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SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA >

2019 , Vol. 39 >Issue 5: 761 - 769

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2019.05.007

Pattern Characteristics and Evolution Trend of Intercity High-speed Rail Network in Northeast China

  • Chu Nanchen , 1, 2 ,
  • Zhang Pingyu , 1, 2 ,
  • Li He 1, 2 ,
  • Jiang Bo 3
Expand
  • 1. Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy Sciences, Changchun 130102, Jilin, China
  • 2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. College of Resource and Environment, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, Heilongjiang, China

Received date: 2018-09-12

  Request revised date: 2019-01-30

  Online published: 2021-03-17

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National Natural Science Foundation of China(41571152)

The Knowledge Innovation Program of Chinese Academy of Sciences(ZDRW-ZS-2017-4-3-4)

National Natural Science Foundation of Heilongjiang(G2018003)

Northeast Agricultural University Scholars Academic Backbone Project(18XG12)

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Copyright reserved © 2019.
Fold

Abstract

This paper studied the spatial structure, pattern, characteristics and evolution trend of high-speed railway (HSR) network in Northeast China. The paper first measured intercity HSR connection intensity of Northeast China. Then by analyzing the network density, the small world effect, the cohesive subgroups, and three kinds of centralities using the network analysis software—University of California at Irvine Network (UCINET), this paper displayed the structure and characteristics of HSR network in Northeast China. Finally, the geographic information system (GIS) was used to simulate the pattern of the intercity HSR connection intensity and three kinds of centralities in Northeast China to reveal the characteristics and the differentiation of their spatial distribution. The results are as following: First, the HSR network of Northeast China is closely organized. And the small world effect of Northeast China’s HSR network is strong. However, HSR cities are still in a weak connection in the Northeast China’s HSR network. ‘Three HSR subgroups’, i.e., Changchun-Siping-Shenyang-Tieling-Fushun, Dalian-Liaoyang-Anshan-Yingkou-Panjin, Songyuan-Baicheng-Ulanhot, and ‘four HSR pairs’, i.e., Jilin-Yanji, Qiqihar-Daqing, Dandong-Benxi, Jinzhou-Huludao have emerged in the Northeast China’s HSR network and HSR ‘seven organization patterns’ have been formed. Second, HSR accessibility of the cities located at the southeast side with Harbin as its dividing line is higher than that of the cities on the northwest side with Harbin as its dividing line in Northeast China. HSR elements have developed into a ‘one core and three edges’ pattern. Changchun is the regional important HSR accessibility intermediary city. Third, connection intensity of different provinces and regions differs greatly as such: Liaoning>Jilin>Heilongjiang>East Inner Mongolia. Spatially, the HSR connection intensity of Liaoning province shows a “one shaft, two wings” spatial pattern. The HSR connection intensity of Jilin Province shows a ‘cross triangle’ spatial pattern. The HSR connection intensity of Heilongjiang Province shows a ‘shaft’ spatial pattern. The HSR connection intensity of East Inner Mongolia shows an “isolation” spatial pattern. Finally, the opening of HSRs in Northeast China accelerates the integration process of Harbin-Daqing-Qiqihar, Harbin-Changchun and Changchun-Jilin-Tumenjiang. It can also boost the growth and development of the HSR triangle skeleton in Liaozhongnan City Groups with Harbin-Dalian HSR, Shenyang-Dandong HSR and Dandong-Dalian HSR. The Northeast China’s HSR network mode will develop into the mode of ‘internal and external co-ordination, land and sea co-ordination’.

Key words： HSR network; intercity connection; operating frequency; Northeast China

Cite this article

Chu Nanchen , Zhang Pingyu , Li He , Jiang Bo . Pattern Characteristics and Evolution Trend of Intercity High-speed Rail Network in Northeast China[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2019 , 39(5) : 761 -769 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2019.05.007

社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）理论始于20世纪30年代,其通过建立行动者及其之间的关系模型[1],描述组织中各行动者间关系特征、确定关系基本类型及探讨关系对网络结构的影响,是一种结构主义视角下“关系数据”的量化分析方法[2]。2000年以来SNA成为研究交通流网络格局常用的方法,学者从公路客运班次[3,4]、公路客运联系数据[5]、公路货流数据[6]、铁路客运班次[4]、铁路距离里程[7]等视角研究交通网络联系及其空间组织,高速铁路（高铁）作为交通网络联系的重要媒介之一,它的建设与运营对缩短沿线时空距离[8],改善区域间交通可达性状况,加强沿线经济社会联系,推进沿线区域空间格局重构[9]等均产生重要影响。
中国高铁规划始于2004年《中长期铁路网规划》,2008年8月1日京津城际高铁运营标志着中国跨入高铁时代,《中长期铁路网规划（2008年调整）》提出规划建设“四纵四横”铁路客运专线,《中长期铁路网规划（2016~2030年）》修编中规划建设“八纵八横高速铁路网”,2018年底中国高铁里程2.9×104km,成为世界上高铁里程最长、运输密度最高的国家。高铁的建设不仅提高中国可达性的整体水平[10],还引发高铁时空收敛效应、廊道效应、虹吸效应、同城化效应等[11];高铁网络覆盖了多数人口规模超200 万人的都市区,网络联系呈纵向联系强、横向联系弱[12],且以长三角为核心的东南与其他区域不均衡特征凸显[13],高联系的城市集中在东部地区和区域中心城市,西部地区高联系的城市稀疏[14],诸如北京、武汉高铁小时经济圈已呈“面状蔓延”模式,上海、广州、西安的高铁小时经济圈呈“轴线扩展”模式[15],经济因素成为高铁联系生成的根本动力,高铁可达性和城市等级也是影响城市高铁流格局的重要因素[14]。
东北地区偏居一隅,已开通纵贯东北三省、横贯吉蒙二省的哈尔滨-大连（哈大）、长春-白山-乌兰浩特（长白乌）高铁,贯穿哈尔滨-大庆-齐齐哈尔（哈大齐）、吉林中部、辽中南等城市群的哈尔滨-齐齐哈尔（哈齐）、长春-珲春（长珲）、盘锦-营口（盘营）、沈阳-丹东（沈丹）、丹东-大连（丹大）等高铁,高铁网络架构初步成型。目前关于东北高铁的研究主要集中在高铁可达性及其空间模拟[16]、高铁影响下的城镇体系空间格局[17]、高铁旅游经济联系[18]等,学者一般仅计算高铁开通前后可达性数值,在此基础上探讨高铁影响下的空间结构,难免出现测算城际联系的误差,且多从时间、经济、距离可达性为切入点展开[16,17,18],基于频次视角研究东北高铁网络较少。本文构建东北地区城际高铁运营频次矩阵,结合城际高铁联系强度模型与SNA探讨其高铁网络格局特征,这对高铁时代背景下厘清东北高铁网络结构、功能、特征及未来演变趋势具有重要意义,对规划与完善未来东北高铁轴带产业布局、沿线经济要素协调统一、空间体系重构优化等提供参考。

1 东北地区城际高铁联系强度

1.1 研究方法与数据来源

由频次引发的效应是高铁效应的主要形式[19],每日往返的客运频次可以反映各城市的交通联系强度与功能[20],参考陈建军等[21]的城际高铁联系强度模型,公式为：
F ij = F i - j + F j - i
式中,Fij为i与j城际高铁联系强度;F(i-j)、F(j-i)为i到达j、j到达i城市的日高铁运营频次。数据来源于铁路客户服务中心网站（www.12306.cn）,输入出发、目的地城市,GC代表高铁/城际,D代表动车,统计2017年8月10日东北地区高铁城市GC和D的出发与到达班次。

1.2 东北地区各省（区）高铁联系强度与格局特征

省（区）内高铁联系强度排序：辽宁>吉林>黑龙江>蒙东,辽、吉省内联系紧密,黑、蒙东省（区）内联系松散。省（区）间高铁联系强度排序：吉林-辽宁（858次）>黑龙江-辽宁（254次）>黑龙江-吉林（155次）>吉林-蒙东（20次）,黑龙江-吉林、吉林-蒙东近邻区位优势不显著,高铁联系强度弱于吉林-辽宁、黑龙江-辽宁。
辽宁省除阜新与朝阳外,其余地级市均已开通高铁,日高铁总频次3 758次,盘营、沈丹、丹大与哈大等线路相互交织促使其高铁联系最为密集,呈沈阳-大连主轴线、沈阳-锦州与沈阳-丹东两翼（一轴两翼）的格局。吉林省日高铁总频次1 799次,长春-吉林、长春-四平、长春-延吉、吉林-延吉日通勤量分别为125次、82次、48次、46次,呈长春-吉林-四平与长春-吉林-延吉的三角交叉状格局。黑龙江省仅哈尔滨、大庆、齐齐哈尔开通高铁,日总频次777次,除哈尔滨外,大庆、齐齐哈尔仅保持与长春、沈阳、吉林、铁岭等日2~8次通勤量,呈哈尔滨-大庆-齐齐哈尔轴线状格局。蒙东区仅乌兰浩特开通高铁,日总频次20次,呈乌兰浩特孤立化格局（图1）。
图1 东北地区城际高铁联系强度

Fig.1 Intercity high-speed rail(HSR) connection in Northeast China

1.3 四大中心城市高铁联系强度

沈阳日高铁总频次居于首位（960次）,长春（822次）、大连（545次）与哈尔滨（479次）次之,高铁的运营强化四大中心城市的交通枢纽地位,与其它城市联系也保持最为密切。沈阳与其余城市日高铁通勤量1~137次,主要联系对象为东北向长春和四平,西南向大连;长春与其余城市日高铁通勤量2~137次,主要联系对象为西南向沈阳与四平,东向吉林,东北向哈尔滨;大连与其余城市日高铁通勤量2~108次,主要联系对象为东北向沈阳和长春;哈尔滨与其余城市日高铁通勤量4~79次,主要联系对象为西南向长春和沈阳,西北向大庆和齐齐哈尔（图2）。四大中心城市均位于哈大线上,哈大线的高铁通勤量最为密集与频繁,作为东北高铁网络“干状”主轴,其核心优势十分显著,长珲、沈丹、丹大、哈齐、长白乌等线路作为“枝状”架构,除吉林外的沿线其它节点高铁通勤量均低于250次,高铁交通流优势相比较弱。
图2 东北地区四大中心城市与其它城市的高铁联系强度

Fig.2 Intercity HSR connection intensity among Harbin, Changchun, Shenyang, Dalian and other cities in Northeast China

2 东北地区高铁网络格局特征

2.1 研究方法与思路

参考Scott 和刘军等[1,2]的SNA方法与思路,选取网络密度、小世界效应、凝聚子群、中心度等分析东北地区高铁网络格局特征,各指标含义与衡量标准参考表1。
表1 东北地区高铁网络指标

Table 1 HSR network indicators in Northeast China

指标 含义 衡量标准
网络密度 从宏观视角衡量高铁网络各节点间整体联系的紧密程度 网络密度越大,节点间高铁联系越强,该网络对内部城际间高铁流影响越大,整体高铁联系越紧密
小世界
效应		 聚类系数 高铁节点聚集程度的系数 聚类系数越大、特征途径长度越小,高铁网络内部要素交流越充分,结构洞越少,小世界效应越显著,其中特征途径长度小于10表示该网络具备小世界效应[2]
特征途径长度 通过最短途径连接任意两个节点的平均长度
凝聚子群 各城市间潜在的高铁联系与汇聚模式 城市间高铁联系越密切,越积极,同质性越强,越易形成凝聚子群。其中2个城市组合叫关系对,3个及3个以上城市组合叫子群
中心度 点度中心度 表示高铁城市间联系能力,根据出发与到达指向性分为点出度与点入度 点出度越大表征城市门户的高铁辐射功能越强,点入度越大表征城市高铁流集聚能力越强
接近中心度 表示高铁城市的中心程度和对整体高铁网络要素的控制能力,根据输出端与输入端分为点出度与点入度 接近中心度越大,该高铁城市与其它城市的通达性越强,高铁流传递越容易,受其它城市控制越弱
中间中心度 表示高铁城市有多大程度成为其它城市的“中介”或“桥接”,及有多大程度占据保障与控制该网络的关键位置 中间中心度越大,该高铁城市控制其它节点能力越强、高铁地位越核心、高铁中介效应越强

2.2 高铁网络密度与小世界效应

东北地区高铁网络密度为0.649 4,整体关联性相对较为紧密,但仍处于弱连接状态。与此同时,东北高铁网络中节点对的特征途径长度为1.351,通过1个、2个城市建立高铁联系的比率分别为82.5%、17.5%,即每两个高铁城市只要通过1~2个城市就能建立高铁联系,高铁要素运输通达性较好;从聚类系数看,整个高铁网络的聚类系数为0.880,达到中等偏上的水平,高铁流通过一个节点传递到另一个节点较为容易,高铁要素流动相对较为迅速,结构洞较少,东北高铁网络的小世界效应特征较为显著（图3）。
图3 东北地区高铁网络密度结构

Fig.3 Visualization structure of HSR network in Northeast China

2.3 高铁凝聚子群

地理区位与高铁线路导向性是凝聚子群构成的重要因素[13],空间距离过大将制约城市凝聚。东北高铁网络内部7片区组织格局成型（3个子群与4个关系对）,哈大、盘营高铁促使长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺、大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦子群关联作用紧密,长白乌、哈齐、长珲高铁分别拉近与压缩松原-白城-乌兰浩特子群、齐齐哈尔-大庆关系对、吉林-延吉关系对的城际时空距离,丹东-本溪、锦州-葫芦岛关系对分列在大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦子群的东西两侧,哈尔滨凭借自身枢纽地位向其它子群和关系对集散其高铁流（图4）。长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺子群内部高铁联系密度系数为39.5,城际高铁联系最为紧密,内部已融入高铁1 h经济圈,是东北高铁辐射第一集群;丹东-本溪关系对的联系密度系数为35.5,哈尔滨与长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺子群联系密度系数为28.875,齐齐哈尔-大庆、吉林-延吉关系对联系密度系数分别为24、19,其城际高铁联系相对频繁;大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦子群内部密度系数达14.3,内部已融入高铁2.5 h经济圈内;锦州-葫芦岛关系对密度系数仅为4.167。
图4 东北地区高铁凝聚子群分区与空间分布

Fig.4 HSR cohesive subgroups partition table and its spatial distribution in Northeast China

2.4 高铁城市中心度

各高铁城市点度中心度的点入度、点出度呈显著正相关,沈阳、长春、大连、哈尔滨居于前四,高铁中心地位稳固,是城际互通互联的重要枢纽,四平、铁岭、吉林、鞍山次之,其余低于平均值,但城市点度中心度的标准差超过110、方差14 000左右,整体不均衡特征凸显。沈阳、长春、哈尔滨、铁岭、锦州的点出度大于点入度,其高铁辐射扩散大于集聚功能,四平、营口、葫芦岛点出度小于点入度,其以集聚功能为主、对外联系需求较弱,其余城市点出度、点入度持平,集散效应不突出。点度中心度整体呈“一核心、三边缘”的格局特征,哈尔滨-长春-沈阳相串联的不规则圈层范围是高铁要素集散核心地,沈阳-大连段断裂格局显著,齐齐哈尔-大庆-松原-白城-乌兰浩特、延吉、锦州-盘锦-葫芦岛位处边缘区位,部分城市是哈齐、长白乌、长珲等高铁线终端站,高铁要素输入、输出的周转时间长（图5）。
图5 东北地区高铁城市中心度的空间格局

Fig.5 Spatial pattern of urban HSR centrality in Northeast China

各高铁城市接近中心度的点出度、点入度同样呈正相关,其中沈阳、铁岭、吉林、鞍山、辽阳、丹东、本溪、葫芦岛、延吉的点入度大于点出度,其高铁流集中度高、汇聚高铁要素能力强,四平、锦州、盘锦、抚顺的点出度大于点入度,其到达其它节点的通达便捷程度高,其余城市点出度、点入度持平,高铁要素流出、流入的通达性相差无几。接近中心度整体呈“东南高、西北低”的格局特征,以哈尔滨为分界线的东南部是东北地区高铁重心所在,比西北部的高铁通达联系更加密切、高铁网络密集程度更高（图5）。
各高铁城市中间中心度的差距较大,仅长春与沈阳中间中心度大于均值,中介高铁流优势效应强,掌控其它节点高铁要素往来,大连中间中心度落后,其虽为沿海经济带中心城市,但位处东北地区最南端,承担哈大、丹大等线路的始发功能,并未发挥部分线路中间城市的“中介”优势,抚顺、白城、乌兰浩特中间中心度最低,不具备控制其它城市的能力。中间中心度的“核心—边缘”格局特征显著,长春为核心区,作为东北亚重要门户与桥头堡,其不仅是连接蒙东区高铁的重要枢纽,也是长吉图开放先导区的辐射地,为东北高铁中介隆起运输轴点,齐齐哈尔-大庆-松原-白城-乌兰浩特及辽宁南端为边缘区,其支配与控制力稍弱（图5）。

3 东北地区高铁网络格局演变趋势

3.1 “1~3 h高铁经济圈”的扩张加速哈大齐、哈长与长吉图串联一体化

哈齐、哈大、长珲等高铁的运营使得齐齐哈尔-哈尔滨、哈尔滨-长春、长春-珲春段的铁路客运旅行时间分别由原来的3.0 h、2.0 h、7.5 h缩短至1.5 h、1.0 h、3.0 h,从齐齐哈尔经哈尔滨、长春,终至珲春的时间由12.5 h缩短至5.5 h,时间的高度压缩、1~3 h高铁经济圈的扩张使沿线城际运输联系更加紧密。与此同时,长春-哈尔滨日通勤量由80次增加至159次、长春-吉林由18次增加至141次、哈尔滨-大庆由45次增加至109次、哈尔滨-齐齐哈尔由37次增加至97次、大庆-齐齐哈尔由37次增加至97次、吉林-延吉由12次增加至58次、长春-延吉由6次增加至54次、长春-大庆由13次增加至21次、长春-齐齐哈尔由11次增加至19次、哈尔滨-吉林由0次增加至12次、哈尔滨-延吉由2次增加至6次,日通勤量的倍数增长带来沿线经济、产业等各种要素快速转移,加速哈大齐、哈尔滨-长春（哈长）与长吉图串联一体化,形成以哈尔滨、长春为核心主导,吉林、延吉、大庆、齐齐哈尔为副中心辅助,齐齐哈尔-珲春为轴带牵引的“两核、四副、一轴”的格局体系。此外,哈齐高铁还将连接滨洲与滨绥铁路线,贯通黑龙江东西部,通过满洲里连接俄罗斯外贝加尔边疆区,构建中俄客货运通道,而长珲高铁不仅满足吉林腹地与图们江运输需求,同时对接口岸,完善与东北亚地区俄罗斯、朝鲜、韩国、日本国际运输通道,届时齐齐哈尔-珲春段高铁将成为沟通中、俄、朝、韩、日、蒙、欧洲的重要运输轴带。

3.2 沈阳1 h高铁经济圈扩容态势显著,哈大、沈丹与丹大构建辽中南高铁三角骨架

哈大、沈丹等高铁的运营使得沈阳到铁岭、辽阳、鞍山、本溪、营口、丹东的铁路平均旅行时间由原来的0.75~4.00 h缩短至0.50~1.00 h。与此同时,沈阳-本溪、沈阳-丹东、沈阳-铁岭、沈阳-鞍山、沈阳-辽阳、沈阳-营口的日通勤量分别由16次增加至91次、12次增加至86次、79次增加至143次、74次增加至136次、53次增加至108次、4次增加至43次。目前沈阳的高铁中心度位于东北地区首位,而大连的中心度远低于沈阳,相比于大连至丹东、盘锦、锦州、葫芦岛0.5~2.5 h的高铁旅行时间与日不超过30次的高铁通勤量,沈阳1 h经济圈交通要素联系更频繁、扩容态势更显著。
哈大高铁连接了沈阳、辽阳、鞍山、营口、大连,沈丹高铁串联沈阳、本溪、丹东,丹大高铁串联丹东、大连,沈阳-大连-丹东的辽中南城市群高铁大三角主骨架的构建,将优化辽中南铁路网布局,提升沿线城市要素运输效率,加之大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦的高铁凝聚子群格局凸显,未来辽宁省将实现腹地与沿海全方位合作、拓展后方货源腹地,通过丹东港实现连接“辽满欧”“辽蒙欧”“辽海欧”等国际联运通道,提升亚欧大陆桥交通运输能力。

3.3 依托7片区、四大中俄朝韩通道搭建东北地区内外、海陆统筹的铁路网络架构

东北高铁网络仍处于“核心-核心”向“核心-网络”的空间链接模式过渡,哈大“干状”主轴骨架,长珲、沈丹、丹大、哈齐、长白乌“枝状”轴线虽已成型,但东北地区内部的辅助线、延伸线和联络线等“叶状”架构仍需扩展联结,与东部、中部部分省域内外的区际、城际、客运专线,与俄、朝、韩的国际干线还需进一步完善。未来东北高铁网络可依托7片区组织格局（3个子群与4个关系对）,规划北京-沈阳-长春-珲春-符拉迪沃斯托克-哈巴罗夫斯克、北京-沈阳-长春-哈尔滨-满洲里-赤塔-乌兰乌德-伊尔库茨克、符拉迪沃斯托克-绥芬河-牡丹江-哈尔滨-齐齐哈尔-满洲里-赤塔-乌兰乌德-伊尔库茨克、北京-沈阳-丹东-平壤-首尔等4条中、俄、朝、韩的高铁通道。
大庆-齐齐哈尔片区依托哈齐高铁朝西北向延伸,连接蒙东区呼伦贝尔与满洲里,延伸至俄赤塔、乌兰乌德等城市,与俄西伯利亚大铁路相贯通。松原-白城-乌兰浩特片区借助白城为四平-齐齐哈尔（平齐）线关键轴点,连通齐齐哈尔,配合大庆-齐齐哈尔片区构建中俄对外开放通道。丹东-本溪片区对内提升辽东高铁密集化程度,对外联结朝鲜新义州,延伸至平壤与首尔,打造中、朝、韩高铁动脉。长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺片区,一是向西连接通辽、赤峰,完善与蒙东区高铁线路贯通,二是加快依托阜新、朝阳的进京高铁建设,压缩辽中南与京津冀城市群间高铁旅行时间。大连-辽阳-鞍山-营口-盘锦片区充分发挥沿海优势,实现海铁联运格局,加强与山东半岛海上畅通便捷化。锦州-葫芦岛作为长春-四平-沈阳-铁岭-抚顺的附属片区,加深与京津冀高铁要素的快速转移。黑龙江省域内部哈尔滨-佳木斯（哈佳）高铁未来向东北延伸,借助同江连接俄比罗比詹、借助抚远连接俄哈巴罗夫斯克;哈尔滨-牡丹江（哈牡）高铁未来向东南延伸,借助绥芬河连接俄符拉迪沃斯托克,同时吉林-延吉片区借助珲春也向东连接符拉迪沃斯托克;与此同时,规划哈尔滨-黑河高铁,通过中俄黑龙江大桥连接俄布拉戈维申斯克,打造中国东北地区与俄阿穆尔州、犹太自治州、哈巴罗夫斯克边疆区、滨海边疆区等四大远东联邦主体的高铁大通道,最终东北高铁网络将形成对内对外、海铁联运的整体网络形态。

4 结论与讨论

4.1 结论

1） 东北地区高铁网络整体关联性相对紧密,小世界效应特征较为显著,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3个子群,吉林-延吉、齐齐哈尔-大庆、丹东-本溪、锦州-葫芦岛4个关系对,7片区组织格局成型。
2） 高铁要素集散呈“一核心（哈尔滨-长春-沈阳）、三边缘（齐齐哈尔-大庆-松原-白城-乌兰浩特、延吉、锦州-盘锦-葫芦岛）”的格局特征;以哈尔滨为分界线的东南部比西北部的高铁通达联系更加密切,呈“东南高、西北低”的格局特征;长春为东北高铁中介隆起运输轴点。
3） 省（区）内高铁联系强度排序：辽宁>吉林>黑龙江>蒙东,省（区）间高铁联系强度排序：吉-辽>黑-辽>黑-吉>吉-蒙（东）。辽宁省内高铁呈沈阳-大连主轴线、沈阳-锦州与沈阳-丹东两翼（一轴两翼）格局,吉林省内高铁呈长春-吉林-四平与长春-吉林-延吉的三角交叉状格局,黑龙江省内高铁呈哈尔滨-大庆-齐齐哈尔轴线状格局,蒙东区内高铁呈乌兰浩特孤立化格局。
4） 东北地区高铁的运营加快哈大齐、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片区与四大中俄朝韩主通道搭建东北地区内外、海陆统筹的铁路网络架构。

4.2 讨论

本文从城际高铁运营频次视角分析城际间高铁运输联系,突出城际高铁客运交通流特征,但城市交通体系作为多种方式与要素构成的综合体系,不仅包含高铁客运流,铁路客运流、货运流等也均是其重要内容,实际上,哈尔滨、大连等作为中国多数城市的始发站,交通区位优势明显强于长春,客流、货流量也远大于长春,因此选取频次视角并没有全面反映一个城市综合交通运输地位,具有一定局限性。同时对于四平、铁岭、辽阳等哈大沿线中间城市而言,其通勤量极高化主要归因于哈尔滨、长春、沈阳、大连四大中心城市间的相互人员往来促成大量对开高铁,促使其高铁频次高于非哈大轴带的其它城市。
基于SNA研究东北高铁网络格局特征,其作为一个网络分析工具,受网络几何形态的影响,一般位处几何中心的城市,各种网络分析值也相对较高、优势较大,这也是长春中心度远高于哈尔滨、大连的重要原因。将东北地区作为一个相对封闭的研究区,并没有考虑哈尔滨等始发城市到达中国其余省份和城市的高铁频次,随着东北进京高铁以及哈牡、哈佳城际高铁,乃至连通国外俄罗斯等高铁相继运营后,势必对东北高铁网络格局产生影响。除此,研究从某个时间节点入手,并未基于长时序的视角探讨高铁流的动态变化,且受国家运行图调整、春运等外在因素影响,城际高铁运营频次也势必会有波动,影响城际高铁联系。

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