Scientia Geographica Sinica  2015 , 35 (10): 1220-1229

Orginal Article

中国航空联系的网络结构与区域差异

王海江12, 苗长虹2

1.河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000
2.河南大学黄河文明与可持续发展研究中心/环境与规划学院,河南 开封 475001

Network Structure and Regional Difference of Aviation Links in China

WANG Hai-jiang12, MIAO Chang-hong2

1.School of Surveying & Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, Henan 454000, China
2.Key Research Institute of Yellow River Civilization and Sustainable Development/College of Environment & Planning, Henan University, Kaifeng, Henan 475004, China

中图分类号:  F560

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2015)10-1220-10

通讯作者:  通讯作者:苗长虹,教授。E-mail: chhmiao@henu.edu.cn

收稿日期: 2014-01-25

修回日期:  2014-06-5

网络出版日期:  2015-10-25

版权声明:  2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学基金项目(41371133、41430637、41371524)、河南省高校哲学社科研究优秀学者资助项目(2016-YXXZ-19)、河南省高校哲学社科创新团队支持计划(2016-CXTD-04)和河南理工大学博士基金项目(B2015-21)资助

作者简介:

作者简介:王海江(1971-),男,河南焦作人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事经济地理与区域发展研究。E-mail: haijiangwang@126.com

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摘要

区域空间联系是不同客体之间基于空间法则下的相互作用现象,航空联系是诸多空间联系的一种。依据中国国内航班运营信息数据,运用基于O-D联系网络的GIS空间分析法,通过在大尺度数据空间内刻画每一条运营航线,深入解析全国通航中心城市间(不含港澳台)航空联系的网络结构,并与按重力模型计算的空间联系进行对比,分运距区段绘制中国城市空间相互作用联系与航空联系网络结构图谱,深入揭示航空联系的空间相互作用本质。进而分析东、中、西部及东北4区域间航空联系的网络结构差异,揭示中国航空联系的网络结构及区域结构特征。研究发现,城市航空联系网络与人口、经济之间的空间相互作用高度吻合,大城市集聚特征显著,空间分布较不平衡。依据进出港航班数量,可将通航中心城市划分为全国性、区域性、省域及地方性中心4个等级,其中北京、上海、广州为全国性中心。城市航空联系主要集中在600~2 000 km空间距离范围内,总体上服从空间距离衰减规律。全国航空客流的区域分布极不平衡,东部航空运输地位极其突出,西部相对较强,中部与东北相对较弱。

关键词: 航空联系 ; 中心城市 ; 网络结构 ; 区域差异 ; 空间距离衰减

Abstract

Regional spatial links is based on the interactivity phenomenon between different objects space, the aviation links is one kinds of space relationship. According to the national domestic flights information data(data of Hongkong, Macau and Tiwan excluding), using GIS spatial analysis method base on O-D network, by means of carve every aviation links within the large dimension data space, this article analyses the network structures of the aviation links between national center cities which open to air traffic, compares with special links in the abstract, and display airline network structure and its spatial atlases by different transport distance in China. Research shows, aviation network distribution highly coincide with population and economic space in China, large city agglomeration characteristics is significantly, the whole spatial distribution is not balanced. Based on the flights data, central cities can be divided into 4 grades as national, regional, provincial and local center, including Beijing, Shanghai, and Guangzhou as the national center. The study also found, national airlines mainly concentrated in the 600-2 000 km space distance range, and the aviation links network with the spatial links shows strong correlation during this range, indicates China’s domestic flights suitable travel during this spatial distance range, aviation links on the whole subject to spatial distance attenuating tendency. The regional distribution of the air passenger flows is extremely out-off-balance, the eastern air transport status is extremely prominent, the west is relatively strong, the central and northeast relatively weak. Air passenger flows interflows mainly concentrate on the eastern coastal to western, central and northeast regional, and extremely less between western, central and northeast regional.

Keywords: aviation links ; central cities ; network structure ; regional difference ; spatial attenuating tendency

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王海江, 苗长虹. 中国航空联系的网络结构与区域差异[J]. , 2015, 35(10): 1220-1229 https://doi.org/

WANG Hai-jiang, MIAO Chang-hong. Network Structure and Regional Difference of Aviation Links in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(10): 1220-1229 https://doi.org/

航空联系作为一种类型特殊的区域空间联系,存在着特有的空间变化规律。随着全球化的持续推进和航空技术的飞速发展,航空联系将人类社会从内河和海洋、铁路和公路运输时代带进了一个以时间竞争为基础、以速度经济为特征的新时代[1],深刻地改变和塑造着区域、国家和全球的城镇体系结构。在此背景下,国际学术界围绕航空联系相关主题,形成了包括全球航空网络与世界城市、机场布局、机场体系、航空网络模式与复杂性等方面的比较完整的研究体系[2~6]

在国内,空港布局规律、空间服务范围和航空网络组织模式等研究也成为交通地理新兴的研究领域,成果较为丰富[7]。金凤君提出航空客流网络发展空间模式,构筑了中国轴-辐侍服航空网络体系[8,9]。周一星、胡智勇通过分析航空网络的结构特点揭示出中国城市体系的空间网络结构[10],王法辉、金凤君等的研究显示了中国航空客流东、西部强而中部相对弱的“鞍型”特征[11]。薛俊菲基于航空网络研究中国城市体系等级结构与分布格局[12],王姣娥、金凤君、莫辉辉等开展了中国及世界机场体系空间格局研究[13,14],以及从拓扑网络角度对机场中心性的评价研究[15]。此外,许多学者运用复杂网络和GIS技术对航空网络的复杂性进行研究[16~19]。这些研究成果极大深化了对中国航空联系分布与变化规律的认识。

在已有研究基础之上,本研究将关注以下问题:如何探查全国尺度上的航空联系结构体系、分布格局及区域差异;如何解构城市间航空联系强弱的本质、分布规律及其影响因素;如何将巨量的交互式航空联系数据进行地理空间信息处理与有效的图形表达。

1 数据来源与研究方法

本研究依据全国国内客运航班运营信息数据,运用基于O-D联系网络的GIS空间分析,在全国大尺度数据空间内清晰刻画每一条运营航线,从空间相互作用角度对航空联系的本质进行解析,进而分运距区段绘制中国城市空间相互作用联系与航空联系的空间结构图谱,清晰刻画全国航空联系的网络结构与体系特征。

1.1 数据来源

航空联系数据为2013年1月由国内航班运营信息查询得到全国范围内的全部航空客运信息(不含港澳台数据),包括了1 870条国内航线,41 996个国内航班,涉及154个通航中心城市,其中能够完全纳入GIS空间分析的为134个城市,36 981个航班。通航城市样本集中在全国地级以上中心城市,其出港航班数占全国98.45%,样本数据足以说明全国航空联系的基本特征。

1.2 分析方法

分析方法为基于O-D联系网络的GIS空间分析。O-D联系网络,即在一定区域空间地域内,由某一交通运输方式将其中的2个中心城市连接在一起,形成一个空间联系O-D路径,两中心城市互为该联系路径的起点(Origin)和终点(Destination),区域内各中心城市间由不同交通运输方式下的诸多空间联系路径相互交织、相互沟通,形成网络化的O-D联系网络(简称O-D网络)。

由于通航城市之间的数据非常庞大,其中能有效进行网络分析的研究信息难以直观确定。本研究通过GIS网络分析中的O-D成本矩阵分析法,将全国全部通航中心城市进行理论上的空间连接,得到交互式O-D网络连接路径(即空间联系线,共134×133=17 822条),与实际存在有航空连接的航线进行对接,剔除掉不存在航空连接的联系线,得到实际运营的航空联系网络路径(即航线,共1 586条),将每一条航线分别与城市间的航空班次、空间联系强度、人口、GDP等数据进行连接,进而可依据相关指标,进行不同等级城市、不同距离和不同区域的交互式图形展现和对比分析。由于本研究的空间网络分析必须以区域相连通为前提,所以海口、三亚、舟山没有参与网络分析,但仍纳入相关统计分析,港、澳、台不在研究范围。

2 中国航空联系的网络结构

依据以上方法,将城市间进出港航班数据按点要素即中心城市、线要素即航空联系线进行汇总并纳入网络分析,依据航班数量进行分级展现,清晰勾勒中国航空联系的网络结构与等级体系特征(如图1表1)。

2.1 航线分布

从进出港航班数量来看,较为密集的区域主要集中在东部人口密集、经济发达的京津冀、长三角、珠三角地区,其次是中西部的郑州、武汉、长沙、成渝、昆明、西安、乌鲁木齐等大城市。东北地区的哈尔滨、沈阳、大连与长春的航班也相对较密集。全国每周进出港航班最多的10条航线依次为:北京-上海(929班)、上海-深圳(612班)、上海-广州(525班)、上海-厦门(504班)、北京-杭州(441班)、上海-成都(436班)、北京-广州(395班)、北京-成都(392班)、北京-西安(376班)、北京-深圳(355班),而航班较少的航线较多为地方性城市与省会及区域性中心城市间的联系。总体而言,中国航空联系网络与人口、经济空间高度重合,大城市集聚特征显著,空间分布不平衡,以区域性中心城市为核心的轴-辐式网络结构明显,航空客运中心的等级分化十分显著。

图1   中国航空联系的网络结构与等级体系

Fig.1   Network structures and hierarchical structures of aviation links in China

2.2 航空港等级体系

北京、上海、广州三城市分别地处中国的华北、华东、华南,其腹地为京津冀、长三角、珠三角三大经济圈,经济发达、人口众多,区位突出,每周国内出港航班大于3 000班次,远高于其它城市,为全国性航空客运中心(表1)。成都、昆明、重庆、西安、乌鲁木齐和哈尔滨6城市每周国内出港航班数量基本上介于1 000~3 000之间,为区域性航空客运中心。深圳、厦门三亚、杭州等31个城市为省会或省域副中心城市,每周国内出港航班数量大都介于200~1 000之间,为省域航空客运中心。丽江、宜昌等通航中心城市相对出港航班较少,低于200班次,为地方性航空客运中心。

表1   中国通航中心城市等级结构体系

Table 1   Hierarchical structures of China’s center cities open to air traffic

每周出港航班/(班次)通航中心城市等级定位
>3000北京、上海、广州全国中心
1000~3000成都、昆明、重庆、西安、乌鲁木齐、哈尔滨6城市区域中心
200~1000深圳、厦门、三亚、杭州、海口、青岛、南京、郑州、长沙、天津、福州、大连、沈阳、武汉、济南、贵阳、温州、
长春、南宁、太原、桂林、呼和浩特、南昌、兰州、宁波、拉萨、合肥、烟台、银川、石家庄、西宁等31个城市
省域中心
<200丽江、宜昌、无锡、汕头、珠海、榆林、北海、阿克苏、包头、鄂尔多斯、台州、威海、库尔勒、伊宁、徐州、赣
州、西昌、运城、绵阳、湛江、临沂、延吉、洛阳、德宏、喀什、延安、乌兰浩特、黄山、百色、济宁、南阳、张
家界、恩施、大理、锡林浩特、舟山、牡丹江、塔城、连云港、迪庆、赤峰、潍坊、宜宾、佳木斯等航城市
地方中心

注:① 三亚每周出港航班略高于1000班次,考虑到岛屿的地理位置因素,不列入区域中心。② 考虑到东部沿海经济活动性本身就较强,而西部、东北部相对较弱,将每周出港航班高于1000班次的深圳、厦门列入省域中心,而将每周出港航班略低于1000班次的乌鲁木齐、哈尔滨列入区域中心;③ 石家庄、西宁的每周出港航班略低于200班次,考虑到省会中心城市因素,列入省域中心等级。

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全国三大航空港,北京每周出港航班5 178班,占全国12.52%,上海为4 485班,占全国10.85%,广州为3 224班,占全国7.80%,总计占到全国出港航班的31.17%。三大空港作为全国航空客运中心的同时,还分别承担区域航空客运中心,如北京为中国北方的航空客运中心,上海为东部沿海的航空客运中心,广州为南方的航空客运中心。

将全国的省会中心城市及计划单列城市出港航班进行汇总,其出港的航班总数为32 687班,占全国的79.06%,而省会及计划单列城市之间的航班数28 492,占全国的68.91%,显示了航空联系显著的大城市集聚特性。

3 航空联系与空间相互作用

3.1 航空联系与空间相互作用的运距分布及相关性

空间相互作用是空间联系的基础。用重力模型来计算通航中心城市之间的空间相互作用强度。公式为:

Rij=(PiGi×PjGj)Dijb(1)

式中,Rij为两城市空间联系强度;PiPj为两城市市区总人口数;GiGj为两城市市区的GDP,Dij为2城市间的空间距离。即城市的“质量”由反映城市规模的总人口数与反映经济规模的GDP二者的几何平均值来确定[20,21]。2城市距离为空间直线距离。对于城市间相互作用模型的距离衰减指数b,考虑到本研究的尺度为全国,采用的指数为1 [22]

采用上述方法,计算得到全国范围内134个通航中心城市之间的共134×133=17 822组交互式空间联系强度数值,并将之与相应的进出港航班数据进行逐一对接( ① 航空港有一定的腹地范围,使得多个城市共用一个空港。由于对全国各航空港所对应的腹地城市逐一进行归属鉴别困难较大,本研究仅对航空港所依托的中心城市进行引力测度,是对航空港间相互作用的一种趋进模拟。)。

考虑到全国航空联系的平均运距为1 072 km,并综合考虑航空运输空间距离的实际情况,按小于600 km、600~1 000 km、1 000~1 500 km、1 500~2 000 km、大于2 000 km划分距离区段。将全部的国内进出港航班按照不同空间距离区段进行分类汇总,并按同样的距离区段,对城市空间相互作用联系强度进行分类汇总(表2图2)。

表2   中国航空联系的运距分布及其与空间联系强度的相关性

Table 2   Aviation links spatial distribution and correlation between its special links intensity in China

空间距离
区段/km
区段占比(%)相关系数显著性检验概率P
进出港
总航班
空间联
系强度
<60019.7032.140.249**0.000
600~100028.2530.910.698**0.000
1000~150033.3126.700.841**0.000
1500~200014.218.000.776**0.000
>20004.522.240.344**0.001
全区段1001000.530**0.000
(1000~2000)47.5334.700.812**0.000

注:**为在0.01水平上显著相关。

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图2   中国航空联系的运距分布及其与空间联系强度相关性对比

Fig.2   Correlation contrast between aviation links spatial distribution and special links intensity in China

从出港航班来看,出港航班数量最多的空间距离为1 000~1 500 km区段,占比为33.31%,为跨省区的省际航班联系,北京-上海、上海-广州(深圳)在此区段。其次为6 00~1 000 km区段,占比为28.25%,多为各级航运中心与邻近省区间的航班联系。小于600 km区段,占比为19.70%,主要为全国及区域性航运中心与所在区域内的地方航运中心之间的联系。1 500~2 000 km区段占比为14.21%,为东、中、西部及东北等大区域间的航空联系,包括北京-广州(深圳),上海-成渝(云贵及东北)等。大于2 000 km的区段航空联系相对较少,占比为4.52%,主要为中国陆地边疆省份与内陆及东部沿海省份之间的航空联系。综上,全国的航空联系主要集中在600~2 000 km空间距离范围内,其占比达到了75.77%。

通过间隔100 km来汇总全国进出港航班数量的变化,得到全国航空联系量随着空间距离的变化曲线(见图2a),发现大致在600 km范围内航班数量是随距离增加而相对增加,在600~1 000 km间呈现较大的波动增长,但在空间距离大于1 000 km以上的航空联系则基本上处在衰减趋势。从间隔100 km航班累积变化情况来看(见图2b),600 km内航班数量累积为28.25%,在1 000 km内累积达到57.66%,1 500 km内则累积迅速提高到84.80%,2 000 km范围内航班数量累积更高达97.23%。总体上,全国的航空联系在运距达到1 000 km之后呈现空间距离衰减法则。

表2表明,航空联系与空间相互作用联系两者之间具有高度的相关性。以进出港航班为例,总体上两者的相关系数为0.530,它们的相关系数检验的概率p值近似为0,当显著性水平为0.01时,应拒绝相关系数检验的零假设,认为两者总体存在线性关系。

在不同空间距离范围内考察两者的相关性,可以发现,在小于600 km范围内,航空联系与空间联系相关系数为0.249,相关性较低,说明在600 km即相对较小空间范围内,城市间的空间联系主要由公路、铁路等交通方式来承担,适于远距离联系的航空运输在600 km内不尽适用。在600~2 000 km空间区段,航空联系与空间联系的相关系数迅速提高到相关及强相关水平, 航空联系的长距离特性就表现出来了。如随着距离增加,在600~1 000 km区段,两者的相关系数为0.698,1 000~1 500 km区段,相关系数达到最高的0.841,1 500~2 000 km区段,相关系数开始下降,但仍达到0.776。在空间距离大于2 000 km之后,相关系数开始迅速下降为0.344。总体上,在600~2 000 km区段,全国航空联系与空间联系表现出较强的相关性,表明中国国内航班适于在此空间距离范围内出行,其航空联系本质上是城市与区域间基于空间相互作用力下的空间联系。

将全国134个通航中心城市之间的空间相互作用联系强度同样按照100 km间隔进行汇总,得到空间相互作用强度随距离的变化曲线(见图2c),比较其占比、累积曲线与航空联系相关性的相应曲线,两者的总体变化趋势及特征均极为相似,总体上呈现出空间距离衰减法则。相比较而言,空间联系强度大约在500 km距离上达到最大值,而航空联系却在约1 000 km距离上达到最大值。

3.2 航空联系与空间相互作用空间结构图谱

考查比较全国通航中心城市间的空间相互作用联系及其航空联系结构图谱(表3图3)。

在不同距离区段上,距离越近的区段,平均空间相互作用联系强度就越大,航空联系的实现率就越高。从总体上看,全国通航中心城市空间相互作用联系中有9.17%的连接实现了航空联系。从实现通航的空间相互作用联系的平均强度来看,距离越大,其强度和增长倍数越大,并且是急剧增大,反映出在较远空间距离上,由于通航条件要求更高,经过实际的航线选择,只有空间联系强度相对较大的城市间才能实现通航。

表3   航空联系与空间相互作用联系的对比

Table 3   Comparation of spatial links in ideal and aviation links in reality

距离区段(km)中心城市交互式空间联系实现通航中心城市间空间联系与航空联系
空间联系线数占比(%)联系线平均空间联系强度航空联系实现率(%)联系线平均空间联系强度平均空间联系强度增加倍数通航航线占比(%)航线平均进出港航班(班次)
<60012.81151416.2623431.5522.7040
600~100017.1943315.8117263.9829.6344
1000~150023.2729011.6814915.1429.6352
1500~200017.981476.3110727.2912.3654
>200028.76461.8165414.075.6737
合计100.003769.1716554.40100.0047

注:空间联系线为两中心城市之间的空间联系线,联系线平均空间联系强度为单条空间联系线的平均空间联系强度,航空联系实现率为实际通航的联系线数占中心城市相互之间全部空间联系线数的比例。

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图3   不同距离下空间相互作用联系与实际航空联系网络的结构图谱

Fig.3   Spatial atlases of spatial links in ideal and aviation links in reality on different space distance

小于600 km区段,空间相互作用联系中有16.26%的连接实现了航空联系,其航空联系的实现率是全区段最高的。航空联系多为全国及区域性中心城市与省域内及相邻省区间的航班联系,联系网络空间分布以北京、上海、广州、西安、重庆、昆明、乌鲁木齐等中心城市为核心的中心放射状分布,全国分布相对均衡。

600~1 000 km区段,其空间相互作用联系中有15.81%的连接实现了航空联系。航空联系为各级航空客运中心与邻近省区间的航班联系,航空联系网络向中东部空间集聚明显,北京、上海、广州全国性三大航空客运中心地位显现,中西部的以区域性中心城市为中心的联系网络开始联结成网。

1 000~1 500 km区段,其空间相互作用联系中有11.68%的连接实现了航空联系。航空联系为跨省区的省际航班联系,形成了以京津冀、长三角、珠三角、成渝四个经济区为核心骨架的网格状空间联系网络,其中京津冀-长三角、长三角-珠三角方向上的航空联系最为密集,此区段上东北及西藏与邻近内陆地区的联系相对较明显。

1 500~2 000 km区段,由于空间距离的增加,其空间相互作用联系中只有6.31%的连接实现了航空联系。此区段的航空联系多为东、中、西部及东北等大区域间的航空联系,航班最密集的联系方向为京津冀-长三角,其次是长三角-成渝(及贵昆)方向。

当空间距离大于2 000 km时,更是由于距离阻隔,其空间相互作用联系只有1.81%的连接实现了航空联系。其航空联系主要为中国陆地边疆省份与内陆及东部沿海省份之间的航空联系,较为显著的联系为乌鲁木齐、西藏、昆明及东北的哈尔滨、长春、沈阳等与内陆区域中心城市之间的联系。

4 中国航空联系的区域差异

将全部通航中心城市出港航班按照东、中、西部及东北四大区域进行汇总,得到中国航空联系的区域分布格局及区域间航空客流图(表4图4)。

可以看出,中国航空客运的区域分布差异极大,出港航线数与航班数由多到少依次为东部、西部、中部及东北地区,总体上与区域人口空间分布相吻合,与区域经济发展水平相适应,同时也受到地理区位的深刻影响。

东部地区由于人口密集、经济发展水平较高,其出港的航线数与航班数量最多,分别占全国的47.04%、57.89%。西部地区航线数与出港航班数相对较多,分别占全国的27.81%和26.78%,相对东部地区较少,但相对中部及东北地区却较多。西部地区地域广阔,地形复杂,传统的公路与铁路等陆地运输联系不便,而航空运输的优越性在西部地区更为突出。对于中部地区,六省区的航线数与航班数量分别占全国的16.08%和8.62%,远低于东部及西部地区,仅仅比东北三省区略高。东北三省的航线数与航班数量分别占全国的9.08%和6.71%,为全国占比最低的区域,其平均航空运距最长,为1 139 km,高于全国及西部平均水平,东北地区在航空运输地理上是比西部地区更加偏远的区域。

综上,中国航空客流的流量与流向的区域分布极不平衡。东部地区的航空运输地位极其突出,西部地区相对较强,而中部与东北地区相对较弱。全国区域间客流的流向主要是集中在东部↔西部、东部↔中部、东部↔东北地区3个方向上,西部→中部地区这一方向也相对较多,而中部→西部、中部↔东北、西部↔东北之间的航空客流相对较小,反映出中国航空客运空间分布的整体不平衡格局,呈现出东、西集聚式发展的态势。这种发展态势与10 a前有关学者的“鞍型”结论是一致的[11],说明在全国及区域经济较快发展的大背景下,航空运输联系分布总体格局依然深受地理区位因素的影响。

表4   中国航空客流的区域分布

Table 4   Air passenger flows regional distribution of China

项目出港航线数(条)出港航班数
(班次)
到港航班区域分布(班次)平均运距(km)
东部中部西部东北
总量东部74621357113743367519514211094
中部2553180239130147117872
西部4419878439912354206381069
东北144247619531861212161139
人口/万人51063357913622210966
GDP/亿元27135510447410023545378
占比/%东部47.0457.8953.2615.7724.326.651072
(全国)
中部16.088.6275.199.4714.810.53
西部27.8126.7844.5312.5042.580.38
东北9.086.7178.887.514.898.72
人口38.126.727.08.2
GDP52.020.019.28.7

注:人口与GDP数据来源于《中国统计年鉴2012》[23]

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图4   中国四大区域航空联系的空间分布与差异

Fig.4   Aviation links spatial distribution and difference of China four regions

5 结论与讨论

1) 研究采用基于O-D联系网络的GIS空间分析方法,实现在大尺度数据空间内清晰刻画全国运营航线中的任何一条联系路径。该分析方法突破传统网络分析因要素过多导致的不便与繁琐,使巨量空间联系数据能够实现精细的空间展现。通过对每一条联系路径依据其航运量进行交互式分级展现,可以清晰勾勒全国航空联系的网络特征与结构图谱。

2) 中国航空联系网络与人口、经济空间高度重合,大城市集聚特征显著,空间分布不平衡,航空客运中心城市的等级分化十分显著。依据中心城市进出港航班数量,可将全国通航中心城市划分为全国性、区域性、省域及地方性中心4个等级,其中北京、上海、广州为全国性航空客运中心。

3) 中国的航空联系主要集中在600~2 000 km内,出港航班数量最多的空间距离为1 000~1 500 km,为跨省区的省际航班联系,600~1 000 km区段多为各级航空客运中心与邻近省区间的航班联系,1 500~2 000 km区段为东中西部及东北四大区域间的航空联系,大于2 000km的区段主要为中国陆地边疆省份与内陆及东部沿海省份之间的航空联系。

4) 航空联系本质上是城市与区域间基于空间相互作用力下的空间联系。在600~2 000 km区段,中国航空联系与空间相互作用联系表现出较强的相关性,表明中国国内航班适于在此空间距离范围内出行。不同距离区段下的空间联系与航空联系的关联性及航空联系的实现率差别较大,相应的空间联系图谱可以清晰展现。

5) 中国航空客流的区域空间分布极不平衡。东部地区的航空运输地位极其突出,西部地区相对较强,而中部与东北地区相对较弱。航空流向的分布以东部地区与西部、中部、东北三地区之间、以及东部和西部地区其内部的交流为主,西部、中部及东北三地区之间的航空流量极小。

6) 中部地区航空运输的地位及作用在全国层面上相对较弱,不如东部地区,也不如西部地区,高速公路、高速铁路与航空运输之间的竞争在中部地区表现得将更为突出。如何发展提升中部地区的航空运输业,需要进一步的研究探讨。

需指出的是,航空出行与多种城际间出行方式如铁路和公路存在一定的替代和相互竞争关系。航空联系长距离特性表现在其运距主要在600~2 000 km之间,小于600 km范围内,城市间的空间联系则主要由公路、铁路等交通方式来承担。公路客运联系在200 km内达到1/2,500 km以内达到85%,其在城际间中短途人员物资交流方面起着举足轻重的作用。而铁路客运联系有近1/2是在运距500 km范围内实现的,1 500 km内则达到90%以上[24]

受数据资料限制,本研究仅关注到客运航班和航线的数据,没有对客流人数和货运进行分析。为更好理解中国航空联系的网络结构及区域差异,需要加强对不同运输方式之间的竞争性和互补性以及在不同运距、不同区域的表现的研究。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] Kasarda J D.

Time-basedcompetition and industrial location in the fast century

[J].Real Estate Issues,1998/1999,23(4):24-29.

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[2] Guimera R, Mossa S,Turtschi A.

The worldwide air transportation network: anomalous centrality,community structure,and cities' global roles

[J].Proceedings of the National Academy of Sciences,USA,2005,102:7794-7799.

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[3] Burghouwt B,Hakfoort G.

The evolution of the European aviation network,1990~1998

[J].Journal of Air Transport Management,2001,(7):311-318.

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[4] Vowles T M.

The geographic effects of US airline alliances

[J].Journal of Transport Geography,2000,8(4):277-285.

https://doi.org/10.1016/S0966-6923(00)00012-0      URL      摘要

Code-share agreements in the airline industry allow participants the opportunity to offer service to destinations they do not physically serve. This paper concentrates on the recently proposed domestic code-share agreements between United/Delta, Continental/Northwest, and American/US Airways, six of the largest commercial carriers in the United States. Changes in destinations served as well as geographic regions of dominance based upon market share are examined. The result is a clearer view of regions of dominance for each alliance in the United States. The proposed United/Delta alliance shows an expansion across the entire United States. The Continental/Northwest alliance allows the carriers to compete with the “Big Three”. The American/US Airways proposed alliance appears to benefit US Airways (US) more than American.
[5] Burghouwt G,Hakfoort H,

Eck J R V.The spatial configuration of airline networks in Europe

[J].Journal of Air Transport Management,2003,9(5):309-323.

https://doi.org/10.1016/S0969-6997(03)00039-5      URL      Magsci      摘要

<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">The deregulation of US domestic passenger aviation in 1978 resulted in the reconfiguration of airline networks into radial route systems, spatially concentrated around a small number of central airports or &lsquo;hubs&rsquo;. This paper investigates whether a similar spatial concentration trend can be observed in the European aviation network after deregulation at the airline network level. Using the network concentration index, it is demonstrated that European &lsquo;flag carriers&rsquo; already showed a very high traffic concentration rate at the beginning of deregulation. Between 1990 and 1999, the distribution of European traffic of these carriers remained remarkably stable according to the network concentration index. A spatial concentration trend of European traffic on a small number of hubs can only be observed for some regional airlines.</p>
[6] Bagler G.

Analysis of the airport network of India as a complex weighted network

[J].Physica A,2008,387:2972-2980.

https://doi.org/10.1016/j.physa.2008.01.077      URL      [本文引用: 1]      摘要

Transportation infrastructure of a country is one of the most important indicators of its economic growth. Here we study the Airport Network of India (ANI), which represents India's domestic civil aviation infrastructure, as a complex network. We find that ANI, a network of domestic airports connected by air links, is a small-world network characterized by a truncated power-law degree distribution, and has a signature of hierarchy. We investigate ANI as a weighted network to explore its various properties and compare them with their topological counterparts. The traffic in ANI, as in the World-wide Airport Network (WAN), is found to be accumulated on interconnected groups of airports and is concentrated between large airports. In contrast to WAN, ANI is found to be having disassortative mixing which is offset by the traffic dynamics. The analysis indicates toward possible mechanism of formation of a national transportation network, which is different from that on a global scale.
[7] 王姣娥,莫辉辉.

航空运输地理学研究进展与展望

[J].地理科学进展,2011,30(6):670~680.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.06.004      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

航空地理学是交通地理学的重要组成部分,且是其最年轻的学科分支。本文以中国和欧美主流航空地理学研究为考察对象,从历史演进、技术变革和制度变迁的综合视角将近百年航空地理学的发展历程分为4 个阶段:20 世纪50 年代前的学科起步发展阶段、50-70 年代的基础体系建构阶段、80-90 年代的理论框架完善阶段以及21世纪以来的理论与实践繁荣阶段。航空地理学传统研究主题包括史志与区域地理总图、机场格局与城镇关联体系、网络结构与组织效应及优化、航空布局与区域发展互动关系、机场布局规划及其影响因素、政策对航空业发展的影响等。近年来,国内外对航空运输地位与作用的重视程度与日俱增,加之航空数据可获得性不断提升,航空网络结构的复杂性、世界(中心)城市、机场体系与航空网络的演化规律与机理、航空系统的可持续发展等问题成为国际研究热点领域。早期,中国航空地理学研究与西方发达国家发展同步,但中期受历史原因的制约而大为滞后;近期,随着经济社会的快速发展,其研究任务与日俱增。国内学界不仅需要完成对20 世纪50 年代以来西方航空地理学基础理论的引入及实证研究,同时须建立航空地理学学科体系,并积极加入国际前沿性课题研究行列。
[8] 金凤君.

中国航空客流网络发展及其地域系统研究

[J].地理研究,2001,20(1):31~39.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2001.01.005      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>&ldquo;极化&rdquo;效应是高速交通网络引导客货流演进的空间表象,由此导致空间作用关系的变化和空间结构的演化。轴心&mdash;附属式的&ldquo;轴&mdash;辐&rdquo;空间模式已经成为航空客流网络发展的基本模式。本文以航空客流为分析对象,探讨了我国城市间的相互作用特征,以及高速运输网络发展的社会经济意义。结果表明,我国大陆航空客流的网络体系形成了明显的地域分异现象,产生了以三个一级枢纽为核心的&ldquo;轴&mdash;辐&rdquo;系统,即北京、广州和上海系统,以及两个相对独立的次级系统&mdash;&mdash;乌鲁木齐和昆明系统;航空客流存在显著的距离衰减规律,绝大部分客流发生的距离在2400km之内;超大城市是航空客流的集聚地,以其为枢纽的航空网络的合理组织具有重大的社会经济意义</p>
[9] 金凤君,王成金.

轴—辐侍服理念下的中国航空网络模式构筑

[J].地理研究,2005,24(5):774~784.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<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>
[10] 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

[J].地理研究,2002,21(3):276~286.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<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>
[11] 王法辉,金凤君,曾光.

中国航空客运网络的空间演化模式研究

[J].地理科学,2003,23(5):519~525.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2003.05.002      URL      [本文引用: 2]      摘要

利用定量模型分析的方法,从经济转型期航空运输发展的驱动力、地 域非均衡性、民航客运网络演化三方面对1980~1998年中国航空运输体系发展特征进行了分析.结果显示,经过20多年的发展,中国航空运输网络以及服 务的地域范围得到了显著改善,平均每个机场服务的空间半径缩短了27%,旅客的平均旅行距离下降了17%;由于沿海地区社会经济的快速发展,中国航空体系 的空间重心向东南偏移;层次分明的航空客运网络结构逐步形成;通过对经济发展与航空运输发展间关系的统计分析表明,中国经济每增长1%,则航空运量增长 1.72%.航空运输的发展将在中国社会经济空间结构调整中发挥越来越重要作用.
[12] 薛俊菲.

基于航空网络的中国城市体系等级结构与分布格局

[J].地理研究,2008,27(1):23~32.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>航空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,城市在全球或国家航空网络中的地位直接反映了城市在全球或国家城市体系中所处的等级。由结点(航空港)和连接线(航线)所组成的航空网络代表了城市的空间可达性,直观地反映出国家城市体系的等级结构与分布格局。 本文收集了目前中国14家主要航空公司的航线数据,经相关分析证明航空网络中城市的航线数量与城市体系的规模等级基本上呈正相关趋势;在此基础上,通过基于航线图的航空网络分析,运用图表判别和聚类分析的方法,将中国128个通航城市划分为全国性中心城市、区域性中心城市、次区域中心城市和一般地方性中心城市四个等级,从航空网络的独特视角揭示了开放条件下中国城市体系等级结构与分布格局。</p>
[13] 王姣娥,金凤君,孙炜,.

中国机场体系的空间格局及其服务水平

[J].地理学报,2006,61(8):829~838.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2006.08.005      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>利用定量模型和GIS方法,从空间布局、服务范围以及航空客流分布等方面来研究中国的机场体系及其服务水平。中国机场存在空间布局不均衡和等级结构不合理等问题,各机场的服务水平空间表现不一致,整体服务格局与全国社会经济发展的格局基本协调。航空客流趋向东部沿海地区集聚,空间联系和拓展具有明显的层级性,具有一定的轴&mdash;辐式网络特征。整个机场体系表现为以&ldquo;京沪穗&rdquo;为核心的&ldquo;鼎形&rdquo;空间系统,并将在未来一段时间内得以维持。研究表明,中国机场体系的结构与全国或区域城市体系结构有一定的相互联系,随着航空运输需求的快速发展,未来机场体系的建设既要注意平衡机场区域布局,又需重视优化网络与等级体系,从而合理引导航空网络结构的演变。</p>
[14] 王姣娥,莫辉辉,金凤君.

世界机场空间格局及对中国的启示

[J].世界地理研究,2008,17(3):8~18.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2008.03.002      URL      [本文引用: 1]      摘要

机场是航空运输的重要载体,其 空间格局深刻影响着航空市场和航空网络的演化。近年来,迅速增长的中国航空运输成为世界航空运输最为突出的事情之一。基于世界民航发展概况,本文系统分析 了世界机场分布格局,研究表明:美国和欧盟将形成全球两大民航"发展极",亚太地区则是世界未来航空增长最具潜力的区域。在重点分析美欧机场发展的基础 上,深入探讨了世界多机场地区的机场分布特征,以期对中国城市群(或城市密集地区)、大都市区以及支线机场布局提供决策参考。
[15] 莫辉辉,金凤君,刘毅,.

机场体系中心性的网络分析方法与实证

[J].地理科学,2010,30(2):204~212.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

机场体系是航空运输组织网络的核心组成部分,认知其空间结构特征对航空运输网络的建构及辨析其表征的城镇体系结构等具有重要的意义,而中心性在刻画机场体系空间结构特征中具有基础性的作用。在研究Christaller中心地理论及其分析方法的基础上,引入网络分析方法的度中心性、邻近中心性和介中心性,这3个指标分别反映了节点在网络中的直接交流能力、可达性服务水平和控制网络交流的能力。以中国航空网络为例,研究表明网络中心性指标对机场体系的空间结构具有较好的解释性。度中心性和邻近中心性表现出较好的一致性,但与介中心性差异较大。尽管北京和上海的各类中心值始终位居前两位,但对于度中心性和邻近中心性2个指标,第三、四和五位分别为广州、深圳和成都;而对于介中心性,取而代之的是昆明、广州和乌鲁木齐,更多地体现了地缘政治的影响。综合3类网络中心性测度方法和中心地理论,提出具有探索性意义的系统中心性分析方法,其研究结果较好地体现了中国机场体系的等级结构、上层系统“鼎形”集聚特征和国家地域系统的“鞍”型效果,且与《全国民用机场布局规划》的五大机场体系具有较好的耦合性。
[16] Wang Jiaoe,Mo Huihui,Jin Fengjun,et al.

Exploring the network structure and nodal centrality of China's air transport network: A complex network approach

[J].Journal of Transport Geography,2011,19(4):712~721.

https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2010.08.012      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

This paper paper uses a complex network approach to examine the network structure and nodal centrality of individual cities in the air transport network of China (ATNC). Measures for overall network structure include degree distribution, average path length and clustering coefficient. Centrality metrics for individual cities are degree, closeness and betweenness, representing a node's location advantage as being directly connected to others, being accessible to others, and being the intermediary between others, respectively. Results indicate that the ATNC has a cumulative degree distribution captured by an exponential function, and displays some small-world (SW) network properties with an average path length of 2.23 and a clustering coefficient of 0.69. All three centrality indices are highly correlated with socioeconomic indicators of cities such as air passenger volume, population, and gross regional domestic product (GRDP). This confirms that centrality captures a crucial aspect of location advantage in the ATNC and has important implications in shaping the spatial pattern of economic activities. Most small and low-degree airports are directly connected to the largest cities with the best centrality and bypass their regional centers, and therefore sub-networks in the ATNC are less developed except for Kunming in the southwest and Urumchi in the northwest because of their strategic locations for geographic and political reasons. The ANTC is relatively young, and not as efficient and well-developed as that of the US. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
[17] 王姣娥,莫辉辉,金凤君,.

中国航空网络空间结构的复杂性

[J].地理学报,2009,64(8):899~910.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.08.001      URL      Magsci      摘要

<p>航空运输是现代交通运输的重要组成部分,以机场和航线构建的网络是其提供运输服务的空间载体。基于复杂网络理论,借助度分布、平均路径长度、簇系数、度度相关性、簇度相关性等指标对以城市为节点的中国航空网络空间结构进行分析,发现其度累计概率分布表现为具有置信度较高的指数分布,且具有较小的平均路径长度(2.23)和较大的簇系数(0.69),整体结构呈现&quot;小世界网络&quot;的特点。由于中国航空网络规模较小,且新建机场倾向于直接与最高级枢纽机场建立航线联系,不利于区域枢纽机场的形成。因而除顶层结构(北京&mdash;上海&mdash;广州)外,中国航空网络的其它层级结构并不十分明显。从节点的度、簇系数、可达性等指标及其相关性分析,中国航空网络空间结构特征差异明显,表现出较强的集聚性,且可达性与城市体系上层结构在空间分布上较为吻合。随着中国航空运输需求的快速增加,未来航空网络在市场经济的推动下,将进一步表现出向具有&quot;无标度&quot;特征的&quot;小世界网络&quot;演变的趋势,航空网络的空间结构将日趋复杂化。</p>
[18] 武文杰董正斌张文忠,.

中国城市空间关联网络结构的时空演变

[J].地理学报,2011,66(4):435~445.

URL      Magsci      摘要

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。
[19] Taaffe E J.

The urban hierarchy: An air passenger definition

[J]. Economic Geography, 1962, 38(1): 1~14.

https://doi.org/10.2307/142321      URL      [本文引用: 1]     

[20] 王海江,苗长虹,茹乐峰,.

我国省域经济联系的空间格局及其变化

[J].经济地理,2012,32(7):18~23.

URL      [本文引用: 1]      摘要

借助空间相互作用重力模型,利用2009和2000年的市区总人口、GDP及公路运营里程等指标,综合测度全国全部287个地级以上中心城市的省域空间经济联系。计算每个省域所辖中心城市相互之间的经济联系强度,并以经济联系强度小于10、介于10—100、大于100三个区段按统一尺度标准,通过ArcGIS软件分别绘制出2009、2000年各省的经济联系空间分布格局图。综合对比发现,区域空间结构与其内部空间经济联系的强弱、联系网络的发育程度有着极为密切的关系,随着空间经济联系由弱到强、联系网络由简单到复杂,区域空间结构也随之由极核式单中心结构向多核心、网络式、一体化方向发展;全国省区的空间经济联系与全国主要城市群可以进行完美的空间拟合,反映出空间经济联系的强弱与紧密程度表征了城市群的演化阶段与发育状况,也说明城市群形成发展的内在机理是其空间经济联系的不断加强与深化。研究表明,我国区域经济发展偏集于沿海的长三角、珠三角与环渤海三地区的三大城市群区域,并且这一不平衡的空间格局仍在持续发展。
[21] 苗长虹,王海江.

河南省城市的经济联系方向与强度——兼论中原城市群的形成与对外联系

[J].地理研究,2006,25(2):222~232.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>本文借助区域间相互作用的引力模型,对河南省省辖市之间以及它们与全国各省会城市之间的经济联系强度进行了计算,并利用河南省公路、铁路和航空客运方面的具体统计资料进行实证研究,验证了城市之间的经济联系强度与公路、铁路客运之间确实有着极强的线性相关性,由此建立了通过城市经济联系强度所占比例的大小来确定城市经济联系方向的研究方法。在此基础上,提出由经济联系强度占区域全部经济联系强度的比例来量化表征经济地理位置的思想,通过河南省区内和区际城市经济联系主要方向和强度的具体计算,表明中原城市群的形成及其与外部城市群的对接有其客观的人流联系基础。</p>
[22] 顾朝林,庞海峰.

基于重力模型的中国城市体系空间联系与层域划分

[J].地理研究,2008,27(1):1~12.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.01.001      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>新中国成立以来,中国大陆城市体系空间格局发生了深刻的变化。传统的城市体系空间联系主要从人流、物流、技术流、信息流、金融流进行数据的收集和分析,也有运用图论原理进行Rd链分析。近来,随着社会主义市场经济的迅速发展,城市之间的联系变得异常复杂、数据不易得到。本文试图运用重力模型方法对中国城市间的空间联系强度进行定量计算,据此刻画中国城市体系的空间联系状态和结节区结构。从研究结果看,所得结论与实际情况基本吻合。</p>
[23] 国家统计局.中国统计年鉴(2012) [M].北京:中国统计出版社,2013.

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[24] 王海江,苗长虹.

基于O-D网络的全国中心城市铁路客运联系及其分布规律

[J].经济地理. 2014,34(5):83~90.

URL      [本文引用: 1]      摘要

依据全国286个地级中心城市间完整的交互式“城市-车次-城市”铁路客运数据,采用基于O-D网络的GIS空间分析方法,从全国中心城市铁路联系的空间 集聚、任意两中心城市之间的铁路联系、细分车次类型的空间分布规律等多角度解析全国中心城市铁路客运联系的空间格局,精确而清晰地刻画中心城市之间铁路客 运联系的空间集聚、网络结构与分布特征.研究表明,全国铁路客运联系分布格局呈现向东倾斜的“开”字型结构,即由京沪-沪深线、京广-京哈线“两纵”与陇 海-兰新线、沪昆线“两横”相互交汇而成全国铁路客运的骨架.全国铁路客运联系有三个核心集聚区,即京津冀、长三角及珠三角,北京、上海、广州、武汉、西 安、成都共同构成全国性铁路客运联系中心.当空间联系距离大于200km后,铁路客运联系呈现出较规则的三次曲线型距离衰减规律.全国中心城市之间的铁路 客运联系近1/2是在空间联系距离500km的范围内实现的,动车组和高铁联系则有2/3比例在此空间距离内完成.随着空间联系距离的逐渐增加,全国铁路 客运联系依次表现为城市群或经济区内、省域内、相邻省区、区域乃至大区域间等不同空间尺度的联系.研究显示,长三角与珠三角之间、珠三角与海西经济区之间 直接的铁路客运联系相对其优越的地理区位来说较弱,是交通运输布局方面的一个缺失.

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