基于百度迁徙数据的长江中游城市群网络特征研究

利用百度地图春节人口迁徙大数据,采取社会网络分析方法,主要从密度、中心性、核心—边缘结构三个方面对长江中游城市群网络特征进行研究。结果表明:(1)长江中游城市群整体网络密度较低,仅为0.4315,城市间联系度不高;(2)长沙、武汉、南昌三个城市中心性相对较高,具有较强的控制力和影响力;(3)长江中游城市群具有较明显的核心—边缘趋势,呈现"金字塔"结构。长沙、南昌对周边城市有较强的带动作用,武汉强"核心"城市的阴影效应明显;(4)城市核心度与城市中心职能强度具有明显的正相关关系。     

基于信息流的工作日与节假日城市网络联系特征对比——以长江中游城市群为例

利用百度指数的用户关注度表征城市信息流,采用PageRank算法与社会网络分析法对长江中游城市群在工作日和节假日(春节与国庆节)的城市网络联系特征进行对比分析,并对其城市网络结构的相关因素进行探讨。结果表明:(1)根据城市在工作日与节假日的PageRank排名可以将所有城市分为"假日活跃型""工作忙碌型"与"综合发展型"三种类型,不同城市在工作日与节假日的联系特征差异较大;(2)从空间组织特征来看,工作日城市间的信息联系强度分布更为均衡,城市网络的进入门槛更低,而节假日中呈现出显著的"核心—边缘"结构,非均衡化现象较为严重;(3)节假日期间子群内部及子群之间的信息流联系强度高于工作日,并且在节假日中子群间的分派独立程度更低,边界效应得到弱化;(4)经济条件、就业收入、创新能力及信息化程度与工作日城市网络具有显著正相关性,文旅资源与交通条件与节假日网络关联性更明显,地理距离与行政区划对信息流传播仍具有约束作用。     

中国三大城市群高速铁路网络结构与特征

构建长三角、珠三角、京津冀城际O-D高铁运营频次矩阵,运用社会网络分析法研究三大城市群高铁网络结构与特征,结果表明:高铁整体关联性京津冀紧密,长三角次之,珠三角松散;然而长三角内部高铁城市联系与高铁网络不均衡性最强;长三角东部比其西部高铁联系密切,珠三角北部强于群内其他区域,京津冀高铁流动频繁区集中在京津;省域内部高铁紧密性:江苏浙江广东河北安徽;城际视角,深圳—广州、上海—南京、上海—苏州、南京—苏州、上海—无锡属于点对点间高密度联系。三大城市群高铁网络均具有显著的"小世界"效应特征,京津冀与长三角的"小世界"效应更明显,其中合肥—苏州—镇江—南京—无锡—六安为长三角重要辐射集群,广州—惠州、深圳—东莞、天津—沧州为重要辐射力的高铁城市对,上海、南京为长三角高铁网络核心,广州与深圳为珠三角核心,北京与天津为京津冀核心。     

广东省城市创新发展水平及其网络结构演化

创新是知识经济时代区域与城市发展的重要驱动力,合理、协调的创新网络结构可以在一定程度上提升区域创新发展质量。基于广东省域,珠三角、粤东、粤西、粤北四大地区,以及地级市等不同尺度,运用多指标综合评价、重心分析、空间相互作用模型、社会网络分析等方法,结合增长率、基尼系数等定量指标,对2000—2018年广东省城市创新发展水平、城市创新联系强度、网络结构及其演化特征进行实证研究,结果表明:(1)广东省域城市创新发展水平的涓滴效应存在空间近邻效应,省域内城市创新发展水平在空间上呈现"双核心"结构;(2)省域尺度下的城市创新发展水平呈现异质性,非均衡发展特征不断固化,表现出"强者恒强,弱者恒弱"的马太效应;(3)省域内城市创新联系轴线多等级结构突出,珠三角地区逐步演变为全省创新联系网络的核心地区;(4)省域城市创新网络呈现明显的"圈层式"结构,创新网络致密性持续增强。     

武汉城市圈路网通达性与经济联系时空演变及关联分析

交通可达性对区域城市经济联系与发展有重要影响。文章通过空间句法和引力模型,以1995、2005和2015年为时间断面,探讨分析了武汉城市圈不同尺度城市路网通达性与经济联系的时空演变格局,以及二者之间的关联性。结果显示:(1)研究期内,武汉城市圈道路网络整体连通性水平趋于完善,但存在空间极化,表现出以武汉市为中心的核心—边缘式空间格局;(2)区域内城市之间经济联系不断加强,在市级尺度上,武汉市经济辐射功能以及相邻城市间经济联系特征明显,在县级尺度上,长江经济带沿线城市经济联系更为密切;(3)2005年以后,全域范围内不同尺度城市的道路网络通达性格局与经济联系格局存在显著相关性,道路网络通达性提高对促进城市经济联系强度、提高城市在区域中经济联系中心性地位有重要作用,同时也加强了区域经济联系的空间异质性。     

淮海经济区主要城市经济联系的空间作用分析

基于空间作用强度、方向与范围的三维视角,运用经济联系强度的引力模式、城市流强度及断裂点理论等方法,对淮海经济区主要城市经济联系的空间作用进行综合分析评价。结果表明:淮海经济区20个地级市在空间作用强度、作用方向、作用范围等方面都存在较大差异,但无论从哪个方面来看,徐州无疑是淮海经济区的首要经济发展核心和辐射中心。在作用强度上,徐州的经济联系强度和城市流强度稳居第一位,成为该区的首要经济发展核心;在作用方向上,该区主要城市的空间作用均表现为明显的中心城市指向性和相邻地域指向性;在作用范围上,主要城市的空间作用范围不一,空间层次明显,徐州成为该区辐射中心,且呈圈层状对其他城市进行辐射。对于空间作用处于不同层次的城市,在未来的发展中应加以分类引导,提高城市综合实力,加强经济区内城市联系,全面提升城市竞争力,促进淮海经济区的全面发展。     

长三角城市创新联系网络及辐射能力

基于区域创新联系的相关理论,采用引力模型方法对长三角城市的创新网络联系格局进行了探讨。结合断裂点公式及最大引力线数量,测算了长三角地区的创新节点城市及其辐射范围,进而构建了城市创新联系能力评价的指标体系,对长三角地区各城市的创新联系能力进行了评价。研究发现:(1)长三角地区的创新联系格局呈现出以苏州为一级节点城市,上海为二级节点城市,杭州、宁波、绍兴、镇江为三级节点城市的"核心—边缘"的创新网络结构特征。其中,苏州、上海的辐射范围最广且强度最强。(2)地理邻近性在该创新联系网络的形成中起到了主要作用;技术邻近性使得创新联系网络呈现出"强—强联系"、"弱—弱联系"的结构;制度邻近性在一定程度上制约着创新边缘地区与核心地区的创新联系。(3)现阶段长三角地区城市的创新联系能力差距较大,创新的物质资本投入有待提高;政府支持、文化基础水平以及通信设施建设等方面还应加大力度。     

基于企业投资的京沪深产业辐射特征研究

城市发展日益凸显集群化特征,中心城市的辐射带动作用是区域乃至全国发展的重要方面。京沪深作为我国三大城市群的核心城市,其产业辐射作用是影响城市群竞争力的关键因素。本文通过对京沪深三地企业投资数据进行对比分析,研究京沪深产业辐射的特征。研究表明京沪深三地产业辐射活跃度和强度都处于上升通道,产业辐射的区域分布凸显国家发展战略和使命,在辐射模式上分别呈现"网""线""点"状特征:北京"网"状辐射全国同时兼顾京津冀协同发展,上海"线"状辐射长江经济带同时重点带动长三角区域,深圳单"点"辐射珠三角区域。在产业辐射行业特征上,北京相对均衡,深圳次之,上海最为集中。北京应更加注重对制造业投资的关注,从而为其发达的服务业寻求稳固的发展依托,上海和深圳需要警惕对房地产行业的投资偏好。     

基于百度指数的中国省域间信息联系网络格局及其动力机制

以各省份之间相互搜索的百度指数作为省域间信息联系的依据,采用社会网络分析法探讨省域间信息联系网络格局以及层级结构。研究发现:①各省域的信息联系强度随时间明显上升,但强度位序较低的大部分省份信息联系增速相对较快。②信息联系并未完全脱离地理空间的束缚,省域间信息联系网络格局总体上呈由东到西联系强度递减的态势,大部分联系集中在稳定的"北京—上海—广东"发散的三角空间结构中。③省域间信息联系网络总体上呈现"一极三核心,多点带动"的"1+2+7+7+14"的层级结构。北京在信息联系中具有极强的中心度和控制力,上海、广州为次核心,江苏、浙江、山东、河南、重庆和四川在省域间信息联系中属于重要的节点。④省域间信息联系网络受到地区社会经济发展、信息基础设施建设、信息技术应用和科技教育水平多因素综合作用。     

全球体育联系网络时空特征及其影响因素——以波士顿马拉松参赛者为例

为探究面向体育赛事的城市全球联系网络的时空特征,文章以世界六大马拉松赛事举办地之一波士顿马拉松参赛者2010—2019年数据为基础,运用社会网络分析法和空间分析法,对城市全球体育联系网络时空演化特征及影响因素进行研究。结果表明：(1)时间上,波士顿马拉松参赛者来源国家（地区）从2010年的71个增加至2019年的99个,参赛规模从26000人上升至30000人,网络规模呈波动上升趋势;(2)空间上,波士顿全球体育联系网络密度变大（0.551→0.787）,加权平均度增加（32.41→60.31）,网络异质性降低（0.497→0.415）等网络特征日益凸显;(3)节点度上,节点主要分布于欧洲和美洲,亚洲次之,非洲较少,大洋洲不变;(4)网络演化上,波士顿与世界各国的联系普遍增强,其中加拿大、墨西哥和欧洲国家与波士顿的联系愈发紧密,亚洲与其的联系强度次之,非洲与其的联系强度小幅增加;(5)影响因素上,全球化水平、经济因素、文化因素、社会因素及交通因素是影响波士顿城市全球体育联系网络时空演化的主要因素。     

中国城市创新地理研究述评与展望

城市创新地理主要研究城市创新的发生以及发展的机制与空间规律。近年来,中国城市创新地理研究取得多方面的进展:(1)在西方创业城市化、高科技城市化等概念基础上,对中国城市创新空间的产生与发展进行分析,提出了对城市现代发展与景观更具解释力的基于创新的城市化(innovation-based urbanization)等概念;(2)研究中国城市创新生态的空间规律,对不同尺度的城市创新空间如高新技术园区、创新城区等的创新生态以及中国城市创新生态独特性进行分析;(3)对传统中国城市空间结构在新知识经济时代的空间重构进行分析,发现并证实中央智力区、创新城区已在中国城市中出现,并指出"创新流"对城市空间可能产生的影响;(4)揭示中国城市创新体系的时空规律及影响因素,分析中国城市创新的联系特征;(5)结合知识经济时代城市创新创意职能,对中国城市创新职能特征和规律进行研究。然而,当今世界复杂多变,且中国各城市创新处于不同发展阶段,中国城市创新地理仍面临许多问题需要研究,如城市创新形成的机理、城市创新创业的个性特征、中央智力区的形成机制、城市创新联系与职能的研究方法等。因此,未来中国城市创新地理亟需探索多尺度的中国城市创新机理和中国城市创新生态的理论及独特性;进一步研究知识经济下城市创新空间结构及重构规律;城市创新创意职能理论及与城市规划关系,以及中国城市创新地理的研究方法和理论基础等,以建立完善的中国城市创新地理理论体系,推动中国城市创新地理学的建立与发展。     

基于航空客运流的中国城市空间格局与空间联系

基于中国180个地级市的航空客运数据,运用大数据方法、GIS空间分析、社会网络分析等多种研究方法,初步揭示了全国城市网络的空间形态、整体联系和局部联系特征。研究表明:(1)从空间形态看,全国城市网络基本形成以"菱形结构"为核心的全国城市网络结构和以"倒三角结构"为核心的"一带一路"城市网络结构,并呈现出以区域性中心城市为核心的轴辐式网络结构;(2)从整体联系看,全国航空客运联系按距离远近呈右偏态分布,但总体符合距离衰减特征,并呈现以"一带一路"沿线城市为核心的多中心分布结构,"一带一路"城市网络航空联系则主要集中在海上丝绸之路以及丝绸之路经济带东部区域;(3)从局部联系看,我国城市群呈现以长江三角洲城市群为核心的"一超多强"的结构,城市群尺度航空节点城市呈"扇形"核心—边缘结构,且城市群航空网络结构呈现东密西疏的特征,全国尺度航空节点城市则呈"20∶34∶46"的核心—边缘结构。     

改革开放40年来中国城市经济联系空间格局演化

以全国297个地级及以上城市为研究对象,截取1984、1995、2006和2016年等4个时间节点,按照点(城市潜能)—线(经济联系轴线)—网络(经济联系网络)的分析框架,借助城市潜能模型、经济辐射场强模型、变异系数模型和线性加权平均方向模型等测算城市经济联系的强度、差异、形态、层级和方向,刻画改革开放40年来我国城市经济联系时空格局的演化历程:①我国城市潜能在"递进演化"的同时,其地域分异特征愈加明显且差距不断扩大,高潜能城市始终分布于"胡焕庸线"以东,城市潜能空间格局具有显著的"顽健性"。②城市经济联系主轴线的"跨省"特征日益凸显,且从1995年开始逐渐突破省域界线,呈现出以重点城市为中心的"簇状"延伸形态,并由此形成了不同等级城市的经济垂直关联体系。③我国城市间经济联系网络密度不断加大,复杂性逐渐增强,且经济联系日益突破距离限制,跨省经济联系规模和联系网络密集度日益增大;城市间经济联系网络在2006年开始由省域经济逐渐向城市群经济转变,2016年城市群经济特征愈加明显。④城市间经济联系方向具有明显的"向心性"特征,在空间上以直辖市或省会城市等重点城市为核心呈"汇聚"态势,呈现出明显的"中心—外围"空间格局。未来,应有序引导和调整城市间经济联系的层级、方向,优化完善城市经济联系网络与区域协调发展机制,构筑梯次良好、互通密切的城市经济联系空间格局。     

基于交通与信息流的哈长城市群空间网络结构

基于哈长城市群11个地级市间的公路、铁路客运与百度指数数据,采用Arc GIS可视化和社会网络分析方法,研究城市空间联系格局和网络结构特征及其影响因素。结果表明,群域内综合联系呈现"下"字型格局,整体联系强度走势与"哈大齐牡"、"长吉图"发展带和哈长发展主轴基本吻合;网络结构特征整体上表现为以哈尔滨、长春为双核心,地理位置越靠近核心,其交通信息通达性越好,对外联系水平越高;群域内城市形成发展的历史因素、行政区边界壁垒、城市综合发展实力、城市功能定位对哈长城市群空间网络结构有一定的影响作用。     

基于流动要素的沿海港—城网络体系空间重构

基于流动空间,借助GIS、Matlab和Gephi等技术手段,构建多元流动要素网络,分析港—城网络体系空间重构的特征与过程,并探讨其作用机制。结果表明:(1)流动空间重塑了港—城体系的结构和方向,核心港口城市能级提高,港口城市间由单纯的竞争关系变为新型的竞合关系;社团结构组合变化促进多元流网络联系广度和深度不断拓展,枢纽港及其城市溢出效应进一步扩大。(2)多核心的扁平化结构取代原来的金字塔结构成为流动空间视角下港—城网络体系的典型特征,其中上海、深圳、广州和天津等综合性港口城市的辐射作用凸显。(3)港—城网络体系空间重构的作用机制突出表现为"内外统筹"影响下的枢纽港及其城市主导作用明显、"相辅相成"推动下的新兴港口城市快速成长及港口城市间实现自组织协调。物质流和虚拟流越来越成为港—城网络体系演化的决定性因素,且虚拟流的冲击程度更为显著。     

基于铁路客运流的环渤海城市空间联系及其网络结构

基于环渤海地区44个城市的铁路客运数据,运用社会网络分析、可达性分析、GIS空间分析等多种研究方法,初步揭示了该地区城市网络的空间形态、整体联系和局部联系特征。研究表明:(1)从空间形态上看,该网络大致形成"三纵二横"格局,五条客流带的走向同主要铁路干线基本一致;(2)从整体联系上看,该网络较为密集,但城市间联系的紧密程度呈现两极分化特征,其中北京—济南一带连接性和可达性始终处于较高水平;(3)从局部联系来看,大致形成辽宁、京津冀、山东西部和山东半岛四个子群,子群间联系呈现明显的距离衰减特征。     

京津冀区域铁路交通网络结构评价

在区域一体化背景下,将城市空间分析法和社会网络分析法应用于区域铁路交通网络研究,对了解区域中各重要节点交通特征、加强区域间合作和优化区域铁路交通规划有着重要的参考价值。以目前京津冀区域铁路交通城市节点间铁路距离里程为依据,借助空间句法模型指标评价京津冀区域铁路网络规划的合理性;以区域内城际间列车联结次数为依据,借助社会网络分析法,评价城市节点间社会联系的密切度。结论包括:①空间句法指标值中,京津冀都市圈铁路网连接度平均水平为3,控制值均值为1.06,平均深度值高于50的城市节点占85%,说明铁路交通轴线具备较强控制力和联动性。其中北京、天津、廊坊、保定等城市节点平均深度值相对较小,便捷程度相对较好;②社会网络分析均表明京津冀区域铁路网络结构呈现以北京、天津、石家庄为核心,以唐山、秦皇岛为次核心,其他城市节点为第三梯队的格局。京津冀铁路出行网络总体联系密度为0.673,说明京津冀区域各节点铁路出行线路联系比较密切;③京津冀区域铁路网整体规划现状和连接格局、联系水平等与各城市经济发展基本保持相关性和一致性。在城市铁路网络规划与加强联系的过程中,应考虑各城市产业特征,进一步统筹产业发展与铁路网络布局的关系,以相互促进,协调发展。     

武汉城市圈旅游经济网络结构及其演化

运用旅游经济联系强度模型和社会网络分析法,以2001、2007以及2012年为研究的时间截面,分析武汉城市圈旅游经济网络结构的演化特征和影响因素。研究结果表明:武汉城市圈旅游经济联系呈现出以武汉为中心的分布格局,武汉在旅游经济网络中具有较强的垄断性;旅游经济网络整体联系密度较低,网络结构发育程度不成熟,且具有逐渐提升的趋势;核心—边缘结构明显,核心地区的地位突出,空间辐射效应逐步增强;旅游经济网络的核心节点已基本形成,具有明显的层次性;经济社会发展水平、旅游资源禀赋、旅游交通可达性对旅游经济网络结构的影响较大。     

协同视角下京津冀制造业转移及区域间合作

利用2006—2014年京津冀13个城市数据,对京津冀27个制造业行业转移和集聚状态以及区域合作机制进行实证研究。研究表明:(1)京津冀制造业地理分工格局整体上呈现出"由北京向津冀转移"、"由北部向中南部转移"的变动趋势;(2)虽然北京制造业行业多处于转移状态,但仍在大部分行业中占有较高份额,能够在区域制造业转移和合作中发挥中心带动作用;(3)津冀各城市在各个行业都具有承接和发展优势,从而为区域制造业梯度转移创造了条件;(4)河北各城市在技术和知识密集型行业的竞争优势较弱,需要京津两地提供更多的外在动力。研究的政策涵义在于:加快京津冀区域制造业的合作,需要构建以北京制造业转移为中心,以天津先进制造业集聚区以及河北中南部制造业转型升级示范区为主体的多层次区域制造业合作体系,推动区域制造业协同发展和转型升级。     

多元流视角下东北城市网络特征分析

基于交通、信息、企业的多元要素视角,运用社会网络分析法从网络密度、中心性、核心—边缘结构三方面测度"流空间"背景下的东北城市网络结构特征,并对网络特征的影响因素进行探析。结果表明:①交通及信息流要素在东北城市间相互作用更加明显、网络联系相对紧密;多元流的城市网络结构均显示出省内联系强于跨省域联系,城市跨省域联动发展格局远未形成。②沈阳、大连、长春、哈尔滨四大城市在多元网络均处于主导性地位,区内辽中南及哈长两大城市群在网络中的发育水平较高。③多元流视角有交通信息型、交通商贸型、信息商贸型、交通信息商贸型四种核心—边缘结构类型,核心城市多分布在城市群内,对网络具有较强的控制作用,而边缘城市处于从属地位,尚未进入良好的协同发展阶段。④文章认为资源禀赋、时空压缩、区域经济、政策引导等因素共同影响区域网络结构特征。