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2015 , Vol. 34 >Issue 11: 2073 - 2083

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj2015110006

多元交通流视角下的中国城市网络层级特征

  • 陈伟 , 1, 2, 3, 4 ,
  • 修春亮 , 4 ,
  • 柯文前 5 ,
  • 俞肇元 5 ,
  • 魏冶 4
展开
  • 1. 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101
  • 2. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101
  • 3. 中国科学院大学,北京 100101
  • 4. 东北师范大学地理科学学院,长春 130024
  • 5. 南京师范大学地理科学学院,南京 210023
通讯作者:修春亮（1964- ）,男,教授,博士生导师,研究方向为城市地理、城市与区域规划。E-mail:

作者简介：陈伟（1989- ）,男,安徽淮南人,博士研究生,研究方向为经济地理与区域发展。E-mail:

收稿日期: 2015-04-26

  要求修回日期: 2015-09-14

  网络出版日期: 2015-11-15

基金资助

国家自然科学基金项目（41401172）

收起

Hierarchical structures of China's city network from the perspective of multiple traffic flows

  • CHEN Wei , 1, 2, 3, 4 ,
  • XIU Chunliang , 4 ,
  • KE Wenqian 5 ,
  • YU Zhaoyuan 5 ,
  • WEI Ye 4
Expand
  • 1. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 4. School of Geographical Sciences, Northeast Normal University, Changchun 130024, China
  • 5. School of Geographical Sciences, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, China

Received date: 2015-04-26

  Request revised date: 2015-09-14

  Online published: 2015-11-15

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

交通流是人流、物流等要素流动的主要载体和表现形式,对于认识城市间相互作用等具有重要意义。基于城市间公路、铁路和航空客流数据,对中国城市网络空间关联进行特征提取和规律挖掘。研究表明：① 公路流表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用;② 铁路流呈现出“两横三纵”带状分布格局;③ 航空流视角则基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架。不同类型交通流刻画出不同层面的城市间关联格局,但却有着其内在联系。航空流是城市关联格局骨架构筑的主要形式,铁路流则为核心骨架的连通提供支撑轴带,而公路流是对整体骨架和支撑轴带的有效填充,从而形成区域间相互依赖、不可或缺的要素关联和空间关系。

关键词： 交通流; 城市网络; 城市体系; 层级结构; 区域关联

本文引用格式

陈伟 , 修春亮 , 柯文前 , 俞肇元 , 魏冶 . 多元交通流视角下的中国城市网络层级特征[J]. 地理研究, 2015 , 34(11) : 2073 -2083 . DOI: 10.11821/dlyj2015110006

Abstract

Traffic flow acts as a major carrier of other flows (including people, goods, capital, etc.), thus the study on traffic flow is of great significance to understand intercity interaction. Based on the 321 cities at prefecture level or above, this article explores spatial linkage of China's city network using intercity linkage data of road, rail and air transport. The research results show that: (1) The spatial correlation of city network based on road linkage displays strong spatial dependence, which is very useful to identify urban agglomerations and assess developments. Besides the most developed regions including Yangtze River Delta, Pearl River Delta and Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomerations, some important urban agglomerations have emerged, such as Zhongyuan, Harbin-Daqing-Qiqihar, Central Jilin, Central-southern Liaoning, Shandong Peninsula, Guanzhong, West coast of Taiwan Straits, Wuhan, Central Yunnan, Changsha-Zhuzhou-Xiangtan. (2) The railway linkage flow reflects intercity external connection pattern, regional element relevancy and regional accessibility along with national railway artery. "Two horizontal and three longitudinal" zonal distribution patterns composed of Beijing-Guangzhou, Beijing-Harbin, Beijing-Shanghai Railway and Longhai-Lanxin, Shanghai-Kunming Railway, constitute the urban network backbone and have become the most important economic axial belts for national territorial development. (3) The "diamond structure" as the core framework basically forms the skeleton of urban network system from the perspective of air passenger flow, whose vertices are Beijing, Shanghai, Guangzhou-Shenzhen and Chengdu-Chongqing. Generally speaking, different types of traffic flows reflect different patterns of intercity linkage, namely, there also exists internal relationship. Air passenger flow constitutes the backbone of intercity linkage pattern, railway linkage flow acts as supporting axis belts for the core framework, and road linkage is a bridge connecting main skeleton and supporting belts. All types of traffic flows collectively form interdependent and indispensable element correlation and spatial relationship among regions.

Key words： traffic flow; city network; urban system; hierarchical structure; regional linkage

1 引言

空间关系是认识区域的基本视角,也一直是人文地理学的研究热点。20世纪后期,在信息技术的推动下,新的生产方式和空间组织出现并呈现出多样化发展态势,“场所空间”与“流空间”交互作用,地理距离的作用逐渐弱化,城市等级体系和职能分工体系等都发生深刻变革,区域空间结构研究也由传统的基于等级规模为理论核心的中心地模式逐步向开放、流动、多中心的网络化模式转变[1,2]。伴随城市依托“流空间”更多参与到全球范围内的要素流动,作为一种新的跨越行政界限的城市间功能关系,“城市网络”概念应运而生,世界城市、全球城市和巨型城市区域等一系列概念被相继提出[3]。城市地理学的研究范式出现“网络化”转向,研究视野由原先更多关注城市等级规模体系开始转变为关注全球城市网络的结构、功能和联系。当前关于城市网络的研究,在空间尺度上大致可分为全球尺度[4]、国家尺度[5]和区域尺度[6]等;网络表征媒介也日趋多样化,包括经济联系、社会联系和文化联系等方面。在实证研究方面,目前,主要通过基础设施[7,8]、企业组织[4,9]和社会文化[10,11]等路径展开各种尺度的城市网络研究。
人流与物流在区际间流动形成的交通流作为评判交通基础设施产生与变化规律的主要依据,是真实和有效反映城市网络的重要指标。但受限于基础设施网络数据的获取,基于基础设施网络视角考察城市网络的研究相对较少,且在研究尺度、深度和广度等方面都有较大的提升空间。早期基于交通流的城市研究更多集中于航空流视角,国外学者在城市网络体系等方面做出诸多有益探讨[8,12]。国内相关研究则始于20世纪90年代,金凤君等通过航空、铁路流主要围绕航空网络发育[13,14]、铁路网络演化[15,16]等方面做出了系统的研究;周一星等先后通过航空流量数据揭示了不同时段中国城市体系的层级结构、网络关联和格局演变等特征[17-20];钟业喜等基于铁路网络研究了中国城市体系等级结构及其空间格局[21];冯长春等以城际轨道流对珠三角城市区域功能多中心进行探讨[22]。而基于公路联系流的相关研究则开展相对较晚,且缺乏大尺度的宏观格局认识。其中,罗震东等运用公路客运班次在省域单元层面对城市间关系和区域空间结构特征进行了解析[23];陈伟劲等基于城际客车发车班次从城市和功能区尺度对珠三角城市间功能联系的空间格局进行分析[24]。上述研究,在一定程度上丰富了不同尺度城市网络体系研究的实证案例,剖析了中国城市体系的空间结构、网络关联等基本特征,但仍缺乏专门针对城市网络层级结构的深入挖掘。同时,现有研究更多的是从单一类型的交通流视角透视当前城市间相互作用关系的空间关联,而没有兼顾不同交通运输方式对于城市网络形成与发展所起的不同功能与作用,可能导致现有研究结果的片面化和指征意义的不明确。
鉴于此,本文以全国321个地级以上行政单元间的汽车、火车和航空班次数据作为城市间公路、铁路和航空客流的表征,顾及多元交通流的交互校验作用,采用聚类分析和网络分析等研究方法,深入剖析多元交通流视角下的中国城市网络层级结构,旨在对中国城市网络空间关联进行特征提取和规律挖掘,以期能够深化多元交通流视角对于城市网络发育程度的指示意义及区域认知。

2 数据来源

2.1 研究对象

为了详细、全面地考察中国城市网络空间关联的层级特征,选取全国321个地级以上行政单元（截至2012年底,中国共有333个地级行政单元,包括285个地级市,15个地区,30个自治州和3个盟）,具体包括4个直辖市,285个地级市和32个州、盟、地区驻地（不包含西藏、青海等省份16个驻地非设市的地级单元）,有效涵盖了中国绝大部分地级行政区。

2.2 数据来源

以往研究中的交通流数据更多源自于部门统计数据,例如《从统计看民航》和《列车时刻表》等出版物,上述OD（origin-destination）数据具有较高的可靠性,并解决了长期以来关于流数据的缺失难题。然而,该数据来源往往只包括了主要航段或大中城市间关联数据,且全国尺度的公路联系数据几乎没有,同时存在样本量不足和实时性较差等问题。利用网络数据抓取则在一定程度上突破了上述限制,获取的数据覆盖范围更广、属性特征更为丰富,具有较好的现时性和可比性,但也应注意甄别获取数据的科学性和有效性。
原始数据为全国321个地级以上行政单元间的汽车、火车和航空班次联系,分别表征基于公路、铁路和航空联系流视角下的中国城市网络空间关联强度。各类型班次的数据结构为321 × 321的矩阵,共102720个关系数值。考虑到数据采集的工作量,主要通过制程,直接调用汽车（checi.cn）、火车（huoche.com）和航空（flight.qunar.com）相关服务网站API接口或网页检索,利用循环查询从中提取出需要的班次数据,数据抓取过程均在C#语言环境下完成,并通过随机抽取、交叉检验等方式进行人工校验、修正以确保数据的完备性和科学性。需要说明的是,汽车班次和火车班次行程相对固定,均抓取一天的数据作为代表;而航班数据受市场、季节等因素影响,有小幅波动,采取抓取一周的数据作为代表,数据采集的日期为2013年10月。

2.3 数据处理

考虑到各类型班次数据具有明确的方向性,例如,北京至上海和上海至北京的班次数据所表征的意义是有不同的。为了直观、科学地刻画城市间网络关联,需要进行数据转换,即将有向网络转换为无向网络。因此,基于原始班次数据,将各类型交通流数据由原先的（有向）关系矩阵转换成（无向）对称矩阵,表征城市间联系的属性数值也由102720个转换成51360个。多层级特征是城市网络空间关联的重要属性,依据聚类算法（具体为自然断裂法）依次绘制出不同交通流视角下的城市网络空间关联,相关数据预处理在R语言环境下操作,城市网络空间关联特征表达在 ArcGIS 10.2软件中实现。

3 中国城市网络宏观格局

“流”表示空间联系,可用于识别空间格局,这也是流空间的基本要义。相较于传统通过“要素分布”或“重力模型”刻画城市间联系所体现出的“静态格局”,基于流数据的直观判别相对而言更直观和科学,也更贴近空间关系的本质。图1a~图1c,分别为基于汽车、火车和航空联系流的中国城市网络空间关联可视化表达,对于显示地级城市单元间网络空间关联形态和程度具有清晰的指示意义。总体来看,在国家尺度上,全国地级行政单元间表现出不同程度的空间关联强度和不同类型的空间关联模式,空间异质性、空间依赖性和层级特征交互显著。
Fig. 1 Spatial correlation characteristics based on multiple traffic flows

图1 多元交通流视角下的中国城市网络空间关联

基于公路联系的城市网络空间关联表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用,更多体现的是区域尺度的空间关系及核心—外围区的组合关系。从空间关联形态上看,除了发育较为成熟的京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群外,中原城市群、哈大齐城市群、吉林中部城市群、辽中南城市群、山东半岛城市群、关中城市群、海峡西岸城市群、武汉城市群、滇中城市群、长株潭城市群等区域格局凸显。相较于目前被学术界和相关部门相对认可的“‘5+9+6’的中国城市群空间格局[25]”（重点建设5大国家级城市群、稳步建设9大区域性城市群和引导培育6大新的地区性城市群）,基于公路联系流识别出的城市群格局具有共性,但也有所差异。例如,长江中游城市群、哈长城市群等内部城市分布松散、关联程度有限,而天山北坡城市群、江淮城市群、呼包鄂榆城市群、晋中城市群、宁夏沿黄城市群、兰西城市群和黔中城市群等普遍发育较弱,距离真正的城市群仍有段距离。
基于铁路联系的交通流更多反映的是国家铁路大动脉沿线腹地城市的对外联系格局、大区域间的要素关联和区域可达性等特征,交通基础设施对于区域空间关联的引导作用显现,并存在一定的“沿途效应”。总体来看,“两横三纵”带状分布格局构成了基于铁路联系的城市网络主干框架,成为中国国土空间开发最重要的发展轴带。其中,“三纵”主要是京哈沿线、京广沿线和京沪沿线,凭借其高度的织网密度和关联范围,构成纵向城市关联密集带;“两横”主要体现在陇海—兰新沿线和沪昆沿线,是中国东西走向最重要的区域发展轴带,但其连接密度要普遍弱于纵向城市关联走廊。上述全国和区域尺度上的“轴带”分布属于重要的空间构造,对于认识中国城市网络空间关联格局具有重要参考价值。值得说明的是,该轴带分布格局与国家新型城镇化规划中提出的“两横三纵”（以陆桥通道、沿长江通道为横轴,以沿海、京哈京广、包昆通道为纵轴）为主体的城镇化发展战略,存在一定程度上的呼应,但现有格局并未显示出沿长江通道、包昆通道形成全国层面城市关联密集带。
而航空流则主要反映全国尺度的空间关系以及核心—外围的组合关系（一个核心可以有多个层次的外围联系）,对于认识宏观尺度的城镇体系格局具有重要意义。基于航空流视角的城市网络体系基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架,其4个顶点分别为北京、上海、广—深和成—渝,具有显著的空间异质性和层级特征。同时,东部沿海和中部地区城市间形成了跨区域网络化交织的空间形态,而西南、西北和东北地区中小城市间网络关联仍有待于进一步发育。

4 中国城市网络层级特征

4.1 基于公路联系

基于公路联系的第一层级城市网络（图2a）,显示出中国地级以上城市间关联程度最为紧密的区域结构,具体包括吉林省的长春—吉林,河南省的郑州—开封,福建省的福州—莆田,以及广东省的广州—深圳、广州—东莞和广州—珠海。其中,前三者的省市政府分别在不同时期和层面提出区域一体化或同城化发展战略,例如,长吉一体化,郑汴一体化,福莆宁同城化等,均尝试通过推动区域基础设施共享、产业协同发展、优势功能互补等,整合区域资源、加速区域一体化进程,促进地区间要素流动和交换,培育区域整体竞争力。而后者属于珠三角地区核心城市,形成了以广州为中心,连接深圳、东莞和珠海的城际联系流。
Fig. 2 Hierarchical characteristics of city network based on road linkage

图2 基于公路联系的城市网络层级特征

第二层级（图2b）,依然是高密度的公路流,折射出了更多的区域结构。上海虽然没有进入第一层级的区域联系,但长三角地区的区域网络化特征已然显著,且更加均衡,形成了以上海、杭州和苏州为中心,与周边城市高度关联的城市区域。其中,合肥依托于近年来自身经济发展与城市建设,表现出与上海、南京较高的联系强度。珠三角的内部空间结构更加清晰,以广州为绝对中心、周边城市为连接腹地,构成放射状的城市间关联格局。而北京则与天津、保定和廊坊具有很高的公路联系流,构成了京津冀地区主要的关联骨架。此外,也形成了一些以区域中心城市为核心的关联结构,例如,以南宁为中心,钦州、防城港、北海和百色为关联点的城际联系;以成都为中心,绵阳、德阳、眉山和乐山为关联点的城际联系;以郑州为中心,洛阳和濮阳为关联点的城际联系。其他次区域结构包括厦门—泉州、西安—咸阳、重庆—广安、长春—四平及太原—阳泉等。
第三层级城市网络表现出基于第二层级区域关联特征基础上的进一步分化,更多的区域细节特征显现,尤其是东部沿海地区城市间的高度关联（图2c）。自北向南来看,辽宁省较强的城市间关联主要集中在沈阳与大连、盘锦和锦州等城市;河北省的关联格局体现为省内各城市以北京为中心的放射状关联格局,其中天津和唐山、石家庄和衡水也同样具有一定强度关联;山东省的关联格局主要是由济南、青岛和临沂构成,分别在西、东和南面形成关联强度的中心,同时北京的影响已经扩散到鲁北城市;江苏省内部的城市间空间关联特征非常明显,苏南城市间已经形成网络化交织的发展格局,并与上海紧密相连,而苏北地区的连云港和徐州却呈现出了“区域塌陷”;相比于江苏省,浙江省城市间的关联强度更多均衡,但成网密度要低于苏南地区;福建省主要呈现出沿海城市间条带状空间关联格局,厦门的对外联系还触及到广东省;广东省城市网络的整体发育程度非常高,“真空点”主要出现在韶关、清远;广西主要以单中心的南宁为主。此外,该层级还出现了成都—重庆、乌鲁木齐—库尔勒等的区域关联,以及分别以武汉、西安和昆明等城市为中心、周边城市为连接腹地的区域关联格局。
其他层级的城市网络共同构成了中国地级以上行政单元间的区域联系和整体格局,基本呈现出东中西的梯度递减和三级阶梯状分布格局（图2d）。同时,表现出以区域中心城市为核心、周边城市为连接腹地的放射状空间关联格局,在一定程度上,映射出空间距离对于城市间关联网络发育的重要影响。

4.2 基于铁路联系

基于城际火车班次强度划分出的第一层级城市网络（图3a）,与基于汽车班次所反映的结果相比,有所不同,主要分布在京津冀地区的北京—天津—石家庄,长三角地区的沪杭、沪宁及其沿线,以及京广线的长沙—衡阳—广州段。基于汽车班次反映出的京津冀最强关联格局主要体现为“京津保（保定）”,而基于铁路联系的关联格局则回到“京津石（石家庄）”;东北地区的长春和沈阳构成了全国层面的最强连接,二者处于哈大线铁路动脉的中间位置,“沿途效应”较强;沪宁线段沿线城市的织网态势依旧明显,沪宁高铁作用日益凸显,沪杭连线频次高,但区域成网密度弱于沪宁线段;京广铁路是中国线路最长、运输最繁忙的铁路,长沙、衡阳和韶关等城市沿衡广段南下广州,直至延伸到深圳。
Fig. 3 Hierarchical characteristics of city network based on railway linkage

图3 基于铁路联系的城市网络空间关联

第二层级城市网络主要由部分纵向铁路运输通道密集带所构成（图3b）。哈大线和京哈线沿线城市关联网络构成“人”字型结构,是东北地区城市间交流的主要通道,承担着东北区内和区外要素流动的主干运输通道;京沪铁路沿线已经形成多条高密度带状城市关联,并有青岛—济南、合肥—南京、宁波—杭州等东西向城市联系,成为中国南北走向最为繁忙的铁路运输通道;而京九线则被分割成南北两段,北段为北京到郑州（经过石家庄、邯郸等城市）,南段为武汉到广州,中间的郑州到武汉并未有足够联系强度;在全国层面,东西走向城市关联格局主要体现在陇海线的中段,即商丘—开封—郑州—洛阳—三门峡—西安—咸阳—宝鸡段,成为了中国东西走向最为繁忙的铁路干线,直接连通了陕西和河南省沿线各大城市;位于福建沿海的福州、莆田、泉州和厦门自成一体,同样具有很高的关联强度;其他区域结构主要包括浙赣线部分城市、呼包段。
“两横三纵”铁路大动脉共同构成了第三层级城市网络基础骨架（图3c）,反映了中国区域发展的轴带分布格局。“三纵”主要是京哈线、京广线和京沪线。其中,京哈沿线城市紧密相连,形成了城市关联密集带;相比于第二层级城市网络,该层级京沪沿线城市网络关联范围更加广泛;京广沿线腹地城市全线连通,在第二层级网络中出现中断的郑州-武汉段也恢复相连,并显现出较大密度;而京九沿线城市自北向南并未全线连通,阜阳到九江段出现“真空”,且全网密度一般。“两横”主要体现在陇海沿线和沪昆沿线,成为中国国土空间开发最重要的东西发展轴带,但相对于纵向城市关联走廊,其连接密度要低不少。其中,前者实际顶点为徐州,并未连接至连云港;而西出兰州,经过武威、张掖、酒泉,直至嘉峪关。而后者,在沪杭、浙赣线密度相对较高,西段连接较弱。另外,襄渝线腹地城市有一定联系强度,并延伸至成都。然而,现有网络格局并未显示出长江中游地区形成城市关联密集带,与近期国家提出的“长江黄金水道”发展战略并不吻合。
其他层级（图3d）网络特征是在第三层级城市网络特征基础上的进一步深化,全面展现了基于铁路联系的全国地级行政单元间的整体关联格局和主要轴带分布,刻画了更多区域细节。从东西走向看,陇海—兰新沿线城市关联格局进一步显现,但陇海线关联密度要低于兰新线,而京包—包兰线、滨洲—滨绥线、南广线和青藏线等有一定连接强度;南北走向上,京九沿线腹地城市关联格局较为明显,宝成—成昆线、鹰厦线等也具有一定连接度。

4.3 基于航空联系

基于航空流的第一层级城市网络体系基本形成以“菱形结构”为核心的城市网络主干框架（图4a）,构成了全国尺度上关联程度最强的城际关联,其4个顶点分别为北京、上海、广—深和成—渝,而杭州、西安、厦门和青岛等城市也出现在此层级中。北京和上海在航空流总量上具有绝对的优势和控制力,在国家尺度上表现出普遍联系的基本特征;广—深和成—渝均直接与北京和上海表现出最强的关联程度,但二者之间却并未形成最强的直接联系。具体而言,北京的关联强度主要集中在与上海、杭州、广州、深圳、成都和重庆等,均是全国性或区域性中心城市;基于上海的城际最强关联线段则包括了7条,分别与北京、广州、深圳、成都、西安、厦门和青岛等,均为副省级以上级别城市,凸显出上海作为华东地区国际航空枢纽的重要地位;广州、成都的最强联系主要体现在与北京和上海,而深圳除了与北京、上海有较强联系外,还与杭州有较强联系,重庆的主要联系是与北京。
Fig. 4 Hierarchical characteristics of city network based on flight linkage

图4 基于航空联系的城市网络空间关联

第二层级城市网络进一步显现了高联系强度的区域关联特征,主要以全国性或区域性中心城市为关联核心,与其他较高等级城市构成大区域间的关联格局（图4b）。北京的网络关联特征基本表现出“轴辐式”对外联系格局,在第一层级基础上,进一步与东北、山东半岛、东南沿海、新疆、云南等地区城市有较紧密的联系;结合第一层级,上海基本形成了以自身为核心、面向内陆放射状的空间联系格局,与该层级关联城市包括东北地区的哈尔滨、沈阳和大连,西南地区的重庆、昆明,以及天津和长沙等城市;杭州是华东地区的第二大航空枢纽,在该层级表现活跃,与哈尔滨、乌鲁木齐、成都、西安、重庆、昆明和广州等均有较强联系;在空间形态上,以沪宁杭、广深、成渝和昆明为端点构成了中国南方地区区域关联次一级“菱形结构”,主要沟通了长三角、珠三角和西南地区,彼此紧密相连;西安凭借其特殊的地理位置和行政等级,成为连接西北地区和南方地区的重要节点。
对于第三层级（图4c）,就全国空间格局而言,该层级城市网络主要由大中城市构成,中小城市参与度较低;东部沿海和中部地区城市间已经形成了网络化交织的基本形态,与西南、西北和东北地区中小城市间网络关联有待于进一步发育。乌鲁木齐是新疆地区内外联系的核心节点和中枢,在与东中部大城市联系的同时,还与疆内部分城市有着较为密集的联系。拉萨的最强联系城市是成都,呼伦贝尔与北京、呼和浩特有着较为紧密的联系。其他层级,进一步刻画了全国地级行政单元间的底层关联和整体格局。

5 结论与讨论

基于多元交通流刻画城市网络关联结构,兼顾了不同类型交通运输方式透视城市网络空间格局的多重视角,弥补了现有研究中单一类型交通流的片面化结果和属性化特征,在一定程度上推动了对中国地级城市间空间关系的区域认知。研究表明：① 基于公路联系的城市网络空间关联表现出强烈的空间依赖性和对城市群发育程度的良好识别作用,相较于目前被学术界和相关部门相对认可的“‘5+9+6’的中国城市群空间格局[25]”,本文识别出的城市群格局共性和个性并存,为城市群范围识别提供了新的思路。② 铁路流主要刻画了“两横三纵”带状分布的城市网络主干框架,与国家新型城镇化规划中提出的“两横三纵”城镇化发展战略有所呼应,但现有格局并未显示出沿长江通道、包昆通道形成全国层面城市关联密集带,上述“轴带”分布显示出的空间构造将为中国国土空间开发提供重要参考。③ 而航空流则反映了全国尺度的空间关系以及核心—外围的组合关系,基本形成了以“菱形结构”为核心的城市网络框架,具有显著的空间异质性和层级特征,对于认识宏观尺度的城镇体系格局具有重要意义。总体而言,不同类型交通流刻画出不同层面的城市间关联格局,但有着其内在联系。航空流是城市关联格局骨架构筑的主要形式,铁路流则为核心骨架的连通提供支撑轴带,而公路流是对整体骨架和支撑轴带的有效填充,从而形成区域间相互依赖、不可或缺的要素关联和空间关系。
随着全球经济一体化进程深化,区域间要素流动频繁,交通基础设施对区域间要素流动的纽带和引导作用日益凸显,不同交通运输方式的职能分工更为明确。公路主要承担短距离运输上的便捷联系,实现“点对点”的服务,更多是用于表征发育较为完整地域系统的内部联系功能,具有明显的“属地化”特征,在中国则突出体现在省区或类省区的行政单元中,其重要原因可能在于行政力量在不同省区间的作用形成和带来的地区分割。铁路则用于沟通不同地域系统间的联系为主,主要承担中长距离上的运输职能,在宏观层面服务于国家发展战略的重要轴带,尤其是相邻省区中心城市的直接关联带动沿线城市的发育而形成分布于此联系线上的重要经济轴带,即大区域内部的要素流动和直接关联。而航空运输则具有“超平面”的网络特性,受到地理空间约束影响较小,承担长距离的运输职能,服务于不同区域间主要中心城市的直接关联,具有架构国家或全球层面主体网络框架的功能。从三者层级联系的地域特征来看,公路、铁路和航空联系折射出的城市网络联系对应的空间尺度分别是类省区、区域和全国,但各自网络所涵盖的地域范围和覆盖密度有所差别。
现实世界中的城市网络时空格局能够从城市间内部联系流所映射,但在一定程度上受到城市等级和地理距离的空间交互叠加作用。因此,如何认识城市等级与中国城市网络层级发育间的交互关系,以及地理距离在城市网络发育中的作用,具有重要的研究意义,也是未来继续研究的方向。基于多元交通流视角研究城市网络空间关联格局是一种全新的尝试。但考虑到真实交通流的难获取性,本文采用的班次数据仍是对真实流数据的参量替代。受限于数据来源,本文未能获取时序上的交通流数据,未能深入剖析中国城市网络空间关联的时序演化过程及其动力机制。同时,学术界关于城市网络体系的研究尺度和视角均在不断丰富,多尺度和多视角的实证研究将会不断深化和完善传统的城镇体系基础理论,有助于加深对于多尺度和多视角下城市网络发育的区域认知。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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[Gao Xin, Xiu Chunliang, Wei Ye.Study on the sinicization of "Space of Flows" basing on the visual angle of urban geography. Human Geography, 2012, 27(4): 32-36.]

[4]
Taylor P J, Catalano G, Walker D R F. Measurement of the world city network. Urban Studies, 2002, 39(13): 2367-2376.The purpose of this paper is to describe the construction of a set of data that can be used to measure intercity relations. Building on a specification of the world city network as an 'interlocking network' in which business service firms play the crucial role in network formation, information is gathered from global service firms about the size of their presence in a city and about any 'extra-territorial' functions of their offices. This information is converted into data to provide the 'service value' of a city for a firm's provision of its service in a 316 (cities) X 100 (firms) matrix. These data are used to measure the global network connectivity of the cities. In an initial analysis, the paper concludes with a simple correlation exercise that shows New York and London to be `exceptions' rather than 'exemplars' amongst contemporary world cities.

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[5]
Taylor P J, Evans D M, Hoyler M, et al.The UK space economy as practised by advanced producer service firms: Identifying two distinctive polycentric city-regional processes in contemporary Britain. International Journal of Urban and Regional Research, 2009, 33(3): 700-718.

[6]
Hoyler M, Kloosterman R C, Sokol M.Polycentric puzzles-emerging mega-city regions seen through the lens of advanced producer services. Regional Studies, 2008, 42(8): 1055-1064.

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[7]
Malecki E J.The economic geography of the Internet's infrastructure. Economic Geography, 2002, 78(4): 399-424.Abstract: The Internet is perhaps the defining technology of the emerging twenty-first century. This article examines the infrastructure that comprises the “network of networks” and the spatial patterns that have emerged in the Internet's short existence. In its brief history, the Internet has manifested a tentative relationship with the urban hierarchy. This relationship is tracked over a four-year period (1997 to 2000), during which firms made massive investments in new fiber-optic lines and upgrades. A global bias of Internet backbone networks toward world cities is evident, and it is tempered only slightly by a set of urban areas that serve as interconnection points between backbone networks. Interconnection is both critical to the functioning of the Internet and the source of its greatest complications.

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[8]
Derudder B, Witlox F.Mapping world city networks through airline flows: Context, relevance, and problems. Journal of Transport Geography, 2008, 16(5): 305-312.lt;h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">This paper contextualises and reviews the burgeoning research in which data on air passenger flows are used to analyse a network of world cities. Rather than taking the relevance of such airline statistics on trust, we consider their advantages and drawbacks in the context of the different approaches devised in the empirical research at large. To assess the potential of data on air passenger flows in this context, we construct a taxonomy of approaches that distinguishes between information on global corporate organization and large-scale infrastructure networks. While this evaluation suggests that information on air passenger flows may indeed be a prime data source in this context, it is equally clear that the relevance of such research is potentially undermined by inadequate statistics. It is argued that future research should explore and/or construct alternative airline datasets that allow for more meaningful analyses.</p>

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[9]
Alderson A S, Beckfield J.Power and position in the world city system. American Journal of sociology, 2004, 109(4): 811-851.Globalization has renewed interest in the place and role of cities in the international system. Recent literature proposes that the fate of cities (and their residents) has become increasingly tied to their position in international flows of investment and trade. Data on the branch locations of the world’s 500 largest multinational enterprises in 2000 are subjected to two broad types of network analytic techniques in order to analyze the “world city system.” First, 3,692 cities are analyzed in terms of three measures of point centrality. Second, blockmodeling techniques are employed to generalize further about the positions and roles played by cities in the system. These techniques are used to trace out the structure of the world city system, locate cities in the context of a global urban hierarchy, and explore the degree to which this diverges from a simple one‐to‐one matching of cities onto nation‐states in the world system. Sociology

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[10]
Beaverstock J V, Smith J.Lending jobs to global cities: Skilled international labour migration, investment banking and the city of London. Urban studies, 1996, 33(8): 1377-1394.The agglomeration of skilled international migrants in global cities' financial communities has parallelled the globalisation of financial capital, international markets and deregulation. International workers have clustered in global cities as a response to their geo-economic functions, and in particular those labour market demands created within transnational corporate headquarters. Within this context, this paper will provide a discussion of the significance of skilled international labour migration within a global city: the City of London's transnational investment banking community.

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Taylor P J.The new geography of global civil society: NGOs in the world city network. Globalizations, 2004, 1(2): 265-277.yearbooks has emphasized a north-west European bias. This has been taken to imply that global civil society is but a pale geographical shadow of the power concentrations in global economy and governance. Using an interlocking network model and data on 74 global NGOs with offices across 178 cities, NGO connectivity values for cities show that there is a ‘global South’, especially sub-Saharan African, geographical bias. Nairobi is the most connected world city with respect to NGO activities. This marked contrast to recent received wisdom implies a diffuse network power relationship. To the extent that global NGOs reveal the new geography of global civil society in a space of flows, these results support a positive interpretation for NGOs contributing to an emancipatory global agenda.

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[12]
Mahutga M C, Ma X, Smith D A, et al.Economic globalization and the structure of the world city system: The case of airline passenger data. Urban Studies, 2010, 47(9): 1925-1947.

[13]
金凤君, 王成金. 轴-辐侍服理念下的中国航空网络模式构筑. 地理研究, 2005, 24(5): 774-784.lt;p>在阐述国际轴-辐航空网络发展和国内外研究现状的基础上,作者分析了这种航空网络的基本内涵,讨论了它的竞争优势,并基于轴-辐侍服理念,设计了评价指标体系,选取35个样本机场,分层次对我国枢纽机场进行甄选;依据枢纽机场及相关标准,构筑了我国的干线网络和支线网络,从而构筑了我国轴-辐侍服航空网络体系。</p>

[Jin Fengjun, Wang Chengjin.Hub-and-spoke system and China aviation network organization. Geographical Research, 2005, 24(5): 774-784.]

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Wang Jiao'e, Mo Huihui, Wang Fahui. Evolution of air transport network of China 1930-2012. Journal of Transport Geography, 2014, 40: 145-158.ABSTRACT This paper analyzes the evolution process of the air transport network of China (ATNC) since 1930. Based on the network analysis results, the ATNC has significantly improved in connectivity based on (1) rising alpha, beta and gamma indices, (2) declining diameter and centre index and (3) decreasing average path length and increasing clustering coefficient. The network centralization index reveals a fluctuation phase before 1952, a pre-1980 centralization phase before the economic reform era, a centralization phase after the mid-1990s deregulation, and a decentralization phase between. The k-core decomposition method helps identify the evolution of core network and hierarchy of the ATNC over time. The spatial development model characterizes its structure change in six stages: (1) scattered development, (2) trunk line connection, (3) circular linkage, (4) hub formation, (5) a complex network structure, and (6) emerging multi-airport systems.

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Wang Jiao'e, Jin Fengjun, Mo Huihui, et al. Spatiotemporal evolution of China's railway network in the 20th century: An accessibility approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 2009, 43(8): 765-778.The interrelatedness of transportation development and economic growth has been a constant theme of geographic inquiries, particularly in economic and transportation geography. This paper analyzes the expansion of China's railway network, the evolution of its spatial accessibility, and the impacts on economic growth and urban systems over a time span of about one century (1906-2000). First, major historical events and policies and their effects on railway development in China

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王成金. 城际交通流空间流场的甄别方法及实证: 以中国铁路客流为例. 地理研究, 2009, 28(6): 1464-1475.lt;p>交通流是节点间的社会经济联系,具有流场的空间属性,反映了城市间的相互作用。基于流场研究的评述,本文介绍了空间流场的基本概念和理论要点,构筑了其空间识别模型,即因子分析<em>R</em>型和<em>Q</em>型模型,设计了其研究步骤、参数设置和软件操作。基于该模型,以1990和2006年铁路客流为例,对中国交通流的空间流场即集聚场和扩散场进行识别,重点是集散场的数量结构、场核和覆盖范围及变化特征;然后构筑指标体系对集散场的等级结构进行判断,认为中国交通流形成了四个层级的集散场;同时将集散场落到空间以剖析地域结构,发现集聚场和扩散场有明显的省会交流圈和省域限制的空间规律,两者有空间耦合性和空间稳定性,其中上海和广州集散场的地位日益提高。通过铁路客流的空间流场分析,揭示了中国城市间的相互作用,可为未来铁路建设和城镇体系规划提供相关借鉴。</p>

[Wang Chengjin.Research method of inter-urban traffic flow fields: A case study of railway passenger flow in China. Geographical Research, 2009, 28(6): 1464-1475.]

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周一星, 胡智勇. 从航空运输看中国城市体系的空间网络结构. 地理研究, 2002, 21(3): 276-286.lt;p>航空运输是研究城市体系空间结构较为独特但又越来越重要的一个视角。本文以航空港客运量和每周航班数为基础 ,通过分析航空网络的结构特点来揭示中国城市体系的结构框架 ,并依据航空网络结构形态以及国内外航空联系的变化预测未来城市体系空间结构的可能演变。</p>

[Zhou Yixing, Hu Zhiyong.Looking into the network structure of Chinese urban system from the perspective of air transportation. Geographical Research, 2002, 21(3): 276-286.]

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宋伟, 李秀伟, 修春亮. 基于航空客流的中国城市层级结构分析. 地理研究, 2008, 27(4): 917-926.lt;p>基于1995、2000和2003三个年份的航空客运统计数据,分析中国城际航空客流的结构,并以优势流(dominant flow)方法为主,辅以距离平方和聚类法,分析中国主要城市在国内客运航空网络中的层级及其变化。研究表明,通过航空客运方式产生的空间联系主要集中于东部地区,中部地区在航空网络的重要性方面落后于西部,北京、上海、广-深3个顶点组成全国航空网络的主干;从主导航空客流角度观察,自1995至2003年,一个高度集中的城市层级在3个全国性中心的控制下形成和发展,航空客运网络层级体系中的顶层结构业已清晰,而以下各层次的结构尚处于分化发展之中。</p>

[Song Wei, Li Xiuwei, Xiu Chunliang.Patterns of spatial interaction and hierarchical structure of Chinese cities based on intercity air passenger flows. Geographical Research, 2008, 27(4): 917-926. ]

[19]
于涛方, 顾朝林, 李志刚. 1995年以来中国城市体系格局与演变: 基于航空流视角. 地理研究, 2008, 27(6): 1407-1418.lt;p>在国内外城市体系研究航空流视角的成果基础上,运用1995年以来的中国航空统计数据,基于数据描述及重力模型和模糊参数等定量方法,分析了中国城市体系格局和变迁。主要结论有: (1 )城市体系和城市群互动符合&quot;距离衰减原则&quot;。同时上海、北京两大全球性城市强化了在全国的枢纽机场的地位,西部地区形成了若干区域性的枢纽机场。 (2 )枢纽度最大的城市是京津冀、长三角、厦漳泉、珠三角、成渝等区域经济中心城市。辽中南、山东半岛、江汉平原的区域中心城市的枢纽度并不突出;南京、杭州、福州和重庆虽然作为各自地区的主要经济中心城市,但其枢纽度在一定程度上受到了地区首位城市或门户城市的压制。 (3 )中国主要经济中心城市相对地位变化有如下几种类型:稳定型、上升型、下降型、先升后降型和先降后升型。长三角的经济中心城市表现出强盛的区域带动势头,而珠三角、京津冀发展相对平稳,成渝在中西部具有特殊性,表现出日益强化的区域枢纽地位,辽中南、福建沿海、关中、江汉平原等地区经济中心城市的枢纽度则相对发展缓慢,甚至有所下降。</p>

[Yu Taofang, Gu Chaolin, Li Zhigang.China's urban systems in terms of air passenger and cargo flows since 1995. Geographical Research, 2008, 27(6): 1407-1418.]

[20]
武文杰, 董正斌, 张文忠, 等. 中国城市空间关联网络结构的时空演变. 地理学报, 2011, 66(4): 435-445.使用复杂网络的分析方法，研究了1983-2006 年中国城际航空网络的空间结构特征和格局变迁。主要结论有：① 城际航空网络作为典型的小世界网络，网络的稠密化趋势显著；②&ldquo;轴&mdash;辐&rdquo;空间组织模式已成为我国城际航空网络发展的基本模式。已形成以北京、上海、广州和深圳为轴心，以其他城市与轴心的空间联系为&ldquo;辐网&rdquo;的多轴心网络。同时，以乌鲁木齐和昆明为单轴心的两个相对独立的局部&ldquo;轴&mdash;辐&rdquo;网络日益完善；③ 城际航空网络演进效果具有明显的区域差异性，呈现出&ldquo;鞍型&rdquo;模式。东部比中西部地区航空的网络结构更加完善；④ 城际航空网络城市之间的空间关联表现出社群结构特征。枢纽性城市、地域邻近的城市以及城市职能相近的城市之间具有相似的空间关联特征；⑤ 随着城际航空网络的演进，35个大中城市在网络中的枢纽性地位表现出差异化趋势。此外，黄山、丽江等旅游城市、大连、青岛等沿海城市以及拉萨等西部城市航空联系的空间指向性特征明显。

[Wu Wenjie, Dong Zhengbin, Zhang Wenzhong, et al.Spatio-temporal evolution of the China's inter-urban organization network structure: Based on aviation data from 1983 to 2006. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(4): 435-445.]

[21]
钟业喜, 陆玉麒. 基于铁路网络的中国城市等级体系与分布格局. 地理研究, 2011, 30(5): 785-794.铁路运输已成为客货流动的重要交通工具和影响城镇体系的重要因素,由铁路站点和铁路运输线构成的铁路网络在很大程度上影响着城市体系等级结构和空间格局特征。通过筛选出具有始发列车的186个地级以上城市作为研究对象,通过城市始发列车数据分析城市体系等级结构与分布格局。在证明铁路始发列车数量与城市体系的规模等级呈正相关关系的基础上,运用图表判别和聚类分析法,将中国186个具有始发列车的城市划分为四个等级,分别是全国性中心城市3个,区域性中心城市8个,省域性中心城市30个,地区性中心城市145个。结果表明,中国城市等级结构呈现金字塔型结构,并受行政级别、地形因子、经济发展水平影响显著。城市体系的分布存在明显的东西差异,高等级中心城市在中国东部均衡分布,构成了中国铁路运输网络的基本骨架,并与国家国土开发中的&quot;T&quot;型战略格局非常吻合。高等级中心城市由于铁路网络的紧密联系,形成了6对双核结构城市模式。

[Zhong Yexi, Lu Yuqi.Hierarchical structure and distribution pattern of Chinese urban system based on railway network. Geographical Research, 2011, 30(5): 785-794.]

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冯长春, 谢旦杏, 马学广, 等. 基于城际轨道交通流的珠三角城市区域功能多中心研究. 地理科学, 2014, 34(6): 648-655.lt;p>城市区域是经济全球化与区域一体化发展趋势下重要的空间组织形式，功能多中心是城市区域最为重要和本质的特征以及最为关键的演化阶段。以流动空间和城市网络理论为基础，城市区域功能多中心的研究可以从城际功能联系展开，通过定量测度与定性分析相结合的方式获得具有实践与理论意义的成果。以珠三角城市区域为研究对象，以城际轨道流为功能联系的数据基础，对珠三角城市区域的功能多中心进行探讨。研究表明，基于城际轨道交通流功能联系的珠江三角洲地区具有较高的功能多中心性，在世界上典型的城市区域中处于中上水平；对于东西两翼多中心度的测度与分析发现，东西两翼城市间缺乏有效的城际轨道交通功能联系，对于珠三角城市区域功能多中心产生严重的消极影响，珠三角城市区域功能多中心度进入离心发展阶段。随着城际轨道交通建设的推进和区域一体化的发展，珠三角城市区域的功能多中心将趋于成熟。</p>

[Feng Changchun, Xie Danxing, Ma Xueguang, et al.Functional polycentricity of the urban region in the Zhujiang River Delta based on intercity rail traffic flow. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(6): 648-655.]

[23]
罗震东, 何鹤鸣, 韦江绿. 基于公路客流趋势的省域城市间关系与结构研究. 地理科学, 2012, 32(10): 1193-1199.<p>基于日常公路客流的城市间关系与结构研究是一种重要的省域空间结构研究方法。作为城市间人流交往的重要组成部分, 日常公路客流从动态关系视角反映了城市间的功能结构, 更为清晰地展现省域空间的内在关系特征。通过对公路客流替代数据的进一步精确化, 全面分析了安徽省域城市间每日公路客流的强度特征与结构特征, 主要结论为:① 省域整体呈现单中心的结构特征, 受省域中心城市合肥直接影响并紧密联系的城市有巢湖、六安和淮南, 三者是构筑合肥都市圈的主体;② 以芜湖、马鞍山、安庆、铜陵为主体的皖江城市带城市间联系紧密, 是安徽省域经济发展和城镇化的重要载体, 其影响和联系范围包括池州和宣城, 其中芜湖、安庆是皖江城市带的枢纽城市;③ 皖北地区城市间关系较为薄弱、分散, 阜阳-亳州、淮北-宿州以及蚌埠-淮南三对城市间联系较为紧密, 是皖北3个重要的城市发展组团, 其中淮南是皖北区域链接合肥都市圈的枢纽城市。</p>

[Luo Zhendong, He Heming, Wei Jianglv.Intercity relationship and structure of Anhui province from the perspective of passenger flow of coach travel. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(10): 1193-1199.]

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陈伟劲, 马学广, 蔡莉丽, 等. 珠三角城市联系的空间格局特征研究: 基于城际客运交通流的分析. 经济地理, 2013, 33(4): 48-55.利用城际客运交通流,从城市和 功能区两个尺度对珠三角城市之间功能联系的空间格局进行分析,结果表明:联系强度上呈现出中心与外围、东岸与西岸、三大次区域不均衡的空间分异特征,联系 方向上呈现出总体指向广州和深圳、局部非连续化的空间组织特征,联系节点上呈现出梯度层级和多中心功能布局并存的空间结构特征。当前珠三角正处于经济结构 转型升级、区域一体化政策趋势加强、区域交通基础设施快速兴建的阶段,这些因素会对区域内资源要素流的性质类型、空间配置和流动廊道产生深刻影响。

[Chen Weijin, Ma Xueguang, Cai Lili, et al.Characteristics of regional city connection's spatial pattern based on intercity passenger traffic flow in Pearl River Delta. Economic Geography, 2013, 33(4): 48-55.]

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方创琳. 中国城市群研究取得的重要进展与未来发展方向. 地理学报, 2014, 69(8): 1130-1144.中国的城市群是近30 年来伴随国家新型工业化和新型城镇化发展到较高阶段的必然产物,自21 世纪初期城市群成为国家参与全球竞争与国际分工的全新地域单元之后,中国连续10 年把城市群提升为推进国家新型城镇化的空间主体,首次召开的中央城镇化工作会议和《国家新型城镇化规划(2014-2020 年)》进一步明确了城市群作为推进国家新型城镇化的主体地位.然而,城市群在中国的研究目前尚处在亟待加强的薄弱环节.系统总结从1934-2013 年的80 年间发表在地理学报的城市群主题论文,只有不到19 篇,仅占总篇数的0.55%,不仅发表篇数少,而且发表时间短,首次发表城市群研究成果不到10 年,研究单位和作者群体集中,研究内容瞄准国家需求但比较发散.即便如此,仅有的城市群研究成果还是对国家城市群总体格局的形成起到了引领作用,做出了重要贡献.具体体现在,提出的城市群空间格局推动国家形成了中国城市群空间结构的基本框架,引导国家新型城镇化规划把城市群作为推进新型城镇化的主体形态,提出的城市群空间范围识别标准与技术流程对界定国家城市群范围起到了重要作用,提出的城市群系列研究领域带动城市群的研究向着纵深与实用方向拓展,提出的中国城市群形成发育中存在的问题对未来城市群的选择与发展起到了警示作用.以这些研究进展和成果为基础,未来中国城市群选择与培育的重点方向为:以问题为导向,深刻反思检讨中国城市群选择与发育中暴露出的新问题;以城市群为主体,重点推动形成“5+9+6”的中国城市群空间结构新格局;以城市群为依托,重点推动形成“以轴串群、以群托轴”的国家城镇化新格局;以国家战略需求为导向,继续深化对城市群形成发育中重大科学问题的新认知,包括深入研究城市群高密度集聚的资源环境效应,科学求解城市群高密度集聚的资源环境承载力,创新城市群形成发育的管理体制和政府协调机制,研究建立城市群公共财政制度与公共财政储备机制,研究制定城市群规划编制技术规程与城市群空间范围界定标准等.

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[Fang Chuanglin.Progress and the future direction of research into urban agglomeration in China. Acta Geographica Sinica, 2014, 69(8): 1130-1144.]

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