Chi tiết tin tin tức sự kiện - Sở Khoa học và Công nghệ

 

Nhiệt liệt chào mừng Ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam và kỷ niệm 65 năm Ngày thành lập Bộ Khoa học và Công nghệ: “Khoa học, Công nghệ và Đổi mới sáng tạo – Khơi dậy khát vọng kiến tạo tương lai”
Tin tức - Sự kiện: Kết quả nghiên cứu triển khai

Ngày đăng: 02-05-2024

Xây dựng mô hình dự báo lượng hàng hóa thông qua hệ thống cảng bến thủy nội địa khu vực phía Bắc

Trong điều kiện nền giao thương thế giới hiện nay với 80% khối lượng hàng hóa trao đổi thương mại giữa các quốc gia là do vận tải biển đảm nhận, hoạt động cảng biển đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển kinh tế của các quốc gia có biển nói chung và của Việt Nam nói riêng. Hệ thống Cảng biển của Việt Nam hiện có 272 bến cảng với tổng công suất 550 triệu tấn/năm, trong đó Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng là Cảng container hiện đại nhất miền bắc Việt Nam. Trong giai đoạn từ năm 2014 trở lại đây, sản lượng hàng hóa thông qua Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng có sự tăng trưởng mạnh với tốc độ tăng bình quân đạt 10,3%/năm.

 

Về mặt lý thuyết, đã có nhiều mô hình và phương pháp được áp dụng để dự báo các chỉ tiêu vĩ mô và vi mô. Các nhà nghiên cứu thường xây dựng các mô hình hồi quy thể hiện mối quan hệ ổn định và dài hạn, và sử dụng các mô hình dự báo chuỗi thời gian giúp đưa ra các dự báo ngắn hạn. Trên thực tế, một số nghiên cứu trong nước và trên thế giới cũng đã xây dựng các mô hình dự báo sản lượng hàng hóa thông qua các Cảng biển, nhưng chưa có nghiên cứu nào đưa ra những dự báo cả về ngắn hạn và dài hạn về lượng hàng hóa thông qua tại Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng. Đặc biệt, chưa có nghiên cứu nào tận dụng được thế mạnh của các phần mềm công nghệ thông tin vào công tác dự báo sản lượng hàng hóa thông qua Cảng.

Trước tình hình trên, TS. Trần Long Giang cùng các cộng sự tại Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đã thực hiện đề tài: “Xây dựng mô hình dự báo lượng hàng hóa thông qua hệ thống cảng bến thủy nội địa khu vực phía Bắc” nhằm xây dựng một công cụ dự báo về lượng hàng thông qua Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng theo các đơn vị thời gian, nhằm hỗ trợ các bên liên quan trong việc đưa ra các quyết định hoạt động ngắn hạn và các quyết định đầu tư và lập kế hoạch dài hạn. Điều này đạt được bằng cách phát triển các mô hình định lượng sử dụng cách tiếp cận chuỗi thời gian phân tích, xác định và định lượng mối quan hệ giữa hoạt động kinh tế và sản lượng hàng hóa ở cấp cảng với một nỗ lực xây dựng một phần mềm dự báo web-based với các tiện ích hữu dụng và dễ sử dụng.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là sản lượng hàng hóa thông qua (thông lượng) tại cấp cảng được đo bằng đơn vị tấn. Phạm vi nghiên cứu của đề tài là Cụm Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng, bao gồm ba khu vực chính là Cảng Hoàng Diệu, Cảng Chùa Vẽ và Cảng Tân Vũ.

Sau một thời gian triển khai thực hiện, đề tài đưa ra các kết luận như sau:

1. Hệ thống cảng đường thủy có vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu vận tải hàng hóa của nghành giao thông vận tải (GTVT) và của ngành đường thủy nội địa (ĐTNĐ) của cả nước nói chung và của khu vực phía Bắc nói riêng, góp phần tích cực trong thúc đẩy phát triển KTXH, đặc biệt là phục vụ cho các ngành công nghiệp liên liên quan đến than điện, xi măng, phân bón, cát đá sỏi phục vụ xây dựng; vận tải hầu hết các hàng siêu trường, siêu trọng phục vụ xây dựng các công trình trọng điểm của quốc gia.

2. Trong những năm qua, nhiều dự án cơ sở hạ tầng giao thông thủy đã được triển khai tích cực, góp phần nâng cao năng lực vận tải, hiệu quả khai thác ĐTNĐ, nâng cao năng suất, chất lượng, hiệu quả SXKD ở các cảng ĐTNĐ, đồng thời góp phần giải quyết các vấn đề bức xúc về môi trường, cảnh quan đô thị.

Tuy nhiên, hệ thống cảng ĐTNĐ nói chung và khu vực phía Bắc nói riêng vẫn ở trong tình trạng lạc hậu, phân tán, còn nhiều khó khăn hạn chế, hiệu quả kinh doanh khai thác chưa cao; phát triển chưa đồng bộ giữa cảng - luồng - đội tầu. Những hạn chế trên làm cho ngành ĐTNĐ chưa phát huy được tiềm năng, thế mạnh, tính cạnh tranh thấp so với các ngành giao thông khác.

Cần nâng cao năng lực dự báo lượng hàng hóa thông qua cảng thủy nội địa phía Bắc để có những quyết định đầu tư hiệu quả, bắt kịp được cơ hội và vượt qua các thách thức, những thông tin dự báo về sự biến động của sản lượng hàng hóa thông qua cảng thủy nội địa về ngắn hạn và dài hạn luôn nhận được sự quan tâm hàng đầu của các nhà quản lý, vận hành, khai thác cảng thủy nội địa cũng như các cơ quan quản lý nhà nước.

Trong đề tài này, nhóm tác giả đã sử dụng số liệu thu thập được của Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng từ năm 2010-2018 để xây dựng mô hình dự báo sản lượng thông qua Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng, mô hình SARIMA dự báo hồi quy tích hợp theo chuỗi thời gian có xét đến xu hướng theo mùa cho 25 năm 2019. Kết quả dự báo trong ngắn hạn khá chính xác nhỏ hơn 7,6% dựa trên chuỗi số liệu đã biết về sản lượng hàng hóa thông qua cảng trong lịch sử.

Mô hình này giúp cho người dùng có thể dễ dàng dự báo lưu lượng hàng hóa thông qua Cảng với chuỗi số liệu theo thời gian mà họ sẵn có, đây là một công cụ hỗ trợ hữu ích và tiện dụng cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý và các đơn vị vận hành khai thác tại cụm Cảng thủy nội địa khu vực Hải phòng nói riêng, các Cảng biển Việt Nam nói chung.

Các kết quả dự báo được kiểm soát thông qua các tiêu chí lựa chọn trong các mô hình đã xây dựng sẽ giúp đảm bảo cho các sai số dự báo là nhỏ nhất có thể được, nhưng vẫn không tránh khỏi ảnh hưởng của các yếu tố bất thường. Việc đưa ra những nghiên cứu về các yếu tố này (ví dụ như ảnh hưởng của dịch bệnh Covid đến sản lượng hàng hóa) sẽ được các tác giả đề cập đến trong các nghiên cứu tiếp theo.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu của Đề tài (Mã số 19808/2021) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.

Tin khác

LỊCH CÔNG TÁC TUẦN

CHUYÊN MỤC KH&CN SỐ 5-2016

Thống kê truy cập
Số người online: 4
Hôm nay: 3100
Tổng lượt truy cập: 2.908.628
© CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUẢNG TRỊ
Chịu trách nhiệm: Trần Ngọc Lân, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ. Địa chỉ: 204 Hùng Vương, Đông Hà; ĐT: 0233.3550 382.