摘要 IAbstrac 1 1 11.1.2研究目的與意義 3 31.2.1農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展現(xiàn)狀 31.2.2冷鏈物流需求預測發(fā)展現(xiàn)狀 51.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡在物流需求預測中的應用研究 7 8 81.3.1研究內(nèi)容 8 1.4研究技術(shù)路線圖 第2章相關(guān)理論基礎(chǔ) 2.1農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的相關(guān)理論 2.1.1農(nóng)產(chǎn)品的含義 2.1.2農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的含義 2.1.3農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點 2.2物流需求預測的相關(guān)理論 2.2.1物流需求預測的定義 2.2.2物流需求預測的步驟 2.2.3常用預測方法介紹 2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡的相關(guān)理論 2.3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理 V2.3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習機制 2.3.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用 2.4本章小結(jié) 第3章山東省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測指標體系 3.1山東省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求影響因素PEST分析 3.1.1政治因素 3.1.2經(jīng)濟因素 3.1.3社會因素 213.1.4技術(shù)因素 3.2山東省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流未來發(fā)展情景分析 243.3山東省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測指標體系構(gòu)建 3.3.1指標選取原則 3.3.2預測指標體系構(gòu)建 3.4山東省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測指標體系關(guān)聯(lián)度分析 3.4.1數(shù)據(jù)的搜集與整理 3.4.2灰色關(guān)聯(lián)度模型構(gòu)建 3.4.3灰色關(guān)聯(lián)度分析 第4章物流需求預測模型的構(gòu)建 4.1預測思路和步驟 4.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型 4.2.1工作原理 4.2.2預測步驟 4.3LSTM長短期記憶網(wǎng)絡模型 414.3.1工作原理 424.3.2預測步驟 4.4GRU門控循環(huán)單元網(wǎng)絡模型 454.4.1工作原理 464.4.2預測步驟 474.5本章小結(jié) 第5章山東省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測實證與評估 5.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測結(jié)果 5.2LSTM長短期記憶網(wǎng)絡模型預測結(jié)果 5.3GRU門控循環(huán)單元模型預測結(jié)果 5.4模型結(jié)果對比 5.5實證預測 5.6建議與對策 5.6.1加強政策支持，促進產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展 5.6.2提升基礎(chǔ)設施設備，促進冷鏈物流效率 5.6.3推進信息化建設，注重人才培養(yǎng) 5.7本章小結(jié) 68 參考文獻 在學研究成果 致謝 7近年來，我國高度重視“三農(nóng)”問題的發(fā)展并大力推進冷鏈物流的建設。2014年9月基于發(fā)布的《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020)》,明確表示將農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展當作未來重點工程來投入建設[1,這是首次將農(nóng)產(chǎn)品物流作為重點研2021年12月，國務院辦公廳發(fā)布了《“十四五”冷鏈物流發(fā)展規(guī)劃》明確表明要重視發(fā)現(xiàn)代化五年規(guī)劃，其中提到建設農(nóng)村物流體系[2]。2022年10月16日，黨的二十大提出發(fā)是農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)代化和農(nóng)村發(fā)展建設的基礎(chǔ)組成部分，政府的支持與引導不僅是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展過程中“照亮前行的路燈”,也是發(fā)展進步中的重要保障。隨著我國特色社會主義進入新時代，我國農(nóng)產(chǎn)品市場和冷鏈物流行業(yè)呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長的形勢。根據(jù)中國物流采購聯(lián)合會的統(tǒng)計，2017年我國冷鏈物流規(guī)模達到了4萬億元，較去年同期增長了17.6%,其在中國物流業(yè)總值的252.8萬億元中所占的比例為1.58%3]。2021年，我國人均生鮮農(nóng)產(chǎn)品消費量為257.8千克，農(nóng)產(chǎn)品進出口額3041.7億美元，其中出口額843.54億美元，進口2198.2億美元，貿(mào)易逆差13不完善，使得貨物損失率并不低。據(jù)統(tǒng)計，我國每年新鮮農(nóng)產(chǎn)品因腐敗變質(zhì)損失高達10億噸，而僅有約10%通過冷鏈物流運輸[5?！?013-2017年中國冷鏈物流行業(yè)市場調(diào)研與投資預測分析報告》指出我國水產(chǎn)品、果蔬、肉類冷鏈流通率分別僅為23%、5%、15%,每年大約有2500萬噸的農(nóng)產(chǎn)品在運輸過程中損失，但在一些西方國家農(nóng)產(chǎn)品的損失率已經(jīng)控制在10%以下6。我國每人能夠占有冷庫容量為0.13立方米，而日本、美國的人均冷庫容量分別達到我國人均冷庫容量的1.8倍、3.8倍。我國每輛冷藏車能需要為5000人所用，而在美國，每輛冷藏車僅需要為500人所用，美國冷藏車的服務效率遠高于我國。2因此，我國作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國，生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流市場仍有巨大的發(fā)展?jié)摿Φ却诰颉Ｎ覈r(nóng)產(chǎn)品腐敗率與發(fā)達國家相比肉類水產(chǎn)品圖1.1我國農(nóng)產(chǎn)品腐敗率與發(fā)達國家相比(%)Fig.1.1Comparisonofcoldchaintransportationratebe圖片來源：中國物流與采購聯(lián)合會冷鏈委中國與發(fā)達國家冷鏈運輸率比較果蔬肉類水產(chǎn)品圖1.2中國與發(fā)達國家冷鏈運輸率比較(%)Fig.1.2ComparisonofcoldchaintransportationratebetweenChi圖片來源：中國物流與采購聯(lián)合會冷鏈委農(nóng)產(chǎn)品與其他產(chǎn)品不同的是，農(nóng)產(chǎn)品大多屬于區(qū)域性物流產(chǎn)業(yè)，其問題復雜多樣。例如，一是農(nóng)產(chǎn)品與其他產(chǎn)品不同的是有新鮮度的局限性，導致其不能長久儲存，即使放在低溫環(huán)境下，其本身價值與低溫儲存成本也并非正比例；二是農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)大多受到市場行情、環(huán)境、人口、經(jīng)濟的影響，這就導致很容易形成農(nóng)產(chǎn)品價格或需求在短期內(nèi)的暴漲，或者由于沒有進行科學規(guī)劃、信息受阻導致生產(chǎn)導致的滯銷，造成大量浪費和經(jīng)濟損失。因此，為滿足人們對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求和發(fā)展，需要把握每年農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測總量，使得政府可以制定出臺相應的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的相關(guān)政策、物流企業(yè)可以對其進行精確的需求預測，從而對其進行合理的運輸與調(diào)度，并且對于生產(chǎn)種植商戶來說，科學3的需求預測可以對下一年的種植生產(chǎn)給予客觀的參考。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法，構(gòu)建基于深度學習的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測與分析模型，為社會各界對于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展指明了方向。1.1.2研究目的與意義(1)理論意義農(nóng)產(chǎn)品方向的冷鏈物流需求預測在以往的研究中較少，且由于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流影響因素較多，采用傳統(tǒng)的時間序列模型相對來說預測的結(jié)果可能會存在偏差、缺乏準確度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有良好的適應性，能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)進行自我調(diào)整和學習，高效處理復雜數(shù)據(jù)關(guān)系以及靈活應對市場需求的變化。因此，本文選擇在人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法中適合預測農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法、LSTM長短期記憶網(wǎng)絡算法和GRU門控循環(huán)單元算法進行預測分析。對三個模型對比分析其精確度，確保誤差率較小，從而顯著提高農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求預測的精準度。這樣不僅能夠彌補冷鏈物流需求預測方法選取方面的不足，還能夠豐富人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法冷鏈物流需求的相關(guān)研究，為冷鏈物流需求提供新的研究思路以及增強本文的可靠性。(2)現(xiàn)實意義想要更長遠、可靠的發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的前提和基本保障是科學精準的預測農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求。在國家和政府層面，農(nóng)產(chǎn)品的穩(wěn)定供應是保障人民生活的基本條件，科學合理的進行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求預測，可以更好的統(tǒng)籌管理制定生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)業(yè)管理制度文件，推動和支持農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展。在物流業(yè)市場層面，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求預測的指導，可以避免牛鞭效應帶來的誤差、對于資源可以更好的調(diào)度與分配，更好地進行生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流體系的建立與完善；進行高效的設施布局與前景規(guī)劃，實現(xiàn)資源利用最大化；均衡調(diào)控市場流入與流出量，實現(xiàn)現(xiàn)有市場下的供需平衡。在農(nóng)戶種植商層面，科學的進行農(nóng)產(chǎn)品物流需求方面的預測，有助于提前做出規(guī)劃，保證產(chǎn)銷平衡的同時，提高產(chǎn)品質(zhì)量，增加人們對于農(nóng)產(chǎn)品的滿意度。對于冷鏈的定義，是美國學者佐爾、阿薩德分別提出了“3T”、“3P”和“3C”三個概念。“3T”是指時間、冷藏溫度、耐藏性，“3P”加工工藝、包裝、加工過程，“3C”是指冷卻、清潔、謹慎處理。國外對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的研究主要集中在冷鏈物流配送、冷4鏈物流的信息追溯、冷鏈物流戰(zhàn)略管理等幾個領(lǐng)域。在冷鏈物流配送方面，KalaitzisP等人認為，由于農(nóng)業(yè)冷鏈物流環(huán)節(jié)的不完善導致農(nóng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品在收獲后可以采取預制冷處理以保證其新鮮度，這會在配送環(huán)節(jié)中較少農(nóng)產(chǎn)在冷鏈物流信息追蹤方面，LiuC等人通過一系列實驗證明，通在冷鏈物流戰(zhàn)略管理方面，RakeshD等人提出，想要減少果蔬農(nóng)產(chǎn)品在運輸環(huán)節(jié)的特別缺乏精通冷鏈物流的專門技術(shù)人員進行冷鏈物流策略的研究，并舉例說明如何獲取從上個世紀50年代起，隨著我國肉類產(chǎn)品出口的迅猛發(fā)展，我國對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運輸技術(shù)，冷鏈物流成本控制，冷鏈物流運作模式與風險控制等。5構(gòu)造出了一種基于最小二乘法的荔枝冷鏈線最優(yōu)目標函數(shù)[16]。蘇春梅等人通過系統(tǒng)動力學原理分析，實現(xiàn)冷鏈物流環(huán)節(jié)全過程的優(yōu)化，它能夠?qū)⒕G色食品冷鏈物流的費用降到最低，同時還能控制二氧化碳的排放量，延長食物的保質(zhì)期，確保食物的新鮮度，從而擴大在冷鏈物流運作模式方面，陸芳認為在產(chǎn)能過剩或者短缺的情況下，良好的冷鏈物流運營模式可以幫助決策者科學合理的調(diào)度基礎(chǔ)冷鏈設施設備的使用，使現(xiàn)有的設施設備利用率達到最大化[18]。葉偉媛等人提出從物流主體、物流平臺、功能性物流業(yè)務和外部環(huán)境四個方面，建設一個系統(tǒng)性的農(nóng)產(chǎn)品物流需求機制[19]。在風險控制方面，胡建淼指出冷鏈物流覆蓋情況直接影響我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品在國際市場上的競爭力，認為可以從政府政策制定、基礎(chǔ)冷鏈物流設施建設等多方面的改善冷鏈物流風險機制，保障冷鏈物流在國際市場中的發(fā)展[20]。謝泗薪對于冷鏈物流的研究在國內(nèi)和國外兩個層面對比分析，在此基礎(chǔ)上深入分析了我國冷鏈物流的發(fā)展情況，從儲存、分揀、運輸?shù)恼w作業(yè)流程三個方面分析了我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展現(xiàn)狀，并找到運作過程中存在的風險因素，最后提出了生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流具體環(huán)節(jié)的風險控制措施以及1.2.2冷鏈物流需求預測發(fā)展現(xiàn)狀在國外，涉及到的物流需求預測的文獻主要是針對預測指標和預測方法，并引入組合預測的方法。在預測影響指標方面，MolinaIR等人在對豬肉季度性價格分析時采用時間序列與回考慮到樣本量小和非線性歷史數(shù)據(jù)，提出基于PSO-SVR的煤炭物流需求預測模型[23]。NuzzoloA等表示通過地區(qū)的冷鏈物流需求預測可以在一定程度上解決城市內(nèi)和城市間的交通冷鏈運輸問題，并提出在進行冷鏈物流需求預測之前應該充分考慮運輸服務類型、交貨時間段和車輛類型等指標，并針對冷鏈冷鏈物流需求預測特性提出了O-D矩陣的建模方法[24]。在預測方法方面，ErwinV等人對非洲救援行動中的藥物需求進行預測，綜合考慮市場需求波動、藥價上漲等因素，提出了一種新的基于時間序列的藥物需求預測模型，并對其進行了改進以解決該問題[25]。ShahrzadGharabaghi提出對需水量和冰塊量進行預測可以采用一種非線性模型，以加拿大Guelph的需水量為例進行合理預測，經(jīng)過不斷的實驗迭代得出預測值驗證模型的有效性[26]。KIMJ,AHNI等人訓練了一個關(guān)于歷史模擬的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN),驗證了CNN模型指數(shù)的全季節(jié)相關(guān)能力遠高于目前最先進的動態(tài)預沈陽工業(yè)大學碩士學位論文6在組合預測方面，最早提出需求預測組合模型的是BatesJM和GrangerCEJ,他們通過實例研究，證明組合預測方式的結(jié)果明顯優(yōu)于單個預測方式的預測。BaochaiDu建立了基于灰色GM(1,1)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合預測模型，通過實驗案例驗證了該組合模型在物流需求預測中擬合效果好、精度高[28]。EksozC等人運用神經(jīng)網(wǎng)絡模型與灰色模型相結(jié)合的方法，對影響食物鏈的冷鏈需求預測的各種因素進行了綜合分析，并通過模擬試驗驗證了其穩(wěn)定性，對短期冷鏈物流需求進行了科學的預測[29]。21世紀以來，隨著我國經(jīng)濟的飛速發(fā)展，物流領(lǐng)域越來越得到重視。進而對物流需求預測的研究日益增多。主要從物流需求預測指標、單一和改進的需求預測方法，以及組合預測模型等方面。在物流需求預測指標方面，程廣燕等人結(jié)合人均年收入，人口總數(shù)量，城鎮(zhèn)化率等多個指標影響數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對城鄉(xiāng)居民肉類消費趨勢的冷鏈物流需求預測[30]。李夏培通過指標鑒別力分析法和Pearson相關(guān)系數(shù)法，篩選出具有較高關(guān)聯(lián)度的能夠反映預測對象需求影響因素，并建立物流需求預測指標體系[31]。尹婉秋針對青島市水產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展狀況，先通過PEST從政策、經(jīng)濟、社會環(huán)境和技術(shù)設施四個方面定性分析其影響因素，后再通過灰色關(guān)聯(lián)度分別分析了物流費用占GDP比重、水產(chǎn)品產(chǎn)量等10個指標對青島市水產(chǎn)品冷鏈物流需求量的影響程度[32]。在單一和改進的需求預測方法方面，周倩倩利首先利用灰色模型對研究對象進行預測，然后用馬爾科夫矩陣對所預測的結(jié)果進行優(yōu)化處理，得到需求預測的范圍進而提高冷鏈物流需求預測數(shù)據(jù)的預測精度[33]。姜金德通過基于區(qū)域經(jīng)濟指標的區(qū)域冷鏈物流需求的主成分回歸(PCR)預測模型，以江蘇省為例進行檢驗，為江蘇省經(jīng)濟和物流發(fā)展提供有價值的數(shù)據(jù)參考[34]。于凱麗通過優(yōu)化后的蟻群訓練參數(shù)的支持向量機算法(SVM),得到優(yōu)化后的支持向量機預測模型對區(qū)域冷鏈物流需求進行預測，得出蟻群優(yōu)化的支持向量機模型預測結(jié)果精度更高、穩(wěn)定性更強、誤差率更小的結(jié)論[35]。李敏杰和王健基于我國水產(chǎn)品冷鏈物流的需求量比較分析了大多數(shù)學者在預測研究過程中經(jīng)常使用的三種模型，即神經(jīng)網(wǎng)絡模型、多元線性回歸預測以及灰色GM(1,1)模型，并對三個模型的預測結(jié)在組合預測模型方面，王圣昌等人為了提高預測的準確性和效率，將灰色GM(1,N)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型相結(jié)合，形成了一個集成的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并以北京市為例進行實證分析預測，結(jié)果表明灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型適用于該預測[37]。李捷等人通過支持向量機、遺傳算法、粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡，提出兩階段組合預測模型，結(jié)果優(yōu)于單階段預測7[38]。陳云亮采用多變量線性回歸、二次曲線預測和灰色GM(1,1)預測相結(jié)合的方法，針對單個預測方法存在的不足，建立Shapley值組合預測模型，其預測精度較高，為福建省模型完成對客流量殘差的非線性擬合，建立了ARMA與SVR串聯(lián)組合模型[40]。1.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡在物流需求預測中的應用研究傳統(tǒng)的預測方法具有計算簡單、可靠性高等優(yōu)點，但隨著社會的不斷進步與發(fā)展，影響因素的不斷增多，傳統(tǒng)的預測精度和預測使用范圍始終有限，這就需要擬合效果更好、精度更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測。國外研究者在這方面的研究，大多如下：OUShi-Qi采用了一種新穎的深度學習模型，對美國汽車汽油需求進行了深入的預測分析。工作成果顯示出這種深度學習模型在處理汽車汽油需求的中心數(shù)據(jù)集方面展現(xiàn)出了卓越的性能，其預測準確度遠超業(yè)界公認的最新基準標準[41]。KristjanPollerRW還將新的混合模型與神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合，使之能夠更準確地預測到股票趨勢[42]。Benkachcha等人建立了多元線性回歸與人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，通過對比供應鏈物流需求的預測準確性，得出人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型更能高效的預測供應鏈物流需求[43]。CarbonneauR等運用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機以人工神經(jīng)網(wǎng)絡等機器學習技術(shù)對物流需求開展預測，結(jié)果表明人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測更加精準、擬合更小[44]。HuangL本文運用GM(1,1)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的方法，對物流需求進行了仿真分析，結(jié)果驗證了與GM(1,1)模型相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有較低的預測精度且具有較好國內(nèi)物流預測起步較晚，但最近幾年國內(nèi)的學者研究成果豐碩。后銳，張畢西等人建立了一個基于MLP神經(jīng)網(wǎng)絡的地區(qū)物流需求預測模型，并對其進行了實證研究驗證模型的有效性[46]。王少然利用PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對天津市農(nóng)村和城市居民新鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求進行了預測和分析，并對其進行了實證研究[47]。冉茂亮等人根據(jù)短時物流需求數(shù)據(jù)特征，提出用于短時物流需求預測的EEMD—LMD—LSTM—LEC深度學習模型，最終實驗結(jié)果表明，EEMD—LMD-LSTM—LEC模型在均方根誤差、絕對誤差均值等系數(shù)方面均優(yōu)于其他11種對比模型[48]。李敏杰和王健建立了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、多元線性回歸模型和GM(1,1)模型四個模型，通過水產(chǎn)品的冷鏈物流需求進行模型的有效性分析和對比。結(jié)果顯示四個模型有效性均，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的擬合效果最好，最后采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行實證預測[49]。王澤宇和張志清采用LSTM和GRU網(wǎng)絡對湖北省物流需求量進行預測，根據(jù)誤差對比發(fā)現(xiàn)，LSTM網(wǎng)絡的性能顯著優(yōu)于GRU網(wǎng)絡，擁有第2章相關(guān)理論基礎(chǔ)本章節(jié)首先從農(nóng)產(chǎn)品的含義、農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的含義以及農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的特點三個方面介紹了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的相關(guān)理論。其次介紹了需求預測理論的相關(guān)定義和步驟，并羅列出常見的預測方法。最后介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、學習機制和列舉人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用，為后文的研究提供依據(jù)。農(nóng)產(chǎn)品分為初級大宗農(nóng)產(chǎn)品和生鮮農(nóng)產(chǎn)品兩類，初級大宗農(nóng)產(chǎn)品即為米、面、糧、油等，而生鮮農(nóng)產(chǎn)品則是與居民生活息息相關(guān)的新鮮肉類、蔬菜、水果、奶制品等，易損易腐壞是生鮮農(nóng)產(chǎn)品的特點。中央經(jīng)濟工作會議在2023年12月提出對2024年的國民經(jīng)濟發(fā)展工作進行了全面、全方位的統(tǒng)一戰(zhàn)略層面的部署與規(guī)劃，明確提出要樹立大農(nóng)業(yè)觀、大食物觀，把農(nóng)業(yè)建成現(xiàn)代化的大產(chǎn)業(yè)[51]。目前，我國城市發(fā)展基本完善，科技進步在國際也享有盛譽，但農(nóng)業(yè)農(nóng)村的現(xiàn)代化還較為落后。因此，農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)銷售發(fā)展在一定程度上不僅是居民生活和社會基本運轉(zhuǎn)的根本保障，也是實現(xiàn)農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)業(yè)進步和共同富裕的根本路徑。2.1.2農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的含義對于“物流”,在二十世紀七十年代西方國家發(fā)展在貨物的生產(chǎn)與出售方面已經(jīng)近乎于技術(shù)飽和，很難有很大的利潤空間，因此他們將視線轉(zhuǎn)移到非經(jīng)濟領(lǐng)域，即物流領(lǐng)域。而我國其實早在隋唐時期修建京杭大運河就是為了貨物的運送，以及在改革開放時期我國對于貨物的運輸也是非常重視。隨著物流行業(yè)的蓬勃發(fā)展，在二十一世紀初期其分支冷鏈物流也在悄然發(fā)展。冷鏈物流就是從倉儲、運輸、配送的全鏈條，整個環(huán)節(jié)都處于低溫可控的狀態(tài)下。在倉儲環(huán)節(jié)就是冷庫、冷藏；在運輸環(huán)節(jié)就是采用冷藏車；在配送環(huán)節(jié)就是采用冷藏車或者采用保溫箱，使得貨物配送全程處于一個低溫的環(huán)境下，有效的保護貨物的新鮮度與防止貨物腐敗變生鮮農(nóng)產(chǎn)品的供應保障是人們?nèi)粘Ｉ畹母?，它區(qū)別于普通農(nóng)產(chǎn)品，對運輸和保鮮技術(shù)有更高的要求。在常溫下，生鮮農(nóng)產(chǎn)品容易發(fā)生腐敗，所以需要控制在一定的溫度下進行儲藏和運輸，以確保其品質(zhì)和新鮮度。因此，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是指在生鮮農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)、儲存、運輸以及消費的整個過程中，通過冷藏、冷凍和控溫等技術(shù)手段，保持產(chǎn)品在低溫環(huán)境下運輸和儲存的一系列物流活動[52]。這種方式可以有效延長生鮮農(nóng)產(chǎn)品的保鮮期，減少腐壞和損失，確保農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度和安全性。冷鏈物流可以在一定程度上保障并延長農(nóng)產(chǎn)品的儲存期，在儲存和流通環(huán)節(jié)控制農(nóng)產(chǎn)品的溫度與濕度，降低微生物的生長繁殖從而減少腐敗變質(zhì)現(xiàn)象，降低生鮮農(nóng)產(chǎn)品的損耗數(shù)量。但生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流環(huán)節(jié)復雜，農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)到消費的全過程需要多個環(huán)節(jié)的相互協(xié)調(diào)與運作，需要農(nóng)戶生產(chǎn)采摘或農(nóng)民農(nóng)產(chǎn)合作社組織生產(chǎn)，經(jīng)過物流中間商送到產(chǎn)地批發(fā)市場、加工包裝商、銷地批發(fā)商、零售商直至最后消費者[53],在這些環(huán)節(jié)中不僅是冷鏈物流的運輸、儲存、加工等各環(huán)節(jié)，還需要各個環(huán)節(jié)之間不停的協(xié)作切換，同時信息流、資金流、物流也參與其中。為更好的描述農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運輸?shù)母鱾€環(huán)節(jié)，繪制如下物流圖2.1:物流冷鏈倉儲信息流與資金流圖2.1農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)到銷售冷鏈物流運輸流程Fig.2.1Thecoldchainlogisticsandtransportationprocessfromtheproducts根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)到銷售冷鏈物流運輸流程，總結(jié)了農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流特點如下：(1)運作成本高冷鏈冷庫的建設投資是普通倉庫的兩到三倍，不僅如此還有后續(xù)的管理費用以及對于溫度控制的電費、技術(shù)費用等，這是農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流運輸主要成本。此外，不像貨物運輸，只需要點對點送達即可，農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運輸新鮮食品和其他易腐貨物需要某些特殊運輸設備，例如溫度控制設備，新鮮存儲設備和存儲，以及相應的人才對于全城在途的冷鏈物流運輸?shù)墓芸?，這在一定程度上也增加了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的成本。(2)技術(shù)要求高、過程復雜冷鏈物流的運輸不是按照特定的運輸模式運輸就可以的，其受環(huán)境影響較為嚴重，使其在同地區(qū)的不同天氣下、不同地區(qū)不同天氣下都不同，因此無法使用一套完整統(tǒng)一的模式運營，而是需要在各個環(huán)節(jié)應用學科范圍較廣、技術(shù)復雜、設備多樣性。此外，還要求運輸人員必須全程跟蹤運輸?shù)娜^程，根據(jù)不同的生鮮農(nóng)產(chǎn)品在不同地區(qū)、不同環(huán)境下做出不同的運輸模式，這就需要提高運輸人員的技術(shù)儲備，因此農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈物流運輸過程較為復雜。(3)各組織協(xié)調(diào)性高、管理難度大農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流運輸環(huán)節(jié)要嚴格把握溫度與濕度并盡量減少物流運輸時間，在存儲時即使應用冷藏處理裝備也要協(xié)調(diào)好生鮮農(nóng)產(chǎn)品其特殊的新鮮行時效性，盡量減少貨物儲存時間保障農(nóng)產(chǎn)品的新鮮程度；在配送環(huán)節(jié)往往會因為“最后一公里”的問題，大大加長了物流整個活動的時間，想要保障生鮮農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)，提高消費者