孫建平，胡文海，傅妍芳

(池州學(xué)院 a.地理與規(guī)劃學(xué)院；b.旅游與歷史文化學(xué)院；c.材料與環(huán)境工程學(xué)院，安徽 池州 247100)

0 引言

20世紀(jì)后期，在信息技術(shù)的快速發(fā)展和推動下，流空間理論誕生，對學(xué)界相關(guān)研究產(chǎn)生了深刻影響[1]。進(jìn)入21世紀(jì)以來，流空間概念被廣為接受，成為大數(shù)據(jù)時代人文地理學(xué)研究的重要內(nèi)容之一。M.Castells認(rèn)為，在流空間與場所空間的交互作用下，地理距離的影響逐漸減弱，城市等級體系和組織模式都發(fā)生了深刻變革[2]。城市能夠跨越行政地域尺度，更多地參與全球范圍內(nèi)的要素流動，城市網(wǎng)絡(luò)的概念應(yīng)運而生。近年來，國內(nèi)外學(xué)者開展了諸多關(guān)于城市網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，涵蓋了全球、國家、區(qū)域等多個尺度，涉及交通流[3-4]、知識流[5-7]、信息流[8-9]、人口流[10-11]等視角。

人流與物流在區(qū)際間流動形成的交通流可以反映城市間的相互作用，是表現(xiàn)城市間社會經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的重要形式?；诮煌鞣治龀鞘芯W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐漸成為認(rèn)識其空間關(guān)系的重要途徑，現(xiàn)有研究在尺度、深度和交通流類型等方面尚存在一定的局限性。國外學(xué)者較早地開展了相關(guān)工作，其中基于航空流視角的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究取得了豐碩的成果[12-15]。國內(nèi)的相關(guān)研究始于20世紀(jì)90年代，全國層面的研究成果較多，交通流類型多為航空流、鐵路流和公路流。周一星等[16]、宋偉等[17]、武文杰等[18]基于航空流分析了中國城市體系的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；鐘業(yè)喜等[19-20]、王成金[21]、焦敬娟等[22]分析了鐵路網(wǎng)的時空演變及其對中國城市等級體系與分布格局的影響；陳偉等[4]、柯文前等[23]基于高速公路流分析了城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與空間演化特征；王姣娥等[24]、陳偉等[25]、宗會明等[26]基于多種交通流比較分析了城市網(wǎng)絡(luò)等級特征及組織模式。

高速鐵路具有強(qiáng)大的時空收斂功能，對區(qū)域尺度城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與空間關(guān)系具有重要影響。近年來，中國高速鐵路建設(shè)取得了巨大成就，2021年底高鐵運營里程突破4萬km，居世界第一，日益擴(kuò)張的高速鐵路網(wǎng)絡(luò)正在深刻地影響著中國城市的發(fā)展格局，在城市等級和城市群空間重構(gòu)中的作用日趨重要。目前，基于時空收斂視角的高速鐵路對交通可達(dá)性和區(qū)域發(fā)展水平影響的研究成果較為豐碩[27-29]，而基于高速鐵路流視角的城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的探討相對較少，研究尺度多為全國層面[21-22]。

長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國東部、中部和西部三大區(qū)域，是具有全球影響力的內(nèi)河經(jīng)濟(jì)帶。但目前基于高速鐵路流的長江經(jīng)濟(jì)帶城市網(wǎng)絡(luò)及空間格局的研究較少。鑒于此，本研究以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究區(qū)域，基于開通高速鐵路的118個城市(包括2個直轄市，5個副省級城市，5個省會城市，103個一般地級市和3個省直轄縣級市)之間的高速鐵路流數(shù)據(jù)，挖掘城市網(wǎng)絡(luò)功能結(jié)構(gòu)和空間分布格局，為城市網(wǎng)絡(luò)研究提供參考，為未來高速鐵路建設(shè)、城市體系發(fā)展和全球化背景下的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)重組提供指導(dǎo)和建議。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

長江經(jīng)濟(jì)帶位于21°08′～35°20′N,97°21′～122°12′E，覆蓋長江沿岸11個省份，總面積205萬km2，包括長江三角洲、長江中游、成渝、黔中和滇中等國家和區(qū)域性城市群，是世界上人口最多、產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的流域經(jīng)濟(jì)帶，是我國綜合實力最強(qiáng)的區(qū)域之一。截至2020年12月，長江經(jīng)濟(jì)帶鐵路通車?yán)锍踢_(dá)4.37萬km，其中高速鐵路通車?yán)锍?.54萬km，沿江高鐵規(guī)劃建設(shè)有序推進(jìn)，高速鐵路運輸大通道加速形成，進(jìn)入高鐵繁榮階段。高鐵班次占鐵路客運班次的比例達(dá)74.93%，高速鐵路在區(qū)域內(nèi)部交通運輸中占主導(dǎo)地位。

1.2 數(shù)據(jù)來源

原始數(shù)據(jù)為城市之間的高鐵日聯(lián)系頻次，用以表征城市間空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。數(shù)據(jù)來源于中國鐵路12306網(wǎng)站，考慮到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和采集效率，基于Python語言爬取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行人工校驗。由于大部分城市高鐵班次變化不大，因此，僅爬取2020年12月的高鐵日聯(lián)系頻次數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

1.3.1客流組織系數(shù)。將城市組織客流的能力作為判斷其在高鐵網(wǎng)絡(luò)中地位的重要依據(jù)，通過客流組織系數(shù)分析城市等級和分布規(guī)律。計算公式為[24]：

式中：aij為節(jié)點i，j之間的日聯(lián)系頻次；Ii為節(jié)點城市的客流組織系數(shù)，反映了城市組織客流能力的水平，值越大，表明該節(jié)點i在網(wǎng)絡(luò)中的地位越高，輻射能力越強(qiáng)。

1.3.2社區(qū)挖掘。大部分復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在多個子集，即社區(qū)，社區(qū)內(nèi)部節(jié)點間聯(lián)系相對緊密。依據(jù)某種規(guī)律識別復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部蘊(yùn)含的社區(qū)結(jié)構(gòu)的方法稱為社區(qū)挖掘。社區(qū)挖掘是近年來多學(xué)科交叉的前沿命題，具有重要的理論意義和廣泛的應(yīng)用前景，目前，社區(qū)挖掘主流的算法包括隨機(jī)游走算法(Walk Trap)、標(biāo)簽傳播算法(Label Propagation)、流層級算法(Role-based Similarity)和流編碼算法(Infomap)等。M.Rosvall等于2008年提出了Infomap算法,以網(wǎng)絡(luò)上流的平均編碼長度最短為原則進(jìn)行社區(qū)劃分，將社區(qū)劃分問題轉(zhuǎn)化為流壓縮編碼問題[30]。該算法能夠兼顧網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵傩?，社區(qū)劃分結(jié)果具有顯著的適應(yīng)性和穩(wěn)健性，是目前最優(yōu)的社區(qū)挖掘算法之一。計算公式為：

式中：m為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中劃分出的社區(qū)數(shù)量；L(M)為在網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)游走的平均編碼長度；q為節(jié)點隨機(jī)游走于社區(qū)間的概率；H(Q)為節(jié)點隨機(jī)游走于社區(qū)間的平均編碼長度；pi為節(jié)點隨機(jī)游走于社區(qū)i內(nèi)部的概率；H(Pi)為節(jié)點隨機(jī)游走于社區(qū)i內(nèi)部的平均編碼長度。

1.3.3弦圖。地理網(wǎng)絡(luò)能夠清晰反映地理空間特征，但難以表達(dá)拓?fù)潢P(guān)系。而拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)能夠較好地描述拓?fù)潢P(guān)系，精準(zhǔn)反映網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)特征，是對地理網(wǎng)絡(luò)的有效補(bǔ)充。弦圖(Chord Diagram)能夠有效地對大量復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)可視化，近年來開始被應(yīng)用于地理學(xué)研究中。為了識別社區(qū)內(nèi)部城市間的拓?fù)涮卣?，量化軌跡模型，利用弦圖進(jìn)行拓?fù)淇梢暬?/p>

2 長江經(jīng)濟(jì)帶城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.1 城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

基于高速鐵路流的城市網(wǎng)絡(luò)分布具有顯著的空間異質(zhì)性，高鐵日聯(lián)系頻次總量達(dá)52 582次，東、中、西部差異明顯，中部地區(qū)(湖北、江西、安徽、湖南)日聯(lián)系頻次最高，占日聯(lián)系總頻次的43.68%，東部地區(qū)(上海、江蘇、浙江)次之，占40.48%，西部地區(qū)(重慶、四川、貴州、云南)最為松散，占15.84%。

根據(jù)高鐵日聯(lián)系頻次組間差異大、組內(nèi)差異小的分類原則，將城市網(wǎng)絡(luò)劃分成高頻次、較高頻次、中頻次、較低頻次和低頻次5個等級(圖1)。不同層級的城市網(wǎng)絡(luò)與區(qū)域內(nèi)主要城市群及高鐵線路分布存在一定程度的空間耦合。高頻次聯(lián)系集中分布在上海、南京、杭州、蘇州、無錫、常州等城市之間，這些地區(qū)是長三角城市群經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市，交通基礎(chǔ)設(shè)施好，高鐵聯(lián)系緊密。較高頻次聯(lián)系主要分布在長三角城市群、長江中游城市群、川渝城市群等主要城市群內(nèi)部，城市群之間缺乏較高頻次的聯(lián)系，尚未形成網(wǎng)絡(luò)。中頻次聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模顯著提升，主要沿京滬(徐州—上海)、京廣(孝感—郴州)、滬昆、滬漢蓉等高鐵線路分布，廊道效應(yīng)明顯，東部和中部地區(qū)中等頻次聯(lián)系密度較高，西部地區(qū)相對稀疏。較低頻次聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大幅度提升，新增大量節(jié)點城市，多分布在主要高鐵線路附近及距離較近城市之間，東、中、西部差異明顯。低頻次聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模最大，形成了底層聯(lián)系格局，主要分布在高鐵線路及行政區(qū)邊緣地區(qū)或距離較遠(yuǎn)的城市間。

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.2 城市等級結(jié)構(gòu)

為梳理城市的等級結(jié)構(gòu)體系，計算各城市客流組織系數(shù)，將其劃分為強(qiáng)中心城市(I≥2.27%)、次強(qiáng)中心城市(1.16%≤I<2.27%)、弱中心城市(0.48%≤I<1.16%)和從屬型城市(I<0.48%)4種類型(表1)。

表1 長江經(jīng)濟(jì)帶城市等級結(jié)構(gòu)

強(qiáng)中心城市共10個，占7.63%，客流組織系數(shù)之和為32.88%。長三角地區(qū)的上海、南京、杭州、蘇州、無錫、合肥和常州共同構(gòu)成了緊密聯(lián)系地帶，形成高度對外輻射的關(guān)聯(lián)形態(tài)，中部地區(qū)的長沙、武漢、南昌等省會城市與周邊區(qū)域構(gòu)成放射狀聯(lián)系格局，但區(qū)域間的整體聯(lián)系不及長三角地區(qū)，西部地區(qū)缺乏強(qiáng)中心的支撐。

次強(qiáng)中心城市共16個，占14.41%，客流組織系數(shù)之和為25.27%。包括位于東部和中部的金華、鎮(zhèn)江、徐州、上饒等高鐵樞紐城市，以及西部地區(qū)的省會城市和直轄市，主要在省級行政區(qū)和城市群內(nèi)組織客流運輸。

弱中心城市共42個，占35.59%，客流組織系數(shù)之和為31.49%。主要位于東部和中部地區(qū)，西部地區(qū)僅有6個城市為弱中心，沿京廣、滬蓉、滬昆等高速鐵路干線分布，對周邊地區(qū)有微弱的輻射作用。

從屬型城市共50個，占42.37%，客流組織系數(shù)之和僅為10.36%，超過半數(shù)的從屬型城市位于西部地區(qū)，東部地區(qū)從屬型城市最少，該類型城市多處于行政區(qū)邊緣或高鐵線路稀疏地區(qū)，與強(qiáng)中心和次強(qiáng)中心城市有較大的時空距離，接收到的輻射較弱，在城市網(wǎng)絡(luò)中處于劣勢地位。

3 長江經(jīng)濟(jì)帶城市空間格局

基于Infomap算法對118個城市進(jìn)行區(qū)域劃分，獲得7個社區(qū)(圖2)。從空間范圍來看，各社區(qū)尺度各異，空間集聚性顯著，本研究稱其為城市集聚區(qū)，用以表征基于高速鐵路流的城市空間分布格局，為全面客觀地認(rèn)識區(qū)域空間結(jié)構(gòu)帶來全新視角，具有典型的空間內(nèi)涵。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶社區(qū)劃分Fig.2 Community structures in Yangtze River Economic Belt

3.1 城市集聚區(qū)與城市群的耦合性

城市集聚區(qū)與長江經(jīng)濟(jì)帶范圍內(nèi)的主要城市群有一定的耦合性。社區(qū)1對應(yīng)長三角城市群(金華、衢州除外)。社區(qū)2、社區(qū)4和社區(qū)6所在的區(qū)域范圍與長江中游城市群吻合度較高，社區(qū)2同時吸納了位于長三角城市群的金華、衢州和位于黔中城市群的黔東南苗族侗族自治州，說明長江中游城市群內(nèi)部聯(lián)系強(qiáng)度仍有待加強(qiáng)。黔中城市群和川渝城市群的大部分城市形成了社區(qū)3，滇中城市群形成了社區(qū)5，攀枝花和涼山彝族自治州形成了社區(qū)7。

3.2 城市集聚區(qū)與行政區(qū)的耦合性

根據(jù)我國的行政管理模式，同一個省份的城市更容易產(chǎn)生頻繁的流動，存在緊密的聯(lián)系，如江蘇、安徽的所有城市和浙江大部分城市被劃入社區(qū)1，江西和湖南大部分城市被劃入社區(qū)2，四川、貴州大部分城市被劃入社區(qū)3，湖北大部分城市被劃入社區(qū)4，但行政區(qū)邊緣地區(qū)可能因為受到其所屬省份的輻射作用有限，而進(jìn)入其他社區(qū)，如浙江的衢州、金華與江西鄰近，是滬昆高鐵的重要節(jié)點城市，與南昌、上饒等社區(qū)3中的城市聯(lián)系緊密，被劃入社區(qū)3。

3.3 城市集聚區(qū)內(nèi)部關(guān)聯(lián)形態(tài)

對各城市集聚區(qū)進(jìn)行地理網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)可視化表達(dá)，以期進(jìn)一步揭示其內(nèi)部城市關(guān)聯(lián)形態(tài)。從空間分布特征看，大致可劃分為單中心、雙中心、多中心和低水平均衡4種格局[4]。其中，社區(qū)4屬于單中心格局，社區(qū)2屬于雙中心格局，社區(qū)1和社區(qū)3屬于多中心格局，社區(qū)5、社區(qū)6和社區(qū)7屬于低水平均衡格局。

3.3.1單中心格局。單中心格局是指社區(qū)內(nèi)部具有一個中心城市，其與周邊若干個城市緊密聯(lián)系，構(gòu)成核心-外圍的空間格局。中心城市對其他城市具有明顯的輻射能力，城市間的要素流動更多指向中心城市，極化效應(yīng)明顯。社區(qū)4屬于單中心格局，共包含16個城市(圖3)。社區(qū)4以湖北省為主體，還吸納了江西省的撫州市。武漢處于絕對優(yōu)勢地位，基本形成了以其為核心向周邊城市輻射的放射狀聯(lián)系格局，具有明顯的空間依賴性和層級特征。武漢對外聯(lián)系總量占社區(qū)4聯(lián)系總量的31%，日聯(lián)系頻次高于30的聯(lián)系中有60%與武漢有關(guān)。從層級特征來看，與武漢聯(lián)系最強(qiáng)的前3個城市分別是距離最近的黃石、宜昌和荊州，日聯(lián)系頻次高于70，構(gòu)成了區(qū)域內(nèi)的一級聯(lián)系。社區(qū)內(nèi)聯(lián)系較高的城市還包括宜昌—荊州、武漢—天門、武漢—恩施，日聯(lián)系頻次高于40。值得說明的是，撫州的地理范圍并不與社區(qū)4鄰接，但其與該社區(qū)的聯(lián)系量占其對外聯(lián)系總量的53%，明顯高于與周邊城市的聯(lián)系強(qiáng)度，原因可能是其處于昌福鐵路節(jié)點，通過昌福鐵路、昌九城際、武九高鐵等線路能夠快速到達(dá)武漢、黃石、鄂州等社區(qū)4中的城市，因此，聯(lián)系更加緊密。

圖3 單中心格局(社區(qū)4)

3.3.2雙中心格局。雙中心格局是指社區(qū)內(nèi)部有兩個中心城市緊密聯(lián)系周邊城市，構(gòu)成“雙輪”驅(qū)動的區(qū)域發(fā)展體系。兩個中心城市往往具有一定的地理距離，對周邊城市輻射形成各自的網(wǎng)絡(luò)體系，同時二者又有一定程度的交叉和重疊，從而構(gòu)成雙中心、層次化的空間格局。社區(qū)2在一定程度表現(xiàn)出雙中心格局，共包含24個城市(圖4)。社區(qū)2以湖南和江西大部分地區(qū)為主體，并吸納了浙江的金華和衢州、貴州東部的黔東南以及湖北的咸寧。中心城市長沙和南昌對外聯(lián)系強(qiáng)度最大，占社區(qū)聯(lián)系總量的22%，其次是金華、上饒和懷化等城市，其他城市的聯(lián)系強(qiáng)度相對均衡。從空間形態(tài)來看，主要聯(lián)系沿滬昆高鐵和京廣高鐵分布，呈“十”字型，并對外發(fā)散，長沙和南昌分別形成了各自的子網(wǎng)絡(luò)。長沙與周邊的株洲、衡陽、郴州、婁底等城市聯(lián)系緊密，南昌與上饒、金華、鷹潭等城市聯(lián)系強(qiáng)度較高，構(gòu)成了該區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系骨架。

圖4 雙中心格局(社區(qū)2)

3.3.3多中心格局。多中心格局是指以多個城市為核心、與社區(qū)內(nèi)其他城市形成網(wǎng)絡(luò)化的空間格局。隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，單中心和雙中心格局的弊端逐漸顯現(xiàn)，中心城市表現(xiàn)出資源環(huán)境負(fù)荷加重、交通擁堵等問題，而非中心城市則發(fā)展緩慢、逐漸被邊緣化，多中心格局逐漸成為發(fā)展趨勢。社區(qū)1和社區(qū)3在不同程度上表現(xiàn)出多中心格局，共包含65個城市。社區(qū)1主要包括長三角城市群的大部分城市，具有較高水平的多中心發(fā)育態(tài)勢，反映出該區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化趨勢明顯(圖5)。上海是社區(qū)內(nèi)部聯(lián)系總量最高的城市，其次是南京、杭州、蘇州、無錫和合肥，6個城市的對外聯(lián)系量約占社區(qū)總量的44%，共同構(gòu)成該社區(qū)的核心節(jié)點。從空間形態(tài)來看，6個城市形成了各自的子網(wǎng)絡(luò)，同時存在較高程度的交叉和重疊。上海與社區(qū)內(nèi)其他城市形成扇形聯(lián)系格局，與蘇州、南京、無錫等蘇南地區(qū)城市的日聯(lián)系頻次高于170，明顯高于與蘇北地區(qū)的聯(lián)系，反映隨著地理距離的增加，城市間聯(lián)系強(qiáng)度逐漸減弱。杭州作為樞紐城市，連接浙江、上海和蘇南地區(qū)，形成放射狀聯(lián)系格局，其與寧波、嘉興和紹興等浙北地區(qū)城市的聯(lián)系強(qiáng)度高于與浙南地區(qū)的聯(lián)系。南京與蘇州、無錫、常州等周邊城市構(gòu)成聯(lián)系子網(wǎng)絡(luò)，并輻射到蘇北地區(qū)。合肥與南京、上海、杭州等核心城市及安徽省內(nèi)的淮南、阜陽等城市保持緊密聯(lián)系。從層級特征來看，上海、南京、杭州、蘇州等中心城市間高度關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了整個區(qū)域一級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。中心城市與周邊城市的關(guān)聯(lián)構(gòu)成了二級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，反映出地理距離對城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與空間格局的影響。社區(qū)3對應(yīng)貴州大部分城市(黔東南除外)、四川東部城市、重慶及云南的曲靖和昭通。在空間形態(tài)上具有多中心雛形(圖6)，但與社區(qū)1相比，多中心發(fā)育水平還比較低。該社區(qū)以貴陽、成都、重慶為核心，與周邊城市緊密聯(lián)系，形成網(wǎng)絡(luò)化的空間格局。3個中心城市對外聯(lián)系總量占社區(qū)聯(lián)系總量的43%，構(gòu)成了該區(qū)域的聯(lián)系樞紐。成都和貴陽與其周邊城市形成放射狀聯(lián)系格局，成都與綿陽、德陽、宜賓等城市聯(lián)系緊密，貴陽與遵義、畢節(jié)等城市聯(lián)系緊密，重慶與社區(qū)內(nèi)其他城市形成了扇形聯(lián)系格局，其對外聯(lián)系強(qiáng)度相對弱于貴陽和成都，3個中心城市的子網(wǎng)絡(luò)之間存在明顯交叉，呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化態(tài)勢。從層級特征來看，成都—重慶、成都—貴陽、貴陽—重慶、貴陽—遵義、重慶—遵義、成都—綿陽構(gòu)成了社區(qū)內(nèi)的最強(qiáng)聯(lián)系。

圖5 多中心格局(社區(qū)1)

圖6 多中心格局(社區(qū)3)

3.3.4低水平均衡格局。社區(qū)內(nèi)部沒有明顯的中心城市，各城市關(guān)聯(lián)強(qiáng)度相對均衡，但并不是由于城市間聯(lián)系緊密而形成的均衡發(fā)展態(tài)勢，而是關(guān)聯(lián)強(qiáng)度有限、社區(qū)聯(lián)系總量小的低水平發(fā)展格局。① 社區(qū)5由云南中東部7個城市構(gòu)成。昆明、大理和楚雄對外聯(lián)系強(qiáng)度相對較高，日聯(lián)系頻次超過30，構(gòu)成明顯的三角關(guān)系，周邊城市圍繞上述節(jié)點織網(wǎng)，聯(lián)系強(qiáng)度差距不大，網(wǎng)絡(luò)密度整體較低。② 社區(qū)6主要由湖南北部4個城市構(gòu)成。張家界、益陽、常德3個城市的對外聯(lián)系強(qiáng)度相對均衡，湘西土家族苗族自治州較弱。常德—益陽日聯(lián)系頻次為26，是社區(qū)內(nèi)最強(qiáng)聯(lián)系。③ 社區(qū)7由四川南部的攀枝花和涼山彝族自治州構(gòu)成，日聯(lián)系頻次為5，與其他地區(qū)聯(lián)系較少，高鐵網(wǎng)絡(luò)尚未成型。總體而言，低水平均衡格局的社區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度和聯(lián)系總量都較低，城市間聯(lián)系差異不大。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出強(qiáng)烈的空間異質(zhì)性，東中西部差異顯著，高鐵聯(lián)系層級特征明顯。高頻次聯(lián)系主要集中在上海、南京、杭州等長三角城市群經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的城市之間；較高頻次聯(lián)系主要分布在長三角城市群、長江中游城市群、川渝城市群等主要城市群內(nèi)部，城市群之間缺乏較高頻次的聯(lián)系，尚未形成網(wǎng)絡(luò)；中頻次聯(lián)系主要沿京滬、京廣、滬昆、滬漢蓉等主要高鐵線路分布，廊道效應(yīng)明顯；較低頻次聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)多分布在主要高鐵線路附近及距離較近城市之間；低頻次聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)規(guī)模最大，主要分布在高速鐵路網(wǎng)及行政區(qū)邊緣地區(qū)或距離較遠(yuǎn)城市間。

基于客流組織系數(shù)，將城市劃分為強(qiáng)中心城市、次強(qiáng)中心城市、弱中心城市和從屬型城市4種類型。強(qiáng)中心城市主要分布在東部和中部地區(qū)，西部地區(qū)缺乏強(qiáng)中心的支撐；次強(qiáng)中心城市包括位于東部和中部的高鐵樞紐城市，以及西部的直轄市和省會城市，主要在省級行政區(qū)和城市群內(nèi)組織客流運輸，形成了各自的子系統(tǒng)；弱中心城市主要沿京廣、滬蓉、滬昆等高速鐵路干線分布，對周邊地區(qū)有微弱的輻射作用；超過半數(shù)的從屬型城市位于西部地區(qū)，受中心城市的輻射較弱，在城市網(wǎng)絡(luò)中處于劣勢地位。

通過社區(qū)挖掘算法識別出7個城市集聚區(qū)，尺度各異，與城市群和行政區(qū)存在一定程度的空間耦合，具有典型的空間內(nèi)涵，不同地域系統(tǒng)內(nèi)城市網(wǎng)絡(luò)自成體系。

結(jié)合地理網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，將各集聚區(qū)內(nèi)部城市關(guān)聯(lián)形態(tài)劃分為單中心、雙中心、多中心和低水平均衡4種格局，以多中心格局為主，城市集聚區(qū)網(wǎng)絡(luò)化程度存在顯著差異。

4.2 討論

隨著“八縱八橫”高鐵線路的建設(shè)，更多的縣域節(jié)點被納入高鐵網(wǎng)絡(luò)，隨之形成的縣域城市網(wǎng)絡(luò)也將成為亟待研究的空間組織結(jié)構(gòu)。同時，雖然高速鐵路在長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)部交通運輸中占主導(dǎo)地位，但航空、普通鐵路、高速公路等交通類型也在不同層面的城市關(guān)聯(lián)中發(fā)揮著不可或缺的作用，僅從高速鐵路流視角進(jìn)行分析存在一定的局限性，未來應(yīng)進(jìn)行更全面系統(tǒng)的研究。