جاده

جاده

ارزیابی اتصال بندر چابهار به شبکه ریلی بر حجم ترانزیت کریدور شمال-جنوب: رویکردی ترکیبی مبتنی بر پیش‌بینی سری زمانی، شبکه عصبی و پویایی سیستم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران و حمل و نقل، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
2 استادیار، دانشکده مهندسی عمران و حمل و نقل، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران
چکیده
توسعه زیرساخت‌های ریلی در اقتصادهای نوظهور، اهرمی کلیدی برای ارتقای پایداری و کاهش هزینه‌های لجستیک در زنجیره تأمین محسوب می‌شود. بندر چابهار به دلیل موقعیت استراتژیک در دریای عمان و دسترسی به آب‌های آزاد، پتانسیل تبدیل شدن به هاب ترانزیتی در کریدور بین‌المللی شمال-جنوب را داراست؛ با این حال، تحقق این ظرفیت مستلزم اتصال پایدار به شبکه ریلی سراسری است. پژوهش حاضر با هدف تحلیل کمی و علی اثرات این اتصال، یک چارچوب متدولوژیک سه‌لایه شامل پیش‌بینی سری زمانی، مدل LSTM، مدل‌های اقتصادسنجی و مدل‌سازی پویایی سیستم ارائه می‌دهد. شبیه‌سازی مدل در بازه زمانی ۲۰۲۵ تا ۲۰۳۵ تحت سه سناریوی پایه، اتصال متوسط و اتصال تهاجمی انجام شده است. یافته‌ها نشان می‌دهد که در سناریوی بدون اتصال ریلی، حجم ترانزیت در سطح حداقلی (کمتر از ۰.۱ میلیون تن) باقی می‌ماند. در مقابل، با اجرای سناریوی اتصال تهاجمی، ظرفیت مسیر به بیش از ۱۰ میلیون تن در سال افزایش یافته و حجم ترانزیت محقق شده به حدود ۵ میلیون تن تا سال ۲۰۳۵ بالغ می‌شود. همچنین، شاخص هزینه تعمیم‌یافته در این سناریو تا ۹۰٪ کاهش می‌یابد که منجر به افزایش چشمگیر جذابیت مسیر برای صاحبان بار بین‌المللی می‌گردد. نتایج این تحقیق ابزاری تصمیم‌یار برای سیاست‌گذاران حوزه حمل‌ونقل جهت بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری‌ها و ارتقای سهم ایران در ترانزیت منطقه‌ای فراهم می‌آورد.
کلیدواژه‌ها

-Alavi-Borazjani, S. A., Bengue, A. A., Chkoniya, V., & Shafique, M. N. (2025). An overview of critical success factors for digital shipping corridors: A roadmap for maritime logistics modernization. Sustainability, 17(12), 5537.­
-Barlas, Y. (1996). Formal aspects of model validity and validation in system dynamics. System Dynamics Review: The Journal of the System Dynamics Society, 12(3), 183–210.
-Bastanifar, I., Omidi, A., & Khan, K. H. (2024). A recursive networking economic analysis of international economic corridors: IMEEC and INSTC. Cogent Economics & Finance, 12(1), 2363457.
-Giang, D. L. H. (2025). Russia-Azerbaijan cooperation within the framework of the international north-south transport corridor (INSTC). Science, Education and Innovations in the Context of Modern Problems, 8(691), 2025–2006.
-Hanaoka, S., & Regmi, M. B. (2011). Promoting intermodal freight transport through the development of dry ports in Asia: An environmental perspective. Iatss Research, 35(1), 16–23.
-Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735–1780.
-Kabir, M. R., Bhadra, D., Ridoy, M., & Milanova, M. (2025). LSTM–transformer-based robust hybrid deep learning model for financial time series forecasting. Sci, 7(1), 7.
-Karim, A., & Ahmad, N. (2025). will chabahar be a linchpin for india and iran “indo-iran collaboration on chabahar port: regional and global challenges. International Journal of Social Sciences Bulletin, 3(5), 499–509.
-Lane, D. C., & Sterman, J. D. (2011). Jay Wright Forrester. In Profiles in Operations Research: Pioneers and Innovators, Springer­, 363–386.
-Lättilä, L. (2008). Combining Advanced Forecasting Methods with System Dynamics, the Case of Finnish Seaports.
-Lin, H., Zeng, W., Luo, J., & Nan, G. (2022). An analysis of port congestion alleviation strategy based on system dynamics. Ocean & Coastal Management, 229, 106336.
-Nadeem, L. (2024). AI-Driven Predictive Analytics for Forecasting Global Trade Flows. Frontiers in Multidisciplinary Studies, 1(01), 40–58.
-Panahi, R., Ghasemi Koohi Kheili, A., & Golpira, A. (2017). Future of container shipping in Iranian ports: traffic and connectivity index forecast. Journal of Advanced Transportation, 2017(1), 58.47372.
-Sadeghi Gargari, N., Panahi, R., Akbari, H., & Ng, A. K. (2022). Long-term traffic forecast using neural network and seasonal autoregressive integrated moving average: case of a container port. Transportation Research Record, 2676(8),
236–252
.
-Shankar, S., Ilavarasan, P. V., Punia, S., & Singh, S. P. (2020). Forecasting container throughput with long short-term memory networks. Industrial management & data systems, 120(3), 425–441.
-Sterman, J. (2002). System Dynamics: systems thinking and modeling for a complex world.
-Trade, U. N., & Development. (2025). Review of Maritime Transport 2025: Staying the Course in Turbulent Waters. Stylus Publishing, LLC.
-Ukleba, M., & Tsikhelashvili, M. (2021). South Caucasus and Regional Opportunities in terms of Transport and Logistics Corridor Development.
-Wang, Y., Monios, J., & Zhang, M. (2020). Comparing onsite and offsite rail access for dry port developments–A benchmark study in China. Research in Transportation Business & Management, 35, 100471.
-Lin, H., Zeng, W., Luo, J., & Nan, G. (2022). An analysis of port congestion alleviation strategy based on system dynamics. Ocean & Coastal Management229, 106336.
-Shepherd, S.,  (2014). A Review of System Dynamics Models Applied in Transportation. Transportmetrica B: Transport Dynamics, 2(2): 83-105.
-Yao, D., Guo, X., Gu, W., & Wang, S. (2014). Analysis Method of Two-Way Balance of Transportation Supply and Demand in a Regional Corridor. In ICLEM 2014: System Planning, Supply Chain Management, and Safety, 151-159.