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1、 丝路经济带现有铁路网通达性测算及分析 高佩 姚红光 戚莹摘 要：本文以丝路经济带为研究对象，结合目前比较成熟的GIS软件分析技术，基于丝路沿带国家现有铁路网中的每个国家部分行政省会城市抽象为铁路网络中的节点，以2018年各国及省会城市间铁路网的加权平均旅行时间距离为度量指标，直观、准确地对整个丝路沿带现有铁路网的时间通达性及空间格局进行测算和分析。研究表明：（1）整个研究区时间通达性在空间分布上极不均衡，最优的主要集中在东欧和中南亚地区城市;最差主要集中在中亚、西南亚地区城市。（2）整个研究区在不考虑本国家内城市之间的相互影响下，时间通达性空间格局发生了较大变化，但是整体空间分布仍旧极不均衡
2、。关键词： 丝路经济带;Arc GIS;铁路网络;通达性【Abstract】 In this paper， the Economic Belt of Silk Road as the research object， combined with the current more mature GIS software analysis technology， based on the Silk Road along the belt of the countrys existing railway network， the administrative provincial capital i
3、n each country part is abstracted as a node in the railway networks，between countries and provincial capitals in 2018 the weighted average travel time distance as a measure， the time accessibility and spatial pattern of the whole Silk Road along are accurately calculated and analyzed with the existi
4、ng railway network. The results show that： （1） The time accessibility of the whole study area is very uneven in spatial distribution， and the optimal concentration is mainly in the cities of Eastern Europe and Central Asia; the worst is mainly concentrated in the cities of Central Asia and West Asia
5、. （2） The spatial pattern of time accessibility has changed greatly in the whole study area without taking into account the interaction between cities in their home countries， but the overall spatial distribution is still extremely uneven.【Key words】 Silk Road Economic Belt; Arc GIS; railway network
6、; accessibility0 引 言随着中国共建“丝绸之路经济带”的国家级顶级战略提出，不难发现“设施联通”作为“五通”之一，对科学地规划、实施丝路经济带战略和促进沿带区域合作共赢起着举足轻重的作用。铁路具有运力大、成本低、通用性好等优势，所以成为“设施联通”的主角。为了响应国家“高铁走出去”号召，有必要对现有丝路沿带各国家城市间铁路网通达性进行深入的研究与分析。一直以来，通达性都受到来自各个不同研究领域学者的广泛关注，被认为是有效评价交通网络的综合指标之一1。张天昊2指出对于通达性概念理解的差异，本质上是来源于通达性不同层面的涵义。一是客观层面交通运输或通讯通达性，即各点之间交通、交流的
7、便捷程度，也就是区位评价;二是主观层面心理通达性，即按人的意愿产生的对某一空间点或区域的主观选择优先级。据此划分，本文所定义的通达性含义更倾向于主观层面，即丝路经济带现有铁路网中各节点城市之间互相到达的便捷程度。共建“丝绸之路经济带”战略一经提出，就得到了国际社会的高度关注和有关国家的积极响应，也激发了各个研究领域学者的积极探索热潮，目前已成为研究热点话题3。就通达性的研究，在交通规划领域是起步最早并且應用最充分的，研究的内容可分为单一和多种交通方式两种4。研究单一交通方式通达性主要用于城市间或城市内公路交通网络;随着计算机水平的提高，结合GIS技术的通达性度量方法不断得到应用，通达性的研究被
8、提升到一个新的高度，更加注重深层次的数据挖掘。国外学者对通达性的研究起步较早， Gleason等人5最早使用区位模型来确定城市公共交通通达性水平;Munnel6指出区域间通达性差异可以看成是区域发展差异形成的原因之一，并对美国东西部沿海地区两个城市群进行了实证分析;Vickerman等人7评价了欧洲综合交通网路建设的影响;Bentlage等人8使用联锁网络模型定量地评估了运输方式和运输方式的相互关联性。国内对交通网络通达性的研究也取得了长足的进步，近年来，随着中国社会经济发展和交通基础设施大力建设，各类重大研究贡献成果陆续涌现。李玉森等人9基于交通时间和路网里程对辽宁省干线公路网络通达性进行了
9、研究，来衡量城市通达性水平的高低以及空间格局的规范与合理;李亚婷等人10以最短时间和可达性系数为指标分析了河南省公路网的可达性空间格局极其演化特征;吴威等人11以加权平均旅行时间为指标对3个时间断面的长江三角洲公路网络的可达性空间格局及其演化进行研究;张兵等人12以基于最短路径模型、经济权重可达性和经济潜力指数为主要指标对近20年来湖南公路网络优化做出研究，对其空间格局演变进行分析;张志学等人13基于GIS研究了陕西省县级尺度交通可达性，同时指出提高区域交通通达性的均衡是今后交通建设的重点。上述研究都从不同方面采用相关指标对路网通达性进行评价，反映了评价路网通达性研究的必要性。由已有研究来看，
10、目前从交通和城市联系角度出发对丝绸之路经济带的系统研究还较少。多是对丝绸之路经济带中国段范围的分析，缺乏从整体角度对“丝绸之路经济带”跨国范围的系统分析14，结合GIS技术对丝路经济带铁路网通达性进行分析及评价的研究成果则尤显匮乏。据此，本文在确定研究区域之后，基于现有铁路网络结合GIS技术对丝路经济带通达性进行测算及分析。对此拟展开研究论述如下。1 丝路经济带现有铁路网概况与研究方法1.1 研究区概况截至目前，丝绸之路经济带并没有一个统一的精确空间范围。从国内现有研究来看，较多将“一带一路”统一考虑并将其范围界定为包括东南亚、南亚、西亚/中东、中东欧、中亚、蒙古和俄罗斯、中国等65个国家所组
11、成的区域15。实际上，在整个“丝绸之路经济带”版图上，中亚、东欧、西亚共同构成了丝绸之路经济带的中部核心地区，是丝绸之路经济带战略推进的重点。据此，从资源互补性、地缘影响力以及数据可获得性出发，本文以中国作为丝绸之路经济带的东部起点，选取核心区中亚5国、重点区 15 国，以及欧洲18国。共 39 国作为“丝绸之路经济带”国家代表，综合考虑这些国家的国土面积、行政区划、经济发展水平和交通枢纽城市节选出代表城市共121个，总面积约4 254.37 万km2，总人口近37.79亿。这条线路很长且横向辐射范围广，是当前世界上最有发展潜力的地区，涵盖了不同发展程度的各类国家城市，本文所选国家经济发展水平
12、程度分布详见表1。整个研究区现有铁路网分布，主要是以中国为东方起点，贯通整个亚欧大陆，从中国的东北、到蒙古、新疆，连接中亚五国河中地区，再分别从北路俄罗斯、东欧通道进入欧洲，和南路伊朗、巴基斯坦、中东土耳其通道进入欧洲。1.2 数据来源与预处理数据主要包括空间矢量和属性两类，对此可得研究表述如下。（1）空间矢量数据，包括研究区国家级、省级行政区划、铁路道路网数据，来源于2018年开放街道地图（Open Street Map，简称OSM）16，运用ArcGIS 10.2将基础图层数字化，使得研究区各国分省界与数字化铁路网图层叠加，形成丝路经济带现有铁路网分布图。（2）属性数据，包括人口数据：研究
13、区行政区域人口数据来源于中国城市统计年鉴（2018年）和哥伦比亚大学地球观测系统数据与信息中心17;研究区 GDP和人口数据来源于中国城市统计年鉴（2018年）、世界银行公开数据18。若要对空间数据进行预处理，可将获取到的空间矢量路网信息数据全部导入Arc GIS 10.2版本下Arc Map中，在软件中进行坐标系统定义（地理坐标和投影坐标），地理坐标统一定义为 GCS-WGS-1984，投影坐标统一定义为 WGS_1984_World_Mercator;铁路运行速度按 90 km/h计算19。2 通达性测算及分析2.1 通达性测算2.1.1 节点城市的确定在本文界定的丝路经济带范围内，部分国
14、家铁路网相对较发达，通达性好，而多数国家城市通达性则较差。测算和分析通达性一般和较差地区的铁路网有助于加深对该地区铁路网情况的了解，发现导致铁路网通达性较差的原因所在，为寻找有效提高通达性的方式提供理论依据，更具有现实意义。鉴于地理范畴较大，节点城市的选定源自于沿带各国家内在综合考虑了各国首都、经济中心、行政中心及主要交通枢纽城市等因素后最终得到的121座城市，以期能够通过城市、国家之间通达性的测算来全面反映研究区整体通达水平。2.1.2 建立铁路网络数据集要在Arc GIS软件中计算加权平均旅行时间距离，即需要将矢量电子地图转化为可用于寻找路径的路网，在GIS中称之为网络数据集。利用Arc
15、Map软件，创建要素数据集，将研究区城市、研究区铁路、世界和研究区国家共计4个点、线、面要素导入要素数据集中构建网络数据集，完成后就可用于网络分析。2.1.3 求解加权平均最短旅途时间对于加权平均旅行时间距离的分析，在此可得阐释论述如下：Arc GIS软件并没有直接提供计算时间度量的方法，但是却给出了2种计算最短出行路径方法。一种为简单的路径分析，适用于单个节点对单个节点之间。另一种为OD成本矩阵分析，则适用于多個节点对多个节点之间的最短路径分析。鉴于本文讨论的是121个节点城市相互之间的路径分析，研究中选择先创建OD成本矩阵来分析最短路径。OD成本矩阵用来计算两地之间的成本的，该成本可以是出
16、行距离、也可以是出行时间。而在本文用到的是分析时间距离指标，故而在构建网络数据集时，自定义为OD时间成本，如图1所示。并根据公示t=s/v，赋予时间成本表达式为“长度/90 ”，如图2所示。其中，长度字段值为该段道路的长度（单位：Km），由GIS软件自行计算得出。定义好时间成本后，需要对OD时间成本矩阵进行分析设置，以获取所需数据。当分析选择的是时间指标时，结果就是节点间加权平均旅行时间距离，不过由于软件的局限性，其本身并没有给出时间的单位，由于前面长度设置单位为Km，速度单位为Km/h，故时间单位处理为小时（h）。设置完成后，分别将121个城市添加为起始点和目的地点求解路径，即可利用得到的出行距离计算出加权平均旅行时间距离。为方便后续计算分析，将软件中为dbf格式文件的OD时间成本矩阵分析结果转换为Excel的文件格式导出。2
