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基于Model Builder的區(qū)域秸稈資源收集選址及路徑分析

2018-06-21 11:46:28周明剛袁希平甘淑劉延朱沾斌
軟件導(dǎo)刊 2018年5期
關(guān)鍵詞:選址路徑優(yōu)化

周明剛 袁希平 甘淑 劉延 朱沾斌

摘 要:區(qū)域農(nóng)作物秸稈資源收集已成為秸稈規(guī)?;C合利用的瓶頸問題,為了合理收集秸稈資源,降低運(yùn)輸成本,基于Model Builder建模生成器與Python腳本功能對農(nóng)作物秸稈資源收集選址及路徑優(yōu)化分析,并以江川縣理論秸稈資源量的收集運(yùn)輸過程為實(shí)驗(yàn)案例,完成選址、最短路徑分析、最佳運(yùn)輸路線規(guī)劃。結(jié)果表明,該研究對秸稈資源合理收集具有較好的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞:Model Builde;Python;選址;路徑優(yōu)化

DOI:10.11907/rjdk.173184

中圖分類號:TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2018)005-0146-05

Abstract:The collection of regional crop straw resources has become the bottleneck of large-scale utilization of straw. In order to collect straw resources reasonably and reduce transportation cost, this paper employs the Model Builder modeling generator and Python script function and analyzes the location and path optimization of crop straw resource collection with the process of collecting and transporting straw resources in Jiangchuan County as an example to complete the location selection, shortest path analysis, and the best route planning. The results show that the study has practical guiding significance for reasonable collection of straw resources.

Key Words:model builde; python; location; path optimization

0 引言

我國秸稈資源特點(diǎn)為量大、種類多,各種農(nóng)作物秸稈年產(chǎn)量約6~8 億t[1-6]。秸稈中含有較多的氮、磷、鉀等多種微量元素 ,是可供開發(fā)利用的寶貴資源,由于土地資源緊缺,土地復(fù)種指數(shù)在 90%以上,農(nóng)作物的交替種植使得秸稈無法即地存放晾曬,為了不影響下一季農(nóng)作物種植,必須對田間秸稈快速處理[7]。我國每年廢棄和露天燃燒的秸稈約占秸稈總產(chǎn)量的 1/3,秸稈棄置燃燒造成資源浪費(fèi) ,帶來嚴(yán)重的環(huán)境污染[8-9]。

除山區(qū)、丘陵地區(qū)及經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)外,目前中國大部分地區(qū)使用聯(lián)合收割機(jī)收割小麥,2005 年全國機(jī)收面積比重已經(jīng)達(dá)到 80%[7]。我國的秸稈機(jī)械化收集不成體系,無專用的裝卸和運(yùn)輸機(jī)械,田間裝卸靠人工,其它作業(yè)靠通用機(jī)械,影響了秸稈的收集效率,增加了秸稈的收集成本,使秸稈綜合利用產(chǎn)業(yè)化、集約化、規(guī)?;l(fā)展緩慢。

江川縣地處云南省中部,屬于山區(qū),農(nóng)作物秸稈收獲機(jī)械化程度低,收集運(yùn)輸調(diào)度管理方法落后,運(yùn)輸路徑規(guī)劃不太合理,致使運(yùn)輸時(shí)間長、費(fèi)用較高,農(nóng)民基本沒利潤,因此造成秸稈直接田間燃燒、丟棄。很多企業(yè)秸稈資源嚴(yán)重不足,給秸稈的收集、貯運(yùn)帶來很大困難,服務(wù)市場難以形成,制約著秸稈收集處理產(chǎn)業(yè)化發(fā)展[10]。

因此,本研究以江川縣為例,結(jié)合草谷系數(shù)法,計(jì)算出秸稈理論資源量,利用GIS中的Model Builder建模生成器與Python腳本功能完成秸稈資源的收集選址與路徑優(yōu)化。

1 研究方法及模型

1.1 收集選址模型

選址優(yōu)化模型建立的原理主要依據(jù)于ArcGIS “位置分配” 應(yīng)用最大化覆蓋范圍模型、 最小化阻抗模型以實(shí)現(xiàn)秸稈資源集中處理位置選取?!拔恢梅峙洌↙ocational-location)”,即在給定需求和已有設(shè)施空間分布的情況下,在用戶指定的系列候選設(shè)施選址中,根據(jù)特定的優(yōu)化模型,讓系統(tǒng)從中挑選出指定個(gè)數(shù)的設(shè)施選址[11]?!拔恢梅峙洹惫ぞ哌M(jìn)行優(yōu)化布局,模擬服務(wù)范圍需求的空間分布,找出可能的秸稈處理廠位置點(diǎn),根據(jù)位置分配的優(yōu)化模型及實(shí)地調(diào)查,挑選出合適的秸稈處理廠位置。ArcGIS典型的優(yōu)化模型有:最小化設(shè)施點(diǎn)數(shù)、最小化阻抗、最大化覆蓋范圍、最大化人流量、最大化市場份額、目標(biāo)市場份額。本研究應(yīng)用Model Builder建模平臺與最小化設(shè)施點(diǎn)數(shù)模型,簡單直觀地求出數(shù)目最少的處理廠數(shù)量,使得位于秸稈處理廠最大半徑之內(nèi)的秸稈資源最多。

最小化阻抗模型是在候選設(shè)施點(diǎn)中,按給定數(shù)目挑選設(shè)施空間位置,使所有需求者到最近設(shè)施出行距離之和最短[12]。模型表示如下:

最大化覆蓋范圍模型的目標(biāo)是在所有候選設(shè)施選址中挑選出給定數(shù)目的設(shè)施空間位置,使得位于設(shè)施最大服務(wù)半徑之內(nèi)的設(shè)施需求點(diǎn)最多[13-14]。模型表示如下:

1.2 路徑優(yōu)化模型

國內(nèi)外使用算法研究最優(yōu)路徑問題的有Dijkstra[15]、蟻群算法、分支定界算法、模擬退火法、動態(tài)規(guī)劃算法、節(jié)約法、Floyd法、掃描法、遺傳算法等[16],但其算法比較復(fù)雜,不熟悉編程及算法則很難實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化路徑分析。使用GIS研究最優(yōu)路徑,具有可視化功能,能夠?qū)臻g數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和儲存,建立拓?fù)洌哂芯W(wǎng)絡(luò)分析功能,GIS的Network Analyst雖然簡單直觀,但不能批量處理,只適用于數(shù)據(jù)量少的情況。為了解決其不足,本文利用Arcgis中Model Builder功能建立最優(yōu)化路徑模型。模型的路徑分析模塊基于原有DijKstra算法,以起始點(diǎn)為中心向外層擴(kuò)展訪問節(jié)點(diǎn)直至終點(diǎn)的工作原理[17-18],實(shí)現(xiàn)點(diǎn)與點(diǎn)之間的最短路徑分析并間接生成腳本,引入Python語言工具[19],利用其腳本功能完成數(shù)據(jù)的批量處理,從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的空間分析功能。本研究較傳統(tǒng)的編程算法簡化了編程思想,以模型形式可更為直觀地展現(xiàn)用戶設(shè)計(jì)思路,用戶只需掌握Python基本語法即可進(jìn)行項(xiàng)目的設(shè)計(jì)[20]。同時(shí)利用批量處理功能,可解決Model builder無法自身循環(huán)的不足,有效減少了工作量與工作時(shí)間。

2 實(shí)驗(yàn)案例

2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況

江川縣位于云南中部偏東,地跨東經(jīng)102°35′~102°55′,北緯24°12′~24°32,總面積807.64km2,其中山區(qū)、半山區(qū)占71.67%,壩區(qū)占15.96%,湖面占12.37%,形成“七山一水二分田”的格局。江川縣轄1個(gè)街道、4個(gè)鎮(zhèn)、2個(gè)鄉(xiāng)、2個(gè)湖,詳見圖1。本文以江川縣為例,通過GIS模型手段和 Python 腳本功能結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù),完成江川縣秸稈資源收儲點(diǎn)選址與最優(yōu)收集運(yùn)輸路線分析。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文數(shù)據(jù)由統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與地理數(shù)據(jù)組成,根據(jù)地理數(shù)據(jù)將研究區(qū)的遙感影像圖校正、數(shù)字化,建立GIS數(shù)據(jù)庫,將道路網(wǎng)信息、處理廠點(diǎn)、秸稈資源點(diǎn)及運(yùn)輸量信息存儲入庫;將道路矢量圖構(gòu)建交通網(wǎng)絡(luò)圖層,創(chuàng)建GIS庫形成節(jié)點(diǎn)位置圖層;基于最小化阻抗,最大化覆蓋范圍構(gòu)建選址點(diǎn);在最短路徑、最少運(yùn)輸時(shí)間等的約束條件下構(gòu)建路程最優(yōu)模型和時(shí)間最少模型。

統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于2016年《江川縣統(tǒng)計(jì)年鑒》中江川縣各類農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量。本研究借鑒中國農(nóng)村能源行業(yè)協(xié)會,鐘華平、牛若峰、王曉玉[22-35] 等按研究者的小麥、蠶豆、稻谷、包谷、油料、洋芋、煙稈所得草谷比取值的均值計(jì)算,借鑒畢于運(yùn)[31]將蔬菜草谷比系數(shù)取值為 0.1。根據(jù)2016年江川縣各類農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量和各類農(nóng)作物草谷比系數(shù),求出2016年各類農(nóng)作物秸稈產(chǎn)量為122 512.80t,如表1所示。

2.3 建模思路

由于收集資源量分布不均,如果一個(gè)普通的收儲點(diǎn)秸稈處理規(guī)模在2~3萬t,則規(guī)模是秸稈收儲企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和收益的平衡點(diǎn),那么江川縣的秸稈收儲點(diǎn)數(shù)應(yīng)為 4~6個(gè),在設(shè)施處理能力允許的情況下,應(yīng)盡量減少設(shè)施點(diǎn)數(shù)。本文應(yīng)用最大覆蓋范圍模型(2、3)及最小阻抗模型(1)研究秸稈存儲點(diǎn)最優(yōu)選址,應(yīng)用時(shí)間最優(yōu)路徑模型(4)與路程最優(yōu)路徑模型(5)研究運(yùn)輸最優(yōu)路徑,構(gòu)思詳見圖2。

3 Model Builder建模分析

應(yīng)用ArcGIS軟件提供的創(chuàng)建地理處理工作流和腳本的圖形化建模工具M(jìn)odel Builder,構(gòu)建虛擬秸稈處理廠選址點(diǎn)和秸稈運(yùn)輸路徑最優(yōu)化模型,對江川縣秸稈資源區(qū)域分析,從而實(shí)現(xiàn)秸稈資源的合理開發(fā)與快速廉價(jià)運(yùn)輸。

3.1 建模過程

選擇TooIbox工具箱,建立Model Buider平臺,拖入構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)工具和江川縣道路數(shù)據(jù),設(shè)置參數(shù)生成江川縣交通網(wǎng)圖層;拖入創(chuàng)建位置分配工具連接江川縣交通網(wǎng)圖層生成位置分配圖層;再拖入添加位置工具,添加建廠候選點(diǎn)數(shù)據(jù)、秸稈資源請求點(diǎn)數(shù)據(jù),連接位置分配圖層;拖入求解工具連接位置分配圖層,求出秸稈處理廠選址點(diǎn)圖層。

在生成道路網(wǎng)絡(luò)圖層基礎(chǔ)上,拖入創(chuàng)建路徑分析工具連接生成的江川縣交通網(wǎng)圖層生成路徑圖層,再拖入添加位置工具,添加秸稈資源區(qū)數(shù)據(jù)、處理廠數(shù)據(jù),連接路徑圖層,拖入求解工具連接路徑圖層,求出最優(yōu)路徑圖層完成建模。

創(chuàng)建位置分配工具設(shè)定阻抗參數(shù)為6,即選址存儲點(diǎn)個(gè)數(shù)為6個(gè);連接創(chuàng)建路徑分析工具需要設(shè)定阻礙參數(shù),參數(shù)可以為時(shí)間或成本,本文設(shè)為40,即秸稈裝車后,行車到秸稈收儲站的車行時(shí)間上限是40min,阻抗變換:線性函數(shù)。所建立的模型即設(shè)施點(diǎn)最少、時(shí)間最短模型或路程最短模型?;贛odel Builder平臺構(gòu)建秸稈運(yùn)輸路徑分析模型,如圖3所示。

3.2 Python腳本

# Import arcpy module

import arcpy

# Check out any necessary licenses

arcpy.CheckOutExtension("Network")

# Local variables:

江川縣道路 = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\江川.gdb\\交通網(wǎng)\\道路網(wǎng)絡(luò)"

秸稈資源區(qū) = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\江川.gdb\\交通網(wǎng)\\資源點(diǎn)"

處理廠 = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\江川.gdb\\交通網(wǎng)\\處理廠"

建廠候選點(diǎn) = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\江川.gdb\\交通網(wǎng)\\交通網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)"

秸稈資源請求點(diǎn) = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\江川.gdb\\交通網(wǎng)\\中心點(diǎn)"

江川縣交通網(wǎng) = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\江川.gdb\\交通網(wǎng)\\交通網(wǎng)絡(luò)"

路徑 = "路徑"

路徑2 = "路徑"

路徑3 = "路徑"

位置分配 = "位置分配"

位置分配1 = "位置分配"

位置分配2 = "位置分配"

# Process: 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)

arcpy.BuildNetwork_na(江川縣道路)

# Process: 創(chuàng)建路徑分析圖層

arcpy.MakeRouteLayer_na(江川縣交通網(wǎng), "路徑", "路程", "USE_INPUT_ORDER", "PRESERVE_BOTH", "NO_TIMEWINDOWS", "", "ALLOW_UTURNS", "", "NO_HIERARCHY", "", "TRUE_LINES_WITH_MEASURES", "")

# Process: 添加位置(4)

arcpy.AddLocations_na(路徑, "停靠點(diǎn)", 秸稈資源區(qū), "Name # #;RouteName # #;TimeWindowStart # #;TimeWindowEnd # #;CurbApproach # 0;Attr_Minutes # 0;Attr_路程 # 0", "5000 Meters", "", "交通 SHAPE;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions NONE", "MATCH_TO_CLOSEST", "APPEND", "NO_SNAP", "5 Meters", "INCLUDE", "交通 #;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions #")

# Process: 添加位置 (5)

arcpy.AddLocations_na(路徑2, "??奎c(diǎn)", 處理廠, "Name Name #;RouteName # #;TimeWindowStart # #;TimeWindowEnd # #;CurbApproach # 0;Attr_Minutes # 0;Attr_路程 # 0", "5000 Meters", "", "交通 SHAPE;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions NONE", "MATCH_TO_CLOSEST", "APPEND", "NO_SNAP", "5 Meters", "INCLUDE", "交通 #;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions #")

# Process: 解決(2)

arcpy.Solve_na(路徑3, "SKIP", "TERMINATE")

# Process: 創(chuàng)建位置分配圖層

arcpy.MakeLocationAllocationLayer_na(江川縣交通網(wǎng), "位置分配", "Minutes", "FACILITY_TO_DEMAND", "MINIMIZE_FACILITIES", "1", "40", "LINEAR", "1", "10", "", "ALLOW_UTURNS", "", "NO_HIERARCHY", "STRAIGHT_LINES")

# Process: 添加位置

arcpy.AddLocations_na(位置分配, "設(shè)施點(diǎn)", 建廠候選點(diǎn), "Name # #;FacilityType # 0;Weight # 1;CurbApproach # 0", "5000 Meters", "", "交通 SHAPE;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions NONE", "MATCH_TO_CLOSEST", "APPEND", "NO_SNAP", "5 Meters", "INCLUDE", "交通 #;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions #")

# Process: 添加位置 (2)

arcpy.AddLocations_na(位置分配1, "請求點(diǎn)", 秸稈資源請求點(diǎn), "Name Name #;Weight # 1;GroupName # #;ImpedanceTransformation # #;ImpedanceParameter # #;CurbApproach # 0;Cutoff_Minutes # #;Cutoff_路程 # #", "5000 Meters", "", "交通 SHAPE;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions NONE", "MATCH_TO_CLOSEST", "APPEND", "NO_SNAP", "5 Meters", "INCLUDE", "交通 #;交通網(wǎng)絡(luò)_Junctions #")

# Process: 解決

arcpy.Solve_na(位置分配2, "SKIP", "TERMINATE")

3.3 模型檢驗(yàn)

確認(rèn)建模正確后,使用Validate Entire Model檢驗(yàn)?zāi)P?,點(diǎn)擊Run按鈕運(yùn)行,運(yùn)行模型結(jié)果如圖4、圖5所示。

在Model Builder建好的模型基礎(chǔ)上,用戶還可根據(jù)實(shí)際需要,比如時(shí)間、路程、秸稈處理廠規(guī)模,直接修改選址參數(shù)、路程參數(shù)、時(shí)間參數(shù)等約束條件,實(shí)現(xiàn)動態(tài)化模擬。

4 結(jié)語

(1)本文利用Model Builder 建立了選址優(yōu)化模型與最短路徑分析模型,結(jié)合 Python 語言腳本功能實(shí)現(xiàn)了對江川縣12萬T秸稈資源最優(yōu)收集點(diǎn)選址及最佳運(yùn)輸路線的選取,并實(shí)現(xiàn)了模型數(shù)據(jù)的批量處理。

(2)實(shí)驗(yàn)?zāi)M了秸稈資源區(qū)到處理廠選址點(diǎn)的最佳運(yùn)輸路線,得出秸稈資源到處理廠運(yùn)輸路程最短和時(shí)間最優(yōu)化路徑的結(jié)論。實(shí)現(xiàn)了秸稈運(yùn)輸路線選擇中基于地圖數(shù)據(jù)的動態(tài)化模擬,并可根據(jù)秸稈存儲點(diǎn)規(guī)模對秸稈能力的動態(tài)變化選擇最優(yōu)路徑的收集區(qū)域,進(jìn)行最佳收集點(diǎn)的判斷與設(shè)立。

(3)解決了GIS網(wǎng)絡(luò)分析的復(fù)雜性及無法實(shí)現(xiàn)循環(huán)處理的缺陷,用Model Builder實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)簡單直觀的循環(huán)處理及動態(tài)模擬,彌補(bǔ)了網(wǎng)絡(luò)分析的不足。

實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了資源優(yōu)化運(yùn)輸模型,把資源優(yōu)化提高到空間層面,今后應(yīng)該更加注重資源可收集量及經(jīng)濟(jì)成本估算,用GIS建模建立更加完善的秸稈資源開發(fā)利用體系。

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(責(zé)任編輯:何 麗)

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