世界地理研究 ›› 2022, Vol. 31 ›› Issue (1): 107-119.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2022.01.2020307
收稿日期:
2020-05-22
修回日期:
2020-09-01
出版日期:
2022-01-15
发布日期:
2022-01-25
通讯作者:
孟德友
作者简介:
刘欢(1995-),女,硕士研究生,研究方向为空间结构与区域发展,E-mail:1739525449@qq.com。
基金资助:
Huan LIU1,2(), Deyou MENG1,2()
Received:
2020-05-22
Revised:
2020-09-01
Online:
2022-01-15
Published:
2022-01-25
Contact:
Deyou MENG
摘要:
以30个省会城市为研究对象,将旅程时间、费用、列车、运行里程、速度等大数据融入交通优势度指标体系,采用熵值法计算2019年省会城市交通优势度并利用地理探测器和地理加权回归模型探究其影响因素。研究发现:(1)交通优势度空间差异显著,交通优势度各等级圈层中心城市在空间中呈现不均衡分布格局,呈现由华中、华东地区节点沿铁路网向外递减的“核心-半边缘”结构,形成多等级节点城市交互作用的交通等级网络体系;(2)地方一般公共预算支出、高铁数目为交通优势度的主导探测因子,多因子交互作用均使其空间分异的解释力显著提升;(3)各因素影响程度具有较大空间异质性,除平均坡度和平均高程外其他因素均为正向影响,人均可支配收入、平均高程和普通本专科学生的回归系数呈现由华西地区向华东地区过渡转而向北增长的趋势,平均坡度、动车数目、普通列车数目的回归系数由西向东分层递减,火车站数目和高铁数目分别对华东地区、华西地区和华北地区的影响较大。
刘欢, 孟德友. 高铁背景下省会城市交通优势度空间分异及影响因素[J]. 世界地理研究, 2022, 31(1): 107-119.
Huan LIU, Deyou MENG. Spatial heterogeneity of transport superiority degree and its impact factors of provincial capital cities in China in the background of high-speed railway construction[J]. World Regional Studies, 2022, 31(1): 107-119.
影响因素 | 编号 | 指标名称 | 单位 |
---|---|---|---|
社会发展 | X1 | 人均可支配收入 | 元 |
X2 | 地方一般公共预算支出 | 亿元 | |
自然条件 | X3 | 平均坡度 | 度 |
X4 | 平均高程 | 米 | |
交通设施 | X5 | 火车站数目 | 个 |
X6 | 高铁数目 | 个 | |
X7 | 动车数目 | 个 | |
X8 | 普通列车数目 | 个 | |
人力资源 | X9 | 年末全市常住人口 | 万人 |
X10 | 普通本专科学生 | 万人 |
表1 交通优势度影响因素指标体系
Tab.1 Index system of impact factors of transport superiority degree
影响因素 | 编号 | 指标名称 | 单位 |
---|---|---|---|
社会发展 | X1 | 人均可支配收入 | 元 |
X2 | 地方一般公共预算支出 | 亿元 | |
自然条件 | X3 | 平均坡度 | 度 |
X4 | 平均高程 | 米 | |
交通设施 | X5 | 火车站数目 | 个 |
X6 | 高铁数目 | 个 | |
X7 | 动车数目 | 个 | |
X8 | 普通列车数目 | 个 | |
人力资源 | X9 | 年末全市常住人口 | 万人 |
X10 | 普通本专科学生 | 万人 |
地区 | 综合得分 | 排名 | 地区 | 综合得分 | 排名 | 地区 | 综合得分 | 排名 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
北京 | 59.30 | 1 | 长沙 | 35.27 | 11 | 福州 | 25.01 | 21 |
上海 | 52.17 | 2 | 西安 | 34.91 | 12 | 昆明 | 23.91 | 22 |
南京 | 48.92 | 3 | 成都 | 33.91 | 13 | 长春 | 22.18 | 23 |
武汉 | 45.14 | 4 | 杭州 | 33.55 | 14 | 南宁 | 19.73 | 24 |
郑州 | 44.94 | 5 | 合肥 | 33.18 | 15 | 哈尔滨 | 19.23 | 25 |
天津 | 44.08 | 6 | 济南 | 31.61 | 16 | 西宁 | 18.12 | 26 |
广州 | 39.58 | 7 | 南昌 | 30.48 | 17 | 呼和浩特 | 17.77 | 27 |
贵阳 | 38.89 | 8 | 沈阳 | 28.26 | 18 | 银川 | 16.16 | 28 |
石家庄 | 37.49 | 9 | 兰州 | 27.96 | 19 | 乌鲁木齐 | 13.33 | 29 |
重庆 | 35.54 | 10 | 太原 | 25.77 | 20 | 拉萨 | 9.79 | 30 |
表2 交通优势度综合得分与排名
Tab.2 Comprehensive score and ranking of transport superiority degree
地区 | 综合得分 | 排名 | 地区 | 综合得分 | 排名 | 地区 | 综合得分 | 排名 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
北京 | 59.30 | 1 | 长沙 | 35.27 | 11 | 福州 | 25.01 | 21 |
上海 | 52.17 | 2 | 西安 | 34.91 | 12 | 昆明 | 23.91 | 22 |
南京 | 48.92 | 3 | 成都 | 33.91 | 13 | 长春 | 22.18 | 23 |
武汉 | 45.14 | 4 | 杭州 | 33.55 | 14 | 南宁 | 19.73 | 24 |
郑州 | 44.94 | 5 | 合肥 | 33.18 | 15 | 哈尔滨 | 19.23 | 25 |
天津 | 44.08 | 6 | 济南 | 31.61 | 16 | 西宁 | 18.12 | 26 |
广州 | 39.58 | 7 | 南昌 | 30.48 | 17 | 呼和浩特 | 17.77 | 27 |
贵阳 | 38.89 | 8 | 沈阳 | 28.26 | 18 | 银川 | 16.16 | 28 |
石家庄 | 37.49 | 9 | 兰州 | 27.96 | 19 | 乌鲁木齐 | 13.33 | 29 |
重庆 | 35.54 | 10 | 太原 | 25.77 | 20 | 拉萨 | 9.79 | 30 |
指标 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
---|---|---|---|---|---|
q值 | 0.5786 | 0.7614 | 0.2350 | 0.4870 | 0.3583 |
指标 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
q值 | 0.7551 | 0.2881 | 0.3962 | 0.6753 | 0.5836 |
表3 地理探测器探测结果
Tab.3 GeoDetector detection results
指标 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 |
---|---|---|---|---|---|
q值 | 0.5786 | 0.7614 | 0.2350 | 0.4870 | 0.3583 |
指标 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
q值 | 0.7551 | 0.2881 | 0.3962 | 0.6753 | 0.5836 |
因子 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.579 | |||||||||
X2 | 0.869 | 0.761 | ||||||||
X3 | 0.857 | 0.860 | 0.235 | |||||||
X4 | 0.892 | 0.920 | 0.673 | 0.487 | ||||||
X5 | 0.839 | 0.809 | 0.568 | 0.749 | 0.358 | |||||
X6 | 0.952 | 0.940 | 0.953 | 0.996 | 0.818 | 0.755 | ||||
X7 | 0.957 | 0.945 | 0.814 | 0.922 | 0.888 | 0.966 | 0.288 | |||
X8 | 0.991 | 0.892 | 0.920 | 0.853 | 0.821 | 0.992 | 0.734 | 0.396 | ||
X9 | 0.937 | 0.890 | 0.930 | 0.853 | 0.827 | 0.933 | 0.964 | 0.977 | 0.675 | |
X10 | 0.929 | 0.910 | 0.926 | 0.990 | 0.754 | 0.931 | 0.924 | 0.922 | 0.958 | 0.584 |
表4 交互作用探测结果
Tab.4 Detection of interaction results
因子 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.579 | |||||||||
X2 | 0.869 | 0.761 | ||||||||
X3 | 0.857 | 0.860 | 0.235 | |||||||
X4 | 0.892 | 0.920 | 0.673 | 0.487 | ||||||
X5 | 0.839 | 0.809 | 0.568 | 0.749 | 0.358 | |||||
X6 | 0.952 | 0.940 | 0.953 | 0.996 | 0.818 | 0.755 | ||||
X7 | 0.957 | 0.945 | 0.814 | 0.922 | 0.888 | 0.966 | 0.288 | |||
X8 | 0.991 | 0.892 | 0.920 | 0.853 | 0.821 | 0.992 | 0.734 | 0.396 | ||
X9 | 0.937 | 0.890 | 0.930 | 0.853 | 0.827 | 0.933 | 0.964 | 0.977 | 0.675 | |
X10 | 0.929 | 0.910 | 0.926 | 0.990 | 0.754 | 0.931 | 0.924 | 0.922 | 0.958 | 0.584 |
交互作用与判断依据 | 因素 |
---|---|
双因子增强 q(X1∩X2)>Max(q(X1),q(X2)) | X1∩X2、X1∩X4、X1∩X5、X1∩X6、X1∩X8、X1∩X9、X1∩X10、X2∩X3、X2∩X3、X2∩X4、X2∩X5、X2∩X6、X2∩X7、X2∩X8、X2∩X9、X2∩X10、X3∩X4、X3∩X5、X3∩X6、X3∩X9、X4∩X5、X4∩X6、X4∩X8、X4∩X9、X4∩X10、X5∩X6、X5∩X9、X5∩X10、X6∩X7、X6∩X8、 X6∩X9、X6∩X10、X7∩X9、X8∩X9、X8∩X10、X9∩X10 |
非线性增强 q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2) | X1∩X3、X1∩X7、X3∩X7、X3∩X8、X3∩X10、X4∩X7、X5∩X7、X5∩X8、X7∩X8、X7∩X10 |
表5 交互作用探测类型
Tab.5 Detection of interaction types
交互作用与判断依据 | 因素 |
---|---|
双因子增强 q(X1∩X2)>Max(q(X1),q(X2)) | X1∩X2、X1∩X4、X1∩X5、X1∩X6、X1∩X8、X1∩X9、X1∩X10、X2∩X3、X2∩X3、X2∩X4、X2∩X5、X2∩X6、X2∩X7、X2∩X8、X2∩X9、X2∩X10、X3∩X4、X3∩X5、X3∩X6、X3∩X9、X4∩X5、X4∩X6、X4∩X8、X4∩X9、X4∩X10、X5∩X6、X5∩X9、X5∩X10、X6∩X7、X6∩X8、 X6∩X9、X6∩X10、X7∩X9、X8∩X9、X8∩X10、X9∩X10 |
非线性增强 q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2) | X1∩X3、X1∩X7、X3∩X7、X3∩X8、X3∩X10、X4∩X7、X5∩X7、X5∩X8、X7∩X8、X7∩X10 |
影响因素 | 最小值 | 上四分位 | 中值 | 下四分位 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.0001 | 0.0002 | 0.0003 | 0.0003 | 0.0004 |
X3 | -0.0184 | -0.0090 | -0.0031 | 0.0007 | 0.0057 |
X4 | -0.0010 | -0.0006 | -0.0004 | -0.0002 | 0.0008 |
X5 | 1.0012 | 1.3085 | 1.3595 | 1.4198 | 1.5030 |
X6 | 0.0221 | 0.0225 | 0.0231 | 0.0235 | 0.0300 |
X7 | -0.0072 | -0.0004 | 0.0011 | 0.0030 | 0.0165 |
X8 | 0.0266 | 0.0331 | 0.0349 | 0.0374 | 0.0437 |
X10 | 0.0274 | 0.0359 | 0.0420 | 0.0507 | 0.0769 |
Bandwidth | 28.9507 | ||||
AICc | 227.3801 | ||||
R2 | 0.7742 | ||||
R2Adjusted | 0.6461 |
表6 GWR回归系数统计结果
Tab.6 Statistical results of GWR regression coefficients
影响因素 | 最小值 | 上四分位 | 中值 | 下四分位 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.0001 | 0.0002 | 0.0003 | 0.0003 | 0.0004 |
X3 | -0.0184 | -0.0090 | -0.0031 | 0.0007 | 0.0057 |
X4 | -0.0010 | -0.0006 | -0.0004 | -0.0002 | 0.0008 |
X5 | 1.0012 | 1.3085 | 1.3595 | 1.4198 | 1.5030 |
X6 | 0.0221 | 0.0225 | 0.0231 | 0.0235 | 0.0300 |
X7 | -0.0072 | -0.0004 | 0.0011 | 0.0030 | 0.0165 |
X8 | 0.0266 | 0.0331 | 0.0349 | 0.0374 | 0.0437 |
X10 | 0.0274 | 0.0359 | 0.0420 | 0.0507 | 0.0769 |
Bandwidth | 28.9507 | ||||
AICc | 227.3801 | ||||
R2 | 0.7742 | ||||
R2Adjusted | 0.6461 |
图3 省会城市交通优势度影响因素的空间异质性注:该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2019)1823号的标准地图制作,底图无修改。
Fig.3 Spatial heterogeneity of impact factors on transport superiority degree of provincial capital cities
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