地理研究 ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (11): 2193-2205.doi: 10.11821/dlyj201811006
收稿日期:
2018-06-14
修回日期:
2018-09-01
出版日期:
2018-11-20
发布日期:
2018-11-23
作者简介:
作者简介:初楠臣(1992- ),男,黑龙江佳木斯人,博士研究生,主要从事城市地理与区域发展研究。E-mail:
基金资助:
Nanchen CHU1,2(), Pingyu ZHANG1(
), Bo JIANG3
Received:
2018-06-14
Revised:
2018-09-01
Online:
2018-11-20
Published:
2018-11-23
About author:
Author: Shi Zhenqin (1988-), PhD, specialized in regional development and land space management in mountain areas. E-mail:
*Corresponding author: Deng Wei (1957-), Professor, specialized in mountain environment and regional development.
E-mail:
摘要:
构建中国180×180的O-D城市日高铁流量矩阵,基于社会网络分析研究其高铁网络结构特征,结果表明:① 中国高铁网络松散,东、中部网络密度大于东北与西部,以长三角为核心的东南与其他区域不均衡特征凸显,东、中、西、东北包含不同的高铁区系与核心。② 日高铁流量表现为沿京沪高铁“廊道型”向东西两侧递减弱化的“非对称性”格局,形成京沪、京广、杭福深相串联的高铁大三角主骨架;高铁中心要素也呈现沿京沪、京广、沪昆、杭福深等向线路两侧不规则递减格局,“廊道效应”显著。③ 胡焕庸线东南侧城市对高铁要素掌控能力大于西北侧,省会或区域中心城市多为高铁通达服务“中介”,一线城市高铁空间溢出效应有向二、三线城市过渡态势。
初楠臣, 张平宇, 姜博. 基于日高铁流量视角的中国高速铁路网络空间特征[J]. 地理研究, 2018, 37(11): 2193-2205.
Nanchen CHU, Pingyu ZHANG, Bo JIANG. Spatial characteristics of Chinese high-speed railway network from the perspective of daily flow[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2018, 37(11): 2193-2205.
表1
高铁网络指标"
指标 | UCINET计算操作方式 | 内涵 | 衡量标准 |
---|---|---|---|
网络密度 (network density) | Network→ Cohesion→ Density→ (new)Density Overall | 表征O-D高铁网络整体有效特征与高铁联系总体分布状况、紧密程度 | 在节点数量相同情况下,节点间高铁流量越多,网络密度越大,高铁联系越紧密,高铁对外开放程度、服务功能、获得资源要素的能力也越完善 |
点度中心度 (degree centrality) | Network→ Centrality→ Mutiple Measures | 衡量高铁城市与其它节点的交往能力,反映其处在该网络的相对中心位置程度 | 如果网络中一个节点与其它节点发生的高铁联系数量越多、流量值越大,点度中心度越高 |
中间中心度(betweenness centrality) | 控制力指标,反映其在多大程度上成为其它节点发生高铁联系的中介,及在发生桥接过程中对高铁要素的掌控程度 | 如果网络中一个节点位于和其它节点发生高铁联系的最短路径上,其中间中心度较高 | |
接近中心度 (closeness centrality) | 基于时间距离的层面刻画节点的中心性,表征节点在城际间高铁要素流动的可达性 | 如果网络中一个节点与其它节点的可达能力越强,其接近中心度较高 | |
特征向量中心度(eigenvector centrality) | 从整体视角出发判别O-D高铁网络中心度的标准化程度 | 依据高铁联系的概念对所有节点分配一个相对分值,在相同高铁流量的前提下,高分节点比低分节点贡献率大,其特征向量中心度越高 | |
核心—边缘结构(core/periphery structure) | Network→ Core/Periphery→ Categorical/Continuous | O-D高铁网络中各节点相互联系而形成的一种中心紧密连接、外围逐渐稀疏的拓扑意义上的特质空间结构,划分为核心、边缘结构区,寻找核心、边缘结构区内部的核心、边缘城市 | |
凝聚子群 (cohesive subgroups) | Network→ Roles & Positions→ Structural→ CONCOR | O-D高铁网络中联系较强、直接、密切,具有一定内聚性与凝聚力的城市集合称为凝聚子群;从整体性的视角判别高铁网络内部是否存在凝聚子群,挖掘高铁凝聚子群及内部潜在的空间组织、结构状态、联系方式等 |
表3
高铁网络核心城市"
城市(网络核心度) | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
中国(correlation: 0.616) | 北京(0.156) | 上海(0.151) | 南京(0.151) | 徐州(0.149) | 郑州(0.141) | 武汉(0.138) | 济南(0.138) | 杭州(0.131) | 苏州(0.131) | 无锡(0.129) | 长沙(0.126) | 常州(0.123) |
镇江(0.121) | 南昌(0.120) | |||||||||||
东部(correlation: 0.692) | 南京(0.199) | 上海(0.198) | 杭州(0.188) | 徐州(0.184) | 苏州(0.183) | 常州(0.182) | 无锡(0.182) | 北京(0.177) | 镇江(0.175) | 济南(0.172) | ||
中部(correlation: 0.649) | 长沙(0.557) | 武汉(0.313) | 郑州(0.276) | 衡阳(0.264) | 郴州(0.258) | 信阳(0.201) | 南昌(0.190) | |||||
西部(correlation: 0.597) | 南宁(0.634) | 梧州(0.358) | 贵港(0.341) | 桂林(0.339) | 柳州(0.323) | 来宾(0.214) | 钦州(0.170) | 北海(0.159) | 贺州(0.128) | |||
东北(correlation: 0.815) | 沈阳(0.592) | 长春(0.462) | 大连(0.300) | 四平(0.259) | 哈尔滨(0.248) |
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