基于灰色預(yù)測(cè)法-產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)方法研究

王 言，宮薇薇，丁小東

(中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 運(yùn)輸及經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081)

0 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快、居民消費(fèi)水平提高及現(xiàn)代流通體系發(fā)展，對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品的安全和品質(zhì)提出了更高的要求。國(guó)家出臺(tái)了一系列政策以支撐冷鏈物流快速發(fā)展，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》[1]指出建設(shè)現(xiàn)代物流體系，加快發(fā)展冷鏈物流，完善骨干冷鏈物流基地設(shè)施條件；中共中央、國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于抓好“三農(nóng)”領(lǐng)域重點(diǎn)工作確保如期實(shí)現(xiàn)全面小康的意見(jiàn)》[2]提出支持建設(shè)一批骨干冷鏈物流基地。為了推動(dòng)鐵路冷鏈物流持續(xù)良好發(fā)展，中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“國(guó)鐵集團(tuán)”)出臺(tái)多項(xiàng)指導(dǎo)文件，《新時(shí)代交通強(qiáng)國(guó)鐵路先行規(guī)劃綱要》(鐵發(fā)改[2020] 129號(hào))[3]提出研發(fā)新型冷鏈專(zhuān)用車(chē)輛，為鐵路冷鏈物流發(fā)展提供政策支持。除了政策支持外，據(jù)中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)冷鏈物流專(zhuān)業(yè)委員會(huì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2020年我國(guó)食品冷鏈物流需求總量為2.65億t，比2019年增長(zhǎng)3 200萬(wàn)t，同比增長(zhǎng)13.73%[4]，冷鏈物流需求呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，冷鏈物流將成為鐵路貨運(yùn)供給側(cè)改革的重要方向。

目前關(guān)于鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)的研究較少，主要集中在鐵路冷鏈運(yùn)量總體規(guī)模、單節(jié)點(diǎn)運(yùn)量預(yù)測(cè)等方面，李春雨等[5]通過(guò)預(yù)測(cè)全國(guó)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)需求規(guī)模，測(cè)算鐵路冷鏈運(yùn)量；李麗莉等[6]基于人口總量、GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額等因素，預(yù)測(cè)哈爾濱夏家冷鏈物流基地的運(yùn)量；徐偉等[7]分別預(yù)測(cè)社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)需求量和供給量，采用流量分配算法得到鐵路OD流量，但是未基于鐵路歷史運(yùn)量、自身?xiàng)l件等因素開(kāi)展分析。研究通過(guò)系統(tǒng)闡述影響冷鏈物流運(yùn)量的因素，分析鐵路冷鏈歷史運(yùn)量，結(jié)合鐵路貨票數(shù)據(jù)，提出基于灰色預(yù)測(cè)法與鐵路冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)主要區(qū)段鐵路冷鏈運(yùn)量，對(duì)科學(xué)制定鐵路冷鏈物流業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃、設(shè)計(jì)鐵路冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)品、合理配置鐵路冷鏈運(yùn)輸裝備等具有借鑒意義。

1 我國(guó)鐵路冷鏈運(yùn)量現(xiàn)狀及影響因素分析

1.1 鐵路冷鏈運(yùn)量現(xiàn)狀

我國(guó)鐵路冷鏈物流自20世紀(jì)中葉開(kāi)始發(fā)展，距今已有近67年的歷史，自1991年完成歷史運(yùn)量峰值1 669萬(wàn)t后[8]，直至2014年，鐵路冷鏈運(yùn)量大體呈現(xiàn)持續(xù)降低趨勢(shì)。隨著近年來(lái)冷鏈物流市場(chǎng)需求的不斷擴(kuò)大及農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)集約化的政策調(diào)整，使得中長(zhǎng)距離冷鏈物流市場(chǎng)需求不斷增長(zhǎng)，同時(shí)國(guó)家“一帶一路”倡議持續(xù)深入推進(jìn)，國(guó)際鐵路冷鏈班列開(kāi)行和冷鏈多式聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)持續(xù)拓展。在此機(jī)遇和形勢(shì)下，鐵路冷鏈物流業(yè)務(wù)逐步提升服務(wù)經(jīng)營(yíng)質(zhì)量，不斷拓展物流業(yè)務(wù)范圍，自2014年開(kāi)始鐵路冷鏈運(yùn)量呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2019年鐵路冷鏈運(yùn)量達(dá)到217萬(wàn)t，同比增長(zhǎng)30.72%，2015—2019年平均增長(zhǎng)率超過(guò)44%，2020年由于新冠疫情等因素影響，鐵路冷鏈運(yùn)量約為160萬(wàn)t，呈現(xiàn)小幅降低態(tài)勢(shì)，1980—2020年我國(guó)鐵路冷鏈運(yùn)量如圖1所示。

1.2 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)問(wèn)題分析

從鐵路冷鏈運(yùn)量變化趨勢(shì)可知，我國(guó)鐵路冷鏈運(yùn)量總體表現(xiàn)出以下2個(gè)顯著特征，這極大提升了鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)的難度。①鐵路冷鏈運(yùn)量拐點(diǎn)頻繁出現(xiàn)，1980—2020年我國(guó)鐵路冷鏈運(yùn)量共出現(xiàn)了21次拐點(diǎn)，平均2年出現(xiàn)一次，導(dǎo)致指數(shù)平滑法等傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法失效，這就要求在鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)時(shí)充分結(jié)合歷史運(yùn)量的變化規(guī)律，提升運(yùn)量預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度；②鐵路運(yùn)量市場(chǎng)份額占比過(guò)低，2020年鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)比例為不足1%，這將導(dǎo)致以鐵路歷史運(yùn)量為樣本，很難預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求的變化趨勢(shì)和鐵路運(yùn)量變化趨勢(shì)。基于以上原因，在研究鐵路冷鏈運(yùn)量分布結(jié)構(gòu)時(shí)，重點(diǎn)參考鐵路冷鏈運(yùn)量歷史數(shù)據(jù)；在預(yù)測(cè)鐵路冷鏈運(yùn)量增長(zhǎng)趨勢(shì)時(shí)，重點(diǎn)考慮社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)增長(zhǎng)規(guī)律。

1.3 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)影響因素

通過(guò)分析生鮮農(nóng)產(chǎn)品從產(chǎn)地到銷(xiāo)地的流通過(guò)程，可知農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、冷鏈流通率、鐵路冷鏈歷史運(yùn)量、鐵路冷鏈裝備及服務(wù)水平等均與鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)關(guān)系密切，因而將鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)影響因素分為以下6類(lèi)。

（1）生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量包括蔬菜、水果、肉類(lèi)、水產(chǎn)品、牛奶及禽蛋等生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的增加將導(dǎo)致生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求增長(zhǎng)，對(duì)鐵路冷鏈運(yùn)量的增長(zhǎng)有積極影響。

（2）冷鏈產(chǎn)運(yùn)系數(shù)。冷鏈產(chǎn)運(yùn)系數(shù)是生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈運(yùn)量與產(chǎn)量的比值，在歷年生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量基本保持穩(wěn)步慢速增長(zhǎng)的情況下，越高的冷鏈產(chǎn)運(yùn)系數(shù)代表更高的生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈運(yùn)量，將支持鐵路冷鏈運(yùn)量的增長(zhǎng)。

圖1 1980—2020年我國(guó)鐵路冷鏈運(yùn)量Fig.1 Railway cold-chain transport volume in China from 1980 to 2020

（3）冷鏈流通率。冷鏈流通率是應(yīng)使用冷鏈運(yùn)輸?shù)纳r農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)量與產(chǎn)量的比值，在歷年生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量保持穩(wěn)步慢速增長(zhǎng)的情況下，冷鏈流通率越高，說(shuō)明冷鏈物流需求量越大，對(duì)鐵路冷鏈物流的需求也就更多。

（4）鐵路冷鏈歷史運(yùn)量。鐵路冷鏈歷史運(yùn)量是預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)鐵路冷鏈歷史運(yùn)量的分析，可以得到鐵路冷鏈運(yùn)量發(fā)展規(guī)律，為運(yùn)量預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。

（5）鐵路冷鏈物流技術(shù)裝備。鐵路冷鏈物流技術(shù)裝備是完成鐵路冷鏈貨物運(yùn)輸?shù)闹匾d體，技術(shù)裝備與市場(chǎng)需求的匹配程度、在線運(yùn)營(yíng)數(shù)量等都對(duì)鐵路冷鏈運(yùn)量產(chǎn)生影響。

（6）鐵路冷鏈物流服務(wù)水平。鐵路冷鏈物流服務(wù)水平可通過(guò)信息化水平、運(yùn)輸服務(wù)效率、貨損水平、客戶滿意度等多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，較高的服務(wù)水平代表鐵路冷鏈物流具備更佳的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，對(duì)鐵路冷鏈運(yùn)量的增長(zhǎng)具有積極作用。

2 基于灰色預(yù)測(cè)法-產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

2.1 預(yù)測(cè)思路

鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)總體可分為“社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量預(yù)測(cè)—社會(huì)冷鏈運(yùn)量測(cè)算—鐵路冷鏈運(yùn)量測(cè)算—鐵路冷鏈OD運(yùn)量分配”4個(gè)部分，鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)思路如圖2所示，其中主要使用到灰色預(yù)測(cè)法和產(chǎn)運(yùn)系數(shù)，因而研究構(gòu)建基于灰色預(yù)測(cè)法-產(chǎn)運(yùn)系數(shù)的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)模型，主要預(yù)測(cè)過(guò)程如下。

步驟1：以歷年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量為樣本，使用灰色預(yù)測(cè)法預(yù)測(cè)社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量。

步驟2：基于步驟1社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量預(yù)測(cè)值，結(jié)合社會(huì)冷鏈歷史運(yùn)量，通過(guò)測(cè)算冷鏈物流市場(chǎng)產(chǎn)運(yùn)系數(shù)，獲取社會(huì)冷鏈運(yùn)量。

步驟3：基于步驟2社會(huì)冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值，結(jié)合鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)冷鏈運(yùn)量比例和鐵路歷史運(yùn)量，測(cè)算鐵路冷鏈運(yùn)量。

圖2 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)思路Fig.2 Prediction diagram for railway cold-chain transport volume

步驟4：基于步驟3鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值，結(jié)合現(xiàn)有鐵路冷鏈貨票數(shù)據(jù)及系數(shù)影響因素，測(cè)算主要OD間鐵路冷鏈運(yùn)量。

2.2 社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量預(yù)測(cè)

灰色系統(tǒng)理論是對(duì)既含有已知信息又含有未知或者非確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)取得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成處理形成具有較強(qiáng)規(guī)律的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的狀況，其中最常見(jiàn)的灰色預(yù)測(cè)模型是 GM (1，1)模型。社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)的主要來(lái)源為生鮮農(nóng)產(chǎn)品，而主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量受到已知的種植或養(yǎng)殖面積、生產(chǎn)從業(yè)人數(shù)、國(guó)家政策及未知的自然災(zāi)害等因素影響，與灰色預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)理論比較契合，因而研究利用GM (1，1)模型對(duì)社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

GM (1，1)模型的主要步驟如下。

步驟1：將樣本數(shù)據(jù)記為x0= (x0(1)，x0(2)，…，x0(n))，其中x0(n)為第n年生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)，并對(duì)序列進(jìn)行一次累加，生成一次累加序列x1=(x1(1)，x1(2)，…，x1(n))，其中，k=1，2，…，n。

步驟2：生成緊鄰均值序列z1= (z1(2)，z1(3)，…，z1(n))，其中z1(1) =x1(1)，z1(k) = 1 / 2 (x1(k) +x1(k- 1))，k= 2，3，…，n。

2.3 社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量測(cè)算

產(chǎn)運(yùn)系數(shù)是指某一品類(lèi)貨物的運(yùn)量與該類(lèi)產(chǎn)品的總產(chǎn)量之比，常用于大宗類(lèi)物資如煤炭等，產(chǎn)運(yùn)系數(shù)比較穩(wěn)定、變化較有規(guī)律，只要有規(guī)劃年度的產(chǎn)品產(chǎn)量，利用產(chǎn)運(yùn)系數(shù)就可預(yù)測(cè)某品類(lèi)貨物的運(yùn)量。近年來(lái)國(guó)內(nèi)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈運(yùn)量中90%由公路完成，呈現(xiàn)穩(wěn)步增速發(fā)展態(tài)勢(shì)，可借鑒大宗類(lèi)貨物的產(chǎn)運(yùn)系數(shù)測(cè)算方法，對(duì)社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，因而提出冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)計(jì)算公式為

式中：γi為第i年的冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)；Qi為第i年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量，萬(wàn)t；Mi為第i年的主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量，萬(wàn)t，i= 1，2，…，11。

根據(jù)利用灰色預(yù)測(cè)法得到的主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測(cè)值，以及冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)運(yùn)系數(shù)預(yù)測(cè)值，得出社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量預(yù)測(cè)值計(jì)算公式為

2.4 鐵路冷鏈運(yùn)量測(cè)算

根據(jù)社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量預(yù)測(cè)值，以及鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量比例，得到鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值，計(jì)算公式為

式中：Ai為未來(lái)第i年鐵路冷鏈運(yùn)量，萬(wàn)t；?為鐵路冷鏈運(yùn)量占社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量比例。

2.5 鐵路冷鏈OD運(yùn)量測(cè)算

參照現(xiàn)有鐵路冷鏈貨票數(shù)據(jù)，測(cè)算得到鐵路冷鏈OD系數(shù)，再結(jié)合鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值，測(cè)算得到各鐵路局集團(tuán)公司之間的鐵路冷鏈OD量，計(jì)算公式為

式中：θij為既有相同年份第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的鐵路冷鏈OD系數(shù)；Bij為既有相同年份第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的鐵路冷鏈運(yùn)量，萬(wàn)t；T已知為既有年份鐵路冷鏈運(yùn)量，萬(wàn)t；Cij為2030年第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的鐵路冷鏈運(yùn)量，萬(wàn)t；T2030為2030年鐵路冷鏈運(yùn)量，萬(wàn)t；εij為2030年第i個(gè)鐵路局集團(tuán)公司到第j個(gè)鐵路局集團(tuán)公司的系數(shù)影響因素，i，j= 1，2，…，18。

3 算例分析

3.1 算例提出

隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的逐步調(diào)整和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，我國(guó)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，選取2010—2020年我國(guó)蔬菜、水果、肉類(lèi)、水產(chǎn)品、牛奶及禽蛋的產(chǎn)量作為原始數(shù)據(jù)。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2010—2020年我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量逐年增長(zhǎng)，年均增長(zhǎng)率超過(guò)3%，2020年主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量為12.47億t，2010—2020年我國(guó)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量及增長(zhǎng)率如圖3所示。據(jù)鐵路統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2012—2020年我國(guó)鐵路冷鏈運(yùn)量年均增長(zhǎng)率為20.44%，2012—2020年鐵路冷鏈物流運(yùn)量如表1所示。

表1 2012—2020年鐵路冷鏈物流運(yùn)量Tab.1 Transport volume of railway cold-chain logistics from 2012 to 2020

圖3 2010—2020年我國(guó)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量及增長(zhǎng)率Fig.3 Output and growth rates of main fresh agricultural products in China from 2010 to 2020

3.2 主要參數(shù)計(jì)算及預(yù)測(cè)

3.2.1 主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測(cè)

運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)法，利用圖3數(shù)據(jù)，對(duì)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)求解及精度檢驗(yàn)，2021—2030年全國(guó)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測(cè)值如表2所示。

表2 2021—2030年全國(guó)主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測(cè)值 億tTab.2 Output forecast of main fresh agricultural products in China from 2021 to 2030

主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)列的相對(duì)誤差及級(jí)比偏差均小于0.2，平均相對(duì)誤差為0.53%，表示模型預(yù)測(cè)精度達(dá)到較高要求。GM (1，1)模型檢驗(yàn)表如表3 所示。

表3 GM (1，1)模型檢驗(yàn)表Tab.3 GM ( 1，1) model test

3.2.2 冷鏈運(yùn)輸市場(chǎng)運(yùn)量預(yù)測(cè)

運(yùn)用產(chǎn)運(yùn)系數(shù)公式 ⑴ 和社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量公式 ⑵，結(jié)合中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)冷鏈物流專(zhuān)業(yè)委員會(huì)數(shù)據(jù)，2019年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量為2.33億t，以及表2中主要生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)得到未來(lái)10年的社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量。2021—2030年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量預(yù)測(cè)值如表4所示。

表4 2021—2030年社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)運(yùn)量預(yù)測(cè)值 億tTab.4 Forecast values of transport volume in the social coldchain market from 2021 to 2030

3.2.3 鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)

運(yùn)用鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)公式 ⑶，利用表4數(shù)據(jù)，基于冷鏈運(yùn)輸市場(chǎng)運(yùn)量預(yù)測(cè)值與鐵路冷鏈運(yùn)量市場(chǎng)份額，得到未來(lái)鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值，2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值如表5所示。

表5 2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值 萬(wàn)tTab.5 Forecast values of railway cold-chain transport volume from 2021 to 2030

3.2.4 鐵路冷鏈OD量分配

運(yùn)用鐵路冷鏈OD量分配公式⑷至公式 ⑹，利用表5數(shù)據(jù)，基于2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值及鐵路冷鏈OD運(yùn)量系數(shù)，得到各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35的鐵路冷鏈OD量。2030年各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35鐵路冷鏈OD量示意圖如圖4所示。

圖4 2030年各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35鐵路冷鏈OD量示意圖Fig.4 Schematic diagram of OD volume of top 35 railway cold chains among railway groups in 2030

3.3 結(jié)果分析

根據(jù)基于灰色預(yù)測(cè)法的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)模型，研究得出2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)值。從預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，2021—2030年鐵路冷鏈運(yùn)量將由177萬(wàn)t增長(zhǎng)至448萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)率為10.89%，運(yùn)量呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì)。同時(shí)根據(jù)各鐵路局集團(tuán)公司間排名前35鐵路冷鏈OD量，成都局集團(tuán)公司與其他局集團(tuán)公司之間OD量排名較為靠前，占總量23%左右。在國(guó)內(nèi)冷鏈物流需求持續(xù)增長(zhǎng)，運(yùn)輸結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，以及國(guó)鐵集團(tuán)推動(dòng)鐵路貨運(yùn)發(fā)展建設(shè)，著力推動(dòng)鐵路冷藏集裝箱研發(fā)及上線運(yùn)營(yíng)，加快鐵路冷鏈物流基地布局及設(shè)施設(shè)備建設(shè)等良好機(jī)遇下，為了實(shí)現(xiàn)鐵路冷鏈物流穩(wěn)步發(fā)展、運(yùn)量穩(wěn)中有增，需要鐵路冷鏈物流緊扣市場(chǎng)需求導(dǎo)向，著手鐵路冷鏈裝備技術(shù)研發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高鐵路冷鏈物流運(yùn)輸組織效率，在冷鏈物流市場(chǎng)環(huán)境中增強(qiáng)自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，為鐵路冷鏈運(yùn)量提供基礎(chǔ)支撐及技術(shù)支持，以實(shí)現(xiàn)鐵路冷鏈運(yùn)量持續(xù)增長(zhǎng)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展 目標(biāo)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著國(guó)內(nèi)居民消費(fèi)水平的不斷提高，對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量要求越來(lái)越高，冷鏈物流需求快速增長(zhǎng)，具備中長(zhǎng)運(yùn)距、綠色環(huán)保等優(yōu)勢(shì)，也順應(yīng)國(guó)家運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整要求的鐵路冷鏈物流符合快速增長(zhǎng)的冷鏈物流發(fā)展需求。研究綜合應(yīng)用社會(huì)冷鏈?zhǔn)袌?chǎng)產(chǎn)量與鐵路歷史運(yùn)量等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，構(gòu)建灰色系數(shù)法與產(chǎn)運(yùn)系數(shù)相結(jié)合的鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)模型，模型求解結(jié)果反映了鐵路冷鏈運(yùn)量以及變化趨勢(shì)，可為鐵路冷鏈物流業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃、設(shè)計(jì)鐵路冷鏈運(yùn)輸產(chǎn)品、優(yōu)化鐵路冷鏈運(yùn)輸裝備運(yùn)輸組織、合理配置鐵路冷鏈運(yùn)輸裝備、研究鐵路冷鏈物流開(kāi)行方案等提供基礎(chǔ)理論依據(jù)，具有一定理論指導(dǎo)意義。基于已取得的研究成果，如何更全面地分析鐵路冷鏈運(yùn)量影響因素，進(jìn)一步優(yōu)化鐵路冷鏈運(yùn)量預(yù)測(cè)方法，是后續(xù)研究的重要 方向。