【摘 要】
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大数据分析已成为新时期理解城市网络的关键。基于交通、信息大数据,通过SNA、SSI、Modularity等方法分析长江中游城市群外向联系网络结构及影响因素,结果显示:(1)空间异质性明显,极化作用突出。普铁网络形成以周边城市为主的π型空间联系格局,高铁网络廊道效应显著,呈现以沪昆、汉沪蓉高铁为轴线的侧V型联系格局,信息网络形成以武汉、长沙、南昌为核心向外放射状空间联
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大数据分析已成为新时期理解城市网络的关键。基于交通、信息大数据,通过SNA、SSI、Modularity等方法分析长江中游城市群外向联系网络结构及影响因素,结果显示:(1)空间异质性明显,极化作用突出。普铁网络形成以周边城市为主的π型空间联系格局,高铁网络廊道效应显著,呈现以沪昆、汉沪蓉高铁为轴线的侧V型联系格局,信息网络形成以武汉、长沙、南昌为核心向外放射状空间联系格局。SSI均小于0.1,空间极化效应明显。(2)拓扑结构上,普铁、信息网络单核结构显著,高铁网络双核结构突出,综合网络显现多核结构。(3)社区结构上,普铁和高铁网络社区结构明显,信息和综合网络未形成明显的社区结构。(4)城市规模对长江中游城市群外向联系网络发挥关键作用,地理距离、行政等级以及城市职能也会产生不同程度的影响。
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