物流管理专业-城市突发事件应急物流中心选址研究-以广州市为例

摘要在面对突发公共事件如自然灾害时，应急物流成为了保障灾区人民生活和生命安全的关键。应急物流中心的选址不仅关系到救灾物资的及时有效配送，还直接影响着救援行动的时间和成本。因此，应急物流中心的选址研究具有非常重要的意义。本文将以广州市作为本文案例，来研究应对突发事件的应急物流中心选址问题。通过查阅资料，分析实际情况与相关理论，研究影响应急物流中心选址的因素，通过前后两个步骤，先建立评价指标体系，通过熵权法以广州所有县级区的各指标数据的分散程度作为依据，从而利用信息熵求解出各指标的熵权，之后采用ward聚类法将备选地区分为四类，确定第一类评价指数较高的地区作为初步选址方案，初步筛选备选地址。最后建立数学模型，使各个节点之间的权重距离最小，运用计算机通过遗传算法求解模型，求出合理的具体的选址方案。关键词：应急物流中心选址熵权法ward聚类分析遗传算法AbstractThispaperwilltakeGuangzhouasanexampletostudythelocationoftheemergencylogisticscenterinresponsetoemergencies,byconsultingthedata,analyzingtheactualsituationandrelatedtheories,studyingthefactorsaffectingthelocationoftheemergencylogisticscenter,throughtwosteps,firstestablishtheevaluationindexsystem,throughtheentropyweightmethodtotakethedispersiondegreeoftheindexdataofallcounty-leveldistrictsinGuangzhouasthebasis,soastousetheinformationentropytosolvetheentropyweightofeachindex,andthenusethewardclusteringmethodtodividethecandidateareasintofourcategories,determinethefirsttypeofareaswithhighevaluationindexasthepreliminarysiteselectionscheme,andpreliminarilyscreenthealternativeaddresses。Finally,amathematicalmodelisestablished,andthecomputerisusedtosolvethemodelthroughgeneticalgorithm,andtheobjectivefunctionminimizestheweightdistancebetweeneachnode,soastofindareasonableandspecificsiteselectionscheme.Keywords:Emergencylogisticscenter,Location,Entropymethod,Geneticalgorithm目录176441绪论 页1绪论1.1研究背景近几年来，世界各地突发公共卫生危机，其中新型冠状肺炎疫情的爆发，给世界各国的社会、环境以及经济方面产生了恶劣影响，人们开始对应急和突发事件给予更多关注。由于广州市的地理环境以及社会生产等方面的复杂原因导致发生诸多突发事件，本文将以广州市为例，依据当地的地理环境、社会情况等方面因素对应急物流中心选址进行研究，建立符合实际情况的、指标选取合理的评价指标体系，建立数学模型，通过算法求解得出合理选址方案。随着我国城市化进程加快，城市的自然环境和社会环境也都受到了不同程度的破坏导致各种突发事件频发，城市作为其最大的承灾体，已然成为防灾减灾的重点。本文以广州市为例，在重大自然灾害或人为灾害或公共卫生突发性事件发生的前提下，构建应急物流能力评价体系，建立选址模型，将距离作为选址的切入点，着重研究应急物流中心选址问题。1.2研究意义1.2.1理论意义本文通过以下两个步骤来设计广州市应急物流中心的合理选址方案，得到的选址结果更加具有说服力。首先，建立该地区选址评价体系。本文针对县级区的应急物流能力与需求两个角度选择了11个评价指标，通过查找获得相应的每个指标的最新真实数据，过去研究应急物流中心选址的文献中，主要采取相关专家打分的主观方式来确定，缺乏一定的客观性，因此本文采用熵权法对于评价指标体系中的各县级区进行客观评价，选取出应急物流能力较强地区作为应急物流中心初步备选地址。同时，合理的指标建立的评价指标体系可运用于同类选址问题。其次，为进一步具体选址建立数学模型，使用python软件选择遗传算法求解模型，得出最终的选址方案。先采用客观的方法建立评价指标体系，再使用计算机求解模型可以使整个过程更加科学，更加有说服力，研究国内其他市份也可以参考这样科学、可操作的方式。在学术层面上可以完善应急物流中心选址的理论，丰富应急物流体系。1.2.2现实意义为突发事件发生前后，都能产生积极的作用。发生前能使政府完善应急救援的准备工作，确定各应急物流中心与需求点之间的位置关系，一定程度上协助市内各地区的有关部门制定合理的应急物流政策，做出准确高效的应急救援决策；发生后能及时对应灾区需求，完成需要负责的应急救援任务，大幅度优化对于支援灾区的响应速度以及减少运输应急物资的时间，辅助广州市的相关部门对于当地的情况深入了解，优化应急物流系统，提高应急救援工作效率。1.3研究目的本文将以广州市为例研究城市突发事件的应急物流中心选址问题，通过查阅文献资料，分析相关理论与实际情况，得出在广州市内建立应急物流中心的必要性，进而研究影响应急物流中心选址的因素，通过前后两个步骤，先建立评价指标体系，再运用计算机求解模型，求出合理的选址方案。1.4研究框架本文的研究结构分为以下六个章节：第一章，绪论。介绍本文的研究背景、研究意义和目的，叙述了本文采用的研究内容以及主要工作方法。第二章，文献综述和相关理论与方法。简要对突发事件与应急物流作出解释，说明应急物流在突发事件中要发挥作用，并介绍部分常用的应急物流中心选址的方法。查阅文献资料总结国内外对于应急物流以及应急物流中心选址的研究现状。第三章，分析在广州市内建立应急物流中心。介绍广州市的经济人口、地理环境、气候等特点，分析市内发生突发事件的种类以及应急管理体系现状，总结了在市内建设应急物流中心的可行性。第四章，广州市各地区应急物流能力与需求评价。针对市内各县级区的应急物流能力及需求两个方面选择指标，然后构建广州市各地区的应急物流能力和应急需求评价体系。本文选取广州市内的所有的县级区作为评价对象，通过查询统计年鉴等其他官方资料获取数据，总结建立评价体系，运用熵权法计算各个地区的应急物流综合指标指数，进而采用Ward聚类分析法对广州市11个城市进行进一步分类分析，选出应急物流能力强、应急物流需求高的市内地区得到初步备选地址方案。第五章，确定广州市具体急物流中心选址。为反映出应急救援的效率，目标函数要保证各个节点之间的权重距离最小。由上一章分析求得广州市内可供备选的应急物流中心节点与受灾后应急物流需求节点，获取市内11个区的经纬度坐标，再将其转化为平面直角坐标系的坐标，把数据处理完毕后代入数学模型，设置具体参数并运用遗传算法对该模型进行求解，得出一个合理的选址方案。第六章，总结与展望。简要总结本文的研究内容并给出得到的结论，同时对未来的研究方向进行展望。论文框架如图1.1所示图1.1论文框架2文献综述和相关理论与方法2.1应急物流相关理论基础应急物流是以提供突发性自然灾害、突发性公共卫生事件等突发性事件所需应急物资为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标的特种物流活动。应急物流较普通物流相比，应急物流需要在短时间内满足救援物资和医疗人员的需求，对时效性要求高，具有特殊的社会属性。应急物流的特点包括以下几点：（1）时效性应急物流的首要特点是快速响应。在突发事件发生后，时间就是生命。应急物流需要迅速调动资源、规划路线，以最小的时间内将必要的物资、人员和资金送到受灾地区或指定地点[8][10]。这要求物流系统必须具备高度的灵活性和响应能力，能够根据实际情况调整配送策略，确保物资能够及时到达受灾最严重或最关键的区域[7]（2）突发性应急物流灾害事故的突发，使得人们对应急物流的发生时间、地点以及应急物资需求不可预测，从而导致应急物流具有突发性。与普通物流相比，突发性是应急物流的一个显著特征。整体性尽管每个应急物流活动都有其特定的特点，但整体上，应急物流系统的目标是减少突发事件对人民生活和财产造成的损失。这要求应急物流系统从宏观到微观层面进行全面的规划和管理，确保所有环节紧密相连，形成一个有机整体[2][6]。此外，应急物流系统的成功还依赖于政府的领导和社会的广泛参与，需要政府部门、法律机构、技术支持和公众共同努力[1][21]。2.2突发事件概述突发事件是指时间上发生突然，同时有可能造成严重的社会危害，需要采取应急处置措施的紧急事件。在我国，根据突发事件可分为四种：自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。（1）自然灾害自然灾害是指因自然环境的变化给人类的生产、生活环境带来危害或威胁性命的灾害。与其他突发事件比较，自然灾害发生频率相对来说更高，直接损失大，但是依靠现有科技水平能提前预防检测到自然灾害，建立应急物流中心可以有效降低自然灾害等突发事件带来的损失。（2）事故灾难事故灾难由人类从事生产、科学研究等各类业务活动、生活活动时故意或过失行为而引发的，导致潜在危险爆发，迫使正常生产、生活工作停止，同时造成大量人员伤亡、经济损失或环境污染等恶劣后果，在政治、经济和其他方面受损的灾害。（3）公共卫生事件公共卫生事件是指突然发生，对社会公众健康造成严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物或职业中毒以及其他危害公众健康的事件。从2003年的非典疫情到如今的新型冠状病毒肺炎疫情，都是典型的公共卫生事件。疫情对我国乃至全世界产生了巨大的影响，造成的经济损失难以估计，人类的生命健康受到威胁。（4）社会安全事件社会安全事件是指由于个人主观意志而发生的群体性事件、恐怖活动等，对国家与社会稳定和发展造成负面影响，并且涉及经济、政治和社会方面的各种群体性的突发事件。主要包括恐怖袭击事件、群体性事件、重大刑事案件、经济安全事件、涉外突发事件等。2.3应急物流中心选址方法综述与一般的突发事件相比，重大灾害事故的发生频次较低、影响范围广、后果严重。需要大量、持续的救援物资供给，导致应急物流设施选址具有复杂性，相应也带来了许多研究方法。根据对应急物流设施进行选择的特征，可以将应急设施选址方法归纳为如下的几类：（1）解析法解析法主要包括四类：数值分析法、重心法、时间一吨一距离一中心法、吨一距离一中心解法。重心法是通过寻找需求点和资源点的重心位置，来建立应急物流储备库，经常用于对单设施选址问题。其他的解析方法主要是依据时间、运输距离、物资的需求量进行选址决策。解析法在解决涉及的影响因素简单、数据可以获取、精确性要求高的选址问题具有很大优势，但是在复杂模型中不适合选用。（2）最优化法该方法的基本原理是在客观约束限制下，进行最优方案的选择。最优化方法的应用范围广泛，如机械、建筑、生产计划等领域。电子计算机技术的日新月异，进一步拓宽了最优化方法的应用领域。最优化方法的缺点是不适用于复杂的选址问题，因为很难进行求解。（3）启发式算法该算法是根据迭代准则，对初始方案不断进行改进，然后逐渐逼近最优解的方法。启发式算法得不到最优解，但是可以提高运行效率。启发式算法的优点是简单易行，速度快，缺点是不能够得到最优解。（4）综合因素评估法综合因素评估法是依据评价标准或者影响因素进行主观评价，选出最优选址方案。这类方法主要包括有模糊综合评估、层次分析法、灰色评估等。AHP可以进行定量和定性分析，适用于多因素决策问题，通过构造判断矩阵，得到备选方案的权重。模糊综合评判法运用模糊数学理论，在包含不确定性因素的约束条件下，选出最优方案。（5）仿真方法仿真方法是指通过模拟系统的某个行为或活动，在节约资源的条件下，可以取得很好的效果，并且可以通过参数的改变，多次运行不同的方案。但仿真需要初始方案，且预定的初始方案会对决策有很大影响，优点是可以节省成本。（6）智能算法智能算法主要包括人工神经网络、遗传算法(GA)、模拟退火、粒子群等算法，这些方法适用于解决选址中的NP-hard难题。2.4国内外研究现状2.4.1国外研究概况国外对于应急物流的研究更早，Cart（1992）提出了应急物流是在一定的时间范围内，按照一定的顺序将一定量的应急物资运输到受灾地区的过程REF_Ref7624\r\h[1]。Long（1997）指出建立有效的应急物流管理系统，为应急救援物资的供应提供准确的信息指挥，在充分了解灾情信息和实际情况的城市突发事件应急物流中心选址研究——以广州市为例基础上，才能指定准确的救援方案REF_Ref7706\r\h[2]。Thomas（2002）认为救援人员、救援物资、救援设备组成了应急物流系统，救援物资经过各方筹备，储存后统一调配运输到受灾区域，整个过程经过全局兼顾、运营、优化系统三个阶段，在这不同的阶段定义了应急物流，并表示其由过程与方法组成REF_Ref7784\r\h[3]。Russell（2002）研究应急物流时通过供应链的角度，按照一定的流程完成应急物流工作：评估受灾地区的所需应急物资量，对上级部门提出应急救援请求，集中管理应急物资，选择合适的运输路线和运输工具进行运输工作，管理应急物资并记录追踪记录过程，需要应急救援相关部门协调与组织整个救援过程REF_Ref7823\r\h[4]。近些年来国外学者从一些新的角度来研究应急物流。GingerY.Ke（2022）使用两阶段鲁棒优化方法建立基本单元承诺模型和扩展单元承诺模型，采用列与约束生成算法求解提出的模型并进行测试，促进应急响应系统更有效率和更有效果REF_Ref7866\r\h[5]。DiehlmannFlorian（2021）通过定量评价应急物流工作中的公私合作，基于一定逻辑基础和博弈论的思想构建出公私应急合作框架并应用于实际案例，当突发事件发生后立即需要建立供应链时，可以促进政府与社会各界加强协作完成应急物流工作REF_Ref7892\r\h[6]。DalalJyotirmoy（2021）建立一个鲁棒优化模型确定应急物资集中供应地点，在五层网络中针对不同的运输方式确定供应数量。并提出建立应急救援的门槛时间窗口，超过限制会使整个应急物流系统成本上升REF_Ref7921\r\h[7]。ChataYorvarak（2021）认为政府可以与第三方物流供应商合作进行应急救援，可以有效地减少受灾期间的应急反应时间，节约时间成本REF_Ref7944\r\h[8]。NathalieCotes（2018）在应急物流设施选址模型中，确定了目标函数的剥夺成本，在缺乏获得应急救援物资的情况下，构建救灾物资预配置的设施选址模型，同时确定了为应急救援受灾地区所准备的各种类型产品数量REF_Ref7999\r\h[9]。MalihehKhorsi（2020）将救援物流的运营决策考虑在对受灾地区的资源分配中,包括调度、路由和分配决策。车辆的多次使用和分批交付等特点使车辆能够得到更好的使用，成为灾害应对的主要资源之一REF_Ref8035\r\h[10]。2.4.2国内研究概况21世纪以来，物流行业得到突飞猛进的发展，我国境内的自然灾害等突发事件的数量也逐年呈上升趋势，在这样的大环境下催生出了应急物流这种新兴学科。在国内，欧忠文（2004）基于2003年的非典疫情和“禽流感”首次提出了“应急物流”这个概念，他表示政府需要建立一些机制来保障应急物流救援工作的进行，建立应对例如自然灾害、公共卫生事件等的突发事件的应急处理机构，同时构建应急物流技术平台，启用有效的应急手段REF_Ref8071\r\h[11]。由于2020年新冠疫情的突发，我国学者也从新的方面去研究应急物流。宋敏（2022）认为我国应该从法规体系、体系顶层设计、业务管理、跟踪评估等方面加强应急物流系统标准化建设REF_Ref8094\r\h[12]。甘卫华（2020）提出在疫情环境下应急物流与区块链技术的耦合原理，为了提高应急物流的效率和服务水平，可以将区块链技术运用于应急物流中解决问题REF_Ref8124\r\h[13]。朱姝帆（2020）通过分析应急物流医疗机构与冷链物流企业配送之间的策略关系，构建冷链应急物流的协作配送的演化博弈模型，同时引入感染病毒风险及损失REF_Ref8146\r\h[14]。马丽荣（2021）运用运筹建模技术，同时考虑应急物资需求、应急需求地区以及应急配送时间，构建配送模型，目标为配送车辆少且路径短，运用软件求解出结果，提高应急配送效率REF_Ref8182\r\h[15]。主国娜（2022）采用模拟退火法，弗洛伊德优化算法研究农村应急物流配送路径的优化，考虑不同的配送方式，在不同情境下选择出最优应急配送路REF_Ref8202\r\h[16]。冯兴宇（2022）对于决策者在面对多个评价指标、方法、变量等犹豫的模糊环境，使用最大偏差法来确定属性权重，再使用TODIM法计算不同方法的优势程度，得出相应的整体价值进行排序REF_Ref8326\r\h[17]。王宝顺（2022）以天津的轨道交通系统的网络模型为基础，考虑到有需要保护的脆弱站点，构建适用于天津轨道交通系统的应急物流设施中心的选址模型REF_Ref8290\r\h[18]。姚红云（2019）使用了模糊层次分析法来构建应急物流中心选址的模型，同时优化了突发事件中应急物资配送路径模型，并进行了算例分析证明了模型有效可靠，能够提高应急物流的效率REF_Ref8267\r\h[19]。郑琰（2020）构建了应急物流中心选址的整数模型和评价模型，同时保证覆盖率和总时间成本，运用模拟神经网络法和深度优先搜索法来求解模型，进行算例实验时，对比单目标和多目标两种模型，分析对选址结果的影响，并评价相关影响因素，最后实验证明该模型对于应急物流中心选址有一定效果REF_Ref8244\r\h[20]。3广州市应急物流现状3.1广州市概述3.1.1地区简介广州市，简称“穗”，别称羊城、花城、五羊城，是广东省辖地级市、广东省省会、副省级市、国家中心城市、超大城市、广州都市圈核心城市，国务院批复确定的中国重要的中心城市、国际商贸中心和综合交通枢纽，世界一线城市。广州市为丘陵地区，地势东北高西南低，背山面海，北部是丘陵山区，东北部为中低山地，中部是丘陵盆地，南部为沿海冲积平原，为珠江三角洲的组成部分。广州市所在的省区域范围内水旱风灾害频发，年均有5.3个台风登陆或受其严重影响，年均发生22场暴雨洪水，冬春连旱10年5遇，低温冰冻灾害时有发生。广州地处粤中低山与珠江三角洲的过渡地带，地貌类型多样，地质环境条件复杂，叠加汛期强降雨和人类工程活动等影响，地质灾害多发、易发、频发。全市地质灾害以崩塌、滑坡等斜坡类地质灾害为主，其次为地面塌陷和地面沉降。3.1.2广州市应急管理体系现状改革以来，广州市市应急管理工作稳步推进，取得了一些成效，但目前还有许多短板弱项。（1）应急管理体制机制不够完善。消防安全体制改革仍处过渡期；一些交叉领域、非许可事项的安全监管责任还不够明晰，自然灾害各涉灾部门之间“防”“减”“抗”“救”的工作分工有待进一步优化和明确，协调配合联动机制有待完善和落实，监测预警统筹力度有待进一步提升。（2）应急管理科技信息化建设基础还比较薄弱，科技支撑能力有待进一步增强。联合创新机制不健全，全市应急指挥中心体系建设及作用发挥距离现代化要求还有较大差距，应急所需的信息资源共享水平较低，“智慧应急”效能发挥以及自然灾害预测和次生灾害预测精准性有待进一步提升。监测预警能力不适应多灾种的应对；应急指挥平台体系不健全，特别是偏远地区现场动态信息掌握不及时，决策指挥信息支撑能力不适应大应急的要求。（3）部分行业领域的预案体系建设不够完善，未细化制订相应的现场处置预案和操作手册，尤其区、镇街基层单位的预案修编不及时、针对性不强、可操作性有待提高，部分行业部门间的预案衔接性不强。（4）应急救援队伍还不够强，应急救援能力还不能适应防大灾、抗大灾、救大灾的需要。专业救援和社会救援力量不足，区域分布不均衡。危险化学品、交通运输、水务、生态环境等重点行业领域和森林防灭火等专业救援队伍建设还未完全达到国家、省关于应急救援队伍建设的要求。应急装备现代化能力和水平还有差距，装备配置未进行标准化规范致使各队间难以形成有效合力，先进装备的购置共享机制有待完善，新技术、新科技及大型应急装备在实际工作中的应用不够，应急科技产业优势集群尚未成型上规模，在整体上影响了应急救援能力的提升。（5）社会协同应对突发事件的能力还不够强。市民参与应急管理的社会化组织程度较低，市民应急意识和自救互救能力总体薄弱，第三方服务机构参与度和作用有待进一步加强，社会协同应对突发事件的能力有待进一步提升。3.2广州市建立应急物流中心的可行性从《广州市应急管理第十四个五年规划》中可以看出，广州市正在推进现代化的应急指挥中心建设，并且在修订《广州市突发事件总体应急预案》的过程中，组织各方面力量统筹优化全市应急物资储备网点的规划选址。这表明广州市对突发事件应急物流中心的选址给予了高度重视，并且在政策层面进行了相应的规划和调整。建立突发事件应急物流中心在广州市的可行性分析，需要从多个角度进行考量。首先，广州市已经在突发事件应急体系建设方面取得了一定的进展，如加强基层物资储备和完善区和基层单位应急物资分级储备机制，建设区域性应急物资储备中心。这表明广州市在应急管理体系建设方面具有一定的基础和经验。其次，广州市已经制定了《广州市应急避护场所建设规划（2014—2020年）》，并计划到2020年，市、区、镇街及村（居）室内外应急避护场所的服务覆盖率达到100％。这一规划的实施有助于提高广州市应对突发事件的能力，为应急物流中心的建立提供了良好的社会环境和支持体系。再者，广州市在“十四五”期间的应急管理规划中提出了建设现代化的应急指挥中心，并推进各区应急指挥中心的同步建设，以及构建与超大城市相匹配的应急物资采购和配送机制。这些措施为应急物流中心的建设提供了政策支持和技术基础。综上所述，结合广州市实际情况，建立突发事件应急物流中心是可行的。广州市在应急管理体系建设方面已有一定基础，政府对应急物流的支持态度明确，且有相关规划和政策作为支撑。但同时也要注意到，需要解决组织结构和管理机制上的问题，以确保应急物流中心能够高效、有效地运作。4广州市各地区的应急物流能力与需求评价4.1构建评价指标体系4.1.1构建原则建立应急物流中心需要对于市内11个县级区进行定性与定量分析，需要考虑各地应急物流能力，以及受灾时应急需求的实际情况并进行客观评价，优先保留应急物流能力强与受灾时应急需求大的地区，获取应急物流中心选址的备选地区。本文将对广州市内11个县级区的应急物流能力与需求进行客观评价。广州市各县级区由于政策、经济等各方面原因影响，各地的应急物流水平并不在同一水平上，为了保证选取的评价指标能够客观准确地展现出实际情况，在构建该体系时要遵循一定的原则。（1）相关性原则所选的影响因素一定会在某种程度上影响着应急储备库的选址结果，或者正相关、或者负相关，是决策者选址过程中必须考虑的有效因素。（2）全面性原则在进行指标筛选的过程中，要对应急物流选址的特征进行全面透彻的分析，对于能够影响应急选址的每一个因素注意排查，这样才能保证有效的影响因素全面系统地参与到应急选址的决策中，使选址结果更加客观科学。（3）政策性原则应急物流管理中储备库的选址规划和建设投资主要是政府参与完成的，其主要资金来源于中央财政拨款，在影响因素的选取过程中应当充分考虑政府的应急法律法规、应急管理政策、城市规划等因素。（4）科学性原则因素的选择过程、因素的评价方法的确定都应该遵循客观实际，因素评价值的获取、整理，模型选择和运用都应该具有科学的理论和方法作支撑，这样才能保证筛选出来的因素具有科学性和有效性。（5）稳定性原则因素的选取应当具有很好鲁棒性，不可以伴随其他因素的变化而变化，即对其他参数摄动不敏感。4.1.2确定评价指标根据应急物流的特征，基于以上建立评价指标体系的原则，分析影响应急物流中心选址的因素与广州市各县级区的实际情况，查阅《中国物流统计年鉴》《广州市年鉴》和各县级区年鉴，选择部分指标，构建出应急物流能力与需求评价体系，该评价指标体系中含有4个一级指标，和分别下属的11个二级指标，如表4.1所示。表4.1广州市各地区应急物流能力需求评价体系一级指标变量符号二级指标编号物流综合能力B1货运量C1交通运输、仓储和邮政业C2应急供给能力B2卫生事业床位数C3医疗卫生人员数C4一般公共预算支出C5工业生产总值C6物流环境B3载货汽车拥有数量C7邮政电信业务收入C8移动电话用户数C9应急需求B4人口数量C10批发和零售业总产值C114.1.3评价指标解释（1）物流综合能力突发事件发生后需要该地区集中其所拥有的应急能力去应对，而应急能力需要该地区的物流综合能力体现，在此选取货运量和交通运输、仓储和邮政业总产值两个指标衡量地区的物流综合能力。货运量能够反映一个地区的物流规模和物流能力，它是运输行业中一个极其重要的指标，它能反映一个地区在一定时期的运输业成绩。其定义是在一定时间限度内使用不同运输工具的运输货物数量。交通运输、仓储和邮政业总产值能够反映一个地区物流业的发展情况，同时能体现出当地对于物流行业的投资以及行业规模，该总产值的数值越大就代表着该地区物流业发达。它是指一个地区在一定时间内从事交通运输、仓储和邮政业总成绩的价值体现，作为一个衡量地区物流行业发达水平的指标。（2）应急供给能力该一级指标可以体现出一个范围内应急物流能力，此处从医疗水平方面选取卫生事业床位数，从政府角度选取一般公共预算支出，再从社会层面上选择工业生产总额，选取以上不同角度的二级指标来反映应急供给能力。卫生事业床位数从字面意义上理解就是指医疗机构所有的床位数，这里的医疗机构指一个地区的医院、社区卫生院、门诊部等。若一个地区的卫生事业床位数越多，就表示该地区的医疗水平处于越高的层次。当突发事件发生后引发的人员伤亡，需要本地的医疗机构及时支援，足够的卫生事业床位数才能满足灾情需要，保障人民的生命健康安全。一般公共预算支出是指国家或者地方政府的财政中与民生相关的部分，其中包括医疗、教育、就业、交通等方面。这部分政府的财政支出对于应急供给能力来说，能够有效提高当地的医疗水平，改善地区内部的交通状况，提高应急救援的效率。它是政府开展改善民生工作的重要保障之一，可以有效提高政府的社会公信力，维护社会稳定，有利于政府开展各项工作。工业生产总值是一个地区的所有工业企业在一定时间内以货币形式表现的工业活动成果，它能够反映出一个地区的生产水平，若工业生产总值越高，说明该地区的制造业水平越高。当突发事件发生，灾区需要大量应急物资支援，就需要当地有强大的生产能力，保障应急物资的供应。（3）物流环境一个地区的应急物流能力离不开当地物流环境的支撑，当地有完善的交通设施与广泛的通信能力等条件可以代表较强的应急物流能力。本文在衡量物流环境时从两个方面出发：从交通方面选取公路通车里程与载货汽车拥有数量这两个指标，再从通信方面选择移动电话用户数与邮政电信业务总量这两个指标。载货汽车拥有数量指一个地区所拥有的载货汽车数量，必须是在有关部门登记注册并且拥有牌照的载货汽车。载货汽车拥有数量在一定程度上反映出当地物流水平。突发事件发生后，这些载货汽车可以转化为应急救援工作的中流砥柱，保障应急救援物资的运输。载货汽车拥有数量在一定程度上也代表了当地的公路运输水平，数量越多可以反映物流环境越好。移动电话用户数与邮政电信业务总量这两个指标可以反映当地的通信行业的发展水平，移动电话用户数越多、邮政电信业务总量越多，当地的信息化程度越高。通信技术发达有助于应急物流工作的开展，在应急救援过程中，发达的通信网络使应急物流中心与其他单位联系紧密，及时共享第一时间的灾情信息，保障应急救援工作顺利进行。（4）应急需求此处选取人口数量和社会消费品零售总额两个代表性指标来反映地区的应急需求。人口数量越大，社会消费品零售总额越高说明突发事件发生后当地的应急需求越紧急、越迫切。本文选取的人口数量为各县级区的常住人口。应急物流中心的建立就是为了应急救援受到突发事件影响的人民群众，保障人民群众的生命财产安全，在人口越多的地区发生突发事件，造成的危害就越大，应急需求就越迫切。批发和零售业总产值指批发零售贸易企业、单位一定时期内从事商品的购进、保管、整理、包装及销售等服务活动总量的价值，反映批发零售贸易活动的总成。该指标反映了不同种类的产业对于物流行业的依赖，该指标数值越大，说明当地对于物流服务需求越大。4.2熵权法学者们在研究应急物流中心选址时通常采用的赋权方法分成主观赋权和客观赋权两个方法。综合模糊评价法、德尔菲法、层次分析法等属于主观赋权法，像熵权法、主成分分析法、复相关系数法等属于客观赋权法。相较于客观赋权法，主观赋权法的操作过程更加容易，得到结果的步骤也更加快捷，依靠专家的经验与专业知识可以保证权重排序的合理，避免属性权重与其实际重要程度相悖，但是由于受主观因素影响，会使结果缺乏客观性，有所误差，相对来说客观赋权法所确定的权重能避免主观因素影响。本文将采用客观赋权法中的熵权法来确定各指标权重，这种方法可以有效地减少主观因素影响而得到客观的权重。熵其实是一个反映物质系统状态物理概念，后来被延伸至社会科学中反映社会中某些状态的程度。在信息论中，熵被用来表示信息的不确定的程度，具体可以视为在收集的许多信息中，衡量对决策有效信息的数量。在一般情况下，如果一个指标的熵值越小，说明该指标的变异水平越高，代表该指标在整个评价指标体系中有更大的影响力，所占权重随之增大，反之熵值越大所占权重越小。按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据，具体步骤如下。（1）数据归一化对各个指标下的数据进行归一化处理，避免量纲对数据处理造成影响。对于正向指标:（4.1）对于负向指标:（4.2）式中表示第个方案下的第项归一化后的数据（=1,2，……，），（=1,2，……，）。（2）计算指标比重（4.3）式中QUOTEPij表示第项指标下第方案的指标比重（=1,2，……，），（=1,2，……，）。（3）计算信息熵（4.4）其中，满足式中表示第项指标的熵值（=1,2，……，）。（4）计算信息熵冗余度（4.5）式中表示第项指标的信息熵冗余度（=1,2，……，）。（5）计算指标权重（4.6）计算结果需满足式中表示第项指标的权重（=1,2，……，）。（6）计算综合得分（4.7）式中为综合得分，为各指标权重，为各指标的标准化后的数据。4.3数据收集与处理本文已经建立有关广州市各县级区的应急物流能力与需求的评价指标体系，熵权法的进行需要对于各地区所有的二级指标的具体数据进行分析。本文数据来源于广州市以及各区政府公开发表的文件：2023年《广州市统计年鉴》，11个区各自的统计年鉴，交通运输统计年鉴，广州市2022年国民经济和社会发展统计公报等。按照评价体系中的指标总结出各县级区各自的数据，然后进行熵权法分析。各县级区C1至C6的原始数据如表4.2所示，C7至C11的原始数据如表4.3所示。表4.2广州市各县级区评价指标原始数据（C1至C6）县区/指标C1C2C4C5C6荔湾区882827273085711206311724253152909越秀区1024927282878043502231364528369503海珠区8247272911776232069913812842716334天河区8236773018846703078713775543524742白云区90282731418898328261191911415409977黄埔区822537324364252981833574322564746番禺区12248273324325621466816755813264563花都区8228273416346841061114886907202048南沙区924890352357907353829499748963858从化区131280936243223745398890311166051增城区980282771480311049019710384582298表4.3广州市各县级区评价指标原始数据（C7至C11）C7C8C9C10C11荔湾区212375129842913114807958142532116越秀区3078761098430538648211743084302696海珠区453677235743133468911034803608198天河区3122783455403331142310720868550020白云区87567899064531148511944402345455黄埔区98654234431313474866715793447866番禺区5664261198435423375711670895548906花都区312282109863623116788842314665508南沙区78964210843713114085420232234010从化区664537216843813114906597563566548增城区3122851198439431468710842682775605利用公式（4.1）—公式（4.2）可得无量纲化矩阵，即将各地区的数据转化为标准化数据，C1至C6如下表4.4所示，C7至C11如下表4.5所示。表4.4广州市各县级区评价指标标准化数据（C1至C6）C1C2C3C4C5C6荔湾区0.12470.04000.21400.18420.11660.1867越秀区0.41400.64821.00001.00000.19420.0020海珠区0.00650.24570.41300.36890.20100.1577天河区0.00430.41310.50420.58450.19950.2114白云区0.16540.95850.85050.53050.41851.0000黄埔区0.00201.00000.11890.13621.00000.1477番禺区0.82090.54280.19520.23990.32000.1941花都区0.00260.35390.11530.15320.24440.4554南沙区0.21040.52510.00200.00200.83530.5723从化区1.00000.54270.04540.02340.00200.0549增城区0.32310.00200.16780.15060.43950.2815表4.5广州市各县级区评价指标标准化数据（C7至C11）C7C8C9C10C11荔湾区0.22940.15790.19500.39020.0491越秀区0.39210.07981.00000.96920.3289海珠区0.64060.57130.00200.86090.2191天河区0.39961.00000.59010.81281.0000白云区0.01670.00200.98521.00000.0196黄埔区0.03560.56620.20210.20020.1938番禺区0.83280.11890.77230.95820.5258花都区0.39960.07990.39260.52550.3862南沙区0.00200.47410.19500.00200.0020从化区1.00000.49760.19500.18210.2126增城区0.39970.11890.78830.83150.0876利用公式（4.3），可得无量纲化矩阵的比重矩阵，C1至C6如下表4.6所示，C7至C11如下表4.7。表4.6广州市各县级区评价指标标准化数据比重（C1至C6）C1C2C3C4C5C6荔湾区0.04060.00760.05900.05460.02940.0572越秀区0.13470.12300.27580.29640.04890.0006海珠区0.00210.04660.11390.10930.05060.0483天河区0.00140.07840.13900.17330.05020.0648白云区0.05380.18180.23450.15730.10540.3064黄埔区0.00070.18970.03280.04040.25180.0452番禺区0.26710.10300.05380.07110.08060.0595花都区0.00080.06710.03180.04540.06160.1395南沙区0.06840.09960.00060.00060.21030.1754从化区0.32530.10290.01250.00690.00050.0168增城区0.10510.00040.04630.04460.11070.0863表4.7广州市各县级区评价指标标准化数据比重（C7至C11）C7C8C9C10C11荔湾区0.05280.04310.03670.05800.0162越秀区0.09020.02180.18810.14400.1087海珠区0.14730.15580.00040.12790.0725天河区0.09190.27270.11100.12070.3306白云区0.00380.00050.18530.14850.0065黄埔区0.00820.15440.03800.02970.0641番禺区0.19150.03240.14520.14230.1738花都区0.09190.02180.07380.07810.1277南沙区0.00050.12930.03670.00030.0007从化区0.23000.13570.03670.02700.0703增城区0.09190.03240.14820.12350.0290利用公式（4.4）—公式（4.5），可得各指标的信息熵与冗余度，如下表4.8所示。信息熵冗余度C10.72080.2792C20.89440.1056C30.81920.1808C40.83060.1694C50.87030.1297C60.84340.1566C70.84710.1529C80.83270.1673C90.88290.1171C100.91120.0888C110.80650.1935利用公式（4.6），可得各指标的权重，如下表4.9所示。表4.9广州市各县级区各级评价指标权重一级指标权重二级指标权重B10.2210C10.1603C20.0607B20.3657C30.1039C40.0973C50.0745C60.0899B30.2512C70.0878C80.0961C90.0673B40.1621C100.0510C110.1111利用公式（4.7），可得各一级指标与总体的得分，如下表4.10所示。表4.10广州市各县级区综合指标数B1B2B3B4综合指标指数荔湾区0.02240.06560.04840.02540.1619越秀区0.10570.21580.10940.08600.5169海珠区0.01590.10800.11130.06830.3035天河区0.02580.14310.17090.15260.4924白云区0.08470.26110.06790.05320.4669黄埔区0.06100.11340.07110.03170.2773番禺区0.16460.08490.13650.10730.4933花都区0.02190.08610.06920.06970.2468南沙区0.06560.11410.05890.00030.2389从化区0.19330.01210.14880.03290.3870增城区0.05190.09020.09960.05210.29384.4评价结果分析通过表4.9可知，以上建立的评价指标体系中，物流综合能力的二级指标的平均权重为0.2210，应急供给能力的二级指标的平均权重为0.3657，物流环境的二级指标的平均权重为0.2512，应急需求的二级指标的平均权重为0.1621。归根结底，应急物流是所有不同的物流行为中的一种，一个地区的物流水平决定了应急物流能力的强弱；其次也说明各地区应急供给能力指标发展相对较好，物流综合能力与物流环境两项指标发展相对均衡，说明各备选方案在这项指标中并未拉开显著的差距；物流供给能力和应急需求这两项相对不均衡，各地区之间有所差距。由表4.10可知，广州市不同县级区之间的应急物流能力有一定差距，所有县级区平均综合指标数为0.35260909，只有四个地区超过了此平均值。越秀区作为广州市的中心城区，以0.5169的综合指数排列第一。从超过平均值与未超过平均值的两部分分析，能够发现广州市各县级区之间在各项指标上数据的差距，在物流水平上不同地区发展各有缓急，除去综合排名第一以外发展相对均衡，物流资源集中聚集的现象十分常见。为了进一步分析广州市整体与各地方应急物流能力状况，本文采用Ward法-聚类分析即离差平方和法对表4.10中各地区综合评价指数进行分类处理，Ward法能够很好衡量不同数据间的相似性，掌握数据间的关系。本文采用SPSS26版本来实现Ward法-聚类分析的计算过程，最终得到聚类谱系图4.1和各地区评价指数聚类结果表4.11。图4.1聚类谱系图表4.8广州市各地区评价指标聚类结果类型结果第一类天河、番禺、越秀、白云第二类从化第三类花都、南沙、海珠、增城、黄埔第四类荔湾由聚类结果表4.11可知，广州市应急物流能力的区域划分4类。本文将选中第一类，即综合指标中超过平均指标数的前4个地区内节点作为广州市应急物流中心的备选地址，在第5章对这些地区进行下一步研究，得到最终选址结果。综合指标指数均低于市内平均水平的县级区，这些县级区所占市内面积小，相比于其他地区人口数量少，或者由于其他原因导致这些地区物流综合能力相对较弱，应急供给能力不足，物流环境较差，体现出的应急需求较低，没有那么迫切，这些县级区需要加强自身的应急物流能力以防不备。5广州市应急物流中心选址5.1建立模型5.1.1问题说明建立模型的约束条件设定为距离。应急物流中心到达灾区点的权重距离越短，说明其应急救援的效率高，此处权重设定为灾区点受灾人数，即需求量。在拟建的第二阶段选址模型中，供给点（应急物流中心备选点）为第一阶段初选方案中越秀区、天河区、白云区和番禺区共4个地区范围内的78个节点，需求点为广州市全市共计175个节点，其中节点按镇行政单位划分并覆盖全市面积与常驻人口，最后从4个地区内78个节点中选择其中5点，满足自身和周围需求点的物资供应。5.1.2设定模型与解释首先做出如下假设：（1）供应点与需求点之间的位置与距离已知；（2）需求点的需求量已知，可随时进行应急救援工作；（3）供应点有足够应急救援车辆启用；（4）拥有足够多的物资运送车，且在第一时间出发。（5）应急救援采用公路运输，运输路线保持畅通；（6）暂不考虑具体细节的应急成本；（7）研究的问题为静态问题。其次做出如下设定：（1）集合设定A={1,2,⋯,m}：供应点集合；B={1,2,⋯,n}：需求点集合；C={1,2,⋯,m+n}：所有节点集合。（2）变量设定（3）参数设定Wb：需求点b对于应急物资需求量，bϵSab：供应点a至需求点b的应急物资运输量，a,bϵdab：供应点至需求点b的距离，a,bϵ其中，(ja，ka)，（jq：确定供应点后限定范围内可建设应急物流中心数量5.1.3模型设计根据上述问题设定目标函数如下：（5.1）此处目标为各供应点到周边需求点的权重距离最小。约束条件：（5.2）（5.3）（5.4）（5.5）（5.6）目标函数5.1为本文达到各应急物流中心最优选址的目标，使代表应急物流中心的各供应点到周边需求点的权重距离最小，以此来展示出应急救援的效率。公式5.2表示每个需求点都要有一个供应点就行应急救援；公式5.3表示只有当备选应急物流中心被选中时才能为受灾需求点服务；公式5.4代表了供应点的总数有所限制；公式5.6代表供应点运输量等于需求点所需物资量；公式5.6约束模型中部分变量。5.2数据获取与处理此处按照行政区划将广州市内175个街道（镇）作为模型中的需求点，市内1873.41万人都处于这个范围以内，第四章将白云、越秀、番禺、天河这些县级区作为应急物流中心地址的备选地区，所以要在这些地区范围内的节点进行选择，查询政府相关网站统计各街道的实际人口数量，通过地理数据统计各街道的经纬度坐标。统计出各地区的经纬度坐标后为了便于计算，需要将其转化为平面直角坐标系上的单位，再计算供应点与需求点之间的距离。本文通过高斯投影公式在Excel软件上将各节点经纬度坐标转换为平面直角坐标系坐标，将单位转换为米以便计算，高斯投影法是一种能实现经纬度转换为平面直角坐标系的方法，转换后的结果较为准确，符合实际地理情况，以辅助计算距离。根据杨洋（2014）的研究，突发事件发生后，一个地区内受到影响的比例在8%左右，在特别重大突发事件发生后，地区内受灾人群在当地人口数量的比例大约在4%，该比例在重大突发事件中大约为2%REF_Ref825\r\h[21]。所以本文选择重大突发事件发生后广州市内各地区常住人口的2%为受灾人数。市内175个节点的序号、需求点、经纬度坐标、平面直角坐标系横纵坐标、以及各节点的总人口数、受灾人口数汇总表如图5.1所示。图5.1各节点相关信息汇总5.3算法设计本文将采用计算机软件Python进行编程求解，根据上文所建立的数学模型对于算法进行设计：将选实数编码方法，上文建立的数学模型中存在175个需求点，在此将个体的基因位设定为175，基因值设定为1至m的随机数，此处基因值设定的上限由最大供应点数决定。基因值出现的基因值表示该备选供应点被选中。本文选择一组伪随机数列生成初始种群，由于目标函数设定为供应点与需求点之间权重距离最小，所以选择其作为适应度函数。在遗传操作步骤中，选择精英保留策略，该策略把群体在进化过程中迄今出现的最好个体不进行遗传操作而直接复制到下一代中，一般会将其替换下一代中的最劣个体。精英保留策略改进了标准遗传算法的全局收敛能力，并且从理论上被证明了具有精英保留的标准遗传算法是全局收敛的。将算法的结束条件依据最大迭代次数决定。5.4模型求解5.4.1参数设置由前文的设定可知，在发生重大突发事件的情况下，广州市各需求点的受灾人数占该地区常住人口的2%。受灾地点需要应急物资的支援，根据当地的突发事件的具体情况来储备与其应对的应急物资其中主要包括生活用品、防汛用品、医药品每个受灾人口需要1个单位应急物资，这1个单位应急物资的总体积大概为0.1m3，包括食物与饮用水大概占0.03m3，救生衣约占0.05m3，应急药品与口罩等约占0.02m3。代表覆盖全市县级区内的镇（街道）1表5.1参数设置参数符号含义单位参数值q应急物流中心数量个5该模型求解问题需要在广州市天河区、越秀区、白云区、番禺区这些地区内的78个节点中选出5个供应点，也就是应急物流中心的选址，最终使各供应点到其他所有需求点的权重距离总和最短。使用计算机进行遗传算法求解。5.4.2结果分析本文的遗传算法参数设定群体规模为50，最大迭代次数为200，交叉概率为0.6，变异概率为0.3。使用Python软件，进行若干次的实验得到一个理想结果，最终目标函数值为适应度值从19676840到17945208，被选中的应急物流中心编号为1、16、65、67、74。得出的方案可以满足市内175个需求点的应急物资需求并且满足距离的限制。选址方案如图5.1所示。算法收敛曲线如图5.2所示。图5.2具体选址方案图图5.3算法收敛曲线图表5.1具体选址结果序号应急物流中心点坐标供应点1番禺区-沙头街道（113.359276，22.950876）供应点2白云区-太和镇（113.355896，23.292358）供应点3越秀区-人民街道（113.254974，23.109493）供应点4越秀区-农林街道（113.297424，23.12528）供应点5越秀区-大东街道（113.281296，23.126352）由表5.1可得，第1个应急物流中心应该建立在番禺区-沙头街道。第2个应急物流中心应该建立在白云区-太和镇。第3个应急物流中心应该建立在越秀区-人民街道。第4个应急物流中心应该建立在越秀区-农林街道。第5个应该建立在越秀区-大东街道。6结论与展望本文研究了广州市内建立应对突发事件的应急物流中心选址问题，进行了研究工作，取得研究结果：（1）简述应急物流中心的概念、功能、特征等。探讨广州市内的突发事件情况，分析市内应急管理体系现状，总结影响应急物流中心选址的因素。（2）研究广州市突发事件的特点，根据突发事件的实际情况改善应急物流中心的选址以及建议针对性储备应急物资。（3）建立广州市各县级区有关应急物流能力与需求的评价指标体系，根据实际情况选择相应的指标，使用熵权法得出评价结果，结果显示市内各县级区之间应急物流能力与需求有所差异，依据综合评价指数等原因分类得出四类地区，其中第一类地区作为应急物流中心备选地址。建立数学模型对选址进行进一步求解，使达到各供应点与需求点之间权重距离总和最小，查询各节点数据，设定参数，使用遗传算法求解，得出合理的应急物流中心选址方案。由于作者的研究水平与研究时间有限，本文对于应急物流中心选址研究存在一些不足，部分问题需要继续深入研究。以下为本文研究展望：（1）由于本文篇幅原因，没有对应急物流中心的选址做更深一步的研究，之后的研究可以依据地区内的应急物流政策与发展来进行。（2）设计模型时，未考虑到突发事件对应急物流中心运