CN113610471A - 一种快递运输碳排放的综合核算系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种快递运输碳排放的综合核算系统及方法，其核算方法包括：获取快递运输数据及遥感影像数据；对所述快递运输数据和所述遥感影像数据进行预处理，获得建模基础数据；基于所述建模基础数据，构建不同的核算模型，不同的所述核算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算。本发明构建快递运输业碳排放核算模型，能够对快递运输过程中产生的碳排放量进行准确核算，为快递行业实施行之有效的碳减排行动提供精确的参考。

Description

一种快递运输碳排放的综合核算系统及方法
技术领域
本发明涉及节能减排技术领域，特别是涉及一种快递运输碳排放的综合核算系统及方法。
背景技术
随着移动互联网的快速发展，网络购物已成为人们日常生活不可或缺的一部分，随着网络购物的兴起，快递行业也随之飞速发展，与此同时，与其相关的生态环境问题也日渐突出。在快递行业对环境产生的影响问题中，二氧化碳排放对环境的影响最为明显。众所周知，快递行业包括运输、仓储、转运以及包装等过程，其活动范围广、流程复杂，目前缺乏符合行业特征、科学合理的碳排放核算方法已成为制约快递企业实施行之有效的碳减排措施的障碍之一。
因此，提供一种面向快递行业，可准确核算快递运输过程中碳排放量的综合核算系统及方法显得尤为必要。
发明内容
本发明的目的是提供一种快递运输碳排放的综合核算系统及方法，以解决现有技术的问题，能够对快递运输过程中产生的碳排放量进行准确核算。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：本发明提供一种快递运输碳排放的综合核算系统，包括：数据采集模块、数据处理模块、碳排放核算模块、数据存储模块以及服务器；
所述数据采集模块用于获取快递运输数据及遥感影像数据；
所述数据处理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理，获得建模基础数据；
所述碳排放核算模块基于所述建模基础数据构建不同的计算模型，不同的所述计算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算；
所述数据存储模块用于将所述碳排放核算模块得到的快递运输碳排放总量进行实时存储；
所述服务器为所述数据处理模块、所述碳排放核算模块以及所述数据存储模块的服务终端，用于对服务器内的计算资源进行调用。
一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取快递运输数据及遥感影像数据；
S2、对所述快递运输数据和所述遥感影像数据进行预处理，获得建模基础数据；
S3、基于所述建模基础数据，构建不同的计算模型，不同的所述计算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算。
优选地，所述步骤S1中，所述快递运输数据包括：快递寄送数据、快递包裹数据、末端快递站点配送数据；其中所述快递寄送数据又包括：运输距离、运输方式、寄件地址和收件地址；所述快递包裹数据又包括：包裹运输物品重量和包裹中包装材料重量；所述末端快递站点配送数据又包括：末端运输距离即末端快递站点服务半径和末端快递站点包裹配送数据。
优选地，所述步骤S2对数据进行预处理的方法包括，对所述快递寄送数据进行分类汇总，获得不同运输方式所占的比例数据；对所述末端快递站点配送数据进行统计计算获得共同配送使用率；对所述遥感影像数据解译提取，获得土地利用与覆被影像，基于所述土地利用与覆被影像识别城市建成区的分布状况，根据所述建成区的分布状况获得各所述建成区的人口密度信息。
优选地，所述不同运输方式包括公路、航运及铁运。
优选地，所述步骤S3中所述计算模型包括同城快递运输碳排放量计算模型和异城快递运输碳排放量计算模型。
优选地，构建所述同城快递运输碳排放量计算模型的具体步骤为：
基于所述建成区的人口密度信息识别中心斑块及周边斑块，并计算所述中心斑块和所述周边斑块的斑块面积以及所述中心斑块的斑块周长，其中所述中心斑块的人口密度大于所述周边斑块的人口密度；
依据所述中心斑块和所述周边斑块的位置分布，将所述中心斑块和所述周边斑块之间存在的运输距离划分为三种类型，划分结果为：中心斑块内的运输距离、中心斑块到周边斑块的运输距离和周边斑块到周边斑块的运输距离；
基于所述中心斑块和所述周边斑块的面积大小以及人口密度信息，确定三种类型运输距离的比重，基于所述中心斑块的斑块面积和所述中心斑块的斑块周长，计算出所述中心斑块内的运输距离，基于所述三种运输距离的比重及所述中心斑块内的运输距离计算出所述中心斑块到周边斑块的运输距离和所述周边斑块到周边斑块的运输距离，最终通过对所述三种类型运输距离进行加权求和计算出同城快递的运输距离；
基于所述同城快递的运输距离，构建同城快递运输碳排放量计算模型，计算公式为：
Figure BDA0003208077670000041
其中IMci为同城快递运输中碳排放量，Wp为快递包裹运输物品重量，Wt为快递包裹中包装材料重量，Dtci为同城快递的运输距离，Dl为末端运输距离，LJ为共同配送的使用率，Tdi为同城快递中前端运输过程中所采用交通工具，FIi为所采用交通工具的环境影响因子当量值；Tlj为末端运输中所采用交通工具，FIj为所采用交通工具的环境影响因子当量值，k为从收件站点到储运中心所使用的交通工具类型数量，m为同城最后一公里所使用的交通工具数量。
优选地，基于轴辐式模式构建所述异城快递运输碳排放量计算模型，具体步骤为：
基于寄件地址和收件地址，识别异城快递轴辐式模式中异城快递的轴点以及轴点所覆盖的辐点，获得轴点之间的流向比例；
基于不同运输方式所占的比例数据、轴点之间的流向比例和轴点与辐点的位置关系，分别构建异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型；
将所述异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型进行融合，构建异城快递运输碳排放量计算模型，计算公式如下：
IMco＝IMt+IMbl+IMci
IMco为异城快递的碳排放量，IMt为异城干线运输碳排放量，IMbl为异城支线运输碳排放量，IMci为异城市内运输碳排放量。
本发明公开了以下技术效果：
本发明以快递运输业碳排放量为研究对象，在采集快递物流相关数据的基础上，依据快递运输模式，建立物流流向和多种运输方式配比模型，系统构建快递运输行业碳排放量综合核算模型，实现碳排放量的准确计算，为快递企业实施行之有效的碳减排行动提供精确的参考。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中快递运输碳排放综合核算方法流程图。
图2为本发明实施例中同城快递运输距离计算模型。
图3为本发明实施例中异城快递轴辐式运输网络模型。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本实施例提供一种快递运输碳排放的综合核算系统，包括：数据采集模块、数据处理模块、碳排放核算模块、数据存储模块以及服务器；
数据采集模块用于获取快递运输数据及遥感影像数据；
数据处理模块用于对数据采集模块采集的数据进行处理，获得建模基础数据；
碳排放核算模块基于建模基础数据构建不同的计算模型，不同的计算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算；
数据存储模块用于将碳排放核算模块得到的快递运输碳排放总量进行实时存储；
服务器为数据处理模块、碳排放核算模块以及数据存储模块的服务终端，用于对服务器内的计算资源进行调用。
参照图1所示，本实施例提供一种快递运输碳排放的综合核算方法，包括以下步骤：
S1、获取快递运输数据及遥感影像数据；
在本实施例中，快递运输数据包括：快递寄送数据、快递包裹数据、末端快递站点配送数据；其中快递寄送数据又包括：运输距离、运输方式、寄件地址和收件地址；快递包裹数据又包括：包裹运输物品重量和包裹中包装材料重量；末端快递站点配送数据又包括：末端运输距离即末端快递站点服务半径和末端快递站点包裹配送数据。
S2、对所述快递运输数据和所述遥感影像数据进行预处理，获得建模基础数据；
在本实施例中，对数据进行预处理的方法包括，对快递寄送数据进行分类汇总，获得不同运输方式所占的比例数据；对末端快递站点配送数据进行统计计算获得共同配送使用率；对遥感影像数据采用决策树分类方法解译提取，获得土地利用与覆被影像，基于所述土地利用与覆被影像识别城市建成区的分布状况，根据所述建成区的分布状况获得各所述建成区的人口密度信息；其中不同运输方式包括公路、航运及铁运。
S3、基于所述建模基础数据，构建不同的计算模型，不同的计算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算；
在本实施例中，计算模型包括同城快递运输碳排放量计算模型和异城快递运输碳排放量计算模型；
参照图2所示，在本实施例中，构建同城快递运输碳排放量计算模型的具体步骤如下：
基于各建成区的人口密度信息识别中心斑块及周边斑块，并计算中心斑块和周边斑块的斑块面积以及中心斑块的斑块周长，其中中心斑块的人口密度大于周边斑块的人口密度；
依据中心斑块和周边斑块的位置分布，将中心斑块和周边斑块之间存在的运输距离划分为三种类型，划分结果为：中心斑块内的运输距离、中心斑块到周边斑块的运输距离和周边斑块到周边斑块的运输距离；
基于所述中心斑块和所述周边斑块的面积大小以及人口密度信息，确定三种类型运输距离的比重，基于所述中心斑块的斑块面积和所述中心斑块的斑块周长，计算出所述中心斑块内的运输距离，基于所述三种运输距离的比重及所述中心斑块内的运输距离计算出所述中心斑块到周边斑块的运输距离和所述周边斑块到周边斑块的运输距离，最终通过对所述三种类型运输距离进行加权求和计算出同城快递的运输距离；
基于所述同城快递的运输距离，构建同城快递运输碳排放量计算模型，计算公式为：
Figure BDA0003208077670000091
其中IMci为同城快递运输中碳排放量，Wp为快递包裹运输物品重量，Wt为快递包裹中包装材料重量，Dtci为同城快递的运输距离，Dl为末端运输距离，LJ为共同配送的使用率，Tdi为同城快递中前端运输过程中所采用交通工具，FIi为所采用交通工具的环境影响因子当量值；Tlj为末端运输中所采用交通工具，FIj为所采用交通工具的环境影响因子当量值，k为从收件站点到储运中心所使用的交通工具类型数量，m为同城最后一公里所使用的交通工具数量。
为了更好地说明同城快递的运输距离的计算方法，在本实施例中，中心斑块与周边斑块间三种运输距离的计算方法如下：
其中，计算中心斑块内的运输距离的计算方法为，基于中心斑块的斑块面积，利用同心圆斑块处理和紧致度指数计算中心斑块内的运输半径，计算公式为：
Figure BDA0003208077670000092
其中Rrad为中心斑块内的运输半径，A为中心斑块的斑块面积；
应用城市景观紧致度因子对Rrad进行修订，其计算公式为：
Figure BDA0003208077670000093
其中BCI为斑块紧致度因子，A为中心斑块的斑块面积，P为中心斑块的斑块周长；BCI范围为0到1，数值越小表示形状越紧凑，数值越接近1表示形状越接近圆形；
基于中心斑块内的运输半径和斑块紧致度因子，得到中心斑块内的运输距离，其计算公式如下：
Figure BDA0003208077670000101
Rone为中心斑块内的运输距离。
中心斑块到周边斑块的运输距离和周边斑块到周边斑块的运输距离的计算方法为，基于中心斑块与周边斑块的面积大小和位置关系，利用ArcGIS质心分析并进行归一化处理，得到三种运输距离的比重，基于中心斑块内的运输距离，分别得到以上两种类型的运输距离。
参照图3所示，基于轴辐式模式构建异城快递运输碳排放量计算模型的具体步骤为：
基于寄件地址和收件地址，识别异城快递轴辐式模式中异城快递的轴点以及轴点所覆盖的辐点，获得轴点之间的流向比例；
基于不同运输方式所占的比例数据、轴点之间的流向比例和轴点与辐点的位置关系，分别构建异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型；
将异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型进行融合，构建异城快递运输碳排放量计算模型，计算公式如下：
IMco＝IMt+IMbl+IMci
IMco为异城快递的碳排放量，IMt为异城干线运输碳排放量，IMbl为异城支线运输碳排放量，IMci为异城市内运输碳排放量。
为了更好地说明异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型构建方法，在本实施例中，
异城市内运输碳排放量计算模型采用同城快递运输碳排放量计算模型；
异城干线运输碳排放量计算模型，计算公式为：
Figure BDA0003208077670000111
其中IMt为异城干线运输中环境影响值，Wpj为第j类快递包裹运输物品重量，Wtj为第j类快递包裹中包装材料重量，Dt为干线运输的距离，Tti为第i类干线运输交通工具，
Figure BDA0003208077670000112
为第i1类干线运输交通工具所占的比例，FIi为所采用i类交通工具的环境影响因子当量值，n为快递类型的数量，m为异城干线运输中所使用的交通运输工具的数量；其中快递类型是指包裹按包装材料划分的类型，所述包装材料类型包括：纸类、塑料包装以及除纸类和塑料包装以外的其他包装材料。
异城支线运输碳排放量计算模型，计算公式为：
Figure BDA0003208077670000121
IMbl是异城支线运输中环境影响值，Wpj为第j类快递包裹运输物品重量，Wtj为第j类快递包裹中包装材料重量，Dbl为支线运输的距离，Tbli为第i类支线运输交通工具，
Figure BDA0003208077670000122
为第i2类支线运输交通工具所占的比例，FIi为所采用i类交通工具的环境影响因子当量值，n为快递类型的数量，m为异城干线运输中所使用的交通运输工具的数量；其中快递类型是指包裹按包装材料划分的类型，所述包装材料类型包括：纸类、塑料包装以及除纸类和塑料包装以外的其他包装材料。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (8)

1.一种快递运输碳排放的综合核算系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据处理模块、碳排放核算模块、数据存储模块以及服务器；
所述数据采集模块用于获取快递运输数据及遥感影像数据；
所述数据处理模块用于对所述数据采集模块采集的数据进行处理，获得建模基础数据；
所述碳排放核算模块基于所述建模基础数据构建不同的计算模型，不同的所述计算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算；
所述数据存储模块用于将所述碳排放核算模块得到的快递运输碳排放总量进行实时存储；
所述服务器为所述数据处理模块、所述碳排放核算模块以及所述数据存储模块的服务终端，用于对服务器内的计算资源进行调用。
2.一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取快递运输数据及遥感影像数据；
S2、对所述快递运输数据和所述遥感影像数据进行预处理，获得建模基础数据；
S3、基于所述建模基础数据，构建不同的计算模型，不同的所述计算模型用于在不同运输模式下进行快递运输碳排放总量的综合核算。
3.根据权利要求2所述的一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述快递运输数据包括：快递寄送数据、快递包裹数据、末端快递站点配送数据；其中所述快递寄送数据又包括：运输距离、运输方式、寄件地址和收件地址；所述快递包裹数据又包括：包裹运输物品重量和包裹中包装材料重量；所述末端快递站点配送数据又包括：末端运输距离即末端快递站点服务半径和末端快递站点包裹配送数据。
4.根据权利要求3所述的一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，所述步骤S2对数据进行预处理的方法包括，对所述快递寄送数据进行分类汇总，获得不同运输方式所占的比例数据；对所述末端快递站点配送数据进行统计计算获得共同配送使用率；对所述遥感影像数据解译提取，获得土地利用与覆被影像，基于所述土地利用与覆被影像识别城市建成区的分布状况，根据所述建成区的分布状况获得各所述建成区的人口密度信息。
5.根据权利要求4所述的一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，所述不同运输方式包括公路、航运及铁运。
6.根据权利要求4所述的一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，所述步骤S3中所述计算模型包括同城快递运输碳排放量计算模型和异城快递运输碳排放量计算模型。
7.根据权利要求6所述的一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，构建所述同城快递运输碳排放量计算模型的具体步骤为：
基于所述建成区的人口密度信息识别中心斑块及周边斑块，并计算所述中心斑块和所述周边斑块的斑块面积以及所述中心斑块的斑块周长，其中所述中心斑块的人口密度大于所述周边斑块的人口密度；
依据所述中心斑块和所述周边斑块的位置分布，将所述中心斑块和所述周边斑块之间存在的运输距离划分为三种类型，划分结果为：中心斑块内的运输距离、中心斑块到周边斑块的运输距离和周边斑块到周边斑块的运输距离；
基于所述中心斑块和所述周边斑块的面积大小以及人口密度信息，确定三种类型运输距离的比重，基于所述中心斑块的斑块面积和所述中心斑块的斑块周长，计算出所述中心斑块内的运输距离，基于所述三种运输距离的比重及所述中心斑块内的运输距离计算出所述中心斑块到周边斑块的运输距离和所述周边斑块到周边斑块的运输距离，最终通过对所述三种类型运输距离进行加权求和计算出同城快递的运输距离；
基于所述同城快递的运输距离，构建同城快递运输碳排放量计算模型，计算公式为：
Figure FDA0003208077660000031
其中IMci为同城快递运输中碳排放量，Wp为快递包裹运输物品重量，Wt为快递包裹中包装材料重量，Dtci为同城快递的运输距离，Dl为末端运输距离，LJ为共同配送的使用率，Tdi为同城快递中前端运输过程中所采用交通工具，FIi为所采用交通工具的环境影响因子当量值；Tlj为末端运输中所采用交通工具，FIj为所采用交通工具的环境影响因子当量值，k为从收件站点到储运中心所使用的交通工具类型数量，m为同城最后一公里所使用的交通工具数量。
8.根据权利要求6所述的一种快递运输碳排放的综合核算方法，其特征在于，基于轴辐式模式构建所述异城快递运输碳排放量计算模型，具体步骤为：
基于寄件地址和收件地址，识别异城快递轴辐式模式中异城快递的轴点以及轴点所覆盖的辐点，获得轴点之间的流向比例；
基于不同运输方式所占的比例数据、轴点之间的流向比例和轴点与辐点的位置关系，分别构建异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型；
将所述异城市内运输碳排放量计算模型、异城干线运输碳排放量计算模型和异城支线运输碳排放量计算模型进行融合，构建异城快递运输碳排放量计算模型，计算公式如下：
IMco＝IMt+IMbl+IMci
IMco为异城快递的碳排放量，IMt为异城干线运输碳排放量，IMbl为异城支线运输碳排放量，IMci为异城市内运输碳排放量。
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