中国民用航空运输网络的连通性分析

周 立，赵静远，龚权星，孟庆洁

上海师范大学环境与地理科学学院，上海，200234

国外交通地理学起源于上世纪中叶的计量革命，中国的交通地理学的发端与世界同步，主要通过借鉴和移植国外交通计量方法进行相关研究[1]。新中国成立70年以来，尤其是改革开放以来，交通运输地理学作为人文地理学的重要分支学科在中国得到了蓬勃发展，目前正处于学科稳定发展期[2]。航空运输地理学是交通地理学的重要组成部分，是其最年轻的学科分支[3]。其主要以航空线路的起讫点、航空线路和航空港的布局作为主要研究内容[4]。机场作为航空运输的物质建构基础，也是现代城市之间进行相互交流的重要窗口，已有相关研究从机场本体出发，如机场航线数量等指标考察机场体系的集聚分散特征、服务水平、等级结构及其分类等[5]。此外，已有研究表明高铁的发展会对航空运输产生严重冲击[6]。

在中国高速铁路快速发展以及航空燃油价格快速上涨的背景下，如何充分调配现有资源，开辟更有潜力、更有价值的航线已经成为当务之急。目前，定量分析方法已经成为研究航空网络的主要手段[7]。中国的航线网络由于自身水平和市场竞争等因素的限制，航线模式依旧以点对点为主。因此，在现有的研究中，更多的侧重于点对点的研究，在为数不多的航线网络研究中，民航华东地区空中交通管理局空管中心终端室的顾俭对民航网络的优化提出，要以市场为导向，对航线网络进行优化设计[8]；谢本凯和汪瑜等学者则从网络的鲁棒性入手，尝试检测现有航线网络的生存能力[9-10]。

本文以全国36个核心城市形成的航线网络为研究对象，采用求和法、连通性法和系统聚类分析法，分析我国航空运输网络的特点，寻求满足航空公司利益与地方需求的民航发展路径。

1 数据来源及处理

1.1 数据来源

本研究采用了全球领先的航班数据服务公司飞常准、航旅纵横和Flightradar24的数据，研究范围为经综合筛选后的中国36座城市之间的起落航班(见表 1)，数据选取时间段为2018年12月1日至31日。12月是中国民航的传统淡季，旅游需求较低，因此，该时间段的数据具有较高的稳定性与可靠性。

1.2 数据遴选

中国幅员辽阔，南北和东西跨度很大，但人口主要集中在东南沿海发达地区。除了以省级行政单位各自选取省会城市主要机场作为数据来源之外，还以国家政策作为参考，选择了经济较为发达的五个计划单列市即大连、青岛、宁波、厦门、深圳进入样本，选取的机场列表如表1所示。

1.3 数据修正

由于不同数据库之间的数据有部分的差异，如：部分在Flightradar24上有数据的航班但实际为不载客的调机航班；飞常准的数据中误将货运航班与客运航班混淆；航旅纵横的航班信息不完全等。通过机型或航班号能够对这些疑似数据进行正确分类，获得较为准确的结果。由于航班具有周期性，两城市之间并不是每日都会有相同数量的航班，常常是以周为计数单位，对于不满每周3班的航班，在统计中即视为0。

表1 36个城市38座机场样本数量列表

2 研究方法及结果

2.1 求和法

求和法就是对遴选后的航线网络中的每个城市起飞航班的数量进行求和的统计方法，能够直观地体现出各个城市之间航班的数量差异(如表2)。

表2 各城市每日航班数

从表2中可以看到，中国中部、西部地区的城市航班数量整体偏低，北方相较南方更少。最小值的拉萨、西宁的航班数量较少，与其地理位置相对偏远、经济活跃度不高、人口流动少有关。最大值的上海、北京分别是中国的经济、政治中心，城市作为航点有极大价值，对于北京、上海来说，积极发展国际航线，带动“国内—国际”的周转更为重要。值得关注的是，宁波在这一方法中的位次很低，结合其地理位置，应与其周边城市排位均较高且距离较近有关，因此宁波应尝试利用其发达的港口服务业，带动商务需求。

航班数量越多的城市，其航班空余时刻越少，机场的压力较大，如北京为了进一步发展航空运输，已于2019年10月初开通北京大兴国际机场，这对于北京进一步强化国际航空交通枢纽具有重要意义。同时，民航业也要加强在二线城市的发展，分担一线城市的航空运输压力。

2.2 连通性法

连通性是指某一点在网络中能够触达的程度。国外的研究认为，连通性被认为是从供给层面来说明一个特定机场如何在航线网络中发挥其节点作用[11]。在网络分析中，连通性能够直接反映出点在整个网络中可到达的程度。通过比较各城市的连通性情况，能够直观地体现出城市在网络中的地位。

考虑到距离过近的两城市之间的航班会被性价比更高的地面交通所代替，当实际运行时间在45分钟以内时，飞机的运行效率与地面高速铁路运输相比不具竞争力，也就是说，当两城市之间的距离小于地面铁路一小时能够到达的距离(约250千米)时，两城市之间几乎不可能有可盈利航班存在，故在计算某城市的民航连通性时，距离较近的城市不在连通性样本统计范围内。机场连通性的计算公式为：

(1)

其中，p表示连通性，n为可到达的城市数量，q为样本中在其250千米范围之外的城市数量。其结果如表3所示。

表3 36城连通性情况排名

在连通性情况排名中，北京由于其首都功能以及城市规模，能够连通到网络中所有城市。在北京之外，成都与重庆都高居榜首，昆明的连通性也较高，一是这些城市自身在西南地区的重要程度，二是这些城市基本处于网络的几何中心。另外，这些城市所在地区地形地貌复杂，铁路运输建设难度大、成本高，航空运输是开发成本相对低的交通运输方式。西宁与拉萨地理位置偏远，经济活跃度不高，航线的商务价值不高，导致机场的连通性有限。

2.3 系统聚类分析法

系统聚类分析法把统计量作为划分类型的依据，依据相似程度的多少进行聚合分类，根据各个类之间的亲疏关系完成一张谱系图。对航线网络中具有相似性质的城市进行聚类，被分为一类的城市往往具有相似的问题，也能有相似的解决方案。在航空运输地理学中，被聚为一类的城市，对于其他城市而言，具有相近的开航价值，被聚为一类的城市之间能够在发展民航业的时候进行合作研究。

使用MATLAB软件进行系统聚类，对聚类要素处理时应用了极差标准化的方法，使用的是绝对值距离，最终系统聚类分析后的谱系图如图1所示。

图1 系统聚类分析谱系图

通过系统聚类分析谱系图，可以直接看出每个具有相似的类。谱系图表明，哈尔滨与大连、贵阳与南宁、呼和浩特与银川、西宁与拉萨、济南与合肥会被最优先聚为一类，说明这些城市具有较大的相似性。从地理位置来看，最优先被聚类的城市都在同一地理大区之内，以哈尔滨与大连为例，两城市均位于东北地区，且都在较边缘位置，两城市的GDP指标也较为相近，因此，哈尔滨与大连就可以通过相似的途径来促进民航业的发展。哈尔滨与大连均没有到南宁的航班，到海口的航班也很少，结合近年来颇为旺盛的东北地区前往华南地区的热潮，地方政府与航空公司可以推进两地的开航。再以济南与合肥为例，两城市均位于华东地区，每日航班的起落数量及连通性都不高，且近距离内有较强的竞争城市青岛与南京，因此，可以通过加强并完善“空陆联运”的方式[12]，即以较低的价格吸引航班，通过便捷的地面交通进行周转的方式，推进民航业的发展。

对于在谱系图中分类靠后的城市，在国内的连通性都较高，一种方案是同上文提到的加强国际航线网络，还有一种方案是可以加密较薄弱方向的航线班次，填充不同时刻以完善航线网络。以深圳为例，虽然连通性较高，但是向西部地区、东北地区的航班数量稀少，有较大的提升潜力。

3 结 论

一个城市的民航发展水平是受周边城市、地面交通、城市地位等诸多因素的综合影响的结果，在已经成熟的点对点研究中，对单一城市的具体问题分析已经相对透彻。本文着眼整个中国航空运输网络，通过对36个核心城市的定量研究分析，得出以下结论:

第一，相邻城市之间会产生竞争关系。综合求和结果与连通性结果来看，福州、合肥的连通性水平与航班数量均不如相邻的厦门、南京，说明在一定范围之内的城市之间具有相互竞争关系，需要合理分配城市职能进行协调发展。

第二，中长距离航班数量较少。综合求和结果与连通性结果来看，位于航空网络外围的哈尔滨、乌鲁木齐、南宁、海口等城市总体上以近距离航班为主。整个航空网络以南多北少、东密西疏为特点，大跨度的南北、东西航班仍有发展空间。

第三，对于地质地貌复杂的地区，航空运输相比于地面铁路运输是较为理想的交通出行工具，可以大力发展这些地区的航空运输。如我国的西南地区及部分山区地区，像重庆、兰州，由于地质地貌复杂，铁路运输建设难度大，时间耗时长，航空运输有着极大的优势，具有很大的发展空间。