【正文】 [9]TibbenLe mbke. Ronald Scott. Es says in Logistics ( Supply Contracts , Locati on The ory, Distribution Syste ms ). Ph. D. Dissert ati on. Northwest University, 1995 [10]Kombe. Estomih Martin. Manufacturing Feasibility Evaluation Framework for Competitive Position in Developing Countries. Ph. D. Dissertation. Arizona State University,1995 [11]Kopczak. Laura Rock. Logistics Part ner ships and Supply Chain Restr ucturing(Shippers, Tra nsport ation). Ph. D. Disserta tion. Stanfor d Universilanni ng. CRC Press,1999 [12]D nald Waters. Global Logistics and Distribution Planning. CRC Press,1999 [13]Ronald H. Ballou. Business Logistics Management. Prentice Hall, 1999 [14](英),： [15]Chen Tung Approach to Select the Location of the Distribution Sets and Systems,2001 [16] Size and Location Planning of Public Logistics Research Part E35(1999) 78University, 1995 [12]Donald Waters. Global Logistics and Distribution Planni ng. CRC Press,1999 [13] Logistics Management. Prentice Hall,1999 [14](英),: [15]ChenTung Fuzzy Approach to Select the Location of the Distribution Sets and Systems,2001 [16] Size and Location Planning of Public Logistics Research Part E35(1999) [17]?；鄱?2000(3) [18]王戰(zhàn)權,2000(1) [19]?；鄱?2001(2) 報,2001(9) 特區(qū)理論與實踐,2000(4) 護,2001(6) [20]王軍鋒,馮平,——,2001(2) [21]、,2002(1) [22]李銘,2002(3) [23] ,2002(4) [24], [25],2001(5) [26], [27], [28],1997(16) [：廣東旅游出社,2000 [30]賈正稅,潘洪達,金鳳閣,2000(3) [31]余朵茍 [J].物流科技2008(11):15.[32] 孟參 [J].物流技2006(9):1517.[33] 馮旭東 [J].中國物流與采購 2003(23):31.[34] [D].哈爾濱 哈爾濱工業(yè)大學 2006.[35]李文峰，袁兵，張煜編著物流系統(tǒng)建模與仿真。 由于我的學術水平有限，所寫論文難免有不足之處，懇請各位老師和同學批評和指正。本文引用了各位學者的文獻，如果沒有各位學者的研究成果的幫助和啟發(fā)，我將很難完成本篇論文的寫作。另外，在校圖書館查找資料的時候，圖書館的老師也給我提供了很多方面的支持與幫助。致謝 歷盡連個與的時間終于將這篇文章寫完，在論文的寫作過程中遇到了無數(shù)的困難和障礙，都是在同學和老師的幫助下度過了。 與應急系統(tǒng)、應急法規(guī)的建立和完善一樣，應急物流的建立、完善也是個循序漸進的過程。（3）應急物流最本質(zhì)的特點體現(xiàn)在災害發(fā)生與需求的不確定性，因此，探討建立隨機模型并進行相應的算法設計極具挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的模型較少探討研究隨機問題。隨著研究的不斷深入，隨著計算工具的日益成熟，還有很多未深入探討的領域有待進一步的研究，主要包括：（1）截至目前為止的研究論文，都把應急物流的決策活動作為一項災前的運營活動，而實際上，在一個動態(tài)的、非確定的災害條件下，把應急物流作為一個災后的決策活動進行優(yōu)化研究更有實際意義，更能夠反映應急救援的時效性和緊迫性，因此，救援時間最短可以作為優(yōu)化目標函數(shù)，而不是如前文大多數(shù)文獻以經(jīng)濟性指標作為優(yōu)化目標。當遇到災情時，便可從倉庫中合理的分配資源向西安各地，西安環(huán)線運輸效率高且部影響環(huán)線上其它運輸?shù)倪\行，可提供便捷、高效的救援活動，是理想中的模型。因此，配送中心宜設置在災區(qū)外圍，交通運輸比較便利的地點，且空間具有可擴展性，配送中心具體形式可采用通過式倉庫的形式，有專門裝卸臺倉庫進出通道互不千擾物資配送中心同時負責一些可重復使用應急物資的回收清理工作，在救援結束后移交各級應急物資儲備倉庫。集中管理到達的各類救災物資，并負責救災物資的發(fā)放，各個配送中心可通過運輸網(wǎng)絡互相支持與聯(lián)系，以避免災區(qū)范圍擴大后。 上圖為救災物資配送流程示意圖。 救災物資收集中心將社會團體和民眾捐助的各類物資集中分類、包裝，實行整車運輸，專列運輸來提高效益。 突發(fā)性的自然災害一般擴展比較迅速，通常是區(qū)域性的，為了使各類物資能夠以最短的時間送達災區(qū)和救災機構中去，應該充分做好物資的有效調(diào)配工作。但在災害突發(fā)的第一時間，這些參數(shù)是確定的基于上述特點，可以將應急物流配送的最基本問題總結為：如何在有限的時間內(nèi)，在不過度浪費成本的情況下，高效地運用不同的運輸方式將各種應急物資。（3） 在突發(fā)自然災害應急物流配送網(wǎng)絡系統(tǒng)中，救災物資和各類儲備網(wǎng)點的初始位置及其種類，數(shù)量可以認為是確定的。因為，從機構性質(zhì)上看，應急物流配送的組織者是政府機構，其最關注的是應急物流配送活動的社會公益性和效率，同時也要經(jīng)濟地使用資源，配送活動具有單邊的硬時間窗要求，即在盡可能短的時間內(nèi)，或在規(guī)定時間內(nèi)必須把救災物資送到，而由于災害突發(fā)時配送車輛緊張，本身也成為一種緊缺的資源。因此要求馬上做出正確的、有效的應急反應、相應的應急物流配送決策也一定要盡快做出。（1） 突發(fā)性和不可預知性：突發(fā)自然災害通常是在無法準確預知的情況下突然發(fā)生的，其最明顯的特征就是受災地點和時間的不可預知性，也無法在較短的時間里準確地估計災害的持續(xù)時間，影響范圍強度大小等各種不可預期的因素。但由于突發(fā)性事件發(fā)生的時間、地點是無法預測的。因此，結合應急物流配送的特點建立一個高效規(guī)范的應急物流配送系統(tǒng)對應急物流系統(tǒng)功能的最終實現(xiàn)有著決定性的作用。換言之,屆時西安將有17個規(guī)模不等的物流節(jié)點,這個數(shù)據(jù)和本文估算的數(shù)據(jù)基本吻合,考慮到適當超前的原則,17個物流節(jié)點是科學合理的。將以上數(shù)據(jù)代入公式56,得：由以上計算結果,我們初步估算西安地區(qū)物流節(jié)點的個數(shù)為16個。西安地區(qū)的總面積為9983平方公里,A=9983平方公里。f=。根據(jù)西安地區(qū)的實際情況,2010年西安的物流量我們在第四章已經(jīng)計算出,。C0:固定費用(元)。0:平均配送距離參數(shù)。k:單位運輸成本(元/噸公里)。綜上,區(qū)域性物流配送總成本可表示為:將公式5553代入公式54得總成本C與物流節(jié)點數(shù)量p的關系式為:為了使總成本C達到最小,對公式55求p的一階導數(shù),并令其為0,可得下式:式中:p:物流節(jié)點的個數(shù)。r:征地、倉庫堆場建設、設備購買費用。因此物流節(jié)點的建設費用可用下式表示:式中:Cp:物流節(jié)點的建設費用。 物流節(jié)點的建設費用包括兩部:一部分是征地、倉庫堆場建設、設備購買的費用,這部分費用與物流節(jié)點的規(guī)模成正比,亦即和物流量成正比。d:配送的平均距離(公里)。b:配貨卸載單位成本(元/噸)。 配送的主要內(nèi)容包括配貨、裝卸、運送、卸載、返回等幾個過程,因此,可將其分為兩類:一類是與配送距離無關,只與物流量相關的,如配貨、裝載、卸載。e:平均配送距離參數(shù),。(2)物流節(jié)點數(shù)量的確定假定物流配送區(qū)域的物流量是平均分布的,各物流節(jié)點位于服務區(qū)域的中心,對于一個面積為A,物流量為Q的某區(qū)域,設物流節(jié)點的個數(shù)為p,則每個物流節(jié)點服務的面積為a=A/p,每個物流節(jié)點的物流量為q=Q/p。規(guī)劃布局和物流節(jié)點數(shù)量要能夠與區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局、交通網(wǎng)絡格局、城市發(fā)展規(guī)劃、土地利用規(guī)劃、行政區(qū)劃等相協(xié)調(diào),能夠滿足區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展和物流戰(zhàn)略需求。但由于在物流量的預測過程中,所依據(jù)的預測模型往往難于完全考慮城市和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展等復雜因素,因此在物流中心布局方案決策時,除對物流量進行定量分析外,還應與定性分析結合起來,即需要綜合考慮其他方面的影響因素,確定物流中心的布局數(shù)量。因此要積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結構，同時發(fā)展高新技術等新興產(chǎn)業(yè)，由此推動舊的城市空間結構作出相應的調(diào)整。(3)項目建設中缺乏配套生態(tài)環(huán)境建設。 從城市環(huán)境來看，近幾年西安城區(qū)生態(tài)環(huán)境雖已有很大改觀，并正在治理改造建設之中，但西安這方面問題仍很突出：(1)空氣污染問題。因此，無論是城市發(fā)展還是古遺址的保護，均不利于城市在現(xiàn)狀的基礎上向兩蔓延。1繞城，指的就是目前的繞城高速路；1高架，指的是高架快速干道；3橫、3縱，即連接城市東西、南北的主干道；3環(huán)，即環(huán)城路、二環(huán)路和三環(huán)路；8輻射，即以西安為中心，向外輻射出的連接道路。一個主核心為西安，一個副核心為咸陽；多罔層包括核心區(qū)、緊密區(qū)、輻射區(qū)、影響區(qū)，各圈層之間以三條主軸、五條副軸為發(fā)展紐帶，共同帶動西安地區(qū)的發(fā)展。嚴格劃定藍線、綠線，保護田圃、森林、公同綠地、湖泊、河流、濕地以及其他自然斑塊，恢復原有的河流水系，以多種形式的綠化來增加綠量并構成多物種的綠色生態(tài)系統(tǒng)。以西安市為例，其空間布局圖如下所示： 西安的城市空間布局主要受城市總體規(guī)劃的影響，將兩安第一次、二次、三次、四次總體規(guī)劃確定的城市空間格局進行分析總結如下圖所示：“九宮格局、棋盤路網(wǎng)、軸線突出、一城多心”的空間格局；“一高、一繞、兩軸、三環(huán)、六縱、七橫、八射線加旅游環(huán)線”的道路網(wǎng)格局；高標準的水、電、氣等及配置齊全的醫(yī)院、學校等基礎公共設施建設；八水繞城和秦嶺綠色屏障形成的山水城市格局。(2)預測2010年西安市的其他因素變量同理,我們可以得出其他因素變量的一元回歸模型國內(nèi)生產(chǎn)總值(X12)=+*t西安市2010年國內(nèi)生產(chǎn)總值的預測值為:=+*t=+=標準化后：=*t=*16=第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(xt3)+*t西安市2010年第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的預測值為:=+*t=+*16=標準化后:=*t=*16=第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(Xt4)=+*t西安市2010年第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的預測值為:=+*t=+*16=標準化后:=*t=*16=第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(xt5)=+*t西安市2010年第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的預測值為:=+*t=+*16=標準化后:=*t=*16=工業(yè)總產(chǎn)值(Xt6)=3293237+*t西安市2010年工業(yè)總產(chǎn)值的預測值為:=3293237+*t=3293237+*16=標準化后:=*t=*16=農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(xt7)=+*t西安市2010年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的預測值為:=+*t=+*16=標準化后:`=*t=*16=社會消費品零售總額(Xt8)=+*t西安市2010年社會消費品零售總額的預測值為:=+*t=+*16=標準化后:=*t=*16=居民消費水平(Xt9)=+*t西安市2010年居民消費水平的預測值為:=+*t=+*16=標準化后:=*t=*16=貨車數(shù)量(xt10)=+*t西安市2010年貨車數(shù)量的預測值為:=+*t=+*16=標準后:=*t=*16=以上結果整理如表所示:預測結果 在上述中,我們已經(jīng)得出預測物流量的多元回歸模型,要預測西安市2010年的物流總量,我們只需將上表中預測出來的各個因素變量代入公式即可,計算如下:P=(X1)+(X2)+(X3)+(X4)+(X5)+(X6)+(X7)+(X8)+(X9)+(X10)=+++++++++=西安市物流量趨勢圖物流總量（Qt)=+P=+*=通過計算，比2005年翻了一番，這種快速的增長姿態(tài)是符合西安物流發(fā)展趨勢圖的走向的?；貧w系數(shù)由上表可以得出β0=6341940,β1=綜上,可以得出一元回歸模型： 總人口數(shù)=β0+β1時間序列,即:xt1=β0+β1`=6341940+*t 然后,我們預測西安市2010年的總人口數(shù)?？側丝陬A測回歸模型總評由表(回歸模型總評)可見,說明自變量t能很好的解釋因變量Xt1。④多重共線性問題得到解決。 ③回歸系數(shù)的顯著性t檢驗。從方差分析表結果可以看出:統(tǒng)計量F的p。對其進行回歸分析,結果為：回歸模型總評方差分析回歸系數(shù)表 由回歸結果可以看出:①判定系數(shù)R2=,%,說明所選取樣本回歸方程的代表性強。特別說明一點,由于總人口數(shù)、國民生產(chǎn)總值等因素單位不統(tǒng)一,所以在計算尸值時這些都必須采用標準化之后的值。(2) 根據(jù)因子得分矩陣構造回歸方程因子得分矩陣 由上表得:(X1)+(X2)+(X3)+(X4)+(X5)+(X6)+(X7)+(X8)+(X9)+(X10）。同時,且對應的概率p值接近0,也說明這十個變量可以進行因子分析。