3）随着“双碳”目标的提出，绿色物流已成为当今物流发展的主旋律。请在前面模型的基础上同时考虑碳排放问题，建立新的枢纽港选址优化模型，分析模型的性质，给出模型的求解方法。

为了考虑碳排放问题，我们需要在原有的枢纽港选址模型中添加一个目标函数，该目标函数可以反映出各个枢纽港的碳排放情况。同时，我们还需要引入一些新的变量来描述枢纽港的碳排放情况，如每个枢纽港的运输车辆数量、车辆的平均运行里程、车辆的平均油耗等。

假设我们要优化的目标是最小化总碳排放量，则我们可以将目标函数设置为每个枢纽港的碳排放量与其相应的运输量的乘积之和。具体地，目标函数可以表示为：

$$
\min \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m}c_{ij}x_{ij} + \sum_{i=1}^{n} (a_{i}b_{i}c_{i}d_{i})y_{i}
$$

其中，$c_{ij}$表示从原点到第 $i$ 个枢纽港再到第 $j$ 个枢纽港的运输成本；$x_{ij}$表示从第 $i$ 个枢纽港到第 $j$ 个枢纽港的运输量；$a_{i}$表示第 $i$ 个枢纽港的运输车辆数量；$b_{i}$表示第 $i$ 个枢纽港的每辆车平均运行里程；$c_{i}$表示第 $i$ 个枢纽港的每辆车平均油耗；$d_{i}$表示单位碳排放量所需的油耗；$y_{i}$表示是否选取第 $i$ 个枢纽港。

此外，由于碳排放量与运输量和运输距离都有关系，所以我们需要在模型中增加一些约束条件来限制这些变量之间的关系。具体地，我们可以添加如下约束条件：

1. 每个枢纽港的运输量不能超过其供应能力。

$$
\sum_{j=1}^{m}x_{ij} \leq s_{i},\quad i=1,2,\cdots,n
$$

其中，$s_{i}$表示第 $i$ 个枢纽港的供应能力。

2. 总运输量不能超过需求量。

$$
\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m}x_{ij} \geq d
$$

其中，$d$表示总需求量。

3. 每个枢纽港的运输量必须大于等于其运输需求量。

$$
\sum_{j=1}^{m}x_{ji} - \sum_{j=1}^{m}x_{ij} \geq r_{i},\quad i=1,2,\cdots,n
$$

其中，$r_{i}$表示第 $i$ 个枢纽港的运输需求量。

4. 每个枢纽港的碳排放量必须小于等于其运输量与单位碳排放量所需油耗的乘积。

$$
(a_{i}b_{i}c_{i}d_{i})y_{i} \geq \sum_{j=1}^{m}(x_{ij}+x_{ji}),\quad i=1,2,\cdots,n
$$

综上所述，我们得到了一个新的枢纽港选址优化模型，该模型可以同时考虑运输成本和碳排放问题。由于该模型是一个混合整数线性规划问题，可以使用商业求解器如Gurobi等进行求解。