基于鐵路客運(yùn)視角的長(zhǎng)三角區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究

陳萬隆，馮友建

基于鐵路客運(yùn)視角的長(zhǎng)三角區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究

陳萬隆，馮友建*

（浙江大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310058）

區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究是區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃的重要依據(jù)?；阼F路客運(yùn)視角開展研究是區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究的重要途徑之一。本文結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法和ArcGIS空間分析方法，依據(jù)2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域城際鐵路客運(yùn)班次數(shù)據(jù)，從網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心度、核心-邊緣結(jié)構(gòu)和凝聚子群4個(gè)方面對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及其演變趨勢(shì)進(jìn)行研究。結(jié)果表明：（1）長(zhǎng)三角區(qū)域城市間鐵路流數(shù)量呈不斷增長(zhǎng)趨勢(shì)，鐵路客運(yùn)聯(lián)系的空間分布不平衡，主軸與次軸相互交織共同構(gòu)成整體網(wǎng)絡(luò)；（2）城市網(wǎng)絡(luò)密度顯著上升，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但處于弱連接狀態(tài)，江浙滬省際聯(lián)系緊密，安徽省有待進(jìn)一步融入長(zhǎng)三角區(qū)域一體化；（3）度數(shù)中心度兩極分化顯著、高低值區(qū)地域集聚特征明顯、核心城市控制力強(qiáng)勢(shì)；（4）由上海市、南京市、蘇州市、無錫市、常州市等組成的寧滬主軸沿線城市群在長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)關(guān)系最為緊密、一體化程度最高；（5）凝聚子群分布形態(tài)的組織性逐步增強(qiáng)，以區(qū)域內(nèi)的中心城市為樞紐，形成了具有地理鄰近性的鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)；（6）長(zhǎng)三角區(qū)域總體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征為空間分布不平衡、城市首位度突出、形成各級(jí)凝聚子群，總體演變趨勢(shì)為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系趨于緊密、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜、分布形態(tài)趨于優(yōu)化。

長(zhǎng)三角；鐵路客運(yùn)聯(lián)系；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析； ArcGIS空間分析

0　引言

區(qū)域經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展使得城市體系的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系更為活躍，呈網(wǎng)絡(luò)化聯(lián)系特征，并以前所未有的方式、結(jié)構(gòu)、速度和規(guī)模發(fā)展［1］。區(qū)域網(wǎng)絡(luò)是以區(qū)域內(nèi)城市為載體通過經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的要素流通或擴(kuò)散途徑，形成區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)—軸帶—域面緊密聯(lián)系與協(xié)作的有機(jī)系統(tǒng)［2］。區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與完善有利于提升要素流通的廣度與密度，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置、區(qū)域“密度-網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)”效應(yīng)最大化［3］。研究區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有助于認(rèn)識(shí)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展進(jìn)程，揭示城市節(jié)點(diǎn)在區(qū)域中的地位，分析整體網(wǎng)絡(luò)的分布格局及集群特征，對(duì)城市體系規(guī)劃以及鐵路網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義，有助于推進(jìn)長(zhǎng)三角區(qū)域一體化發(fā)展、推動(dòng)形成地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展新格局。

著名社會(huì)學(xué)家CASTELLS［4］將人們所接觸的世界解構(gòu)為流空間（space of flows）與場(chǎng)所空間（space of places），通過流空間與場(chǎng)所空間的相互作用，將信息技術(shù)與城市的空間結(jié)構(gòu)有效整合。隨著流空間理論的拓展，流空間逐漸成為大數(shù)據(jù)時(shí)代人文地理學(xué)研究的重要內(nèi)容之一。在國(guó)外，GAWC等［5］基于航空旅客量，分析了全球范圍內(nèi)城市網(wǎng)絡(luò)組織特征；SMITH等［6］基于客流聯(lián)系，研究了世界城市體系格局；ALDERSON等［7］基于全球500強(qiáng)跨國(guó)企業(yè)建立的母子聯(lián)系，分析了全球城市網(wǎng)絡(luò)體系；MAGGIONI等［8］基于SCI期刊不同城市間專利合作情況，分析了基于科學(xué)知識(shí)生產(chǎn)體系的世界城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在國(guó)內(nèi)，焦敬娟等［9］和朱惠斌［10］基于交通視角對(duì)高鐵網(wǎng)絡(luò)影響、航空客流下城市功能網(wǎng)絡(luò)及其層級(jí)進(jìn)行了定量研究；武前波等［11］基于電子信息企業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)視角，探索了我國(guó)城市網(wǎng)絡(luò)的空間特征；魏冶等［12］基于百度遷徙大數(shù)據(jù)，在春運(yùn)人口流動(dòng)視角下分析了轉(zhuǎn)型期中國(guó)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀特征；王玨等［13］采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法通過引力模型對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)人口遷移狀況、成因及其演化模式進(jìn)行了綜合探討；冷炳榮等［14］結(jié)合統(tǒng)計(jì)物理中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析工具，分析了我國(guó)城市經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空間特征及其復(fù)雜性；徐宜青等［15］基于合作專利數(shù)據(jù)，研究了長(zhǎng)三角城市群協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)格局的發(fā)展和演變；熊麗芳等［16］借助百度指數(shù)分析了長(zhǎng)三角城市網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空演變。現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外城市網(wǎng)絡(luò)研究視角呈多元化特征，逐步由傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、人口網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)向交通、產(chǎn)業(yè)、信息網(wǎng)絡(luò)。研究方法在傳統(tǒng)的引力模型等數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上引入圖論、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法等。眾多學(xué)者嘗試通過鐵路客流數(shù)據(jù)對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究［17-31］，但以城際鐵路客運(yùn)運(yùn)營(yíng)頻次為數(shù)據(jù)源的研究較少，且以往研究多停留在靜態(tài)層面，未能從時(shí)間尺度上連續(xù)、動(dòng)態(tài)地反映區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征及其演變趨勢(shì)。鐵路客運(yùn)班次數(shù)據(jù)具有真實(shí)可查、綜合性強(qiáng)的特點(diǎn)，同時(shí)兼顧階段穩(wěn)定性和整體動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)［31］，能真實(shí)客觀地反映城市間的聯(lián)系，本文探究了這一數(shù)據(jù)在區(qū)域網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)研究中的應(yīng)用。

依據(jù)中共中央、國(guó)務(wù)院于2019年12月1日印發(fā)的《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，長(zhǎng)三角地區(qū)包括上海市，江蘇省南京市、無錫市、常州市、蘇州市、南通市、揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、鹽城市、泰州市，浙江省杭州市、寧波市、溫州市、湖州市、嘉興市、紹興市、金華市、舟山市、臺(tái)州市，安徽省合肥市、蕪湖市、馬鞍山市、銅陵市、安慶市、滁州市、池州市、宣城市27個(gè)城市，面積為22.5萬km2。長(zhǎng)三角地處我國(guó)東部沿海，經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)總量約占全國(guó)的1/4，成為全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。截至2019年年底，長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)鐵路營(yíng)運(yùn)里程超11 500 km，其中高鐵營(yíng)運(yùn)里程5 095 km，保持全國(guó)前列。因此，以長(zhǎng)三角區(qū)域27個(gè)地級(jí)及以上核心城市為基本研究單元，深入研究其區(qū)域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握其區(qū)域城市空間結(jié)構(gòu)特征及演變趨勢(shì)，具有典型的示范意義。

1　數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1　數(shù)據(jù)來源

以2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域27個(gè)城市間鐵路客運(yùn)運(yùn)營(yíng)頻次為數(shù)據(jù)源，分別從2015—2019年各個(gè)版本的盛名時(shí)刻表軟件查詢提取得到，提取原則是：若兩城市間無須中轉(zhuǎn)，經(jīng)停的列車班次數(shù)量即為兩城市間的鐵路交通聯(lián)系強(qiáng)度；若兩城市間需要中轉(zhuǎn)或無直接中轉(zhuǎn)車站，則兩城市間的聯(lián)系強(qiáng)度賦值為0。由此構(gòu)建27個(gè)城市間的鐵路客運(yùn)運(yùn)營(yíng)頻次矩陣，列車班次的主要類型包括高鐵（G字頭）、動(dòng)車（D字頭）及城際高速（C字頭）。

1.2　研究方法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法是一種從“關(guān)系”的角度刻畫網(wǎng)絡(luò)整體的形態(tài)、特性和結(jié)構(gòu)的重要分析方法。近年來，該方法被逐步引入地理學(xué)研究，并在旅游網(wǎng)絡(luò)、人口遷移網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)生態(tài)化網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)網(wǎng)絡(luò)等方面得到廣泛應(yīng)用［32］。ArcGIS空間分析方法是基于地理對(duì)象的位置和形態(tài)等空間數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。本研究結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法和ArcGIS空間分析方法，從網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心度、核心-邊緣結(jié)構(gòu)和凝聚子群4個(gè)方面對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及其演變趨勢(shì)進(jìn)行定量分析。

（1）網(wǎng)絡(luò)密度。網(wǎng)絡(luò)密度反映了網(wǎng)絡(luò)中城市節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系程度，網(wǎng)絡(luò)密度越大，城市間鐵路客運(yùn)聯(lián)系越緊密。網(wǎng)絡(luò)密度的計(jì)算公式為

其中，為網(wǎng)絡(luò)密度，為城市節(jié)點(diǎn)數(shù)，X為城市與城市間的鐵路客運(yùn)運(yùn)營(yíng)頻次。

（2）網(wǎng)絡(luò)中心度。網(wǎng)絡(luò)中心度可衡量城市在網(wǎng)絡(luò)中所處的地位與角色，包括度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度等。由于接近中心度與度數(shù)中心度相關(guān)性較強(qiáng)，通常很少被使用。所以本文選取度數(shù)中心度和中間中心度進(jìn)行分析。

度數(shù)中心度是度量城市處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的程度，度數(shù)中心度越高，城市結(jié)點(diǎn)越靠近網(wǎng)絡(luò)中心位置。考慮交通流具有方向性，可將度數(shù)中心度分為點(diǎn)出度和點(diǎn)入度，分別表征城市的對(duì)外輻射能力和集聚能力。度數(shù)中心度的計(jì)算公式為

其中，CD（）為城市的度數(shù)中心度。

中間中心度表示兩個(gè)非鄰接城市間的客運(yùn)聯(lián)系對(duì)其他城市的依賴程度，反映某城市對(duì)其他城市間客運(yùn)聯(lián)系的控制程度。中間中心度的計(jì)算公式為

其中，CB（）為城市的中間中心度，g為城市與城市間的最短路徑數(shù)，g（）表示城市與城市間經(jīng)過城市的最短路徑數(shù)。

（3）核心-邊緣結(jié)構(gòu)。核心-邊緣結(jié)構(gòu)在拓?fù)湟饬x上是一種中心緊密連接、外圍逐漸稀疏的特質(zhì)空間結(jié)構(gòu)，將區(qū)域內(nèi)城市劃分為核心、邊緣結(jié)構(gòu)區(qū)，用于尋找核心、邊緣城市［19］。通過分析連續(xù)的核心-邊緣結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)模型，得到每個(gè)城市的核心度，核心度可直觀地反映城市在區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中所處的位置。

（4）凝聚子群。凝聚子群是滿足節(jié)點(diǎn)之間具有“相對(duì)較強(qiáng)的、直接的、緊密的、經(jīng)常的或者積極的關(guān)系”的子群。凝聚子群不具備城市聯(lián)盟的實(shí)際意義，僅說明團(tuán)體內(nèi)城市間的聯(lián)系比較緊密。凝聚子群分析探討怎樣由群體小結(jié)構(gòu)組成網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)，從而揭示城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的小團(tuán)體集聚現(xiàn)象。本文采用迭代相關(guān)收斂法（CONCOR）分析凝聚子群。

2　長(zhǎng)三角區(qū)域鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)狀況

2.1　總體趨勢(shì)

根據(jù)城際鐵路客運(yùn)運(yùn)營(yíng)頻次矩陣，2015年長(zhǎng)三角區(qū)域城際鐵路流數(shù)量為227條，2016年為367條，2017年為371條，2018年為372條，2019年為374條，總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，尤其是2016年南通、泰州、揚(yáng)州、蕪湖、安慶、馬鞍山、池州等城市邁入長(zhǎng)三角鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)之后，鐵路流數(shù)量大幅增加，之后保持緩慢增長(zhǎng)。

2.2　空間分布

采用ArcGIS軟件中的XY To Line工具得到2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)（圖1）。由圖1可知，長(zhǎng)三角區(qū)域鐵路客運(yùn)聯(lián)系的空間分布不平衡，多條交通軸線相互交織共同構(gòu)成整體網(wǎng)絡(luò)。上海作為中心城市，發(fā)揮龍頭帶動(dòng)作用和輻射帶動(dòng)作用，在區(qū)域內(nèi)形成了上海-常州、上海-南京、上海-無錫、上海-蘇州等多條主要交通軸線。由蘇州-無錫-常州-南京構(gòu)成的四邊形鐵路客運(yùn)聯(lián)系較為緊密，蘇州-無錫、無錫-常州、常州-南京、南京-蘇州4條邊長(zhǎng)均為區(qū)域內(nèi)的主要交通軸線。除此以外，杭州-嘉興、杭州-金華以及上海-鎮(zhèn)江、上海-杭州、南京-杭州等次級(jí)交通軸線逐年發(fā)展，成為支持區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的后起之秀。

圖1　長(zhǎng)三角區(qū)域鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)（單位：條）

3　結(jié)果分析

3.1　網(wǎng)絡(luò)密度分析

長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)密度計(jì)算結(jié)果見表1。由表1可知，2015—2019年，城際鐵路客運(yùn)聯(lián)系整體網(wǎng)絡(luò)密度由11.6上升至17.8，增長(zhǎng)了53.4%，表明網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)中城市間的相互聯(lián)系逐漸增強(qiáng)。根據(jù)城市間是否存在客運(yùn)聯(lián)系，對(duì)網(wǎng)絡(luò)密度進(jìn)行二值化處理，二值化由0.32升至0.53，表明區(qū)域內(nèi)仍然存在多個(gè)孤立城市，鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系不緊密。由此可知，長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)密度顯著上升，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，處于弱連接狀態(tài)。分階段來看，2015—2016年，網(wǎng)絡(luò)密度增長(zhǎng)十分迅速，尤其是二值化網(wǎng)絡(luò)密度增長(zhǎng)率達(dá)62.5%。這是由于寧啟復(fù)線（南通-南京）和寧安高鐵（安慶-南京）開通運(yùn)行，使得南通、泰州、揚(yáng)州、蕪湖、安慶、馬鞍山、池州等城市邁入長(zhǎng)三角區(qū)域高鐵網(wǎng)絡(luò)時(shí)代。2016—2019年，網(wǎng)絡(luò)密度呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)，區(qū)域鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)得到進(jìn)一步完善。另外，2015—2019年，蘇>浙>皖的省域內(nèi)部聯(lián)系格局十分穩(wěn)固，江蘇省和浙江省由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、高鐵發(fā)展起步早，其網(wǎng)絡(luò)密度遠(yuǎn)高于安徽省，高鐵客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)更加緊密。但安徽省的網(wǎng)絡(luò)密度增長(zhǎng)最顯著，由0.7增至9.6，相比之下江蘇省和浙江省的網(wǎng)絡(luò)密度增長(zhǎng)較為緩慢。由滬蘇>滬浙>蘇浙>蘇皖>浙皖>滬皖可知，省際外部聯(lián)系格局保持穩(wěn)定，區(qū)域間聯(lián)系很不均衡，大量的鐵路客運(yùn)聯(lián)系出現(xiàn)在滬蘇、滬浙、蘇浙之間，蘇皖、浙皖、滬皖間的聯(lián)系也得到顯著提升。上海市作為長(zhǎng)三角區(qū)域的核心城市，對(duì)區(qū)域內(nèi)其他城市的輻射作用增強(qiáng)；上海市、江蘇省、浙江省作為長(zhǎng)三角最初成員，鐵路客運(yùn)聯(lián)系愈發(fā)緊密，區(qū)域一體化發(fā)展進(jìn)程迅速，而安徽省由于地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素，呈現(xiàn)明顯的梯度性，需先與江蘇省、浙江省全面對(duì)接，再逐步接受上海市的輻射，最終完全融入長(zhǎng)三角一體化進(jìn)程。

表1　長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)密度

3.2　網(wǎng)絡(luò)中心度分析

（1）度數(shù)中心度。長(zhǎng)三角區(qū)域城市度數(shù)中心度計(jì)算結(jié)果如表2所示。2015—2019年，上海、南京的點(diǎn)出度一直居區(qū)域前二，且遠(yuǎn)高于區(qū)域內(nèi)其他城市，處于鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)核心位置，對(duì)外發(fā)揮極強(qiáng)的輻射帶動(dòng)作用。蘇州、無錫、常州、杭州等城市位于長(zhǎng)三角區(qū)域的重要位置，與上海的合作互動(dòng)不斷加強(qiáng)，也發(fā)揮較強(qiáng)的輻射帶動(dòng)作用。揚(yáng)州、南通、泰州等城市的點(diǎn)出度一直位于區(qū)域后三位，處于網(wǎng)絡(luò)邊緣地帶，對(duì)外聯(lián)系需求較弱，輻射能力不足。鹽城、舟山、宣城的點(diǎn)出度為零，處于網(wǎng)絡(luò)孤立地帶。2015—2019年，各個(gè)城市的點(diǎn)出度和點(diǎn)入度均不斷上升，且排列位序基本一致，呈現(xiàn)明顯的兩極分化現(xiàn)象。比較點(diǎn)出度和點(diǎn)入度可知，蘇州、寧波、合肥等城市的點(diǎn)出度逐漸超越點(diǎn)入度，對(duì)外聯(lián)系需求增強(qiáng)，由極化效應(yīng)向擴(kuò)散效應(yīng)轉(zhuǎn)變，而溫州、滁州等城市則相反，由擴(kuò)散效應(yīng)向極化效應(yīng)轉(zhuǎn)變。

表2　2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域城市度數(shù)中心度

采用ArcGIS軟件中的反距離空間插值工具，得到長(zhǎng)三角區(qū)域城市度數(shù)中心度的空間分布（圖2）。2015—2019年，滬寧線、滬杭線作為長(zhǎng)三角區(qū)域的發(fā)展主軸，表現(xiàn)出較強(qiáng)的“廊道效應(yīng)”特征，其沿線城市鐵路客運(yùn)聯(lián)系發(fā)達(dá)，一直位于度數(shù)中心度的高值集聚區(qū)。而揚(yáng)州、泰州、南通等長(zhǎng)江以北城市和安徽省大部分城市始終位于度數(shù)中心度的低值集聚區(qū)，其鐵路客運(yùn)發(fā)展較滯后?？偟膩碚f，長(zhǎng)三角鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)呈“之”字型布局，空間分布不均衡現(xiàn)象顯著。由上海、南京、杭州構(gòu)成的三角形在長(zhǎng)三角區(qū)域聯(lián)系最為緊密，但位于三角形中心的湖州其度數(shù)中心度較低，與周圍其他城市的聯(lián)系有待加強(qiáng)。紹興、寧波、臺(tái)州、溫州處于三角形外緣，依靠城市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和中心城市的輻射帶動(dòng)作用，鐵路客運(yùn)聯(lián)系漸趨緊密，度數(shù)中心度不斷提高。此外，合肥作為長(zhǎng)三角的副中心城市，需進(jìn)一步強(qiáng)化合肥都市圈與長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)其他城市的客運(yùn)鐵路聯(lián)系，打通東向出海新通道。

圖2　長(zhǎng)三角區(qū)域城市度數(shù)中心度空間分布

（2）中間中心度。長(zhǎng)三角區(qū)域城市中間中心度計(jì)算結(jié)果如表3所示。2015年，合肥的中間中心度位居第一，遠(yuǎn)高于區(qū)域內(nèi)其他城市，表明其處于合肥都市圈鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的中心地位，對(duì)區(qū)域聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的控制力較強(qiáng)。隨著2016年寧啟復(fù)線和寧安高鐵的開通運(yùn)行，南京的中間中心度超越合肥，位居第一，與合肥形成區(qū)域內(nèi)“雙中心”結(jié)構(gòu)，是多條線路通達(dá)服務(wù)的“中介”與“橋接”；上海、杭州、嘉興、金華、溫州等城市在一定程度上對(duì)城市間交往的支配作用及對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)的控制力較強(qiáng)；其他城市的中介能力較弱，主要接受以上城市的輻射影響及高鐵流的波及等。

表3　2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域城市中間中心度

3.3　核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析

通過分析核心-邊緣結(jié)構(gòu)連續(xù)關(guān)聯(lián)模型可得，2015—2019年，長(zhǎng)三角區(qū)域核心城市無明顯變化，其中上海、南京、蘇州、無錫、常州一直為核心城市，鎮(zhèn)江在2016—2017年曾為核心城市。由核心城市組成的寧滬主軸沿線城市群在長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)關(guān)系最為緊密、一體化程度最高。進(jìn)一步計(jì)算得到長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)核心度（表4），由表4可知，2015—2019年，上海、南京、蘇州、無錫、常州5個(gè)核心城市的網(wǎng)絡(luò)核心度依次位列前五，且位序保持不變。鎮(zhèn)江、杭州、嘉興、寧波、合肥的網(wǎng)絡(luò)核心度位于第二梯隊(duì)，且與核心城市之間保持較大的距離，節(jié)點(diǎn)間鐵路客運(yùn)聯(lián)系有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

表4　2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)核心度

3.4　凝聚子群分析

采用ArcGIS軟件繪制長(zhǎng)三角區(qū)域城市鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)凝聚子群的空間演化過程，如圖3所示。2015—2019年，長(zhǎng)三角鐵路客運(yùn)聯(lián)系在二級(jí)層面上出現(xiàn)4個(gè)凝聚子群，空間分布組織性逐漸增強(qiáng)。2015年，區(qū)域內(nèi)形成了以滬寧合為中心的子群（上海、滁州、合肥、蘇州、南京、無錫、鎮(zhèn)江、常州）、浙江子群（溫州、寧波、臺(tái)州、杭州、紹興、嘉興、金華、湖州）、銅陵點(diǎn)集以及其他邊緣城市子群，空間分布組織性較弱。2016年，空間分布組織性明顯增強(qiáng)，形成了由以滬寧合為中心的子群、浙江子群、寧安高鐵沿線子群（馬鞍山、蕪湖、安慶、銅陵、池州）以及揚(yáng)泰通子群組成的四片區(qū)格局。2019年，受區(qū)域聯(lián)系加強(qiáng)的影響，以滬寧合為中心的子群和寧安高鐵沿線子群得以整合，最終形成相對(duì)穩(wěn)定的三片區(qū)格局。

2015—2019年，長(zhǎng)三角鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部處于分化整合期，在三級(jí)層面上子群空間分布形態(tài)發(fā)生明顯變化。以滬寧合為中心的子群于2015年出現(xiàn)滬合子群（上海、滁州、合肥）和滬寧高鐵沿線子群（蘇州、南京、無錫、鎮(zhèn)江、常州），2個(gè)子群整合為滬寧子群（上海、南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江）和合肥—滁州聯(lián)系對(duì)，最終整合為滬寧合子群。此外，馬蕪子群與安銅子群（安慶、銅陵、池州）也得以整合。值得注意的是，浙江子群在經(jīng)歷了分離、集聚2個(gè)階段后，形成了浙西子群（金華、湖州、杭州、嘉興）和浙東子群（溫州、寧波、臺(tái)州、紹興）。揚(yáng)泰通子群與區(qū)域內(nèi)其他子群間聯(lián)系不緊密，一直處于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置。整體來看，各凝聚子群以區(qū)域內(nèi)的中心城市為樞紐，形成具有地理鄰近性的鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)，即同一個(gè)凝聚子群中的城市均相互鄰近。

圖3　長(zhǎng)三角區(qū)域城市鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)凝聚子群

4　結(jié)論與討論

本研究以2015—2019年長(zhǎng)三角區(qū)域鐵路客運(yùn)運(yùn)營(yíng)頻次為數(shù)據(jù)源，結(jié)合社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法和ArcGIS空間分析方法，從網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)中心度、核心-邊緣結(jié)構(gòu)和凝聚子群4個(gè)方面對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及其演變趨勢(shì)進(jìn)行定量分析。主要結(jié)論如下：

4.1 從城市個(gè)體看，度數(shù)中心度兩極分化顯著，高低值區(qū)地域集聚特征明顯，核心城市控制力強(qiáng)。上海、南京等中心城市處于鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)核心位置，對(duì)外發(fā)揮極強(qiáng)的輻射帶動(dòng)作用。蘇州、無錫、常州、杭州等城市位于長(zhǎng)三角區(qū)域的重要位置，也在區(qū)域內(nèi)發(fā)揮較強(qiáng)的輻射帶動(dòng)作用。揚(yáng)州、南通、泰州等城市處于網(wǎng)絡(luò)邊緣地帶，對(duì)外聯(lián)系需求較弱，輻射能力不足。舟山、鹽城、宣城處于網(wǎng)絡(luò)孤立地帶。

4.2 從區(qū)域整體來看，城市網(wǎng)絡(luò)密度顯著上升，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但仍處于弱連接狀態(tài)。鐵路客運(yùn)聯(lián)系的空間分布不平衡，主軸與次軸相互交織共同構(gòu)成整體網(wǎng)絡(luò)，其中由上海、南京、蘇州、無錫、常州等組成的寧滬主軸沿線城市群是長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)部關(guān)系最為緊密、一體化程度最高的部分，成為長(zhǎng)三角城市群集聚最高端要素、匯集最優(yōu)秀人才、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展最高質(zhì)量的中樞發(fā)展帶。

4.3 從區(qū)域“小團(tuán)體”現(xiàn)象看，凝聚子群分布形態(tài)的組織性逐漸增強(qiáng)，以區(qū)域內(nèi)的中心城市為樞紐，形成了具有地理鄰近性的鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)。長(zhǎng)三角鐵路客運(yùn)聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部處于分化整合期，在三級(jí)層面上子群空間分布形態(tài)發(fā)生明顯變化，形成了滬寧合子群、馬安子群、浙西子群、浙東子群和揚(yáng)泰通子群。

長(zhǎng)三角區(qū)域整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征為空間分布不平衡、城市首位度突出、形成各級(jí)凝聚子群，總體演變趨勢(shì)為網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系趨于緊密、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜、分布形態(tài)趨于優(yōu)化。研究結(jié)果與《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》提出的構(gòu)建“一核五圈四帶”的網(wǎng)絡(luò)化格局基本相符，在一定程度上反映了長(zhǎng)三角區(qū)域網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)特征，對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域的城市體系規(guī)劃以及鐵路網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義。首先，發(fā)揮好上海等核心城市的龍頭帶動(dòng)作用和區(qū)域中心城市的輻射帶動(dòng)作用，與蘇北、浙西南、皖北等地區(qū)深層合作，有序疏解一般制造等非大都市核心功能，提升區(qū)域發(fā)展整體水平和效率。其次，促進(jìn)滬寧合杭甬發(fā)展帶、沿江發(fā)展帶、沿海發(fā)展帶以及滬杭金發(fā)展帶等4條發(fā)展帶聚合發(fā)展，加快滬通鐵路、商合杭鐵路、北沿江高鐵、滬蘇湖、通蘇嘉甬、寧揚(yáng)寧馬等一系列鐵路規(guī)劃建設(shè)，縮小區(qū)域內(nèi)部差異，加快長(zhǎng)三角區(qū)域一體化進(jìn)程。最后，推動(dòng)上海及蘇錫常都市圈的聯(lián)動(dòng)發(fā)展，加強(qiáng)南京都市圈與合肥都市圈協(xié)同發(fā)展，強(qiáng)化杭州都市圈與寧波都市圈的緊密對(duì)接和分工合作，提升都市圈同城化水平。

本文探究了多年的、動(dòng)態(tài)序列的鐵路客運(yùn)流及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化，在一定程度上豐富了城市相互作用、空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的視角和研究方法。但是，城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一種由多要素構(gòu)成的綜合網(wǎng)絡(luò)體系，鐵路客運(yùn)流不能完全反映其特點(diǎn)，因此需要綜合經(jīng)濟(jì)、人口、交通、產(chǎn)業(yè)、信息等要素進(jìn)行全面分析。長(zhǎng)三角區(qū)域作為中尺度研究范圍，研究對(duì)象為各省轄市，無法體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)部聯(lián)系與網(wǎng)絡(luò)的細(xì)部特征，而公路運(yùn)輸基本屬于“門對(duì)門”的交通運(yùn)輸方式，如與公路客運(yùn)數(shù)據(jù)結(jié)合，將能更好地反映空間聯(lián)系及其格局。另外，城市空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的驅(qū)動(dòng)因素、發(fā)展效率等也是未來的探究方向。

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Research on the regional network structure of the Yangtze River Delta from the perspective of railway passenger transport

CHEN Wanlong, FENG Youjian

(310058)

Research on regional network structure provides an important basis for regional integrated development planning and the perspective of railway passenger transportation is recognized as an effective way to study the regional network structure. Based on the railway passenger data of the Yangtze River Delta region from 2015 to 2019, using social network analysis combined with ArcGIS spatial analysis method, this paper studies the urban network structure characteristics and its evolution trend in the Yangtze River Delta region from four aspects: network density, network centrality, core-edge structure and cohesive subgroups. The results show that: (1) The number of railway flows between cities in the Yangtze River Delta is increasing, the spatial distribution of railway passenger transport links is unbalanced, the main axis and secondary axis are interwoven to form an overall network; (2) The density of urban network is increasing significantly, and the network structure tends to be complex, but still in a state of weak connection, Jiangsu, Zhejiang and Shanghai are closely linked, and Anhui needs to be further integrated into the Yangtze River Delta regional integration; (3) The two-level differentiation of degree centrality is significant, the regional agglomeration characteristics of high and low value areas are obvious, and the control power of core cities is strong; (4) The urban agglomeration along the Nanjing-Shanghai main axis composed of Shanghai, Nanjing, Suzhou, Wuxi and Changzhou is the most closely related and most integrated part of the whole Yangtze River Delta region; (5) The organization of the distribution patterns of cohesive subgroups has gradually increased, and the regional central city is taken as the hub, forming a railway passenger transport network with geographical proximity. (6) The overall network structure of the Yangtze River Delta region is characterized by unbalanced spatial distribution, prominent urban primacy, and formation of cohesive subgroups at all levels. The overall evolution trend is that network connections tend to be closer, network structure tends to become more complex, and distribution patterns tend to be optimized.

Yangtze River Delta; railway passenger transport connection; network structure; social network analysis; ArcGIS spatial analysis

10.3785/j.issn.1008-9497.2021.05.012

K 901

A

1008?9497（2021）05?606?11

2020?05?14.

陳萬?。?994—），ORCID：https：//orcid.org/0000-0002-3835-6411，男，碩士研究生，主要從事經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究，E-mail：chenwanlong@zju.edu.cn.

，ORCID：https：//orcid.org/0000-0002-2486-6533，E-mail：jlong@zju.edu.cn.