高速公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)中國(guó)城市可達(dá)性的影響

薛紅木，馮長(zhǎng)春，張劍鋒

（北京大學(xué)　城市與環(huán)境學(xué)院，北京　100871）

高速公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)中國(guó)城市可達(dá)性的影響

薛紅木，馮長(zhǎng)春，張劍鋒

（北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，北京100871）

通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)抓取百度地圖中288個(gè)地級(jí)市及以上城市之間的最短旅行時(shí)間，修正加權(quán)平均旅行時(shí)間公式，研究我國(guó)城市可達(dá)性空間格局及高速公路網(wǎng)路對(duì)我國(guó)城市可達(dá)性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：非高速公路網(wǎng)絡(luò)下，可達(dá)性格局為以湖北為核心向外圈層遞減的“中心—外圍”模式；高速公路網(wǎng)絡(luò)下，轉(zhuǎn)變?yōu)橐院薄幽蠟楹诵南蛲馊舆f減的“中心—外圍”模式，向北方向拉伸顯著；高速公路時(shí)空壓縮效應(yīng)顯著，城市之間總通行時(shí)間距離壓縮效應(yīng)達(dá)46.76%；高速公路對(duì)城市可達(dá)性影響顯著，可達(dá)性變化幅度在空間上多中心（西南省份、新疆、華北、河南）向外圍遞減的階梯式格局；高速公路網(wǎng)絡(luò)下我國(guó)可達(dá)性空間格局的均衡度下降。

可達(dá)性；高速公路；空間格局；城市可達(dá)性

1　引言

圖1　中國(guó)高速公路網(wǎng)絡(luò)空間布局（2014）

中國(guó)高速公路網(wǎng)絡(luò)（National Expressway Network，NEN）項(xiàng)目自1997年開始啟動(dòng)建設(shè)，截至2014年我國(guó)高速公路總里程約為12萬(wàn)km，占總公路里程的2.4%，連接了我國(guó)所有地級(jí)市及以上城市（如圖1所示），已經(jīng)成為提升區(qū)域交通可達(dá)性、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、縮小區(qū)域差距的重要發(fā)展戰(zhàn)略。

可達(dá)性是指網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的相互關(guān)系，是評(píng)價(jià)交通網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)綜合性指標(biāo)，Hansen于1959研究居住用地利用模式時(shí)第一次提出了“可達(dá)性”的概念［1］，之后國(guó)內(nèi)外學(xué)者便逐漸開展對(duì)于公路、鐵路、航運(yùn)等交通方式可達(dá)性的研究。Gutierrez等利用GIS預(yù)測(cè)了歐洲高速公路和高速鐵路對(duì)區(qū)域可達(dá)性的影響［2-3］；Bruinsma等對(duì)七篇運(yùn)用不同方法與數(shù)據(jù)來(lái)研究歐洲城市可達(dá)性的文獻(xiàn)進(jìn)行了橫向與縱向?qū)Ρ龋ǔ鞘锌蛇_(dá)性排名的比較，公路、鐵路、航空三種交通方式的可達(dá)性結(jié)果的對(duì)比［4］。在國(guó)內(nèi)，李平華等對(duì)潛力模型、加權(quán)平均旅行時(shí)間等6種可達(dá)性研究方法進(jìn)行了對(duì)比分析，總結(jié)了當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)對(duì)于可達(dá)性研究的階段性進(jìn)展與成果［5］；曹小曙等以“最短路徑模型”為基礎(chǔ)，對(duì)中國(guó)干線公路網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)的城市通達(dá)性空間格局進(jìn)行分析，呈現(xiàn)明顯的“中心—外圍”模式［6］；吳威等選取三個(gè)時(shí)間斷面對(duì)長(zhǎng)江三角洲主要節(jié)點(diǎn)城市的公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性空間格局演化進(jìn)行分析［7］；吳威等又采用空間距離、時(shí)間距離、連續(xù)性等多項(xiàng)指標(biāo)對(duì)我國(guó)鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性空間格局進(jìn)行分析，從不同指標(biāo)側(cè)重點(diǎn)來(lái)對(duì)比可達(dá)性空間格局［8］；蔣曉威等對(duì)安徽不同時(shí)間斷面的公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性空間格局的演化進(jìn)行對(duì)比，可達(dá)性網(wǎng)絡(luò)呈中心外圍圈層式優(yōu)化［9］；蔣海兵等針對(duì)目前可達(dá)性研究的局限，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析和成本柵格對(duì)有無(wú)京滬高鐵兩種狀態(tài)下區(qū)域中心城市陸路可達(dá)性進(jìn)行了比較，并計(jì)算了高鐵開通后城市腹地范圍的變化［10］；孟德友等運(yùn)用加權(quán)平均旅行時(shí)間等方法研究高速鐵路和高速公路對(duì)我國(guó)省際、長(zhǎng)江三角洲、河南省的可達(dá)性空間格局的影響［11-13］；張小平等通過(guò)1985-2008年河南省經(jīng)濟(jì)及公路數(shù)據(jù)研究了河南省地級(jí)市的可達(dá)性與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，并對(duì)城市發(fā)展類型進(jìn)行劃分［14］；馮長(zhǎng)春等通過(guò)傳統(tǒng)客運(yùn)與高鐵客運(yùn)可達(dá)性的對(duì)比來(lái)研究未來(lái)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對(duì)中國(guó)省際可達(dá)性空間格局的演化［15］；張萌萌等基于鐵路客運(yùn)可達(dá)性，對(duì)268個(gè)地級(jí)市及以上城市的市場(chǎng)潛力格局及高鐵對(duì)市場(chǎng)潛力的影響進(jìn)行定量分析［16］；毛廣雄等分析了高速鐵路建成后對(duì)淮安市的可達(dá)性水平及產(chǎn)業(yè)集群轉(zhuǎn)移的影響［17］；吳磊等以江西省45個(gè)市縣作為研究對(duì)象，選取2010年和2014年兩個(gè)時(shí)間斷面，計(jì)算高鐵開通前后江蘇省可達(dá)性空間格局［18］。

從已有研究成果可以得出，目前可達(dá)性研究區(qū)域、研究方法與指標(biāo)具有多樣化趨勢(shì)。研究范圍涉及全國(guó)、區(qū)域、省域內(nèi)主要城市三個(gè)范疇，缺少對(duì)于全國(guó)地級(jí)及以上城市的可達(dá)性空間格局的深入研究。從研究指標(biāo)來(lái)看，加權(quán)平均旅行時(shí)間和潛力模型是最常用的兩個(gè)指標(biāo)。但在以往的研究中，時(shí)間距離是根據(jù)公路級(jí)別屬性來(lái)設(shè)定速度并計(jì)算，忽略了實(shí)際行駛過(guò)程中的一些不確定因素，如不同路段限速存在差異，不同類型公路與城市內(nèi)部道路接駁條件不同影響旅行時(shí)間等；也忽略了公路運(yùn)輸特征對(duì)可達(dá)性的影響。因此，本文采用百度地圖大數(shù)據(jù)技術(shù)建立了精確的“高速公路”和“非高速公路”對(duì)照組，選取我國(guó)288個(gè)地級(jí)市及以上城市作為高速公路網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，并修正加權(quán)平均旅行時(shí)間模型，研究高速公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)我國(guó)城市可達(dá)性的影響。

2　研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.1研究方法

（1）最短旅行時(shí)間。本文利用百度地圖抓取高速和非高速最短旅行時(shí)間，抓取數(shù)據(jù)單位為秒，數(shù)值越大，可達(dá)性越差。

（2）加權(quán)平均旅行時(shí)間。由于城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)人口等方面的發(fā)展程度影響著城市之間的相關(guān)聯(lián)系，因此可達(dá)性不僅與城市的區(qū)位、交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平有關(guān)，還與城市的經(jīng)濟(jì)、人口、客貨運(yùn)量等特征息息相關(guān)。加權(quán)平均旅行時(shí)間這一指標(biāo)能夠融合城市規(guī)模和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)可達(dá)性的影響，很好地反映節(jié)點(diǎn)的可達(dá)性水平。加權(quán)平均旅行時(shí)間的公式為：

式中Ai為節(jié)點(diǎn)城市i的加權(quán)平均旅行時(shí)間，其值越小，表示可達(dá)性越好；Tij為節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的最短旅行時(shí)間；Mj為節(jié)點(diǎn)j的社會(huì)發(fā)展水平，通常采用人口規(guī)?；騁DP度量，但公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性格局也深受公路運(yùn)輸特征的影響，吳威［6］等通過(guò)定義公路貨運(yùn)量區(qū)位商與可達(dá)性系數(shù)進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)存在差異，說(shuō)明單一的人口規(guī)模或GDP指標(biāo)難以說(shuō)明城市對(duì)于公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性的實(shí)際影響?？拓涍\(yùn)量一方面表征城市通過(guò)公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)外聯(lián)系的人流和物流量，另一方面影響城市配套的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、運(yùn)營(yíng)管理水平等，進(jìn)而影響進(jìn)入城市內(nèi)部之后通達(dá)性的水平，因此本文引入客貨運(yùn)量對(duì)模型進(jìn)行修正，定義如下：

其中，Pa為城市j的客運(yùn)量，F(xiàn)t為城市j的貨運(yùn)量，Pj為城市j的人口數(shù)，Gj為城市j的GDP，Mj可解釋為城市公路流密度。

（3）可達(dá)性系數(shù)?？蛇_(dá)性系數(shù)是指網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點(diǎn)的可達(dá)性值與所有節(jié)點(diǎn)可達(dá)性平均值之比，能夠?qū)訖?quán)平均旅行時(shí)間進(jìn)行統(tǒng)一化處理，可以很好地反映節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中可達(dá)性的相對(duì)水平。計(jì)算公式為：

可達(dá)性系數(shù)越小可達(dá)性越好，可達(dá)性系數(shù)大于1表示該節(jié)點(diǎn)可達(dá)性水平低于平均水平，反義亦然。

2.2數(shù)據(jù)處理

本文選取中國(guó)大陸288個(gè)地級(jí)市及以上城市作為高速公路網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，所選節(jié)點(diǎn)城市的人口、GDP、客運(yùn)量和貨運(yùn)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自2014年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

本文從百度地圖抓取高速公路網(wǎng)絡(luò)相關(guān)數(shù)據(jù)，抓取時(shí)間為2015年3月，數(shù)據(jù)包括每?jī)蓚€(gè)地級(jí)市及以上城市之間的最短高速公路距離、最短非高速公路距離、最短高速公路交通時(shí)間、最短非高速公路交通時(shí)間，在抓取中可選擇“走高速”和“不走高速”，不走高速的狀態(tài)下默認(rèn)按照國(guó)道、省道、縣道的順序選擇最優(yōu)通行路徑。本文研究數(shù)據(jù)局限在于，2013年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分析是基于2015年初的高速公路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行的，這會(huì)使得高速公路網(wǎng)絡(luò)交通時(shí)間有一定程度的縮短，高速公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)可達(dá)性的影響有可能會(huì)被高估。但考慮到2014年城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在本文寫作期間尚未發(fā)布，且百度地圖大數(shù)據(jù)完整、準(zhǔn)確且較難獲得，該實(shí)證研究結(jié)果對(duì)理解高速公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)可達(dá)性空間格局及其影響具有重要意義。

基于地理信息系統(tǒng)（GIS）網(wǎng)絡(luò)分析功能、百度地圖大數(shù)據(jù)技術(shù)得到的交通數(shù)據(jù)能夠精確體現(xiàn)道路網(wǎng)絡(luò)差別，其描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

結(jié)果顯示中國(guó)288個(gè)地級(jí)市及以上城市之間的高速公路平均最短交通時(shí)間為17.88h，而其他等級(jí)公路的最短行駛時(shí)間平均約為33.51h，相比共縮短約15.6h，兩地級(jí)市間最長(zhǎng)高速公路交通時(shí)間為呼倫貝爾市至普洱市68.92h，最長(zhǎng)非高速公路交通時(shí)間為烏魯木齊市至三亞市111.29h，如圖2所示。城市間高速公路行駛最短距離平均為1 547.75km，而其他等級(jí)公路最短行駛距離平均約為1 608.54km，相比共縮短約60.79km。

表1　百度地圖高速公路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)（2015年3月）

圖2　中國(guó)地級(jí)市及以上城市間走高速（a）和不走高速（b）的平均交通時(shí)間（單位：h）

3　區(qū)域可達(dá)性及空間格局分析

利用加權(quán)平均旅行時(shí)間公式對(duì)我國(guó)288個(gè)地級(jí)市及以上城市的非高速和高速加權(quán)平均旅行時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，并利用ArcGIS對(duì)結(jié)果進(jìn)行普通克里金（Kriging）插值分析，選擇GeometricIntervals方法進(jìn)行分級(jí)。通過(guò)對(duì)比非高速公路網(wǎng)絡(luò)和高速公路網(wǎng)絡(luò)下的可達(dá)性總體特點(diǎn)、空間格局等特征，分析高速公路對(duì)可達(dá)性的影響。

3.1非高速公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性

根據(jù)加權(quán)平均旅行時(shí)間公式計(jì)算得到非高速網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性結(jié)果。非高速公路網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性總值為10 370h，平均值為36.01h，標(biāo)準(zhǔn)差為8.46，最高值為80.95h，最低值為26.47h，最高值是最低值的3.06倍。

利用ArcGIS進(jìn)行普通克里金（Kriging）插值分析可以得出（如圖3所示），總體上我國(guó)區(qū)域可達(dá)性空間格局呈現(xiàn)以湖北為核心的向外圈層遞減的中心—外圍模式?？蛇_(dá)性排名前50的城市分布在湖北、河南、湖南、安徽、江西、陜西中部六個(gè)省份中，其中湖北12個(gè)、河南12個(gè)、湖南11個(gè)、安徽6個(gè)、江西和陜西各4個(gè)、山西1個(gè)，集中分布在湖北、河南、湖南、安徽四個(gè)中部省份中，占比達(dá)82%。這與曹小曙等［6］利用公路屬性設(shè)定行駛速度所計(jì)算出的結(jié)果基本一致，但是可達(dá)性格局向西南方向拉伸明顯?？蛇_(dá)性最好的50個(gè)城市的加權(quán)平均旅行時(shí)間總值為1 402h，平均值為28.05h，湖北省荊州市、襄陽(yáng)市、荊門市位列前三名。

圖3　非高速公路加權(quán)平均旅行時(shí)間（單位：h）

可達(dá)性排名后50的城市集中分布在西藏、新疆、海南、黑龍江、吉林、遼寧、云南、甘肅、內(nèi)蒙古9個(gè)省份，多處于高速公路網(wǎng)絡(luò)的末端、空間邊緣地帶，尤其是西部與東北地區(qū)，呈現(xiàn)明顯的外圍趨勢(shì)。其中，克拉瑪依、烏魯木齊、黑河市因?yàn)榈靥幹袊?guó)邊陲成為可達(dá)性最差的城市，與其他節(jié)點(diǎn)的加權(quán)平均旅行時(shí)間均超過(guò)62h?？蛇_(dá)性排名后50位城市的加權(quán)平均旅行時(shí)間總值為2 548h，平均值為50.95h，是前50位城市的1.82倍。

3.2高速公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性

針對(duì)高速公路網(wǎng)絡(luò)情況下進(jìn)行加權(quán)平均旅行時(shí)間計(jì)算，中國(guó)地級(jí)市及以上城市的可達(dá)性空間格局為以安徽—河南為核心向外圈層遞減的中心—外圍結(jié)構(gòu)（如圖4所示），可達(dá)性格局向北拉伸明顯。高速公路網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性總值為5 487h，平均值為19.05h，與非高速網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性相比減少47.08%，標(biāo)準(zhǔn)差為5.03，最高值為45.21h，最低值為13.64h，最高值是最低值的3.31倍。

圖4　高速網(wǎng)絡(luò)加權(quán)平均旅行時(shí)間（單位：h）

可達(dá)性排名前50名的城市分布在河南、湖北、湖南、安徽、陜西、江西、山東、山西8個(gè)省份當(dāng)中，其中河南15個(gè)、湖北12個(gè)、湖南9個(gè)、安徽6個(gè)、陜西4個(gè)、江西2個(gè)、山東和山西各1個(gè)，河南與山東所屬城市增加，可達(dá)性格局有所優(yōu)化，湖南和江西所屬城市數(shù)量有所下降。與非高速公路網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性格局相比，高速公路網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性格局顯著地向河南方向拉伸，這與河南省的高速網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成果有很大的關(guān)系。可達(dá)性最高的50個(gè)城市的加權(quán)平均旅行時(shí)間總值為725h，平均值為14.50h，相比非高速公路網(wǎng)絡(luò)前50位減少48.30%，核心區(qū)域可達(dá)性受高速公路網(wǎng)絡(luò)影響略大于整體平均水平。湖北省荊州市、荊門市、隨州市為可達(dá)性最優(yōu)的三座城市。

可達(dá)性排名后50的城市仍分布在西藏、新疆、海南、黑龍江、吉林、遼寧、云南、甘肅、內(nèi)蒙古9個(gè)省份當(dāng)中。其中遼寧和云南所屬城市減少，可達(dá)性得到格局優(yōu)化；內(nèi)蒙古和甘肅所屬城市增加，其余省份所屬城市數(shù)量保持不變。可達(dá)性排名后50位城市的加權(quán)平均旅行時(shí)間總值為1 397h，平均值為27.94h，是前50位城市的1.93倍，與非高公路網(wǎng)絡(luò)相比減少45.17%，低于整體變化幅度1.91%，外圍區(qū)域受高速公路網(wǎng)絡(luò)影響平均水平。拉薩市、克拉瑪依市、烏魯木齊市為可達(dá)性最差的三個(gè)城市。

3.3高速公路效應(yīng)分析

高速公路對(duì)區(qū)域可達(dá)性的提升作用可稱作高速公路效應(yīng)。以上兩節(jié)根據(jù)加權(quán)平均旅行時(shí)間對(duì)高速公路和非高速公路情況下我國(guó)區(qū)域可達(dá)性進(jìn)行了分析。為了更好地從數(shù)理統(tǒng)計(jì)角度對(duì)高速公路效應(yīng)進(jìn)行分析，本節(jié)從時(shí)空壓縮效應(yīng)、可達(dá)性變化率和可達(dá)性系數(shù)變化情況來(lái)進(jìn)一步分析高速公路效應(yīng)。

3.3.1時(shí)空壓縮效應(yīng)。根據(jù)百度地圖抓取數(shù)據(jù)計(jì)算可知，非高速公路網(wǎng)絡(luò)中288個(gè)地級(jí)市及以上城市之間的總里程為13 342萬(wàn)km，平均旅行里程為46.33萬(wàn)km；高速公路網(wǎng)絡(luò)下城市之間相互通行的總里程為12 838萬(wàn)km，平均旅行旅程為44.58萬(wàn)km，減少3.78%，高速公路網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)并未大幅度減少城市之間的空間距離。但從時(shí)間效應(yīng)角度來(lái)分析，高速公路網(wǎng)絡(luò)大幅度減少了城市之間通行的時(shí)間距離，通行總時(shí)間從278萬(wàn)h縮減到148萬(wàn)h，平均旅行時(shí)間從9 651h壓縮到5 151h，壓縮效應(yīng)達(dá)46.76%，見(jiàn)表2。

表2　非高速公路與高速公路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空壓縮效應(yīng)分析

3.3.2可達(dá)性變化率。高速公路網(wǎng)絡(luò)對(duì)于可達(dá)性的影響從全國(guó)、省域、城市三個(gè)層次來(lái)分析。

（1）全國(guó)層次。從全國(guó)層面來(lái)看，非高速網(wǎng)絡(luò)下288個(gè)地級(jí)市及以上城市之間通行的加權(quán)平均旅行時(shí)間總和為10 370h，平均值為36.01h，而高速網(wǎng)絡(luò)下加權(quán)平均旅行時(shí)間總和為5 487h，平均值為19.05h，提升0.89倍?？蛇_(dá)性值小于26.47h（非高速公路網(wǎng)絡(luò)中可達(dá)性最低值）的城市達(dá)到263個(gè)，極大地提升了公路網(wǎng)絡(luò)的通行效率。

（2）省域?qū)哟?。從區(qū)域角度分析，通過(guò)計(jì)算各省所屬城市的加權(quán)平均旅行時(shí)間的平均值來(lái)評(píng)價(jià)各省的可達(dá)性水平及其變化幅度。在非高速公路網(wǎng)絡(luò)下，湖北、河南、湖南、安徽、江西省為可達(dá)性最優(yōu)的五個(gè)省份，均位于中部地區(qū)；在高速網(wǎng)絡(luò)下，仍是湖北、河南、湖南、安徽、江西省五個(gè)省份為可達(dá)性最好的區(qū)域。但是河南可達(dá)性水平受高速公路影響較大，提升較高，變化率達(dá)1.96，逐漸縮小與湖北省的差距。

省際的可達(dá)性變化幅度在空間上多中心（西南省份、新疆、華北、河南）向外圍遞減的階梯式格局（如圖5），總體上西南、新疆、中部、華北部省份受高速公路影響變化幅度最大，內(nèi)蒙古、西部省份、東北變化幅度較小。具體每個(gè)省的變化幅度取決于其所在區(qū)位及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，例如新疆雖處于邊緣位置，近幾年快速發(fā)展高速公路，截止2014年底高速公路里程超過(guò)4 000km，領(lǐng)先寧夏、甘肅、青海等周邊省份，其可達(dá)性變化幅度在31個(gè)省份及直轄市中排名第二。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，將31個(gè)省份的可達(dá)性變化幅度劃分為三個(gè)等級(jí)（見(jiàn)表3），有16個(gè)省份的變化幅度超過(guò)全國(guó)平均水平，貴州省變化幅度最大，其余省份按變化幅度大小依次排列；10個(gè)省份變化幅度低于平均水平，西藏最低；其中5個(gè)省份與全國(guó)平均水平持平。

圖5　省際可達(dá)性變化率

表3　省域可達(dá)性變化幅度

（3）城市層次。從城市角度來(lái)看，其可達(dá)性變化幅度基本符合省域?qū)用娴淖兓?guī)律，變化幅度位于前50名的城市基本分布于貴州、廣西、云南、四川、河南、河北、新疆等省份，如圖6所示。

圖6　地級(jí)市及以上城市可達(dá)性變化率

由于城市數(shù)量較多，無(wú)法對(duì)每個(gè)城市受高速公路影響的變化幅度進(jìn)行分析，因此對(duì)城市進(jìn)行分級(jí)分析。根據(jù)變化幅度的高低將城市分為5級(jí)（見(jiàn)表4）。從一級(jí)到五級(jí)城市數(shù)量分別為56、75、59、80、18。不同城市間可達(dá)性變化幅度差異較小，190個(gè)城市變化幅度超過(guò)1.89水平值，占所有城市比例的66%，變化幅度最大的烏魯木齊市為2.03，而變化幅度最小的拉薩為1.36，相差也僅為0.49倍。

表4　地級(jí)市及以上城市可達(dá)性變化幅度

3.3.3可達(dá)性系數(shù)。根據(jù)可達(dá)性系數(shù)公式計(jì)算出288個(gè)地級(jí)市及以上城市的可達(dá)性系數(shù)。在非高速公路網(wǎng)絡(luò)中，有181個(gè)城市可達(dá)性系數(shù)小于1 107個(gè)城市可達(dá)性系數(shù)大于1，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中有62.85%的城市可達(dá)性水平超過(guò)平均值；在高速公路網(wǎng)絡(luò)中，有185個(gè)城市可達(dá)性系數(shù)小于1，占整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中城市的64.24%，103個(gè)城市可達(dá)性系數(shù)大于1，變化幅度較小。

在地理數(shù)學(xué)方法中，標(biāo)準(zhǔn)方差用來(lái)衡量觀測(cè)值和均值之間的平均距離，可以衡量數(shù)據(jù)之間的集中和分散程度［19］，計(jì)算可達(dá)性系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差可以衡量高速公路對(duì)城市可達(dá)性均衡性的影響。非高速網(wǎng)絡(luò)下，288個(gè)地級(jí)市及以上城市的可達(dá)性系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差為0.24，高速網(wǎng)絡(luò)下的可達(dá)性系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)方差為0.26，相較于非高速網(wǎng)絡(luò)上升了12.29%，說(shuō)明公路網(wǎng)絡(luò)在高速網(wǎng)絡(luò)下均衡性下降，高速公路網(wǎng)絡(luò)分布的不均衡導(dǎo)致可達(dá)性分布趨于不均衡。尤其在寧夏、甘肅、青海、黑龍江、吉林、西藏等處于外圍區(qū)域的省份，高速公路里程也在全國(guó)處于落后梯隊(duì)；而湖北、河南、安徽、北京、天津這些處于中心位置的省份，一方面具有良好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，另一方面在高速公路建設(shè)方面也取得了很好的成果，造成了可達(dá)性格局不均衡性的提升，外圍省市的邊緣化程度日益加深。

4　結(jié)語(yǔ)

本文利用百度地圖抓取非高速公路網(wǎng)絡(luò)和高速公路網(wǎng)絡(luò)的最短旅行時(shí)間，利用加權(quán)平均旅行時(shí)間及可達(dá)性系數(shù)公式，對(duì)比非高速公路網(wǎng)絡(luò)和高速公路網(wǎng)絡(luò)下的中國(guó)大陸地級(jí)市及以上城市的可達(dá)性格局及特征，研究高速公路對(duì)城市可達(dá)性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：

（1）非高速公路網(wǎng)絡(luò)下，我國(guó)區(qū)域可達(dá)性格局為以湖北為核心的向外圈層遞減的“中心—外圍”模式，可達(dá)性最優(yōu)的50個(gè)城市集中分布在湖北、河南、湖南、安徽中部四個(gè)省。

（2）高速公路網(wǎng)絡(luò)下，我國(guó)區(qū)域可達(dá)格局轉(zhuǎn)變成以湖北—河南為核心的向外圈層遞減的“中心—外圍”模式，向北方向拉伸明顯，河南可達(dá)性格局受高速公路影響較大，縮小了與湖北之間的差距?？蛇_(dá)性最優(yōu)的50個(gè)城市仍集中分布在河南、湖北、湖南、安徽中部四個(gè)省份。

（3）高速公路時(shí)空壓縮效應(yīng)顯著。高速公路網(wǎng)絡(luò)大幅度減少了城市之間通行的時(shí)間距離，通行總時(shí)間從278萬(wàn)h縮減到148萬(wàn)h，平均旅行時(shí)間從9 651h壓縮到5 151h，壓縮效應(yīng)達(dá)46.76%。

（4）高速公路對(duì)可達(dá)性影響顯著。288個(gè)城市之間的加權(quán)平均旅行時(shí)間平均值從36.01h提升到19.05h，提升0.89倍。省際的可達(dá)性變化幅度在空間上多中心（西南省份、新疆、華北、河南）向外圍遞減的階梯式格局，變化幅度平均值達(dá)1.89，21個(gè)省份可達(dá)性變化幅度超過(guò)或等于平均值，可達(dá)性受益最大的區(qū)域集中于西南、新疆、華北、河南區(qū)域。從城市角度來(lái)看，其可達(dá)性變化幅度基本符合省域?qū)用娴淖兓?guī)律，不同城市間可達(dá)性變化幅度差異較小，185個(gè)城市變化幅度超過(guò)1.89平均值，占所有城市比例的64.24%。

（5）高速公路網(wǎng)絡(luò)下我國(guó)可達(dá)性空間格局的均衡度下降?？蛇_(dá)性系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方差由非高速網(wǎng)絡(luò)下的0.24上升到0.26，說(shuō)明公路網(wǎng)絡(luò)在高速網(wǎng)絡(luò)下均衡性有所下降，高速公路網(wǎng)絡(luò)分布的不均衡性導(dǎo)致可達(dá)性分布趨于更加不均衡，外圍省市的邊緣化程度日益加深。

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Influence of Expressway Network on Chinese City Reachability

Xue Hongmu，F(xiàn)eng Changchun，Zhang Jianfeng
（School of Urban Environmental Sciences， Peking University， Beijing 100871， China）

In this paper， using the big data technology， we extracted the shortest traveling time between the 288 prefecture or higherlevel cities of China from the Baidu Map， modified the formula for the weighted average traveling time， and studied the influence of the spatialdistribution of the Chinese cities and the expressway network on the reachability of the cities. Through which， we found that for the non expresswaynetwork， the traffic reachability pattern of the cities was centered in Hubei and tapered outward in circles； for the expresswaynetwork， it was centered around Hubei and Henan and tapered outward in circles significantly stretched northward； the expressway networkhad pronounced space-time compression effect， reducing the total traveling time between the cities by as much as 46.76％； the expresswaynetwork had significant influence on the reachability of the cities， the reachability of the cities changed in a gradient pattern with multiplecenters （in southwestern provinces， Xinjiang， northern China and Henan） and tapered outward； and the expressway network reduced theequilibrium of the spatial reachability of the Chinese cities.

reachability； expressway； spatial pattern； city reachability

F540；U412.1；F224

A

1005-152X（2016）03-0066-07

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.03.016

2016-02-14

薛紅木（1988-），滿族，吉林人，碩士，研究方向：城市與區(qū)域規(guī)劃；馮長(zhǎng)春（1957-），北京人，教授，博導(dǎo)，研究方向：城市與區(qū)域規(guī)劃、土地經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)發(fā)展；張劍鋒（1989-），北京人，碩士，研究方向：區(qū)域發(fā)展與城市規(guī)劃。