摘要：通过调研获取皖江城市带各市区内公路客运联系数据，从社会网络视角，分析皖江城市带区内公路交通联系的网络特征，并结合各市区内相互作用强度的现状及历年的变化，预测其今后经济联系的主导方向，为区内公路交通联系方向的预测提供参考，从而提出区内公路交通空间组织的优化建议。结果显示：皖江城市带区内公路交通网络密度较高；根据区内相互作用强度现状，形成了合肥市主中心，芜湖市副中心和安庆市区域性中心及“东西轴线”和“南北轴线”的经济联系格局；城市间的相互作用强度不断增长，但增速不一，总体位序变化较小；今后区内公路交通空间组织方向是沿“东西轴线”和“南北轴线”发展、围绕区域中心完善并加强“两翼”建设。

　　关键词：区内公路交通；空间相互作用强度；交通空间组织；皖江城市带

　　城市交通是城市地理学的重要研究内容。根据城市交通的特征可分为城市内部交通与城市外部交通，现有国内外研究成果丰硕。国外的研究集中于运用通达性和分形的方法对城市交通网络进行描述；对城市交通与城市土地利用关系进行研究；城市交通问题等方面。国内研究集中于借鉴国外方法，对城市交通网络结构进行分析；城市交通对城市土地利用、住宅价格等影响；将城市交通作为经济带，对交其概念、类型、性质和生命周期的归纳；城市交通问题及其评价等方面。

　　当前，国内对交通的研究多以经济发达地区为研究对象，主要集中在长江三角洲和珠江三角洲。研究的内容为可达性的空间格局；高等级公路网的建设对可达性的影响；可达性的时空变化等。此外刘奕等、王伯礼等、刘传明等分别以湖北省、新疆、和淮安市为例对交通和经济的相互作用、协调发展等进行研究。也有学者以县域为单位，研究区域交通优势度综合评价模型及县域的综合交通可达性。王成新等以山东半岛城市群为例，探讨了高速公路对城市群结构演变的影响。张倩等提出以交通、人口和经济属性为依据判别城市群。金凤君等在总结前人研究成果的基础上，认为未来，中国交通设施网络面临的基本问题是对既有资源的优化调整。方创琳也提出应该依托快速国土轴，完善城市群快速交通系统。我国城市密集区与城市群的迅速发展，对交通网络化、现代化的需求日益迫切。所以，合理的交通空间组织显得尤为重要。

　　目前对皖江城市带的研究集中在空间经济联系等方面，但从社会网络方面对其交通的研究成果还较少。皖江城市带作为多个城市有机结合发展起来的城市带，其区内（城市带内各城市之间）及区际（城市带内各城市对城市带以外其他城市）的交通流作用随着经济的发展而不断加强，对交通空间组织的结构优化提出更高的要求。本文着重从区内联系的角度，对皖江城市带内各城市之间的交通空间组织进行研究。

　　１、研究区概况与测度指标

　　１．１研究区域

　　长江中下游地区安徽段又称“皖江”，皖江城市带现包括合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市、池州市、巢湖市、滁州市、宣城市九市和六安市金安区、舒城县，共５９个县（市、区）（鉴于市域统计的完整性，本文将六安市整个地级市纳入研究范围），面积９０７８８ｋｍ２，２００９年末人口３５９２．４１万人，其中非农业人口８９６．２３万人，占皖江城市带内总人口的２４．９５％（高于安徽省２２．３３％的总体水平），ＧＤＰ为７１４４．６７亿元，面积、总人口、ＧＤＰ分别占全省的６５．０３％、５２．８７％和７１．００％，人均ＧＤＰ是全省平均值的１．２４倍，是安徽省的经济发展水平较高的地区，在安徽省的经济发展中起着重要的作用。随着２０１０年１月１２日，国务院正式批复《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，安徽省沿江城市带承接产业转移示范区建设纳入国家发展战略，其在安徽省乃至整个区域经济发展中将会发挥更大的作用。

　　将皖江城市带内四种交通运输方式的比率与安徽省以及全国相比得知：在客运方面，三者的相似度极高，皆为以公路运输为主（分别占９２．２６％、９６．１１％、９３．３５％），其次是铁路（分别占７．１４％、３．６３％、５．１２％），而水运和民航都低于１％；在货物运输方面，安徽省和全国相似性较大（公路、铁路、水运和民航分别占８０．３３％、５．７６％、１３．９１％、０；７５．３２％、１１．８０％、１１．２９％、０．０２％），而皖江城市带与之相比在公路运输方面比率（６３．６２％）较低，但水运方面较高（３１．０４％），高于安徽省（１３．９１％）和全国（１１．２９％）所占的比例，反映了皖江城市带地处长江流域中下游黄金水段的水运优势。

　　可见，无论是全国、安徽省还是皖江城市带，客运和货运都是以公路运输方式为主。

　　鉴于资料的可得性，本文选取皖江城市带的公路作为研究的重点，通过公路客运量数据，反映皖江城市带区内公路交通联系。

　　１．２数据来源

　　通过２０１０年９月１９日至１０月２８日对皖江城市带内十个市的各大客运公司进行实地调研（调研客运量大致占总客运量的９０％以上），获得２００９年各市之间的客运流量信息，因数据涉及各客运公司商业利益，故处理为从某市出发到皖江城市带内其他各市的客运比例。对部分资料保存不完整的城市，通过其他月份的比例计算处理，对缺失的数据加以补充。

　　１．３测度指标

　　通过Ｕｃｉｎｅｔ６Ｖｅｒｓｉｏｎ６．２１２软件对数据进行处理，计算其网络密度、中心度等指标，并通过ｎｅｔｄｒａｗ模块绘制皖江城市带区内交通空间联系强度图。主要测度指标涵义如下：

　　（１）网络密度

　　网络密度指的是网络中各个成员之间联系的紧密度，可以通过网络中“实际关系数”除以“理论上的最大关系数”。成员之间的联系越多，该网络的密度越大，城市节点间联系越强。

　　（２）中心度

　　网络的中心度是指个体权力的量化分析，是衡量成员处于网络中心位置的程度，反映了某一组织在不同区域范围内的参与活动程度和影响力大小，包括度数中心度、中间中心度和接近中心度等。

　　度数中心度（ＤｅｇｒｅｅＣｅｎｔｒａｌｉｔｙ）是衡量哪些城市在空间交通联系网络中处于重要中心地位的指标，可用一个城市与其他城市之间直接联系的多少来表示。根据不同城市的联系方向和强度，又分为点出度和点入度。点出度代表了该城市在区域内交通作用的大小，若一个城市点出度相对较大，这表明其具有较强的门户功能；点入度反映交通流在该城市内聚性的强弱。

　　接近中心度（ＣｌｏｓｅｎｅｓｓＣｅｎｔｒａｌｉｔｙ）是用某城市与其他所有城市的最短距离表示其在网络中的位置。如果网络中一个成员在联系过程中较少依赖其他成员，此成员就具有较高的接近中心度。接近中心度越高，说明它与其他城市之间的通达性越好，进而受其他城市节点的影响控制程度越小，即核心作用也越强。

　　中间中心度（ＢｅｔｗｅｅｎｎｅｓｓＣｅｎｔｒａｌｉｔｙ）是衡量某城市在交通网络中对其他城市控制程度的指标。如果一个城市位于多个其他城市的捷径（最短路径）上，则该城市具有较高的中间中心度。

　　三个测度中，度数中心度衡量了一个城市与其他城市交往能力；接近中心度刻画了交通流在城市间流动的通达性；中间中心度反映了城市在交通网络中对其他城市的控制程度。三个测度指标的值越高，反映了该城市交通地位上的优势。

　　２、区内公路交通网络结构特征

　　２．１公路网络密度

　　通过调研资料统计，皖江城市带内各市之间公路客运联系线路（考虑到各班次往返的数据量不同，统计时往返计２条）共计８６条，十个城市间的理论最大线路为９０条，所以网络密度为０．９５５６，网络密度较高，说明皖江城市带区内公路交通客运联系强。

　　但滁州市和宣城市、池州市之间没有直接联系的客运班线，可见地处皖江城市带周边地区的城市之间公路客运联系较弱。

　　２．２公路网络中心性

　　运用Ｕｃｉｎｅｔ６软件，得到各城市的中心度。总体而言，皖江城市带各城市的度数中心度均较高，除滁州市、宣城市和池州市外，其余皆为满分，说明皖江城市带内公路交通网络发育较好，７个城市之间均实现公路客运交通直接联系；宣城市和池州市联系与滁州市之外的皖江城市带其他城市，度数中心度次之；滁州市度数中心度最低，因其与２个城市未实现直接客运联系。这体现了地处皖江城市带边缘，城市联系相对较少，反映了区位对城市带内部交通的影响。

　　从标准化后的点出度（ＮｒｍＯｕｔＤｅｇ）和点入度（ＮｒｍＩｎＤｅｇ）可以看出，除马鞍山市外，其余城市的点出度和点入度排序之间有着一致性。其中，合肥市的点出度（５６．５６１）和点入度（６３．９４０）最高，说明合肥市作为安徽省的省会城市以及皖江城市带内经济发达的城市，在区内公路客运交通中的重要地位，既是重要的客运目的地，又是重要的客运门户城市；芜湖市作为点出度（３４．７０３）和点入度（３４．８２７）排序第二的城市，公路客运的输出量和输入量都很高，说明其在皖江城市带内公路客运地位仅低于合肥市，但与合肥市还存在一定的差距。马鞍山市在点出度（１９．４７８）和点入度（２２．５８９）的排序上相差较大，分别为第六和第三，说明马鞍山市在皖江城市带区内公路客运中目的地的地位高于及门户城市的地位。

　　接近中心度中，合肥市、六安市、马鞍山市、巢湖市、芜湖市、铜陵市和安庆市属于第一等级（１００．０００），接近中心度最高，说明这些城市与其他城市间的通达性好，不受其他城市节点的影响；宣城市和池州市属于第二等级（９０．０００），与这两个城市与滁州市无直接的公路客运交通联系情况相一致；滁州市第三等级（８１．８１８），与宣城市和池州市没有之间公路客运交通相连，说明滁州市的公路客运交通受其他城市的控制程度较大。