基于中心度的空铁联运网络枢纽集散点分析

(整期优先)网络出版时间:2020-10-21
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基于中心度的空铁联运网络枢纽集散点分析

徐紫薇 徐晨晨 宋若琳 范晓琪

南京航空航天大学金城学院 211156

摘要:为确定空铁联运网络中枢纽集散点的等级,研究选取国内35个代表性城市,采用度中心度、接近中心度和中介中心度3个指标对联运网络枢纽集散点进行测量,得出城市中心度排序并对其在空铁联运网络中的重要性进行评估。结果显示,北京市在全国空铁联运网络中可以作为综合枢纽集散点,上海、广州、重庆可以作为区域枢纽集散点。

关键词:综合运输网络、空铁联运、中心度、枢纽集散点

随着经济的快速发展,高铁和航空在综合运输中的客货运输功能日益突出。本文将借助中心度指标,利用层次分析法和聚类分析的方法,进行枢纽集散点分析,考察样本城市的中心性,并进行枢纽集散点的等级测度。

1.中心度指标的概念

中心度是网络分析时会运用到的关键度量指标之一,本文选取度中心度、接近中心度和中介中心度三种中心度指标来描述不同城市节点在交通网络中的中心程度并描述其重要性。

在交通运输网络中,各个中心度指标可以衡量不同枢纽城市不同的运输作用与能力。度中心度反映了经过枢纽城市的航线的数量,可以间接体现该城市的客运量大小和在交通网络中的重要性;接近中心度则体现的是枢纽城市独立运输能力,即该城市航空运输水平收到其他城市制约的大小;最后,中介中心度反映的是枢纽城市对其他城市航空运输的影响力大小,其数值可以体现一个城市在交通网络中的中转能力。

2枢纽集散点的测度

本文选取具有代表性的35个建有高铁或者机场的城市作为城市节点,评估其在运输网络中的重要性。

2.1城市中心度计算及分析

空铁复合网络可以看做一个由点集V(G)和边集E(G)组成的图G(V,E),每一条边都有与之相对应的两点。所构建出的空铁复合网络邻接矩阵可表示为5f8faaad77a19_html_c1993cd3eb7143de.gif ,n是网络的总结点数量。当节点城市i和节点城市j不可直接通达,则矩阵中相应的元素表示为5f8faaad77a19_html_ac7b651759037708.gif =0;当节点城市i和节点城市j之间可以通过高铁或航空直接通达,则矩阵中相应的元素表示为5f8faaad77a19_html_ac7b651759037708.gif =5f8faaad77a19_html_ac7b651759037708.gif =1;节点城市自身连接情况的主对角线上的元素表示为5f8faaad77a19_html_ac7b651759037708.gif =0(i=j)。

把所得的空铁复合网络邻接矩阵数据导入ucinet软件,通过中心度计算结果输出得到的各项中心度指标进行统计计算。对于所选取的35个代表城市三个中心度指标进行排名分析,结果如表1所示。

表1 基于中心度排名的35个城市节点

排序

城市

度中心度

排序

城市

接近中心度

排序

城市

中介中心度

1

北京

1.000

1

北京

1.000

1

北京

1.000

2

上海

0.971

2

上海

0.971

2

成都

0.983

3

广州

0.971

3

广州

0.971

3

重庆

0.960

4

成都

0.971

4

成都

0.971

4

昆明

0.828

5

重庆

0.941

5

重庆

0.944

5

广州

0.771

6

深圳

0.912

6

深圳

0.919

6

西安

0.765

7

昆明

0.882

7

昆明

0.895

7

上海

0.733

8

西安

0.882

8

西安

0.895

8

深圳

0.714

9

厦门

0.882

9

厦门

0.872

9

南宁

0.705

10

太原

0.853

10

三亚

0.872

10

太原

0.650

11

长沙

0.824

11

太原

0.872

11

厦门

0.613

12

三亚

0.824

12

长沙

0.850

12

长沙

0.601

13

沈阳

0.794

13

青岛

0.850

13

三亚

0.596

14

南宁

0.794

14

天津

0.829

14

贵阳

0.594

15

贵阳

0.794

15

沈阳

0.829

15

青岛

0.591

16

青岛

0.794

16

南宁

0.829

16

沈阳

0.564

17

天津

0.765

17

贵阳

0.829

17

天津

0.547

18

南京

0.765

18

南京

0.810

18

合肥

0.539

19

武汉

0.765

19

武汉

0.810

19

武汉

0.532

20

海口

0.765

20

哈尔滨

0.791

20

南京

0.517

21

哈尔滨

0.735

21

杭州

0.791

21

郑州

0.511

22

杭州

0.735

22

南昌

0.791

22

济南

0.509

23

南昌

0.735

23

济南

0.791

23

杭州

0.495

24

济南

0.735

24

郑州

0.791

24

哈尔滨

0.492

25

郑州

0.735

25

温州

0.791

25

海口

0.490

26

温州

0.735

26

海口

0.791

26

大连

0.484

27

呼和浩特

0.706

27

呼和浩特

0.773

27

温州

0.480

28

石家庄

0.706

28

石家庄

0.773

28

南昌

0.478

29

福州

0.706

29

福州

0.773

29

呼和浩特

0.471

30

长春

0.676

30

大连

0.773

30

石家庄

0.469

31

大连

0.676

31

长春

0.756

31

长春

0.467

32

合肥

0.647

32

合肥

0.739

32

福州

0.454

33

乌鲁木齐

0.618

33

乌鲁木齐

0.723

33

乌鲁木齐

0.360

34

无锡

0.559

34

无锡

0.680

34

无锡

0.287

35

拉萨

0.206

35

拉萨

0.557

35

拉萨

0.000

从表1可知这35个城市的度中心度和接近中心度排序情况比较相似,而中介中心度出入较大,以下为具体原因分析。

(1)独立运输能力的强弱表现在一个城市的高铁和航线数量上,但是中转运输能力不能完全依靠高铁和航线数量确定。如广州的度中心度和接近中心度排名为第3,而其中介中心度排名为第5,这与其城市的地理位置有相当程度的关系。因此,需要充分利用各城市自身的地理位置优势,协助其他城市进行综合运输,且在进行运输规划时综合考虑各方因素。

(2)个别总运输能力较弱的城市可能具有较强的中转能力,该城市可以承担起帮助其他节点城市进行运输中转的角色。如南宁的度中心度和接近中心度排名分别第14和第16,但其中介中心度为第9。形成这一现象的原因在于这类城市可通达的城市数量较多,南宁既有机场又有高铁站,在这35个城市内可通达的城市数量达到27个,所以其中介中心度排名比度中心度和接近中心度高。

2.2空铁复合网络枢纽集散点的层级分类及分析

综合考虑上文对于空铁复合网络中心度指标的计算及分析,利用SPSS软件对所选取的35个代表城市进行聚类分析。设置最小聚类数为3。分析空铁复合网络枢纽集散点层级的系统聚类树形图,可以将35个城市划分为枢纽城市、次级枢纽城市和非枢纽城市三个层级。

第一层级:北京。从地理位置来看北京位于我国的华北地区,是华北地区吞吐量最大的城市节点。从政治经济地位来看,北京是我国的首都,是全国政治文化交流的中心。所以北京具有良好的运输能力与中转运输能力,在空铁联运网络中处于关键的地位,与全国主要大中城市都有较为迅速的直达运输路径,并且能够充当其他城市的主要中转站

第二层级:上海、广州、重庆。上海地处长江入海口,是长江经济带的龙头城市,是中国重要的经济、交通、科技、工业、金融、会展和航运中心,是世界上规模和面积最大的都会区之一,也是中国大陆首个自贸区“中国(上海)自由贸易试验区”所在地。广州是广东省省会、国家中心城市、超大城市,是国务院定位的国际大都市、国际商贸中心、国际综合交通枢纽、国家综合性门户城市,是华南地区最大交通枢纽。重庆位于中国内地西南部、长江上游地区是中国内地西南部重要的交通枢纽城市。可见该层级城市在空铁联运网络中充当主要运输节点,辐射范围较为全面,对区域运输的影响力大,具备较为完善的航空与铁路运输系统。

第三层级:海口、昆明、乌鲁木齐等。这些城市交通辐射范围有限。

3.结语

本文采用中心度分析与聚类分析的方法,对空铁联运网络中的各个集散城市节点进行明确的划分与归类,为后续空铁联运网络优化研究打下基础,对建设综合运输体系具有重要意义。



参考文献:

[1]张廷萍.浅议几种复杂网络节点重要度分析的中心性方法[J].价值工程,2016,35(14):209-210.

[2]向越新. 基于空铁联运的航空公司航线网络优化研究[D].中国民用航空飞行学院,2019.

[3]徐凤,徐爱庆,朱金福,苗建军.基于中心度的空铁复合网络枢纽集散点的测度[J].铁道运输与经济,2016,38(10):72-76.

基金:江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(201913655022Y)