地理学报 ›› 2020, Vol. 75 ›› Issue (4): 833-848.doi: 10.11821/dlxb202004012
收稿日期:
2018-09-21
修回日期:
2019-11-28
出版日期:
2020-04-25
发布日期:
2020-04-22
通讯作者:
王姣娥
E-mail:wangje@igsnrr.ac.cn
作者简介:
李涛(1985-), 男, 山西长治人, 博士后, 副教授, 硕士生导师, 主要从事交通运输地理研究。E-mail: taoli- 2008@163.com
基金资助:
LI Tao1,2, WANG Jiao'e2,3(), GAO Xingchuan4
Received:
2018-09-21
Revised:
2019-11-28
Online:
2020-04-25
Published:
2020-04-22
Contact:
WANG Jiao'e
E-mail:wangje@igsnrr.ac.cn
Supported by:
摘要:
居民出行目的、出行时间与地域属性的差异都会导致出行行为的异质性,工作日与节假日具有完全不同的时间属性,且出行目的差异较大,对两时段城际出行网络进行比较有助于全面认识城际出行规律及其网络特征。以4月份工作日(2016年4月11日—4月15日)和国庆黄金周(2016年10月1日—10月7日)为代表,利用“腾讯迁徙”提供的居民城际出行数据,从城市节点、城际关联及网络集聚角度对工作日与节假日的居民城际出行网络结构特征进行对比研究。结果发现:① 黄金周的日均城际居民出行规模显著高于工作日,但出行距离和网络集聚程度明显低于后者;② 两种网络均形成了跨区域组团、邻近组团和省域组团3种类型。黄金周跨区域组团数量明显低于工作日,区域和地方枢纽城市数量多于工作日,邻近组团和省域组团数量则明显高于工作日;③ 工作日,北上广三大城市核心地位突出,旅游功能、交通枢纽功能城市的地位在黄金周更得以凸显;④ 工作日城际出行网络以跨区域联系为主,而黄金周则呈现出明显的空间邻近效应,并形成了以省会为中心、省内出行为主的核心—外围模式。
李涛, 王姣娥, 高兴川. 中国居民工作日与节假日的城际出行网络异同性研究[J]. 地理学报, 2020, 75(4): 833-848.
LI Tao, WANG Jiao'e, GAO Xingchuan. Comparison of inter-city travel network during weekdays and holiday in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(4): 833-848.
表2
2016年工作日与黄金周中国城际出行网络结构指标统计"
区域 | 时段 | Zipf参数(q) | 拟合优度(R2) | 加权度中心性均值(WDCi) | 加权优势度均值(DITi) | 节点均衡度系数(ODIc) |
---|---|---|---|---|---|---|
全国 | 工作日 | 1.1378 | 0.8205 | 185 200 | 3.91 | 0.84 |
黄金周 | 1.0988 | 0.6418 | 386 605 | 5.09 | 0.88 | |
东部 | 工作日 | 1.2663 | 0.8494 | 305 006 | 6.48 | 0.80 |
黄金周 | 1.1219 | 0.7443 | 581 193 | 7.67 | 0.85 | |
中部 | 工作日 | 0.8950 | 0.8172 | 130 740 | 2.72 | 0.89 |
黄金周 | 0.8503 | 0.8125 | 322 530 | 4.21 | 0.91 | |
西部 | 工作日 | 1.1941 | 0.7860 | 126 287 | 2.65 | 0.79 |
黄金周 | 1.2662 | 0.7458 | 265 015 | 3.47 | 0.83 |
表3
城际出行网络城市加权优势度、绝对变化与相对变化前20位城市"
位序 | 加权节点优势度(DITi) | 变化量 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
工作日 | DITi | 黄金周 | DITi | 黄金周—工作日 | |||
1 | 北京 | 100.00 | 北京 | 100.00 | 武汉 | 10.17 | |
2 | 上海 | 78.19 | 上海 | 75.13 | 成都 | 10.06 | |
3 | 深圳 | 66.88 | 深圳 | 61.44 | 西安 | 8.57 | |
4 | 广州 | 66.65 | 广州 | 61.02 | 长沙 | 5.44 | |
5 | 重庆 | 51.30 | 成都 | 54.94 | 青岛 | 5.42 | |
6 | 成都 | 44.88 | 重庆 | 52.50 | 哈尔滨 | 5.31 | |
7 | 东莞 | 27.72 | 杭州 | 35.20 | 合肥 | 5.27 | |
8 | 杭州 | 25.82 | 西安 | 29.75 | 南昌 | 5.22 | |
9 | 郑州 | 25.10 | 郑州 | 28.85 | 苏州 | 4.59 | |
10 | 武汉 | 25.03 | 武汉 | 26.78 | 南京 | 4.35 | |
11 | 南京 | 22.43 | 东莞 | 26.39 | 赣州 | 4.11 | |
12 | 西安 | 21.18 | 苏州 | 25.36 | 惠州 | 4.07 | |
13 | 苏州 | 20.77 | 长沙 | 23.94 | 大连 | 3.98 | |
14 | 长沙 | 18.50 | 南京 | 23.57 | 郑州 | 3.75 | |
15 | 佛山 | 15.91 | 天津 | 18.52 | 衡阳 | 3.68 | |
16 | 南宁 | 15.24 | 佛山 | 17.87 | 沈阳 | 3.64 | |
17 | 天津 | 15.20 | 昆明 | 16.60 | 烟台 | 3.53 | |
18 | 济南 | 14.22 | 济南 | 16.59 | 盐城 | 3.44 | |
19 | 昆明 | 13.86 | 合肥 | 16.44 | 清远 | 3.39 | |
20 | 贵阳 | 12.56 | 南宁 | 16.30 | 天津 | 3.32 |
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