区域经济理论与方法

中国城市网络化空间联系与格局——基于高铁客运流的大数据分析

  • 马学广 ,
  • 唐承辉
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  • 中国海洋大学 法政学院,中国山东 青岛 266100
马学广(1979—),男,山东临沂人,博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向为城乡规划与区域空间治理、海洋国土空间规划与治理、住房政策与土地资源开发管理。E-mail:hugeomaxg@163.com。

收稿日期: 2017-09-26

  修回日期: 2017-12-21

  网络出版日期: 2025-04-02

基金资助

教育部人文社会科学研究规划基金项目(17YJA630071)

Urban Network Spatial Connection and Structure in China Based on Big Data Analysis of High-Speed Railway Transport Flow

  • MA Xueguang ,
  • TANG Chenghui
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  • Law and Politics School,Ocean University of China,Qingdao 266100,Shandong,China

Received date: 2017-09-26

  Revised date: 2017-12-21

  Online published: 2025-04-02

摘要

基于高铁客运流数据,综合运用GIS可视化、社会网络分析以及统计分析等多种研究方法对中国城市网络空间格局、整体与局部联系以及节点属性进行了初步揭示。结果表明:①城市联系依托高铁轴带形成了“四纵四横”八条客流带以及多尺度城市网络,但受区位条件影响呈现出东中西地带性递减特征;②整体联系中,全国网络密度较低且具有一定核心边缘结构,连接性与集聚性指标具有一定相似性但反映出不同的地域关联模式;③局部联系中,网络大致形成了以临近城市为主的八大子群且与城市群空间分布具有一定耦合性;④个体网络中,节点度大致服从幂律分布且除了与经济规模、人口规模有较强相关性外,城市行政等级也起着较为重要的作用。

本文引用格式

马学广 , 唐承辉 . 中国城市网络化空间联系与格局——基于高铁客运流的大数据分析[J]. 经济地理, 2018 , 38(4) : 55 -64 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2018.04.007

Abstract

Based on the big data analysis of high-speed railway passenger transportation ,this paper makes a preliminary study on the spatial pattern, the whole and the local connection and the node attribute of Chinese city network by using GIS visualization, social network analysis and statistical analysis. The results show that: 1) The links between cities is based on the high-speed railway lines to form the “four vertical and four horizontal” eight passenger flow lines and the multi-scale urban network, but the influence of the location conditions shows the characteristics of the eastward and the westward decline. 2) The network of Chinese cities has low density and a certain core edge structure in terms of overall connection. The connectivity and agglomeration intensity coefficients are similarity but reflect the different regional association model. 3) In the local connection, the network is roughly formed with eight subgroups of geographically adjacent cities and has a certain coupling with the spatial distribution of urban agglomeration.4) In the individual network, the distribution of node degree shows a certain power-law distribution and in addition to economic and population scale has a strong correlation, the city administrative scale also plays a more important role.

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