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[摘 要]中国港口建设与港口经济的发展,使港口成了中国的门户,成了综合运输的核心枢纽,加快加强港口多式联运体系建设,已成为港口经济发展的必然趋势。本文在分析影响港口多式联运结点布局因素的基础上,采用改进后的模糊c-算法,把单目标问题转化为多目标问题,增加关于隶属度函数的二级目标,对港口多式联运结点布局进行研究,并以广州港为例,对本文所提出的模糊c-聚类算法的实用性进行了验证。
[关键词]港口多式联运;模糊c-算法;多式联运结点
[中图分类号]U15 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432 (2009)28-0064-05
Layout of Port Multimodal Transport Nodes Based on Fuzzy c-cluster Analysis
KANG Xiaoyan1,WANG Wei2
(1.Traffic & Transportation College,Hohai University,Nanjing 210098,China;
2.Transportation and Logistics Engineering Institute,Hohai University,Nanjing 210098,China)
Abstract:With the construction and economic development of ports in China,ports have become the gateway to China and the core of comprehensive transportation.Speeding up and strengthening port multimodal transport system has become an inevitable trend of port economic development.Based on the analysis of the impact factors of port multimodal transport node,the paper uses the improved fuzzy c-algorithm,turns Single-objective problem into Multi,adds a secondary objective of the membership function,and studies the layout of ports multimodal transport nodes.At last,it takes Guangzhou Port as an example,and verifies the practicality of fuzzy c-cluster algorithm proposed in this paper.
Key Words:port multimodal transport;fuzzy c-algorithm;multimodal transport nodes
1 引 言
港口多式联运结点规划研究中,各种影响因素的信息收集、描述、处理存在一定程度的不确定性和模糊性。国内外对此问题已经进行了较深入的研究,形成了许多可行的模型和方法,归纳起来可分为连续模型和离散模型两类。连续模型认为结点的选择可在平面上取任意点,代表方法是重心法。该方法在单个物流中心选址的应用中已得到多数人的认可,缺点是仅从地理位置上计算结点的选址,未考虑其他因素的影响。离散模型则认为物流结点的确定是有限的几个可行点中的最优点,代表性模型有Kuehn-Hamburger模型、Baumol-Woife模型、Blson模型和Elson混合整数规划模型。离散模型的局限性在于随着问题规模的增大,计算量呈指数增加,求解难度也相应加大。
综合分析各种方法的优缺点,本文考虑运用模糊聚类方法解决港口多式联运结点的布局问题,并对由Bezdek等人提出的传统模糊c-算法做了一定的改进,把单目标问题转化为多目标问题,增加关于隶属度函数的二级目标,得到一种新的模糊c-聚类算法。该方法既可以考虑较多的影响因素,又不会因问题规模的增大使求解难度呈指数增长。本文在分析影响港口多式联运结点布局因素的基础上,基于该算法对港口多式联运结点的布局进行了研究,并以广州港为例,对本文所提出的模糊c-聚类算法的实用性进行了验证。
2 影响港口多式联运结点布局的因素分析
港口多式联运是以港口为核心,通过铁路、公路、内河、水路等多种运输方式,使港口对货流的吸引范围向港口的内陆腹地延伸,以实现货物整体运输最大效益为目标的联合运输组织形式。港口多式联运结点布局是以社会、经济效益极大,环境污染极小为目标的。因此,港口多式联运结点的选址是一个复杂的、有约束的多目标系统的决策问题。由于其建设投资大、建设周期长,所以结点布局方案不仅要适应当前发展的需要,还应适度超前,为今后发展留有空间。影响广州港口多式联运结点布局的因素分析如下:
2.1 地区经济发展水平
地区经济发展水平的高低影响适箱货物和集装箱生成量的大小。发达的地区经济促使集装箱多式联运网络枢纽的形成和发展,而集装箱多式联运网络枢纽的形成也对地区经济的发展产生推动作用。因此,作为集装箱多式联运网络枢纽核心组成部分的集装箱货运站的建设,应选择在经济发达的地区,以保证有充足货物来源。主要考虑工业发展水平、工业市场物流客户潜在规模、地区零售市场规模、工业总产值及商业发展水平。
2.2 腹地交通运输环境
处于发达的交通运输枢纽地区,集装箱货运站可以扩大对货物的吸引范围,尤其能增加中转集装箱的吸引量。相对完善的交通运输条件,可在促进腹地区域经济发展的同时促进腹地运输需求增长,从而增加集装箱运输发展的潜力,为集装箱货运站的长远发展创造条件。因此,多式联运结点应建设在交通枢纽地区。主要考虑物流结点所在区域的货物运输量和交通运输设施的发展水平。
2.3 港口综合交通衔接和通达状况
腹地区域交通运输环境将影响结点对周围区域货物的吸引程度,而腹地结点与港口综合交通衔接和通达状况将直接影响该地区通往港口货物在其总货运量中的比例。因此,选择建设多式联运的结点,应具有多种运输方式,并且能够较为便捷地通往该港口。主要考虑交通通达状况及物流结点货物的平均运距。
2.4 国家政策导向
地区经济与交通运输建设必须服从国家宏观经济与交通运输发展规划的要求。国家的政策导向以及对地区经济与交通运输发展的扶持,都将深刻地影响到地区经济的发展水平和交通运输网络的完善程度,影响到集装箱多式联运相关环节,尤其是在对外贸易运输中不可缺少的“一关三检”部门在该地区的建设和业务关系的协调。因此,多式联运结点的建立应重点选择在有国家政策导向的地区,为集装箱业务的开展创造更好的外部条件。
2.5 用地条件
用地条件包括两个方面:一是土地价格。多式联运结点的建设需要占用大面积的土地,所以土地价格的高低将直接影响结点的规模大小,该指标可用单位土地的开发成本进行衡量。二是大面积土地的可得性。用预留用地规模指标进行衡量。
3 基于模糊c-聚类分析的港口多式联运结点规划模型
模糊c-算法(FCM)是一种非常经典的非监督聚类算法,依据最小二乘原理,采用迭代方法优化目标函数,最终获得对数据集的模糊划分。传统的模糊c-算法只涉及一个目标,即求一组变量在满足约束条件下使目标函数达到极大值或极小值。由于港口多式联运结点的规划不仅要考虑港口辐射地区的经济发展水平、交通运输环境,还要考虑港口综合交通衔接和通达状况及国家政策导向等多方面因素,本文改进了传统模糊c-算法的目标函数,把单目标问题转化为多目标问题,增加了关于隶属度函数的二级目标,得到了一种新的模糊c-聚类算法,即基于多目标规划的模糊c-聚类算法(MOP-FCM)。具体算法如下:
4 案例分析
4.1 广州港简介
广州港位于珠江三角洲的几何中心,公路、铁路网络密集,河道纵横交错,内河航运发达,已基本形成了海陆空全方位发展的综合立体交通网络。广州港是华南地区最大的综合性主枢纽港,大、中、小码头泊位有机结合,装卸货物种类齐全,海河转运功能配套完善,已成为广东省能源、原材料运输的中转港,成为珠三角地区油品、煤炭、粮食等重点物资的集散中心。广州港将发展成为国家综合运输体系的重要枢纽和华南地区对外贸易的重要口岸。特别是我国规划和建设中的包括广州铁路集装箱结点站在内的18个铁路集装箱中心站,是内陆地区一个完整的铁路集装箱运输体系,可实现广州港口与内陆地区海铁联运网络服务的连接,使港口功能沿铁路运输网络向内陆地区延伸,使港口的作用得到最充分的发挥,为广州港口多式联运的发展奠定坚实的基础。
4.2 广州港多式联运结点规划聚类对象、指标的选择
对广州港多式联运结点进行模糊聚类分析的目的是分析哪些城市比较适合建设为多式联运结点站。结合影响港口多式联运结点布局的因素,对广州港多式联运结点模糊聚类分析的背景为:
(1)由于泛珠江三角地区同全国的交通网络一样,基本上是以地区级城市为中心向外辐射,地区级城市成为所在地区交通运输的枢纽。因此,本例中选择广州港直接腹地范围内的15个地级及地级以上城市作为可以选择的多式联运结点建设地点,进行聚类分析。
(2)选择聚类分析的特征指标时,以其实用性为基础,考虑选择广州港直接腹地范围内15个地级及地级以上城市所在地区的国内生产总值、固定资产投资、工业总产值、批发零售贸易业商品销售总额、货运总量、交通环境系数、政策导向系数等指标作为聚类分析特征指标。
(3)聚类分析指标中的前5个指标的原始数据来源于广东统计年鉴2008中的统计数值;交通运输环境系数指标是根据《中国交通营运里程图(新编版)》中连接地级以及地级以上城市的高速公路、国道干线、省道干线、干线铁路、支线铁路的条数以及内河水运通航能力,按一定的技术进行折算而确定;政策导向系数根据国家对各地区的发展规划确定。
4.3 模型参数说明
依据以上介绍,结合广州港的实际情况,参数取值规定如下:
将地级及地级以上城市划分为3类,即类别数c取值为3;
加权参数m取值为1.5;
利用随机产生的隶属度值,然后作适当的调整确定初始隶属度矩阵;
给定停止准则||U(l+1)-U(l)||≤ε中的ε=0.001。
广东省内各城市的交通环境系数为定性指标,主要考虑地区交通便利程度、多种运输方式枢纽与其衔接程度以及各地区与广州港的交通通达程度。政策导向系数也为定性指标,利用专家法,依据沿海主要港口、沿海地区性重要港口、内河主要港口及内河地区性重要港口分别取5、4、3、2,剩下的城市港口均取1。
4.4 基于模糊c-聚类分析广州港多式联运结点规划
表1中各指标间值差异不大,故对所有数据不进行标准化处理,运用SPSS,直接使用原数据进行分析。当c=3时,初始聚类中心及最终聚类中心分别如表2、表3所示。
由表2、表3可以看出,第1、3类的类中心聚类前后没有变化,分析原因,广州和佛山彼此间数据差异较大,又都远远大于其他城市,聚类分析没有达到预期的效果。为使聚类结果准确,先将类别数取为4,将广州和佛山各单列为一类。初始类及最终类中心输出结果如表4、表5所示。
可以看出,第1、3类的类中心无变化,第2、4类的类中心有变化。分类成员及方差分析输出结果如表6、表7所示。
由表6可以看出,广州为第1类,佛山为第3类,河源、汕尾、阳江、汕头为第2类,其余的为第4类。由于不同分类中的观测差异已经选择为最大化,F检验只能用于描述目的。因此,c-分类时,不必进行方差分析。采用4类聚类分析,将广州港直接腹地范围内的15个城市划分为4类,考虑到各城市的交通环境系数及政策导向系数,结合佛山的地理位置及“十一五”规划,将佛山归到二类结点城市中;考虑到汕头和云浮的地理位置、集疏运条件及国家的政策导向,将汕头和云浮的发展时序对调,将汕头纳入二类城市结点,云浮归到三类,最终得到的三层城市结点划分结果如表8所示。
5 结 论
本文将改进后的模糊c-聚类分析应用于港口多式联运结点的宏观布局规划中,并以广州港为例,对其直接腹地范围内的15个城市进行了聚类分析。一类城市在区域经济中地位最重要(对广州港口多式联运需求最大),交通环境最好,为广东省近期(2010年)多式联运结点的主要发展对象。相对于一类城市,二类城市在区域经济中的地位次之,交通环境次之,其多式联运结点的发展集中在中期规划阶段(2020年)。三类城市对广州港多式联运的发展贡献最小,为其远期规划(2030年)发展对象。此例对聚类分析规划理论的发展具有重要的促进作用,亦将使多式联运结点的宏观布局更具科学合理化。
参考文献:
[1]刘丰根,成耀荣.模糊聚类分析在多级物流配送中心选址中的应用[J].现代物流铁道运输与经济,2007,29(3):59-60.
[2]William J.Baumol and Philip Wolfe.A Warehouse-Location Problem[J].Operations Research,1958,6(2):252
[3]J.Korpela,M.Tuominen.A Decision Aid in Warehouse Site Selection[J].International Journal of Production Economics,1996:169-180.
[4]高媛丽.东北地区集装箱多式联运通道发展分析[D].大连海事大学,2004:21-22.
[5]管丽萍,尹湘源,杨亚萍.均值聚类在交通流高峰期确定中的应用[J].浙江万里学院学报,2008,21(2):6-7.
[6]李时敏.交易过程与交易成本[J].财经问题研究,2002(12):21-26.
[收稿日期]2009-06-08
[基金项目]河海大学自然科学基金(2008429611)和中国物流学会研究课(2009CSLKT058)资助。
[作者简介]康小燕(1986—),女,江苏南通人,河海大学交通学院港口海岸与近海工程硕士研究生,研究方向:水运经济;王伟(1979—),男,湖北天门人,河海大学交通学院讲师,河海大学交通运输与物流工程研究所所长助理,中国物流学会特约研究员,研究方向:现代物流、运输经济和运输系统优化。
[关键词]港口多式联运;模糊c-算法;多式联运结点
[中图分类号]U15 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432 (2009)28-0064-05
Layout of Port Multimodal Transport Nodes Based on Fuzzy c-cluster Analysis
KANG Xiaoyan1,WANG Wei2
(1.Traffic & Transportation College,Hohai University,Nanjing 210098,China;
2.Transportation and Logistics Engineering Institute,Hohai University,Nanjing 210098,China)
Abstract:With the construction and economic development of ports in China,ports have become the gateway to China and the core of comprehensive transportation.Speeding up and strengthening port multimodal transport system has become an inevitable trend of port economic development.Based on the analysis of the impact factors of port multimodal transport node,the paper uses the improved fuzzy c-algorithm,turns Single-objective problem into Multi,adds a secondary objective of the membership function,and studies the layout of ports multimodal transport nodes.At last,it takes Guangzhou Port as an example,and verifies the practicality of fuzzy c-cluster algorithm proposed in this paper.
Key Words:port multimodal transport;fuzzy c-algorithm;multimodal transport nodes
1 引 言
港口多式联运结点规划研究中,各种影响因素的信息收集、描述、处理存在一定程度的不确定性和模糊性。国内外对此问题已经进行了较深入的研究,形成了许多可行的模型和方法,归纳起来可分为连续模型和离散模型两类。连续模型认为结点的选择可在平面上取任意点,代表方法是重心法。该方法在单个物流中心选址的应用中已得到多数人的认可,缺点是仅从地理位置上计算结点的选址,未考虑其他因素的影响。离散模型则认为物流结点的确定是有限的几个可行点中的最优点,代表性模型有Kuehn-Hamburger模型、Baumol-Woife模型、Blson模型和Elson混合整数规划模型。离散模型的局限性在于随着问题规模的增大,计算量呈指数增加,求解难度也相应加大。
综合分析各种方法的优缺点,本文考虑运用模糊聚类方法解决港口多式联运结点的布局问题,并对由Bezdek等人提出的传统模糊c-算法做了一定的改进,把单目标问题转化为多目标问题,增加关于隶属度函数的二级目标,得到一种新的模糊c-聚类算法。该方法既可以考虑较多的影响因素,又不会因问题规模的增大使求解难度呈指数增长。本文在分析影响港口多式联运结点布局因素的基础上,基于该算法对港口多式联运结点的布局进行了研究,并以广州港为例,对本文所提出的模糊c-聚类算法的实用性进行了验证。
2 影响港口多式联运结点布局的因素分析
港口多式联运是以港口为核心,通过铁路、公路、内河、水路等多种运输方式,使港口对货流的吸引范围向港口的内陆腹地延伸,以实现货物整体运输最大效益为目标的联合运输组织形式。港口多式联运结点布局是以社会、经济效益极大,环境污染极小为目标的。因此,港口多式联运结点的选址是一个复杂的、有约束的多目标系统的决策问题。由于其建设投资大、建设周期长,所以结点布局方案不仅要适应当前发展的需要,还应适度超前,为今后发展留有空间。影响广州港口多式联运结点布局的因素分析如下:
2.1 地区经济发展水平
地区经济发展水平的高低影响适箱货物和集装箱生成量的大小。发达的地区经济促使集装箱多式联运网络枢纽的形成和发展,而集装箱多式联运网络枢纽的形成也对地区经济的发展产生推动作用。因此,作为集装箱多式联运网络枢纽核心组成部分的集装箱货运站的建设,应选择在经济发达的地区,以保证有充足货物来源。主要考虑工业发展水平、工业市场物流客户潜在规模、地区零售市场规模、工业总产值及商业发展水平。
2.2 腹地交通运输环境
处于发达的交通运输枢纽地区,集装箱货运站可以扩大对货物的吸引范围,尤其能增加中转集装箱的吸引量。相对完善的交通运输条件,可在促进腹地区域经济发展的同时促进腹地运输需求增长,从而增加集装箱运输发展的潜力,为集装箱货运站的长远发展创造条件。因此,多式联运结点应建设在交通枢纽地区。主要考虑物流结点所在区域的货物运输量和交通运输设施的发展水平。
2.3 港口综合交通衔接和通达状况
腹地区域交通运输环境将影响结点对周围区域货物的吸引程度,而腹地结点与港口综合交通衔接和通达状况将直接影响该地区通往港口货物在其总货运量中的比例。因此,选择建设多式联运的结点,应具有多种运输方式,并且能够较为便捷地通往该港口。主要考虑交通通达状况及物流结点货物的平均运距。
2.4 国家政策导向
地区经济与交通运输建设必须服从国家宏观经济与交通运输发展规划的要求。国家的政策导向以及对地区经济与交通运输发展的扶持,都将深刻地影响到地区经济的发展水平和交通运输网络的完善程度,影响到集装箱多式联运相关环节,尤其是在对外贸易运输中不可缺少的“一关三检”部门在该地区的建设和业务关系的协调。因此,多式联运结点的建立应重点选择在有国家政策导向的地区,为集装箱业务的开展创造更好的外部条件。
2.5 用地条件
用地条件包括两个方面:一是土地价格。多式联运结点的建设需要占用大面积的土地,所以土地价格的高低将直接影响结点的规模大小,该指标可用单位土地的开发成本进行衡量。二是大面积土地的可得性。用预留用地规模指标进行衡量。
3 基于模糊c-聚类分析的港口多式联运结点规划模型
模糊c-算法(FCM)是一种非常经典的非监督聚类算法,依据最小二乘原理,采用迭代方法优化目标函数,最终获得对数据集的模糊划分。传统的模糊c-算法只涉及一个目标,即求一组变量在满足约束条件下使目标函数达到极大值或极小值。由于港口多式联运结点的规划不仅要考虑港口辐射地区的经济发展水平、交通运输环境,还要考虑港口综合交通衔接和通达状况及国家政策导向等多方面因素,本文改进了传统模糊c-算法的目标函数,把单目标问题转化为多目标问题,增加了关于隶属度函数的二级目标,得到了一种新的模糊c-聚类算法,即基于多目标规划的模糊c-聚类算法(MOP-FCM)。具体算法如下:
4 案例分析
4.1 广州港简介
广州港位于珠江三角洲的几何中心,公路、铁路网络密集,河道纵横交错,内河航运发达,已基本形成了海陆空全方位发展的综合立体交通网络。广州港是华南地区最大的综合性主枢纽港,大、中、小码头泊位有机结合,装卸货物种类齐全,海河转运功能配套完善,已成为广东省能源、原材料运输的中转港,成为珠三角地区油品、煤炭、粮食等重点物资的集散中心。广州港将发展成为国家综合运输体系的重要枢纽和华南地区对外贸易的重要口岸。特别是我国规划和建设中的包括广州铁路集装箱结点站在内的18个铁路集装箱中心站,是内陆地区一个完整的铁路集装箱运输体系,可实现广州港口与内陆地区海铁联运网络服务的连接,使港口功能沿铁路运输网络向内陆地区延伸,使港口的作用得到最充分的发挥,为广州港口多式联运的发展奠定坚实的基础。
4.2 广州港多式联运结点规划聚类对象、指标的选择
对广州港多式联运结点进行模糊聚类分析的目的是分析哪些城市比较适合建设为多式联运结点站。结合影响港口多式联运结点布局的因素,对广州港多式联运结点模糊聚类分析的背景为:
(1)由于泛珠江三角地区同全国的交通网络一样,基本上是以地区级城市为中心向外辐射,地区级城市成为所在地区交通运输的枢纽。因此,本例中选择广州港直接腹地范围内的15个地级及地级以上城市作为可以选择的多式联运结点建设地点,进行聚类分析。
(2)选择聚类分析的特征指标时,以其实用性为基础,考虑选择广州港直接腹地范围内15个地级及地级以上城市所在地区的国内生产总值、固定资产投资、工业总产值、批发零售贸易业商品销售总额、货运总量、交通环境系数、政策导向系数等指标作为聚类分析特征指标。
(3)聚类分析指标中的前5个指标的原始数据来源于广东统计年鉴2008中的统计数值;交通运输环境系数指标是根据《中国交通营运里程图(新编版)》中连接地级以及地级以上城市的高速公路、国道干线、省道干线、干线铁路、支线铁路的条数以及内河水运通航能力,按一定的技术进行折算而确定;政策导向系数根据国家对各地区的发展规划确定。
4.3 模型参数说明
依据以上介绍,结合广州港的实际情况,参数取值规定如下:
将地级及地级以上城市划分为3类,即类别数c取值为3;
加权参数m取值为1.5;
利用随机产生的隶属度值,然后作适当的调整确定初始隶属度矩阵;
给定停止准则||U(l+1)-U(l)||≤ε中的ε=0.001。
广东省内各城市的交通环境系数为定性指标,主要考虑地区交通便利程度、多种运输方式枢纽与其衔接程度以及各地区与广州港的交通通达程度。政策导向系数也为定性指标,利用专家法,依据沿海主要港口、沿海地区性重要港口、内河主要港口及内河地区性重要港口分别取5、4、3、2,剩下的城市港口均取1。
4.4 基于模糊c-聚类分析广州港多式联运结点规划
表1中各指标间值差异不大,故对所有数据不进行标准化处理,运用SPSS,直接使用原数据进行分析。当c=3时,初始聚类中心及最终聚类中心分别如表2、表3所示。
由表2、表3可以看出,第1、3类的类中心聚类前后没有变化,分析原因,广州和佛山彼此间数据差异较大,又都远远大于其他城市,聚类分析没有达到预期的效果。为使聚类结果准确,先将类别数取为4,将广州和佛山各单列为一类。初始类及最终类中心输出结果如表4、表5所示。
可以看出,第1、3类的类中心无变化,第2、4类的类中心有变化。分类成员及方差分析输出结果如表6、表7所示。
由表6可以看出,广州为第1类,佛山为第3类,河源、汕尾、阳江、汕头为第2类,其余的为第4类。由于不同分类中的观测差异已经选择为最大化,F检验只能用于描述目的。因此,c-分类时,不必进行方差分析。采用4类聚类分析,将广州港直接腹地范围内的15个城市划分为4类,考虑到各城市的交通环境系数及政策导向系数,结合佛山的地理位置及“十一五”规划,将佛山归到二类结点城市中;考虑到汕头和云浮的地理位置、集疏运条件及国家的政策导向,将汕头和云浮的发展时序对调,将汕头纳入二类城市结点,云浮归到三类,最终得到的三层城市结点划分结果如表8所示。
5 结 论
本文将改进后的模糊c-聚类分析应用于港口多式联运结点的宏观布局规划中,并以广州港为例,对其直接腹地范围内的15个城市进行了聚类分析。一类城市在区域经济中地位最重要(对广州港口多式联运需求最大),交通环境最好,为广东省近期(2010年)多式联运结点的主要发展对象。相对于一类城市,二类城市在区域经济中的地位次之,交通环境次之,其多式联运结点的发展集中在中期规划阶段(2020年)。三类城市对广州港多式联运的发展贡献最小,为其远期规划(2030年)发展对象。此例对聚类分析规划理论的发展具有重要的促进作用,亦将使多式联运结点的宏观布局更具科学合理化。
参考文献:
[1]刘丰根,成耀荣.模糊聚类分析在多级物流配送中心选址中的应用[J].现代物流铁道运输与经济,2007,29(3):59-60.
[2]William J.Baumol and Philip Wolfe.A Warehouse-Location Problem[J].Operations Research,1958,6(2):252
[3]J.Korpela,M.Tuominen.A Decision Aid in Warehouse Site Selection[J].International Journal of Production Economics,1996:169-180.
[4]高媛丽.东北地区集装箱多式联运通道发展分析[D].大连海事大学,2004:21-22.
[5]管丽萍,尹湘源,杨亚萍.均值聚类在交通流高峰期确定中的应用[J].浙江万里学院学报,2008,21(2):6-7.
[6]李时敏.交易过程与交易成本[J].财经问题研究,2002(12):21-26.
[收稿日期]2009-06-08
[基金项目]河海大学自然科学基金(2008429611)和中国物流学会研究课(2009CSLKT058)资助。
[作者简介]康小燕(1986—),女,江苏南通人,河海大学交通学院港口海岸与近海工程硕士研究生,研究方向:水运经济;王伟(1979—),男,湖北天门人,河海大学交通学院讲师,河海大学交通运输与物流工程研究所所长助理,中国物流学会特约研究员,研究方向:现代物流、运输经济和运输系统优化。