碳交易背景下集装箱港区地下物流系统运输网络分析

孙飞飞， 梁承姬， 胡筱渊

(上海海事大学物流科学与工程研究院, 上海 201306)

0 引言

近些年，港口的快速发展促进港口货物吞吐量的迅速增加，但同时也引发了环境污染和交通拥堵等一系列问题。面对这些问题，Machado等[1]提出一种新的运输方式——地下物流系统(underground logistics system，ULS)，来分担原有公路运输的货运量，从而减少因货运增加而导致的燃料消耗、噪音、污染和交通事故等问题。截至目前，对ULS的研究主要从定性和定量2方面展开。定性研究主要从ULS相关的基础设施来考虑： Vernimmen等[2]提出ULS是一个专用的地下铁路运输系统，使用隧道或管道来运输货物； Connell等[3]提出 ULS可以作为城市地下交通工具的一种形式，主要有管道式和隧道式2种类型，基于管道的地下物流系统包括气动、泥浆和胶囊类型； Mueller等[4]提出基于隧道式的地下物流系统通常使用自动的、导引的、电动推进的车辆； Katgerman[5]提出尽管AGV并非专门用于地下货运，但ULS的设计者在关于ULS运载工具选择的问题上，可以采用AGV，并对AGV系统运用在ULS中进行了一些论证。然而，这些研究大多来自于经验，缺乏强有力的数值试验。定量研究主要从成本、政策等方面考虑： Rezaeifar等[6]从集成的角度建立数学模型，对ULS建成后成本进行优化分析； Tabesh等[7]建立路径优化模型，对ULS的运输路线和车站的选择进行研究，并分析ULS建成后对环境的影响； Janbaz等[8]指出建设ULS的相关政策支持，并对其中的财务可行性和公共政策问题可行性进行定量分析； 李彤等[9]提出建设ULS来解决传统物流网络出现的交通拥堵问题，采用模拟值为生长算法，得到城市地下物流网络的最优布局； CHEN Yicun等[10]对ULS在交通运输、货运、环境和相关问题上的影响建立了多目标规划模型，进行定量分析，发现ULS用于补充传统的运输系统时，具有明显优势，尤其在减排工作这项议程上。然而，现有的研究很少有将ULS和“碳减排”相结合进行定量分析，讨论ULS对节能减排工作的影响。

“碳减排”政策可以有效缓解港区交通拥堵和环境污染问题。近些年，中国在“节能减排”方面贡献了自己的力量，相关学者们的研究也取得了一定的成效。朱艳笛[11]分析了我国碳交易体系建成后对企业、国内碳贸易价格的影响； 李艳梅等[12]构建碳排放因素分解分析模型，通过对分析模型求解，提出碳排放量增加的主要原因是经济总量的增加和产业结构的调整，而减少污染物排放的唯一途径就是降低碳排放； 李娜[13]以低碳经济为背景，从公路运输能源消耗和碳排放的角度出发，建立公路运输碳交易体系，并分析其建立的必要性； 陈怡霏[14]以碳税和碳交易为背景，以集装箱多式联运为研究对象，在多式联运的综合运输网络中，建立路径选择优化模型，并对碳税率和碳费率区间进行讨论。近10年来，学者们均将“碳减排”的目光放到了构建碳交易体系和降低碳交易限额上，侧重于在现有的运输方式下降低排放，实现节能减排，却少有人研究新的运输方式——ULS对节能减排带来的影响。

2017年12月9日，全国碳交易体系启动，全国碳交易系统落户上海，上海作为碳交易的试点城市，减排工作刻不容缓。相关学者在碳交易的背景下提出兴建上海外高桥—嘉定地下物流系统的设想，本文对该设想进行初步论证，分别从碳交易、时间、成本3个角度出发进行分析，得到地下物流系统作为传统公路运输的补充时能够大大降低成本的结果，并在“减排”这项工作议程上发挥明显优势，其中多余的碳排放限额可以以碳交易的方式出售给其他企业，从而给企业带来盈利。

1 问题描述

2017年，上海市对外年运输量11.6亿t，其中港口货物年吞吐量7.51亿t，占总吞吐量的64.74%，公路年货运量3.97亿t，铁路年货运量1 181万t。上海港是中国最大的集装箱运输港口，有吴淞口、外高桥和洋山3个集装箱港区。据统计，外高桥港区作为上海港的重要组成部分，港口集装箱吞吐量约占上海港的50%。在集装箱的集疏运方式中，公路集疏运约占56.27%、水水转运约占43.5%、铁路集疏运约占0.23%。外高桥区域公路集散通道主要由S20、杨高北路、华东路、洲海路、港城路—长江西路—江杨北路等构成。图1示出了上海公路集装箱卡车的交通量分布，红色部分代表该路线交通量的密集程度，可见外环线和郊环线的集装箱卡车交通量较大，特别是外环线东段和北段以及郊环线北段，最高断面可达6万～7万PCU/12[15]。外高桥港区内密集的交通量不仅造成外环隧道、外环高速及绕城高速东北段常年处于拥堵状态，而且产生了大量尾气，对环境造成严重污染。据研究表明，100万t/km公路运输的碳排放量是铁路的4.4倍、水运的3.9倍。上海港运输结构失衡，公路运输占比较大，带来严重的环境污染和能源消耗，这给上海市的“节能减排”工作带来压力。

图1 上海公路集装箱卡车交通量分布

上述研究发现，外高桥—嘉定线现有的公路网是一个瓶颈，无法支持未来集装箱货运量的增加。因此，可以通过建造ULS以减轻交通拥堵并提高港口集装箱运输的容量和效率，同时减少空气污染并改善港口区域环境。此外，地下空间是一个尚未被完全开发利用的资源，可以减少集装箱卡车造成的交通事故[16]。

根据上述分析，本文考虑在S20(江苏方向)周边建设地下物流系统，结合服务周边集装箱堆场的需要，建设6个集装箱装卸点。外高桥—嘉定线集装箱运输网络布局如图2所示。6个区域由节点1到6表示； 每个节点的位置位于地图上标注的中心位置，连接节点的道路用实线表示。引入地下物流系统后，集装箱运输模式会发生改变： 传统的运输模式是港口集装箱在港区装卸后直接采用公路运输的方式运送至目的地；新的运输模式是港口集装箱在港区装卸后可通过地下物流系统运输部分行程再转向公路运输的方式运送至目的地。新的运输模式有利于缓解港区内因公路集疏运为主而带来的交通拥堵和环境污染等一系列问题。

图2 外高桥—嘉定地下物流系统布局

本文主要根据外高桥—嘉定线地下集装箱物流运输系统布局设想，考虑碳交易政策和软时间窗约束，建立综合运输网络优化模型，利用港口公路集疏运吞吐量数据，求解综合成本最小时多种运输方式下运量的合理分配，并对公路集疏运、地下集装箱运输系统和综合运输系统的减排情况以及运输时间和运输成本进行对比分析。

2 模型建立

2.1 模型假设

1)运输过程中的集装箱均为5 898 mm×2 352 mm×2 393 mm； 2)集装箱在运输过程中无破损、不可分割； 3)不考虑运输过程中的车型； 4)集装箱只能在节点处进行转运； 5)不考虑地下物流系统建设和运营维护成本。

2.2 符号说明

符号说明如表1所示。

表1 符号说明

2.3 综合运输网络优化模型

集装箱运输过程中的总碳排放量：

qji)·yij。

(1)

碳交易政策下集装箱运输过程中碳排放成本：

E*=ω·(E-Emax) 。

(2)

集装箱运输过程中的总时间：

yij。

(3)

集装箱运输过程中的时间成本：

T*=f·max(T-Tmax， 0) 。

(4)

集装箱运输过程中的总成本：

qji)·yij。

(5)

碳交易政策下集装箱综合运输网络优化目标：

minF=min(C+E*+T*)；

(6)

S. t． ；

(7)

(8)

(9)

fij≤Amaxij,∀(i,j)∈L1,L2；

(10)

(11)

二氧化碳排放量的计算根据集装箱在运输过程中采取运输工具的不同，采用《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中给出的公式计算二氧化碳排放量。

时间的计算与道路阻抗函数有关。在港口货运网络中，道路交通容量固定，过多车辆使用道路将导致运输延误。因此，在模型的制定中包括道路网络的阻抗函数[16]：

(12)

式中：Aij为路段(i,j)的额定交通流量；α和β为参数，其值根据在USBPR研究中的建议值分别设定为0.15和4.0。

在ULS中，使用自动化设备移动货物，以此固定地面和地下之间的运输时间。地下物流系统的容量由车站的货运处理能力决定。在这项研究中，ULS运营通道是双向双轨道通道。在货物装载到车辆之后，车辆被派遣。站间隧道段传输时间取决于车辆速度和隧道段长度。因此，地下货运的阻抗函数为：

(13)

式(6)是总目标函数，分别包含3个子目标函数，为式(2)、式(4)和式(5)。

式(1)是综合运输网络中产生的二氧化碳排放量，式前半部分对应运输中产生的二氧化碳排放量，后半部分对应地上与地下衔接时装卸产生的二氧化碳排放量。

式(3)是综合运输网络中消耗的时间，式前半部分对应运输中消耗的时间，后半部分对应地上与地下衔接时装卸消耗的时间。

式(2)是碳排放成本，主要包括运输时产生的碳排放成本和装卸时产生的碳排放成本。

式(4)是时间成本，主要包括运输时产生的时间成本和装卸时产生的时间成本。

式(5)是综合运输网络中产生的成本，式前半部分对应运输中产生的运输成本，后半部分对应地上与地下衔接时装卸产生的装卸成本。

式(7)是运输过程中物流节点i至j至少选择一种运输方式进行运输。

式(8)是在每个运输区间内，集装箱货运量需要满足对应物流节点的运输需求。

式(9)是在每个运输区间内，集装箱货运量大于等于0。

式(10)是在每个运输区间内，集装箱货运量不得超过该区间路段的运输能力。

式(11)是装卸要求，地下物流运输系统需要经过装卸工艺与公路运输系统联系。

各个子目标函数主要由2部分构成，前半部分表示运输环节产生的花费(碳排放、时间和成本)，后半部分表示装卸环节产生的花费，该综合运输网络建立的优化模型体现了3个目标的协同优化。

3 模型求解

3.1 参数信息

表2示出节点之间移动的集装箱日平均交易量。基于商业数据信息和未来的港口建设等因素，需要对部分数据进行调整，但这并不影响结果的可靠性。在案例研究中使用了优化模型证明其在外高桥—嘉定线建立地下物流系统的合理性。

表2 日平均节点间货物需求量

在这项研究中，ULS车辆特征是基于美国德克萨斯州交通运输部资助的研究中的安全货运车辆。该系统由运输车辆、导轨、控制系统和物流终端组成，年货运量将超过200万个集装箱。每辆车载有1个5 898 mm×2 352 mm×2 393 mm的集装箱，速度为48～112 km/h。研究假设地下车辆的速度为90 km/h，且道路上的卡车速度为60 km/h。 表3示出各种路段的货运量限制。表4示出示例货运网络的参数。

表3 路段货运量限制

表4 参数数据

3.2 结果分析

基于上述案例，针对文中所建立的数学模型和参数数据，将案例和参数数据代入模型中，分别计算不同的目标函数和优化模型结果。在Intel(R) Core(TM) i5-3230M CPU @2.60GHz 4GB内存及Windows10 64位操作系统中运行，通过最优化软件Lingo12对模型进行精确求解，并在MATLAB2017b中对所得数据进行分析比较，绘制图表，通过运算得到运量分配和不同运输网络的计算结果。

针对上述建立的优化模型，求解出综合运输网络运量的分配，如图3所示。红色实线表示物流节点间采用单一公路集疏运，蓝色虚线表示物流节点间采用单一地下物流运输；括号内的数字表示运量分配，前者表示节点序号由小至大的物流节点分配的运量，后者表示节点序号由大至小的物流节点分配的运量。物流节点1—2、3—4、5—6、3—6和4—6的往返运量均由ULS承担，即路段(2,7)、(3,8)、(4,9)、(5,10)上的运量全部转移至ULS进行运输，其余物流节点间皆是部分运量由ULS进行运输，即路段(1,7)、(7,8)、(9,10)上的运量部分转移至ULS进行运输。在综合运输网络中，公路运输集装箱卡车为126 469辆，占比56.42%。

图3 综合运输网络货运量分配

不同运输网络比较见表5。由表5可以看出，单一的公路运输网络相较于单一的ULS运输网络的优势在于总成本低，这是因为ULS需要考虑的装卸成本费用较高，地下物流系统在碳排放量和总时间2方面更具有优势，碳排放量比公路运输网络减少32.4%(1 496.38 t)、运输距离减少11%(532 889.5 km)、运输时间减少83%(14.27 h)。

表5 不同运输网络比较

图4为不同运输网络的综合成本构成，综合成本包括碳交易成本、时间成本和运输成本。碳交易成本是指碳排放量超过碳交易限额时所支付的成本，当未超过时，企业可将多余的部分出售，从而获得部分收益。时间成本是指当运输时间超过时间限制所支付的惩罚成本。运输成本是指运输过程中的油耗等开支所产生的成本，与公路运输不同的是，ULS的运输成本中包含装卸成本，即吊具装卸集装箱的成本。由图4可知： 单一地下物流系统和综合运输网络在引入ULS后碳排放量大大降低，在碳交易的背景下给企业带来部分收益，仅公路运输网络会产生成本支出，加入综合成本中；时间成本也只有公路运输网络会带来惩罚成本；运输成本中单一的ULS运输成本高于单一的公路运输，是因为在转运过程中ULS带来很大的装卸成本开支。综上所述，单一的ULS虽然会很大程度的实现“碳减排”，但也会增加不必要的成本开支，所以采用公路运输和ULS相辅相成的综合运输方式更加合理。

图4 不同运输网络的综合成本构成

3.3 灵敏度分析

基于上述案例，对碳交易价格和地下物流系统运输单价进行灵敏度分析，得出在合理阈值范围内，该模型结果可信度较高。

单目标与优化模型比较见表6。表6显示，基于综合运输网络，考虑碳排放或总时间最优时，ULS分别承担86.69%和88.59%的运量，集疏运比例不合理，考虑成本最小时，ULS承担运量44.75%。3种单目标规划计算结果显示，不同单目标规划模型在时间上的差异较小，考虑碳排放或时间的单目标最优时，碳排放量较小，可以看出，时间和碳排放量之间呈正相关联系。仅考虑时间最优的单目标模型，成本最高，综合成本也最高，表示时间的降低必然会带来成本的增加。考虑运输成本最小的单目标模型，综合成本较小，所以运输成本的高低很大程度上决定了综合成本的高低。综上所述，碳交易、时间和成本的协同优化既能达到“节能减排”的作用，又能降低成本。除此之外，ULS分担公路运量，可以缓解交通拥堵问题。

表6 单目标与优化模型比较

在碳交易政策背景下，当二氧化碳排放量小于碳限额时，最优方案的二氧化碳排放量少，多余的碳配额以出售的方式转让给二氧化碳排放量超额的企业，从而给该企业带来一定“收益”，抵消了部分运输转运成本。同理，当二氧化碳排放量大于碳限额时，多排放的二氧化碳需要该企业从其他企业购入，这就转化成一定“费用”计入总成本。表7示出不同碳交易限额对最优方案的影响。本文的综合运输网络运量分配是在时间限制为12 h、碳限额为4 300 t的基础上计算的，如表5所示，此时总成本较低，碳排放量也远小于公路集疏运，综合成本在3种运输方式中最低，即2 900.20万元，ULS承担运量占总运量的43.58%，其中由碳排放带来的“利润”为2.81万元，抵消了部分装卸成本。

表7 碳交易配额变化下的最优方案

碳交易价格与ULS运输价格分析见图5。

(a)

(b)

(c)

(d)

针对碳交易价格，我国碳交易市场实际价格在8欧元/t左右(约0.062 6元/kg)。2009年，中国向欧洲买家出售的二氧化碳减排量的售价是11欧元/t左右(0.086 07元/kg)，但这都远远低于国际水平。综合近几年国内外碳交易市场价格，本文主要讨论在碳配额限制下的交易机制。碳配额采取按标准免费发放的方式，在交易费率上，本文选取碳交易价格为12～25欧元/t(0.1～0.2元/kg)的研究区间。由图5可知，碳交易价格的变动对综合运输成本有着非常明显的影响，并不是随着碳交易成本的提高综合成本减少。由图5(a)和图5(c)可以得到: 碳交易成本在(0.14,0.16)和(0.18,0.2)时，综合成本较低； 但当碳交易成本为0.18元/kg/时，ULS运量比较高，且节点运量分配不均匀; 在(0.19,0.2)时，当前中国市场的碳交易价格还是比较低的，该区间单价较高，与实际不符，故将碳交易价格固定在(0.14,0.16)区间比较合适，本文取0.15元/kg，使研究具有可靠性。

针对ULS的单位运输价格，在不考虑建设费用的前提下，对运输价格进行分析，研究表明ULS单位运输价格在(3.5,9)范围内，图5(b)和图5(d)显示了ULS运输运价的选择。当单价过低时，会造成集疏运比例不合理； 而单价过高，综合运输成本过大，建设地下物流系统优势不明显； 当价格在(6,7)时，出现波动； 当ULS运输价格在(6.5,7)范围内，集疏运比重较为合理(45%左右)。因此，ULS的运输价格在(6.5,7)时，ULS 更具有明显优势。

4 结论与讨论

本文对上海外高桥港区交通拥堵、环境污染等问题提出解决方法，即引入ULS。从碳交易、时间、成本3个角度出发，建立综合运输网络的优化模型并求解，对相关参数进行灵敏度分析。

基于综合运输网络建立的优化模型，可以得出以下结论： 本文研究的优化模型基于定量分析的方法，从碳交易、时间、成本3个角度对引入ULS的综合交通运输网络进行分析。通过研究发现ULS可以分担货运量，缩短运输距离，达到节能减排、缓解交通拥堵和降低成本的目的；公路运输系统与地下物流系统相结合，可大大缩短运输时间，提高运输效率。

兴建外高桥—嘉定的地下物流系统，可以从一定程度上缓解因公路集疏运系统所带来的交通拥堵和环境污染等问题。本文根据外高桥港区江苏方向的日交通量，实际估算地下物流系统建成后能带来的气体减排量，评估其减排效益，利用优化模型计算地下物流系统建成后所带来的成本效益。然而，本文没有考虑车型和车速对二氧化碳排放产生的影响，未来将从不同车型和不同行驶速度方面对车辆产生的气体排放进行研究。