城市雨災(zāi)洪澇背景下應(yīng)急物資動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)

王婷婷　陳偉炯　張善杰　焦宇

摘要：為精準(zhǔn)預(yù)測(cè)雨災(zāi)洪澇背景下應(yīng)急物資需求量，考慮災(zāi)情動(dòng)態(tài)演變性并結(jié)合無(wú)偏優(yōu)化和等維信息處理理論，構(gòu)建基于改進(jìn)GM（1，1）的災(zāi)民數(shù)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法，通過(guò)計(jì)算均方差比值、平均相對(duì)誤差驗(yàn)證該預(yù)測(cè)方法的有效性。根據(jù)災(zāi)區(qū)人口結(jié)構(gòu)特征，識(shí)別年齡、家庭結(jié)構(gòu)等需求影響因素，構(gòu)建基于災(zāi)民數(shù)量預(yù)測(cè)、災(zāi)民結(jié)構(gòu)特征、安全庫(kù)存服務(wù)水平系數(shù)和物資缺貨率的物資動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)模型。選擇河南省“7·20”特大暴雨相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行算例仿真，結(jié)果證明：改進(jìn)GM（1，1）的災(zāi)民數(shù)量預(yù)測(cè)精度達(dá)96.16%，比傳統(tǒng)GM（1，1）提升12.26%；物資需求實(shí)現(xiàn)人性化、針對(duì)性預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精度高達(dá)88%，有效突破災(zāi)情信息局限性，解決災(zāi)情演變下物資合理動(dòng)態(tài)調(diào)度難的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：洪澇災(zāi)害； 改進(jìn)GM（1，1）； 庫(kù)存管理； 人口結(jié)構(gòu)特征； 動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：? F259.21文獻(xiàn)標(biāo)志碼：? A

Dynamic demand prediction of emergency materials under background of urban heavy rain and flood

WANG Tingtinga，b， CHEN Weijiongb，c， ZHANG Shanjieb，d， JIAO Yub，d

（a. Institute of Logistics Science & Engineering; b. Logistics Supply Chain Risk Control Research Center;c. Merchant Marine College; d. College of Ocean Science and Engineering， Shanghai Maritime University，Shanghai 201306， China）

Abstract： In order to accurately predict the demand for emergency materials under the background of heavy rain and flood， the paper considers the dynamic evolution of disaster，uses the unbiased optimization and isodimensional information processing theory， and constructs a dynamic prediction method of disaster-affected population based on the improved GM（1，1）. The effectiveness of the prediction method is verified by calculating the mean square error ratio and the average relative error. According to the population structure characteristics of disaster area， the factors affecting demand such as age and family structure are identified， and then a material dynamic demand prediction model is constructed based on the disaster-affected population prediction， the population structure characteristics of disaster area， the service level coefficient of safety inventory and the shortage rate of materials. The related data of “7·20” Henan heavy rainstorm are selected for example simulation， and the results prove the following： the population prediction accuracy of the improved GM（1，1） is 96.16%， higher than that of the traditional GM（1，1） by 12.26%; the humanized and targeted prediction of material demand are achieved， and the prediction accuracy is up to 88%， which effectively breaks through the limitation of disaster information and solves the difficult problem of the reasonable and dynamic material scheduling under the evolution of disasters.

Key words： flood disaster; improved GM（1，1）; inventory management; population structure characteristic; dynamic prediction

0 引 言

2021年河南省遭受“7·20”特大暴雨災(zāi)害，小時(shí)降水、單日降水均突破歷史極值，造成全省1 453.16萬(wàn)人受災(zāi)，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1 142.69億元人民幣［1］。臺(tái)風(fēng)“煙花”登陸，造成全國(guó)24個(gè)省市共271.1萬(wàn)人受災(zāi)，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)33.5億元人民幣［2］?？梢?jiàn)，在面臨雨災(zāi)、洪澇、臺(tái)風(fēng)等突發(fā)事件時(shí)，實(shí)現(xiàn)救援物資的高效配置［3］是救災(zāi)、減災(zāi)工作的重要手段［4］，故精準(zhǔn)、規(guī)范的物資動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)與籌措研究具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

常見(jiàn)的預(yù)測(cè)手段有案例推理法、多元回歸法、馬爾科夫模型、灰色預(yù)測(cè)模型等。GUO等［5］基于極小需求、小需求、一般需求、高需求和極高需求5類模糊條件，將馬爾科夫鏈與模糊理論結(jié)合構(gòu)建需求預(yù)測(cè)模型；郭子雪等［6］建立多元模糊線性回歸物資需求預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用對(duì)稱三角模糊數(shù)表征災(zāi)害級(jí)別、受災(zāi)人口、受災(zāi)面積等不確定因素的模糊性，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度；SHAO等［7］建立直覺(jué)模糊案例推理預(yù)測(cè)方法，利用直覺(jué)模糊理論克服各特征屬性在比較過(guò)程中出現(xiàn)絕對(duì)化傾向的局限性；喻慧等［8］提出基于K均值范例推理的預(yù)測(cè)方法降低物資需求模糊性，并證實(shí)該方法比遺傳優(yōu)化反向傳播（back propagation，BP）算法具備更高的精度；BEDI等［9］建立深度學(xué)習(xí)框架，處理長(zhǎng)期的歷史數(shù)據(jù)，利用人工智能方法預(yù)測(cè)未來(lái)需求，結(jié)合移動(dòng)窗口主動(dòng)學(xué)習(xí)概念改善預(yù)測(cè)結(jié)果；張磊［10］考慮地震災(zāi)情的時(shí)間、空間推演，分析受災(zāi)人口、年齡分布、群眾心理等需求影響因素，構(gòu)建針對(duì)帳篷和飲用水的時(shí)序需求預(yù)測(cè)模型；閆長(zhǎng)健等［11］建立由博弈論綜合主觀與客觀權(quán)重、灰色關(guān)聯(lián)法計(jì)算相似度的案例推理預(yù)測(cè)模型；MOHAMMADI等［12］提出一種基于遺傳算法（genetic algorithm， GA）和自適應(yīng)粒子群優(yōu)化（adaptive particle swarm optimization，APSO）方法確定徑向基函數(shù)（radial basis function，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，且實(shí)驗(yàn)證實(shí)該方法可有效預(yù)測(cè)緊急供需時(shí)間序列；曾波等［13］構(gòu)建灰色異構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，避免異構(gòu)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算導(dǎo)致運(yùn)算過(guò)程復(fù)雜與結(jié)果模糊的弊端。綜上所述：隨著時(shí)間的推移和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，案例推理的“經(jīng)驗(yàn)”預(yù)測(cè)效果持續(xù)回落；多元回歸需要大量數(shù)據(jù)支撐，同時(shí)需要處理多個(gè)變量，且模型構(gòu)建與求解繁雜；馬爾科夫鏈雖可用于小樣本數(shù)據(jù)的情況，但計(jì)算過(guò)程的拖沓導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度降低；現(xiàn)有研究多集中于靜態(tài)預(yù)測(cè)，忽略了事件的動(dòng)態(tài)演變性。針對(duì)上述問(wèn)題，本文基于鄧聚龍教授提出的灰色系統(tǒng)理論［14］構(gòu)建一種支持小樣本數(shù)據(jù)、可操作性強(qiáng)、預(yù)測(cè)精度高的動(dòng)態(tài)灰色預(yù)測(cè)模型，利用無(wú)偏優(yōu)化和等維信息處理理論，克服GM（1，1）由原始數(shù)據(jù)積攢所致的預(yù)測(cè)精度下降的缺陷，實(shí)現(xiàn)模型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)隨災(zāi)情動(dòng)態(tài)演變的持續(xù)更新迭代，以動(dòng)態(tài)反映突發(fā)事件的長(zhǎng)期演變趨勢(shì)，為物資需求預(yù)測(cè)提供高度契合的數(shù)據(jù)支撐。

綜上所述，本文與現(xiàn)有研究的區(qū)別主要有兩點(diǎn)：一是提出災(zāi)情動(dòng)態(tài)演變性結(jié)合無(wú)偏優(yōu)化和等維信息處理的理論概念，構(gòu)建改進(jìn)GM（1，1）實(shí)現(xiàn)受災(zāi)人口實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，提高預(yù)測(cè)精度；二是分析特定災(zāi)區(qū)受災(zāi)人口結(jié)構(gòu)特征，識(shí)別年齡、家庭結(jié)構(gòu)要素對(duì)物資需求的影響，構(gòu)建基于災(zāi)民數(shù)量預(yù)測(cè)、災(zāi)民結(jié)構(gòu)特征、安全庫(kù)存服務(wù)水平系數(shù)和物資缺貨率的物資動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)模型，提高物資籌措調(diào)度合理性。

1 災(zāi)民數(shù)量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

3.5 救援物資需求預(yù)測(cè)

基于改進(jìn)GM（1，1）預(yù)測(cè)的災(zāi)民數(shù)量變化時(shí)間序列，依據(jù)物資預(yù)測(cè)公式（12）～（18）對(duì)河南省特大暴雨應(yīng)急救援中需要的飲用水、食品、消炎藥、浮生設(shè)備、應(yīng)急手電及帳篷等物資進(jìn)行預(yù)測(cè)。

計(jì)算所涉及參數(shù)參考值如下：q1表示單個(gè)災(zāi)民的日飲用水需求量，老人、青壯年和兒童q1取值分別為2、2.5和1.8 L；q2表示單個(gè)災(zāi)民的日食品需求量，老人、青壯年和兒童q2取值分別為1.3、1.6和1.18 kg；q3=0.79，q4=0.25，q5=0.5分別表示每人每天需消炎藥0.79盒、浮生設(shè)備0.25個(gè)、應(yīng)急手電0.5支；前后兩次物資供應(yīng)時(shí)間間隔Δt=1 d；在缺貨率為0.05的條件下安全庫(kù)存服務(wù)水平系數(shù)Z1-=1.65；夏季飲水系數(shù)ρ=1.5。

飲用水、食品等消耗類物資需求量由式（12）～（16）計(jì)算，帳篷、浮生設(shè)備等非消耗類物資需求量由式（12）～（14）、（18）計(jì)算，對(duì)需求預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性利用均方差比值c檢驗(yàn)。應(yīng)急救援物資需求量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值比較見(jiàn)表5。

由表5可知：相關(guān)物資預(yù)測(cè)值與實(shí)際值雖存在一定偏差，但偏差較小，且預(yù)測(cè)值與實(shí)際值總體變化趨勢(shì)一致，說(shuō)明物資需求預(yù)測(cè)能夠滿足救援基本需求，為災(zāi)區(qū)物資緊急供給提供有效保障。均方差比值c均小于0.35，應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)精度達(dá)一級(jí)，說(shuō)明該模型可有效解決突發(fā)災(zāi)害下應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)問(wèn)題。

圖2數(shù)據(jù)對(duì)比表明：飲用水需求量預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際需求量的貼合度隨時(shí)間推移不斷提升至88%，說(shuō)明隨著實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的更新，災(zāi)民數(shù)量預(yù)測(cè)精度提高，物資需求預(yù)測(cè)也更精確；而考慮家庭結(jié)構(gòu)因素的帳篷需求預(yù)測(cè)精度為78%，能夠滿足基本物資需求，但也說(shuō)明應(yīng)適度考慮應(yīng)急物資裕度空間。因此，應(yīng)急管理部門進(jìn)行救援物資需求預(yù)測(cè)時(shí)，除考慮災(zāi)民數(shù)量外，還要結(jié)合災(zāi)民結(jié)構(gòu)特征，以實(shí)現(xiàn)物資的更高效利用?？傮w而言，考慮災(zāi)民結(jié)構(gòu)的物資需求預(yù)測(cè)，有別于以往僅基于災(zāi)民數(shù)量進(jìn)行的需求預(yù)測(cè)，是一種突發(fā)事件下救援物資人性化預(yù)測(cè)的新探索，可為應(yīng)急管理部門實(shí)現(xiàn)救援物資精確化、人性化分配管理提供理論依據(jù)。

4 結(jié) 論

以災(zāi)民數(shù)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為支撐，分析災(zāi)民結(jié)構(gòu)特征，構(gòu)建具有針對(duì)性的應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)模型，使需求預(yù)測(cè)精度和籌措調(diào)度合理性得以顯著提升，改善以往預(yù)測(cè)研究局限于靜態(tài)視角的缺陷，解決應(yīng)急物資利用率較低的問(wèn)題。

（1）改進(jìn)GM（1，1）從突發(fā)事件動(dòng)態(tài)性角度出發(fā)預(yù)測(cè)災(zāi)民數(shù)量變化趨勢(shì)，結(jié)合無(wú)偏優(yōu)化和等維信息處理理論，突破信息局限性，使預(yù)測(cè)精度提升至96.89%。

（2）有效性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表明：與傳統(tǒng)GM（1，1）相比，改進(jìn)GM（1，1）預(yù)測(cè)精度提升12.26%，使預(yù)測(cè)值擬合曲線更加貼近實(shí)際值曲線。

本文通過(guò)災(zāi)民數(shù)量預(yù)測(cè)、災(zāi)民結(jié)構(gòu)特征分析實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資需求的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為應(yīng)急管理部門實(shí)現(xiàn)人性化救援物資供給提供技術(shù)方法支撐，但在追求時(shí)間效益最大化、災(zāi)害損失最小化目標(biāo)的同時(shí)，如何解決應(yīng)急物資供應(yīng)商篩選和運(yùn)輸路徑抉擇問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)物資生產(chǎn)成本、運(yùn)輸時(shí)間成本最小化目標(biāo)，還有待深入研究。

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（編輯 賈裙平）

收稿日期： 2021-09-10

修回日期： 2021-12-06

基金項(xiàng)目： 國(guó)家自然科學(xué)基金（52001196）

作者簡(jiǎn)介： 王婷婷（1996—），女，山東德州人，碩士研究生，研究方向?yàn)槲锪靼踩c供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)控制，（E-mail）17806169308@163.com；

陳偉炯（1957—），男，江蘇常州人，教授，船長(zhǎng)，博士，研究方向?yàn)榘踩茖W(xué)與技術(shù)、海洋安全、物流供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)控制等，（E-mail）wjchen@163.com