高佩 姚紅光 戚瑩

摘 要：本文以絲路經濟帶為研究對象，結合目前比較成熟的GIS軟件分析技術，基于絲路沿帶國家現(xiàn)有鐵路網中的每個國家部分行政省會城市抽象為鐵路網絡中的節(jié)點，以2018年各國及省會城市間鐵路網的加權平均旅行時間距離為度量指標，直觀、準確地對整個絲路沿帶現(xiàn)有鐵路網的時間通達性及空間格局進行測算和分析。研究表明：（1）整個研究區(qū)時間通達性在空間分布上極不均衡，最優(yōu)的主要集中在東歐和中南亞地區(qū)城市;最差主要集中在中亞、西南亞地區(qū)城市。（2）整個研究區(qū)在不考慮本國家內城市之間的相互影響下，時間通達性空間格局發(fā)生了較大變化，但是整體空間分布仍舊極不均衡。

關鍵詞： 絲路經濟帶;Arc GIS;鐵路網絡;通達性

【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 country's existing railway network， the administrative provincial capital in 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 existing 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. （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; accessibility

0 引 言

隨著中國共建“絲綢之路經濟帶”的國家級頂級戰(zhàn)略提出，不難發(fā)現(xiàn)“設施聯(lián)通”作為“五通”之一，對科學地規(guī)劃、實施絲路經濟帶戰(zhàn)略和促進沿帶區(qū)域合作共贏起著舉足輕重的作用。鐵路具有運力大、成本低、通用性好等優(yōu)勢，所以成為“設施聯(lián)通”的主角。為了響應國家“高鐵走出去”號召，有必要對現(xiàn)有絲路沿帶各國家城市間鐵路網通達性進行深入的研究與分析。

一直以來，通達性都受到來自各個不同研究領域學者的廣泛關注，被認為是有效評價交通網絡的綜合指標之一[1]。張?zhí)礻籟2]指出對于通達性概念理解的差異，本質上是來源于通達性不同層面的涵義。一是客觀層面交通運輸或通訊通達性，即各點之間交通、交流的便捷程度，也就是區(qū)位評價;二是主觀層面心理通達性，即按人的意愿產生的對某一空間點或區(qū)域的主觀選擇優(yōu)先級。據此劃分，本文所定義的通達性含義更傾向于主觀層面，即絲路經濟帶現(xiàn)有鐵路網中各節(jié)點城市之間互相到達的便捷程度。

共建“絲綢之路經濟帶”戰(zhàn)略一經提出，就得到了國際社會的高度關注和有關國家的積極響應，也激發(fā)了各個研究領域學者的積極探索熱潮，目前已成為研究熱點話題[3]。就通達性的研究，在交通規(guī)劃領域是起步最早并且應用最充分的，研究的內容可分為單一和多種交通方式兩種[4]。研究單一交通方式通達性主要用于城市間或城市內公路交通網絡;隨著計算機水平的提高，結合GIS技術的通達性度量方法不斷得到應用，通達性的研究被提升到一個新的高度，更加注重深層次的數(shù)據挖掘。國外學者對通達性的研究起步較早， Gleason等人[5]最早使用區(qū)位模型來確定城市公共交通通達性水平;Munnel[6]指出區(qū)域間通達性差異可以看成是區(qū)域發(fā)展差異形成的原因之一，并對美國東西部沿海地區(qū)兩個城市群進行了實證分析;Vickerman等人[7]評價了歐洲綜合交通網路建設的影響;Bentlage等人[8]使用聯(lián)鎖網絡模型定量地評估了運輸方式和運輸方式的相互關聯(lián)性。國內對交通網絡通達性的研究也取得了長足的進步，近年來，隨著中國社會經濟發(fā)展和交通基礎設施大力建設，各類重大研究貢獻成果陸續(xù)涌現(xiàn)。李玉森等人[9]基于交通時間和路網里程對遼寧省干線公路網絡通達性進行了研究，來衡量城市通達性水平的高低以及空間格局的規(guī)范與合理;李亞婷等人[10]以最短時間和可達性系數(shù)為指標分析了河南省公路網的可達性空間格局極其演化特征;吳威等人[11]以加權平均旅行時間為指標對3個時間斷面的長江三角洲公路網絡的可達性空間格局及其演化進行研究;張兵等人[12]以基于最短路徑模型、經濟權重可達性和經濟潛力指數(shù)為主要指標對近20年來湖南公路網絡優(yōu)化做出研究，對其空間格局演變進行分析;張志學等人[13]基于GIS研究了陜西省縣級尺度交通可達性，同時指出提高區(qū)域交通通達性的均衡是今后交通建設的重點。

上述研究都從不同方面采用相關指標對路網通達性進行評價，反映了評價路網通達性研究的必要性。由已有研究來看，目前從交通和城市聯(lián)系角度出發(fā)對絲綢之路經濟帶的系統(tǒng)研究還較少。多是對絲綢之路經濟帶中國段范圍的分析，缺乏從整體角度對“絲綢之路經濟帶”跨國范圍的系統(tǒng)分析[14]，結合GIS技術對絲路經濟帶鐵路網通達性進行分析及評價的研究成果則尤顯匱乏。據此，本文在確定研究區(qū)域之后，基于現(xiàn)有鐵路網絡結合GIS技術對絲路經濟帶通達性進行測算及分析。對此擬展開研究論述如下。

1 ?絲路經濟帶現(xiàn)有鐵路網概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

截至目前，絲綢之路經濟帶并沒有一個統(tǒng)一的精確空間范圍。從國內現(xiàn)有研究來看，較多將“一帶一路”統(tǒng)一考慮并將其范圍界定為包括東南亞、南亞、西亞/中東、中東歐、中亞、蒙古和俄羅斯、中國等65個國家所組成的區(qū)域[15]。實際上，在整個“絲綢之路經濟帶”版圖上，中亞、東歐、西亞共同構成了絲綢之路經濟帶的中部核心地區(qū)，是絲綢之路經濟帶戰(zhàn)略推進的重點。據此，從資源互補性、地緣影響力以及數(shù)據可獲得性出發(fā)，本文以中國作為絲綢之路經濟帶的東部起點，選取核心區(qū)中亞5國、重點區(qū) 15 國，以及歐洲18國。共 39 國作為“絲綢之路經濟帶”國家代表，綜合考慮這些國家的國土面積、行政區(qū)劃、經濟發(fā)展水平和交通樞紐城市節(jié)選出代表城市共121個，總面積約4 254.37 萬km2，總人口近37.79億。這條線路很長且橫向輻射范圍廣，是當前世界上最有發(fā)展?jié)摿Φ牡貐^(qū)，涵蓋了不同發(fā)展程度的各類國家城市，本文所選國家經濟發(fā)展水平程度分布詳見表1。

整個研究區(qū)現(xiàn)有鐵路網分布，主要是以中國為東方起點，貫通整個亞歐大陸，從中國的東北、到蒙古、新疆，連接中亞五國河中地區(qū)，再分別從北路俄羅斯、東歐通道進入歐洲，和南路伊朗、巴基斯坦、中東土耳其通道進入歐洲。

1.2 數(shù)據來源與預處理

數(shù)據主要包括空間矢量和屬性兩類，對此可得研究表述如下。

（1）空間矢量數(shù)據，包括研究區(qū)國家級、省級行政區(qū)劃、鐵路道路網數(shù)據，來源于2018年開放街道地圖（Open Street Map，簡稱OSM）[16]，運用ArcGIS 10.2將基礎圖層數(shù)字化，使得研究區(qū)各國分省界與數(shù)字化鐵路網圖層疊加，形成絲路經濟帶現(xiàn)有鐵路網分布圖。

（2）屬性數(shù)據，包括人口數(shù)據：研究區(qū)行政區(qū)域人口數(shù)據來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2018年）和哥倫比亞大學地球觀測系統(tǒng)數(shù)據與信息中心[17];研究區(qū) GDP和人口數(shù)據來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》（2018年）、世界銀行公開數(shù)據[18]。

若要對空間數(shù)據進行預處理，可將獲取到的空間矢量路網信息數(shù)據全部導入Arc GIS 10.2版本下Arc Map中，在軟件中進行坐標系統(tǒng)定義（地理坐標和投影坐標），地理坐標統(tǒng)一定義為 GCS-WGS-1984，投影坐標統(tǒng)一定義為 WGS_1984_World_Mercator;鐵路運行速度按 90 km/h計算[19]。

2 通達性測算及分析

2.1 通達性測算

2.1.1 節(jié)點城市的確定

在本文界定的絲路經濟帶范圍內，部分國家鐵路網相對較發(fā)達，通達性好，而多數(shù)國家城市通達性則較差。測算和分析通達性一般和較差地區(qū)的鐵路網有助于加深對該地區(qū)鐵路網情況的了解，發(fā)現(xiàn)導致鐵路網通達性較差的原因所在，為尋找有效提高通達性的方式提供理論依據，更具有現(xiàn)實意義。

鑒于地理范疇較大，節(jié)點城市的選定源自于沿帶各國家內在綜合考慮了各國首都、經濟中心、行政中心及主要交通樞紐城市等因素后最終得到的121座城市，以期能夠通過城市、國家之間通達性的測算來全面反映研究區(qū)整體通達水平。

2.1.2 建立鐵路網絡數(shù)據集

要在Arc GIS軟件中計算加權平均旅行時間距離，即需要將矢量電子地圖轉化為可用于尋找路徑的路網，在GIS中稱之為網絡數(shù)據集。利用Arc Map軟件，創(chuàng)建要素數(shù)據集，將研究區(qū)城市、研究區(qū)鐵路、世界和研究區(qū)國家共計4個點、線、面要素導入要素數(shù)據集中構建網絡數(shù)據集，完成后就可用于網絡分析。

2.1.3 求解加權平均最短旅途時間

對于加權平均旅行時間距離的分析，在此可得闡釋論述如下：Arc GIS軟件并沒有直接提供計算時間度量的方法，但是卻給出了2種計算最短出行路徑方法。一種為簡單的路徑分析，適用于單個節(jié)點對單個節(jié)點之間。另一種為OD成本矩陣分析，則適用于多個節(jié)點對多個節(jié)點之間的最短路徑分析。鑒于本文討論的是121個節(jié)點城市相互之間的路徑分析，研究中選擇先創(chuàng)建OD成本矩陣來分析最短路徑。OD成本矩陣用來計算兩地之間的成本的，該成本可以是出行距離、也可以是出行時間。而在本文用到的是分析時間距離指標，故而在構建網絡數(shù)據集時，自定義為OD時間成本，如圖1所示。并根據公示t=s/v，賦予時間成本表達式為“[長度]/90 ”，如圖2所示。其中，[長度]字段值為該段道路的長度（單位：Km），由GIS軟件自行計算得出。

定義好時間成本后，需要對OD時間成本矩陣進行分析設置，以獲取所需數(shù)據。當分析選擇的是時間指標時，結果就是節(jié)點間加權平均旅行時間距離，不過由于軟件的局限性，其本身并沒有給出時間的單位，由于前面長度設置單位為Km，速度單位為Km/h，故時間單位處理為小時（h）。

設置完成后，分別將121個城市添加為起始點和目的地點求解路徑，即可利用得到的出行距離計算出加權平均旅行時間距離。為方便后續(xù)計算分析，將軟件中為dbf格式文件的OD時間成本矩陣分析結果轉換為Excel的文件格式導出。

2.2 通達性分析

根據以上步驟，通過Arc GIS的網絡分析功能可計算得出各個節(jié)點城市之間的加權平均旅行時間距離，在此基礎上，設定2個指標反映絲路經濟帶沿線鐵路網絡的時間通達性，即每個城市節(jié)點的加權平均旅行時間距離和通達性系數(shù)。研究中主要從2個方面加以分析，內容詳情分述如下。

（1）分析各城市的時間通達性結果。分析后可知，可以看出整個研究區(qū)時間通達性在空間分布上極不均衡，時間最短跨度為6.66～133.46 h。最優(yōu)的主要集中在東歐和中南亞地區(qū)城市，通達性都維持在6～60 h之間;最差主要集中在中亞、西南亞地區(qū)城市，通達性基本都在60～130 h之間。另外，由于自然地理環(huán)境影響，位于中國的烏魯木齊市通達性也很差，為116.03 h。中國與俄羅斯作為整個絲路經濟帶兩大經濟體通達性處于較好水平。

進一步對各城市時間通達性系數(shù)結果進行分析。分析后可知，通達性系數(shù)大于1的城市主要集中在整個研究區(qū)的中間地帶，反映出中間地帶城市通達性水平低于整個研究區(qū)平均水平，通達性差;通達性系數(shù)小于1的城市主要集中在東西兩側，且東側通達性水平高于西側。

（2）從不包括國家內城市兩兩之間的時間通達性角度分析各城市的時間通達性結果。由結果對比分析后可知，可以看出整個研究區(qū)在不考慮本國家內城市之間的相互影響下，時間通達性空間格局發(fā)生了較大變化，但是整體空間分布仍舊極不均衡，時間最短跨度為15～123.72 h。通達性最優(yōu)依然主要集中在東歐和南亞地區(qū)城市，通達性都維持在15～40 h之間;最差地區(qū)發(fā)生了變化，主要集中在西南亞地區(qū)城市和中國絕大多數(shù)城市，通達性基本都在100 h以上。由此可以得出中國基于鐵路對外的通達性水平差，尤其是在中國沿海城市主要依靠海運，鐵路運輸并不占主導地位。

進一步分析各城市時間通達性系數(shù)的結果。結果顯示，通達性系數(shù)大于1的城市主要集中在俄羅斯東、西部、中國絕大部分和西南亞地區(qū)，反映出這些地區(qū)城市通達性水平低于整個研究區(qū)平均水平，通達性差;通達性系數(shù)小于1的城市占整個研究區(qū)的比重較小，主要集中在東歐、俄羅斯中部以及南亞地區(qū)城市，且東歐和南亞通達性水平高于俄羅斯中部地區(qū)城市。

3 結束語

本文在界定絲綢之路經濟帶研究范圍基礎之上，基于現(xiàn)有鐵路線網數(shù)據，結合GIS技術利用成本加權時間距離算法首先分別從包括和不包括國內城市相互之間兩個角度測算絲路經濟帶現(xiàn)有鐵路的時間通達性，其次基于兩個方面對絲路經濟帶時間通達性和時間通達性系數(shù)空間格局給予分析，得出相關結論主要有：

（1）整個研究區(qū)時間通達性在空間分布上極不均衡，最優(yōu)的主要集中在東歐和中南亞地區(qū)城市;最差主要集中在中亞、西南亞地區(qū)城市;另外，位于中國的烏魯木齊市通達性由于自然地理環(huán)境影響也很差。中國與俄羅斯作為整個絲路經濟帶兩大經濟體通達性處于較好水平。

（2）整個研究區(qū)在不考慮本國家內城市之間的相互影響下，時間通達性空間格局發(fā)生了較大變化，但是整體空間分布仍舊極不均衡。通達性最優(yōu)依然主要集中在東歐和南亞地區(qū)城市;最差地區(qū)發(fā)生了變化，主要集中在西南亞地區(qū)城市和中國絕大多數(shù)城市。由此可以得出中國基于鐵路對外的通達性水平差，尤其是在中國沿海城市主要依靠海運，鐵路運輸并不占主導地位。

通過測算，了解并得出了絲路經濟帶現(xiàn)有鐵路網的時間通達性現(xiàn)狀。從節(jié)約時間成本角度考慮，為后期進行現(xiàn)有鐵路線路改造和高鐵線路規(guī)劃及布局方案的提出提供了更廣泛的角度。但是文章只是針對地理區(qū)位和現(xiàn)有鐵路現(xiàn)狀分析了時間通達性，考慮到通達性水平與經濟發(fā)展情況是密不可分的，所以各城市之間通達性水平與經濟兩者之間的聯(lián)系及聯(lián)系強度等是下一步需要研究的內容，以期能更好地為日后進行現(xiàn)有鐵路線路改造和高鐵線路規(guī)劃及布局提供支持，進而促進研究區(qū)城市和國家之間的貿易合作。

參考文獻

[1]吳威， 曹有揮，曹衛(wèi)東，等. 長江三角洲公路網絡的可達性空間格局及其演化[J]. 地理學報， 2006， 61（10）：1065-1074.

[2]張?zhí)礻? 基于ArcGIS的廣州市綜合客運網絡通達性研究[D].西安：長安大學，2017.

[3]曹小曙，李濤，楊文越，等. 基于陸路交通的絲綢之路經濟帶可達性與城市空間聯(lián)系[J]. 地理科學進展， 2015， 34（6）：657-664.

[4]任啟龍. 東北經濟區(qū)綜合交通通達性研究[D].大連：遼寧師范大學， 2014.

[5]KWAN M P， MURRAY A T，O'KELLY M E， et al. Recent advances in accessibility research： Representation， methodology and applications[J]. Journal of Geographical Systems， 2003，5（1）：129-138.

[6]WIECHMANN T. Errors expected-aligning urban strategy with demographic uncertainty in shrinking cities[J]. International Planning Studies， 2008，13（4）： 431-446.

[7]BLANCO H， ALBERTI M，OLSHANSKY R， et al. Shaken， shrinking， hot， impoverished and informal： Emerging research agendas in planning[J]. Progress in Planning， 2009，72（4）： 195-250.

[8]BENTLAGE M， LTHI S， THIERSTEIN A. Knowledge creation in German agglomerations and accessibility： An approach involving non-physical connectivity[J]. Cities， 2013， 30（2）： 47-58.

[9]李玉森，王利. 遼寧省干線公路網絡通達性研究[J]. 資源開發(fā)與市場，2012，28（2）：122-125.

[10]李亞婷，秦耀辰，閆衛(wèi)陽，等.河南省公路網絡的可達性空間格局及其演化特征[J]. 地域研究與開發(fā)，2010，29（1）：60-64.

[11]吳威，曹有揮，曹衛(wèi)東，等. 長江三角洲公路網絡的可達性空間格局及其演化[J]. 地理學報，2006，61 （10）：1065-1074.

[12]張兵，金鳳君，于良. 近20年來湖南公路網絡優(yōu)化與空間格局演變[J]. 地理研究，2007，26（4）：712-722.

[13]張志學，李同升. 基于GIS的縣級尺度交通可達性研究—以陜西省為例[J].人文地理，2010 （1）：100-104.

[14]張志坤. 基于GIS與可達性的南方絲綢之路經濟帶時空演變研究[D]. 昆明：云南師范大學，2017.

[15]王姣娥，王涵，焦敬娟. “一帶一路”與中國對外航空運輸聯(lián)系[J]. 地理科學進展，2015，34（5）：554-562.

[16]OpenStreetMap.2018年開放街道地圖[EB/OL]. https：//www.openstreetmap.org/#map=3/37.02/135.00.

[17]NASA.哥倫比亞大學地球觀測系統(tǒng)數(shù)據與信息中心[EB/OL].[1997]. http：//sedac.ciesin.columbia.edu/.

[18]中文互聯(lián)網數(shù)據資訊中心.世界銀行公開數(shù)據[EB/OL].[2017-12-23].http：//data.worldbank.org.cn/.

[19]王振波， 徐建剛，朱傳耿，等.中國縣域可達性區(qū)域劃分及其與人口分布的關系[J]. 地理學報， 2010，65（4）：416-426.

[20]孟德友， 陸玉麒. 基于鐵路客運網絡的省際可達性及經濟聯(lián)系格局[J]. 地理研究， 2012， 31（1）：107-122.