世界地理研究 ›› 2021, Vol. 30 ›› Issue (6): 1253-1264.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2021.06.2020231
张培文1,2(), 杜福民1, 王雪1, 汪瑜1(), 李璐3
收稿日期:
2020-04-22
修回日期:
2020-07-01
出版日期:
2021-11-30
发布日期:
2022-01-07
作者简介:
张培文(1985-),男,副教授,博士研究生,研究方向:航空地理学,民航运输系统优化,E-mail: peiwen_zhang@163.com基金资助:
Peiwen ZHANG1,2(), Fumin DU1, Xue WANG1, Yu WANG1(), Lu LI3
Received:
2020-04-22
Revised:
2020-07-01
Online:
2021-11-30
Published:
2022-01-07
摘要:
以2010、2015、2019年冬春航季我国客运航空网络为研究对象,采用标准差椭圆与复杂网络相关指标,对指标进行反距离权重法插值,分析十年来我国客运航空网络空间结构演化特征。发现:1)从机场空间来看,西部地区机场数量处于相对增长状态,同时西北机场群布局中心向西北方向移动,而其余五大机场群布局稳定,使得机场布局中心逐渐西移,有均衡布局趋势;2)从航线网络来看,规模增长迅速,由于高度值节点地位稳定,低度值节点占比减少,使得度分布集聚性增加,另外网络运输效率与节点可达性呈增长趋势,平均度值附近高聚类系数节点增加,网络层级加强,但网络小世界特征有所减弱;3)从节点中心性来看,成都、西安、重庆3个城市接近中心性与介数中心性增加明显,在网络中的价值与控制力得到提升,网络中介枢纽向内陆演化。
张培文, 杜福民, 王雪, 汪瑜, 李璐. 近十年中国客运航空网络空间结构演化及分析研究[J]. 世界地理研究, 2021, 30(6): 1253-1264.
Peiwen ZHANG, Fumin DU, Xue WANG, Yu WANG, Lu LI. Spatial structure evolution and analysis of Chinese passenger aviation network in the last decade[J]. World Regional Studies, 2021, 30(6): 1253-1264.
年份 | 华东机场群 | 西南机场群 | 西北机场群 | 中南机场群 | 华北机场群 | 东北机场群 | 共计 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2010 | 38 | 35 | 29 | 27 | 21 | 17 | 167 |
2015 | 41 | 43 | 33 | 30 | 29 | 21 | 197 |
2019 | 43 | 48 | 41 | 36 | 34 | 27 | 229 |
表1 六大机场群机场数量分布
Tab.1 The airport quantity distribution in six airport groups
年份 | 华东机场群 | 西南机场群 | 西北机场群 | 中南机场群 | 华北机场群 | 东北机场群 | 共计 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
2010 | 38 | 35 | 29 | 27 | 21 | 17 | 167 |
2015 | 41 | 43 | 33 | 30 | 29 | 21 | 197 |
2019 | 43 | 48 | 41 | 36 | 34 | 27 | 229 |
机场群 | 年份 | 面积/km² | 旋转角/° | 中心坐标 |
---|---|---|---|---|
东北 机场群 | 2010 | 668476.3 | 29.5 | 125.89°E,44.65°N |
2015 | 780578.04 | 41.4 | 125.92°E,44.81°N | |
2019 | 1133020.89 | 61 | 125.02°E,44.56°N | |
华北 机场群 | 2010 | 840190.01 | 49.8 | 115.1°E,41.03°N |
2015 | 1114006.72 | 67.7 | 113.53°E,41°N | |
2019 | 1069329.99 | 63.8 | 114.02°E,41.11°N | |
华东 机场群 | 2010 | 455093.54 | 10.9 | 118.77°E,31.21°N |
2015 | 449910.83 | 13.3 | 118.65°E,31.14°N | |
2019 | 439633.54 | 12.6 | 118.64°E,31.1°N | |
西北 机场群 | 2010 | 2090706.99 | 105.7 | 95.07°E,39.11°N |
2015 | 1920228.18 | 106.6 | 95.14°E,39.5°N | |
2019 | 2091710.91 | 105.6 | 93.48°E,39.69°N | |
西南 机场群 | 2010 | 1028598.9 | 93.5 | 102.25°E,27.77°N |
2015 | 982132.47 | 93.9 | 102.42°E,27.91°N | |
2019 | 1000509.71 | 91.9 | 102.31°E,27.84°N | |
中南 机场群 | 2010 | 627519.27 | 7.6 | 111.65°E,26.14°N |
2015 | 630133.47 | 6.5 | 111.61°E,26.2°N | |
2019 | 635704.46 | 5.6 | 111.68°E,26.21°N |
表2 六大机场群的标准差椭圆参数
Tab.2 The SDE parameters of six airport groups
机场群 | 年份 | 面积/km² | 旋转角/° | 中心坐标 |
---|---|---|---|---|
东北 机场群 | 2010 | 668476.3 | 29.5 | 125.89°E,44.65°N |
2015 | 780578.04 | 41.4 | 125.92°E,44.81°N | |
2019 | 1133020.89 | 61 | 125.02°E,44.56°N | |
华北 机场群 | 2010 | 840190.01 | 49.8 | 115.1°E,41.03°N |
2015 | 1114006.72 | 67.7 | 113.53°E,41°N | |
2019 | 1069329.99 | 63.8 | 114.02°E,41.11°N | |
华东 机场群 | 2010 | 455093.54 | 10.9 | 118.77°E,31.21°N |
2015 | 449910.83 | 13.3 | 118.65°E,31.14°N | |
2019 | 439633.54 | 12.6 | 118.64°E,31.1°N | |
西北 机场群 | 2010 | 2090706.99 | 105.7 | 95.07°E,39.11°N |
2015 | 1920228.18 | 106.6 | 95.14°E,39.5°N | |
2019 | 2091710.91 | 105.6 | 93.48°E,39.69°N | |
西南 机场群 | 2010 | 1028598.9 | 93.5 | 102.25°E,27.77°N |
2015 | 982132.47 | 93.9 | 102.42°E,27.91°N | |
2019 | 1000509.71 | 91.9 | 102.31°E,27.84°N | |
中南 机场群 | 2010 | 627519.27 | 7.6 | 111.65°E,26.14°N |
2015 | 630133.47 | 6.5 | 111.61°E,26.2°N | |
2019 | 635704.46 | 5.6 | 111.68°E,26.21°N |
指标 | 节点数 n | 边数 m | 平均度值 K | 特征路径长度 L | 聚类系数 C | 直径 D | 随机网络理论值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L′ | C′ | |||||||
2010年 | 167 | 1036 | 12.4 | 2.313 | 0.765 | 4 | 2.032 | 0.074 |
2015年 | 197 | 1527 | 15.5 | 2.205 | 0.727 | 4 | 1.928 | 0.079 |
2019年 | 229 | 2755 | 24 | 2.105 | 0.704 | 4 | 1.71 | 0.105 |
表3 航线网络结构特征
Tab.3 The characteristic of airline network structure
指标 | 节点数 n | 边数 m | 平均度值 K | 特征路径长度 L | 聚类系数 C | 直径 D | 随机网络理论值 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L′ | C′ | |||||||
2010年 | 167 | 1036 | 12.4 | 2.313 | 0.765 | 4 | 2.032 | 0.074 |
2015年 | 197 | 1527 | 15.5 | 2.205 | 0.727 | 4 | 1.928 | 0.079 |
2019年 | 229 | 2755 | 24 | 2.105 | 0.704 | 4 | 1.71 | 0.105 |
2010 | 2015 | 2019 | |||
---|---|---|---|---|---|
城市 | 度值 | 城市 | 度值 | 城市 | 度值 |
北京 | 105 | 北京 | 132 | 北京 | 151 |
上海 | 86 | 上海 | 115 | 成都/西安 | 132 |
广州 | 80 | 西安 | 97 | 上海 | 124 |
成都 | 65 | 成都 | 84 | 重庆 | 118 |
深圳 | 62 | 广州 | 83 | 昆明 | 112 |
西安 | 56 | 重庆 | 81 | 深圳 | 107 |
重庆 | 53 | 深圳 | 74 | 广州 | 103 |
武汉 | 53 | 昆明 | 74 | 天津 | 96 |
昆明 | 50 | 杭州 | 66 | 贵阳 | 90 |
长沙 | 44 | 长沙 | 60 | 杭州 | 89 |
表4 度值排名前十节点
Tab.4 The top 10 nodes by degree
2010 | 2015 | 2019 | |||
---|---|---|---|---|---|
城市 | 度值 | 城市 | 度值 | 城市 | 度值 |
北京 | 105 | 北京 | 132 | 北京 | 151 |
上海 | 86 | 上海 | 115 | 成都/西安 | 132 |
广州 | 80 | 西安 | 97 | 上海 | 124 |
成都 | 65 | 成都 | 84 | 重庆 | 118 |
深圳 | 62 | 广州 | 83 | 昆明 | 112 |
西安 | 56 | 重庆 | 81 | 深圳 | 107 |
重庆 | 53 | 深圳 | 74 | 广州 | 103 |
武汉 | 53 | 昆明 | 74 | 天津 | 96 |
昆明 | 50 | 杭州 | 66 | 贵阳 | 90 |
长沙 | 44 | 长沙 | 60 | 杭州 | 89 |
指标 | 2010 | 2015 | 2019 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
路径数目 | 中转次数 | 路径占比 | 路径数目 | 中转次数 | 路径占比 | 路径数目 | 中转次数 | 路径占比 | ||
测地路径 长度 | 1 | 2072 | 0 | 7.5% | 3054 | 0 | 7.9% | 5504 | 0 | 10.5% |
2 | 15574 | 1 | 56.2% | 25442 | 1 | 65.9% | 36092 | 1 | 69.1% | |
3 | 9404 | 2 | 33.9% | 9288 | 2 | 24.1% | 10250 | 2 | 19.6% | |
4 | 672 | 3 | 2.4% | 800 | 3 | 2.1% | 366 | 3 | 0.7% | |
特征路径长度L | 2.313 | 2.205 | 2.105 | |||||||
全局效率GE | 0.432 | 0.456 | 0.475 |
表5 航线网络测地路径及效率统计
Tab.5 The statistics of characteristic path length and effectiveness in airline network
指标 | 2010 | 2015 | 2019 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
路径数目 | 中转次数 | 路径占比 | 路径数目 | 中转次数 | 路径占比 | 路径数目 | 中转次数 | 路径占比 | ||
测地路径 长度 | 1 | 2072 | 0 | 7.5% | 3054 | 0 | 7.9% | 5504 | 0 | 10.5% |
2 | 15574 | 1 | 56.2% | 25442 | 1 | 65.9% | 36092 | 1 | 69.1% | |
3 | 9404 | 2 | 33.9% | 9288 | 2 | 24.1% | 10250 | 2 | 19.6% | |
4 | 672 | 3 | 2.4% | 800 | 3 | 2.1% | 366 | 3 | 0.7% | |
特征路径长度L | 2.313 | 2.205 | 2.105 | |||||||
全局效率GE | 0.432 | 0.456 | 0.475 |
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