研究城市网络结构在中国黄河流域基于双向时间距离重力模型和社会网络分析方法

文摘

现代城市形成城市网络通过复杂的社会关系。城市网络研究广泛应用于指导区域规划、基础设施建设和资源分配。中国提出了黄河流域2019年发展战略,但没有研究了区域城市之间的社会关系。基于引力模型的修改之间的双向“时间距离”的城市,这是第一个研究实证检验的强度和结构在黄河流域整个城市网络使用社会网络分析方法和ArcGIS软件。连接规则的跨城市的市政府官员转移盆地也调查来说明城市之间的官方关系。研究结果表明,城市之间的双向连接的强度通常是低在黄河流域和城市之间存在着正相关网络发展水平和区域经济发展水平。南北之间的发展差距的城市银行大于东部和西部地区之间,中间部分城市和河流上游的网络中被边缘化。中心城市的地位在黄河流域是截然不同的,但是他们的连接和领导能力不强,显示一个倒置的t形截面的空间分布。城市网络的子组有很强的内部连接,而子组疲弱之间的水力联系和发展显示了分区和分散的模式,很难形式之间的联系上,中间,和下游。“串珠链”空间发展战略可以采用流域规划、优先加强之间的链接的子组内的城市和相邻的子组,构建中心城市链,整个盆地和加强管理。

1。介绍

不同规模的现代城市和城镇形成了“宏观”社交网络与各种复杂的关系在政治、经济、文化,已经成为一个特殊的社会网络研究领域(1,2]。分析和图挖掘的主要研究内容包括识别连接城市之间、城市网络测量城市网络连接的强度,描绘城市网络的形式(3]。它是一种有效的方法来揭示区域经济模式、人口分布、土地开发强度和已广泛应用于区域、空间、和工业规划、布局、基础设施建设等领域(4]。在过去的40年里,中国的城市经历了快速增长。根据中国统计年鉴,从1978年到2019年,中国的城市化率从17.9%上升到60.6%,城市的数量从193增加到672,城市人口从1.7亿增加到8.4亿,城市建设用地面积从6720平方公里增加到56075。9平方公里。由高速公路等基础设施建设、铁路、民航系统,城市之间的联系不断加强,形成许多复杂的城市网络(5]。在中国城市的快速形成网络提供了一个极好的城市网络研究的课题。特别是,研究流域城市网络是一个重要的活期利息的话题。

中国的黄河流域包括九个省和自治区,也就是说,青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东。从历史上看,这是中国最早的发达地区,被称为“母亲河。“然而,其资源与生态是脆弱的。自中国改革开放以来,一直优先考虑支持东南沿海地区的发展,城市在黄河流域已经明显被忽略,成为中国地区最突出的问题,如经济发展不平衡,资源枯竭、环境污染、和贫穷6]。振兴黄河流域,中国提出的一系列区域发展计划,如2000年的“伟大的西部大开发战略”和“中部崛起计划”2004年,加强生态保护和扶贫、投资和建造大规模高速铁路和高速公路,导致渐进的经济增长和改善城市之间人口流动盆地(7]。2019年9月,中国引入了“黄河流域的生态保护和高质量发展”作为国家战略(8),构建一个高质量的城市系统盆地、促进平衡城市发展的关键目标(9]。然而,目前,几乎没有任何研究对整个城市网络在黄河流域城镇体系发展提供指导。

通过使用双向“时间距离”修改引力模型、社会网络分析方法,和ArcGIS软件,本研究把城市在黄河流域作为一个整体来研究复杂的空间结构模式和强度在黄河流域城市网络。此外,官方的网络特征在城市被转移到城市网络研究首次说明政治关系和城市之间合作的可能性。

以前,城市网络研究主要研究城市的组织结构通过道路连接。Ardekani和赫尔曼10]研究奥斯汀和达拉斯之间连接结构的演变,在美国德克萨斯州的两个城市,使用延时航空摄影技术和“双流体模型,结合地面实验。史密斯和贾斯汀,泰勒et al .,崔et al。11- - - - - -13]逐渐引入城际连接因素,如业务,资本,改善测量方法和互联网结构,层次结构,城市网络的密度。Jarmon和Vanderleeuwm尼尔一起14,15)设计了决策网络分析方法,联锁世界城市网络模型,multisector网络分析方法。

在所有类型的城市网络的流域是独一无二的。因为连接因素,如水利、环境、航运、和人口迁移中、上游的河流在沿海地区,内陆地区流域的城市有一个自然的相互关联。研究城市网络可以提供直接指导整个流域的发展规划(16]。Varol等人一起詹妮弗和天使(17,18]研究了底格里斯河和幼发拉底河流域在土耳其和密西西比河流域城市群在美国但仍使用传统的地理空间距离分析方法。在流域的城市网络研究在中国,王先生和李壮族除了et al。19,20.]应用规模的方法综合分析和扩散潜力分析研究城市群在长江流域和珠江流域。吴et al。21]应用层次分析法和空间自相关识别的功能节点和网络结构海河流域城市群。王等人。22)取代了“线性距离”与“城市之间的最短到达时间”城市之间的力量关系的指标修改引力模型。通过使用修改后的重力模型和地理信息系统技术(GIS)的帮助下,城市的空间结构网络研究了长江的中游。修改后的重力模型启发在这项研究中,将进一步提高了考虑双向城市和到达时间区别比较高速公路和高速铁路的最短到达时间,以确定城市之间的“时间距离”。

目前,几乎没有任何研究对整个城市网络在黄河流域,只有几个流域部分进行了研究。有更多城市研究流域的中下游比内陆城市上游(相对落后)。城市网络研究黄河的下游主要集中在山东半岛。李(23)应用“百度指数”的信息流分析减少中心和“夷为平地”发展的趋势在这个半岛城市的网络。王c和m·王(24]分析了增加或减少的趋势不同浓度的城市在山东省不同地区之间的连接。程和王25]研究了空间距离的机制和管理水平影响这个省的城市网络结构。城市网络研究黄河的中游集中在河南省中原城市群。赵et al。26)建造了一个地市级城市河南省的泰森多边形法图,分析的基础上协调城市每个中心城市的数量和他们的空间距离,确定城市的密集和“空”的区域网络。苗族和王濛和陆,歌曲和刘27- - - - - -29日]介绍了交通枢纽和工业联系郑州的城市网络研究城市群。近年来,耿和李30.]研究了山西省和陕西省城市网络结构的黄河中游的基于迁移和沟通来自Baidu.com的数据。在省或自治区的城市在黄河的上游,如甘肃、青海、宁夏、内蒙古,很少研究了城市之间的连接结构。

一般来说,有三个缺点在现有的城市网络研究黄河流域。首先,缺乏整体研究流域城市网络,尤其是中、上游。第二,大多数研究进行回顾分析基于城际连接强度等指标之间的距离城市,交通线路的数量,和迁移的人的数量在过去,但很少使用城市之间的通勤时间等指标更接近现实,反映现状和潜在的城市之间亲密的交流。在现实中,尽管过去几乎没有连接城市之间通过人口流动等,由于大规模的交通设施建设(例如,高速铁路)和物流和信息网络在中国,城市之间通勤时间明显缩短,而且可能有很多未来增长空间连接。因此,前指标无法全面衡量潜在的城际连接,他们也没有足够的指导未来区域发展规划和设施建设。最优评价指标的强度和便利城际交通枢纽已经从“距离和数量的段落”到“最短到达时间。“第三,现有的研究有一个共同的主观错误;也就是说,他们认为“城市城市B”和“城市B“通勤连接强度相同,没有区别的向前和向后的方向城际连接只计算单向连接。在现实中,城际通勤时间的长度在两个方向不一定是相同的,因此有必要考虑所有的城市分别等于和计算双向连接的程度。

3所示。材料和方法

3.1。理论分析

城市之间的社会关系非常复杂,通常需要确定连接的主要替代指标反映出强度(31日]。通过引用现有的研究,本文以下推论:两个城市之间的连接强度的经济和人口流动主要取决于两个方面:一是经济的规模和人口的两个城市。两个城市的规模越大,越多的人口总量和类型以及它们之间可能发生经济联系。另一个是上下班这两个城市之间的联系(5,22,32]。通勤时间越短,越强的连接。其中,通勤连接是一个综合指标:第一,通勤城市间人口流动的连接是最重要的渠道和各种政治、经济和文化联系。第二,现有的城市之间的交通网络的建设是基于实际的连接之间的人口流动和物流需求过去,也反映了城市布局和区域发展政策的意图。第三,城际通勤连接可以全面反映城市间人口的现状和未来的增长潜力,物流和贸易联系(33]。

在过去,大多数的研究选择了地理距离或城市道路距离指数计算通勤城市之间的连接,连接强度成反比(通勤距离的平方27,34]。然而,由于二维平面地图上直线距离的因素没有考虑地形,基本覆盖城市之间通勤效率变化的现代高速铁路和城际通勤时间的差异在两个方向,城市之间的距离不能准确地描述实际强度的通勤城市之间的联系35]。

针对这些缺点,本文以黄河流域的整个城市群为研究对象,参考最短到达时间的“城市城市B”和“B城市“一个接一个在谷歌地图(高速公路)和中国铁路客户服务中心网站上,和构造最短的“时间距离”矩阵之间的双向连接的城市。然后,重力模型通过引入城市人口和经济总量的指标,以及当前和潜在的连接强度的人口、商业和城市之间的物流计算黄河流域。最后,城市网络结构和状态的粘性子组在黄河流域的社会网络分析方法,和城市的视觉分析网络使用ArcGIS软件进行。

3.2。研究对象和数据来源

黄河流域包括九个省和自治区,也就是说,青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南和山东在中国。排除nonurban领域,本文的研究范围包括78个地市级城市九省或自治区。研究范围如图1上的分歧,中间,和下游的黄河流域图所示2。

本文的主要数据来源如表所示1。


数据类型	数据源	值测定方法和单元的数据

(1)公路通勤时间	咨询谷歌地图,城市中心之间的点对点的运输时间	分钟
(2)铁路通勤时间	中国铁路客户服务中心咨询的网站	分钟
(3)经济、社会和城市的人口数据	2019年中国城市统计年鉴和省或自治区的统计年鉴	国内生产总值:1亿元人口:1万人
(4)转移经验的市长,副市长和市政中共党委秘书流域的城市之一	信息的官员从中国国家和省级政府的官方网站,人民网、新华网、和当地的城市	与转移没有转移经验的经验= 1 = 0

注意:之后数据用于分析。党委秘书的市政是中国共产党的最高领导人,和他/她的能力通常比市长。

表2表明,大多数城市发展的关键指标在黄河流域略高于中国的平均水平,但明显低于城市在长江流域。特别是表表明从2015年到2019年,年均GDP增长率在黄河流域城市低于中国的平均水平。2019年,十大城市平均GDP的黄河流域5570亿元,只有郑州的国内生产总值超过1万亿元。的平均国内生产总值(GDP)十大城市在长江流域是1.7048万亿元,这是黄河流域平均值的三倍,和8个城市的国内生产总值超过1万亿元。


关键指标	研究对象的城市在黄河流域	城市在长江流域	在中国地市级城市的平均水平

(1)2015 - 2019年年均GDP	817亿元	967亿元	770.1亿元
(2)2015 - 2019年的年均GDP增长率(%)	6.74	7.97	6.93
(3)2019年平均城市化率(%)	61.86	71.05	60.60
(4)平均工业产值	368.6亿元	412.1亿元	347.9亿元
(5)2019年农业产值的比例(%)	9.77	12.36	10.98

3.3。测试方法为城际连接强度:重力模型修改双向“时间距离”

重力模型的概念起源于牛顿力学的万有引力公式在物理和时间段这就是丁伯根最初提出(36]。介绍了改进后,它计算城市之间双向连接的强度(37,38]。它可以反映了周边城市中心城市的辐射能力和接受程度的周边城市中心城市的辐射能力。摘要引力模型修改之间的双向“时间距离”城市。根据重力模型的假设,两个城市之间的连接强度成正比的总“重量”这两个城市和成反比的平方最短的时间这两个城市之间的距离。总可以表示为两个城市的“重量”的产品这两个城市的GDP和人口,而时间距离需要检查通过比较各种车辆的最短到达时间之间的城市。

由于水文条件的限制,水路运输在黄河流域城市之间的联系通常是弱。此外,他们不同于发达航空在欧洲和美国的国家。首先,高速铁路和高速公路的发展水平在中国黄河流域远远高于航空设施,以及高速铁路的速度达到200 - 300公里/小时。由于流域居民的收入水平相对较低,航空旅行的成本相对较高,高速铁路和高速公路是居民对旅游的第一选择。仅在必要时居民会选择航空旅行和时间很紧。其次,根据城市客运和货运交通数据从2019年中国交通运输部总民航客运和货运的黄河流域与公路相比只占0.57%(36.42%)和铁路(59.91%)。第三,机场一般远离市区。如果上下班的时间和从机场,安检,并等待飞行计算,实际上下班时间相似或更多的高速铁路。第四,航班的数量、飞行时间和出席率大大地受到天气的影响而调整路线。因此,飞行数据并不计算在前提不相关的研究目标。

基于上述原因,本文时间距离主要是通过检查和比较汽车的最短到达时间,普通列车,子弹头列车,高速列车在黄河流域城市之间,可以通过咨询公路、铁路交通信息网站。

同时,本文认为不同的城市之间的双向到达时间。双向时间距离重力模型显示在以下公式:

在公式(1),R_ij和R_霁城市的连接强度吗我城市j和城市j城市我分别;P_我和P_j城市的人口规模吗我和城市j分别;和城市的GDP值吗我和城市j分别;T_ij和T_霁城市代表最短的时间距离我城市j从城市j城市我,分别。识别后,有6006 78个地市级城市的每两个之间的联系在黄河流域,可分为3003双:

在公式(2),n是一些城市,n= 1,2,3,…,78; 和代表更大的连接强度和较小的值每一对城市,分别为;代表每两城市之间的连接强度值之和;F₁和F₂可以用来比较的所有城市和连接强度来分析城市最强和最弱连接彼此为了显示城市网络结构。

3.4。城市网络结构分析方法:社会网络分析方法

社会网络分析(SNA)应用于个体的社会网络结构特征的研究(城市或人)和网络中个体的重要性39]。近年来,系统网络体系结构(SNA)已经被用于研究城市之间的联系(40]。主要分析指标包括三项:中心、网络密度,分析城市凝聚力的子组。

3.4.1。中心

中心城市的主导力量和吸引力分析主要措施在城市网络(34),计算指标包括学位中心,靠近中心,中间性中心。

学位中心措施之间的连接数量的城市和其他城市的城市网络。它反映了城市的外在和内在的连接(中心),包括“学位中心”和“入度中心” 。计算方法如下公式所示。X是否代表城市与其他城市有着直接的联系。如果有直接连接,其值为1;如果没有直接的联系,它的值是0。更大的和 ,越多的连接城市与其他城市和较强的中心:

亲密中心措施的强度直接连接到其他城市在城市网络和基于最短的时间主要是城市之间的距离。它反映了水平的城市中心功能。越接近中心,较强的城市和其他城市之间的直接连接。亲密中心包括“out-closeness中心”和“亲密中心” ,和计算方法如以下公式所示。d (i, j)代表一个城市之间最短的时间距离我和其他城市j:

中间性中心措施的重要性,一个城市作为中介的其他城市的城市网络,反映城市的中介功能。计算方法如以下公式所示(5)。最短路径的总数是哪个城市j连接城市k;指的是城市之间的最短路径j和城市k穿过城市我

3.4.2。网络密度

网络密度指数反映了亲密和松动的城市在城市之间的联系网络。

网络密度越大,越接近城市之间的经济联系。计算方法如以下公式所示。D网络密度;米是实际的数字城市在城市之间的连接网络,然后呢n是城市的数量。”n×(n−1)”是城市之间的理论最大连接数。公式表明,网络密度是表示通过比较实际的连接城市和理论最大值之间的网络连接:

3.4.3。分析城市凝聚力的子组

在城市的某些地方网络,组特别的城市,直接和紧密相连,被称为“内部凝聚力的子组。“通过分析、组合、粘性子组在城市网络和交互,城市群网络可以调查的分布结构作为一个整体(41,42]。本文基于城市的数据网络连接强度,UCINET6.5软件应用于分析粘性子组内的城市网络在黄河流域。

3.5。补充研究:分析城际转移的官员

在中国的制度下,地方官员有很多社会关系和资源和正确的区域发展政策,可以显著的影响。省级,官员从发达省份与欠发达省份的杰出成就占用的帖子是一种常见的行政手段加强省与省之间的联系与合作,支持欠发达地区的发展。办公室的官员在不同的地方发展重要的社会城市之间的关系。

本文的初步研究表明,官员之间传输的数量在黄河流域城市本地小而集中,特别大的地区差异,所以这个连接不包括在整个城市网络的研究。然而,为了提供建议加强城市之间的联系,本文应用ArcGIS软件补充研究的转移mayoral-level官员在黄河流域的城市和他们的办公室在不同的地方。它还绘制的路径图官员在城市的转移,以反映城市之间的政治联系和潜在合作。

4所示。结果与讨论

4.1。双向的强度分析黄河流域的城市之间的经济联系

双向的强度在黄河流域城市之间的经济联系是通过修改引力模型计算公式(1)和(2)和双向连接强度图绘制使用ArcGIS 10.2软件,如图3和4。图3代表了相对较高的连接强度F₁在每一对经济连接,而图4代表了连接强度相对较低F₂在每一对的经济联系。更清晰的说明,数据3和4只显示了连接与经济联系强度值高于1亿元10000人/分钟²。

表3显示60对城市之间的连接强度最强3003对城市在黄河流域和它们之间的反向连接强度。计算结果显示如下:(1)一般来说,几乎没有区别的城际连接强度两个方向在黄河流域,这表明大部分的城市呈现出“互惠关系”类似的相互影响。一个F₁/F₂大于1主要在四个省会城市,也就是说,西安、郑州、济南、太原,表明这四个城市与其他城市的连接是明显比其他城市的连接与这四个城市,这反映了中心城市的特点。(2)连接强度值在黄河流域的城市有很大的不同。总连接强度最高的前五大城市与其他城市是太原(6129亿元人/分钟²)、郑州(2270亿元10000人/分钟²)、西安(1969亿元10000人/分钟²)、济南(1656亿元10000人/分钟²),咸阳(1373亿元10000人/分钟²)。平凉市陇南市固原,庆阳和白银等其他城市拥有最低的连接强度值,这些都是低于15亿元10000人/分钟²。这表明城市在黄河流域普遍呈现出“center-edge”的城市结构和城市之间的发展是不平衡的。(3)有一个巨大的地区差异之间的连接强度城市在黄河流域。在图3强度(行)的相对厚度在黄河流域的城市连接显示重要趋势的“南>北”和“下游河段>中间达到>上游河段。“山东省城市之间的连接强度和密度在下游,以及山西省和河南省在中游,高于其他地区。连接在河的上游城市和城市北银行明显稀疏,显示“空洞”,和城市有相对独立的发展。


连接方向	F₁(%)	F₁排名	连接方向	F₂(%)	F₂排名	F₁/F₂

Taiyuan-Guyuan	7.462	1	Guyuan-Taiyuan	1.237	8	6.03
习'an-Xianyang	3.559	2	Xianyang-Xi安	3.559	1	1.00
Taiyuan-Jinzhong	2.370	3	Jinzhong-Taiyuan	2.370	2	1.00
Jinan-Tai安	1.931	4	Tai 'an-Jinan	1.931	3	1.00
习'an-Weinan	1.733	5	Weinan-Xi安	1.545	4	1.12
Zhengzhou-Xinxiang	1.472	6	Xinxiang-Zhengzhou	1.472	5	1.00
Zhengzhou-Xuchang	1.416	7	Xuchang-Zhengzhou	1.416	6	1.00
郑	1.309	8	Kaifeng-Zhengzhou	1.309	7	1.00
Jinan-Zibo	1.196	9	Zibo-Jinan	1.196	9	1.00
Hebi-Anyang	0.987	10	Anyang-Hebi	0.987	10	1.00
Jinan-Dezhou	0.957	11	Dezhou-Jinan	0.957	11	1.00
Xuchang-Luohe	0.939	12	Luohe-Xuchang	0.939	12	1.00
界	0.878	13	Weihai-Yantai	0.878	13	1.00
Zhumadian-Luohe	0.796	14	Luohe-Zhumadian	0.796	14	1.00
Zibo-Weifang	0.793	15	Weifang-Zibo	0.793	15	1.00
Xinxiang-Hebi	0.788	16	Hebi-Xinxiang	0.788	16	1.00
Zhengzhou-Jiaozuo	0.611	17	Jiaozuo-Zhengzhou	0.445	23	1.37
Zhumadian-Xinyang	0.608	18	Xinyang-Zhumadian	0.608	17	1.00
Nanyang-Pingdingshan	0.576	19	Pingdingshan-Nanyang	0.536	19	1.08
Zhengzhou-Luoyang	0.552	20.	Luoyang-Zhengzhou	0.552	18	1.00
Zhoukou-Xuchang	0.539	21	Xuchang-Zhoukou	0.501	21	1.08
Xinxiang-Anyang	0.514	22	Anyang-Xinxiang	0.514	20.	1.00
Rizhao-Linyi	0.447	23	Linyi-Rizhao	0.447	22	1.00
Xuchang-Zhumadian	0.429	24	Zhumadian-Xuchang	0.352	27	1.22
Qingdao-Weifang	0.420	25	Weifang-Qingdao	0.420	24	1.00
Jinan-Weifang	0.373	26	Weifang-Jinan	0.373	25	1.00
Zhengzhou-Luohe	0.372	27	Luohe-Zhengzhou	0.372	26	1.00
Luoyang-Sanmenxia	0.342	28	Sanmenxia-Luoyang	0.320	30.	1.07
Zhengzhou-Hebi	0.341	29日	Hebi-Zhengzhou	0.341	28	1.00
Zhengzhou-Anyang	0.336	30.	Anyang-Zhengzhou	0.336	29日	1.00
Tai 'an-Dezhou	0.328	31日	Dezhou-Tai安	0.230	38	1.43
Jiuquan-Jiayuguan	0.312	32	Jiayuguan-Jiuquan	0.312	31日	1.00
Shangqiu-Kaifeng	0.292	33	Kaifeng-Shangqiu	0.292	32	1.00
Zhengzhou-Zhumadian	0.287	34	Zhumadian-Zhengzhou	0.287	33	1.00
Zhengzhou-Pingdingshan	0.281	35	Pingdingshan-Zhengzhou	0.269	34	1.05
Zhoukou-Zhengzhou	0.265	36	Zhengzhou-Zhoukou	0.265	35	1.00
Zhengzhou-Shangqiu	0.256	37	Shangqiu-Zhengzhou	0.256	36	1.00
Zaozhuang-Tai安	0.245	38	Tai 'an-Zaozhuang	0.245	37	1.00
习'an-Baoji	0.241	39	Baoji-Xi安	0.203	41	1.19
Xianyang-Weinan	0.218	40	Weinan-Xianyang	0.218	39	1.00
Taiyuan-Xinzhou	0.210	41	Xinzhou-Taiyuan	0.210	40	1.00
Lanzhou-Dingxi	0.202	42	Dingxi-Lanzhou	0.202	42	1.00
Baoji-Xianyang	0.202	43	Xianyang-Baoji	0.182	46	1.11
Linfen-Yuncheng	0.197	44	Yuncheng-Linfen	0.197	43	1.00
Binzhou-Dongying	0.194	45	Dongying-Binzhou	0.167	48	1.16
Qingdao-Yantai	0.188	46	烟	0.188	44	1.00
Jinan-Zaozhuang	0.184	47	Zaozhuang-Jinan	0.184	45	1.00
Xinyang-Luohe	0.175	48	Luohe-Xinyang	0.175	47	1.00
Xinxiang-Xuchang	0.165	49	Xuchang-Xinxiang	0.158	49	1.04
Zhengzhou-Nanyang	0.164	50	Nanyang-Zhengzhou	0.146	53	1.12
Shangqiu-Heze	0.157	51	Heze-Shangqiu	0.136	55	1.16
Qingdao-Zibo	0.152	52	Zibo-Qingdao	0.152	50	1.00
习'an-Sanmenxia	0.150	53	Sanmenxia-Xi安	0.150	51	1.00
Weinan-Sanmenxia	0.149	54	Sanmenxia-Weinan	0.142	54	1.05
Xuchang-Xinyang	0.147	55	Xinyang-Xuchang	0.147	52	1.00
Kaifeng-Xuchang	0.147	56	Xuchang-Kaifeng	0.026	163年	5.72
Hohhot-Ulanqab	0.135	57	Ulanqab-Hohhot	0.135	56	1.00
Zhengzhou-Xinyang	0.133	58	Xinyang-Zhengzhou	0.129	58	1.03
Weinan-Yuncheng	0.133	59	Yuncheng-Weinan	0.133	57	1.00
Dezhou-Zibo	0.127	60	Zibo-Dezhou	0.127	59	1.00

4.2。分析黄河流域的城市网络结构

4.2.1。准备分析的中心城市

各种类型的中心城市在黄河流域计算根据公式(3)- (5)。结果显示如下:(1)外部连接能力的城市:学位中心的分布以及out-closeness黄河流域中心城市数据所示5和6。城市的平均价值的学位中心仅为20.8%,表明外部连接的城市在黄河流域普遍偏低,而城市的平均值out-closeness中心仅为33.03%,表明城市的外部连接的能力也相对较弱。学位中心值的郑州、西安、济南只有18%,9%,和9%,分别。虽然中央城市是重要的特点,其外部连接和领导能力不强。中心城市的弱点是一个突出的问题在黄河流域落后的城市。(2)吸引力的城市:城市的平均值的入度中心仅为31.32%,而城市的平均值的亲密中心仅为37.61%,相对较低的水平。从数据可以看出7和8城市入度的高价值区域中心和亲密中心仍位于中部城市中低到达济南、郑州等,而在中间值显著降低,上游。(3)中间性中心:平均中间性中心城市网络的盆地仅为9.78%,这表明该地区城市的中介中心功能通常是弱。从图可以看出9一些城市在黄河中游和上游的中间性中心相对较高。例如,西安和兰州的中介功能高于郑州和太原的中游和下游的济南。这表明很少有连接节点,简单的联系方式,和单通道在这些地区城市。大多数城市只能依靠少量的城市与其他城市建立联系,和城市网络结构仍然是传统的“单center-marginal城市”状态。固原,Ulanqab、威海、嘉峪关和其他城市的中间性中心0,表明他们边缘化城市网络。

4.2.2。分析城市网络密度

根据公式(6),城市网络的平均密度在黄河流域仅为13.2%。连接和集成的水平发展的城市群在黄河流域并不高,和分化具有重要意义。有五个地区相对较高的城市网络密度值,也就是说,山东半岛城市群在黄河的下游,郑州,太原城市群在黄河的中游,Gansu-Shaanxi和内在Mongolia-Ningxia城市在黄河的上游。连接强度的总价值中这五个地区的城市占90%的3003双的城市在黄河流域。从表可以看出4山东半岛的城市网络密度值,郑州,太原城市群都超过50%,而Gansu-Shaanxi城市群仅为26.5%。


次区域	网络密度(%)	度中心(%)	在度中心(%)	Out-closeness中心(%)	亲密中心(%)	中间性中心(%)	2019年城市化率(%)	2019平均国内生产总值(1亿元)

整个黄河流域	13.2	20.8	31.3	36.7	37.6	9.78	56.78	2262.27
郑州城市群	55.5	33.9	47.3	64.7	70.7	9.79	50.73	3904.85
山东半岛城市群	52.5	22.2	50.6	63.0	68.1	9.08	60.99	4102.32
太原城市群	50.0	33.0	55.0	60.8	65.0	12.63	57.79	2755.56
Gansu-Shaanxi城市群	26.5	19.8	79.1	27.9	39.1	29.28	47.35	1301.30
内部Mongolia-Ningxia城市群	43.6	29.0	18.0	54.9	56.2	11.75	44.10	1990.63

从图可以看出10网络密度的城市群在黄河流域也密集的东部和稀疏的西部和南部密集和稀疏,南北之间的发展差距的城市银行大于东部和西部地区之间。尽管中央城市并不强,整个盆地“central-edge”的城市结构是明确的。河南省郑州市,网络密度最高的黄河的中游,紧随其后的是西安的城市,兰州城市,济南城,排列在中轴线上。太原城,临汾城,山西省长治市在黄河中游的主要渠道是连接南北的银行,但是他们的能力连接东西方向的上、下游明显弱于郑州。中心城市呈现一个倒t形截面的分布。

高的城市网络的空间分布密度图所示11,显示一个倒t形结构。

4.3。分析城市凝聚力的子组

城市之间的引力矩阵数据在黄河流域投入UCINET6.5软件分析子组在黄河流域的城市网络。结果表明,黄河流域城市可分为八个三等子组和四个二等子组(表5)。然而,大多数的子组之间的联系的城市在一个省,而子组弱(数据之间的链接12和13)。


地区	2^nd类子群		3^{理查德·道金斯}类子群
	位置	涉及的省份	区域名称	涉及的城市

黄河流域	中游北岸	内蒙古,宁夏,山西	太原城市群	太原、大同、晋中、Ulanqab沂州,Shuozhou,吕梁,临汾、阳泉
			内蒙古、宁夏区域	呼和浩特,银川,武汉、包头、巴彦淖尔,吴中,鄂尔多斯,中卫,玉林,石嘴山市
	中、上游	陕西、甘肃、青海、山西和河南的一部分	西安城市群	西安、商洛、庆阳、运城、安康、宝鸡、天水、陇南市,平凉市固原,延安,三门峡,渭南,咸阳
			建设城市群	兰州、西宁、嘉峪关、金昌、酒泉Zhangye,定西市武威,和白银
	下游	山东	山东南部城市群	东营,枣庄、聊城、菏泽、济宁
			山东城市群(例如,山东南部)	济南、青岛、淄博、烟台、日照、临沂、德州、威海、泰安、潍坊
	中游南岸	河南和山西的一部分	Henan-Shanxi毗邻地区	长治、晋城、焦作、濮阳
			郑州城市群	新乡、南阳、信阳、周口、Zhumadian,商丘,许昌,漯河,郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、河南省

粘性子组的空间分布在黄河流域的城市网络图所示13。

4.4。传输网络的分析官员在黄河流域城市之间

在这项研究中,运用ArcGIS软件绘制的路径图官员转移在黄河流域的城市中,它反映了城市之间的政治联系和合作的可能性。数据14和15显示如下:(1)官员的转移在黄河流域的城市主要是在省和省之间的更少。“网络”尚未形成,以及地区差异太大了。因此,本研究不包括此连接网络分析。(2)“水平转移”(与相同级别的位置转移之前和之后)盆地的城市中是很常见的,与双向传输,但它主要发生非中心城市之一。官员跨省转移通常是横向转移。“提升转移”(转移)后的官方立场被提升的特点是单向传输从非中心城市中心城市。(3)有官员转移到远远超过转移的区域中心城市,数量和最大的五个城市的官员转移到郑州(47),济南(40),[[parm调整(1),pos(50,50),大小(200200),bgcol(156)]]中心城市提供一些支持非中心城市转移优秀的官员,但他们已经吸收了很多。

5。结论

本文在黄河流域整个城市网络首次检查经验。城市社会网络分析方法改进的基于特征的实证研究城市网络在一个典型的大流域。它可以提供指导城市的规划和政策制度建设在黄河流域,以及参考其他类似地区发展滞后和脆弱的生态系统。主要结论如下:(1)城际连接强度的值,学位中心,入度中心,中间性黄河流域中心城市一般都是低高度分化。城际连接强度和城市网络密度的值的特点是“南岸>北银行”和“下游地区>中部地区>上游河段,”和城市之间的发展差距在北方和南方银行大于城市之间的上游和下游。城市的连接强度在黄河的上游在中国西部和城市在内蒙古北部银行通常是低于平均值80%以上的整体流域城市网络。这些城市作为空洞出现在城市网络,网络中被边缘化,孤立发展的问题。(2)双向连接的强度盆地在城市通常是相似的,但一些中心城市的连接强度明显高于其他城市,其他城市。尽管中央城市并不强,整个黄河流域“central-edge”的城市结构是明确的。中心城市呈现一个倒t形截面的空间分布。然而,中心城市的弱连接和领导能力是一个突出的问题在黄河流域发展的城市。(3)之间存在着正相关的城市网络发展水平和区域经济发展水平。城市与较高的经济发展水平低,中游大致相似的双向城际连接强度,而在经济欠发达地区城市中产阶级和上层有更大的数值差异互连和更多的城市发展不平衡;中心城市的地位和边缘城市差距。(4)城市网络的粘性子组在黄河流域有一个内部连接强度高,而粘性子组之间的联系较弱。虽然在不同流域部分城市网络存在,连接城市群中流域仍疲弱,以及流域分散发展问题突出。行业和人们很难沿着河流域转移级联形式之间的联系上,中间,和下游。

实证分析的基础上,提出了一些建议黄河流域的发展政策和规划:(1)黄河流域缺乏与强劲的经济中心城市和主要功能,所以很难复制的策略发达城市在上海,江苏,浙江经济核心和主要内陆发展在中国的长江流域。“串珠链”战略可以采用;即。,the four secondary cohesive subgroups of city networks (Figures12和13)可以作为黄河流域分区计划最近的流域规划,优先考虑加强内部连接二级子组,如大力发展城际铁路。连接相邻的子组之间的各种基础设施应该逐步加强,和上层之间的相互联系的发展,中间,和下游应该被提升。(2)在不久的将来,中心城市建设的布局可以根据当前倒t形结构,经济和产业政策、资源、基础设施建设应在盆地的关键支持。首先,东西方核心城市连锁Lanzhou-Xi 'an-Zhengzhou-Jinan连接上、下游应该建立。然后,以郑州为t形路口,黄河流域的核心城市,连接上、下游可以培育,和西安城市,兰州、济南城市发展中心。长治市和太原市山西省的中部地区可以作为南北之间的主要连接通道的黄河流域,逐步加强交通建设渠道之间的北部和南部的其他地区的黄河。这将解决南北之间的不平衡发展银行。(3)区域节点城市应该种植在中间连接节点相对较少的地区和黄河的上游。宁夏银川城市,榆林和延安城市的陕西省,甘肃省定西市和Zhangye,青海省西宁城市可以优先选择。(4)因为黄河流域的生态环境是脆弱的,城市的经济实力较弱,资源建设的城际连接设施必须共同提供的有关城市提高资源利用的效率,避免重复建设。因此,重要的是要学习系统的田纳西河谷管理局(TVA)在美国,国际委员会莱茵河保护(ICPR)在欧洲,在中国和长江经济带委员会,提高黄河委员会的职能和管辖,并加强协调的步伐在政策,资金,和该地区的基础设施建设。(5)现状,最杰出的市政府官员的黄河流域转移到中心城市不宜发展的落后地区。优秀的官员从下游省份应该从中央转移到上游河段省份和城市其他城市城市之间加强联系和合作,支持欠发达城市的发展。

未来的问题关于这个主题包括以下:(1)由于缺少数据点对点交通量各种运输方式通过盆地之间的公路和铁路的城市,这项研究并没有考虑各种运输方式的交通量在计算时间距离,为了简化分析。这也是一个常见的问题在目前所有研究[20.- - - - - -22,24,28]。未来,这项研究的方法可以进一步提高大数据资源成立后城际交通在黄河流域。(2)摘要重力的概念模型表明,两个城市之间的连接强度成正比这两个城市的经济和人口规模和通勤时间成反比,而没有考虑生态连接。加强生态保护的黄河在中国,我们可以引入一个生态方面研究更详细的数据后,建立了流域生态功能区域。(3)在黄河流域城市网络的子组,跨城市的市政府官员转移的影响形成城市网络可能发生在未来进一步研究揭示城市之间的官方关系的影响。

数据可用性

经济、社会和人口统计数据支持本研究从2019年中国城市统计年鉴和统计年鉴的省或自治区在中国。处理数据的补充文件(1)原始数据可从相应的作者。城际高速公路和铁路通勤时间数据用于支持本研究的结果可在谷歌地图和中国铁路客户服务中心。补充文件的原始数据是可用的(2),市长的转移经验,副市长和秘书市政中共党委的支持这项研究数据来自中国国家和省级政府的官方网站,人民网,新华网,和当地的城市。数据的阶段性成就中国的国家自然科学基金。处理数据的补充文件(3)。对原始数据的请求,六个月后发表这篇文章中,将会被相应的作者。GIS数据支持空间分析和映射在这个研究是中国国家地理信息学中心的http://www.ngcc.cn/ngcc/html/1/391/392/16114.html。处理过的数据可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(批准号71974220)。作者也欣然承认许多有用的见解,严教授的北卡罗莱纳大学教堂山分校之歌。

补充材料

补充文件(1):包括经济、社会和人口统计数据。补充文件(2):这些包含城市之间的最短时间距离矩阵。补充文件(3):这些是市政府官员的转移经验在黄河流域。补充文件(4):这些携带重力模型的结果。补充文件(5):这些都是城市的结果学位中心,靠近中心,中间性中心城市网络的黄河流域。(补充材料)

引用

s . Hennemann b Derudder, p . j .泰勒“削减可视化密集的空间网络的难题:全球城市网络的情况下,2013年,“环境和计划卷,47号6,1332 - 1340年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
b . Derudder和p . j .泰勒”改变世界城市网络,2000 - 2012,”专业地理学家,卷68,不。4、624 - 637年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
j . v . Beaverstock m·a·德尔,了p . j .哈伯德和p . j .泰勒,”参加世界:竞争、合作和连接在世界城市网络,”全球网络,卷2,不。2、111 - 132年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
马x和g·李”,研究世界城市网络理论在全球流动空间,”经济地理没有,卷。31日。10日,1630 - 1637年,2011页。视图:谷歌学术搜索
f . j .焦j . Wang Jin, h .王”的影响在城际高速铁路网络基于客运列车网络在中国,2003 - 2013,”Geographica学报,卷71,不。2、256 - 280年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
m·李和l . y .王”,讨论如何提取城市特点的例子古都城市在黄河流域,”中国古代的城市,没有。5、25 - 30,2017页。视图:谷歌学术搜索
l . h . Liu,李问:et al .,“空间和时间模式的城市连接网络在黄河流域基于腾讯大数据的人口迁移,”经济地理,40卷,不。4,28-37,2020页。视图:谷歌学术搜索
中共中央政治局常委,“生态保护和高质量发展规划大纲的黄河流域,”中国水利,卷70,不。6 p。2020。视图:谷歌学术搜索
j . Xi”,在研讨会上发言所生态保护和高质量发展在黄河流域,”中国水资源,没有。20日1 - 3,2019页。视图:谷歌学术搜索
Ardekani和r·赫尔曼,“城市进行交通变量及其关系,”交通科学,21卷,不。1,硕士论文,1987页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
d·a·史密斯和m·f·汀布莱克“世界城市网络和层次结构,1977 - 1997:一个实证分析全球航空旅行的链接,”美国行为科学家,44卷,不。10日,1656 - 1678年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
p•j•泰勒、g . Catalano和d·r·f·沃克“探索性分析世界城市网络,”城市研究,39卷,不。413年,第279 - 266页,2002年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
崔j·h·g·a·巴内特和s。分,“比较世界城市网络:互联网骨干网络分析和航空运输城际联系,“全球网络》第六卷,没有。1,第99 - 81页,2010。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
c . a . Jarmon和j . m . Vanderleeuwm”,市领导和经济发展网络:全信道星形网络,”政治科学期刊》卷。19日,学会年会,2011页。视图:谷歌学术搜索
z尼尔,“全球城市网络测量有效性”,Tijdschrift Voor Economische en Sociale Geografie,卷105,不。4、427 - 443年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
x, g . Hu h .叮,你们美国,y,和j .林”空间结构演变的模式在长江经济带城市网络从企业的角度保证链接,”成长和改变,51卷,不。8,833 - 851年,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
c . Varol o . y . Ercoskun, n .电流的“当地可持续城市发展参与式机制和集体行动在土耳其,”栖息地的国际,35卷,不。1,9到16,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
e·c·詹妮弗和a。r .天使,“密西西比海湾沿岸发展可持续性计划,”生物环,53卷,不。1,52-55,2012页。视图:谷歌学术搜索
d . Wang和r .壮族“初步调查区域经济联系的定量分析,“Scientia Geographica Sinca,16卷,不。1,51-57,1996页。视图:谷歌学术搜索
l . g . Li王,k .杨”的测量和分析深圳和珠江三角洲的经济关系,”经济地理,21卷,不。1,33-37,2001页。视图:谷歌学术搜索
y . h . Wu沈,胡问:“京津冀地区的经济增长的空间相关性特征及其解释:基于空间自相关和网络分析,“江西社会科学,36卷,不。3、75 - 80年,2016页。视图:谷歌学术搜索
张y s . Wang歌,y, j .李”空间组织和驱动机构连接网络的长江中游城市群的,”经济地理,40卷,不。6,87 - 97年,2020页。视图:谷歌学术搜索
c·李”,山东省城市网络结构基于信息流,”干旱的土地资源和环境杂志》上卷,29号12日,51-56,2015页。视图:谷歌学术搜索
王c和m . Wang,“进化山东省城市之间的关联网络的特点:比较中心位置和流动空间理论,“地理研究,36卷,不。11日,第2212 - 2197页,2017年。视图:谷歌学术搜索
y Cheng和l .王”,重新诠释理论的中心位置在上下文空间流:山东省省会城市网络上的一项研究中,“经济地理,37卷,不。12日,男性,2017页。视图:谷歌学术搜索
s .赵H.-Y。周,L.-J。朱”,采用泰森多边形法映射到河南的城市网络研究,“测绘学院杂志》上,20卷,不。3、206 - 209年,2003页。视图:谷歌学术搜索
c .苗族和h .王”的方向和强度在河南省城市经济联系,“地理研究,25卷,不。2、222 - 232年,2006页。视图:谷歌学术搜索
孟d和y陆”,高速铁路对易访问性的影响和经济联系的城市铁路在河南省,中国,“Scientia Geographica中央研究院没有,卷。31日。5,537 - 543年,2011页。视图:谷歌学术搜索
问:歌曲和j .刘”结构研究中原城市群城市网络的基于工业的角度来看,“河南科学,34卷,不。3、424 - 430年,2016页。视图:谷歌学术搜索
耿t·j·李,“陕西省城市网络连接的研究基于百度指数”河南科学,34卷,不。7,1166 - 1172年,2016页。视图:谷歌学术搜索
h .他和b律”,测量对长株潭城市群,经济联系”经济地理,34卷,不。7,67 - 74年,2014页。视图:谷歌学术搜索
p .庄、陈s和b王”分析城市网络的结构弹性破坏场景:一个案例研究的客运交通网络在长江中游,”经济地理,39卷,不。8,68 - 76年,2019页。视图:谷歌学术搜索
f .彭“经济空间联系和空间结构的粤港商帮——澳门大湾和周边地区城市:一个基于改进的引力模型实证分析和社会网络分析,“经济地理,37卷,不。12日,57 - 64,2017页。视图:谷歌学术搜索
h·孟、黄x和j .杨”网络结构和发展概念在淮海经济区,”经济地理,39卷,不。12日,1 - 10,2019页。视图:谷歌学术搜索
b . j .郭s . Wang李,j .郭”的空间效果哈大高铁到东北城市旅游经济联系,“Scientia Geographica中央研究院,36卷,不。4、521 - 529年,2016页。视图:谷歌学术搜索
j . Tinbergen塑造世界经济:国际经济政策的建议,20世纪基金,纽约,纽约,美国,1962年。
k .赵和吴y”,演化特征研究和高速铁路网络和经济网络之间的协同作用在中国,“华东经济管理,34卷,不。2、77 - 85年,2020页。视图:谷歌学术搜索
焦j . j . Wang, f·金”空间的影响高速铁路在中国都市间的经济联系,“Geographica学报,卷69,不。12日,第1846 - 1833页,2014年。视图:谷歌学术搜索
a·w·沃尔夫,“社会网络分析:方法和应用,”当代社会学,卷91,不。435年,第220 - 219页,1995年。视图:谷歌学术搜索
温y s . Wang歌,h . et al .,“网络结构分析长江经济带城市群的双向视角下的经济关系:基于时间距离和社会网络分析方法,”经济地理,39卷,不。2、73 - 81年,2019页。视图:谷歌学术搜索
d . Nepelski和g·德·普拉托,“企业控制、位置和信息通信技术研发的复杂性:网络分析在城市层面上,“城市研究,52卷,不。4、721 - 737年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
李x”,研究长江三角洲城市群网络结构基于社会网络分析,“城市研究,18卷,不。12日,第85 - 80页,2011年。视图:谷歌学术搜索

复杂性

集体行为分析和图挖掘社交网络