改进权重的京津冀可达性时空变化对比分析
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第28卷第3期2019年6月Vol.28，No.3Jun.，2019世界地理研究WORLDREGIONALSTUDIES
改进权重的京津冀可达性时空变化对比分析
梁琛，李亚飞，戴福青
（中国民航大学空中交通管理学院，天津300300）
摘要：以2000年和2015年两个时间断面京津冀地区最省时的交通网络为基础数据，利用ArcGIS网络分析模块，分析节点城市可达性的时空变化规律。在研究方法上突出强调某一时间断面最省时的交通网络体系和通过节点中心度改进的加权平均旅行时间。结果显示：京津冀区域的可达性格局变化较大，可达性整体提升的同时，处于第一阶梯的区域大幅扩张；总体而言，区域内可达性从优到差排序依次为：中心城市、东部和南部城市、北部城市；交通方式的变革极大地改善了区域可达性，各城市的加权平均旅行时间普遍缩减50%以上，中部和南部城市的变化率要远远大于北部城市；张家口和承德两市受山地地形和交通基础设施的限制，可达性一直处于较低水平。关键词：可达性；节点中心度；加权平均旅行时间；京津冀
交通网络的密集程度决定了区域内部和区域之间相互作用的广度和深度［1］。在交通网
络的评价方法中，可达性是一种有效的综合性指标［2-4］。交通可达性指利用交通系统从某一
给定区位到达活动地点的难易程度，反映两地间相互作用机会的大小和潜能，通常用时间、
距离、费用等成本来衡量。如今，在京津冀协同发展这一国家战略背景下，对该区域的可达
性及其时空变化进行研究，有利于了解区域内交通网络结构及格局的变化，有助于引导未来
交通网的规划与布局，促进京津冀地区交通协调发展。
目前，在可达性研究方面，国外有学者采用多项指标研究不同交通模式引起的区域可达
性变化［5-8］；在国内，金凤君等研究了由于铁路提速引起的可达性空间格局演化［9，10］；罗鹏飞
等、李亚飞等分别讨论了沪宁沿线高速铁路、京津冀地区民用机场道路带来的可达性变
化［11，12］；吴威等以地区生产总值为权重，采用加权平均旅行时间研究了长江三角洲地区公路
网络和综合交通的可达性变化规律［13，14］；另外，曹小曙等、徐旳等、蒋晓威等和李一曼等分别
研究了东莞市、江苏省、安徽省和浙江省的交通可达性演化规律［15-19］。基于以上这些研究，
本文有两方面的改进：（1）没有局限于某一种交通方式，选用的是节点城市之间在某一时间
断面存在的用时最短的交通方式，从而弱化了不同交通模式对可达性的影响，突出了节点城
市间的联系程度；（2）现有文献在运用加权平均旅行时间研究可达性时，多采用当地的地区DOI：10.3969/j.issn.1004-9479.2019.03.2017269梁琛，李亚飞，戴福青.改进权重的京津冀可达性时空变化对比分析.世界地理研究，2019，28（3）：95-103LIANGC,LIY,DAIF.Comparativeanalysisonthespatio-temporalchangesofaccessibilitybetweenBei‐jing-Tianjin-Hebeiareabasedonimprovedweight.WorldRegionalStudies,2019,28(3):95-103
收稿日期：2017-09-01；修订日期：2017-12-25基金项目：国家自然科学基金青年科学基金（41501430）；天津市自然科学基金（17JCQNJC08600）；资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金项目（机场建设对周边区域交通可达性及空间结构演变模式影响研究——以首都机场为例）。作者简介：梁琛（1994-），男，硕士研究生，研究方向为交通运输，E-mail：cliang_12@163.com。通讯作者：李亚飞（1983-），男，讲师，博士，研究方向为交通运输，E-mail：
yfli@cauc.edu.cn。世界地理研究28卷
生产总值作为权重，本研究引入反映节点在网络中地位高低的节点中心度作为权重，相比于
仅使用GDP等单一因素作为权重值而言，节点中心度可以更好地反映节点城市在研究区域
的影响力大小，更具代表性。
1研究区域概况和数据来源
本研究的京津冀城市群包括北京、天津
两个直辖市以及河北省的石家庄、保定、廊
坊、沧州、唐山、承德和张家口7个地级
市（图1）。
京津冀地区位于华北平原北部，北靠燕
山山脉，南面华北平原，西倚太行山，东临渤
海湾，西北和北面地势较高，南面和东面地
形较为平坦。由西北向的燕山-太行山山系
构造向东南逐步过渡为平原，呈现出西北高
东南低的地形特点。区域占地18.37万km2，
占全国总面积的1.9%，南北跨度约700km，人
口7605万人，占全国总人口的5.79%。其中
的京津唐地区是我国四大工业区之一，也是
东北地区与中原地区进行交通联络的必经
之地，战略地位十分重要。2000年时，国内
高速铁路还没有开通，陆路交通方式主要依
赖公路和铁路，当时该区域的公路里程数为
101278km，铁路里程数为3700km，高速公路
里程数为3807km。2015年末，公路里程数上
升到141307km，铁路里程数为7765km，高速
公路里程数也上升到6657km，另外，随着近
年高速铁路的发展，区域内的高铁里程已经
达到1295km。如表1所示。
文中涉及的地理数据均来自国家基础
地理信息中心。图2中，左图为2000年研究
区域最便捷的交通网络，除承德外，其他城市之间均以高速公路相连，承德与其他城市的连
接方式为铁路；右图为2015年研究区域的地面交通网络，张家口、承德两市与其他城市之间
以高速公路相连，其余城市之间以高速铁路相连。不考虑中间更换交通方式的问题。对比
2000年实行的《公路工程技术标准》（JTJ001-1997）和2015年实行的《公路工程技术标准》
（JTGB01-2014）发现，公路设计速度变化不大。故设定高速公路时速为110km/h，铁路
100km/h，高铁220km/h。另外，涉及的各城市的人口和GDP均来自2000年和2015年北京市、
天津市、
河北省统计年鉴。图1研究区域位置图Fig.1Thelocationofthearea
表12000年和2015年4种交通方式里程数对比（单位：km）Tab.1Mileageoffourtransportmodesbetween2000and2015(km)
年份2000年2015年年均增长率公路101278.3141307.82.25%铁路3700.67765.05.06%高速路2005.06657.08.33%高铁01295.9--963期梁琛等：改进权重的京津冀可达性时空变化对比分析
2研究方法
获得基础数据后，首先在ArcGIS中建立研究区域的交通网络模型，并赋予相应的速度，
如图2；然后运用ArcGIS的网络分析模块，分别求解2000年和2015年城市之间的最短时间
距离，并对此进行分析；最后利用得到的城市间最短时间距离和改进的加权平均旅行时间模
型研究城市间可达性的演变规律。2.1最短时间距离
通过ArcGIS中的网络分析功能，在现有交通网络的基础上，可以计算节点之间的最短
时间距离，最后得到两两城市之间的时间成本矩阵。最短时间距离可用公式表达为：
Tij=minìíîDaijVa，DbijVb，üýþDcijVc...（1）
式中，Tij表示从节点i到节点j的最短时间距离，Daij、Dbij、Dcij分别表示从节点i到节点j选用
不同路径时的路程，Va、Vb、Vc分别表示不同路径相应的行车速度。最短时间距离反映了
两个节点之间在无权重情况下的时间成本。2.2改进的加权平均旅行时间模型
城市之间通过资金流动、物流、人员往来、业务合作而联系形成网络，相互之间以此而相
互作用、相互吸引，引力模型便是用来描述两个节点相互之间的吸引力大小。同时考虑到吸
引力的方向性，采用公式（2）来表示引力模型的大小［20］：
Fij=PiGiTij（2）
式中，Fij表示i节点对j节点的吸引力，Pi、Gi分别表示节点i的人口和GDP，Tij表示从节点i
到节点j的最短时间距离。
引力模型只能反映两两节点之间的引力大小，而不能评价某一节点对其他所有节点的
影响力大小，为此引入节点中心度的概念，其值的大小反映节点在网络中的地位高低，即影
响力的大小［20］。网络中某个节点与其他节点联系越密切，则该节点的节点中心度越高。其
计算公式可表示为：图22000年与2015年京津冀地区地面主要交通网络Fig.2ThemaintrafficnetworkofBeijing-Tianjin-Hebeiareain2000and201597世界地理研究28卷
Ci=∑
j=1nFij（3）
式中，Ci表示节点i的中心度，其值等于节点i对其他节点的吸引力之和。
由得到的最短时间距离和节点中心度可以计算加权平均旅行时间，见公式（4）：
Ai=∑
j=1n(Tij×Cj)
∑
j=1nCj（4）
式中，Ai即为节点i的加权平均旅行时间，反映了该节点在交通网络体系中的可达性程度，
值越小，可达性越高。
公式（4）中，节点中心度被作为权重来计算加权平均旅行时间，相比于选取单一因素作
为权重值，节点中心度可以更加全面地反映该节点城市在网络中的综合水平，由此得到的平
均旅行时间也会更加具有代表性，可以更好地反映可达性水平。
最短时间距离是城市之间现实存在的时间距离，仅考虑了地理距离和交通方式这两个
因素，而没有考虑到各城市因为在经济等其他方面引起的可达性差异。因此相比于最短时
间距离，使用加权平均旅行时间作为可达性指标可以更加全面地衡量实际距离、交通方式、
经济和人口等因素对可达性的影响。
3研究结果
3.1最短时间距离演变
利用ArcGIS的网络分析功能得到研究区域内各城市间的最短时间距离OD矩阵（表2、表
3）。同时利用自然间断点分级法分别将两个时间断面各城市的平均最短时间距离分成三个
阶梯，并进行可视化表达，第一阶梯的平均最短时间距离最小，第二阶梯次之，第三阶梯时间
最多（图3）。最后统计各城市减少的平均时间距离占2000年平均最短时间距离的比例（表
4，以下简称“变化率”）并进行分级表达（图4）。
对比分析发现：1）与2000年相比，2015年京津冀地区各城市平均最短时间距离大大缩
表22000年京津冀城市间最短时间距离OD矩阵（单位：分钟）Tab.2TheODcostmatrixbetweenBeijing-Tianjin-Hebeiin2000(min)
北京廊坊天津保定唐山沧州张家口石家庄承德北京-3679101130158134193182廊坊36-43137133122167230233天津7943-1169080210208280保定101137116-20619622792291唐山13013390206-170254299378沧州15812280196170-289141267张家口134167210227254289-319331石家庄19323020892299141319-391承德182233280291378367331391-98
