一、前言
《林业产业发展“十三五” 规划》明确提出进一步推进林业产业供给侧结构性改革，要推进落实林产业供给侧机构性改革，就使要素实现最优配置，从国内近年的研究状况来看，影响我国林业采伐运输的主要因素有：采伐目标不明确、安全运输意识较差、运输中碳排放量控制能力不够强等[1]。而上呈我国十九大对于碳排放的政策，木材物流网络要落实供给侧结构性改革的关键正在于解决木材运输网络中碳排放因素带来的影响。一方面由于我国林区分布的特征导致了木材市场的供需矛盾，另一方面现阶段我国存在的部分运力不足等问题，使我国木材物流网络在经济环境和生态环境两方面都没有达到配置最优。同时，根据近年来研究者们的研究方法与成果来看，不到一半的研究者没有将碳排放量作为木材物流网络优化的因素，更多的是将成本考虑放在第一位。因此，基于碳排放因素的木材物流网络优化不仅可以减少成本、提高供应链上下游之间的运输效率、还有利于发展环境友好型物流。综上所述，同时考虑成本和碳排放量二者对于木材物流网络的优化具有重要的理论意义和实践意义。
首先，对木材运输网络的市场、物流节点结构进行分析，从此基础上进行从市场到物流节点再到消费者的总体流程进行系统的研究和分析[2]。通过对木材物流网络的整体分析，选取恰当的木材物流网络模型，并且对模型的拟合度、有效性进行研究和评价，从而阐述原模型中存在的成本过高的原因。
其次，选取目标区域并对木材物流网络模型进行优化处理[3]，研究木材在运输过程中二氧化碳排放量以及构建相关的碳排放估算模型[4]。一方面，对木材运输过程中二氧化碳排放量进行测度，有助于对木材物流网络模型的完整优化；另一方面，有助于减少物流成本以及环境污染。最后，基于成本和碳排放双目标优化木材物流网络对于整合供应链上下游资源，提高木材企业一体化运营效率，减少中小型木材企业运输成本、合理规划运输路线，以及对于保护我国生态环境等具有重要意义。
我国是木材以及木材产品的生产大国，同时也是木材以及木材产品的消费大国。木材作为可再生的绿色能源在低碳我国物流建设中发挥着重要作用。物流网络是指:物流过程中相互联系的组织、设施与信息的集合，而木材物流网络作为物流网络的一个分支，在低碳物流中发挥着重要作用[5]。碳排放又名温室气体排放是指:在特定时间内释放到大气中温室气体总量(以质量单位计算)[6]。基于碳排放约束下，计划对现有的区域物流网络进行优化，提升物流效率。我国木材产品消费量逐年上升，改革开放以来，我国已成为世界上森林资源增长最多和林业产业发展最快的国家，林业产业总产值从 1978 年的 179.6 亿元增加到 2018 年的 7.33 万亿元[7]，与此同时，进口木材仍是我国木材加工业重要资源，我国木材进口量大幅度增长，其中:原木从1997年的进口量447.1万msup3;，增加到2018年的5975.1万msup3;，增长13.36倍;锯材从1997年的进口量132.5万msup3;，增加到2018年3676.57万msup3;，增长27.75倍[8]。提高物流网络水平是木材运输的有效保证,现有的木材物流网络未能考虑到碳排放的约束因素，因此，以碳排放约束因素对现有的物流网络模型进行优化能够更加全面的提高物流运输效率。
二.国内外研究现状
2.1 木材物流网络优化
根据国外研究者的研究以及发布在外文期刊上的文献研究表明：供应链（SC）在组织中起着至关重要的作用，Ana Paula等人的研究表明：因为供应链负责确保最终消费者能够获得产品和服务，并因此确保所涉及实体的财务成功, 然而，由于物质和信息流的多样性，实体的多样化特征以及经常出现的相互矛盾的目标，此类系统的管理非常复杂[9]。而且，供应链运营固有的高度不确定性进一步增加了其复杂性。供应链网络包括了由供应商、制造商、核心企业、分销商、零售商和最终消费者，以及每个板块下的线路节点，追踪其节点和路径才能消除其具有的复杂性，而在木材行业，根据木材所具有的特性建立的木材物流网络模型是对木材物流过程的具体描述与分析的依据。木材网络优化有助于降低企业的运营成本，而通常来说木材物流网络的优化在于选址优化和车辆调度优化。Jiang等人研究了具有CO2减排目标和需求不确定的区域多式联运物流网络设计问题，从系统优化的角度看，区域物流网络涉及到一个集中的物流机构和一个集中的载体，其中物流机构关注的是区域物流网络的配置，具体表现为物流园区的数量、位置、规模以及轨道交通环节的补贴，而载体的决策包括针对每个物流需求的运输路线的选择[10]。在给定物流需求模式的情况下，这个多利益相关者决策问题首先被描述为一个双层规划模型，然后用带均衡约束的等价数学规划(MPEC)来描述领导者-跟随者的行为。Wang等人研究了物流网络中服务提供商之间的协作可以极大地提高他们的运营效率，减少运输排放。为促进多周期状态-空间-时间(SST)物流网络中的协同工作和资源共享，提出、制定并求解了基于状态-空间-时间(CTMCVRP-SST)网络的协同两级多中心车辆路径问题(CTMCVRP-SST)。CTMCVRP-SST旨在通过利用物流需求和资源的时空特性来优化物流资源在空间和时间上的分布，从而促进物流网络中的协作，以满足物流需求[11]。
根据国内研究者及研究文献：物流运输过程中，很多货品都是经过较长路程运输，而这种运输大多基于多式联运方式，而多式联运的重要基础是物流节点，同时物流节点在物流网络中充当着重要的组成部分。国内研究者杜康提出观点：在整体的物流决策问题中，物流中心的选址问题是历来研究者认为最具有战略意义的问题，而木材从供应商流向需求者的流通过程中合理的对物流中心进行选址，这对于减不必要的运输距离和很高程度的提高木材运输效率具有重要意义，同时运输距离的减少能够直接导致运输路线上碳排放量的减少和运输成本的减少，同时对于培养顾客忠诚度以及满意度具有很好地实践意义[12]。针对木材物流设施选址问题，已有文献采用不同方法进行选择。有关木材物流网络优化的问题。林玉英，邱荣祖运用了数学建模，通过建立数学模型，并考虑到木材物流网络优化存在诸多影响因素，抛出普通的算法并利用遗传－禁忌算法这种混合智能优化算法，同时以C语言编程作为基础骨架，通过配合ArcGIS结合了地理信息系统，构建好模型后进行求解，并对结果进行分析评价，根据结果给予优化建议[13]。杜康考虑供应链物流的可靠性，通过木材需求量数据建立传统灰色、无偏灰色和滑动无偏灰色模型并对未来的需求量做出预测，通过对模型进行拟合效果检测，并且分析预测的相对偏差，选取最优的滑动无偏灰色模型作为待修正优化模型，通过使用马尔科夫修正方法对模型进行优化处理[14]。李文霞等人为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放，控制配送成本，以传统带时间窗车辆路径问题为基础，对低碳条件下的车辆路径问题进行研究。通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算，综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型，建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型[15]。
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