[摘要]交通是影响旅行流时空散布的最首要要素之一。文章以京沪高铁线为例，运用旅行场理论和社会网络剖析办法，比较京沪高铁注册前后9个首要高铁站点的旅行流时空散布改动特征。研讨标明：高铁注册强化了北京、上海和南京等重要旅行客源地和目的地的领先方位，出现出高铁旅行流的“马太效应”；高铁促进挨近重要旅行目的地的竞赛处于下风的旅行地旅行流出现“过道效应”；高铁促进空间间隔挨近的两个城市的旅行流出现“同城效应”；高铁提高本来缺少区位优势的旅行资源型站点的可进入性，一起对区域中心城市的交通依靠程度显着下降；高铁的时空紧缩效应缩短旅途时刻，可完成小长假的长途旅行，双休日的中程旅行，必定程度上避免了中长途旅行对黄金周的依靠，然后缓解出游时刻的会集性，提高了旅行质量。
[关键词]旅行流； 时空散布； 高铁效应； 京沪高铁
[中图分类号]F59
[文献标识码]A
[文章编号]1002-5006（2014）01-0075-08
1导言
旅行者是旅行活动的主体和中心，长期以来对旅行流的研讨是旅行地舆学重视的中心问题之一[1]。旅行流作为一个具有空间特点的旅行地舆学概念，是旅行体系的神经中枢和枢纽[2，3]，体现为游客在空间区域内的搬迁现象[4]。狭义的旅行流仅指客流，即在一个区域内因为旅行需求的近似而引起的旅行者集体性空间位移现象，详细是指旅行者从客源地向目的地活动的人群数量和活动形式[5]；而广义的旅行流包含游憩流以及与此相关或伴生的相关流，如信息流、本钱流、技能流、货物流和文明流等[6]。旅行流的流势在时空演化规则方面存在显着的经济导向性和区位导向性[7]。影响旅行流的首要要素包含旅行资源禀赋、交通条件、区位条件、经济条件、旅行产品结构、旅行服务设施水平缓旅行者自身特征等[8-12]，尤其是交通体系对旅行流的影响更为显着[13，14]，旅行流流量在间隔该客源地的不同空间规划具有不同的散布概率，间隔越近，散布概率越大，间隔越远，流量散布可能性越小[15]。因而，在假期准则的空闲时刻束缚下，旅行目的地与客源地的时刻间隔成为影响旅行客流时空散布特征的重要要素[16]。
高速铁路（以下简称高铁）是当今世界“交通革新”的一个重要里程碑，因其处理了大通道上许多旅客快速运送问题，已成为世界各国铁路遍及开展趋势。因为高铁具有快速、安全和高效等优势然后发作显着“时空紧缩”效应，游客出游半径会逐步增大，影响到游客对旅行目的地的挑选，进而对区域旅行流空间格式改动发作深远影响[17]。
根据此，为深入研讨高铁对区域旅行流格式影响，本文以京沪高铁线为例，运用旅行场理论和社会网络剖析办法，研讨京沪高铁注册对首要高铁站点的旅行流的时空散布影响，以便为优化以高铁为中心的区域旅行空间结构提供有积极含义的学习。
2研讨规划与数据来历
2-1旅行场
旅行场的场强表征旅行场源点对相应区域旅行开展的效果力，是旅行场效应的根本衡量，其包含旅行辐射场强与旅行集聚场强。前者标明某旅行场源点对周围旅行区域的辐射带动力巨细，后者标明某旅行场源点对周围旅行区域客流的集聚才能的强弱[18，19]。其公式为：
ET=EC+ED
EC=∑ijQij×Dij
ED=∑jiQji×Dij
式中，ET为旅行场的总强度，EC 和 ED别离为节点i的集聚场强和分散场强，Qij为旅行场源点i辐射到源点j的客流量（j=1，2，3…），Qji为旅行场源点j集聚到源点i的客流量（i=1，2，3…），Dij为源点i和j间的间隔。ET值越大，阐明场强越大，其效果力也越大。其间，源点i和j既可所以旅行客源地，也可所以旅行目的地。
运用计算资料，依据场强核算公式，对京沪沿线重要旅行城市的旅行场强进行核算。因为计算的时刻跨度不一致，无法用绝对值比较高铁注册前后各地旅行场强的改动状况，故选用相对场强的方针：
E′T=EC+ED∑ET×100%
E′C=∑ijQij×Dij∑EC×100%
E′D=∑jiQji×Dij∑ED×100%
2-2社会网络剖析
社会网络剖析是现在剖析区域旅行流网络空间特征一种科学的研讨办法，其间，中心性剖析是社会网络剖析的要点之一，是衡量网络中一个举动者重要与否、点评其方位优越性或特权性的重要结构方位指针。对旅行流网络进行多种中心性方针测度能够量化出旅行地在区域中的功用、方位、效果及重要性[20，21]。常用的测度模型有：程度中心性，挨近中心性、中介性。本文首要运用程度中心性和中介性进行剖析。程度中心性的测度方针为程度中心度，是衡量各旅行地间旅行流的交流才能，可用一个旅行地与其他旅行地之间直接联络多少来标明，有向旅行网络分为内向程度中心度和外向程度中心度，旅行者从某旅行地流向其他旅行地，为外向程度中心性，它代表了该旅行地在区域内的旅行流分散效果的巨细；反之为内向程度中心性，反映旅行流在此地的内聚性的强弱。详细表达方法为[22]：
CD，out（ni）=∑Xij
CD，in（ni）=∑Xji
式中，CD，out（ni）标明外向程度中心性，Xij代表节点i与节点j之间的衔接联络；CD，in（ni）标明内向程度中心性，Xji代表节点j与节点i之间的衔接联络。存在衔接联络其值为1，不存在衔接联络其值为0。
中介性是衡量个别节点在整个旅行流网络中作为前言者才能的方针，从微观上衡量某旅行地在旅行流网络中对其他旅行地操控或依靠程度。它首要通过测度一个旅行地出现在别的两个旅行地测地线之间次数的多少标明其重要性，类似于旅行流“桥”的效果，次数越多，中介性越大，对旅行流操控力越大，具有越多的结构优势，其他旅行地对它的依靠程度越强，详细公式为[20，21]：
CB（ni）=∑nj∑nkgjk（ni）gjk，j 式中，CB（ni）为某旅行地的中介性，gjk标明旅行地j和k间测地线数量，gjk（ni）标明必定要通过旅行地i的测地线数量，n为旅行地个数。 2-3事例地选取及数据来历 为研讨京沪高铁注册前后首要站点旅行流时空散布改动特征，本文以全球最大的中文Web2-0自助游网站——“游多多旅行网”（http：//www.yododo.com/）旅行者出游后上传的行记行程攻略为素材库，计算旅行者挑选旅行目的地、旅行空间行为以及出游时刻状况，挑选和计算条件为： （1）出游时刻以2007年4月18日至2012年12月31日为研讨时刻段，2007年4月18日为我国铁路第六次提速开始日，2011年6月30日为京沪高铁注册日； （2）交通工具方面，往复于客源地、目的地或集散地的首要交通工具须为火车或高铁； （3）因为研讨高铁对站点城市旅行流时空散布演化，在计算行记攻略中反映的旅行流发现，许多站点的旅行流量非常少，乃至一些站点没有旅行流发作。 因而，为了更好剖析高铁对旅行流时空散布的影响，本文选取旅行流量显着的9个事例地站点，别离为北京、天津、济南、泰山（坐落泰安市的泰山知名度更高，因而本文以泰山站来替代泰安站）、曲阜、南京、无锡、姑苏和上海，这些事例地具有数量较多且档次度高的旅行资源，包含世界遗产、国家级景色名胜区、5A级旅行区和4A级旅行区（表1），而旅行者出游倾向于挑选旅行资源档次度高的旅行目的地作为规范[23]，因而，具有高档次旅行资源的9个事例地倍受旅行者出游喜爱，具有较高的旅行流量，契合作为研讨方针。 3京沪高铁注册前后首要站点旅行流时空散布改动 3-1旅行流空间场改动特征 3-1-1相对集合场强改动 表2显现，京沪高铁注册前后，北京和南京的相对积累场均居前两位，对京沪沿线的旅行流有很强的招引力，其间，北京的相对集合场强最大，其招引的旅行流占9个事例地总数的1/5以上，这与北京具有许多高档次的旅行资源密切相关（表1）。南京的旅行集合场强仅次于北京，占9个事例地总和的1/7以上，除南京的旅行资源质量与数量较高外，还得益于南京坐落上海、北京、天津、姑苏等重要的旅行客源地的中心方位，区位优势显着，便利旅行者出行。别的，京沪高铁注册后，北京和南京的相对积累场强均变大，阐明高铁时空紧缩效应对旅行流招引力增强影响凸显，体现出显着旅行流集合的“马太效应”。 无锡和天津的相对集合场强一向较小，且高铁注册后有变小趋势，首要原因为：（1）从旅行资源禀赋看（表1），无锡与天津在9个事例地中均不占优势；（2）无锡和天津在地舆区位上也不占优势，天津紧靠北京这一重要旅行目的地，而无锡紧靠上海、南京和姑苏等重要的旅行目的地。因而，高铁注册后，加重了无锡与天津旅行流的“过道效应”，致使他们的相对集合场强变小。 高铁注册前后，相对集合场强改动较为显着的是济南、曲阜和泰山，改动率别离为64%，51%和36%，济南改动最大。本文研讨发现，高铁注册前，因为直接抵达曲阜和泰山的火车班次少，但从济南乘轿车前往泰山和曲阜比较便利，由此京沪沿线的火车旅行者大都会挑选济南作为中转地，乘轿车去往泰山和曲阜。因而，尽管济南在9个事例地中旅行资源质量和数量较低，但因其具有中转功用而具有较强的旅行集合场强（10-9%）。京沪高铁注册后，泰山和曲阜均是高铁站点，致使可进入性大大增强，旅行者则直接坐高铁抵达泰山和曲阜，因而，泰山和曲阜的旅行集合场强显着上升。进一步剖析发现，济南、曲阜和泰山的相对集合场强总和简直没有改动，由高铁注册前的28-1%变为高铁注册后的28-6%，这也阐明晰高铁注册后大部分旅行者不以济南作为中转地而是直接抵达泰山和曲阜。 3-1-2相对分散场强改动 京沪高铁注册前后，9个事例地的相对分散场强排序没有发作改动，即上海、北京、南京、天津、姑苏、济南、无锡、曲阜和泰山，这首要与客源地的经济、人口等多方面要素有关。上海、北京、南京和天津等事例地均是经济兴旺、人口稠密的城市，因而这些城市的旅行分散场强很大。尤其是上海和北京两地具有极高的经济开展水平缓很多的人口数量，出游需求及消费才能非常强，致使两地的相对分散场强最大，累计比重超越50%，且高铁注册后，因为高铁发作时空紧缩效应使两地的相对分散场强进一步增强，出现出高铁旅行流分散的“马太效应”。 相反，作为资源型旅行地，泰山和曲阜两地受经济开展程度和人口规划等要素约束，两地的旅行相对分散场强极小，缺少1%。济南相对分散场强削减较显着，下降起伏到达33-3%，首要原因：一是济南只要4A级旅行区，旅行资源档次度显着低于周边的泰山和曲阜，旅行招引力也就难以与泰山和曲阜竞赛；二是泰山和曲阜两地均设有京沪高铁站，可进入性大大增强，已不需要从区域中心城市济南中转。由此可见，高铁注册后，作为有显着中转功用的济南旅行地对周边资源型旅行地的旅行流“分散效应”大大下降（表2）。 3-1-3相对总场强改动 高铁注册前后，北京、上海、南京和姑苏的相对总场强一向位列前4。北京的相对总场强最大，占到全体总场强的1/4，是最重要的旅行客源地和目的地。其次是上海，占到全体总场强的近1/5，是最重要的旅行客源地和重要的目的地。南京和姑苏的总场强均超越10%，是重要的旅行目的地和客源地。别的，北京、上海、南京和姑苏的相对总场强在高铁注册后均出现增强态势，出现出高铁旅行流的“马太效应”。天津的总场强挨近10%，但首要是旅行分散场强显着，因而天津是京沪高铁线的重要客源地。济南的总场强在高铁注册后下降显着，首要体现为分散效应下降显着，且因自身旅行资源招引力不强，旅行流的积累场强也相对较弱。作为资源型旅行地泰山和曲阜的总场强均增强，尤其是高铁注册后旅行流的积累场强添加显着，高铁时空紧缩效应大大提高了高铁站资源型旅行地的招引力，因而泰山和曲阜是京沪高铁线重要的旅行目的地。无锡高铁前后的总场强均较低，在9个事例地中处于竞赛下风。
3-2旅行流空间散布改动特征
用UCINET 6 软件的相关模块对旅行流的中心性进行剖析，成果如表3和图1所示。
程度中心度是反映旅行地间旅行流交流才能的方针，类似于旅行场强。其间，外向性反映了节点的分散才能，表3显现外向性较大节点为上海、北京、南京和天津，阐明这些当地的旅行流分散才能较强，尤其是北京和上海的外向性指数在30以上，且高铁注册后均变大。泰山和曲阜的外向性最小，阐明两地的旅行流分散才能最弱。高铁注册后，济南的外向性显着削减。上述剖析与旅行场强的剖析成果相符合。程度中心度的内向性反映了旅行地招引旅行流的才能，由表3看出，姑苏、南京、泰山和北京等地的内向性最大，也与旅行场强的剖析成果符合。此外，高铁注册后整个网络的外向性和内向性均值都有所提高，阐明高铁促进了京沪沿线旅行地间旅行流的全体交流才能。
图1显现，北京与济南、姑苏的旅行流网络联络由高铁注册前的一般态势转变为高铁注册后的较强态势。泰山与曲阜间的旅行流网络联络由高铁注册前的一般态势转变为高铁注册后的极强态势。别的，北京与天津、上海与南京、上海与姑苏空间间隔较近，高铁注册前旅行流社会网络联络为较强态势，高铁注册后旅行流量增强，社会网络联络晋级为极强态势，出现出高铁的“同城效应”。尤其是，尽管天津在积累场强方面出现出过道效应，但天津分散场强显着，标明高铁促进天津与北京的联络，便利从天津当日往复出行到北京。
中介性反映了旅行地在旅行流联络上对其他旅行地的操控才能和依靠程度。高铁注册前，济南的中介性最大，济南作为山东中心城市，对周边泰山和曲阜的旅行流有很强的操控力；高铁注册后，因泰山和曲阜具有高铁站，增强了可达性，对济南的依靠程度下降，由此济南中介性下降显着。京沪高铁注册后，高铁时空紧缩效应显着，使北京、上海和南京的中介性显着提高，由此愈加利于旅行流的集合和分散（表3）。
3-3旅行流时刻散布改动特征
由表2可知，北京和上海是京沪高铁线最重要的客源地，两地的分散场强之和超越9个站点总和的一半（高铁注册前后别离为52-1%和56-2%），具有显着的代表性，因而，以北京和上海为代表，剖析高铁对旅行流时刻散布改动影响。以京沪两地为起点，以0～300km为近程规划，300km～800km为中程规划，800km以上为长途规划的规范[24]，将北京和上海客源地到各旅行资源点的空间间隔分为近程、中程和长途3类。一起，将出游时刻分为5大类，即双休日、小长假、黄金周、其他时刻和寒暑假，对京沪两大客源地依照去往不同旅行资源点的时刻别离计算，各时刻段的比重如图2所示。
图2-a显现了高铁注册前后北京旅行流时刻散布改动特征。（1）由图2-a可知，近程旅行首要会集在双休日，高铁前后别离占58%和55%；在小长假期间，近间隔旅行流量由高铁注册前的17%降为高铁注册后的9%；黄金周和寒暑假期间近间隔旅行流挨近于0；而近间隔旅行流在“其他时刻”则由17%上升为36%。（2）从中程旅行流时刻散布看，高铁注册后，发作在双休日的中程旅行流大幅添加，由高铁注册前的21%增至高铁注册后的47%，变为首选的出行时刻；而高铁注册前，则挑选小长假出游为主导，占将近50%，高铁注册后，则降为27%，标明高铁注册后，在双休日就能够完成中程旅行。（3）从长途旅行流发作的时刻看，高铁注册前，长途旅行流首要发作在寒暑假期间，占40%，其次为其他时刻和黄金周，别离为27%和13%；高铁注册后，长途旅行流首要发作在小长假和其他时刻，均为35%，标明高铁注册后，3天时刻即能完成长途旅行，而挑选在寒暑假和黄金周出行的旅行流则大幅降为6%，因为黄金周和寒暑假时刻较长，确保长途旅行，但也出现热门景区人满为患，出游质量下降，高铁时空紧缩效应极大缩短旅途时刻，然后使旅行者可在3天的小长假完成长途旅行。此外，高铁注册之前，在双休日发作的长途旅行流简直为0，运用火车在双休日进行长途旅行简直不可能，但在高铁注册后，发作巨大的时空紧缩效应，双休日发作的旅行流上升为18%。
图2-b显现了高铁注册前后上海旅行流时刻散布改动特征。（1）高铁注册前后，上海出行近程空间规划旅行均首要会集在双休日，别离占53%和48%；小长假期间，近间隔旅行流量由高铁注册前的22%下降为高铁注册后的14%，寒暑假期间的近间隔旅行流一向维持在10%左右。依据行记资料发现，运用小长假或寒暑假进行近间隔旅行的大多数不是上海客源，而是中长途游客先到上海后，再沿姑苏—无锡—南京等城市旅行，改动原先的单一旅行目的地为旅行链形式，因而，在小长假或寒暑假的这部分客流实质上也应是长途客流。（2）从中程旅行流发作的时刻看，高铁注册前首要会集在小长假和其他时刻，别离为35%和29%，高铁注册后，则首要会集在双休日、小长假和其他时刻，别离为39%、28%和28%，而黄金周由7%下降为挨近于0。（3）从长途旅行流发作的时刻看，高铁注册前旅行流首要会集在寒暑假、其他时刻和黄金周，别离为33%、33%和25%；小长假仅为8%，标明运用火车3天时刻难以完成长途旅行，双休日则更困难，比重挨近于0；但高铁注册后，挑选在小长假和双休日进行长途旅行比重较大，别离为27%和18%，标明高铁注册后，挑选3天时刻完成长途旅行较为遍及，成为大多数旅行者的首选。
4定论与评论
（1）高铁促进旅行流出现“马太效应”。从旅行场和社会网络看，高铁前后上海和北京的分散场强最大，相同，旅行流外向程度中心性的系数最大，成为京沪高铁线最重要的旅行客源地，更为杰出是，高铁注册后，北京和上海的分散场强和外向程度中心性均体现出增强趋势，出现出旅行流分散的“马太效应”；高铁前后北京和南京的积累场强和内向程度中心性的系数均比较大，且高铁注册后均有增加的态势，出现出旅行流积累的“马太效应”。
（2）高铁促进旅行流出现“过道效应”。在9个高铁站点中，天津紧靠北京这一重要旅行目的地，无锡紧靠上海、南京和姑苏等重要的旅行目的地。高铁前后天津和无锡的积累场强和内向程度中心性的系数均比较小，且高铁注册后均有下降的态势，出现出旅行流积累的“过道效应”。
（3）高铁促进旅行流出现“同城效应”。北京与天津、上海与南京、上海与姑苏空间间隔较近，高铁注册前旅行流社会网络为较强态势，高铁注册后旅行流量均体现出增强态势，社会网络联络晋级为极强态势，体现出了高铁“同城效应”。
（4）高铁提高了缺少区位优势旅行地的可进入性，进而增强招引力。泰山和曲阜旅行资源价值极高，但在高铁注册前，交通不变，可进入性差，对长途旅行流的招引力非常有限，要借助于交通兴旺的济南作为客流的集散地；高铁注册打破了泰山和曲阜依靠济南交通格式，提高了对长途客源地的招引力，积累场强和内向程度中心性的系数增加显着。
（5）从旅行流时刻散布改动看，高铁影响显着的是中程和长途旅行。高铁注册前的中程旅行首要挑选小长假，但高铁注册后，挑选双休日进行中程旅行的比重大起伏上升；关于长途旅行，高铁注册前首要挑选黄金周和寒暑假两个时刻段，高铁注册后，挑选小长假和双休日出游占有较大比重，且比高铁注册前显着上升。高铁完成旅行流分流，到达“削峰填谷”方针。
受数据资料的约束，本文只对比剖析了旅行者乘坐火车和高铁出行的首要站点旅行流的时刻和空间散布特征，而火车和高铁仅仅居民出游可挑选的很多交通工具的两种，居民还会挑选航空和轿车等交通方法出游，且在出行过程中，游客还会将高铁和其他交通工具合作运用。别的，高铁不仅是对高铁站点的旅行流时空散布会发作影响，一起对高铁线内地区域的旅行流时空散布也会发作影响。因而，将研讨视角扩大到航空、火车、轿车和高铁归纳交通体系，并将高铁线影响的内地区域归纳考虑进来，高铁对区域旅行流时空散布的影响将会愈加杂乱，需要在往后研讨中进一步深入探讨和剖析。
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