铁路客运视角下东北地区城市网络结构演变及组织模式探讨

"流"空间成为大数据时代人文地理学研究的重要内容之一。基于东北地区2005年、2010年及2015年铁路客运班列数据,利用社会网络分析方法,从总体规模、网络密度、城市中心性、凝聚子群等方面对东北地区城市网络结构演变进行分析,并对其空间组织模式选择进行相关探讨。结果表明:(1)铁路客运联系经历了普列主导、高铁萌芽及高铁繁荣等三个阶段,始发列车视角下城市等级体系的初级首位型分布特征明显、"一轴双核"地位相对稳固;(2)区域城市网络密度虽得到一定提升但仍处于较弱连接状态、演变进程中出现"马太效应",辽吉省际联系紧密、黑蒙(东)边缘化倾向明显;(3)城市程度中心度出现两极分化现象、高值区地域集聚特征显著,核心城市效应由极化向扩散转变、大连网络核心地位逐步确立;中介中心度高值区总体出现跃迁现象,其中哈尔滨中介效应稳固、部分核心城市的空间遮蔽范围持续缩小;(4)东北地区城市网络小团体现象明显,区域整合进程下的"四片区"格局逐步稳固,哈大轴线子群成为网络联系的核心组团;(5)基于城市个体特征及网络整体结构分析,提出东北地区的"圈层推进—轴辐拓展—组团分区"的空间组织模式。     

基于高铁流的中国城市网络结构特征演变研究

高铁的网络化发展促进了资源要素的快速流动与重新整合,对城市关系产生了显著的影响,基于高铁流逐渐成为探索城市和区域空间结构的重要视角。论文使用2014—2019年高铁客运班次数据和社会网络分析法,对中国城市网络结构特征演变进行探讨。研究结果表明：① 伴随高铁线网的不断延伸和加密,城市网络整体上由东向西拓展,网络规模扩大、密度提升;② 节点功能和地位的时序变动重塑了网络的空间格局,改变了由少数东部城市主导的网络格局,呈现出多中心、均衡化的发展趋势;③ 从关联形态看,全国尺度上的复杂网络结构取代了区域尺度上的轴带式联系形态,整体上与“八纵八横”网络相对应;④ 城市网络的关联强度逐年提升,形成了4个联系层级,城市间的关系复杂而多样。     

公路客流视域下中国城市网络的空间集聚、层级体系与演化模式

借助公路客流大数据,研究中国公路客运交通网络的空间分布格局与集聚机理,以系统解析区域城市网络“多中心、多层级、多节点”的层级体系与演化模式。研究显示,中国公路客运交通网络总体上呈现出区域性中心集聚分布格局,公路客运联系的距离衰减和地理邻近分布特征很好体现了地理学的空间相关性,公路客运联系的区域性空间集聚和层级叠套现象则是地理学空间异质性分布规律的表征。对中国公路客运交通网络进行省域尺度社区探测,出现类似省级行政区划的社区划分,更大区域尺度的社区探测则出现类似全国七大地理分区的空间划分,反映出公路客运交通联系的集聚特性是以各级中心城市为核心的区域性空间集聚分布。随着区域发展阶段和经济发展水平的提升,中国城市网络由西向东明显呈现出单中心到多中心、弱层级到多层级、少节点到多节点的渐进式空间演化过程。西北、东北、湖北、山西、江西、广西和云南等社区为“单中心、弱层级、少节点”的网络体系,广东、成渝和山东社区呈现“双中心、多层级、多节点”的网络结构,沪苏皖社区则发育出最为成熟的“多中心、多层级、多节点”城市网络体系。研究以空间换时间,将区域系统的城市网络演化过程划分为节点城市发育、地方中心增长、省...     

中国城市信息网络结构演变特征及驱动因素分析

信息流能够客观反映城市社会经济联系,对城市网络研究具有重要价值。基于2011、2014和2017年中国城市间信息关注度数据,利用社会网络分析法,从网络密度、中心度、城市联系等方面分析中国城市网络结构的演变特征及其驱动因素,研究表明：1）城市信息网络结构明显拓展但网络总体联系强度仍较低;省域内部信息联系强度高于跨区域联系,信息联系仍受行政区划的影响较大。2）网络节点中心度显著提高,热点区主要集中在东部沿海三大城市群;中西部部分区域核心城市如重庆、成都、郑州等成长为全国性核心城市,但中西部地区城市信息发展仍与东部地区差距较大。3）信息联系层级分布特征明显,并呈现局部区域联系紧密、区域一体化特征;核心网络由以北京、上海为核心的“轴-辐”结构演变为以“北京-上海-广深-成渝”为核心的“菱形”结构。4）信息化水平、经济发展基础、城市职能等互补性因素,网络营销、大事件效应等介入性因素及信息技术变革、城市群建设等高效性因素相互作用,共同促进信息网络结构优化重组。     

基于交通信息流的江苏省流空间网络结构研究

基于江苏省13个地级市之间的公路、普速列车、高铁（CRH）与信息网络数据,从流空间视角对江苏省空间结构特征及其发展趋势进行综合分析与判断。结果表明：① 公路和普速铁路网络所展现的区域空间结构较为无序且影响范围有限,高铁网络则在大幅度拓展城市有效联系范围的同时凸显了发达地区的重要地位,而信息网络所反映的空间结构更加完整、有序与协调,代表了未来江苏省城市联系网络的发展方向;② 在高铁与信息网络的冲击下,流空间视角下的江苏省省域空间结构研究显出了一些区别于传统认知的新特征与变化趋势,如跳跃性的与非相邻地区产生主要联系、“等级+网络”的变化趋势等;③ 基于交通信息流的江苏省流空间结构呈现出明显的“中心-外围”格局,区域联系线密度由“沪宁线”向“沿海线”逐级递减,空间结构指数的计算结果也基本支持这一论断;④ 以高铁与信息为代表的新要素流对江苏省省域空间格局网络化的效率与公平产生了积极与消极两种影响,前者体现在改善区际可达性促进区域发展,后者体现在核心城市的“虹吸效应”。     

基于网络社会空间的中国城市网络特征——以新浪微博为例

信息技术影响下的城市区域空间结构变化得到了国内外学者的关注。本文以新浪微博为例, 从网络社会空间的角度入手, 对中国城市网络发展特征进行了研究。研究表明:微博社会空间视角下的中国城市网络存在着明显的等级关系与层级区分, 城市的网络连接度与城市等级表现出了相对一致性。根据城市网络层级与网络联系强度, 东部、中部、西部3 大区域板块的网络联系差异明显, 东部地区内部的联系, 以及东部与中部地区和西部地区的联系几乎构成当前网络体系中的全部。城市网络呈现出分层集聚现象, 具体表现为“三大四小”发展格局, 即京津冀区域、珠三角区域、长三角区域、成渝地区、海西地区、武汉地区、东北地区。高等级城市在整个城市网络中处于绝对支配地位, 北京以突出的优势成为全国性的网络联系中心, 而上海、广州、深圳则成为全国性的网络联系副中心。     

高速铁路对城市网络结构的影响研究————基于铁路客运班列分析

城市网络是近年来城市与区域研究的一个新方向.基于2003-2013年间8个横截面的中国铁路客运班列数据,采用加权度中心性和社区结构模型,探讨高速铁路建设对城市等级和集聚性空间格局及演化的影响.研究表明:① 基于铁路客运组织的城市等级结构呈现出位序--规模分布的特征和集聚性,且三大地带和各社区内城市也呈现出明显的位序--规模分布,随着高速铁路网络的扩展,加权度中心性的集聚性更明显,并逐步呈现出较为明显的层级结构和社区结构.② 城市等级结构呈现出明显的东中西地带性,廊道效应和经济,人口的耦合性,即基于铁路客运班列的城市等级结构与基于属性数据(人口/GDP)的结果表现出较大的相似性,但也存在一定的差异.城市社区结构与中国高速铁路网络,城市群的空间分布格局基本一致.随着高速铁路的建设,东中西三大地带间城市等级的差异呈扩大态势,但各社区间城市等级的差异呈缩小态势,部分社区核心城市已形成.     

基于物流企业数据的2007-2017年中国城市网络空间特征及演化

采用2007、2012和2017年中国百强物流企业网络数据,运用世界城市网络研究的链锁网络模型方法,分析中国城市网络的等级结构、空间分异、空间联系及其演变特征。研究表明：基于物流企业数据的中国城市网络具有明显的层级特征,并呈现“两主多中心”的区域空间结构,网络联系的离散水平逐渐降低,其稳定性和均衡性有所增加,等级结构趋于合理;各节点城市组织能力空间分异明显,京津冀、长三角、珠三角的组织能力和介中心性始终处于较高水平,城市间物流联系逐渐增强,并有协同发展的趋势;城市网络联系中,长江沿线城市物流网络联系地位上升,上海为中心的T字型空间结构替代以北京为中心的核心网络结构,在全国尺度形成以胡焕庸线为界线,物流联系网络呈中东部密集、西部相对稀疏的空间格局,其演变过程呈现由等级网络联系特征向等级性与空间近邻性网络联系特征转变趋势。     

网络化视阈下区域空间结构演化特征及基本分析法则——以河南省为例

随着现代高速交通和新一代信息技术的发展,网络化已成为中国城市体系空间结构演化发展的主要趋势。以河南省为研究案例,基于河南城市省内外铁路客运数据,采用网络关联空间分析综合法,探讨河南城市省内外网络空间结构的演化特征、组织模式和演化规律,提出了城市网络化空间结构的基本分析法则。结果表明：(1)城市省内外网络覆盖范围不断拓展,网络规模逐步扩大,网络密度和联系强度明显增强,中心度和联系强度层级特征显著,城市间联系的主导方向性和距离衰减效应突出。(2)区域中心城市在省内外联系网络中处于主导地位,边界城市在省际网络中的权力地位和门户区位优势越来越突出,推进边界城市由省内边缘向省际门户转型,是边界城市实现跨区域协调发展的关键。(3)随着现代高速交通的发展,区域城市网络的空间组织模式将由轴带式向网络化演进,多中心、多层级和网络化将成为区域空间结构演化的主要趋向。(4)据此案例分析提出网络化视阈下区域空间结构分析应秉持区际开放法则、边界门户法则、动态关联法则和距离衰减法则,从区际开放和动态过程的角度勾勒网络化空间结构的镶嵌图式,可以发现区域空间结构的新特征和城市经济地理区位的新优势。研究有助于为网络化视...     

中国中心城市铁路客运的空间联系及其结构图谱

基于全国286个地级城市交互式的"城市—车次—城市"铁路客运联系数据,运用基于O-D网络的GIS空间分析方法,从普快、快速、特快、动车和高铁等细分车次类型的角度全面解构全国铁路客运联系的空间格局与结构特征。研究认为,全国中心城市铁路空间联系分布格局体呈现向东倾斜的"开"字型结构,即由京沪—沪深线(沿海轴)、京广—京哈线两纵轴与陇海—兰新线、沪昆线两横轴相互交汇形成全国铁路客运的骨架。全国铁路客运联系服从类似城市体系的位序—规模分布特征,属于自然状态下集中型的空间最优分布。中国铁路客运联系总体上依托大的交通轴线以近域核心城市间的联系为主,动车组及高铁联系则集中表现为东部三大经济区间的联系。     

沿黄三大城市群城市网络结构演化特征与驱动因素

基于2000—2020年全行业企业总部-分支关系大数据,融合社会网络分析、多维邻近、空间分析等方法,从节点类型、层级关联、社区划分及影响因素4个方面揭示了沿黄三大城市群城市网络空间格局、时空演化及其驱动因素。研究发现：(1)城市网络节点强度空间极化显著并具有层级性。山东半岛城市群网络结构发育最成熟,一、二层级城市占比高,中原城市群次之,关中平原城市群最低。(2)城市网络轴线及其层级特征显著,网络关联程度东强西弱,并随时间演化而逐步增强。形成以青岛、济南、郑州、西安为中心的星形放射状骨架,但城市群之间横向跨界联系较弱。(3)青岛、济南、郑州、西安的中心度-中介中心度形成“高-高”组合,是城市群网络的“中枢”和“桥梁”。(4)城市网络社区受边界阻隔效应、邻域效应和外溢效应影响,总体形成“三大一小”的社区结构和“先集聚、后融合”的演变趋势。(5)地理邻近、制度邻近、社会邻近对城市网络发育具有正向作用,产业邻近发挥负向抑制作用。     

1990年以来东北地区铁路运输的空间极化

以运输区段为研究单元, 以区段客流密度、货流密度、区段长度为原始数据, 将1990 年、1994 年、1999 年、2000 年和2005 年的东北地区铁路运输区段划分加以统一。首先运用 GIS 技术分析铁路运输密度变化的空间特征; 然后通过计算基尼系数、泰尔指数、集中指数 和崔王指数, 分析各年度铁路客货流分布的空间差异和极化程度;最后比较哈大线、沈山线 和滨洲－滨绥线等铁路干线的客货运周转量及比重变化。研究表明： ① 20 世纪90 年代铁路客流的空间极化比较明显, 2000 年以后极化趋势变缓或有所逆转; ② 货流在上行方向(向中部哈大线方向、向南部关内方向) 有趋于极化的特征; ③ 不管客流分布的总体特征向极化或分散方向如何变化, 哈大线在东北铁路网中的地位都在持续加强, 哈大线以外地区客流分布 趋向均衡。1990 年以来东北铁路运输分布的变化支持这样的区域空间极化过程： 向哈大沿线 集聚; 东北地区地域系统的层级减少, 哈大轴带作为顶层结构对整个东北地区的控制范围和程度增加。东北地区铁路网的整体性和区域一体化程度加深。     

长江中游城市群铁路客运联系及其空间格局演变

基于铁路客运交通流数据,借助社会网络分析方法,从外部连通、内部连通两方面分析长江中游城市群铁路客运联系及其空间格局的演变。结果表明:(1)2009年~2015年间,长江中游城市群内武汉、长沙、南昌3大中心城市在对外联系和对内联系方面均呈现"武汉最强,长沙次之,南昌最弱","马太效应"日益显著;(2)武汉、长沙、南昌三市的对外联系主导方向各异,存在明显的空间错位现象;(3)2009年~2015年间长江中游城市群内31个城市的铁路交通地位发生较大变化,武汉、长沙、南昌三市的铁路枢纽地位得到巩固与提升,与其作为三大战略支点的地位逐渐匹配;(4)长江中游城市群铁路客运网络中心化程度较低,集中趋势不明显,表现为较低水平的多中心格局;(5)2009年~2015年间,长江中游城市群铁路客运联系网络空间格局由五边形转变为"品"形,省际毗邻城市之间的联系有待进一步增强;南昌市和环鄱阳湖城市群的铁路网络建设也有待完善,以增强其在"中三角"中的支撑地位。     

基于战略性新兴产业的长江三角洲城市网络结构演变研究

基于2004~2013年战略性新兴产业上市公司跨区布址数据,运用社会网络分析法对长江三角洲城市群空间结构演变规律进行了分析。研究发现：① 长江三角洲城市网络的主要联系流由 “Z”字形空间结构演变为“金字塔”形结构。② 高行政级别城市在网络要素资源配置中占据主导地位,省会城市的中介能力呈现“倒U”型发展趋势。③ 沪杭宁甬苏合6城市构成了长三角城市网络的核心层,核心-边缘层联系成为占据主导地位的联系方式;城市网络凝聚子群具有明显的地理粘着性,沪宁和杭州凝聚子群分别是群内联系和群际联系的标杆。     

中国城市网络中心性的空间格局及影响因素

利用2016年中国上市公司100强企业网络数据和两阶段隶属联系模型构建中国城市网络,研究了中国城市网络中心性的空间格局,并通过计量方法识别了城市网络中心性的关键影响因素,解析了关键因素的作用机理。结果发现：中国城市网络出度和中介度的空间分布呈现核心-外围结构特征,入度中心性空间分布的集中度相对较低;中国城市的网络功能开始出现层级分化,城市网络的功能结构区别于中心地体系下的等级关系;经济规模、知识资本、航空设施和政治资源是城市网络中心性空间格局的关键影响因素,择优链接是中国城市网络生长发育的重要内在动力。     

高速铁路对东北城市网络结构的空间影响

借鉴复杂网络理论,以铁路列车时刻表为基础数据,探讨高速铁路的开通对东北地区铁路网络结构和城市网络结构的空间影响。结果表明：① 高铁强化了东北地区铁路网络的小世界、无标度等网络特征,各网络节点在可达性和辐射能力方面受到4种不同形式的影响;② 高铁强化了沈阳和哈尔滨的主-副双核心铁路网络结构,使得拓扑网络的离散程度大幅降低,长春、大连等城市的网络联系中心性显著提升;③ 铁路交通重心向西北方向偏移,区域间不平衡性增强,吉林省成为东北铁路客运联系强度最高的地区;④ 大连市拥有特殊的门户城市特征,即对外联通能力强,但未形成足够吸引力。     

东北地区城际高铁网络格局特征与演变趋势

构建城际高铁联系强度模型并结合社会网络分析探讨东北地区高铁网络格局特征与演变趋势,研究结果表明：① 东北地区高铁网络整体关联性相对紧密,小世界效应显著,但仍处于弱连接状态,涵盖长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺、大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦、松原-白城-乌兰浩特子群,吉林-延吉、齐齐哈尔-大庆、丹东-本溪、锦州-葫芦岛关系对,7片区组织格局成型;② 以哈尔滨为分界线的东南部比西北部的高铁通达联系密切,高铁要素集散呈“一核心、三边缘”格局特征,长春为东北高铁中介运输轴点;③ 辽、吉省内高铁联系紧密,黑、蒙东松散,辽宁省呈沈阳-大连一轴、沈阳-锦州与沈阳-丹东两翼格局,吉林省呈长春-吉林-四平与长春-吉林-延吉三角交叉状格局,黑龙江省呈哈尔滨-大庆-齐齐哈尔轴线状格局,蒙东区呈乌兰浩特孤立化格局;④ 东北地区高铁的运营加快了哈大齐、哈长与长吉图一体化进程,有助于构建辽中南内部哈大、沈丹与丹大高铁三角骨架,同时应依托7片区与4大中俄朝韩主通道搭建东北内外、海陆统筹的铁路网络架构。     

多元流视角下黄河流域城市网络空间结构及其影响因素

运用社会网络分析方法,从金融、信息和交通等多要素流视角对黄河流域城市网络的层级、格局与方向进行了分析,并借助QAP回归分析方法揭示其空间结构的影响因素。结果表明：① 黄河流域各要素城市网络中心性地区差异显著,交通网络差异最大且规模分布最为集中,西部中小城市交通发展滞后;信息网络差异较小,人口大市和旅游城市中心性较高;金融网络差异最小且规模分布最为分散,东部地区整体优势最为显著。② 黄河流域主干金融网络连通了流域各中心城市及山东、河南各市,形成菱形网络;主干信息网络呈现为以省域中心城市为核心的若干星形组团;主干交通网络以主要交通干线为轴,形成轴辐式网络,且各主干网络均是以西安、郑州和济南为核心。③ 城市间金融联系择优连接最为明显,信息联系以择优连接为主,在河南、山东表现出一定的邻近连接,交通联系邻近连接特征最为明显,形成若干交通次中心。④ 城市全球化水平、行政等级和政府职能转变力度及省际行政壁垒是影响黄河流域城市网络空间结构的主要因素。     

不同交通方式下居民城际出行网络结构特征——以“春运”为例

基于多元视角下的居民城际出行网络空间结构测度可以较为全面地刻画出城市间的复杂联系特征。论文利用春运期间腾讯迁徙平台中的人口流动数据,采用复杂网络分析方法以及转变中心性和转变控制力等指标,对比分析了航空、铁路和公路3种交通方式下的中国居民城际出行网络结构特征。结果表明：3种出行方式下,航空联系的线路最少,平均出行距离最长;铁路出行人数最多,其次是公路,航空最少。最大优势流中,北京和上海在国内航空出行联系中起着最重要的控制作用,其次是成都和重庆;铁路出行中,北京和成都占据绝对优势;公路多表现为省级行政中心与周边城市的关联。根据转变中心性和转变控制力划分城市类型,在航空和铁路出行网络中,高中心性—高控制力城市较多;公路出行网络中以高中心性—低控制力城市为主。不同出行方式下的城市聚类得到的网络集群“社区”数量有一定差异,航空、铁路和公路出行依次聚类为7、8和10个“社区”。不同类型出行方式透视的城市网络特征存在较明显的差异：航空出行的城际人口流体现出以全国性枢纽城市为核心分布的核心—边缘结构;铁路表现出以国家铁路大动脉沿线城市为核心,向腹地城市逐渐递减的核心—边缘结构;公路出行的城际人口流则表现为与人口规模匹配的局域强聚集的空间格局。