文摘

美国航空货运网络(USACN)成为经济的一个重要部分,关键是理解网络的构造演化,以及它如何会受到意想不到的事件。我们调查了网络结构、效率和鲁棒性的USACN从1990年到2019年由于针对性攻击基于复杂网络理论从动态和时空的角度来看。我们的研究结果表明,USACN增强鲁棒性。此外,我们发现攻击基于中间性中心是最有效的方式导致崩溃而攻击基于程度和亲密中心。此外,机场的USACN形成与地理的关系,越来越多的社区和机场非邻接地区比其他更脆弱的社区在较低的48个州。此外,我们发现,平均路径长度增加了,和整体效率降低了从0.7到0.4的依赖中心辐射型结构。本文补充了先前的研究在航空货运网络的动态结构演化与时空数据通过复杂网络理论的视角。

1。介绍

航空运输导致全球经济的很大一部分,它从学者近年来吸引了越来越多的关注。根据(1),虽然航空货运行业运输总量的1%,这导致世界贸易总额的35%。尽管它的重要性,但一直缺乏文献航空运输网络的弹性,而不是其他类型的网络(如铁路、地铁、电网。多个真实的场景在过去已经表明,中断等严重的气候事件,恐怖袭击,或全球大流行可能带来灾难性影响航空业和地区和全球经济的航空客运和货运网络。因此,它是重要的价值评估面临的航空运输网络的鲁棒性,当随机误差或有针对性的攻击。最近的COVID-19全球大流行有毁灭性影响航空运输行业和全球经济从2020年4月开始的旅行限制接地和屏蔽连接城市的航班。航空客运和货运需求下降69.7%和20%,分别,而航空货运需求下降慢由于全球短缺,医疗用品和设备。此外,根据(1在航空业),4400万个工作岗位受到影响,除了航空客运行业的净亏损1185亿美元,和1730亿美元的货物。因此,它是至关重要的航空运输网络结构的研究机制,当面临类似中断效率和鲁棒性。图理论和复杂网络理论的主要工具是学者们用来研究航空运输网络的特征(2- - - - - -5]。总之,先前的研究已经检查使用横截面数据的拓扑,因此,缺乏文学在学术界从时间的角度,探讨了航空运输网络。

在这项研究中,我们的目标是(1)探索的拓扑演化USACN通过时空的视角视图和(2)实证研究空间属性包括整体网络效率、鲁棒性和社区结构。剩下的论文结构如下。部分2简要地封装了以前的文献。部分3描述的方法。节4,我们描绘的时空演化USACN从1990年到2019年。部分5描述的特征鲁棒性和效率。最后,在节6与一些讨论,我们得出这个研究。

2。文献综述

广泛的文献调查了航空运输网络在过去,可以分为三类。第一组描述了航空运输网络的拓扑特性,和城市的连接。从这条线的研究分支,第二组的研究还探讨了网络的健壮性和可访问性对航空货运和客运网络。第三组的文献主要关注的经济影响航空运输网络,覆盖广泛的主题,从《航空城的概念(6)的商业模式如LCC和FSC (7,碳排放8),重力模型和格兰杰因果检验9探讨经济之间的连接机场与地方和区域经济学,票价航空运输网络结构的基础上,并为乘客和航空货运市场燃油效率。除航空运输行业的政策,这是发展的根本动力。

2.1。网络地形

在网络的拓扑结构的研究,学者们广泛采用复杂网络理论来评估网络结构等品种的地理尺度欧盟、美国、巴西、印度和中国(10- - - - - -19]。此外,航空客运和货运已经分开了,尽管有一个非比例数量的研究集中在乘客与货物相对应。这种不平衡的原因之一在学术界是航空货运产业的经济贡献只在近年来吸引了越来越多的关注。大多数以前的研究已经发现了小世界和无标度特性在各种地理尺度(20.][21]。的作者(22,23]分析了世界机场之间的交通网络,发现机场有机场的容量,并通过模拟全球流行病的爆发,他们的结论是,航空运输网络可能会加速传播的速度。的作者(3]在全球航空货运交通网络进行分析使用航班频率,发现航空货运网络有一个独特的结构,因为他们的操作差异。的作者(24]分析了航空货运网络结构使用联邦快递和UPS和进一步说明货运和客运同行之间的差异。

2.2。鲁棒性和弹性

系统的鲁棒性是指能够保持其原始功能后攻击或灾害(25]。由于已经极为感兴趣至关重要的作用在我们的网络系统,如能源(26- - - - - -28),水系统(29日- - - - - -32)、电信(33,34),和运输。先前的研究在交通领域的考察了多种类型的交通网络包括地铁/地铁系统(35- - - - - -37),高速公路和道路系统38- - - - - -40][41),和海洋系统[42- - - - - -44]。

鉴于日益增长的经济贡献的航空运输网络,健壮性和韧性已经吸引了越来越多的调查评估航空运输网络的鲁棒性加权(45- - - - - -47]。地理位置来说,学者们检查在欧盟航空运输网络的鲁棒性(17,48),美国(46,49),中国(50,51]。邓恩和威尔金森(52)比较两种策略提高空中交通网络的弹性:一种自适应重构策略和一个永久的重路由策略。(49,52]研究了美国国家机场的弹性网络基于网络科学和提出自适应重路由和恢复策略会增加鲁棒性。的作者(53)评估网络性能和显示,机场的鲁棒性影响不同关键因素在大规模破坏性事件。无论如何,大多数先前的研究表明,航空运输网络的鲁棒性与结构的形成,是由政治、经济激励的航空公司,和地方(地区)的政策。的作者(7]发现欧盟、中国和北美的航空公司开始从单一模型过渡到混合模型来提高网络效率。

2.3。航空运输自由化政策和经济发展

第三组的文献探讨了动力航空运输发展政策和管理策略——引起了新一轮的利息各种地质尺度,在多个地理区域,大量的经验证据,比如US-Caribbean [54)、欧盟(55)、非洲(56)、亚洲(57),和中东(58]。上述所有的研究已经证实,航空运输自由化给这些地区带来了经济属性。的作者(59)检查,发现184个国家自由化了客流的增加。从时间的角度来看,(60)表明,长期的经济合作与发展组织航空运输需求取决于自由化政策的水平。此外,LCC(低成本航空公司)的患病率在全球范围内极大地刺激了当地和地区经济增长7,20.,61年- - - - - -65年]。

2.4。在文献中研究的差距和贡献

我们对现有的研究贡献如下。首先,我们的工作调查的动态结构,效率和健壮性进化的航空货运网络从时空角度来看,这是缺乏以前的文献。第二,我们删除节点的边缘而不是攻击策略由于其实用性,因为即使在极端情况下COVID-19全球大流行,大多数机场仍然运作能力有限而不是完全关闭。第三,我们评估的动态演化USACN结构、效率和健壮性使用长期数据从时空角度来看,填补差距的研究,特别关注航空货运网络结构。

3所示。方法和数据集

3.1。数据选择和准备

本研究中的数据来自美国运输统计局(https://www.bts.gov/)的网站。我们专注于美国航空货运业务的国内业务从1990年到2019年。交通数据被组织成单独的表在年度基础上,其中包含的信息旅客、货物、距离、运营商等,和数据集的总规模约为1 Gb。在本文中,我们的USACN模型网络的机场代表节点和线路连接节点的边。随后处理原始数据集构建美国每年机场网络。大多数先前的文献考虑航空运输网络未加权的无向,我们采取类似的方法(3,66年,67年),网络建模为导演和加权。这种描述背后的基本原理是,一个未加权的网络可能存在偏见的流行造成的网络拓扑。在处理数据,我们结合所有的货运的客货运输量,假设所有的乘客携带23公斤行李的运费和邮件上的结合,考虑这是一架飞机可以携带的总量。说明时间的变化在两个网络,我们执行货物流的分析和分类机场使用社区结构在1990年,2000年,2010年和2019年,分别。其次,我们研究整体的效率和最大的社区结构。第三,我们计算鲁棒性探索每个攻击策略的结构的影响。

3.2。中心地位指数和网络分段

机场的程度代表航班/线路连接到它的数量,决定了其连接到其他的网络;换句话说,机场与更高程度值连接更多的机场。中间性中心( )措施的节点的概率是其他两个节点的最短路径,反映了节点的运输能力。换句话说,一个节点具有更高更有可能是一个连接中心,在哪里是节点之间的最短路径的总数吗和通过 ,和之间的最短路径的总数吗和通过 ,并表示为(68年] 亲密关系中心(cc)措施的平均距离给定网络中的节点到所有其他节点开始,表示为

3.3。网络社区结构

这个社区结构是指顶点或节点集群分成几个组的节点集中在每组比团体之一。在航空运输网络、社区结构可以检测机场的地理集群通过测量流的强度在城市,和机场的空间格局分布。具体来说,我们提取碎片和航空货运网络的结构通过测量最大的社区结构( )基于模块化的类(69年,70年]。模块化价值越高,越紧密的联系网络。此外,网络的分解为一组子图 ,具有独特价值的(模块化的分辨率)与此相关分区,可以测量如下(71年]。模块化的值 ,衡量链接内的密度社区与社区之间的联系。在加权网络中,它被定义为 在哪里代表两个机场之间的货运量和 , 的货物总额是机场的航班吗 , 代表了机场位于,函数 是1,如果 ,,否则0, 。通过测量 ,我们可以确定数量和大小的子图,揭示了地理特征。

3.4。鲁棒性评估

在航空运输中,鲁棒性被定义为能力保持功能损失的重要机场和航线(72年,73年]。在本文中,我们评估网络鲁棒性通过移除节点根据其中心值和获得其余剩余最大迭代,直到没有连接组件。我们构建了一个网络完整性指数( )探索每一个横截面数据时那一刻发生。根据(74年),هn加权网络的健壮性加权网络可以表示为一个函数的分数(机场)的节点删除。因此, 在哪里是机场的数量在给定的时刻,在网络吗当代表了最大连接社区结构 边从网络中删除。因此,消除关键路线之间的机场网络将大大降低网络的弹性。随后,越低价值,网络的弹性越小。

3.5。网络效率

网络效率被定义为的倒数的平均价值网络中任意两个节点之间的路径长度(75年]。在这种情况下,我们使用迪杰斯特拉算法计算节点之间的最短路径。在数学上,当节点和不联系, ,因此, 。在这项研究中,我们定义的意思是价值网络中的所有节点之间的效率,这是表示为

在这里,在当前网络的节点数量。一般来说,路径长度越短的路线(边缘),更有效的网络。 ,其中0表示完全断开连接图和1代表一个理想条件下完全连通图。

4所示。进化USACN结构和属性

本研究采用Gephi, QGIS、ArcGIS和python处理数据和代表的发现,和网上数据,因此这个过程是可复制的。本研究提出了如下的结果。

4.1。复杂网络特性

我们发现在研究期间USACN变得更加复杂。见表1同时,节点和边的数量大幅增长。进一步,网络从7到18密度增加了157%,这表明,平均而言,一个节点连接到其他节点7在1990年和2019年28其他节点。此外,平均路径长度增加了从1.814到2.343,这表明,平均而言,航空货运需求为长途旅行到另一个从一个机场。具体地说, 在2019年指出,在279 -机场系统,货物可以到达其他机场由两个平均传输。高聚类系数表明,机场的拓扑邻居也可能被连接。此外,我们发现,平均路径长度相对较短,接近随机网络的价值 ,和平均聚类系数 ,表明USACN有小世界76年,77年)和无标度特性。

我们也探讨了进化的入度( )和学位( )。图1表明两种和符合幂律分布,这表明USACN有层次结构的。换句话说,一些机场中心高值作为传输网络中的枢纽,与大多数机场。高的机场和包括孟菲斯,路易斯维尔和安克雷奇,随着客运枢纽如亚特兰大、达拉斯、芝加哥、丹佛和因为belly-cargo仍然起着至关重要的作用在运输货物乘客旅行。

4.2。网络地形和群落结构

图2表明USACN扩大了从沿海地区向落基山脉,和两个网络的主要中心在东南、中西部和西南部地区,部分原因是能够达到主要的大都市的地理优势隔夜后几小时内排序过程从航空货运处理设施。表2- - - - - -5进一步说明基于中心最佳机场排名的变化的研究。过渡的关键机场USACN是因为联邦快递和UPS的关键角色在美国国内航空货运行业。根据交通部统计局(USDOT BTS)数据,2019年,在全球大流行之前,联邦快递和UPS的市场份额是69.6%。甚至在全球大流行COVID-19在2020年和2021年(2021年)6月,这两个集成商占总市场份额的67.7%,这进一步证明了联邦快递和UPS的关键角色在航空货运部门。

社区是强连通节点的集群,和社区连接有几个链接。

图3描绘的社区结构的进化USACN从1990年到2019年。我们发现机场在每个社区在其地理附近有紧密的联系。的部分原因这样的空间网络结构的形成是交易成本最小化和最大化燃油效率当飞行在分类设施和配送中心。因此,我们根据其地理区域标签每个社区。此外,社区的数量略有增加来自27个(36%)在2019年到1990年的42.45%。同时,通过最大的货运量转移从27%上升到30.68%,这表明虽然是人口最多的机场、新兴机场作为中转枢纽,发挥着越来越重要的作用在航空货运网络。中西部和东南部地区最大的社区结构在整个年,其中包括机场等包括航空货运和客运中心,亚特兰大,孟菲斯,路易斯维尔,达拉斯,芝加哥、底特律,夏洛特,印第安纳波利斯和明尼阿波利斯。保罗。

5。网络效率和鲁棒性的评估

5.1。网络效率

与之前的研究,我们发现全球效率是1990年的0.7下降到2019年的0.4,表明减少USACN的可转让性,如图4。这是因为USACN建立了一个分层的中心与分支结构,大多数机场之间的连接通过中央枢纽,分类设施,和地区仓库,而不是点对点的航线。是更经济的集成商来巩固他们的资源和促进中心利用密度的增长的经济体。

每年,我们采用基于中心指标连续攻击,我们重新计算指标迭代,直到网络的崩溃。我们发现,在每一年,枢纽机场通常(a)有更高的中间性和中心因为这样的机场通常有很高的程度和 ,和强大的能力转移,如孟菲斯,芝加哥和亚特兰大,和(b)他们没有互补的机场。换句话说,当连接这些机场关闭,没有选择。例如,一个最重要的机场,孟菲斯在东南部地区,连接到其他许多全国各地的小机场,当这样的机场关闭,很难找到替代机场能够处理货物的体积。相比之下,机场与紧密连接和费城等较小的中心值(PHL)和纽瓦克(英文文宣写作研习营)可以相互替代,因此关闭少人会影响整体网络效率和鲁棒性。当一个这样的机场关闭,另一个可以作为桥梁,协助货物转移。

5.2。网络鲁棒性

我们评估的可靠性USACN边缘去除策略和描述数据的空间结构5和6。我们有以下研究结果显示:(1)我们发现网络完整性取决于60%的航线,并进一步切除线路将导致鲁棒性下降到接近零。此外,攻击程度的基础上, ,和也有类似的对整体网络的鲁棒性的影响。我们发现攻击鲁棒性是最快的方式导致完整的网络瘫痪。(2)当网络是完全瘫痪,路线删除的数量已经从336年的1990(593)增加到2019年的3007 (5011)。这意味着USACN具有增强鲁棒性的网络扩展。此外,曲线斜率的下降在图的鲁棒性5表明,20%的线路运输能力强,和删除这样的枢纽网络完整性造成严重的破坏。随着切除边缘的增加,平均聚类系数迅速减少更多的节点不再连接和更加孤立。与此同时,平均路径长度大幅减少,航线中心的转移从网络中删除,网络结构由点对点的连接,这进一步降低了网络密度。(3)图6代表了基于攻击过程从1990年到2019年。节点的大小代表了bc的机场。水平轴代表了网络空间结构增加了20%的路线。纵轴代表了年。地理、非连续的长途路线地区和偏远地区脆弱的航班时断开连接,因为他们没有替代路线重新连接与其他网络。此外,我们发现网络密度较高的东南,东北、中西部和西南部地区,所以这些地区的机场是相对容易改变他们的货物到附近的一个在附近的地理位置;因此,在这些地区更健壮。

6。结论和讲话

本研究探讨了进化的效率和鲁棒性的上下文中USACN时空的角度通过把它描绘成一个有向加权网络。我们采用了复杂网络理论来计算网络效率和鲁棒性。我们的研究结果显示,(1)美国航空货运网络越来越独特的航空客运。(2)机场社区结构倾向于形成接近地理临近。此外,这种结构的形成主要是由于经济原因等更有效的分拣设施和较低的交易成本。随着航空货运行业的推广,社区的数量增加了。(3)由于强烈依赖的轮辐式结构,整体网络效率从0.7下降到0.41。因此,(4)攻击基于中间性中心值的最快方式导致网络瘫痪。无论如何,随着网络的不断扩大,网络的整体鲁棒性增加。网络变得完全断开连接时60%(2019年45机场在1990年和162年)的路线都是禁用的。 Geographically, the most vulnerable airports are in the noncontiguous regions such as Hawaii and Puerto Rico. Since those places have long distance and few alternative flights, therefore they would suffer most from the removal of edges, whilst, in the lower 48 states, airports in the Rocky Mountain region are more vulnerable compared with the Southeast and the coastal regions because of the low-density network. Through the analysis, we managed to extract the trunk network of the US air cargo network based on their centrality values and discovered that the evolution of the USACN is similar to other transportation networks such as railroads and subway networks, which exhibits the Matthew effect [78年),这表明新节点倾向于连接到现有的高度节点和符合中心辐射型网络结构。进一步,美国航空货运网络也受到强烈的空间约束和这样的节点连接的空间和形式的空间相邻的社区结构,虽然航空货运不受制于空间,这些年来平均距离为1000公里,这意味着两小时航程从来源到目的地,可以覆盖大部分的航空货运集成商的分拣设施。

除了实证研究结果,我们还提出了几种可能的管理见解如下。首先,乘客和货物的轮辐式网络结构网络需要受到政策制定者和投资者在全球经济的新时代,特别是机场小度和偏远地区。虽然这些地区的断开连接不会严重降低整体网络效率和鲁棒性,将会极大地损害当地和地区生活不仅在航空运输产业相关领域,而且在当地制造业依赖航空运输。与此同时,这对政策制定者和投资者也至关重要,仔细检查,重新评估机场的作用有较高的中心值。此外,我们发现网络健壮与边缘去除策略,关闭机场和高中心值,如孟菲斯,路易斯维尔,芝加哥,和安克雷奇,将招致严重损害网络结构完整性和性能。第三,在这项研究中可以看到,这两个最大的社区结构增加了效率和鲁棒性,因此在未来调整网络结构,决策者应该更多关注区域中心的发展促进网络的完整性。

数据可用性

本研究获得的数据https://www.bts.gov/browse-statistical-products-and-data运输统计局的数据,实现分析在这项研究中,所有在这项研究中,使用的工具包括QGIS、python 3.8.8 Gephi,网上都是免费的。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究是由中国国家自然科学基金(国家自然科学基金委)没有。41871162。