高 贺 汪丽丽

(东北林业大学，黑龙江 哈尔滨 150040)

基于Logit模型的农村灾后应急运输方式选择模型

高 贺 汪丽丽

(东北林业大学，黑龙江 哈尔滨 150040)

基于多项Logit模型的基本理论构建了农村灾后应急运输方式选择模型，运用SAS数理统计软件对数据进行了多元线性回归处理，得到了多项Logit模型参数估计值，在建立运输方式选择模型的基础上，构造了求解该问题的虚拟运输网络，并进行了算例计算与分析，结果表明，应用多项Logit概率模型进行农村灾害应急物流运输方式选择是合理有效的。

农村应急物流，运输方式，多项Logit模型，运输效用

0 引言

应急物流是指为应对突发性自然灾害、突发性公共卫生事件等突发事件而提供所需应急救援物资为目的，以追求时间效益最大化和灾害损失最小化为目标的特殊物流活动。而农村应急物流主要是强调在灾害发生初期的应急救援和灾后重建工作，更好服务灾后农民再生产的活动[1，2]。目前，我国现有的关于农村灾后应急运输系统关于运输方式选择方面的研究还不够明确，亟需建立一个合理的农村应急物流运输方式选择模型，依次确定合理的农村应急物流运输方式，以确保农村自然灾害发生后，在应急救援物资的运输方面和灾后重建方面能保障运输网络的畅通，提高运输效率。

本文通过研究我国目前农村各种运输网络的特点及灾后应急运输方式选择存在的问题，综合考虑农村运输网络特点因素的限制下，和现有的各种运输方式相结合，基于多项Logit模型基本理论构建合理的选择概率模型，来完成多模式应急运输方式的选择。

1 影响因素分析

应急物流运输方式的确定是由灾害发生后应急部门根据灾害损害程度的大小来选择相应的应急运输方案。而农村应急物流运输方式选择受出行特征参数的影响，包括影响运输方式的3个特性变量和4个选择方案特定变量的因素。

1.1 运输方式特性变量

1)路网破损后的使用能力。农村地区发生灾害后，由于农村运输网络通行能力较差，基础设施薄弱，灾区的空运、水运和陆运交通系统将受到不同程度的破坏。特别是陆运交通系统，受到的破坏程度更为严重，而整个抗震救灾工作将会受到其损坏程度和现存的功能的限制。而铁路运输系统一旦发生破坏，短时间内就无法修复。因此，主要影响的是公路运输，我们要充分了解现存农村地区道路系统的功能，才能够保证灾后救援工作高速而有效的运行。

2)天气状况。灾害发生后，伴随而来的是恶劣的天气，势必会对运输带来严重的影响。农村地区的运输网络系统和运输条件都相对较差，天气对空运和水运运输影响较为严重。只有应急物流流体充裕、载体畅通、流向正确，才能保证应急物资快速及时准确地到达农村灾害发生地。所以，对现场地天气状况必须有一定的准确认识。

3)场地大小。农村地区灾害发生地的空旷场地的大小，直接影响着空运运输工具到达后是否有地方停靠，以及空运的救援物资是否能安全快捷的运输到达农村受灾区并是否有足够大的安置地点。例如：可以首先选择学校操场、粮食晒谷场等。

1.2 选择方案特定变量

农村灾害发生后，在选择应急物流运输方案时，最基本应该考虑的影响因素有运输费用、运输时间、运输频率以及运输的可靠性[3]。在某些情况下，需求的缓急程度决定着应当选择何种运输工具，不同的运输工具，在运输救援物资量一定的情况下，运输速率和频率也是不同的。根据农村公路运输网络的特点，在所有运输条件同等的情况下，每一种交通工具都有其运输的安全可靠性。运输的可靠性从高到低的顺序依次为公路运输、铁路运输、水运运输和空运运输方式。

2 模型方法

2.1 多项Logit模型基本理论

作为行为决策的单元在一个可以选择的、选择肢是相互独立的集合中，选择对自己效用最大的选择肢，称为随机效用最大化理论假设[4，5]。多项Logit模型是基于随机效用最大化理论的假设，根据效用最大化理论，出行者总是选择具有最大出行效用的出行方式，出行者n选择第i种出行方式的概率为:

Pn(i)=P(Uni≥Unj),j∈Cn,i≠j

(1)

其中,Uni为出行者n选择第i种方案时的效用函数；Cn为选择方案的集合。

根据随机效用理论，效用函数分为可以观测的确定项和不可观测的随机项两大部分，并假设它们呈线性关系。因此交通方式i对出行者n的效用函数可以表示为：

Uni=Vni+εni

(2)

其中，Vni为出行者n选择第i种方案时的效用函数的确定项；εni为出行者n选择第i种方案时的效用函数的随机项。

假设误差项服从二重指数分布，且各变量两两相互独立，则可得到多项Logit模型的选择概率公式：

(3)

其中,Pin为个人选择第i种交通方式的概率；j为交通方式；λk为第k个变量所对应的未知参数。

2.2 方式选择模型的构建

运输方式选择的效用函数为线性方式的效用函数，选择方案的集合为Vn=(公路，铁路，空运，水运)且所有的选择方案集合都是相同的。选择方案特定变量属性包括四个:“运输时间”“运输费用”“运输可靠性”以及“发车频率”。运输方式特性变量属性包括三个：“破损后的使用能力”“天气情况”以及“场地大小”[6]。并且将路网破损后的使用能力、天气状况和场地大小作为运输方式选择的决定性因子。

破损后的使用能力主要针对的是公路运输，如果破损程度过大，则无法使用。若破损后仍可以使用，但相应的通行能力将会受到缩减。场地的大小主要针对的是空运运输方式，灾害对现场曾有空旷场地的破坏程度，将会影响是否有足够大小可以容纳空运运输。灾害发生后势必会带来天气状况的改变，如果天气状况较为严重，在一定程度上将会对水运运输和空运运输带来较大的影响。从而形成如表1所示的选择枝效用变量定义表。

表1 选择枝效用变量定义表

如表1所示，根据效用最大化原理，出行者总是选择对自己具有最大效用的方案。只要确定选择枝效用函数值的大小，就可以通过模型的概率公式计算出交通方式选择概率，所以只需计算选择方案效用函数的大小。根据表1可以得出四种选择方案效用函数确定项如式(4)：

(4)

3 算例验证

2010年4月14日清晨，我国四川省某农村地区(B)发生里氏6.1级强震，导致路网破坏较为严重，国家抗震救灾指挥部迅速成立，并调拨一批500 t的救援物资从距离此农村地区400 km的某地A运往此地区。指挥部派技术人员，到受灾现场实地勘测，根据勘测结果了解到A地到B地之间只有一条两车道公路，由于此次地震的缘故，损坏程度仅为0.3，能通货车，所以也可以采用公路运输方式。受灾地区与救援地之间没有大的河流和铁路沿线，所以无法采用水路和铁路运输方式。但在灾害现场的附近地区，有足够的空旷场地未被地震破坏，所以可以采用空运方式。地震过后，部分地区有降雨，对空运运输有影响，但对公路运输方式没有影响。当地的物流运输属性[7]如表2所示。

表2 物流运输属性表

1)运输网络图见图1。

2)利用SAS数据处理软件对调查数据进行多元线性回归检验[8-10]，对模型进行参数估计，结果如表3所示。

3)情况一：应急运输。

由以上数据得V1=71.046 125，V3=72.066 905。

根据交通方式效用函数，利用公式计算样本个体对于交通方式旳选择概率。利用概率平均法，得到交通方式的选择概率分别是：P1=26.5%，P2=73.5%。灾害发生初期，主要考虑的是灾害的紧急应急运输情况，可以不用考虑费用的影响并且保证救援物资高速快捷地到达救援地点。已知天气的影响不大，得到的最终结果显示，空运运输将担任主要的运输方式。

表3 参数估计结果

情况二：灾后重建。

由以上数据得V1=104.107 625，V3=103.006 680 5。

根据交通方式效用函数，利用公式计算样本个体对于交通方式旳选择概率。利用概率平均法，得到交通方式的选择概率分别是：P1=75.03%，P2=24.97%。灾害发生以后，农村恢复重建工作，在各种影响因素都必须考虑的情况下，公路运输的费用比空运运输费用低，但对于天气属性而言，对公路运输方式没有影响，对空运运输影响很大。所以，最终得到公路运输远大于空运运输方式的概率值。在此次灾后运输方式选择中，公路运输担任主要的运输方式。

4 结语

本文在结合农村的灾害特点及运输网络特性的基础上，确定影响农村应急物流运输的主要因素，并将路网破损后的使用能力、天气状况和场地大小作为影响农村应急运输方式选择的决定性因子。以此构建基于4个选择方案特定变量和3个运输方式特性变量的农村应急物流运输方式的多项Logit概率选择模型。结合算例，通过SAS数理统计软件对数据进行回归分析，根据不同的效用函数，得到最终的概率数据。由处理数据得到的参数值分析出影响最终概率结果的主要影响因素为费用属性和天气属性。数据结果表明，应用多项Logit概率模型进行农村灾害应急物流运输方式的选择是合理可行的。

[1] 罗 曼.农村应急物流研究[J].中国储运，2008(6)：122-123.

[2] 缪 成，许维胜，吴启迪.大规模应急救援物资运输模型的构建与求解[J].系统工程，2006,24(11):6-12.

[3] 张 宁，戴 洁，张晓军.基于多项Logit模型的轨道交通站点步行接驳范围[J].城市轨道交通研究，2012(5)：46-49.

[4] 张飞飞，刘蓓蓓，毕 军，等.城市居民交通方式选择及影响因素分析——以南京市为例[J].四川环境，2012，31(3)：132-138.

[5] 邵昀泓，王 炜，程 琳.交通方式选择行为预测非集计模型应用研究[A].可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛(交通运输工程学科)论文集(上册)[C].2005：332-336.

[6] 陈 林.基于logit模型的成渝通道交通选择行为研究[D].成都：西南交通大学，2013.

[7] 陈 宽.物流企业多种运输方式选择研究[D].武汉：武汉理工大学，2012.

[8] David A Hensher，Kenneth J Button. Handbook of Transport Modeling[Z].2000.

[9] De·Ortuzar J,Willunsen.Modeling LG Transport[Z].1994.

[10] 马波涛，张于心，赵翠霞.运用Logit模型对高速客流分担率的估计[J].北方交通大学学报，2003，27(2)：66-69.

Choose model based on the Logit model of post-disaster emergency in rural area

Gao He Wang Lili

(NortheastForestryUniversity,Harbin150040,China)

Based on the basic theory of the multinomial Logit model to construct the rural post-disaster emergency transportation mode choice model. Using the SAS statistical software to multiple linear regression data processing, get the multinomial Logit model parameter estimates. In the transportation mode choice model is established on the basis of the structure to solve the problem of virtual transportation network, calculation and analysis for an example. The results show that the probability of multinomial Logit model rural disaster emergency logistics transportation mode selection is reasonable and effective.

rural emergency logistics, the mode of transportation, multinomial Logit model, transportation utility

2015-05-27

高 贺(1974- )，男，硕士，副教授； 汪丽丽(1989- )，女，在读硕士

1009-6825(2015)22-0232-03

U116.1

A