突发性自然灾害应急物资管理研究

发布时间：2020-04-26 16:24

【摘要】：应急物资的管理是整个应急管理的一项性基础工作。做好应急物资的管理工作不仅关系到灾害救援工作的顺利开展,更关系到受灾群众的生活保障和安定。应急物资的管理工作涉及到灾害因素的分析、物资需求的预测、物资的库存与供应链管理、以及调拨运输等各个环节。做好应急物资的管理工作不仅需要处理好这其中的每个环节,更重要的是要协调好各个环节之间的关系。本文试图通过对突发性灾害应急物资的管理进行系统化的研究,运用模型推演,方法设计和实证分析等手段为我国灾害应急管理的实践提供有价值的建议。本文的主体部分分为三块。即应急物资的需求影响因素分析、应急物资的需求预测和应急物资的库存与供应链管理,分别对应于本文的第二章、第三章和第四章。以突发性的自然灾害为背景,综合运用数据挖掘、运筹学、计量经济学等学科的理论和方法,本文的这些章节对应急物资管理的不同环节进行了分析。在第二章,本文研究如何分析灾害对于应急物资需求的影响。众所周知,突发性灾害的规律相当复杂,并且还有许多的规律目前还不为人们所知。而目前分析灾害对应急物资的需求影响因素还没有特别的方法。大部分的研究还是基于传统的计量经济学的研究框架。即通过对些因素进行量化,然后运用回归、协整分析等手段,研究这些因素与应急物资需求之间的关系。本文认为这些研究是一种“先入为主”的方法。即先假定这些因素与应急物资的需求存在着某种关系。这种研究方法的缺陷是有可能遗漏某些重要的影响因素。对此,本文提出了一种先将应急物资的需求进行分解,并且这种分解需要不带有任何主观性的因素。然后对分解出来的子需求再进行回归、协整等分析。为此,本文借鉴了一种称为经验模态分解的方法。通过对2008年中国南方雪灾的实际例子进行实证研究发现,本文的分析方法具有可行性。第三章研究了应急物资的需求预测方法。由于灾害的复杂性,导致灾害期间应急物资的需求通常表现为强烈的非平稳性和剧烈波动。而通常的预测方法对于平稳性的时间序列数据预测精度较好,而对于非平稳性的数据通常预测精度不佳。因此,许多预测方法(例如自回归移动平均法)需要先对数据进行预处理(例如差分运算),使其变为平稳性数据后再进行预测。由于经验模态分解方法能够依照数据内在的规律(依据影响因素频率的不同),将数据进行分解,并且得到的子项(称为本征模态函数)具有平稳性的特征。因此,本文结合经验模态分解方法和自回归移动平均法方法的优点,提出了一种集成的预测方法,并且通过对2008年南方雪灾中的实际案例的分析,发现本文的预测方法能够极大地提高原始的自回归移动平均预测方法的精度。在第四章,本文研究应急物资的库存管理与供应链管理问题。由于应急物资本身的特殊性,应急储备机构经常对应急物资事先采取招标等方式指定几家定点的生产机构,以保证应急物资的供应畅通。这在实际操作中,通常表现为长期的供货“框架协议”的形式。此外,应急物资的生产厂商为了规避风险,经常会制定“最低订购数量”的要求。本文对这两种情形下的应急物资库存管理与供应链管理进行了研究。此外,本文对于存在多个应急点,应急点之间的需求可以转移时的应急物资供应链管理模型进行了研究。本文发现,对于外生批发价格的情形,需求的转移使得所有供应链成员的收益增加；而在内生批发价格的情况下,需求的转移行为在大多数时候只对制造商有益。应急物资的管理工作不是一成不变的。随着自然环境的变化(如气候变暖、环境污染等)、科学技术的发展和人们实践水平的不断提高,应急物资的管理工作需要新的方法和新的理论。在第五章,本文在总结了全文的主要工作和创新点的基础上,对今后应急物资管理的研究工作进行了展望。
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F251;F224

【引证文献】