多阶段地理空间框架在可持续城市绿色物流中心选址优化中的应用

《Transport Policy》：Multi-Stage Geospatial Framework for Sustainable Urban Green Logistics Center Site Selection Optimization

　　摘要：本研究提出了一种以可持续性为导向的方法，用于确定合适的地点并设计城市绿色物流中心网络。所提出的方法整合了多阶段地理空间优化框架，该框架结合了地理信息系统、多准则决策分析和社会网络分析技术。第一步是根据气候条件、交通便利性及环境限制等七项地理参数来评估选址的空间适宜性，从而选出可行的地点。第二步是分析经济、社会、技术及环境因素，进而运用复杂的多准则决策分析方法对候选地点进行排序，确定优先发展的区域。第三步则利用改进后的引力模型和社会网络分析来评估各节点间的互动强度与网络结构，以促进协同发展。通过在一个大型都市区的案例研究，共确定了10个潜在选址，其中一个区域排名最高，另外两个区域排名第二。敏感性分析及对比评估进一步验证了该模型的稳健性与可靠性。这一方法为政策制定者提供了实用建议，有助于构建高效、低碳的城市物流基础设施，推动实现长期可持续发展目标。

引言：在经济全球化持续发展的背景下，物流行业已成为国家经济发展和技术进步的重要环节，在生产与消费之间发挥着关键作用。尽管该行业具有较高的经济价值，但它却消耗大量能源并排放大量二氧化碳。因此，世界各国政府都将减少物流领域的碳排放作为重要任务。作为回应，包括美国和日本在内的多个发达国家已大力推动其物流系统向更高程度的可持续性转型。中国也面临着减少二氧化碳排放的巨大挑战，中国政府提出了到2030年实现碳排放峰值、到2060年实现碳中和的宏伟目标，这一目标引起了国际社会的广泛关注。然而，尽管付出了诸多努力，中国的物流行业仍是我国第二大碳排放源。因此，亟需对物流系统进行全面重构，以提高运营效率并降低碳排放量。随着城市电子商务的快速发展以及数字经济的普及，物流行业迅速扩张，这也带来了诸多环境问题，尤其是可持续性和生态足迹方面的问题。因此，物流行业需要采取积极措施，推动可持续发展，并向更清洁的能源形式过渡。

在设施选址规划中，核心难题在于如何通过优化决策为关键基础设施选择最佳位置，以实现特定目标。这一问题与网络中枢纽和节点的合理布局密切相关。物流枢纽对城市物流系统具有重要影响，是物流活动的重要节点。与此同时，城市物流系统也在不断发展，以提升运营效率并增强环境可持续性。本研究着重探讨物流中心在物流行业可持续发展中的作用。此外，环境可持续性已成为21世纪组织发展的重要特征，可持续物流也日益受到学术界和制造业从业者的重视。图1展示了一个实施可持续物流理念的城市绿色物流设施的实例。

近年来，人们越来越重视为环保型城市物流枢纽寻找合适的位置。选择恰当的选址对于优化产品运输的物流流程至关重要。基础设施的战略性布局有助于优化交通与物流网络设计，推动可持续供应链的发展，提高生产力，降低运营成本，同时更好地满足客户需求。这种战略定位对于提升企业的竞争优势及确保其长期生存具有重要意义。城市绿色物流中心的选址是衡量成本效益、绩效指标、未来发展可能性以及整个物流网络运行状况的重要因素。

目前，在为城市绿色物流枢纽寻找理想选址的过程中存在诸多问题。不同领域之间的信息缺乏整合是一个主要问题，尤其是在忽视区域视角和可持续性研究方面。其他关键挑战还包括可再生能源的利用不足、地理空间数据计算能力有限，以及缺乏对未来绿色物流枢纽长期空间布局的预测研究。为克服这些限制，本研究提出了一种基于可持续发展原则、运用地理空间网络优化技术的多阶段选址流程。该方法有三个显著特点，使其具有持续的应用价值。首先，它支持在绿色物流设施建设中使用太阳能，以此减少对化石燃料的依赖，推动行业内的可持续转型。其次，它为每一项多目标优化建立了涵盖物理、生态、社会、经济和技术层面的完整评估体系。此外，该方法还设计了创新的三阶段决策框架，以支持城市绿色物流设施的可持续发展。最后，该规划考虑到了未来网络的发展与空间布局，旨在助力实现长期可持续发展目标，而不仅仅是选定一个设施选址。城市绿色物流枢纽将继续在推动物流行业走向可持续性、提升运营效率以及实现环境可持续的未来方面发挥重要作用。

现有文献从三个不同角度进行了研究：第一，影响物流中心选址的因素；第二，用于支持选址决策的方法与技术；第三，关于物流网络结构与设计的研究。多年来，许多研究者致力于解决物流设施选址问题，并构建了多种评估模型。例如，有一项研究设计了包含社会环境、自然条件、交通便利性及经济状况等在内的评估标准，用以确定最适合建设综合物流与配送设施的地点。另一位学者则提出了一个详细的决策框架，在为物流枢纽选址时综合考虑社会、生态、财务及环境因素。还有研究指出了与物流设施选址相关的若干关键要素，如市场需求、交通系统质量、配套基础设施的完备程度、土地资源状况以及政府政策支持力度。同时，也有研究通过构建分析模型，从组织结构、环境压力及技术能力等方面探讨影响物流行业的各种因素。另有研究则通过分析组织问题、交通系统、环境影响及经济因素，为物流企业制定了相应的运输策略。

随着人们对解决复杂选址问题的兴趣日益增加，地理信息系统与多准则决策分析技术的整合也愈发紧密。例如，有人将地理信息系统与多准则决策分析相结合，用于支持建设项目中的可持续道路路线规划。为解决紧急医疗物流中的选址问题，刘（2022）将地理信息系统与层次分析法相结合，并运用TOPSIS方法对潜在选址进行排序。还有研究采用模糊层次分析法与地理信息系统相结合的方式，对共享自行车站的位置进行空间分析。类似地，还有研究提出了一种方法，将空间分析系统、适用于不确定条件的层次决策框架以及基于与理想解距离的排序技术结合起来，用于评估城市供水管理策略。另有研究通过将信息重要性度量方法与准则间相关性重要性方法相结合，提出了一种新的权重分配方法，随后又运用VIKOR方法在基于地理信息系统的紧急城市物流中心选址中对备选方案进行排序。为确定印度首都适合建设停车换乘设施的地点，有研究采用了地理信息系统与多准则决策分析相结合的方法。还有研究首先利用地理信息系统和多准则决策分析确定潜在的物流枢纽区域，然后基于启发式算法进行最终选址。在上海开展的一项实际案例研究中，研究人员运用空间分析系统与多准则决策分析相结合的方法，评估影响地铁系统的洪水风险。此外，还有研究探讨了新工业园区的选址问题，进一步体现了地理信息系统与多准则决策分析在选址问题中的广泛应用。

随着人们对解决复杂选址问题兴趣的上升，地理信息系统与多准则决策分析方法的整合程度也在不断加深。例如，有研究者将地理信息系统与多准则决策分析相结合，简化了建筑项目中的可持续道路路线设计流程。刘（2022）则通过将地理信息系统与层次分析法相结合，并运用TOPSIS方法，解决了应急医疗物流中的选址难题。另有研究采用模糊层次分析法与地理信息系统相结合的方式，对共享自行车站的位置进行空间分析。还有研究提出了一种方法，将地理分析系统、适用于不确定条件的层次决策框架以及基于与理想解距离的排序方法结合起来，用于评估城市供水管理策略。另有研究通过将熵权法与准则间相关性重要性方法相结合，提出了一种新的权重分配系统，随后又运用VIKOR方法在基于地理信息系统的紧急城市物流中心选址中对备选方案进行评分。还有研究运用地理信息系统与多准则决策分析框架，为印度首都寻找合适的停车换乘设施选址。另有研究在利用地理信息系统与多准则决策分析确定潜在的物流枢纽区域后，采用基于K均值算法的启发式方法进行最终选址。在上海开展的一项实际案例研究中，研究人员运用空间分析系统与多准则决策分析相结合的方法，评估地铁系统的洪水风险。此外，还有研究探讨了新工业园区的选址问题，进一步证明了地理信息系统与多准则决策分析在选址问题中的广泛应用。

模糊理论在决策研究中被广泛运用，用于处理模糊性和不确定性问题。例如，有一项研究将多准则决策分析方法与模糊数及模糊集理论相结合，用于在西班牙识别物流枢纽的最佳选址，同时处理其中的不确定信息。在另一项研究中，模糊DEMATEL方法被用于确定电池更换站选址的标准权重，而三角模糊数则被用来处理数据的不精确性。在资金有限的条件下，有研究将犹豫模糊语言术语集引入氢燃料加注站设备选型过程中。还有研究开发了一种整合了模糊DEMATEL、ANP和TOPSIS的多准则决策分析框架，用于为易受自然灾害影响的物流仓库选择最合适的实时定位系统。此外，还有研究将粗糙ANP与DEMATEL相结合来确定标准权重，随后运用MAIRCA方法评估绿色供应商的绩效。由于能够灵活扩展评估项并有效捕捉专家的定性意见，犹豫模糊语言术语集常被用于专家主导的决策过程中。相比之下，三角模糊数则为保留模糊信息提供了一种更为直接的方法。当将犹豫模糊语言术语集与三角模糊数结合使用时，可以對定性判断进行数学化处理，从而减少模糊性。这种组合方法不仅能够将主观意见和语言表达转化为可量化的数据，还能为复杂环境下的决策提供更准确的框架，进而提高决策结果的可信度和精确度。

在选址决策中，通常会运用TOPSIS、AHP和DEMATEL等多准则决策分析技术作为支持。这类方法属于基于两两比较的主观权重分配方式，因其简单易用而广为应用，但无法全面体现不同标准之间的相互作用。DEMATEL方法可以通过记录标准间的因果关系并优化其影响矩阵，来弥补这一缺陷，但仍依赖于专家的专业输入。将主观权重与客观权重相结合，可以有效减少偏差，提高决策的可靠性。CRITIC作为一种客观权重分配方法，通过考虑数据流动及标准间的相关性，来降低主观因素的影响，但它不像DEMATEL那样考虑因果关系。将CRITIC与DEMATEL相结合，可以实现更为合理且均衡的权重分配，从而帮助形成更为全面的决策过程。TOPSIS则是一种基于距离度量来对备选方案进行排序的方法。VIKOR是对上述方法的改进，它通过考虑各种折中方案来获得更为合理的成果。在某些标准存在冲突的情况下，比如经济利益与环境保护之间的矛盾，两种方法得出的排序结果可能会出现差异。与TOPSIS[27]相比，MAIRCA通过简单的线性归一化处理以及更完善的冲突标准处理机制，能够提供更准确、可靠的评估结果[28]。有研究基于社会网络分析并结合数据驱动技术，对港口物流参与者之间的关系进行了网络化研究。例如，[29]运用社会网络分析研究了高铁建设对城市群的影响。[30]则利用社会网络分析和描述性统计方法研究了农业合资企业之间的互动关系。还有研究通过定量分析和社区网络，探讨了中国与海上丝绸之路之间关系的时空演变[31]。He和Xu（2023）使用引力模型分析了港口绩效的空间网络结构。同时，通过结合改进后的引力模型与社会网络分析构建的相关网络，对水环境效率进行了评估[32]。社会网络分析通常用于分析节点间的连接关系，识别重要变量、网络结构以及随时间变化的趋势。此外，它还可以帮助识别那些具有高度合作性的子群体，从而有助于构建高效的物流网络，而改进后的引力模型则可用于计算不同方案的物流空间引力值。对现有文献的综述表明：(1)目前关于城市绿色物流中心选址的研究往往没有考虑到可再生能源的使用，这在生态可持续性方面存在较大缺陷。物流企业应采用可再生能源节约技术，以降低二氧化碳排放并提升运营效率。此外，如果不使用可再生能源，物流枢纽未来可能会面临更高的能源成本以及更为严格的环保法规。(2)以往的研究往往只关注单一维度的发展，未能充分考虑选址过程中各个阶段的综合影响。而且，传统模型容易受到数据质量的影响，其研究结果由于基于经验或简单的统计方法，可解释性较差。(3)大多数关于物流枢纽的研究缺乏具体情境背景，也没有采用综合视角，往往只侧重于成本效益分析、生态问题和技术层面。此外，这类研究通常只关注选择最具发展潜力的地点，而没有充分考虑未来物流枢纽的形态和结构，这并不符合实际需求。仅仅考虑最初的选址决策可能会影响未来各项活动的效率以及整个物流网络的运行。为应对这些挑战，本研究提出了以下改进措施：(1)从可持续发展的角度出发，研究太阳能驱动的城市绿色物流中心，以此减少对化石燃料的依赖，推动清洁低碳电能的开发。同时，引入新能源汽车，以降低运输过程中的能耗和二氧化碳排放，实现可持续发展。(2)本研究加强了多学科的融合，利用来自不同来源的异构数据，从而得出更合理的结论，减少主观偏见。第一阶段和第二阶段主要负责确定合适的选址以及确定建设城市绿色物流中心的优先顺序。而第三阶段则着眼于城市绿色物流中心的长期可持续发展及其相互间的互补性。这是一种全新的三阶段可持续理论框架。除了用于城市物流发展外，该模型还为其他领域的选址难题提供了全面且实用的决策框架。(3)在本研究中，GIS中地理数据的适用性得到了充分考量，从而提升了选址决策的准确性和可靠性。此外，还将社会网络分析与基于GIS-MCDM的选址方法相结合，将分散的物流中心整合成更先进的网络系统，以此更真实地反映现实情况。这一策略提升了物流枢纽的资源利用率、灵活性和响应能力，有助于决策者确定城市绿色物流中心的 ??。该研究还建立了网络结构，并运用社会网络分析来评估城市绿色物流中心之间的协同效应，从而为物流行业的长期可持续发展奠定基础。近期关于绿色交通运营和可持续基础设施选址的研究进一步强化了这种综合规划框架。例如，[40]提出的多目标、多阶段的垂直机场选址框架，不仅考虑了容量限制、基础设施成本和土地使用兼容性，还兼顾了分阶段发展和减排目标。同样，也有研究展示了建立分布式电动巴士充电基础设施的潜力，这种做法能够带来经济和环境方面的益处，因此需要布局空间上分布合理的低碳基础设施[41]。此外，我们还研究了带有集合点的电动车辆协同路径问题，结果表明，城市配送企业之间的协作能够降低能源消耗并提高运营效率[42]。综上所述，这些研究表明，可持续物流基础设施的评估应考虑节点间的协作、低碳基础设施的部署、分阶段实施以及选址的特定适应性。因此，它们为本研究提出的GIS-MCDM-SNA架构提供了坚实的理论基础。尽管之前的研究在物流设施选址规划方面取得了很大进展，但仍有三个问题尚未解决。首先，目前的模型并不适用于低碳城市物流发展，因为它们在选址过程中没有考虑可再生能源的因素。其次，现有研究往往分别探讨网络发展、多准则优先级排序和空间适宜性分析，从而导致决策支持体系不够完整。第三，许多研究只专注于寻找单一的最佳选址，而忽视了城市系统中众多物流枢纽之间的未来互动、互补关系以及协同发展。在综合决策过程中，需要进一步加强网络层面的分析、以可持续性为导向的评估以及区域筛选工作。这也是开展本研究的主要原因。本文为城市绿色物流中心同步网络的选择与建设提出了一个新的三阶段理论框架。其主要贡献包括：(1)提出了一种集成且具有弹性的分析框架，通过跨学科整合，整合不同的地理信息要素，提升分析的真实性与决策的精确度。(2)基于GIS-MCDM-SNA开发了一种用于城市绿色物流中心可持续发展的新型三阶段网络规划模型，包括相应的模型阶段，并以北京为例进行了案例分析，展示了该模型的应用效果。这一框架为相关研究提供了新的方法论视角和实用的解决方案。(3)提供了一种可自由迁移的模型，该模型或许还能为新零售门店和制造设施的布局提供指导。(4)为实现双碳目标提供了全国范围内的可持续发展思路，同时也为政策制定者提供了理论依据。本文的其余部分结构如下：第2节探讨了MCDM方法和适宜性评估的标准；第3节详细介绍了本研究采用的多阶段理论框架及关键算法；第4节报告了在北京进行的实证研究，第5节会对研究结果进行进一步解释；第6节总结了全文并指出了未来研究的方向。部分内容摘录：确定影响城市绿色物流中心选址的主要因素表1列出了影响物流中心选址决策的主要变量，这些变量是通过对相关文献和研究的深入分析确定的。本研究基于各标准的出现频率、相对波动程度、实际需求以及可持续性原则，构建了一个全面的分析标准体系。此外，我们还考虑了其他多种分析因素，其中尤其包含了若干地理信息要素。地理空间网络最优位置确定模型框架为了解决城市绿色物流中心选址问题并推动其未来的网络化可持续发展（见图3），本研究提出了一种多阶段空间网络最优选址模型。第一阶段主要通过基于GIS的适宜性评估来确定城市绿色物流中心的可能选址，进而找出最适宜的地点，为后续的优先级排序提供依据。在第二阶段，则运用MCDM方法对第一阶段的结果进行评估。实验应用本研究采用了多阶段地理空间网络模型来选择最佳的城市绿色物流中心选址，以北京作为实证研究案例。在北京案例研究中，我们对数据来源和空间处理流程进行了优化，以提高研究的重复性。所使用的地理数据集包括太阳辐射强度、年平均温度、基于数字高程模型的坡度数据、兴趣点信息、河流网络数据、主干道网络数据和铁路网络数据。在进行分析之前，所有数据集都经过了标准化处理。比较分析本研究将MAIRCA方法与几种常用的排序技术进行了对比，这些技术包括Dombi–Bonferroni Integration（DOBI）、Dombi–Bonferroni Weighted Assessment（DOBAS）、秩和比法（RSR）、VIKOR、模糊综合评价法（FSE）以及多属性边界逼近区域比较法（MABAC）。这些方法常被用于多准则评估问题以及涉及复杂决策环境的综合性能评估中。如图11所示，结论与未来发展方向物流行业对于实现“双碳”目标、提升能源效率以及减少碳排放具有重要意义。随着人们越来越意识到传统物流中心带来的负面环境影响和效率低下问题，城市绿色物流中心的发展日益受到重视。因此，本研究采用网络化方法探讨了城市绿色物流中心的最佳选址方案，为其未来的发展奠定基础。本研究呈现了CRediT作者贡献声明：赵龙成：资源提供、方法设计、数据收集、正式分析、概念构建。致谢：本研究得到了重庆工业职业技术学院博士基金的支持（编号：2023GZYBSSK1-02）。肖云霞|赵龙成中国重庆市401120，重庆工业职业技术学院经济管理学院。