網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2016-09-26 09:52:14網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.3858.P.20160926.0952.020.html第35

網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2016-09-26 09:52:14

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第35卷第9期2016年9月

地理科學(xué)進(jìn)展

V ol.35, No.9Sep. 2016

武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與銀行網(wǎng)點(diǎn)的

空間耦合性研究

詹璇1,2，林愛(ài)文1,2*，孫鋮1,2，喬衛(wèi)1

(1.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，武漢430079；2. 教育部地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430079)

摘要：

本文以構(gòu)建公共交通網(wǎng)絡(luò)為切入點(diǎn)，運(yùn)用改進(jìn)的多中心性評(píng)價(jià)模型測(cè)度了武漢都市發(fā)展區(qū)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性，并結(jié)合GIS 核密度分析法與雙變量空間自相關(guān)分析法，探討了公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性和銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布規(guī)律，以及兩者之間的耦合性與空間結(jié)構(gòu)。主要研究結(jié)論為：①武漢都市發(fā)展區(qū)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性具有城市多中心指向性特征，且由中心向外圍圈層遞減；②銀行網(wǎng)點(diǎn)布局呈現(xiàn)“核心—中心—過(guò)渡區(qū)—外圍”多層次結(jié)構(gòu)，且具有空間不均衡性；③公共交通網(wǎng)絡(luò)各中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)具有不同程度的空間正相關(guān)。銀行網(wǎng)點(diǎn)受接近中心性的影響最大，直達(dá)性次之，介數(shù)中心性最??；④局域上，公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)的耦合關(guān)系存在空間不平穩(wěn)性與空間異質(zhì)性。高—高聚集與低—低聚集是主要的空間關(guān)聯(lián)模式；高—高聚集主要位于銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的核心圈層，低—低聚集點(diǎn)綴于外圍圈層，高—低聚集與低—高聚集介于核心圈層與外圍圈層之間。關(guān)鍵詞：公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性；改進(jìn)多中心性評(píng)價(jià)模型；銀行網(wǎng)點(diǎn)；耦合；武漢都市發(fā)展區(qū)

1引言

城因水興，市緣路起。城市交通路網(wǎng)是城市發(fā)展和居民生活出行重要的物質(zhì)基礎(chǔ)，在實(shí)現(xiàn)城市日常功能的同時(shí)，影響著城市的空間結(jié)構(gòu)與發(fā)展(黃文雄等, 2009; 李清泉等, 2012) 。公共交通作為城市交通系統(tǒng)的主體部分，是解決居民通勤問(wèn)題、緩解交通環(huán)境壓力、改善要素集聚分配的有效手段(李志等, 2014; 許文娟, 2014) ?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃綱要》中提出，要大力發(fā)展城市公共交通系統(tǒng)，實(shí)施公交優(yōu)先

發(fā)展戰(zhàn)略。優(yōu)先發(fā)展城市公共交通已成為緩解交通擁堵、構(gòu)建兩型社會(huì)的必然選擇(徐黔予, 2011; 王薇等, 2012) 。

1998年，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究爆發(fā)，許多真實(shí)世界的

網(wǎng)絡(luò)受到社會(huì)學(xué)、生物學(xué)、物理學(xué)等領(lǐng)域?qū)W者的熱切關(guān)注。公共交通系統(tǒng)作為一種具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)，國(guó)內(nèi)外眾多交通及地理學(xué)者從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的視角對(duì)其展開研究(趙莉莉, 2010) 。如Lato-ra 等(2002)初步研究了波士頓地鐵的網(wǎng)絡(luò)特性；Sienkiewicz 等(2005)探討了波蘭21個(gè)城市的公共運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)、介數(shù)及匹配性等拓?fù)涮匦?。?guó)內(nèi)公共交通復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究起步稍晚。高自友等(2005)以北京市為例，對(duì)城市公交網(wǎng)絡(luò)的無(wú)標(biāo)度特性及度分布指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究；王喆等(2007)構(gòu)建了成都市公交線路系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的靜態(tài)幾何量參數(shù)來(lái)分析其拓?fù)涮匦浴Ｒ陨铣晒蠖嗍腔趶?fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對(duì)公交網(wǎng)絡(luò)形態(tài)結(jié)構(gòu)及整體評(píng)價(jià)進(jìn)行的研究，對(duì)城市公交網(wǎng)絡(luò)空間特性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間聯(lián)系的研究較

收稿日期：2016-02；修訂日期：2016-07。

基金項(xiàng)目：國(guó)家基礎(chǔ)科學(xué)人才培養(yǎng)基金項(xiàng)目(J1103409)[Foundation:Fund for Fostering Talents in Basic Science of the National

Natural Science Foundation of China, No.J1103409]。

作者簡(jiǎn)介：詹璇(1992-)，女，江西上饒人，碩士生，研究方向?yàn)槿宋牡乩韺W(xué)、城市地理學(xué)及GIS 應(yīng)用，E-mail:254298610@qq.com。通訊作者：林愛(ài)文(1963-)，男，湖北黃岡人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事區(qū)域發(fā)展與土地利用、資源環(huán)境遙感與GIS 應(yīng)用研究，

E-mail:awlin@whu.edu.cn。

1155-1166頁(yè)

1156地理科學(xué)進(jìn)展

第35卷

少。隨著“可達(dá)性”這一概念的興起，交通可達(dá)性也逐漸受到國(guó)內(nèi)研究者的重視，并廣泛運(yùn)用于交通系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展(程鈺等, 2013) 、人口變化(李濤等, 2012) 、居民出行行為(曹小曙等, 2015) 、社會(huì)活動(dòng)空間關(guān)系(李立等, 2012) 等方面。公共交通作為交通系統(tǒng)的一個(gè)重要子集，其可達(dá)性研究也隨之增多。如田關(guān)云(2014)利用TransCAD 建立了蘭州市公共交通路線系統(tǒng)，并評(píng)價(jià)其可達(dá)性水平；李志等(2014)以南京地鐵1、2號(hào)線為例，測(cè)度了地鐵建成前后的公共交通可達(dá)性及其格局變化。公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性是測(cè)度可達(dá)性的一種有效手段，在城市地理、公共交通規(guī)劃等理論與實(shí)踐研究中發(fā)揮重要作用，如李剛(2014)從公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性角度研究了城市內(nèi)部軌道交通應(yīng)急救援站的選址問(wèn)題?？傮w而言，上述研究成果在一定程度上填補(bǔ)了公共交通網(wǎng)絡(luò)與城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)關(guān)系領(lǐng)域的空缺。

伴隨全球化的快速發(fā)展，金融服務(wù)業(yè)日益成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的主動(dòng)力與創(chuàng)新源泉(Bryson,1997) 。銀行網(wǎng)點(diǎn)是城市中最重要的金融中介，其布局是否合理與銀行經(jīng)營(yíng)效益和民眾辦理金融業(yè)務(wù)的便捷度息息相關(guān)。目前，地理學(xué)界對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)空間研究多集中于區(qū)位選擇、空間格局演化及其影響因素與優(yōu)化策略等方面。如李翠敏(2005)研究了上海中心城區(qū)不同類型銀行的分布，認(rèn)為上海銀行機(jī)構(gòu)分布主要受兩大類因素影響，即人口、商務(wù)流量、交通、城市規(guī)劃等外部因素和銀行定位與業(yè)務(wù)導(dǎo)向、形象營(yíng)銷所需等內(nèi)部因素；鄧秀麗(2012)認(rèn)為北京銀行業(yè)的分布表現(xiàn)為核心的高度集中和外圍的零散分布，行政和交通對(duì)其區(qū)位分布有較大影響；甄茂成等(2013)利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析了北京市中國(guó)銀行網(wǎng)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)特征，并從中剖析其空間分布的本質(zhì)特征。已有成果表明，國(guó)內(nèi)外對(duì)銀行業(yè)地理分布的研究日益增多并逐漸深入，但仍存在一些缺陷。良好的區(qū)位條件是滿足銀行發(fā)展、提升競(jìng)爭(zhēng)力的必備條件和重要選址因素，而良好的區(qū)位條件很大程度上取決于交通的便利程度。交通網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性越好，越有利于產(chǎn)業(yè)集聚，區(qū)位條件也就越好。但目前學(xué)界對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局與交通之間關(guān)系的研究較為籠統(tǒng)，理論與實(shí)證研究尚未形成體系，且從城市內(nèi)部公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性視角分析其與銀行網(wǎng)點(diǎn)分布的空間關(guān)聯(lián)性與耦合性的研究幾乎沒(méi)有。此外，已有研究方法多為定性分析，對(duì)交通網(wǎng)絡(luò)中心性與社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的關(guān)系研究?jī)H落腳在

線性相關(guān)分析上(陳晨等, 2013) ，未進(jìn)一步探索其空間結(jié)構(gòu)特性。為此，本文以武漢都市發(fā)展區(qū)為例，以城市公共交通網(wǎng)絡(luò)中最具代表性的公共汽車網(wǎng)絡(luò)與地鐵網(wǎng)絡(luò)為研究實(shí)體，基于改進(jìn)多中心性評(píng)價(jià)模型測(cè)度公交網(wǎng)絡(luò)中心性，運(yùn)用核密度分析法對(duì)公交網(wǎng)絡(luò)中心性和銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布規(guī)律進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)分布密度的雙變量空間自相關(guān)模型，探究?jī)烧叩目臻g耦合關(guān)系，以期為武漢市銀行網(wǎng)點(diǎn)的布局優(yōu)化提供理論支撐，也為城市公共交通可達(dá)性及其與社會(huì)活動(dòng)關(guān)系的研究提供一種新思路。

2數(shù)據(jù)與方法

2.1研究區(qū)域

武漢市位于中國(guó)經(jīng)濟(jì)地理中心，是全國(guó)重要的工業(yè)基地、科教基地和綜合交通樞紐。長(zhǎng)江及其最大支流漢水橫貫武漢市區(qū)中央，將其城區(qū)一分為三，形成了武昌、漢口、漢陽(yáng)三鎮(zhèn)隔江鼎立的空間格局。本文研究區(qū)為《武漢市城市總體規(guī)劃(2010-2020年) 》所確定的都市發(fā)展區(qū)，東到陽(yáng)邏、雙柳、左嶺、豹澥，西至走馬嶺、蔡甸城關(guān)鎮(zhèn)、常福，北抵天河、橫店、三里，南達(dá)紗帽、金口、鄭店和五里界，是城市功能的主要集聚區(qū)和城市空間的重點(diǎn)拓展區(qū)。由于部分公共交通線路較長(zhǎng)，延伸至都市發(fā)展區(qū)界線外(如292路、301路) ，因此需在都市發(fā)展區(qū)基礎(chǔ)上，將研究區(qū)范圍適當(dāng)擴(kuò)展至公交線路終點(diǎn)。2.2數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文公共交通數(shù)據(jù)包括公交汽車線路及站點(diǎn)、地鐵線路及站點(diǎn)和道路網(wǎng)。其中，公交線路及站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于武漢公交管理辦公室網(wǎng)站(http://www.whjt.gov.cn/gjb/)，時(shí)效性強(qiáng)，能反映武漢公交線路運(yùn)營(yíng)的最新狀態(tài)。地鐵線路及站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自武漢地鐵集團(tuán)有限公司網(wǎng)站(http://www.whrt.gov.cn/)。道路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是基于百度地圖、騰訊地圖疊加衛(wèi)星地圖進(jìn)行配準(zhǔn)后矢量化得到的。截至2015年12月，研究區(qū)內(nèi)共有360條常規(guī)公交汽車線路和4條地鐵線路，利用ArcGIS 對(duì)各線路及站點(diǎn)進(jìn)行矢量化處理，生成武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)圖(圖1) 。本文中銀行網(wǎng)點(diǎn)僅指銀行實(shí)體營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，包括支行、儲(chǔ)蓄所、分理處等分支機(jī)構(gòu)，不包括ATM 網(wǎng)點(diǎn)，相關(guān)數(shù)據(jù)從中國(guó)銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、漢口銀行等23家銀行官方網(wǎng)站上獲得。通過(guò)百度地圖

第9期詹璇等：武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間耦合性研究

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找到各銀行網(wǎng)點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，導(dǎo)入ArcGIS 形成矢量數(shù)據(jù)，進(jìn)行空間定位與分析。2.3研究方法

2.3.1改進(jìn)多中心性評(píng)價(jià)模型(ImprovedMultiple

Centrality Assessment Model)

“單中心”城市空間結(jié)構(gòu)是中國(guó)傳統(tǒng)的城市發(fā)展模式，大量人口、產(chǎn)業(yè)集聚于中心城區(qū)，造成了嚴(yán)重的交通擁堵問(wèn)題，已成為影響中國(guó)城市健康發(fā)展的一大“弊病”(

郭研苓, 2011; 孫斌棟等, 2013) 。為緩解單中心蔓延帶來(lái)的城市問(wèn)題，很多大城市紛紛采取由“單中心”向“多中心”轉(zhuǎn)變的空間發(fā)展戰(zhàn)略?！段錆h市城市總體規(guī)劃(2010-2020年) 》明確提出，要依托主要交通干線，建成以主城區(qū)為核心的多軸、多中心、開放式的城市空間布局。交通系統(tǒng)作為城市的骨架，與城市空間格局相互影響，一方面對(duì)“多中心”城市結(jié)構(gòu)具有重要的引導(dǎo)作用；另一方面，交通網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)也會(huì)伴隨著城市空間格局的轉(zhuǎn)變而形成多個(gè)輻射核心?；诖?，本文以公交線路、地鐵線路及沿實(shí)際道路步行換乘線路為邊，公交站點(diǎn)、地鐵站點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，基于實(shí)地調(diào)查，設(shè)置常規(guī)公交車速為20km/h，地鐵車速為30km/h，步行速度為5km/h，沿著實(shí)際網(wǎng)絡(luò)路徑計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的距離與時(shí)間成本，運(yùn)用改進(jìn)多中心性評(píng)價(jià)模型的接近中心性、介數(shù)中心性與直達(dá)性等指標(biāo)，測(cè)度武漢都市發(fā)展區(qū)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性，為公交網(wǎng)絡(luò)與銀行網(wǎng)點(diǎn)分布之間的關(guān)系進(jìn)行量化研究提供基礎(chǔ)。

(1)接近中心性

接近中心性表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他所有節(jié)點(diǎn)接近的程度，公式如下：

C i C =(N -1)/∑j =1; j ≠i d ij

N

(1)

C i C 表示節(jié)點(diǎn)i 的接近中心性；式中：N 為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)

數(shù)；d ij 表示節(jié)點(diǎn)i 與j 之間的最短路徑。一般意義上的可達(dá)性是指任一點(diǎn)到達(dá)目的地的難易程度(李平華等, 2005) ，常以距離、時(shí)間為指標(biāo)來(lái)衡量空間阻力。本文選取的公共交通網(wǎng)絡(luò)包含距離相同條件下，時(shí)間成本不同的3種交通方式，即公共交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的邊包含了常規(guī)公交線路、地鐵線路、站點(diǎn)步行換乘線路3種類型，對(duì)應(yīng)的實(shí)際通行方式與速度不同?；诟鬟呌?jì)算的節(jié)點(diǎn)間實(shí)際時(shí)間存在差異，對(duì)作為模型參數(shù)的最短距離成本路徑進(jìn)行了改進(jìn)，使之更符合當(dāng)代城市居民高效率、快節(jié)奏的生活出行要求。改進(jìn)的接近中心性計(jì)算公式如下：C i C 表示節(jié)點(diǎn)i 的接近中心性；式中：N 表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)

C i C =(N -1)/∑j =1; j ≠i t ij

N

(2)

點(diǎn)數(shù)；t ij 表示節(jié)點(diǎn)i 與j 之間的最短時(shí)間成本。某個(gè)點(diǎn)的接近中心性越大，則其到網(wǎng)絡(luò)中任意其他節(jié)點(diǎn)所花費(fèi)的平均時(shí)間就越短，在網(wǎng)絡(luò)中也就越趨于中心位置。因此，接近中心性反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的相對(duì)可達(dá)性，并且能從公共交通網(wǎng)絡(luò)的角度指示城市結(jié)構(gòu)核心。

(2)介數(shù)中心性

介數(shù)中心性也是一種基于最短距離的度量指標(biāo)，通常被定義為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)的最短路徑中經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)i 的最短路徑數(shù)，公式如下：

C i B =

n jk (i ) N 1

j =1; k =1; j ≠k ≠i jk

(3)

式中：N 表示公共交C i B 表示節(jié)點(diǎn)i 的介數(shù)中心性；通網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)；n jk 表示節(jié)點(diǎn)j 與k 之間的最短路徑數(shù)量；n jk (i ) 表示節(jié)點(diǎn)j 與k 之間最短路徑中穿過(guò)節(jié)點(diǎn)i 的最短路徑數(shù)量。同理，本文對(duì)該指標(biāo)稍作修改，將其定義為網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)以最短時(shí)間成本連接的路徑中，經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)i 的最短時(shí)間成本路徑數(shù)，公式如下：

C i B =

m jk (i ) N j =1; k =1; j ≠k ≠i jk

(4)

式中：N 為公共交通網(wǎng)C i B 為節(jié)點(diǎn)i 的介數(shù)中心性；

圖1武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)示意圖

Fig.1Public transportation network in Wuhan City

絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)；m jk 為節(jié)點(diǎn)j 與k 之間最短時(shí)間成本路徑數(shù)量；m jk (i ) 為節(jié)點(diǎn)j 與k 之間最短時(shí)間成本連接的路

1158地理科學(xué)進(jìn)展

第35卷

徑中穿過(guò)節(jié)點(diǎn)i 的最短時(shí)間成本路徑數(shù)量。式(4)所表達(dá)的實(shí)際意義是當(dāng)穿過(guò)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短時(shí)間成本路徑越多，介數(shù)中心性數(shù)值越大。介數(shù)中心性可以反映網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上潛在負(fù)荷的大小，運(yùn)用在公共交通網(wǎng)絡(luò)中則衡量各節(jié)點(diǎn)承受的交通客流量。

(3)直達(dá)性

公共交通網(wǎng)絡(luò)基于城市道路又不同于道路網(wǎng)絡(luò)，其在線路設(shè)置、站點(diǎn)?？?、行駛方向上存在一定限制，站點(diǎn)之間的通行常常無(wú)法實(shí)現(xiàn)絕對(duì)直線化。在不考慮交通堵塞等情況下，本文可計(jì)算出站點(diǎn)基于公交網(wǎng)絡(luò)通行的最短距離，它既考慮了站點(diǎn)所在道路的空間特性，也反映了公共交通因其?？空军c(diǎn)、線路設(shè)置限制造成的繞路等問(wèn)題的固有特性。通過(guò)測(cè)度網(wǎng)絡(luò)中2個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑與連接這2個(gè)節(jié)點(diǎn)的直線路徑的偏離程度，將其作為衡量公共交通網(wǎng)絡(luò)效率的指標(biāo)；偏離程度越小，直達(dá)性越好，交通效率越高。公式為：

d ij N

C =j =1; j ≠i

ij

S

i

Eucl

轉(zhuǎn)換到同一分析單元下，全面研究武漢都市發(fā)展區(qū)內(nèi)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間分布形態(tài)及規(guī)律。

2.3.3空間自相關(guān)分析

傳統(tǒng)數(shù)量統(tǒng)計(jì)分析只注重?cái)?shù)量值之間的關(guān)系，無(wú)法表達(dá)其空間關(guān)系。空間統(tǒng)計(jì)分析則可研究與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)間的空間依賴、空間關(guān)聯(lián)或空間自相關(guān)。為更直觀地表達(dá)研究區(qū)內(nèi)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間關(guān)聯(lián)模式，本文采用空間自相關(guān)方法來(lái)測(cè)度兩者的空間格局相關(guān)性?？臻g自相關(guān)(SpatialAutocorrelation) 是空間統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要組成部分，包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩大類。全局空間自相關(guān)是對(duì)某種現(xiàn)象或?qū)傩灾翟谡麄€(gè)區(qū)域的空間特征的描述，檢驗(yàn)其在空間上是否存在聚集、分散或隨機(jī)等特性。全局自相關(guān)模型計(jì)算結(jié)果是一個(gè)單一數(shù)值，有時(shí)會(huì)掩蓋局部狀態(tài)的不穩(wěn)定性(高爽等, 2011) ；而局部空間自相關(guān)測(cè)度了研究區(qū)域各空間位置與各自周圍鄰近位置的同一屬性的相關(guān)性，能更準(zhǔn)確地把握局部空間要素的集聚與分異特征，從而彌補(bǔ)全局相關(guān)性分析的不足。最常用的局部自相關(guān)測(cè)度指數(shù)為空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)(LocalIndicators of Spatial Association, LI-SA) ，即Local Moran's I 指數(shù)。

本文為探討銀行網(wǎng)點(diǎn)與公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性之間的空間耦合模式，故采用全局和局域的雙變量空間自相關(guān)分析法。首先，構(gòu)建雙變量全局空間自相關(guān)模型，通過(guò)Moran's I 指數(shù)探討銀行網(wǎng)點(diǎn)與公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性在整個(gè)研究區(qū)上的相關(guān)性。公式如下：

n n

a )(X j b b ) n i =1j =1C ij (X i a I =n …(6)n n a b

C ij (X i a )(X j b )

j =1

j =1

i =1

(5)

d ij Eucl C i S 為節(jié)點(diǎn)i 的直達(dá)性；式中：N 為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)；

為節(jié)點(diǎn)i 與j 之間的歐氏距離，即節(jié)點(diǎn)i 與j 之間的最短距離。若某一節(jié)點(diǎn)能以最短的直線路徑到達(dá)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)任一節(jié)點(diǎn)，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)直達(dá)性最佳，交通效率也最高。

2.3.2GIS 空間密度分析法

直接用圖來(lái)表示離散點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，存在難以清晰地表達(dá)其空間分布趨勢(shì)的弊端。GIS 空間密度分析法則可通過(guò)對(duì)離散點(diǎn)數(shù)據(jù)或線數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插，從而得到研究對(duì)象空間連續(xù)的密度變化圖層，反映其在整個(gè)區(qū)域的空間集聚狀況。依據(jù)插值原理的不同，可分為核密度分析和普通的點(diǎn)、線密度分析(尹海偉等, 2014) 。核密度分析是通過(guò)計(jì)算一定窗口范圍內(nèi)的離散點(diǎn)密度，將計(jì)算結(jié)果作為該窗口的中心值。對(duì)于落入搜索范圍內(nèi)的點(diǎn)，賦予不同的權(quán)重，越接近搜尋中心的點(diǎn)或線權(quán)重越大，反之亦然。因此，核密度分析能夠反映距離衰減規(guī)律。而在一般的點(diǎn)、線密度分析中，落在搜索范圍內(nèi)的點(diǎn)或線權(quán)重相同，無(wú)法反映出距離衰減規(guī)律(王法輝, 2009) 。接近中心性、介數(shù)中心性、直達(dá)性等中心性度量指標(biāo)是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的屬性，對(duì)各中心性指標(biāo)與其他要素進(jìn)行相關(guān)分析時(shí)需統(tǒng)一分析尺度(王瑤莉等, 2013) 。本文運(yùn)用ArcGIS 核密度分析工具，對(duì)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行空間插值，將兩者

式中：n 為空間單元總數(shù)；C ij 是衡量空間單元i 、j 之間鄰接關(guān)系的權(quán)重矩陣；X i a 、X j b 分別為空間單元i

ˉa 、X ˉb 分別屬性a 的值和空間單元j 屬性b 的值；X

為屬性a 、b 的平均值。I 取值在±1之間，大于0表示空間正相關(guān)，越接近1，則正相關(guān)性越強(qiáng)；小于0表示空間負(fù)相關(guān)，越接近于-1，則負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)；等于0表示空間無(wú)關(guān)。

其次，運(yùn)用局部雙變量空間自相關(guān)模型，以更好地識(shí)別不同空間單位銀行網(wǎng)點(diǎn)與公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性之間的耦合關(guān)系。公式如下：j

l ) k n (X l X k i I kl =W

k j =1ij l

(7)

第9期詹璇等：武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間耦合性研究

1159

I kl 為局部雙變量空間自相關(guān)系數(shù)；X k i 為空間式中：

單元i 屬性k 的值；X l 為空間單元j 屬性l 的值；

ˉk 、X ˉl 分別為屬性k 、X σk 、σl 分別為屬l 的平均值；W ij 為空間單元i ，性k 、l 的方差；j 之間的空間權(quán)重

j

矩陣。

3公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性測(cè)度及空間分布特征

基于改進(jìn)多中心性評(píng)價(jià)模型測(cè)度接近中心性、介數(shù)中心性、直達(dá)性等指標(biāo)，運(yùn)用核密度分析法得到公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度分布圖(圖2a-2c) 。經(jīng)試驗(yàn)，接近中心性、介數(shù)中心性和直達(dá)性核密度分析的搜索半徑分別取2000、3000、1800m 為宜，格網(wǎng)大小均為257.11m×257.11m 。3.1接近中心性

由圖2a 可以看出，公共交通網(wǎng)絡(luò)接近中心性呈現(xiàn)出“核心—邊緣—外圍”的空間結(jié)構(gòu)。接近中心性核密度最高值在0.000073416~0.000091769之間，位于長(zhǎng)江西北的漢口老城區(qū)，大致以解放公園路、高雄路、中山大道—?jiǎng)倮?、武展西路—游藝路為界形成了高密度核心區(qū)(圖2a 中A 區(qū)) 。該區(qū)域位于漢口的中心地區(qū)，優(yōu)良的地理區(qū)位和交通條件使得接近中心性值較大的站點(diǎn)集中在該區(qū)域，如京漢大道江漢路、香港路苗栗路、解放大道循禮門、新華路協(xié)和醫(yī)院等公交站，及“友誼路站”“江漢路站”“香港路站”和換乘站點(diǎn)“循禮門站”等地鐵站，這些站點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的平均時(shí)間最短，在整個(gè)公交網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置。區(qū)域B 以高密度區(qū)域A 為核心向外圈層擴(kuò)散，沿香港路、新華路向西北方向延伸至康居一路附近，向南至大夾街附近，向東則延伸至解放大道黃浦大街公交站點(diǎn)，分布范圍較大，包括解放大道中山公園、京漢大道武勝路、武勝路泰合廣場(chǎng)等公交樞紐，以及漢口火車站、利濟(jì)北路站、青年路站等地鐵站點(diǎn)。區(qū)域C 是位于武昌地區(qū)的次級(jí)中心，分布在以湖北省政府為中心的水果湖地區(qū)，空間范圍較小。區(qū)域B 和C 的接近中心性核密度值均在0.000055062~0.000073415之間，區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)到達(dá)網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的平均時(shí)間較短，接近中心性較高。

距上述城市中心較遠(yuǎn)的區(qū)域中零星分布著幾個(gè)小范圍的低核密度區(qū)，如南湖大道以南、關(guān)山大道—大學(xué)園路以西、民族大道以東、華師園路以北

圖2武漢公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度分布Fig.2Kernel density of public transportation network

centralities in Wuhan City

的區(qū)域，五環(huán)大道、東西湖大道附近，以及圍繞美好

愿景·香榭麗舍、東方花園等住宅小區(qū)的神龍大道、東風(fēng)大道、聯(lián)城路、車城北路附近。從武漢三鎮(zhèn)的整體角度看，接近中心性核密度聚集區(qū)主要分布于漢口地區(qū)，其接近中心性明顯高于與其隔江相望的武昌和漢陽(yáng)地區(qū)?？梢?jiàn)，漢口地區(qū)公共交通站點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)所有站點(diǎn)花費(fèi)的平均時(shí)間最少，在武漢市處于中心地位。3.2介數(shù)中心性

從圖2b 可以看出，公共交通網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性呈現(xiàn)出明顯的“多中心集聚”結(jié)構(gòu)(圖2b 中的A 、B 、C 區(qū)) ，并呈近似同心圓狀分布。核密度最高值在

1160地理科學(xué)進(jìn)展

第35卷

889555.0150~1111943.7690之間，集中于光谷廣場(chǎng)商圈附近(圖2b 中A 區(qū)) 和以中南路地鐵換乘站為中心的中南路、武珞路、中南一路附近(圖2b 中B 區(qū)) ，上述區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的介數(shù)中心性核密度值最高。換言之，網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)以最短時(shí)間連通的路徑中，通過(guò)該區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的路徑數(shù)目最多，說(shuō)明該區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)在整個(gè)公交網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要地位，承受的交通客流量最大，相應(yīng)的各車站通行壓力也最大，如民族大道光谷廣場(chǎng)、虎泉街地鐵光谷廣場(chǎng)站、

雄楚大道下錢村等公交站點(diǎn)，與全市軌道交通客流量最大、銜接漢口和武昌的地鐵2號(hào)線一期工程終點(diǎn)站“光谷廣場(chǎng)站”和地鐵2、4號(hào)線的換乘站點(diǎn)“中南路站”和“洪山廣場(chǎng)站”。

區(qū)域C 是公交網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性核密度分布的次級(jí)核心區(qū)，大致以京漢大道與江漢路交會(huì)處為中心，分布在解放大道、京漢大道、中山大道、萬(wàn)松園路、江漢路等主次干道附近，包括江漢路地鐵循禮門站、京漢大道大智路、香港路苗栗路等站點(diǎn)。該區(qū)域核密度值處于較高水平，在667166.2613~889555.0149之間，圖2b 中以區(qū)域A 、B 為中心向外圈層擴(kuò)散的部分區(qū)域的核密度值也在此區(qū)間。這些區(qū)域內(nèi)的公共交通網(wǎng)絡(luò)介數(shù)中心性較高，表明通過(guò)區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的最短時(shí)間成本路徑較多，公交客流相對(duì)較大。

縱觀全區(qū)，介數(shù)中心性核密度呈T 字形分布，以長(zhǎng)江—漢江和武珞路—珞喻路為軸向外遞減，形成了以光谷廣場(chǎng)、中南路地鐵站、循禮門地鐵站為中心的3個(gè)高值區(qū)。武昌地區(qū)的介數(shù)中心性核密度值高于漢口和漢陽(yáng)，可見(jiàn)客流量大的公共交通樞紐多位于武昌地區(qū)。3.3直達(dá)性

由圖2c 可知，直達(dá)性核密度分布呈現(xiàn)出“大分散、小集聚”的弱圈層結(jié)構(gòu)，且布局較分散，具有城市多中心指向性特征。直達(dá)性核密度最高值在9.190262605~11.487828250之間，其覆蓋范圍內(nèi)的公交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)到其他任意節(jié)點(diǎn)的最短路徑與直線路徑偏離程度最小，交通效率最高。空間上以解放大道、中山大道、京漢大道、澳門路等交通干線為軸向兩側(cè)擴(kuò)散，包括香港路站、循禮門站、江漢路站等地鐵站附近區(qū)域(圖2c 中A 區(qū)) ，和以長(zhǎng)港路站為中心，南至新灣路、西至常青路、北至紅旗渠路以北、東至新灣五路的區(qū)域。以這2個(gè)高密度區(qū)為中心向外擴(kuò)展的區(qū)域是直達(dá)性較高的集中分布區(qū)(圖2c 中

B 區(qū)) ，核密度值在6.892696954~9.190262604之間，分布范圍較廣，大致由江漢路站向西北延伸至常青花園站。另外，在水果湖廣場(chǎng)、光谷商圈、建設(shè)二路與建港南路交叉口、漢陽(yáng)大道與永豐路路交匯處以及田園街與四明路交會(huì)處附近，形成了小型的中心—外圍圈層分布結(jié)構(gòu)，這些區(qū)域直達(dá)性核密度值處于中上水平。

整體上看，漢口地區(qū)的直達(dá)性核密度值平均水平最高，且分布范圍較集中連片，武昌地區(qū)次之，漢陽(yáng)地區(qū)最低。一方面說(shuō)明總體上漢口地區(qū)公共交通效率最高，漢陽(yáng)地區(qū)最低；另一方面，介數(shù)中心性與直達(dá)性及接近中心性的核心匹配度不高。公交需求大的地方，公共交通可達(dá)性及效率均不高，說(shuō)明武漢市都市發(fā)展區(qū)內(nèi)公共交通站點(diǎn)與線路設(shè)置存在不合理性，應(yīng)在客流量較大的地方增設(shè)站點(diǎn)與線路，協(xié)調(diào)公交客流與公交可達(dá)性及通行效率之間的關(guān)系，使處于介數(shù)中心性核密度集聚區(qū)內(nèi)的交通站點(diǎn)能快速高效地輻射全區(qū)，避免出現(xiàn)客流擁擠、交通堵塞等問(wèn)題。

4銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布特征

4.1總體分布特征

武漢市都市發(fā)展區(qū)內(nèi)1463個(gè)銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間分布如圖3所示，其空間格局以貫穿市區(qū)的長(zhǎng)江和漢江為界差異顯著。漢口地區(qū)的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量最多，分布最密集；其次是武昌區(qū)；漢陽(yáng)區(qū)最少，僅98個(gè)。漢口自古被譽(yù)為“楚中第一繁盛處”，以發(fā)展金

圖3武漢銀行網(wǎng)點(diǎn)空間分布

Fig.3Distribution of bank branches in Wuhan City

第9期詹璇等：武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間耦合性研究

1161

融貿(mào)易和商業(yè)服務(wù)為主要職能；區(qū)內(nèi)有漢正街傳統(tǒng)商貿(mào)區(qū)、江漢路商務(wù)文化區(qū)和堤角都市工業(yè)園區(qū)，有中國(guó)民生銀行大廈、日清洋行大樓等地標(biāo)建筑，是外商投資興業(yè)的熱土，吸引著各大金融機(jī)構(gòu)在此聚集。武昌地區(qū)重點(diǎn)發(fā)展科教文化、高新技術(shù)、金融商務(wù)等職能，建設(shè)有中南商務(wù)辦公區(qū)、水果湖行政辦公區(qū)、魯巷城市副中心以及武漢大學(xué)、華中科技大學(xué)等眾多科研院校，因而分布著不少銀行網(wǎng)點(diǎn)。漢陽(yáng)是武漢的工業(yè)中心，以發(fā)展制造業(yè)為主，

相對(duì)而言對(duì)銀行機(jī)構(gòu)的吸引力較小，整體上網(wǎng)點(diǎn)布局較少，主要集中于鐘家村及新興的王家灣商圈附近。由此可見(jiàn)，銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量同城區(qū)的發(fā)展職能之間存在一定關(guān)系。此外，本文通過(guò)對(duì)公交站點(diǎn)建立300m 緩沖區(qū)，對(duì)地鐵站點(diǎn)建立500m 緩沖區(qū)，分別計(jì)算在各自緩沖區(qū)范圍內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，發(fā)現(xiàn)位于公交站點(diǎn)300m 緩沖區(qū)內(nèi)的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)達(dá)1277個(gè)，占銀行網(wǎng)點(diǎn)總數(shù)的87，說(shuō)明銀行網(wǎng)點(diǎn)分布與公交站點(diǎn)服務(wù)范圍的空間契合度較高。其中，水果湖路水果湖、江漢北路新華路口、武珞路丁字橋等公交站點(diǎn)周邊銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量較多，在9~12個(gè)之間；而位于地鐵站點(diǎn)500m 緩沖區(qū)內(nèi)的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)僅為409個(gè)，比例為28，主要原因是地鐵站點(diǎn)總體數(shù)量較少，其服務(wù)半徑內(nèi)的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)在整個(gè)研究區(qū)內(nèi)所占比例不高。以銀行網(wǎng)點(diǎn)為中心建立的300m 緩沖區(qū)內(nèi)有68個(gè)地鐵站點(diǎn)，占總數(shù)的71，說(shuō)明銀行網(wǎng)點(diǎn)附近的軌道交通條件較為便利。4.2核密度分布特征

運(yùn)用ArcGIS 的核密度分析工具，將銀行網(wǎng)點(diǎn)與中心性指標(biāo)統(tǒng)一到覆蓋研究區(qū)的等空間分辨率格網(wǎng)上，得到銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度分布圖(圖4) 。

圖4更直觀地體現(xiàn)了網(wǎng)點(diǎn)的空間集聚特征，即“核心—中心—過(guò)渡區(qū)—外圍”的多核多層次空間結(jié)構(gòu)。核心區(qū)的核密度值最高，在8.630520822~14.312166210之間，主要集中在漢口內(nèi)環(huán)以江漢路為代表的中山大道與以武廣商圈為核心的解放大道沿線的“城市商業(yè)中心”，以及被譽(yù)為武漢“華爾街”的建設(shè)大道附近(圖4中A 區(qū)) 。這幾條貫通漢口東西的交通大動(dòng)脈與新華路—友誼路、臺(tái)北路、香港路、澳門路、保成路、利濟(jì)北路等南北走向城市主要街道交錯(cuò)形成了較大面積的集聚分布熱區(qū)。另一個(gè)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的高密度核心區(qū)為以水果湖路—姚家?guī)X街、中南路—中北路為橫縱軸，并圍繞洪山廣場(chǎng)這一武昌區(qū)交通樞紐與商業(yè)中心向外擴(kuò)散的區(qū)域(圖4中B 區(qū)) ，相比之下其范圍較小。此外，還有多個(gè)低等級(jí)圈層中心分散在核心區(qū)外，如光谷廣場(chǎng)商業(yè)中心、徐東商圈、鐘家村商圈等小型集聚區(qū)。上述集聚區(qū)以外的區(qū)域，構(gòu)成了銀行網(wǎng)點(diǎn)的過(guò)渡區(qū)與外圍區(qū)。整體上看，武漢市銀行網(wǎng)點(diǎn)分布核密度具有沿江和沿城市主干道發(fā)展的特點(diǎn)，武昌地區(qū)尤為明顯。

5公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的

空間耦合性

通過(guò)上述分析發(fā)現(xiàn)，武漢都市發(fā)展區(qū)內(nèi)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性和銀行網(wǎng)點(diǎn)均存在一定的空間集聚性。本文借助于GeoDa 軟件，運(yùn)用全局和局部的雙變量空間自相關(guān)模型，進(jìn)一步分析公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)之間從整體到局部的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系。

5.1雙變量全局空間自相關(guān)

首先，運(yùn)用ArcGIS 軟件提取了研究區(qū)內(nèi)1463個(gè)銀行網(wǎng)點(diǎn)的核密度值，以及其相同位置處的公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度值。在GeoDa 軟件中，以公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度和銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度為變量，可得到如圖5所示的公共交通網(wǎng)絡(luò)接近中心性—銀行網(wǎng)點(diǎn)、介數(shù)中心性—銀行網(wǎng)點(diǎn)、直達(dá)性—銀行網(wǎng)點(diǎn)的Moran 散點(diǎn)圖。圖中擬合線的斜率即雙變量全局自相關(guān)系數(shù)(Moran'sI 指數(shù)) ，分別為0.3924、0.2918、0.3532，均為正數(shù)，且圖中大部分點(diǎn)集中在第一、三象限，而第一、三象限分別代表“高

圖4銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度分布圖

Fig.4Kernel density of bank branches in Wuhan City

—高”集聚和“低—低”集聚；第二、四象限分別代表“低—高”集聚和“高—低”集聚。結(jié)果表明，在全局

1162地理科學(xué)進(jìn)展

第35卷

空間上，研究區(qū)內(nèi)公共交通網(wǎng)絡(luò)各中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)分布存在著不同的空間關(guān)聯(lián)程度，均為正相關(guān)?？梢?jiàn)，銀行網(wǎng)點(diǎn)分布范圍內(nèi)公共交通條件優(yōu)越，可達(dá)性較好，且各指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間格局趨同特征不同。其中，銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度與接近中心性核密度的Moran's I 指數(shù)最大，空間關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)，意味著銀行網(wǎng)點(diǎn)傾向于分布在接近中心性較高的城市中心，以獲得較好的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)銀行更大限度地獲取經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)。如解放大道以南、江漢路以西、

中山大道以北、民意四路以東的區(qū)域以及水果湖路與中北路交會(huì)處，接近中心性核密度均較高，社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密集，銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量眾多且分布集中，各銀行網(wǎng)點(diǎn)所在位置到公共交通網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)花費(fèi)的平均時(shí)間最短，所能影響的服務(wù)區(qū)域和對(duì)象分布范圍較廣。直達(dá)性是衡量公共交通效率的有效指標(biāo)，它與接近中心性的核密度空間分布特征較為相似，因此直達(dá)性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的核密度空間相關(guān)性亦較強(qiáng)，可以發(fā)現(xiàn)銀行網(wǎng)點(diǎn)多分布于公共交通效率高的區(qū)域，如友誼路、前進(jìn)路、球場(chǎng)路附近。也就是說(shuō)，通過(guò)降低城市居民公共交通的通勤成本、

提高出行效率，可吸引銀行網(wǎng)點(diǎn)布局。

此外，介數(shù)中心性核密度與銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度之間也存在顯著的空間正相關(guān)，即介數(shù)中心性核密度越高，銀行網(wǎng)點(diǎn)分布越多且越集中。主要原因是介數(shù)中心性數(shù)值高低表征了各公交站點(diǎn)與地鐵站點(diǎn)的潛在負(fù)荷大小，數(shù)值越高的地方，站點(diǎn)的公共交通客流量越大，如光谷廣場(chǎng)附近及中南路地鐵中南路站附近等人流密集區(qū)，使銀行網(wǎng)點(diǎn)擁有足夠的服務(wù)消費(fèi)人群，有助于提高銀行的經(jīng)濟(jì)效益。相比于接近中心性、直達(dá)性，介數(shù)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的相關(guān)性相對(duì)最低，說(shuō)明銀行網(wǎng)點(diǎn)更傾向于分布在區(qū)位條件好、公共交通效率高的區(qū)域。5.2雙變量局部空間自相關(guān)

Moran's I 統(tǒng)計(jì)量只說(shuō)明公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)在空間上的平均差異程度，無(wú)法反映局部空間差異。通過(guò)GeoDa 軟件的Multivariate LISA 工具得到武漢都市發(fā)展區(qū)內(nèi)3個(gè)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的LISA 聚類圖(圖6) ，進(jìn)一

圖5公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)Moran 散點(diǎn)圖

Fig.5Moran scatter plot of centrality of public transportation network and bank branches

圖6公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的雙變量LISA 聚類圖

Fig.6Bivariate LISA cluster map of public transportation network centralities with bank branches

第9期詹璇等：武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性及其與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間耦合性研究

1163

步挖掘各中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)的局部聚類特征

信息。

由圖6可知，3個(gè)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間耦合均存在4種類型的聚集區(qū)，且表現(xiàn)出高度的空間相似性。其中，高—高與低—低2種類型聚集區(qū)構(gòu)成了公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)分布格局的主要空間關(guān)聯(lián)模式。此外，銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度分布的核心區(qū)基本屬于高—高聚集區(qū)，外圍區(qū)則基本屬于低—低聚集區(qū)，即具有銀行網(wǎng)點(diǎn)分布核心圈層的高值指向性與外圍圈層的低值指向性特征，而其他類型聚集區(qū)主要位于銀行網(wǎng)點(diǎn)核密度分布的過(guò)渡區(qū)。

(1)高—高聚集區(qū)。指公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度值較高，且銀行網(wǎng)點(diǎn)分布密集的區(qū)域。該區(qū)域主要分布在解放大道、江漢路附近的漢口內(nèi)環(huán)以及以中南路、洪山廣場(chǎng)為中心的武昌繁華地段，少部分位于漢陽(yáng)區(qū)。上述區(qū)域均處于武漢市主要建成區(qū)的中心，集聚了大量商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、中小型企業(yè)以及流動(dòng)人口，道路交通設(shè)施完善，公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的分布之間表現(xiàn)出了顯著的空間正相關(guān)性。對(duì)比圖6a 、圖6b 、圖6c 可知，3個(gè)中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)之間的耦合關(guān)系存在整體相似性的同時(shí)也具有微弱的空間異質(zhì)性，即接近中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)空間關(guān)聯(lián)的高—高類型區(qū)域范圍最大，直達(dá)性次之，介數(shù)中心性最小。

(2)低—低聚集區(qū)。指公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度值較低，且銀行網(wǎng)點(diǎn)分布少而分散的區(qū)域。該區(qū)域也具有正的空間相關(guān)性，主要位于銀行網(wǎng)點(diǎn)分布的外圍圈層，是研究區(qū)的邊緣地帶，遠(yuǎn)離熱鬧喧囂的城市中心，人口分散，公共交通條件相對(duì)滯后，站點(diǎn)、路線設(shè)置相對(duì)較少，各類社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度均不及城市中心地帶。對(duì)于商業(yè)銀行而言，該類區(qū)域不具備良好的區(qū)位條件，只需布局少量銀行網(wǎng)點(diǎn)即可滿足其周邊居民的金融業(yè)務(wù)需求。

(3)低—高聚集區(qū)。指公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度值較低，但銀行網(wǎng)點(diǎn)分布較集中的區(qū)域，主要位于高—高聚集區(qū)與低—低聚集區(qū)之間，部分點(diǎn)綴于研究區(qū)邊緣，具有沿江分布的特點(diǎn)，如和平大道、攔江路、古田二路附近。這些區(qū)域是銀行網(wǎng)點(diǎn)的聚集熱點(diǎn)，但其公共交通條件卻相對(duì)欠缺且效率不高，可能是因?yàn)樵搮^(qū)域深厚的歷史底蘊(yùn)及沿江的區(qū)位優(yōu)勢(shì)使其發(fā)展起步較早，形成了集商貿(mào)、金融、歷

史風(fēng)貌、文化旅游、高檔居住等多功能為一體的聚集區(qū)，吸引了眾多銀行。而多功能復(fù)合使得交通資源相對(duì)稀缺，易產(chǎn)生交通堵塞，導(dǎo)致公共交通效率低下等問(wèn)題，加之武漢三鎮(zhèn)隔江鼎立的空間格局使得濱江帶處于各鎮(zhèn)的相對(duì)邊緣而非中心位置，沿江各公交站點(diǎn)的公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性受地形條件限制及水路交通影響而處于偏低水平。因此，該區(qū)域內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)分布與公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性存在非協(xié)調(diào)性，同時(shí)說(shuō)明其公共交通條件有待完善。此外，部分區(qū)域也可能存在銀行網(wǎng)點(diǎn)布局過(guò)多的問(wèn)題，需對(duì)其進(jìn)行資源整合，保障資源的利用效率和銀行的服務(wù)效益。

(4)高—低聚集區(qū)。指公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性核密度值較高，但銀行網(wǎng)點(diǎn)分布較分散的區(qū)域。該空間關(guān)聯(lián)模式的分布范圍很小，但對(duì)比圖6a 、圖6b 、圖6c 發(fā)現(xiàn)該模式的空間分布差異較大，圖6a 與圖6c 相似，均分布在和平大道與建設(shè)一路、建設(shè)四路圍成的區(qū)域內(nèi)；圖6b 中介數(shù)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的高—低聚集區(qū)則位于關(guān)山大道、光谷創(chuàng)業(yè)街附近。說(shuō)明盡管上述對(duì)應(yīng)區(qū)域公共交通站點(diǎn)的接近中心性、直達(dá)性或介數(shù)中心性均處于較高水平，但銀行因考慮到周邊地區(qū)的設(shè)施狀況、人口分布與質(zhì)量狀況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)、同行業(yè)分布情況、土地租金以及銀行自身經(jīng)營(yíng)定位與發(fā)展戰(zhàn)略等多種內(nèi)外因素，并未選擇在此設(shè)立網(wǎng)點(diǎn)，從而產(chǎn)生了公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性與銀行網(wǎng)點(diǎn)的空間非協(xié)調(diào)性。

6結(jié)論與討論

城市公共交通是與城市人民息息相關(guān)的民生工程，銀行網(wǎng)點(diǎn)則是城市中最重要的金融中介，兩者均是城市地理、城市規(guī)劃研究中的重要課題。本文基于改進(jìn)多中心性評(píng)價(jià)模型和雙變量空間自相關(guān)模型，對(duì)武漢都市發(fā)展區(qū)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性，以及其與銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的空間耦合性進(jìn)行了定量研究，有助于把握武漢市公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性的空間分布狀態(tài)，為科學(xué)規(guī)劃城市公共交通建設(shè)以及合理布局銀行網(wǎng)點(diǎn)提供參考。主要結(jié)論有以下幾點(diǎn)：

(1)武漢都市發(fā)展區(qū)公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性具有城市多中心指向性特征，且由中心向外圍圈層遞減。位于漢口中心地帶的京漢大道江漢路、“江漢路站”、“循禮門站”等站點(diǎn)的接近度中心性最高，處于城市中心位置；光谷廣場(chǎng)附近區(qū)域站點(diǎn)的介數(shù)中

1164地理科學(xué)進(jìn)展

第35卷

心性最高，交通客流量與通行壓力最大，為城市另一中心；解放大道、中山大道沿線的香港路站、江漢路站等站點(diǎn)直達(dá)性最高，公共交通效率最好，也是城市中心之一。

(2)武漢公共交通網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)已形成多個(gè)輻射核心，正處于一個(gè)良性的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，但同時(shí)需避免中心區(qū)交通負(fù)荷過(guò)重等問(wèn)題。如“光谷廣場(chǎng)”附近人員密集，客流量巨大，地鐵、公交等現(xiàn)有路線、車次仍難以滿足大眾的出行需求。因此，在未來(lái)城市公交網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與建設(shè)中，應(yīng)加強(qiáng)“疏”與“導(dǎo)”?！笆琛痹谟诶^續(xù)提升中心地區(qū)公交網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)能力，“導(dǎo)”在于引導(dǎo)和加強(qiáng)非中心地區(qū)的公交網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，促進(jìn)城市交通結(jié)構(gòu)的多中心化的協(xié)調(diào)發(fā)展。

(3)武漢都市發(fā)展區(qū)內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)分布呈現(xiàn)“核心—中心—過(guò)渡區(qū)—外圍”多核多層次的空間結(jié)構(gòu)，且區(qū)域差異明顯。核心區(qū)域在漢口內(nèi)環(huán)的中山大道、解放大道和建設(shè)大道等主干道與武昌的洪山廣場(chǎng)周圍。

(4)整體上看，公共交通網(wǎng)絡(luò)各中心性指標(biāo)與銀行網(wǎng)點(diǎn)之間具有良好的空間正相關(guān)性，但關(guān)聯(lián)程度存在差異。銀行網(wǎng)點(diǎn)傾向于分布在接近中心性較高、區(qū)位條件較好的城市中心，公共交通效率高的地方也頗受銀行青睞。但從局部空間角度分析，銀行網(wǎng)點(diǎn)分布與公共交通網(wǎng)絡(luò)耦合關(guān)系具有空間不平穩(wěn)性和空間異質(zhì)性，以高—高聚集與低—低聚集為主，但還存在高—低聚集和低—高聚集這2種偏離一般規(guī)律的現(xiàn)象。高—高聚集位于銀行網(wǎng)點(diǎn)布局的核心圈層，低—低聚集則點(diǎn)綴于外圍圈層；高—低聚集與低—高聚集零星分布于核心圈層與外圍圈層之間。這一方面說(shuō)明銀行網(wǎng)點(diǎn)的分布還受其他多重因素，如人口流動(dòng)、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、同行業(yè)分布情況、政策引導(dǎo)及銀行自身發(fā)展需要等的影響；另一方面，也反映出目前部分區(qū)域存在銀行網(wǎng)點(diǎn)布局不合理的情況，如在低—高聚集區(qū)內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)布局過(guò)于集中，但其公共交通條件不佳，一定程度上影響了市民辦理金融業(yè)務(wù)的便捷程度，不利于地區(qū)金融服務(wù)業(yè)的發(fā)展。因此，銀行網(wǎng)點(diǎn)布局時(shí)應(yīng)整合資源，合理布局，實(shí)現(xiàn)效益最優(yōu)化發(fā)展。

當(dāng)然，本文尚存在一些不足之處，如在研究公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性時(shí)并未考慮常規(guī)公交的站點(diǎn)?？繒r(shí)間，且不同時(shí)段內(nèi)不同公共交通線路的通行能力有較大差異，從而影響其運(yùn)行速度和時(shí)間。不同等級(jí)與性質(zhì)的銀行網(wǎng)點(diǎn)與公共交通網(wǎng)絡(luò)中心性間

的相關(guān)性也存在差異，而本文并未對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)的等級(jí)及所屬銀行性質(zhì)進(jìn)行細(xì)分。在未來(lái)的研究中，應(yīng)針對(duì)這些不足開展進(jìn)一步探討。參考文獻(xiàn)(References)

曹小曙, 楊文越, 黃曉燕. 2015. 基于智慧交通的可達(dá)性與交

通出行碳排放:理論與實(shí)證[J].地理科學(xué)進(jìn)展, 34(4):418-429. [CaoX S, Yang W Y , Huang X Y . 2015. Aaccessi-bility and CO 2emissions from travel of smart transporta-tion:Theory and empirical studies[J].Progress in Geogra-phy, 34(4):418-429.]

陳晨, 程林, 修春亮. 2013. 沈陽(yáng)市中心城區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)中心性

及其與第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)密度空間分布的關(guān)系[J].地理科學(xué)進(jìn)展, 32(11):1612-1621. [ChenC, Cheng L, Xiu C L. 2013. Distribution of centrality of traffic network and its relationship with economic density of tertiary industry in Shenyang[J].Progress in Geography, 32(11):1612-1621.]程鈺, 劉雷, 任建蘭, 等. 2013. 濟(jì)南都市圈交通可達(dá)性與經(jīng)

濟(jì)發(fā)展水平測(cè)度及空間格局研究[J].經(jīng)濟(jì)地理, 33(3):59-64. [ChengY , Liu L, Ren J L, et al. 2013. The study about measuring of the relationship between transportation accessibility and the level of economic growth and spatial structure at county level[J].Economic Geography, 33(3):59-64.]

鄧秀麗. 2012. 北京市金融服務(wù)業(yè)空間格局及其演變研究

[D].北京:首都師范大學(xué). [DengX L. 2012. Beijingshi jinrong fuwuye kongjian geju jiqi yanbian yanjiu[D].Bei-jing, China:Capital Normal University.]

高爽, 魏也華, 陳雯, 等. 2011. 發(fā)達(dá)地區(qū)制造業(yè)集聚和水污

染的空間關(guān)聯(lián):以無(wú)錫市區(qū)為例[J].地理研究, 30(5):902-912. [GaoS, Wei Y H, Chen W, et al. 2011. Study on spacial-correlation between water pollution and industrial agglomeration in the developed region of China:A case study of Wuxi City[J].Geographical Research, 30(5):902-912.]

高自友, 吳建軍, 毛保華, 等. 2005. 交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性及

其相關(guān)問(wèn)題的研究[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息, 5(2):79-84. [GaoZ Y , Wu J J, Mao B H, et al. 2005. Study on the complexity of traffic networks and related problems[J].Journal of Transportation Systems Engineering and Infor-mation Technology, 5(2):79-84.]

郭研苓. 2011. 多中心空間結(jié)構(gòu)對(duì)城市交通的影響研究:以

上海為例[D].上海:華東師范大學(xué). [GuoY L. 2011. Re-search on the influence of poly-centric spatial impacting on the urban transport:A case of Shanghai[D].Shanghai, China:East China Normal University.]

黃文雄, 代筠杰, 譚利英, 等. 2009. 基于“兩型社會(huì)”的武漢

中心城區(qū)交通問(wèn)題研究[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào):城市科