为了应对气候变暖和能源危机，各国都将大力发展低碳经济作为国家战略，并把节能减排列为重点工作之一。我国交通运输业能源消耗占能源消耗总量30%以上，其规模庞大；随着“低碳”理念的深入和国家节能减排政策力度加大，交通运输行业面临着新的挑战。生鲜冷链物流作为其中一个能源消耗较高的环节，其绿色性的提升至关重要。生命周期法强调过程的整体性和全局性，每一阶段都规定了详细的工作程序，能够较好地了解生鲜冷链物流各环节的绿色性。
LYU et al[1]学者以生命周期法为基础，对农产品的碳足迹进行了深入研究。缪小红等[2]构建了覆盖供应链各环节的碳排放模型，并对罗源县草莓冷链模式和常温模式的碳足迹进行了测量和对比分析，为减少碳排放提供了数据支持。廖晶等[3]基于生命周期法建立了农产品不同流通模式下各环节的碳排放量测算模型，并以荔枝供应链为例给出了减少碳足迹的方案。蔡依平等[4]运用全生命周期分析方法，获取了与新鲜番茄相关的碳足迹数据，建立了一个简单模型来测算番茄生命周期中各个阶段的碳排放量，并利用该模型模拟不同种植方式下的番茄生命周期的碳足迹变化情况。
生鲜农产品主要包括果蔬、肉类和水产，作为生活必需品，其鲜活程度直接影响着人们身体的健康，是生鲜冷链物流的重要运输物资之一。本文基于生命周期法，建立生鲜农产品冷链物流的绿色度评价模型，对其绿色度进行评价，根据评价结果做出改进，以期能提高整个交通运输行业的绿色性。
生命周期法具有用系统思维分析物流全过程、各环节之间紧密联系、能有效评估物流各阶段绿色度等优点，生鲜农产品冷链物流完整的生命周期图如图1所示。各阶段碳排放量和资源利用率的计算方法如下：
生鲜农产品冷链在生产阶段碳排放量的计算公式如下：
其中：CFy为单位产量碳排放量；Qy为生鲜农产品总产量。
这一阶段不同的生产方式对碳排放量影响较大，以番茄为例，室温生产和塑料薄膜生产产生的CO2排放量如表1所示。
在技术条件不变的情况下，冷藏车配送时的路况、交通行驶情况、车辆装载量以及部分人工操作等因素均对运输阶段的能源消耗和碳排放产生不同程度的影响[5]。生鲜农产品冷链在运输阶段的碳排放量计算公式如下：
式中：C2为车辆行驶碳排放量；M为每吨公里油耗内释放的CO2量；Dij为车辆j的行驶距离；Ti为运输货物的重量。
生鲜农产品冷链在存储和销售阶段的碳排放量计算公式如下：
式中：Wi表示每平方米内每天生鲜所需电能；k表示每度电产生的CO2排放量；D表示储存天数；v表示生鲜农作物所占体积。
分析生鲜农产品在常温和冷藏模式下的腐烂过程及废弃物处理过程发生的碳排放时，应结合农产品的易腐性特征，考虑其在运输和储存环节的货损情况[3]。生鲜农产品冷链在废弃填埋阶段碳排放量计算公式如下：
式中：C4为废弃物厌氧分解期间的直接碳排放；Mf为处理单位废弃物的碳排放量；Q0为生鲜农产品产量。
生鲜农产品损耗包括两方面，一方面是运输途中的货损问题，因选用的配送车辆具有冷冻冷藏设备，运输过程中环境温度恒定，故只考虑配送时间累积导致的产品品质降低[5]；另一方面，卸货时车门打开后，空气对流，将使车厢内部温度变化，从而导致产品损耗。这里用生鲜农产品腐败函数来表示损耗率，公式如下：
其中：Dt()表示产品在t时刻时的品质，t为产品经历的运输时间；∂表示产品的腐败率，其取值大小与环境温度以及生鲜农产品本身的特性有关；β1为生鲜农产品的损耗率。
货物实载率β2用以反映载运工具在总行程中载重能力的有效利用程度，可综合反映车辆行程利用和吨位利用程度[6]。公式如下：
车辆能源利用率β3指车辆有效利用能量Ny(KJ/S）占车辆运行总耗能量Nz(KJ/S）的百分比。公式如下：
本文基于生鲜冷链物流全生命周期，从碳排放量和资源利用率两方面逐层深入展开，构建生鲜农产品冷链物流绿色度评价指标体系如图2所示。
物流的绿色度评价，是一个典型的涉及多个指标和层次的综合评价问题，本文采用熵权—灰色关联度评价法。
首先，基于生命周期法计算得到的各指标数值，采用熵权法对其进行权重计算。熵权法是一种基于信息熵的赋权方法，通过对各指标数据的分散程度进行计算，得出各指标的熵权，并在此基础上进行必要的修正，以获得更加客观的指标权重，可以解决传统评价中权重关系无法精确衡量的不足。
然后，采用灰色关联分析法进行评价。灰色关联分析法是一种多因素统计方法，通过计算来判断因子之间关系的大小和强弱。灰色关联度越大，则因子间的关系越紧密。
以番茄为例，采用塑料薄膜生产方式，一般情况下，从生产地到批发商间的长途运输采用10t的重型货车，从批发商到零售商的短途运输采用1～1.5t的小型货车，运输时番茄全程保持在10℃的低温冷链环境下[4]，储存和销售阶段的碳排放量用耗电量来计算，废弃回收阶段为填埋处理方式。具体活动及数据清单如表2所示。
本文研究的系统边界为：以湖北宜昌为番茄生产基地，运往上海、北京、广州、南京、重庆、长沙6个目的地城市，相应的数据如表3所示。
已知1L柴油的CO2排放为2.630kg，公路10t重型货车燃油效率约为35%～45%,1kwh电的CO2排放为785g，番茄密度约为0.78t/m3，运输过程番茄的腐败率假设为3%。根据生命周期法计算得到各指标数值如表4所示。
基于生命周期法计算得到的各评价指标数值，采用熵权法计算指标权重如下：
(1）各指标数据归一化处理结果如表5所示。
(2）各指标信息熵结果如表6所示。
(3）各指标权重如表7所示。
(4）各指标重要度直方图如图3所示。
(1）采用灰色关联分析计算最优关联系数和关联度如表8所示。
(2）计算最差关联系数和关联度数据如表9所示。
(3）计算相对关联度如表10所示。
由图3可以看出，对生鲜农产品冷链物流绿色度影响最大的是生鲜损耗率，其次是能源利用率。主要原因是生鲜损耗率一定程度上反映了冷链物流对农产品的保鲜程度，保鲜能够提升食品的安全性，是冷链运输最主要的目的。在能源利用率方面由于汽车油耗是导致CO2排放的最主要原因，能源利用率低会导致需要更多的油耗，会排放更多的CO2。
从表10的排序可以看出，目的地为重庆的冷链物流绿色度得分仅为0.386，说明其绿色度很差；其次是广州，得分为0.408。绿色度最好的是目的地为上海。由于几个目的地所用交通工具相同，因此能源利用率差别不大，最主要的差别在于货物实载率，重庆为68.6%，广州为50.9%；而上海其番茄运量基本达到了货车额定载重，实载率较高，资源利用较高。可见，提高货物的实载率可以提高生鲜农产品冷链物流的绿色度。
现假设生产商与批发商之间的长途运输选择水路运输，与公路运输碳排放量进行对比分析。已知船舶航行碳排放量为0.021kg/t·km，制冷油耗（柴油）为0.004 7L/t·km，计算得到各目的地水路运输碳排放量数据如表11所示，对比如图4所示。
由图4可以看出，同一目的地水路运输碳排放量远低于公路运输，同时，水路运输不同目的地之间碳排放量差距明显小于公路运输。但水路运输受地理条件影响较大，运输速度慢，只有结合当地环境与需求才能有效利用资源。
生鲜损耗的主要原因有运输时间长短和冷藏设备的好坏。一方面合理地缩短运输时间能够有效减少生鲜损耗；另一方面使用合适的冷藏设备控制冷藏温度也是降低生鲜损耗的关键因素。另外，借助相应的电脑软件控制冷藏设备冷冻生鲜间隔，降低电能的消耗也能减少CO2的排放。
车辆的能源利用率是对绿色度影响较大的一个因素。在运输的过程中，驾驶员的驾驶习惯对燃料利用率有着巨大的影响，驾驶员要保持稳定的速度，并尽量避免急加速和急刹车，不仅可以减少燃料的消耗，也能提高运输的安全性。另外，不同的能源也对绿色度有较大的影响，未来希望有更多绿色环保的能源使用到重型货车中。
提高货物实载率首先要提高车辆额定吨位下实际的载重量，以提高资源的利用率；其次是规划运输路径，减少空载行程，从而减少不必要的能源消耗。
目前大部分的生鲜冷链物流使用的都是公路运输，公路运输可以做到门到门的快捷高效运输，但由于车辆的载重有限，需要的数量庞大，对环境造成了较大危害。而水路运输的碳排放量远低于公路运输，且船舶的载重量大，能满足运量需求，只是受运输时间和地理条件的限制。因此在保证运输时效的同时可以尽量选择水路运输，合理利用资源，能显著提高生鲜农产品冷链物流的绿色度。
本文基于生鲜农产品冷链物流的全生命周期分析其各阶段的绿色性，以各阶段碳排放量和资源利用率为指标建立绿色度评价体系，并以番茄为例，基于生命周期法的计算数值采用熵权法进行指标权重计算，进而用灰色关联度法进行了绿色度评价。评价结果表明，生鲜农产品运输过程的损耗对绿色度有显著影响。其次，车辆的能源利用率也是对绿色度影响较大的一个因素。同时，提高货物实载率可以提高生鲜农产品冷链物流的绿色度。另外，水路运输的碳排放量远低于公路运输，但水路运输速度慢，受地理条件影响大，在生鲜农产品冷链物流中应用受限。针对以上评价结果，给出了提升生鲜农产品冷链物流绿色性的建议，为减少能源消耗提供了改进方向。
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