中国大陆机场的空间分布及其可达性分析
中国大陆机场的空间分布及其可达性分析
张亦汉; 刘婉华; 许晓聪; 陈小微; 乔纪纲
【期刊名称】《《中山大学学报（自然科学版）》》
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【年(卷),期】2019(058)006
【总页数】8页(P56-63)
【关键词】机场; 空间分布; 密度; 可达性; 相关性
【作 者】张亦汉; 刘婉华; 许晓聪; 陈小微; 乔纪纲
【作者单位】广东财经大学地理与旅游学院  广东 广州 510320; 中山大学地理科学与规划学院  广东 广州 510275
【正文语种】中 文冬季到台北来看雨
【中图分类】TP79
随着我国经济的发展，政府对航空交通设施有了更大的投入，航线不断开拓并加密，机场覆盖范围越来越大。此外，旅客对出行时间也有更高需求。这些均使得民航运输在社会经济发展中的地位越来越重要，特别是对于长距离运输[1-2]。民航运输较其他运输方式具有快速、高效、准点的优势，是城市高速、有效和可持续发展中的重要条件，能够促进城市区域的对外开放程度，是维系和强化城市间各种合作与联系的必要方式[3-5]。因此，学者们关注民航机场的环境、管理和布局等。如李海东等[6]分析拉萨机场周边风沙化土地的类型、分布，以及演变趋势，讨论其成因和驱动因素。Merkert等[7]研究机场管理与运营情况，发现运用良好管理措施、合理的地面配合和准确环境预测就能够最大程度地减轻极端天气来的影响。褚艳玲等[8]结合标准差椭圆和空间基尼系数识别中国航空货运变化的空间特征，为民航空运业发展和优化、以及航线网络布局提供决策支持。Morgan等[9]通过分析机场周边土地利用结构和组成发现，鸟击事件往往与8和13 km内的湿地、水域和作物有较大的关系。
较多学者关注机场的空间分布，因为合理的分布能够促使其形成较好产业结构、对原有的产业调整与优化都具有非常重要的作用。由于地理、经济、政治和历史等因素的影响，机场的等级、网络和选址差异很大。Grubesic等[10]探讨全球机场的等级结构时空变化，分
析并展示了如何应用节点和区域衡量这些变化。王姣娥等[11]以城市为节点，构建了中国航空网络，发现该网络呈现“小世界网络”的特点。Chen等[12]分析了2002-2012年间中国机场的分布后，认为机场须考虑邻近机场的空间关系并设立在经济相对较为发达的地区。
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机场的建设与合理分布能够较好地提升其便捷性。评价交通系统从某一位置到达其它目的地的便捷程度往往采用可达性这一指标。自从Hansen首次提出可达性并作为度量交通网络结构的指标之后[13]，得到众多学者的关注，并用于研究公路、铁路和地铁等。如：Mejia-Dorantes等[14]使用空间统计技术和微观数据来评估马德里地铁，结果表明经济活动的格局与可达性有关。Papa等[15]研究了城市形态与可达性的关系，研究发现城市地区的铁路可达性较高，居民和工作更愿意集中在铁路网络周围。王成金与程佳佳[16]基于交通旅行时间和最短时间路径的可达性模型研究了中国高速公路可达性的空间格局及演化。也有一些学者集中分析其溢出效应[17]、经济效益[18]和优化整合[19]等。但目前已有可达性研究采用的平均最短旅行时间往往仅仅包括交通工具的运行时间，未考虑旅客的等候时间，因此得出的结果高估了网络结点的可达性，这与实际有较大的差别。本文将引入平均等候时间提出改进的平均旅行时间以计算机场的可达性，同时我们利用核密度方法对机场的空间格局和机场的航线分布进行分析，并运用相关性分析方法研究机场可达性与影响因子的相
关情况。
1 研究区与研究方法
1.1 数据收集
首先，在自然资源部的标准地图服务里下载了中国行政区划图，并根据地图进行数字化，得出了中国行政区划、省会城市和地级市矢量地图。其次，在去哪儿网站获取了全国(除港澳台地区)航班与航线信息，包括起点、终点、旅行时间和航班数等。再次，根据收集的航线信息，运用ArcGIS软件对航线进行数字化，并将旅行时间与航班数据输入到航线属性表中。最后根据起点、终点和航线构建网络数据集进行可达性分析。本文以通航的城市作为网络的节点，因此对于拥有两个及以上机场的城市，将数据进行合并(如上海的浦东机场和虹桥机场)。另外，不经营定期航线的机场未纳入考虑范围，如安康、布尔津、三沙、长海等。为了进行相关性分析，本文通过收集中国统计年鉴、各个省市的统计年鉴和机场网站的统计数据，获取了机场连通性、服务质量与效率、运营规模和发展环境等相关数据。
1.2 核密度分析
诺一夏天核密度估计法借助一个移动的单元格对点或线的格局密度进行估计，给定样本点x1,x2,,xn利用核密度估计模拟出属性变量数据的详细分布，一个常用的二维核密度估计函数可以定义为如下：
(1)
薪酬调查其中，Dij为研究对象j的权重；Dij为空间点i与研究对象j的距离；R为选定规则区域的带宽(Dij<R)；n为带宽R的范围内研究对象j的数量。
在核密度估计中，带宽是定义平滑量大小的自由参数，带宽过大或过小均会影响核密度结果。对于空间数据的核密度分析来说，带宽需要根据点的实际空间分布以及研究问题合理确定，较小的带宽适合反映密度分布的局部变化，较大的带宽则能有效地反映全局尺度的空间变化。在进行核密度分析时，即要考虑到城市尺度上机场位置的分布差异，又要避免计算过程中将太多邻近机场纳入同一边界范围，避免其空间分异特征被过于强化或弱化。本文将利用平均最邻近距离分析来判定机场点的平均距离，以准确地刻画出其邻近度。
1.3 改进的平均旅行时间
平均旅行时间是度量交通可达性最常用的方法之一，该指标主要考虑时间和距离成本两方面。平均旅行时间一般采用两个节点间的最短旅行时间，而没有考虑到由航班数量的差异而产生的等候时间[2]。文中认为旅行时间应该包括等候时间和交通工具的运行时间。旅客从i地到j地实际消耗的总时间为Tij(分钟)，可以如下表达:
Tij=Taij+Twij=Taij+2T/Mij
(2)
其中，Taij为从i地到j地飞行所用的时间，Twij为平均候机时间，T为一周的分钟数，Mij为一周的航班数。
为了对比不同城市之间相对可达性的高低，往往采用可达性系数。可达性系数指的是各个机场可达性值与全部机场平均可达性的比值。
(3)
其中，Tdi为机场i可达性系数，Ti表示i地的可达性值，n为机场的个数。
1.4 相关性分析
为了保证相关性分析的结果具有较强的可比性，往往需要对数据做标准化处理，本研究采取的归一化方法。设归一化前的序列为x=x(1),x(2),···,x(n),那么归一化后的序列为:
(4)
相关性分析是对两个变量之间的相关程度进行分析，用来描述两个变量间联系的密切程度。假设有2个序列：a=(a1,a2,···,an)和b=(b1,b2,···,bn)，那么两者之间的相关系数可以表示为：
r(a,b)
(5)
其中，分别是两个序列的平均值，是两个序列的样本个数。相关系数r的取值范围为-1≤r≤1，若r为正，则正相关，否则负相关。若|r|越大，相关程度越高。
2 结果与分析
2.1 机场格局分析
从机场位置分布图1a看，机场大多分布在中东部地区，西部地区较少。运用平均最邻近方法去测算得出最邻近比率为0.96。说明中国机场并没有明显的聚集或者均匀分布的特征。从密度上(图1b)可以看出，东部地区的密度比西部密度大。而且还形成了一些典型的高值区，如北京-天津-沈阳、上海-南京-杭州、福州-厦门、广州-深圳、成都-重庆、昆明-丽江-香格里拉等。但是在西部的新疆、西藏、青海、甘肃等地的密度值却显得比较小。机场的理论覆盖范围可运用泰森多边形(Voronoi diagram)的方法(图1c)得出。由图可知东部地区的机场普遍比西部机场的覆盖范围要小。其中范围最大的在西藏和新疆等地，这主要是因为这些地区多高山、荒漠和人烟稀少等。为了更好地理解各大机场在航空运输的作用，我们统计了一周航班数大于1 000的城市(表1)。从表1中可知，航班数前三的城市为上海、北京和深圳，是所在区域经济中心，经济交流频繁、航空运输发达，人员流动也较大。从表中也可以看出，航班数较大的城市几乎均是省会城市。一周航班数大于1 000的城市有27个，其中22个是省会城市，仅有5个是非省会且沿海城市，分别为深圳、厦门、大连、青岛和三亚，均是当地重要经济中心。我们也获取了这些城市(27个)的分布图(图1a)，同样可以明显地看出东部沿海和中部地区的城市占比较大，西部地区的只有乌鲁木齐。这说明东
部地区的航空运输比西部地区频繁很多。林籽
图1 中国机场的分布、密度与覆盖范围Fig.1 Distribution, density and coverage of airports in China
2.2 航线分布特征
从全国民航机场的航线分布情况(如图2a)可知，我国华北、华中和华南地区航线密集，西北和东北地区航线比较稀疏。为了更清晰地看出航线分布的密集程度，本文计算了航线的密度分布图(图2b)。可以发现我国的航线形成了一个北京为北端、上海为东端、成都-重庆为西端和广州-深圳为南端的航线密集区，而且还有零星分布的密集点，如沈阳-大连、厦门-福州和昆明等。为了更好地表达航线的重要程度，在对航线进行密度分析时，我们以航线的航班数为权重，得出结果如图2c所示。从图中可以发现，当加入权重之后，航线的高密度地区变化较大，形成了主要以单一航线为高值的线状。包括北京至广州-深圳、上海至广州-深圳、上海至成都-重庆、上海至昆明、北京至昆明、北京至成都-重庆等。这主要是因为这几个地区相互之间的往来航班较多，因此他们的权重较大，形成的图具有高值特征。为了验证，我们得出了一周内航班最多的航线(表2)，从表中可知航班最多的三条航线
是深圳至北京、深圳至上海、上海至北京，而这三个城市也是总航班数最多的城市(表1)。
从表2中还可以得出航班最多的航线主要涉及的城市有上海(14条)、北京(6条)、深圳(6条)、成都(4条)、重庆(4条)、广州(2条)和厦门(2条)等。也可以发现国内重要航空港与核心航线的集中分布东部城市，如北京、上海、深圳等，而成都-重庆则形成了西南部的航空中心。
我们也统计了航班数最少的航线(一周仅有一个航班)，包括库尔勒-且末、吐鲁番-哈密、宜宾-太原、张家口-桂林、贵阳-泸州、广州-安庆、北京-松原/查干湖、延吉-沈阳等26条航线。这些航线的起点/终点城市往往是经济欠发达地区、航线相对较短和人员往来较少导致的。
2.3 可达性分析

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