宋旭妍，彭甜甜，張高軍

（暨南大學(xué)深圳旅游學(xué)院，廣東 深圳 518053）

隨著粵港澳大灣區(qū)（下文簡(jiǎn)稱“大灣區(qū)”）建設(shè)持續(xù)推進(jìn)，其內(nèi)部各城市的交通系統(tǒng)趨于互聯(lián)互通。對(duì)大灣區(qū)而言，交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)能夠通過(guò)增強(qiáng)珠江口東西兩岸的聯(lián)系，形成相對(duì)均衡的多極網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系格局（覃成林等，2018）。水路運(yùn)輸是大灣區(qū)發(fā)展的突出特征，也是一種重要的運(yùn)輸方式。相比貨運(yùn)交通，客運(yùn)交通反映人員流動(dòng)情況，是建設(shè)宜居宜業(yè)宜游灣區(qū)的重要保障。因此，研究水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大灣區(qū)建設(shè)具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

在交通系統(tǒng)相關(guān)研究中，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析是一種較為成熟、常用的方法，能將交通數(shù)據(jù)抽象為特定關(guān)系下的網(wǎng)絡(luò)，度量網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)復(fù)雜性、結(jié)構(gòu)復(fù)雜性、復(fù)雜性因素相互影響程度等，并納入多因素框架進(jìn)行研究（高自友等，2006；汪小帆等，2006）。因此，該方法能適應(yīng)復(fù)雜交通網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析需要，成為交通網(wǎng)絡(luò)研究的重要工具。

不同城市間交通系統(tǒng)相互連接形成交通網(wǎng)絡(luò)，其中，陸運(yùn)、水運(yùn)和空運(yùn)網(wǎng)絡(luò)又在空間約束、可達(dá)性等方面呈現(xiàn)各自的特性（王姣娥等，2019）。在航空客運(yùn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中，較為成熟的路徑是以旅客運(yùn)輸流量和流向?yàn)閿?shù)據(jù)，建立航空客運(yùn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，研究其平均路徑長(zhǎng)度、聚類(lèi)系數(shù)、度分布、中心性、冪律分布系數(shù)等整體結(jié)構(gòu)，及小世界特性和無(wú)標(biāo)度特性（黨亞茹等，2009；高峰等，2009）。陸路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)則多以鐵路和公路為數(shù)據(jù)，從可達(dá)性、客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)格局、空間服務(wù)范圍、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間區(qū)位、節(jié)點(diǎn)重要度影響因素等角度進(jìn)行分析（王姣娥等，2005；焦敬娟等，2016；孟德友等，2018）。相比而言，水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的研究較為有限，但不可否認(rèn)，水路運(yùn)輸在人類(lèi)歷史中具有重要地位，尤其是在大航海時(shí)代。只是進(jìn)入20世紀(jì)以后，其他現(xiàn)代交通方式的興起導(dǎo)致水運(yùn)地位下降（張京祥等，2008）。

早期的水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)從實(shí)踐出發(fā)，以線路規(guī)劃為主（Baird,1999;Lai et al.,2004;Lo et al.,2013）。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，智慧客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的研究與日俱增，如Maiorov 等（2019）基于模擬和智能運(yùn)輸系統(tǒng)，對(duì)渡輪和游輪路線進(jìn)行了全面研究與網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。國(guó)內(nèi)水路運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的研究起于本世紀(jì)初，如宋炳良（2000）發(fā)現(xiàn)上海港口與其他港口間的網(wǎng)絡(luò)已有雛形，而周平德（2002）則指出了珠三角未能發(fā)揮水運(yùn)優(yōu)勢(shì)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。此后，港口網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)策略設(shè)計(jì)（吉阿兵，2006）、布局優(yōu)化（趙旭 等，2007）、網(wǎng)絡(luò)演化及預(yù)測(cè)（蹇令香等，2016）等受到關(guān)注。經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，中國(guó)沿海港口網(wǎng)絡(luò)已呈現(xiàn)出“小世界”特征（宗剛等，2012；杜超等，2016；郭建科等，2018），但這一發(fā)現(xiàn)主要基于貨運(yùn)港口，尤其是在集裝箱數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上得到的，對(duì)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注較少。

總體上，關(guān)于港口交通網(wǎng)絡(luò)特征的認(rèn)識(shí)已逐漸清晰，但依然存在較多有待研究的內(nèi)容，尤其是關(guān)乎人員流動(dòng)的客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。大灣區(qū)建設(shè)作為國(guó)家重大發(fā)展戰(zhàn)略，以其為案例研究水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)具有較好的理論和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。為此，本文將從以下3個(gè)步驟展開(kāi)研究：1）利用大灣區(qū)水路客運(yùn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建水路運(yùn)輸客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)；2）對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行定量描述，分析水路客運(yùn)航行線路特點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)特征；3）結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果與大灣區(qū)現(xiàn)實(shí)情況，提出優(yōu)化和提升大灣區(qū)水運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的建議。以期為優(yōu)化大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)提供借鑒，促進(jìn)大灣區(qū)交通一體化發(fā)展，更好地服務(wù)于大灣區(qū)深度融合與協(xié)調(diào)發(fā)展。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法

采用4組指標(biāo)開(kāi)展大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，分別是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本特征，小世界特性和無(wú)標(biāo)度特性分析，節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估，魯棒性和脆弱性檢驗(yàn)。

網(wǎng)絡(luò)基本特征包括若干具體指標(biāo)，其中較為重要的有3 個(gè)（劉濤 等，2005），即平均路徑長(zhǎng)度（平均路徑長(zhǎng)度值越小，網(wǎng)絡(luò)整體的連通性越強(qiáng)）、聚類(lèi)系數(shù)（聚類(lèi)系數(shù)越大，集聚效應(yīng)越強(qiáng)）和度分布（節(jié)點(diǎn)的度值越大，該節(jié)點(diǎn)在整體網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)度越高）。

小世界特性分析采用Watts等（1998）的標(biāo)準(zhǔn)，檢查網(wǎng)絡(luò)是否既具有較小的平均距離又具有較大的聚集系數(shù)的小世界效應(yīng)（與相同規(guī)模的完全隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)比較），無(wú)標(biāo)度特性采用Barabási 等（1999）的BA模型進(jìn)行分析。

節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估采用中介中心性（某節(jié)點(diǎn)的中介中心性越高，該節(jié)點(diǎn)處于其他節(jié)點(diǎn)之間最短路徑上的概率越高，意味著對(duì)網(wǎng)絡(luò)流的控制能力越強(qiáng)）、接近中心性（某節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的平均距離，接近中心性越大，該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的便捷度越高）以及PageRank算法（同時(shí)考慮一個(gè)節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的數(shù)量與質(zhì)量對(duì)節(jié)點(diǎn)中心性的影響，PageR‐ank 值越大，該節(jié)點(diǎn)與其他核心節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系越緊密）。

魯棒性和脆弱性分析，采用蓄意攻擊方式模擬網(wǎng)絡(luò)受到外部攻擊后所受的影響，檢驗(yàn)其網(wǎng)絡(luò)直徑，網(wǎng)絡(luò)連通性指標(biāo)是否顯著變化，以評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)存在的問(wèn)題。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

從香港特別行政區(qū)政府海事處、澳門(mén)特別行政區(qū)政府統(tǒng)計(jì)普查局，內(nèi)地9個(gè)城市年報(bào)、年鑒與港口的專業(yè)客輪預(yù)訂網(wǎng)站等處整理了2018年大灣區(qū)的港口、水路客運(yùn)班線與班次?？紤]到本文分析的是大灣區(qū)內(nèi)部城市之間的水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，采樣時(shí)不包括單一城市內(nèi)部的班線。經(jīng)過(guò)整理，確定了大灣區(qū)內(nèi)部的21個(gè)客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)（表1）。以港口間的水路客運(yùn)班線為邊，以港口間的年度水路客運(yùn)班次為邊權(quán)。表1中，港口節(jié)點(diǎn)vi和vj之間的邊權(quán)記為wij，即港口i和港口j之間的水路客運(yùn)班次。

表1 2018年港口間的客運(yùn)班次Table 1 Passenger service between ports in 2018

2 粵港澳大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)特征

2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本特征

以大灣區(qū)水路運(yùn)輸客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的港口碼頭為節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)邊有67 條，即21 個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在67條連接；節(jié)點(diǎn)的度平均值為3.19，表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均與另外3.19個(gè)節(jié)點(diǎn)直接相連；網(wǎng)絡(luò)直徑為5，即從某一節(jié)點(diǎn)到其他任一節(jié)點(diǎn)最多需要經(jīng)過(guò)4次中轉(zhuǎn)；平均路徑長(zhǎng)度為2.48，意味著任一節(jié)點(diǎn)到達(dá)其他節(jié)點(diǎn)平均需要1.48次中轉(zhuǎn)，客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中港口節(jié)點(diǎn)間分離程度較小，整體水路客運(yùn)的便捷水平尚可；42.86%的節(jié)點(diǎn)的離心率為3，意味著逾半數(shù)的節(jié)點(diǎn)與最遠(yuǎn)節(jié)點(diǎn)的距離都是3。因此，單純從連接性看，大灣區(qū)的水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)基本健全，可達(dá)性較好，任一節(jié)點(diǎn)都可以經(jīng)過(guò)或多或少的中轉(zhuǎn)到達(dá)其他任一節(jié)點(diǎn)。

圖4是微膠囊摻量分別為 0.2%、0.5%、0.8%時(shí)，3種微膠囊不同粒徑的自修復(fù)試樣在最大抗壓強(qiáng)度的60%預(yù)壓損傷后，在室溫下養(yǎng)護(hù) 7 d 的強(qiáng)度修復(fù)率。由圖4可以看出，微膠囊粒徑在100～300 μm 范圍內(nèi)，強(qiáng)度修復(fù)率隨粒徑的增加而增大，粒徑超過(guò) 300 μm 后強(qiáng)度修復(fù)率下降，由此可以得出，微膠囊的修復(fù)能力存在一定的極限，微膠囊與相似試件的力學(xué)性能匹配性在一定范圍內(nèi)達(dá)到最佳值。在施加一定的預(yù)壓載荷情況下，隨著微膠囊摻量以及粒徑的增加愈合劑含量增加，更多的愈合劑在毛細(xì)作用下滲入基體裂紋中，經(jīng)過(guò)養(yǎng)護(hù)愈合劑產(chǎn)生交聯(lián)聚合固化，抑制裂紋繼續(xù)擴(kuò)展，從而增大強(qiáng)度修復(fù)率，使得修復(fù)效果更明顯。

進(jìn)一步對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模塊化分析，以分析節(jié)點(diǎn)間的聚類(lèi)情況。使用社區(qū)探測(cè)算法，取值標(biāo)準(zhǔn)為1.0（Blondel et al.,2008），計(jì)算得出最終的模塊化值為0.36。圖1 顯示，各節(jié)點(diǎn)被分為兩類(lèi)社區(qū)，其中澳門(mén)外港與香港港澳碼頭、屯門(mén)碼頭和九龍碼頭組成社區(qū)1，其他港口組成社區(qū)2。值得注意的是，盡管網(wǎng)絡(luò)中有21個(gè)節(jié)點(diǎn)，但可達(dá)性低的邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多，大部分節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立性水平較低，整體較為分散，尚未形成獨(dú)立社區(qū)，意味著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)單一，模塊化水平較低。度分析結(jié)果顯示，香港中港碼頭、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)碼頭，深圳蛇口港的度數(shù)明顯高于其他節(jié)點(diǎn)，意味著三者與最多的節(jié)點(diǎn)連接；而連接最為緊密的是香港港澳碼頭與澳門(mén)外港，二者的往返頻次最高。

圖1 基于模塊的粵港澳大灣區(qū)水路運(yùn)輸客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Module-based waterway passenger transport network for the GBA

局部聚類(lèi)系數(shù)計(jì)算結(jié)果顯示，僅香港港澳碼頭的聚類(lèi)系數(shù)高于0.5，多達(dá)14 個(gè)節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)為0。即各節(jié)點(diǎn)的聚類(lèi)系數(shù)普遍較低，網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性較差。即便部分節(jié)點(diǎn)鄰居節(jié)點(diǎn)較多，但其鄰居節(jié)點(diǎn)是相互孤立的，無(wú)法構(gòu)成小網(wǎng)絡(luò)，如中港碼頭雖有8個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)，但其聚類(lèi)系數(shù)為0。網(wǎng)絡(luò)的整體聚類(lèi)系數(shù)值為0.10，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)在空間分布上的連續(xù)性較低。結(jié)合局部聚類(lèi)系數(shù)差異較大的分析結(jié)果，表明個(gè)別節(jié)點(diǎn)對(duì)在網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性方面作用顯著，典型如香港中港碼頭，這也說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部差異較大。

2.2 小世界特性與無(wú)標(biāo)度特性分析

小世界特征分析結(jié)果顯示，相比同等規(guī)模下的完全隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度（LER=2.63），大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑更?。↙=2.48），符合小世界網(wǎng)絡(luò)特征；而完全隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)系數(shù)CER=0.15，大于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的C值（0.10），不符合小世界網(wǎng)絡(luò)特征。綜合來(lái)看，水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑較小，聚類(lèi)系數(shù)也較小，并不完全符合小世界網(wǎng)絡(luò)特征。即盡管大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)在理論上能夠?qū)崿F(xiàn)貫通，但各節(jié)點(diǎn)的連接并不便捷，甚至都不存在小世界網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)之間的流轉(zhuǎn)只能依賴少數(shù)核心節(jié)點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部差異較大，整體連通水平有待提高。

利用度分布（圖2）與雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系下的度分布（圖3）進(jìn)行無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)分析。發(fā)現(xiàn)圖2中的趨勢(shì)線為連續(xù)減少的函數(shù)，整體符合無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的冪律分布特性。將圖3中的趨勢(shì)線分段看，前半段為直線，符合冪律分布，后半段不符合無(wú)標(biāo)度特性。綜合來(lái)看，大灣區(qū)的水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基本符合無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的特性，但局部有特殊性。從網(wǎng)絡(luò)特性角度看，某節(jié)點(diǎn)的度值越大，越可能與更多節(jié)點(diǎn)聯(lián)系，其客運(yùn)能力越強(qiáng)，即存在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的馬太效應(yīng)，它們也具有無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)特性和優(yōu)先連接特性。

圖2 節(jié)點(diǎn)的度分布Fig.2 Degree distribution of nodes

圖3 雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系下的度分布Fig.3 Degree distribution diagram in the logarithmic coordinate system

2.3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的重要性評(píng)估

采用中介中心性（betweeness centrality）、接近中心性（closness centrality）和PageRank 三個(gè)指標(biāo)評(píng)估各節(jié)點(diǎn)的重要性（表2）。結(jié)果顯示：

表2 粵港澳大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)特征Table 2 Characteristics of waterway passenger transport network in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

中介中心性最高的是香港中港碼頭、深圳蛇口港和香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)，再次說(shuō)明它們是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)，最多的處于其他節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑上，具有較強(qiáng)的凝聚力，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中能夠發(fā)揮重要的中介作用。

接近中心性指標(biāo)最高的前3個(gè)節(jié)點(diǎn)是深圳蛇口港、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)和珠海九洲港，接近中心度超過(guò)0.50，說(shuō)明它們到達(dá)其他任一節(jié)點(diǎn)都非常便捷，值得注意的是，3 個(gè)節(jié)點(diǎn)分別位于大灣區(qū)東西兩側(cè)及南部頂點(diǎn)，相對(duì)而言，大灣區(qū)北部的水路客運(yùn)便捷性不足，整體的空間分布不均衡。

基于PageRank算法有效性與參數(shù)c值的內(nèi)在關(guān)系，在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中將概率的參數(shù)設(shè)定為0.15（任曉龍等，2014），誤差值調(diào)為0.001，納入有向邊和邊的權(quán)重。結(jié)果顯示，香港中港碼頭、深圳蛇口港和澳門(mén)外港位列前三，在確保整個(gè)網(wǎng)絡(luò)連通的作用更加重要。

2.4 魯棒性與脆弱性分析

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)隨機(jī)故障具有魯棒性，對(duì)于蓄意攻擊具有脆弱性，即隨機(jī)過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)中的大量節(jié)點(diǎn)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可分成多個(gè)孤立的子網(wǎng)，能夠保持基本連通，但蓄意過(guò)濾網(wǎng)絡(luò)中少量度最高的節(jié)點(diǎn)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的連通性被破壞（Albert et al.,2000）。為檢測(cè)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定程度，基于無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)特性和節(jié)點(diǎn)中心性分析的結(jié)果，采用蓄意攻擊（劉勇，2017）進(jìn)行模擬。根據(jù)節(jié)點(diǎn)重要性的排名，依次過(guò)濾深圳蛇口港（圖4-a 事件1），深圳蛇口港和香港中港碼頭（圖4-b事件2），深圳的蛇口港、香港的中港碼頭和香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)3 個(gè)中心節(jié)點(diǎn)（圖4-c 事件3），得到新的網(wǎng)絡(luò)（圖4），以此分析該網(wǎng)絡(luò)遇到意外事件時(shí)的生存能力和脆弱程度。

圖4 依次進(jìn)行事件1（a）、事件2（b）和事件3（c）之后的網(wǎng)絡(luò)Fig.4 Network diagram after event 1(a),event 2(b)and event 3(c)

由圖4可知，每次過(guò)濾核心節(jié)點(diǎn)后，都會(huì)有部分邊緣節(jié)點(diǎn)脫離網(wǎng)絡(luò)變成孤立節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明它們的抗風(fēng)險(xiǎn)能力較差，對(duì)其他節(jié)點(diǎn)（尤其是核心節(jié)點(diǎn)）的依賴程度較高，即當(dāng)核心節(jié)點(diǎn)受到攻擊時(shí)，邊緣節(jié)點(diǎn)近乎癱瘓。另外，中心性較高的節(jié)點(diǎn)依舊相互聯(lián)系，只是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大幅降低，連通性變差。在過(guò)濾排名前三的節(jié)點(diǎn)后，9 個(gè)節(jié)點(diǎn)成為孤立節(jié)點(diǎn)，其他節(jié)點(diǎn)也受到很大影響，而原先中心性次高的節(jié)點(diǎn)，如珠海九洲港、澳門(mén)外港、深圳寶安國(guó)際機(jī)場(chǎng)，將發(fā)展成為新的中心節(jié)點(diǎn)。

脆弱性是無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的共同特性，由于現(xiàn)實(shí)中不可能實(shí)現(xiàn)大灣區(qū)各地的完全平均化，因此水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)都會(huì)存在一定程度的脆弱性。為檢測(cè)大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)生存能力和脆弱程度，在圖4的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)與邊的可視率、網(wǎng)絡(luò)的直徑（表3），并進(jìn)行相關(guān)分析。在一般的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)中心度最高的節(jié)點(diǎn)被排除后，無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的直徑會(huì)快速增加，節(jié)點(diǎn)減少5%時(shí)，直徑一般增加到原來(lái)的兩倍（劉勇，2017）。當(dāng)大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)減少約5%時(shí)，其直徑保持不變，說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)的生存能力高于一般的無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)。但前2個(gè)中心節(jié)點(diǎn)的總輻射范圍占據(jù)總網(wǎng)絡(luò)的近50%，前3 個(gè)中心節(jié)點(diǎn)的總輻射范圍占據(jù)總網(wǎng)絡(luò)的近70%，經(jīng)過(guò)事件3 后，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)可視率僅剩31.34%，表明粵港澳大灣區(qū)水路運(yùn)輸客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)非常脆弱。

表3 過(guò)濾中心節(jié)點(diǎn)后網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)與邊數(shù)及其可視率和直徑Table 3 Number of nodes and edges,visibility and diameter of network after filtering center nodes

3 結(jié)論與討論

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)粵港澳大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究，得到的主要結(jié)論有：

1）大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)基本健全，節(jié)點(diǎn)之間能夠自由流動(dòng)，但網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)單一，可達(dá)性較低的節(jié)點(diǎn)占據(jù)多數(shù)，整體分散，模塊化水平較低。而復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可分為2個(gè)社區(qū)，度數(shù)最高的是香港中港碼頭、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)和深圳蛇口港，聯(lián)系最為緊密的是香港港澳碼頭和澳門(mén)外港。

2）大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)具有部分小世界網(wǎng)絡(luò)特性和無(wú)標(biāo)度特性，節(jié)點(diǎn)分布呈現(xiàn)馬太效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)的平均路徑較小，聚類(lèi)系數(shù)也較小，香港中港碼頭、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)與深圳蛇口港是頭部節(jié)點(diǎn)，它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中最具增長(zhǎng)特性和優(yōu)先連接特性。而從另一角度也表明復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部差異較大，整體連通質(zhì)量有待提高。

3）深圳蛇口港在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的綜合重要性最為突出，其各項(xiàng)指標(biāo)都位于前列，香港中港碼頭、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)、珠海九州港、澳門(mén)外港在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的位置也非常重要，分別在單一指標(biāo)方面具有突出優(yōu)勢(shì)。

4）從空間結(jié)構(gòu)看，大灣區(qū)南部的水路客運(yùn)能力比北部發(fā)達(dá)，東部比西部發(fā)達(dá)。

5）大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)具有魯棒性，生存能力較強(qiáng)，但網(wǎng)絡(luò)發(fā)育不夠完善，脆弱性較大，網(wǎng)絡(luò)連通過(guò)度依賴核心節(jié)點(diǎn)，穩(wěn)定性較差。當(dāng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)發(fā)起攻擊后，剩余節(jié)點(diǎn)中有一半會(huì)受到較大影響，甚至一些節(jié)點(diǎn)成為孤立節(jié)點(diǎn)，經(jīng)過(guò)測(cè)算，過(guò)濾深圳的蛇口港、香港的中港碼頭和香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)3個(gè)中心節(jié)點(diǎn)后，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)僅余31.34%。

總的來(lái)說(shuō)，大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)之間差異較大，耐受外部攻擊的能力較差，需要提高網(wǎng)絡(luò)的連接密度和連接質(zhì)量，提升網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和便捷性。結(jié)合本文結(jié)論，大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)可從以下幾個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化，以便更好地服務(wù)于大灣區(qū)深度融合與協(xié)調(diào)發(fā)展。1）對(duì)各類(lèi)核心節(jié)點(diǎn)，如香港中港碼頭、香港國(guó)際機(jī)場(chǎng)、深圳蛇口港，以及澳門(mén)外港，因?yàn)樗鼈冊(cè)诰W(wǎng)絡(luò)中的地位十分重要，直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)暢通，需要加大保障力度，確保其服務(wù)能力；2）對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)，如廣州蓮花山港與南沙港、佛山順德港與高明港等，可利用城市本身的吸引力與輻射力，充分調(diào)研市場(chǎng)需求，開(kāi)發(fā)新的客運(yùn)班線，尤其是增加與非核心節(jié)點(diǎn)的連接，提升各自在網(wǎng)絡(luò)中的地位，增強(qiáng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和外部攻擊耐受力；3）從空間格局看，需要重點(diǎn)提升大灣區(qū)北部的水路客運(yùn)能力，形成北部樞紐，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)更加均衡。

值得注意的是，廣州作為大灣區(qū)中心城市之一，其水路客運(yùn)碼頭在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的位置并不占優(yōu)，甚至處于落后位置，這與廣州的城市發(fā)展水平極不相稱，直接導(dǎo)致大灣區(qū)北部的水路客運(yùn)能力塌陷。究其原因，或許是受地理區(qū)位的影響，廣州處于北部頂點(diǎn)，由廣州至大灣區(qū)東西方向的陸路交通已經(jīng)非常便捷，且廣州的兩個(gè)港口相對(duì)偏遠(yuǎn)，這些因素共同作用，客觀上限制了廣州作為水路客運(yùn)樞紐的可能。比較而言，大灣區(qū)的陸路客運(yùn)能力當(dāng)下面臨著發(fā)展瓶頸，而水路客運(yùn)具有成本低，運(yùn)輸能力強(qiáng)，開(kāi)發(fā)潛力大等比較優(yōu)勢(shì)，與陸路客運(yùn)具有天然的互補(bǔ)特性。此外，對(duì)“宜游灣區(qū)”的戰(zhàn)略定位而言，水路客運(yùn)是“旅”與“游”的天然結(jié)合，開(kāi)發(fā)旅游客運(yùn)班線，以旅游服務(wù)水準(zhǔn)提升常規(guī)水運(yùn)客運(yùn)服務(wù)水平。對(duì)廣州而言，它是大灣區(qū)的重要旅游客源地與目的地，也可以此為抓手，提升其在大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的地位，提高網(wǎng)絡(luò)整體的穩(wěn)定性和層次性。

雖然本文探討了大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)特征，為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和便捷性提供了一些建議，但受限于數(shù)據(jù)獲取的完整性，未能掌握各港口的歷時(shí)性數(shù)據(jù)，2020－2021 年又受疫情影響，非常態(tài)化的數(shù)據(jù)也不適合本研究，以至于未能分析大灣區(qū)水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程。同時(shí)，本文作為一項(xiàng)嘗試性研究，只是單純分析了水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，沒(méi)有將之與陸路網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，水陸互補(bǔ)將能更好地描述大灣區(qū)內(nèi)部客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。綜上，未來(lái)一方面可以關(guān)注于水路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的演化過(guò)程及其影響，另一方面可以關(guān)注于水路陸路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的綜合研究。