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题名基于高铁客运流的城市群出行网络复杂性测度
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作者
李敏敏
李奕言
杨琦
王亚非
魏仕龙
盛小俊
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机构
人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
深圳大学计算机与软件学院
深圳大学建筑与城市规划学院
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室
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出处
《交通工程》
2025年第2期104-112,共9页
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基金
广东省哲学社会科学规划项目(编号GD24DWQGL03)
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF-2023-08-17)。
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文摘
本研究通过不同城市群高铁出行网络的复杂性测度与比较,揭示不同城市群的出行网络特征,为引导和优化我国城市群发展提供借鉴和参考。基于高铁客运流大数据,采用GIS空间分析、复杂网络分析等方法,开展四大城市群出行网络中心性、连通效率和集聚特征等复杂性测度。长三角城市群高铁出行网络组织模式体现多中心、多层级、多节点的网络型城市群特征,粤港澳大湾区和京津冀城市群出行网络组织模式相对成熟,成渝城市群高铁出行网络尚不完善;长三角、京津冀城市群内部出行网络联通性较好,但成渝城市群内部仍有近40%城市间无法直达;四大城市群高铁出行网络具有显著的“小世界”效应特征,其中长三角城市群出行网络“小世界”效应最强,同时各城市群内部也存在相互联系较弱的集聚组团。长三角城市群网络发展较为成熟,未来需要注重加强边缘城市联系;粤港澳大湾区和京津冀城市群,体现出个别中心城市的强吸引力和内部不同集聚组团联系弱的特征,未来可考虑进一步优化不同等级城市的高铁布局,并强化内部不同城市组团的联系;成渝城市群的高速铁路出行网络尚不完善,内部连通性较差,需加强高铁网建设,增加少量核心城市,向多中心、多层级的网络型城市群发展。
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关键词
高铁客运流
出行网络
中心性
连通效率
集聚系数
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Keywords
high-speed rail passenger flow
travel network
centrality
connectivity efficiency
clustering coefficient
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分类号
K902
[历史地理—人文地理学]
P28
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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