曾俊偉，石生鈿，錢勇生，李 信，柳 禎，魏谞婷，楊民安

(蘭州交通大學(xué) a.交通運(yùn)輸學(xué)院；b.建筑與城市規(guī)劃學(xué)院，蘭州 730070)

0 引言

高速鐵路作為城市聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)“流動(dòng)空間”的重要載體已成為城市間長(zhǎng)距離、高效率資源要素流動(dòng)的最有效途徑。高鐵的時(shí)空壓縮進(jìn)一步促進(jìn)城市間人員、貨物、資金、信息在全球范圍內(nèi)的加速流動(dòng)。高鐵對(duì)城市及區(qū)域的影響效應(yīng)不僅體現(xiàn)在運(yùn)輸組織、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、土地利用以及可達(dá)性的變化，更關(guān)鍵的是高鐵的建設(shè)對(duì)重構(gòu)城市空間、凸顯城市互動(dòng)聯(lián)系在城市及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的重要性有深遠(yuǎn)的影響。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于高鐵對(duì)空間聯(lián)系影響的研究聚焦于鐵路的交通運(yùn)輸組織優(yōu)化、城市間可達(dá)性的時(shí)空效應(yīng)和區(qū)域?qū)用娴目臻g結(jié)構(gòu)重構(gòu)3個(gè)維度。高鐵作為空間流動(dòng)的載體，其運(yùn)行效率通過旅行時(shí)間直接體現(xiàn)，能夠通過調(diào)整高速鐵路列車開行方案、列車時(shí)刻表優(yōu)化等有序組織區(qū)域客貨資源的高效流動(dòng)，從而進(jìn)行運(yùn)輸組織優(yōu)化以提高城市空間效率[1-3]。高鐵的開通對(duì)城市的影響不僅體現(xiàn)在時(shí)間成本，更體現(xiàn)在城市本身擴(kuò)張和收縮選擇，這種選擇通過聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性對(duì)城市的空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著影響[4-6]，可達(dá)性高的樞紐城市擴(kuò)張更為明顯，更多表現(xiàn)為核心-邊緣格局[7]。列車流時(shí)空壓縮效應(yīng)在區(qū)域聯(lián)系上主要通過虹吸能力和輻射效應(yīng)形成沿高鐵線路的廊道效應(yīng)[8-12]，具體體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)聯(lián)系[13]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[14]和空間格局[15]等多維度，可以促進(jìn)城市群協(xié)同發(fā)展。在研究方法上，主要以列車頻次為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論、引力模型、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)以及社區(qū)結(jié)構(gòu)等方法研究城市及城市群之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征[16-18]。

綜上，既有研究主要從高鐵的組織優(yōu)化和可達(dá)性關(guān)系發(fā)現(xiàn)高鐵沿線城市聯(lián)系強(qiáng)度分布不均衡、核心城市輻射帶動(dòng)能力不足[15,19]，對(duì)區(qū)域空間網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)關(guān)系優(yōu)化策略的研究還存在不足。研究區(qū)域上，國(guó)內(nèi)大部分研究聚焦于鐵路網(wǎng)密集的東部地區(qū)，較少關(guān)注鐵路網(wǎng)相對(duì)稀疏的西北地區(qū)。相比東部地區(qū)，西北地區(qū)地域遼闊、資源豐富但深居內(nèi)陸，交通設(shè)施的落后成為長(zhǎng)期以來制約西北地區(qū)發(fā)展的瓶頸。隨著國(guó)家“新西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的推進(jìn)，西北地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金投入力度加大，西北地區(qū)已進(jìn)入高鐵時(shí)代，高鐵帶來的巨大時(shí)空壓縮效應(yīng)以及空間重構(gòu)作用正影響著西北地區(qū)。本研究將高速鐵路和普通鐵路列車頻次作為整體納入研究指標(biāo)，對(duì)西北地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和推進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)一體化發(fā)展有一定的指導(dǎo)意義。此外，既有研究以列車頻次作為城市間聯(lián)系度進(jìn)行社區(qū)劃分，較少考慮空間距離的影響。因此，本研究首先根據(jù)列車頻次及兩城市間的旅行時(shí)間等計(jì)算空間聯(lián)系測(cè)度，然后以空間聯(lián)系測(cè)度為權(quán)重構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分；其次以蘭新高鐵、寶蘭客專開通時(shí)間節(jié)點(diǎn)為依據(jù)，選取2014年、2016年、2018年、2020年鐵路客運(yùn)班列數(shù)據(jù)，采用列車頻次優(yōu)勢(shì)度、中心度、中介度及社區(qū)劃分等手段，以時(shí)間軸線分析鐵路建設(shè)對(duì)西北地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的影響，同時(shí)，分析某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上高鐵對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演變的影響。

1 研究對(duì)象、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究對(duì)象及數(shù)據(jù)來源

西北地區(qū)在行政區(qū)劃上包含陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆。本研究選取其中的51個(gè)城市為研究對(duì)象。鐵路客運(yùn)班次數(shù)據(jù)來源于國(guó)家鐵路官網(wǎng)(http://www.12306.cn)售票系統(tǒng)。普速鐵路列車包括T字頭、K字頭、Z字頭以及普通旅客列車。根據(jù)2014年實(shí)施的《鐵路安全管理?xiàng)l例》，高速鐵路是指設(shè)計(jì)開行時(shí)速250 km以上(含預(yù)留)，并且初期運(yùn)營(yíng)時(shí)速200 km以上的客運(yùn)列車專線鐵路。根據(jù)上述定義，中國(guó)的高鐵以及部分動(dòng)車和城際列車都屬于高速鐵路，基本上涵蓋了C字頭、G字頭和D字頭列車所運(yùn)營(yíng)的線路[9]。列車頻次按照以下方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)：如果某次列車從城市A出發(fā)經(jīng)停城市B范圍內(nèi)的車站，則城市A至城市B的列車頻次加1；如果該次列車同時(shí)經(jīng)過城市B兩個(gè)及以上站點(diǎn)，只計(jì)算1次；最后，兩城市間的列車頻次為雙向列車頻次之和。兩節(jié)點(diǎn)城市間的旅行時(shí)間來源于國(guó)家鐵路官網(wǎng)，均取最短旅行時(shí)間。

1.2 研究方法

1.2.1列車頻次優(yōu)勢(shì)度。列車頻次優(yōu)勢(shì)度用以衡量某個(gè)節(jié)點(diǎn)城市的列車頻次相較于研究區(qū)域內(nèi)平均列車頻次的水平，該值越大表明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中越重要。公式如下：

式中：Ai為節(jié)點(diǎn)城市i的列車頻次優(yōu)勢(shì)度；fi為節(jié)點(diǎn)城市i的列車頻次；n為研究區(qū)域節(jié)點(diǎn)城市總數(shù)。

1.2.2中心度。中心度用來評(píng)價(jià)某一節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中連接能力強(qiáng)弱及所處的地位，中心度越大表示該節(jié)點(diǎn)聯(lián)系越廣泛，越接近網(wǎng)絡(luò)的核心位置。公式如下：

式中：CD(i)為節(jié)點(diǎn)i的中心度；d(cij)為0～1變量，若節(jié)點(diǎn)i和j之間有直達(dá)列車，取值為1，否則為0。

1.2.3中介度。中介度是用來衡量某一節(jié)點(diǎn)對(duì)其他節(jié)點(diǎn)間信息傳播所做貢獻(xiàn)大小。中介度越大的節(jié)點(diǎn)其在網(wǎng)絡(luò)中起的中轉(zhuǎn)作用越大。公式如下：

式中：CB(i)為節(jié)點(diǎn)i的中介度；God(i)表示節(jié)點(diǎn)o和節(jié)點(diǎn)d通過中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)i產(chǎn)生的最短路徑數(shù)量；God表示節(jié)點(diǎn)o和節(jié)點(diǎn)d連通的最短路徑總數(shù)。

1.2.4社區(qū)結(jié)構(gòu)。社區(qū)結(jié)構(gòu)是假設(shè)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)由若干個(gè)“群”或“團(tuán)”構(gòu)成，社區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)間的連接相對(duì)較緊密，而社區(qū)之間的連接相對(duì)比較稀疏[9]。整體上，位于同一個(gè)社區(qū)的城市具有較強(qiáng)的鐵路列車聯(lián)系強(qiáng)度，而不同社區(qū)的聯(lián)系相對(duì)較小。社區(qū)結(jié)構(gòu)識(shí)別的算法很多，主要有經(jīng)典貪婪算法、Louvain算法、CAM算法、Laplace譜平分法、GN算法、Newman快速算法、REDCAP算法以及CMM算法[20-23]。本研究根據(jù)研究區(qū)域特征，采用速度快且對(duì)點(diǎn)多邊少的圖聚類效果較為明顯的Louvain大規(guī)模社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[23]進(jìn)行社區(qū)識(shí)別。

此外，根據(jù)劉書舟等[13]的方法計(jì)算城市空間聯(lián)系測(cè)度。為評(píng)價(jià)不同社區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，引入PageRank算法[24]對(duì)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的連接情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，并用各社區(qū)中節(jié)點(diǎn)PageRank值的總和來反映社區(qū)對(duì)外連接性，對(duì)外連接性越高的社區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中具有越高的地位。

2 西北地區(qū)鐵路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)特征及演化

2.1 列車頻次結(jié)構(gòu)特征

2014—2020年西北地區(qū)列車頻次優(yōu)勢(shì)度(包括普鐵和高鐵)排名第1的城市均是西安，蘭州的列車頻次優(yōu)勢(shì)度僅次于西安(圖1)。陜西省平均列車頻次優(yōu)勢(shì)度高于西北地區(qū)其他省份，表明陜西省的鐵路網(wǎng)絡(luò)更加完善。從空間分布來看，列車頻次優(yōu)勢(shì)度較高的城市沿隴海線呈“軸帶狀”分布。

在選定的4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，通過對(duì)比有無高鐵分析發(fā)現(xiàn)，總體上具有高鐵站點(diǎn)城市的列車頻次優(yōu)勢(shì)度會(huì)得到提升；相反，無高鐵站點(diǎn)的城市列車頻次優(yōu)勢(shì)度會(huì)相應(yīng)下降(圖1)，這主要是由于高鐵的快速性、便捷性更為明顯，給無高鐵站點(diǎn)的城市帶來了競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，削弱了無高鐵站點(diǎn)城市在網(wǎng)絡(luò)中的重要性。西寧作為青海省的省會(huì)城市，除2018年之外，列車頻次優(yōu)勢(shì)度卻位于前10之外，其列車頻次優(yōu)勢(shì)度遠(yuǎn)低于天水、武威、張掖、嘉峪關(guān)等城市，主要原因是青海省經(jīng)濟(jì)水平不高、鐵路網(wǎng)絡(luò)密度較小，且近一半城市尚未開通鐵路，然而，天水、武威、張掖等城市卻是隴海線上的重要城市，進(jìn)出新疆的列車大多經(jīng)過這些城市，故而能躋身前10。在研究時(shí)間段內(nèi)，寧夏4個(gè)城市(銀川、石嘴山、吳忠、固原)的列車頻次優(yōu)勢(shì)度均小于1，且從未進(jìn)入前10行列。烏魯木齊、吐魯番列車頻次優(yōu)勢(shì)度一直位居前10，哈密除2014年和2020年外也位于前10。2014—2020年，西安和蘭州的列車頻次優(yōu)勢(shì)度分別由4.38，4.31增長(zhǎng)到5.78，5.57，分別處于第1和第2的水平，說明這兩個(gè)城市已成為西北地區(qū)最主要的鐵路樞紐。

2.2 中心度分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)的列車頻次計(jì)算各城市的中心度(表1)。表1列舉了西北地區(qū)有代表性的城市在不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)上的中心度。2014—2020年中心度排名前3的城市為西安、蘭州、寶雞，其中心度介于0.56～0.64，這與郭倩倩等[15]研究得出的結(jié)論一致。這3個(gè)城市主要分布在西北地區(qū)偏東位置，憑借良好的區(qū)位條件和交通優(yōu)勢(shì)處于網(wǎng)絡(luò)核心地位。中心度緊隨其后的是烏魯木齊、吐魯番和哈密；天水、武威、金昌、張掖、嘉峪關(guān)、酒泉都是河西走廊的重要節(jié)點(diǎn)城市，得益于隴海線及蘭新高鐵的建設(shè)，其中心度也較高；與郭倩倩等[15]的研究相比，上述城市中心度的排名略有差異，這可能是選取的時(shí)間節(jié)點(diǎn)不同造成的差異，但整體來看這些城市中心度均較高，是西北地區(qū)聯(lián)通能力較強(qiáng)的城市，得出的結(jié)論是一致的。

圖1 2014年和2020年西北地區(qū)列車頻次優(yōu)勢(shì)度

表1 西北地區(qū)代表城市中心度

2014年寶雞的中心度高于西安，原因是與西安有直達(dá)列車的城市有29個(gè)，與寶雞有直達(dá)列車的城市有30個(gè)。2016年與蘭州有直達(dá)列車的城市有32個(gè)，蘭州的中心度超過寶雞，蘭州成為西北地區(qū)中心度最大的城市。2014—2020年，中心度變化最大的城市是隴南，由2014年的0增加到2020年的0.48(直達(dá)城市數(shù)量為24個(gè))，原因是隴南作為蘭渝鐵路的沿線站點(diǎn)城市，蘭渝鐵路的開通使得隴南與其他城市間具備了開行列車的條件，同時(shí)也說明新線路的開通對(duì)沿線城市的中心度有著較大的提升作用。

2.3 中介度分析

2014—2020年西北地區(qū)中介度排名前15的城市中介度變化趨勢(shì)如圖2所示。從整體上看，西北地區(qū)各城市中介度偏低，中介度均小于0.15(圖2)。中介度較高的城市主要位于陜西省及各省會(huì)(首府)城市，如西安、寶雞、咸陽、蘭州、烏魯木齊、西寧等，這些城市的中介度在有無高鐵列車頻次影響時(shí)均處于較高水平，中介度都大于 0.025。郭倩倩等[15]研究測(cè)算了西北地區(qū)各城市的中間中心度(相當(dāng)于本研究中的中介度)，結(jié)果顯示西安、烏魯木齊兩城市的中間中心度最高，這與本研究也表現(xiàn)出一致性；受選取時(shí)間節(jié)點(diǎn)不同的影響，中介度排名前10的城市排名存在差異，但中介度排名前10行列中包含的城市卻幾乎一致。此外，西北地區(qū)大多數(shù)城市的中介度較低，介于0.000～0.025。

圖2 西北地區(qū)部分城市中介度

從變化趨勢(shì)看，中介度與路網(wǎng)建設(shè)量有密切的聯(lián)系，西北地區(qū)從東到西路網(wǎng)密度遞減，中介度也由東向西呈遞減的規(guī)律，西部地區(qū)依然呈現(xiàn)出由省會(huì)(首府)城市及部分陜西省內(nèi)重要城市主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)格局。2016年以后，西安的中介度最高，對(duì)比2018年、2020年西安的中介度，可以發(fā)現(xiàn)呈緩慢下降趨勢(shì)，而烏魯木齊、蘭州、寶雞、咸陽等城市的中介度卻有上升的趨勢(shì)，說明西安對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的控制力正在削弱，整體上反映出均衡發(fā)展的態(tài)勢(shì)。蘭州處于中國(guó)陸域版圖的幾何中心，在西北地區(qū)也是聯(lián)絡(luò)陜西、新疆、寧夏、青海的重要樞紐，“聯(lián)絡(luò)四域，襟帶萬里”是蘭州優(yōu)越地理位置的真實(shí)寫照，其中介度始終位于前3。中介度變化較明顯的城市是烏魯木齊和吐魯番，分別從2014年中介度排名第1、第2降低到2020年的第2、第7。2014年和2016年高鐵的開通對(duì)中介度的影響較顯著，如西安、烏魯木齊、蘭州；高鐵的開通對(duì)中介度的影響在2018年之后不再明顯，在有無高鐵列車頻次的影響時(shí)，各城市的中介度排名幾乎一致，只是在中介度值上有輕微的變化。可以預(yù)期，在未來一段時(shí)間內(nèi)西北地區(qū)仍將表現(xiàn)出以西安、烏魯木齊、蘭州為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)格局，但這些城市所起的中介作用會(huì)逐漸降低。

3 社區(qū)結(jié)構(gòu)

3.1 整體結(jié)構(gòu)特征

從社區(qū)劃分結(jié)果來看，鐵路建設(shè)使西北地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生了一定的變化，基于普鐵聯(lián)系強(qiáng)度劃分的社區(qū)數(shù)量從20個(gè)減少為18個(gè)，基于普鐵及高鐵聯(lián)系強(qiáng)度劃分的社區(qū)數(shù)量由17個(gè)減少為16個(gè)，“孤島”城市數(shù)量有所減少，這說明隨著鐵路的建設(shè)西北地區(qū)城市間的聯(lián)系強(qiáng)度得到一定提升。對(duì)選定的4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上有無高鐵影響時(shí)排名前5的社區(qū)包含的城市數(shù)量對(duì)比發(fā)現(xiàn)，有高鐵參與的排名前5的社區(qū)城市數(shù)量均高于無高鐵參與的數(shù)量(表2)，說明高鐵建設(shè)對(duì)城市間的聯(lián)系強(qiáng)度具有一定提升作用，但提升作用并不明顯，其原因在于西北地區(qū)高鐵網(wǎng)稀疏，高鐵連通的僅僅是小部分省會(huì)(首府)城市及沿線城市，并沒有大范圍影響到西部地區(qū)其他城市。社區(qū)劃分的結(jié)果中，由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)及交通優(yōu)勢(shì)的影響排名前3的社區(qū)主要是以西安、蘭州和烏魯木齊為核心城市構(gòu)成的，從一定程度上反映出西北地區(qū)已形成穩(wěn)定的多中心結(jié)構(gòu)。

表2 排名前5的社區(qū)城市數(shù)量 個(gè)

社區(qū)結(jié)構(gòu)是基于各城市間的功能距離來劃分的。因此，社區(qū)PageRank值的大小可以反映某一社區(qū)在區(qū)域中的對(duì)外聯(lián)系程度以及集聚性[9]。2014—2020年排名前3的社區(qū)PageRank值占比呈上升趨勢(shì)，在有高鐵客運(yùn)班列參與時(shí)的效果更為明顯(排名前3的社區(qū)PageRank值占比達(dá)76.4%)，表明隨著鐵路的建設(shè)城市功能呈現(xiàn)出收斂的趨勢(shì)，其功能聚集在少數(shù)區(qū)域?；谄砧F列車頻次的排名前3社區(qū)的PageRank值占比趨于均衡，這說明在只有普鐵時(shí)，城市間的聯(lián)系強(qiáng)度比較均衡；而基于普鐵和高鐵列車頻次的第1社區(qū)的PageRank值占比更高于第2社區(qū)和第3社區(qū)，是由于隨著高鐵的建設(shè)，陜西和甘肅開行的高鐵列車有所增加，小部分擁有高鐵的城市間的聯(lián)系強(qiáng)度提高(以陜西各城市、甘肅河?xùn)|地區(qū)和青海西寧為代表)，形成1個(gè)緊密的社區(qū)；而大部分無高鐵城市聯(lián)系強(qiáng)度大致接近(以甘肅河西地區(qū)、寧夏及新疆部分城市為主)，形成了1個(gè)社區(qū)，由于社區(qū)內(nèi)城市數(shù)量眾多，所以該社區(qū)PageRank值較高。

3.2 社區(qū)空間分布

為便于分析，過濾掉包含城市數(shù)量較少的社區(qū)，主要社區(qū)的空間分布如圖3所示。社區(qū)分布與鐵路網(wǎng)布局、高鐵開通及節(jié)點(diǎn)城市地理位置有較大關(guān)系。基于普鐵列車頻次的社區(qū)分布特征主要為：社區(qū)1包含的城市分布在新疆；社區(qū)2以蘭西城市群為主；社區(qū)3中的城市分布在陜西?。簧鐓^(qū)4城市分布在甘肅省河西地區(qū)；社區(qū)5以寧夏3個(gè)城市為主(圖3a)。新疆和寧夏由于鐵路網(wǎng)密度較小并且地處邊緣位置，途徑列車數(shù)量較少，對(duì)外聯(lián)系強(qiáng)度小，分別構(gòu)成了社區(qū)1和社區(qū)5；甘肅省以其“啞鈴狀”的行政區(qū)劃特征劃分到兩個(gè)社區(qū)(社區(qū)2和社區(qū)4)，蘭州、天水、白銀、定西、西寧、海東等城市地理位置較近，并且隨著蘭西城市群間的人口、物資、信息流動(dòng)的日益加強(qiáng)產(chǎn)生了緊密的聯(lián)系，構(gòu)成社區(qū)2；陜西是西北地區(qū)鐵路基礎(chǔ)設(shè)施最完善的省份，省內(nèi)各市聯(lián)系緊密，構(gòu)成社區(qū)3；甘肅河西地區(qū)五市(武威、金昌、張掖、嘉峪關(guān)、酒泉)有隴海線穿過，組成社區(qū)4。隨著高鐵的開通，西北地區(qū)社區(qū)分布有了明顯的變化，社區(qū)數(shù)量減少(圖3b)。將新疆、甘肅河西五市以及寧夏社區(qū)合成1個(gè)社區(qū)，即社區(qū)1；社區(qū)2和社區(qū)3沒有變化。其原因是西北地區(qū)鐵路網(wǎng)密度由東向西呈現(xiàn)出漸疏的特點(diǎn)，社區(qū)2和社區(qū)3內(nèi)部高鐵的開通使這個(gè)特點(diǎn)更為明顯，社區(qū)根據(jù)路網(wǎng)密度大致分為東、中、西3個(gè)社區(qū)，但由于高鐵列車頻次存在較大差異及地理位置差異，社區(qū)2和社區(qū)3沒有融合；社區(qū)1中的張掖、酒泉、嘉峪關(guān)、哈密、吐魯番、烏魯木齊雖有蘭新高鐵通過，但由于地理區(qū)位的原因與社區(qū)2和社區(qū)3中的城市沒有產(chǎn)生較高的聯(lián)系強(qiáng)度，最終與甘肅省河西五市及寧夏三市構(gòu)成同一社區(qū)。

圖3 2020年西北地區(qū)社區(qū)空間分布

社區(qū)分布與城市群分布具有較大的耦合性。對(duì)比西北地區(qū)主要社區(qū)分布與西北地區(qū)4個(gè)城市群空間分布發(fā)現(xiàn)，兩者在空間上具有一定的一致性，但也存在差異，在考慮高鐵列車頻次后這種差異更為明顯(圖3)。具體表現(xiàn)為：烏昌石城市群與社區(qū)1、蘭西城市群與社區(qū)2、關(guān)中城市群與社區(qū)3、酒嘉玉城市群與社區(qū)4、寧夏沿黃城市群與社區(qū)5布局具有高度一致性，但也有差異，表現(xiàn)在社區(qū)2和社區(qū)3分界處的個(gè)別城市社區(qū)劃分與所屬城市群不同，如平?jīng)?、天水、慶陽(圖3a)。同時(shí)，社區(qū)分布與各省份行政區(qū)劃也具有較大一致性。城市群分布與社區(qū)分布已存在較大差異，尤其是偏西部地區(qū)出現(xiàn)了1個(gè)社區(qū)包含多個(gè)城市群的現(xiàn)象(圖3b)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

(1)從空間分布來看，西北地區(qū)列車頻次優(yōu)勢(shì)度較高的城市主要位于陜西省，列車頻次優(yōu)勢(shì)度較高的城市沿隴海線呈“軸帶狀”分布，西安和蘭州已成為西北地區(qū)最重要的兩個(gè)樞紐。高鐵建設(shè)對(duì)節(jié)點(diǎn)城市中心度的提升沒有明顯影響，但對(duì)列車頻次優(yōu)勢(shì)度的影響較大，可以明顯提升高鐵連通的城市間的聯(lián)系。

(2)西北地區(qū)中介度排名前3的城市為西安、蘭州、烏魯木齊，這3個(gè)城市在西北地區(qū)人員、物資、信息流通中起著重要的樞紐作用，但這種作用會(huì)緩慢減小。對(duì)于首次開通鐵路的沿線城市來說，新線路的開通可以明顯提升城市的中心度和對(duì)外聯(lián)系強(qiáng)度，具有明顯的“沿途效應(yīng)”。

(3)隨著鐵路的建設(shè)，西北地區(qū)城市間的聯(lián)系強(qiáng)度得到了提升，社區(qū)數(shù)量有所減少，“孤島”城市數(shù)量減少，總體上西北地區(qū)已形成以西安、蘭州、烏魯木齊為核心的多中心結(jié)構(gòu)。

(4)西北地區(qū)基于普鐵列車頻次劃分的社區(qū)空間結(jié)構(gòu)與城市群的分布具有較大一致性，邊緣地區(qū)存在微小差異；與各省份行政區(qū)域也有較強(qiáng)的吻合度，總體來看沒有打破省域的限制。但是，考慮到高鐵的影響后社區(qū)與城市群空間分布的一致性被打破，省域的限制也被突破，西北地區(qū)排名前3的社區(qū)空間分布與城市群空間分布不再有明顯的耦合關(guān)系。

4.2 討論

相對(duì)于普速鐵路，高速鐵路對(duì)城市間聯(lián)系強(qiáng)度、社區(qū)結(jié)構(gòu)劃分的影響較大，如何將高速鐵路規(guī)劃建設(shè)與城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的發(fā)展演變聯(lián)系起來，充分發(fā)揮高速鐵路的優(yōu)勢(shì)，最大程度上滿足西北地區(qū)協(xié)同發(fā)展需求，是相關(guān)規(guī)劃單位值得注意的問題。同時(shí)，如何合理利用現(xiàn)有高鐵資源滿足西北地區(qū)發(fā)展需求也需進(jìn)一步深入研究。此外，本研究以鐵路“列車流”視角分析了西北地區(qū)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演變，沒有考慮公路、航空的影響，如何將公路、航空客運(yùn)班次加以考慮對(duì)西北地區(qū)各城市間的聯(lián)系、社區(qū)劃分進(jìn)行研究可作為下一步研究的方向。