馬波濤

（鐵道部經(jīng)濟規(guī)劃研究院規(guī)劃咨詢部助理研究員，北京 100038）

鐵路行包快運節(jié)點等級劃分及布局方法研究

馬波濤

（鐵道部經(jīng)濟規(guī)劃研究院規(guī)劃咨詢部助理研究員，北京 100038）

鐵路行包快運節(jié)點的等級劃分是其布局優(yōu)化的基礎，針對目前節(jié)點等級劃分大多依靠經(jīng)驗而不夠客觀的問題，采用重要度計算和聚類分析的方法，對全國行包快運節(jié)點的等級進行劃分，并在此基礎上給出節(jié)點布局的方法和建議。

鐵路行包快運；節(jié)點等級；重要度；聚類分析；節(jié)點布局

鐵路網(wǎng)節(jié)點的選擇是鐵路網(wǎng)布局規(guī)劃的基礎性工作和重要內容，直接影響鐵路網(wǎng)布局規(guī)劃層次的深度、路網(wǎng)布局方案的合理性和研究工作的繁雜程度。行郵和快速貨物運輸網(wǎng)絡是鐵路運輸網(wǎng)絡的重要組成部分，其節(jié)點的選取和布局同樣是行包快運列車開行方案的基礎。對行包快運節(jié)點所在城市及預期建設城市進行等級劃分，對于優(yōu)化行包節(jié)點布局，完善行包開行方案具有重要意義。

目前我國行包快運業(yè)務主要由中鐵快運股份有限公司（以下簡稱中鐵快運）承擔，2009年中鐵快運完成的行包發(fā)送量占全路行包發(fā)送總量的7.4%，其行包快運節(jié)點主要有行包基地、行包快運作業(yè)站、鐵路客站行包房和行包快運服務網(wǎng)點等形式[1]。對其等級的劃分沒有一致的方法，而是根據(jù)城市的行政等級和經(jīng)驗來確定，主觀性太強。節(jié)點重要度是對節(jié)點重要程度進行計算和排序的一種方法，結合聚類分析，可以找出節(jié)點的特征及其與經(jīng)濟社會指標的內在聯(lián)系，有效解決節(jié)點等級劃分不夠科學、客觀的問題。

1 行包快運節(jié)點重要度計算[1]

1.1 重要度計算方法

結點重要度是反映研究區(qū)域內各結點功能強弱的特征參數(shù)。通常情況下，區(qū)域內各結點由于社會經(jīng)濟發(fā)展水平和地理條件等方面的差異，其在交通網(wǎng)絡中所表現(xiàn)出的功能是有差異的，功能表現(xiàn)強的結點，說明其所處地位重要。重要度是對結點社會經(jīng)濟活動的度量，是描述規(guī)劃區(qū)內結點在交通網(wǎng)絡中所處地位、重要程度相對大小的一個量化的綜合指標，受諸多因素的影響。重要度計算公式如下。

式中：Ii為某個時點第i結點的重要度；Ri，Gi，Si為第i結點（指標可根據(jù)不同情況調整，下同）的人口、GDP、客貨運輸量等；R軍，G軍，S軈為各結點平均的人口、GDP、客貨運輸量等；α1，α2，α3為各項指標的權重，一般采用相關系數(shù)。

1.2 結點的選取及重要度的計算

目前我國鐵路行包快運網(wǎng)絡的結點按照中鐵快運的經(jīng)營模式，分為分公司、營業(yè)部和營業(yè)網(wǎng)點等幾個級別?？紤]到影響統(tǒng)計數(shù)據(jù)選取的可行性，選取內地地級及以上城市、部分已設立營業(yè)部級網(wǎng)點的縣級市作為計算快運重要度的結點，共計293個城市。

影響快運重要度的因素較多，每個結點（城市）的人口、GDP和客貨運輸量等都是影響行包快運業(yè)務量的因素。對2007年中鐵快運各營業(yè)部行包發(fā)送量與對應城市的相關指標（包括市轄區(qū)非農(nóng)業(yè)人口、全市人口、全市GDP、市轄區(qū)GDP、全社會客運量、鐵路客運量、全社會貨運量、鐵路貨運量）進行相關性分析，選取有效樣本161個，統(tǒng)計結果顯示結點行包發(fā)送量與以上8個指標的相關系數(shù)依次為0.657、0.262、0.756、0.724、0.361、0.481、0.489和0.047，與前7個指標正相關。結點行包發(fā)送量與市轄區(qū)人口的相關性大于全市人口，與全市GDP的相關性大于市轄區(qū)GDP，與鐵路客運量的相關性大于全社會客運量。因此計算選取市轄區(qū)人口、全市GDP、鐵路客運量和全社會貨運量作為計算結點快運重要度的主要指標。

在相關性分析的基礎上，利用選定的指標，對293個城市快運重要度進行計算，計算結果如表1所示。

表1 城市節(jié)點行包快運重要度計算結果

2 行包快運節(jié)點等級劃分

2.1 基于聚類分析的節(jié)點等級劃分方法

實際應用中的聚類算法主要有“快速聚類分析方法”（K—Means Cluster Analysis）和“層次聚類分析方法”（Hierarchical Cluster Analysis）。聚類方法的選擇既要考慮數(shù)據(jù)的類型，又要考慮應用的特定目標[2]。影響行包快運節(jié)點的變量眾多，需要將具有共同特征的變量聚在一起，選取具有代表性的變量作分析。本文選取層次聚類中能夠對變量進行分類的R型聚類，首先進行變量聚類，然后在變量處理結果的基礎上進行Q型聚類，即樣本聚類。

通過對影響變量的相關性分析可以進行變量聚類。根據(jù)相關性分析，全市GDP和市轄區(qū)GDP兩個變量相關系數(shù)最大，具有明顯的同類特征，可聚為一類。此類變量中選取哪一個作為代表變量，可根據(jù)專業(yè)經(jīng)驗決定。由于全市GDP變量與行包快運量的相關性大，因此選用全市GDP作為代表性變量，其余各變量的聚類和代表變量選取依此類推。

樣本聚類可借助SPSS軟件聚類分析模塊中的兩步聚類過程。分類過程中第一步首先將樣本聚為許多小的子類；第二步對第一步形成的子類再次聚類，得到最好的類數(shù)。對于聚類過程中的距離測定，則采用似然距離測度，同時可以處理分類變量和連續(xù)變量。聚類數(shù)初始不確定，使用軟件依據(jù)Akaik判據(jù)（AIC）或貝葉斯判據(jù)（BIC）自動選擇最佳聚類數(shù)。聚類為J時BIC的計算公式如下[2-3]：

式中：KA為連續(xù)變量個數(shù)；KB為分類變量個數(shù)；Lk為第k個分類變量的取值種類數(shù)；Nj為分類對象總個數(shù)；Nj為第j個聚類中對象的個數(shù)；為全部數(shù)據(jù)中第k個連續(xù)變量的方差估計；為第j個聚類中第k個連續(xù)變量的方差估計；Njkl第j個聚類中第k個連續(xù)變量取值為l的對象個數(shù)。

2.2 行包快運節(jié)點等級劃分方案

考慮節(jié)點重要度計算結果已經(jīng)體現(xiàn)了變量聚類的過程，因此直接對293個節(jié)點重要度進行樣本聚類分析，用SPSS軟件自動聚類過程確定最佳聚類數(shù)。通常情況下，BIC值較小說明模型較好，因此，如表2所示，按BIC最小值取最后的聚類結果，即聚為4類。有時BIC隨類數(shù)的增加而不斷減少，此時就要用變化值和變化率來確定最好的聚類結果。

表2 自動聚類的貝葉斯判據(jù)

聚類分析的結果見表3，其中1類節(jié)點4個，2類節(jié)點22個，3類節(jié)點60個，4類節(jié)點207個。

表3 行包快運節(jié)點聚類結果

3 行包快運節(jié)點等級調整及布局方法

在實際應用中，聚類分析結果需要根據(jù)鐵路網(wǎng)實際情況進行調整，以滿足節(jié)點布局的要求。等級調整主要考慮以下因素：行包快運節(jié)點與其他主要專業(yè)運輸節(jié)點（主要為集裝箱和特殊貨物運輸）的統(tǒng)一布置，節(jié)點在路網(wǎng)中的位置和作用，節(jié)點的社會屬性（如行政等級等）。

根據(jù)中鐵快運行包節(jié)點的等級劃分，考慮將行包基地的布局控制在第1和第2類節(jié)點范圍內，將行包辦理站的布局控制在第3類節(jié)點范圍內，而車站行李房、行包快運服務網(wǎng)點的設置則不限于第4類節(jié)點。

目前，鐵道部已經(jīng)對集裝箱中心站和辦理站建設進行了規(guī)劃[4]，行包快運節(jié)點的建設必須與其統(tǒng)籌布置，因此，將烏魯木齊、昆明、蘭州等納入18個集裝箱中心站的城市節(jié)點由第3類歸入第2類；將柳州、?？?、西寧、銀川、防城港、寶雞、東山、阿拉山口等納入集裝箱辦理站的城市節(jié)點由第4類歸為第3類。

考慮節(jié)點的社會屬性及其在路網(wǎng)中的位置和作用，將處于路網(wǎng)盡頭或線路交匯處，且行包運量較大的省會或其他重要城市節(jié)點如福州、南寧、拉薩、包頭、廈門等歸入第2類。

根據(jù)以上原則調整，最終得到1類節(jié)點4個，包括北京、上海、廣州、成都；2類節(jié)點27個，包括重慶、天津、武漢等，行包基地的設置可基本上與這兩類節(jié)點相對應。3類節(jié)點65個，包括佛山、無錫、徐州等，行包辦理站的設置可基本上與之相對應。4類節(jié)點197個，包括商丘、海拉爾、錦州、德州等。該類節(jié)點中如有新建鐵路車站，則應同步設置行包房；該類節(jié)點若無鐵路車站，則應發(fā)展無軌營業(yè)網(wǎng)點，辦理相應的行包快運業(yè)務。

4 結論

隨著鐵路網(wǎng)特別是客運專線網(wǎng)的規(guī)劃建設，行包快運節(jié)點的功能、形式和布局將發(fā)生重大變化。為適應這些變化，調整行包快運節(jié)點功能，優(yōu)化和完善節(jié)點布局十分必要。

[1]洪雁,余巧鳳,馬波濤,等.鐵路行包運輸網(wǎng)絡中長期發(fā)展規(guī)劃研究[R].北京：鐵道部經(jīng)濟規(guī)劃研究院，2010

[2]王爽,等.客運節(jié)點等級劃分方法及列車開行方案求解策略研究[J].鐵道學報.2011（3）：1-8

[3]盧紋岱.SPSS for Windows統(tǒng)計分析[M].3版.北京:電子工業(yè)出版社，2006

[4]戴新鎏,余巧鳳,馬波濤,等.中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃（2008年調整）研究[R].北京：鐵道部經(jīng)濟規(guī)劃研究院，2008

Nodes classification is the basis for nodes optimization of baggage and parcel express.In view of the current nodes classification reling on experience,and not enough objective,this article uses the method of critical degree calculation and cluster analysis to classify the nodes of baggage and parcel express.On this basis,the article gives the method of node layout and suggestions.

baggage and parcel express；node class；critical degree；cluster analysis；node layout

A

1004-9746（2011）06-0009-03

魏艷紅）

2011-12-02）