[摘要]应急物流救援设施的有效运转与救援物资及时补给是自然灾害突发状况下应急救援的有效保障。文章从物流应急救援系统角度出发，在有限的救援预算、硬件及物资储备基础上，提出一个以受灾群众伤亡期望值最小化为目标的双层随机规划模型，并通过对南平地区自然灾害突发状况下的数据模拟仿真，验证其有效性。

　　[关键词]自然灾害；应急物流；随机规划；模型设计

　　[DOI]1013939/jcnkizgsc201537042

　　1引言

　　近年来，自然灾害频发，随之产生大量应急救援物资及设施需求[1]。然而，在关键救援期内，缺乏统一的指挥调度，导致各部门之间的协调程度不高，车辆调度效率低下；用户需求随机性导致的应急物资分配不合理，给救援带来风险。

　　一些专家和学者对突发自然灾害的应急物流做了较多的定量研究。Mete和Zabinsky建立了医疗物资储备计划随机模型和应急配送实时计划模型 [2]。Rawls和Turnquist建立了基于复杂交通网络的物资储备计划随机模型 [3]。Salmeron提出了灾民伤亡期望人数最小化为目标的设施配置随机模型[4]。以上模型均是单层随机规划模型，没有考虑到不确定环境下随机性事件模拟的局限，部分学者建立了双层随机规划模型，希望能更有效地实现多层决策最优化的需求。凌思维以运输总距离最小化为目标，建立基于需求分级的应急医疗资源配置的双层随机规划模型[5]。刘波采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送方式，建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配送计划的鲁棒双层规划模型[6]。郑斌针对两级应急物流系统的中转设施选址和上下级联运调度的集成优化问题，以应急物资送达时间最短为上层目标与物资分配公平性最大为下层目标建立双层规划模型[7]。

　　上述学者均从单方面去解决应急物流系统筹备计划的问题，脱离了系统角度，应急物流救援系统主要决策应包括灾前储备选址和物资储备数量、灾后救援物资分配计划和车辆路径等。

　　2应急物流系统设计随机规划模型

　　21问题描述

　　高效的物流救援系统要求在灾害发生72小时关键救援期内，解决如何在有限的预算与救援期内实现物流救援系统的有效运行，使受灾群众生命损伤最小。

　　22假设参数及变量定义

　　（1）基本符号识别

　　此外，在伤员转移及救治、受灾群众转移与安置、医疗物资的储备及配送、日常生活物资的储备及配送方面，均要求往返产生的总时间、安置能力、运送人数等不能超过上限。

　　3案例研究

　　31案例描述

　　以福建闽北地区特大地震作为案例，以验证本文所设计的双层随机规划模型的可行性。案例中的各项数据均来自有关网站与文献，仅作为仿真价值使用。假设南平政府计划投入总预算为90×107元，该事件可能出现的情景集合如表1所示。

　　32解决方案

　　通过编程及在LINGO 90软件运行，停止条件Use Global Solver，迭代次数7582；运行时间为600s。获得表4：

　　表4给出了救援设施最优预置计划。其中延平区、建瓯、武夷山适合设置储备库及救援中心，在浦城、建阳需要扩充医疗及安置能力，其他基本满足72小时相关救援需求。表5给出了整体搭救比率为982%，转移率达100%，医疗物资短缺值为0995吨，考虑在单种灾害情景之下，情景1的灾难状况下未救援伤员占比216%，且相关医疗物资短缺明显，在情景3下达到最高值75%，因为闽北多为山区，近年来植被覆盖率降低严重，有些山区离救援城市较远。因此，通过模型能够充分利用有限的资源及预算建立起高效的应急物流救援系统。

　　4结论

　　应急物流救援设施的有效运转与救援物资及时补给是自然灾害突发状况下应急救援的保障。本文从物流应急救援的系统角度出发，在有限的救援预算、硬件及物资储备基础上，提出一个以灾民伤亡期望值最小化为目标的双层随机规划模型，证实了该模型能在有限预算下实现救援设施能力和物资储备的有效配置。

　　参考文献：

　　[1]中华人民共和国国家统计局数据库国家自然灾害年度数据[DB/OL].（2014-12-31）[2015-01-01].http：//data.statsgovcn/workspace/index？m=hgnd

　　[2]Mete H O，Zabinsky Z BStochastic optimization of medical supply location and distribution in disaster management[J].International Journal of Production Economics，2010，126（1）：76-84

　　[3]Rawls C G，Turnquist M APre-positioning of emergency supplies for disaster response[J].Transportation Research Part B：Methodological，2010，44（4）：512-534

　　[4]刘波不确定条件下应急物流系统鲁棒双层优化模型[J].统计与决策，2014（9）：40-43