System，the results show that the scheme of maneuverability，but also for the regional life logistics center node location to provide decision-making basis.

Living logistics node；Spatial allocation；Network optimization；Dalian

F259.22

A

1003-7853（2016）03-0021-04

王利（1965-），男，辽宁建平人，博士，教授，博士生导师，主要从事GIS应用、空间发展规划、土地利用总体规划、现代物流空间规划研究。

张春阳。