◎ 張 智 肖作鵬

基于大數(shù)據(jù)的電商物流末端配送網(wǎng)點空間分布分析
——以深圳市為例

◎ 張 智 肖作鵬

隨著末端配送對于網(wǎng)絡(luò)購物的重要性越來越強，網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)、物流快遞企業(yè)等紛紛加大末端物流網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，圍繞社區(qū)來配備快遞配送網(wǎng)點和相應(yīng)的服務(wù)設(shè)施。國家相關(guān)規(guī)劃也提出了將電商物流快遞基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入土地利用規(guī)劃與城市總體規(guī)劃，推動末端配送設(shè)施的網(wǎng)格化配置。雖然相關(guān)研究及政策已經(jīng)開始推進，但是受制于數(shù)據(jù)限制，關(guān)于社區(qū)快遞配送網(wǎng)點的規(guī)劃布局研究仍然有待深化。以深圳市為例，通過興趣點等大數(shù)據(jù)采集與空間分析方法，對郵政公司、快遞公司和電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點的空間分布進行探討，分析上述公司末端配送網(wǎng)點的空間分布和服務(wù)能力，以期為末端物流設(shè)施的規(guī)劃建設(shè)提供研究支撐與政策建議。

電商物流 末端配送 大數(shù)據(jù) 社區(qū)尺度 深圳

一、引言

末端配送是電商物流供應(yīng)鏈的最后環(huán)節(jié)，直接與消費者關(guān)聯(lián)，也是成本最高、配送組織最為復(fù)雜的環(huán)節(jié)。末端配送的效率不僅直接影響網(wǎng)絡(luò)購物的體驗，也對物流配送的整體成本有著重要的影響。因此，最后一公里末端物流不僅是物流配送，也是電商購物的發(fā)生環(huán)節(jié)與實現(xiàn)環(huán)節(jié)，是資金流、信息流與物流的入口，也是未來電商之爭最主要的競技場。

回顧中國電商物流的發(fā)展歷程，末端配送的形態(tài)在不同階段先后都有不同的演進。在網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的初期階段，末端配送的概念并不明顯，主要依賴郵政系統(tǒng)門店網(wǎng)絡(luò)開展的自提業(yè)務(wù)以及各類型報業(yè)發(fā)行物流企業(yè)支持的貨到付款（COD）模式。雖然郵政網(wǎng)絡(luò)也加大力度推出了中郵速遞以及郵政小包等各類型配送產(chǎn)品，但是仍然無法滿足市場需要。隨著淘寶網(wǎng)與民營快遞達成電商物流聯(lián)盟，以“四通一達”（指申通快遞、圓通速遞、中通快遞、百世匯通、韻達快遞五家民營快遞公司的合稱，下同）為代表的“通達系”快遞企業(yè)開展直接配送成為物流配送的主要模式。并且，隨著電商配送業(yè)務(wù)量越來越大，包括網(wǎng)購店取、智能快遞箱等各類型的代收服務(wù)成為解決直接配送效率低、成本高的主要方式。與此同時，網(wǎng)絡(luò)零售給傳統(tǒng)零售行業(yè)的發(fā)展帶來了巨大挑戰(zhàn)，諸如國美、蘇寧等傳統(tǒng)零售巨頭企業(yè)著力推進轉(zhuǎn)型，推出了蘇寧云商、國美在線等線上平臺，開展線上線下相結(jié)合的O2O（online to offline）購物模式，依靠終端門店的庫存與配送系統(tǒng)，實現(xiàn)快速配送或者到店自提業(yè)務(wù)。這樣一來，經(jīng)過不同階段的演替與發(fā)展，中國城市的電商物流末端配送形成了現(xiàn)在郵政企業(yè)、快遞公司與電商公司三足鼎立，共同介入網(wǎng)絡(luò)零售末端配送市場的格局。各類型企業(yè)紛紛加大力度，擴充末端配送網(wǎng)點網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)新配送形式，盡可能地靠近社區(qū)以接觸消費者，提高末端物流的響應(yīng)效率。這些行動顯著改變了中國城市末端配送的物流景觀。

關(guān)于物流企業(yè)末端配送網(wǎng)點空間分布的研究目前還相對較少。國內(nèi)外現(xiàn)有的研究主要集中在對于末端配送環(huán)節(jié)中存在的主要問題及可能的解決方案，諸如推廣共同配送模式（鐘耀廣，2015；張昕，2013；李卓婭，2014；李超杰，2013；Murphy，2007），培養(yǎng)居民自提模式（姚宇、楊曉芳，2015；趙園園，2015）、搭建合作平臺模式（王玉勤，2014；孟軍齊，2014）等等。但是，這些倡議性的研究普遍缺少對城市物流末端配送網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀進行評估。最主要的原因有，數(shù)據(jù)層面的制約和行業(yè)的分散發(fā)展格局。因為行業(yè)相對分散，各種創(chuàng)新配送方案層出不窮。企業(yè)一方面沒有采集這些數(shù)據(jù)，另一方面也由于商業(yè)原因沒有開放相關(guān)數(shù)據(jù)。政府也缺乏相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集手段。上述數(shù)據(jù)問題給相關(guān)研究帶來很大的困難。但是，隨著“大數(shù)據(jù)”概念的誕生，各類開放地圖興趣點等新的數(shù)據(jù)類型以及獲取數(shù)據(jù)方法的增多，為相關(guān)研究提供了新的數(shù)據(jù)環(huán)境。

面向上述理論研究現(xiàn)狀，本文的主旨是通過大數(shù)據(jù)的采集與分析方法，以深圳為案例城市，評估末端配送設(shè)施的綜合服務(wù)能力，研究末端配送設(shè)施的空間分布特征。鑒于我國電商物流配送業(yè)的迅猛發(fā)展，有關(guān)研究工作還沒有全面跟上。落實國家關(guān)于電商物流快遞基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入城市規(guī)劃以及合理規(guī)劃與配置網(wǎng)絡(luò)零售末端配送基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)實要求，迫切需要開展針對我國電商物流末端配送網(wǎng)點的研究工作。特別是聚焦在社區(qū)層次，分析不同企業(yè)的末端物流策略，可以增強對城市物流的理解，對于提高城市末端物流、促進城市共同配送有很大作用。

二、研究案例與數(shù)據(jù)

（一）案例選擇

本文主要以深圳為研究對象。深圳市土地面積近1997平方公里，2013年末常住人口近1063萬人。自設(shè)立特區(qū)以來，深圳憑借其獨特的區(qū)位與政策優(yōu)勢，現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展領(lǐng)先于全國。同時，作為我國電子商務(wù)首批示范城市，在各種機遇與利好的共同作用下，深圳的電子商務(wù)快速發(fā)展。根據(jù)《2015深圳電子商務(wù)發(fā)展白皮書》的數(shù)據(jù)顯示，2015年深圳市網(wǎng)絡(luò)零售總額達到了1670.69億元，同比增長76.96%，相當于全市社會消費品零售總額的33.29%，占全國網(wǎng)絡(luò)零售總額的4.3%。這些數(shù)據(jù)從一定程度上表明了深圳市的電子商務(wù)發(fā)展水平走在國內(nèi)城市的前端。鑒于深圳物流和電子商務(wù)的快速發(fā)展，針對深圳這樣一個人口規(guī)模過千萬的超大型城市開展電商物流的實證研究，能為其他城市提供經(jīng)驗借鑒與參考。

特別是，近些年電子商務(wù)與物流發(fā)展進一步走向社區(qū)。2013年12月深圳市人民政府印發(fā)《深圳市關(guān)于進一步促進電子商務(wù)發(fā)展的若干措施的通知》。該通知要求相關(guān)部門與行業(yè)加強社區(qū)配送網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)，將社區(qū)便民投送場所納入城市商業(yè)網(wǎng)點、城市建設(shè)規(guī)劃，解決電子商務(wù)“最后一公里”終端服務(wù)瓶頸。推動這項政策，需要統(tǒng)籌分析各社區(qū)的差異性與現(xiàn)有資源，了解參與社區(qū)末端配送相關(guān)主體的行為策略。

整體來看，深圳市市域范圍內(nèi)共有734個社區(qū)（圖1）。各個社區(qū)在空間尺度上存在較大差異。同時，因為地理區(qū)位導(dǎo)致的城市發(fā)展時序存在差異，社區(qū)間建成面積與人口規(guī)模也存在很大差異。本研究為分析影響末端配送網(wǎng)點空間分布的原因，將分析社區(qū)末端網(wǎng)點與社區(qū)建成面積的關(guān)系。

圖1 深圳市社區(qū)空間分布

（二）研究數(shù)據(jù)

本研究采用的數(shù)據(jù)主要來源于2015年12月在Google Map 拾取獲得的深圳市域范圍興趣點POI（Point of Interest）集合，共計46.8萬個。根據(jù)POI的地址標簽及其分類，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗與提煉后，研究得到參與社區(qū)末端配送服務(wù)的POI點約有2011個。本文將上述提取到的2011個POI點主要劃分為三類：郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點、快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點、電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點（圖2）。

圖2 深圳市社區(qū)快遞配送設(shè)施空間分布

其中，郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點主要指中國郵政公司在深圳市以社區(qū)為單位設(shè)立的郵政服務(wù)網(wǎng)點，總共有643個；快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點主要指以順豐快遞、“四通一達”、天天快遞等為代表的主流快遞公司在深圳市各個社區(qū)中設(shè)立的服務(wù)網(wǎng)點（不包括以加盟合作形式參與的便利店、洗衣店、水果鋪等），總共有1256個；電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點主要為蘇寧易購、國美電器、亞馬遜、京東商城等電商公司在深圳市設(shè)立的線下門店或具備配送貨服務(wù)能力的服務(wù)網(wǎng)點，總共有112個。郵政系統(tǒng)、快遞企業(yè)和電商企業(yè)的末端配送網(wǎng)點比例約為6∶11∶1。

根據(jù)圖2可以看出，末端配送網(wǎng)點在深圳市社區(qū)層次的空間分布整體呈現(xiàn)出“西密東疏，南多北少”的格局。其中，與深圳市的人口規(guī)模和用地性質(zhì)相匹配，南山區(qū)、龍華新區(qū)、福田區(qū)、羅湖區(qū)、寶安區(qū)局部、龍崗區(qū)局部地區(qū)的末端配送網(wǎng)點分布較為密集。這些區(qū)域的居住人口密集，建成區(qū)面積比例高。末端配送網(wǎng)點的空間分布與人口規(guī)模和建設(shè)用地面積比例呈正相關(guān)關(guān)系。

根據(jù)拾取到的末端配送網(wǎng)點的數(shù)量，結(jié)合深圳市建設(shè)用地面積與常住人口規(guī)模數(shù)據(jù)，可以計算網(wǎng)點的平均服務(wù)人口規(guī)模與覆蓋的建成區(qū)面積（表1）。分類型來看，每個郵政公司末端配送網(wǎng)點平均服務(wù)1.65萬常住人口、1.30平方公里建成區(qū)；每個快遞公司末端配送可以服務(wù)0.85萬常住人口以及 0.67平方公里建成區(qū)；每個電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點可以服務(wù)9.49萬常住人口以及7.49平方公里的建成區(qū)面積。如果把全部的末端配送網(wǎng)點看成一個整體，每個末端配送網(wǎng)點可以服務(wù)0.53萬常住人口以及 0.42平方公里建設(shè)用地。

表1 深圳市社區(qū)快遞配送服務(wù)網(wǎng)點類型與數(shù)量

三、不同類型的末端配送網(wǎng)點分布

為進一步比較分析不同類型的末端配送網(wǎng)點的空間分布，本文采用ArcGIS中常用的核密度分析來進行可視化統(tǒng)計分析。核密度分析用于計算每個輸出柵格像元周圍的點要素的密度，是一種通過柵格化圖像的方法直觀描述點在面上的空間分布狀態(tài)。

（一）郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點分布

對深圳市郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點進行核密度分析（圖3），可以直觀看出郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點在深圳市市域的空間分布相對均質(zhì)。雖然深圳市的東部（鹽田區(qū)、大鵬新區(qū)）因為地理環(huán)境和人口因素的限制，呈低密度分布狀態(tài)；但是在居住人口相對密集的西部和中部區(qū)域，分布密度呈現(xiàn)非常均勻的中低密度分布狀態(tài)。特別是在福田中心區(qū)，出現(xiàn)了中高密度的分布。這種分布格局說明，郵政公司的社區(qū)快遞配送服務(wù)不僅考慮了行政需求，還考慮了人口規(guī)模和建設(shè)用地面積等因素。

根據(jù)圖3，本文根據(jù)郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點的空間分布，反向識別了末端配送網(wǎng)點強度分布前十名的社區(qū)（表2）。與預(yù)期相符，這十個社區(qū)主要分布在深圳市原經(jīng)濟特區(qū)內(nèi)。其中福田區(qū)最為集中，前十名中福田區(qū)就有6個，與福田區(qū)的中心行政地位存在緊密聯(lián)系，也與該區(qū)域有機場、火車站、出入境口岸等交通樞紐有著直接聯(lián)系。

（二）快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點的空間分布

對快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點的空間分布進行核密度分析（圖4），并與郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點（圖3）進行比較，存在明顯差異。從數(shù)量上來看，快遞企業(yè)末端配送有1256個網(wǎng)點，明顯高于郵政系統(tǒng)；但是，快遞企業(yè)的末端配送網(wǎng)點的空間分布卻呈現(xiàn)出明顯的集聚狀態(tài)，主要集中在五個片區(qū)：寶安區(qū)南部深圳機場周邊、南山區(qū)北部深圳大學(xué)城周邊、龍華新區(qū)中心區(qū)深圳高鐵站周邊、福田中心區(qū)和羅湖區(qū)西南部；而其他空間范圍則呈現(xiàn)明顯的低核密度分布狀態(tài)。這表明了快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點的空間分布主要是依據(jù)人口規(guī)模和土地開發(fā)，以市場自發(fā)導(dǎo)向為主。

圖3 郵政系統(tǒng)末端配送網(wǎng)點空間分布

圖4 快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點空間分布

表2 深圳市郵政公司末端配送網(wǎng)點分布前十名社區(qū)

同樣，反向識別快遞企業(yè)末端配送網(wǎng)點的社區(qū)分布，提取了網(wǎng)點強度分布前十名社區(qū)（表3）?？梢钥闯觯爝f企業(yè)末端配送網(wǎng)點分布前十名社區(qū)主要分布在深圳市原經(jīng)濟特區(qū)內(nèi)，其中福田區(qū)最為集中，前十名里福田區(qū)占了5名。從空間屬性上看，除了華航、福強等兩個中心商業(yè)區(qū)的網(wǎng)點外，其他網(wǎng)點多數(shù)位于城中村以及老舊工業(yè)區(qū)附近。這些地方靠近市中心區(qū)域，周邊人口密度大，同時租金低、管制相對較松，因此成為快遞企業(yè)布局末端網(wǎng)點的首選之地。

表3 深圳市快遞公司末端配送網(wǎng)點分布前十名社區(qū)

（三）電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點的空間分布

對電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點空間分布進行核密度分析（圖5），可以看出：由于網(wǎng)點數(shù)量相對較少，在整個市域范圍整體呈現(xiàn)低密度分布，僅在福田中心區(qū)出現(xiàn)了小范圍的中高核密度分布。主要原因：首先，末端配送網(wǎng)點主要是以線下門店的形式存在，相對于另外兩種形式來說網(wǎng)絡(luò)搭建成本高。其次，電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點是商品在線銷售，門店相當于倉庫，配送服務(wù)專門化，服務(wù)范圍廣，不需要通過密度取勝。

圖5 電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點空間分布

從社區(qū)分布來看（表4），電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點分布前十名社區(qū)的空間分布相對均衡，不如郵政和快遞公司末端配送網(wǎng)點集中分布在福田區(qū)。除了中心商業(yè)住宅區(qū)，電商企業(yè)社區(qū)快遞配送網(wǎng)點的空間分布與工業(yè)住宅區(qū)和城中村的空間分布關(guān)系密切。

四、不同類型的末端配送網(wǎng)點分布比較

（一）高密度分布區(qū)

雖然圖3、圖4和圖5的核密度分析結(jié)果存在明顯的不同，但是卻有一個特別統(tǒng)一的共同點：三種末端配送網(wǎng)點的高密度區(qū)域相互重合點都位于福田中心區(qū)附近。

表4 深圳市電商企業(yè)末端配送網(wǎng)點分布前十名社區(qū)

福田區(qū)是深圳市的中心城區(qū)，市委市政府所在地，人口密度為全市最高。該區(qū)域主要由華航社區(qū)（華強北市場所在社區(qū)）、荔村社區(qū)、福強社區(qū)、田面社區(qū)和長城社區(qū)等五個社區(qū)構(gòu)成。通過觀察大樣圖可以發(fā)現(xiàn)（圖6），該區(qū)域的末端配送網(wǎng)點數(shù)量明顯高于其他區(qū)域。不僅大量快遞企業(yè)選擇在該區(qū)域布置末端配送設(shè)施，就連全市總共才112個的電商企業(yè)配送網(wǎng)點在該區(qū)域就多達10個，占比接近10%。這種中心區(qū)集聚的現(xiàn)象表明，盡管隨著城市的不斷擴張發(fā)展，物流設(shè)施在往外走，但是中心城區(qū)的物流活動和物流服務(wù)網(wǎng)點還是很多。一方面是因為該區(qū)域人口密度高、商業(yè)配送活動強度大；另一方面是因為諸如郵政企業(yè)等在該區(qū)域早先就存在很多網(wǎng)點。這種現(xiàn)象與國外學(xué)者提出的空間惰性和優(yōu)勢空間等概念用于解釋大巴黎地區(qū)中心區(qū)包裹快遞設(shè)施眾多相呼應(yīng)（Heitez，2016）。

圖6 末端配送網(wǎng)點高密度區(qū)

（二）不同點

盡管空間上存在重疊，但是三種類型的末端配送網(wǎng)點也存在多方面差異。首先，從數(shù)量上來看，快遞公司末端配送網(wǎng)點最多，電商企業(yè)最少，郵政公司居中，這取決于參與快遞末端配送公司的業(yè)務(wù)能力；從空間分布上來看，郵政和電商企業(yè)的末端配送網(wǎng)點在空間分布上相對均勻，而快遞公司的末端配送網(wǎng)點在空間分布上相對集中。這種差異主要與不同主體的性質(zhì)緊密關(guān)聯(lián)。

郵政的末端配送網(wǎng)點不僅能為社區(qū)提供末端配送服務(wù)，還有其他行政職能和業(yè)務(wù)范疇，快遞公司的末端配送需求最旺盛，為了給網(wǎng)購者提供最高效的配送服務(wù)質(zhì)量，快遞公司必須通過提高網(wǎng)點數(shù)量，縮窄服務(wù)半徑；電商企業(yè)的末端配送網(wǎng)點主要是由傳統(tǒng)連鎖門店轉(zhuǎn)型而來，空間分布零散，但同時兼具售后“退換貨”的職能。電商公司的末端配送網(wǎng)點基于自身的規(guī)模限制，成本較高，難以大量鋪陳。

五、結(jié)論與討論

隨著末端物流在電商物流供應(yīng)鏈中扮演的角色越來越多、越來越重，如何布局末端物流成為電商物流參與主體重點關(guān)注的問題?？傮w來看，不同主體都是根據(jù)自身的商業(yè)模式，結(jié)合市場服務(wù)與空間設(shè)施可獲得性等因素安排末端網(wǎng)點設(shè)施布局。在這里，地理與空間因素發(fā)揮了重要作用。本文通過不同主體空間網(wǎng)點在社區(qū)層次的“數(shù)據(jù)掃描”方式，透視不同企業(yè)布局末端配送網(wǎng)點的空間分布屬性?？傮w來看，郵政系統(tǒng)受到國有企業(yè)、普遍性公共服務(wù)和原有發(fā)展歷程的影響，網(wǎng)點布局注重均衡、覆蓋面廣，可以說是行政導(dǎo)向型的布局模式；快遞公司則顯現(xiàn)出靈活性，以低成本的方式覆蓋高密度的消費人群，從而實現(xiàn)盈利，是市場導(dǎo)向型的布局模式；基于門店的電商企業(yè)末端配送則因應(yīng)電商的消費模式，主動調(diào)整門店分布，壓縮社區(qū)級的小店，設(shè)置片區(qū)級的大店，從而提高單店的利用效率，并通過快速的物流配送響應(yīng)實現(xiàn)對多個社區(qū)的整體覆蓋。

在上述布局邏輯之下，不同主體的末端配送網(wǎng)點在市中心區(qū)有相互重疊，市中心末端物流配送資源相對集中，相互之間競爭激勵；與此同時，在外圍地區(qū)，因為需求密度較低，末端配送網(wǎng)點相對較少。因此，面對這些問題，基于末端物流設(shè)施應(yīng)該作為公共產(chǎn)品進行提供的思路，共同配送在兩個維度存在的問題。其一，在市中心區(qū)域如何促進集合運輸；其二，在外圍地區(qū)，如何增強服務(wù)能力。了解不同主體末端網(wǎng)點空間布局的邏輯以及以上這些維度，能夠為落實國家關(guān)于電商物流快遞基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)納入城市規(guī)劃、合理規(guī)劃與配置網(wǎng)絡(luò)零售末端配送基礎(chǔ)設(shè)施提供支撐。

本文還有很多有待繼續(xù)深化的方面。例如，本文主要使用空間網(wǎng)點數(shù)據(jù)反向推演末端物流策略。如果使用一些定性的數(shù)據(jù)，想必有助于進一步揭示這些策略的邏輯形成過程。再如，POI的大數(shù)據(jù)僅僅解釋了空間點的分布，而缺乏有效分析具體的末端物流配送的組織，特別是沒有末端物流之流的時空數(shù)據(jù)，無法深入刻畫不同物流的末端配送組織方式。最后，相關(guān)研究可以采用地理加權(quán)回歸（GWR）的方法，深入研究影響末端配送的設(shè)施分布強度有哪些具體因素。

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Using Big Data to Analyze the Spatial Distribution of E-tailing-related Final Delivery Facilities: The Case of Shenzhen, China

Zhang Zhi, Xiao Zuopeng

Along with the increasing importance of final delivery in e-shopping, internet retailers, parcel express companies and other stakeholders all have put great investments on lastmile delivery network, especially on expanding delivery network at the scale of community. The central government and municipal authorities also have proposed the necessity of incorporating e-tailing logistics infrastructure to urban planning and promoting last-mile delivery network. In face of these policy issues, there are few studies which investigate the spatial distribution of final delivery facilities due to limits of data availability. The paper aims to fill this gap by examining the spatial distribution of final delivery facilities in Shenzhen, with big data source like point-ofinterest (POI). This study has compared the spatial distribution of final delivery points deployed by postal companies, parcel express companies and e-tailing companies. Insights from this study are to offers supports and suggestions for decision making on planning and constructing final delivery facilities.

e-tailing logistics; final delivery; big data; community level; Shenzhen

F253.9

10.3969/j.issn.1674-7178.2017.01.006

張智，香港城市大學(xué)深圳研究院研究員，研究方向為城市與區(qū)域規(guī)劃。肖作鵬，香港大學(xué)博士，注冊城市規(guī)劃師，研究方向是城市物流與供應(yīng)鏈規(guī)劃。

（責任編輯：陳丁力）

國家自然科學(xué)基金重點項目（71390335）；國土資源部城市土地資源監(jiān)測與仿真重點實驗室開放課題基金（KF-2015-01-056）。