孙建平,胡文海,韩 雪

(1.池州学院 地理与规划学院，安徽 池州 247100；2.池州学院 旅游与历史文化学院，安徽 池州 247100)

高速铁路的快速发展能够产生时空收敛效应，改善区域可达性水平，进而对区域经济潜力、空间格局，区域间经济联系产生影响，引起了众多研究者的广泛关注。

国外在这方面的研究起步较早。Gutiérrez采用最短旅行时间、日常可达性等指标分析马德里-巴塞罗那-法国边境高铁对可达性的影响[1]。Sánchcez-Mateos等将到伦敦的旅行时间作为衡量指标，评估了英国新建高速铁路可能导致可达性和经济联系的变化[2]。Shaw等选取旅行时间、旅行成本等指标，评估了高速铁路对中国城市可达性的影响[3]。Shen Y等基于空间Logit模型分析高速铁路在城市化进程中的作用[4]。Rotoli等对欧洲铁路进行仿真模拟，发现速度的提高可以提升欧洲铁路的可达性[5]。

近年来，随着我国高速铁路的快速建设，其对区域可达性的影响也越来越多地受到了国内学者们的关注，进行了丰富细致的研究。研究层面上，从国家[6-9]、区域[10-12]、省域[13,14]等宏观尺度到县域等微观尺度都有涉及[15，16]；研究对象上，既有对单条高铁线路的研究[17-20]，也有对综合高铁网络的研究[21-23]；研究方法上，常用加权平均旅行时间[14，20，21，24]、日常可达性[12，23]、引力模型[13，14，18，19]、重力模型等[12，23]，区域间通行时间的确定多采用网络分析法[18，19，24]及成本加权栅格法[12，22]等，研究趋向于多样化。

综上，关于高速铁路对交通可达性及区域间经济联系影响的研究成果丰硕，但多为对发达地区的研究，对欠发达地区研究较为单薄而且相对滞后。加权平均旅行时间的测度中，研究模型多采用网络分析法或成本加权栅格法，通过高速铁路或普通铁路的平均速度计算城市之间通行时间，没有充分考虑实际班次运行情况和城市间的中转换乘时间，分析结果与实际通行时间有出入，难以反映真实的可达性水平。基于此，本文从列车实际运行班次和城市间换乘时间来确定最短通行时间，能更加精确地反映加权平均旅行时间。安徽省高速铁路发展迅速，截至2019年底，高速铁路运营里程1844 km，居全国第六位。然而目前关于安徽省高速铁路可达性方面的研究还比较薄弱，陶世杰等分析了高速铁路网络对安徽省经济潜力的影响，对城市间经济联系强度影响的研究尚不多见，商合杭客运专线(北段)于2019年12月开通，亳州、阜阳、淮南、合肥等节点城市的可达性和空间格局也随之改变。基于此，本文以安徽省16个地级市为研究对象，采用GIS空间分析方法，通过加权平均旅行时间、可达性系数及经济联系强度指标分析高速铁路建成前后安徽省各城市可达性水平的变化，并进一步探讨可达性变化对城市间经济联系的影响。以期为完善安徽省交通网络、促进区域经济协调发展提供参考。

一、研究区域概况

安徽省位于中国华东地区，介于东经114°54′—119°37′，北纬29°41′—34°38′之间，下辖16个省辖市(地级市)。安徽省是长江经济带重要战略支点，是国家《促进中部地区崛起规划》中的重要省份。近年来，安徽省铁路建设取得了历史性的成就，在全国铁路

网中的地位已经得到根本提升，合肥的铁路“大枢纽”地位初显。这个传统农业大省以高速铁路为重点的现代化铁路网建设进入高潮。合宁高铁、合武高铁、合蚌高铁、宁安客运专线、合福高铁、商合杭客运专线(北段)等几条高速铁路陆续建成并通车，连接安徽省15个地级市，商合杭客运专线(南段)计划于2020年6月开通，届时宣城将接入高铁网络，高铁将覆盖安徽省所有城市。与此同时，多条高铁线路也在规划建设当中。根据2016年修编的《中长期铁路网规划》，还将修建合肥-新沂，安庆-黄山，宣城-绩溪，南昌-景德镇-黄山等区域铁路连线，如图1所示。

图1 安徽省铁路网

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1. 交通可达性

(1)加权平均旅行时间

加权平均旅行时间表示节点城市i到达研究区域内其他城市的最短旅行时间的加权平均值，权重P与城市的经济总量、人口规模、城市间交通设施完善程度等密切关联，反映该城市对周边地区的经济吸引力和辐射能力。加权平均旅行时间越短，表示可达性水平越高。其公式为[13]：

公式(1)中：Ai代表节点i的加权平均旅行时间，Tij代表该节点到节点j的最短旅行时间，n表示研究区域内除节点i以外的节点数量,Pj代表节点j的权重，本文选取生产总值(GDP)和常住人口数(POP)来构造权重指标，如公式(2)所示。

(2)可达性系数

可达性系数表示节点城市i的加权平均旅行时间与研究区域内所有城市加权平均旅行时间均值之比，反映该节点在区域中可达性水平的高低，进而体现其在整个区域交通格局中的地位与变化趋势。其公式为[23]：

(3)

公式(3)中：A′i代表城市i的可达性系数，Ai代表城市i的加权平均旅行时间，可达性系数越小，表示其在研究区域中的可达性水平越高，小于1表示处于优势地位，大于1表示处于劣势地位。

2. 经济联系

可达性的提升会加强城市间的社会经济联系，选用引力模型测度城市间的经济联系强度，能够反映节点城市对其他城市的经济辐射能力。其公式为[20]：

公式(4)中，Rij代表i，j两城市间的经济联系强度，Pi，Pj代表i，j两城市的常住人口规模，Gi，Gj代表i，j两城市的生产总值，Dij代表i，j两城市间的最短旅行时间。

公式(5)中，Ri代表i城市与区域内其他城市经济联系总量，反映其在区域经济联系网络中的地位。

(二)数据来源

本文各节点城市之间的旅行时间来源于中国铁路12306网站，以T、K、数字开头列车的旅行时间作为普通列车旅行时间，以G、D、C开头列车的旅行时间作为高铁列车旅行时间。城际之间的最短旅行时间取直达班次或一次中转班次(包括中转时间)中的最小值。人口与 GDP 数据来源于《安徽省统计年鉴》。

安徽省境内的主要高铁线路宁安客运专线、合福高铁于2015年开通，商合杭客运专线(北段)于2019年12月开通，因此选取2014年和2020年两个时间断面研究高速铁路对城市可达性和经济联系的影响，2020年各城市的人口与GDP数据由2009—2018年的人口与GDP平均增速推算得出。

三、可达性及经济联系格局

(一)可达性及变动

1. 加权平均旅行时间

通过公式(1)，利用Excel软件计算有无高速铁路格局下安徽省16个地级市的加权平均旅行时间，如表1所示，利用ArcGIS软件对分析结果进行反距离权重插值，基于自然断裂法进行渲染图2所示。可以看出，高速铁路开通前后可达性总体格局变化不大，可达性水平最优地区均位于合肥及淮南、蚌埠等枢纽城市，并向周边蔓延，呈现出明显梯度异，皖中城市可达性整体优于皖南和皖北地区。各个城市加权平均旅行时间均值由214 min减少为125 min，提升

图2 高速铁路建成前后加权平均旅行时间及变化

表1 高速铁路建设前后加权平均旅行时间及变化

幅度达40.97%，铜陵、黄山可达性提升最为显著，分别为67.73%和56.43%，铜陵是合福高铁和宁安客运专线的节点城市，且距离省会合肥较近，高速铁路的开通极大地提升了其可达性水平，黄山地处边缘地区，普通铁路交通不发达，交通区位处于劣势，高速铁路开通前可达性位于末位，合福高铁开通后，大大缩短了到其他城市的时空距离，可达性水平显著提升。滁州、池州、淮南等城市可达性水平提升幅度超过50%，合肥、宿州、蚌埠、马鞍山提升幅度高于平均值，而可达性水平较好的芜湖、阜阳等城市在高速铁路开通后，虽然提升幅度达到了30%，但相对其他城市较慢，排名下降明显，原因是其普通铁路线路比较完善，可达性排名较高，虽然开通了高速铁路，但线路较少没有形成网络，只有到部分城市的高铁班次。宣城尚未开通高速铁路，可达性水平变化不明显，可达性排名由第9位下降至16位。可达性水平的显著提高反映出安徽省高速铁路开通的成效明显，大大缩短了城市间的时空距离。其中合福高铁、商合杭客运专线(北段)和宁安客运专线“两纵一横”的开通最为显著。

2. 可达性系数

图3 高速铁路建成前后可达性系数分布图

高速铁路的建设压缩了城市出行时间，使更多的地区获得良好的区位。通过公式(2)，利用Excel软件根据各城市的加权平均旅行时间计算有无高速铁路格局下各城市的可达性系数，如表2所示，例用ArcGIS软件基于自然断裂法进行渲染图3所示。在无高速铁路格局下(图3a)，可达性系数不超过1的分析单元数量为9个，占分析单元总数的56%，区域中可达性最优的区域(可达性系数小于0.8)包括合肥、蚌埠、芜湖、淮南四个城市，这些城市普通铁路发达，地理区位好，黄山市为可达性最差的区域(可达性系数大于1.4)。在高速铁路格局下(图3b)，可达性系数不超过1的分析单元数量略有增加，为10个，占分析单元数的63%，铜陵替代芜湖进入可达性最优区域，由于宣城尚未开通高速铁路，成为省内可达性最差的区域。淮北、阜阳、芜湖、安庆、亳州等城市在高速铁路建设的同时可达性系数随之增高，说明这些区域虽然可达性有所提高，但是提升速度不及合肥、铜陵等城市，在安徽省的排名有所下降，高速铁路的建设反而弱化了这些地区的竞争力。

表2 高速铁路建设前后可达性系数

对安徽省各城市可达性系数进行极差分析，高速铁路建成前后，可达性最差与最优区域可达性系数极差分别为1.17和1.08，说明优势区域与边缘地区的可达性绝对差异呈缩小趋势。以极商和标准差衡量可达性的均衡程度，高速铁路建成前后，可达性最差与最优区域可达性系数极商分别为2.93和3.05，各城市可达性系数标准差分别为0.26和0.28，说明优势区域与边缘地区的可达性相对差异扩大，边缘地区在安徽省的交通地位将越发不利，两极分化现象逐渐加剧。

(二)中心城市辐射能力提升

以城市交通圈测度有无高速铁路格局下中心城市辐射能力的变化,提取合肥、芜湖、蚌埠 3个城市作为皖中、皖南、皖北地区的中心城市，根据城市间铁路交通最短通行时间统计其中心城市1小时、2小时、3小时内对外出行可达城市数量，如表3所示。1小时交通圈中，各中心城市连接城市数量伴随着高速铁路建成均增至4个。在2小时交通圈中，高速铁路对各中心城市连接城市数量的提升作用最为明显，合肥市连接城市数量增长量最大，由4个增至13个。3小时交通圈(一日交通圈)中，合肥实现省内城市全部连接，蚌埠由6个增至14个，连接除宣城外所有城市，芜湖连接城市数量变化不大，由9个增至11个，原因是芜湖本身普通铁路交通比较完善，辐射能力较强，目前只有宁安客运专线一条高铁线路经过芜湖，主要连接皖南部分城市，而芜湖与这些城市的普通铁

表3 高速铁路建设前后中心城市3小时可达城市数变化

路通行时间基本在3小时范围内，只增加了蚌埠、宿州两个城市。总体来看，高速铁路对合肥和蚌埠两个中心城市辐射能力的提升最为显著，对芜湖的辐射能力提升相对较弱。

(三)经济联系格局及变动

通过公式(4)和公式(5)，利用Excel软件计算安徽省各城市间经济联系强度和经济联系总量，经济联系总量见表4。随着交通可达性水平的快速提升，2014—2020年各城市间经济联系总量将大幅度增加，均值将由454.93经济度(1亿元*1万人/1min2)[25]增至3986.74经济度，增长8.76倍。合肥的经济联系总量最大，将由1445.15经济度增至12918.48经济度，增长近9倍，反映合肥对省内其他城市的辐射带动作用增强。铜陵市对外经济联系总量将由130.4719经济度增至2706.384经济度，增长20.74倍，为增速最快的城市。大多数城市的经济联系总量都将提升至2000经济度以上，只有淮北、宣城和黄山等边界的经济联系总量可能不足1000经济度。

表4 高速铁路建设前后各城市经济联系总量

选取2014年城市间5经济度以上的经济联系进行聚类分析，基于ArcGIS软件绘制空间格局图，如图4(a)所示，呈现以合肥为中心的经济联系格局，但整体态势比较松散，边缘效应显著。合肥与六安经济联系强度最高，达到454经济度；与淮南、芜湖、蚌埠、阜阳的经济联系强度高于100经济度；与宿州、安庆的经济联系强度介于50至100经济度之间；与亳州、铜陵、滁州的经济联系强度介于20至50经济度之间，与黄山的经济联系强度最低，仅4.07经济度。合肥是安徽省会城市，位于铁路枢纽位置，经济发展水平较高可能是其与省内城市经济联系强度较高的主要原因，也反映了合肥在安徽省经济发展中处于主导地位，发挥了强大的辐射带动作用。另外，距离较近的宿州与亳州，芜湖与马鞍山和宣城，蚌埠与淮北经济联系强度也高于100经济度。黄山和亳州与省内大多数的经济联系强度都比较低，黄山与其他城市经济联系均不足5经济度。

图4 高速铁路建成前后地级市经济联系格局

至2020年高速铁路格局下，各城市间经济联系强度显著增加，均将高于2经济度，选取2020年城市间30经济度以上的经济联系进行聚类分析，基于ArcGIS软件绘制空间格局图，如图4(b)所示，大于300经济度的联系主要沿宁安客运专线、合福高铁、京沪高铁和商合杭客运专线(北段)分布，其中宁安客运专线轴线效应明显。合肥与各城市的经济联系强度均值将增至861经济度，其中与六安、淮南、蚌埠的联系强度将高于1000经济度，与铜陵、阜阳、宿州、芜湖、滁州等的经济联系强度将高于300经济度。蚌埠、淮南、芜湖、六安与各城市的经济联系强度均值将高于300经济度。由此可认为安徽省未来是以合肥为核心，以蚌埠、淮南、芜湖和六安为副中心的空间发展导向，梯度推进与铁路干线辐射相结合，提升全省经济实力。大多数城市与各城市经济联系强度均值将增至100经济度以上。黄山、宣城、淮北与各城市经济联系强度均值将不足50经济度，与2014年相比，黄山经济联系总量提升了10.21倍，但由于其地处边缘，且经济基础较薄弱，导致其经济联系总量处于弱势地位；宣城尚未开通高速铁路，可达性变化不显著，经济联系总量仅增高2倍，与其他快速发展的城市相比，排名有所降低；而淮北是除了宣城之外，可达性提高幅度最小的城市，这也说明经济联系强度的变化与可达性水平变动表现出一定程度的空间耦合性。

四、结论

本文通过GIS空间分析方法，综合选用加权平均旅行时间、可达性系数以及经济联系强度指标，定量分析了有无高速铁路格局下安徽省各地级市的可达性水平及经济联系的变化。研究结果表明，高速铁路给城市交通可达性及经济联系带来极大影响。具体结论包括：

1)高速铁路的建设极大地提高了各城市的可达性水平。各城市加权平均出行时间在高速铁路建成后缩短40.97%，铜陵、黄山可达性上升幅度最大，但整体格局变化不大。可达性水平呈现出明显梯度异，皖中城市可达性整体优于皖南和皖北地区。

2)高速铁路格局下，可达性系数不超过1的分析单元数量略有增加，铜陵替代芜湖进入可达性最优区域，宣城成为可达性最差的区域。淮北、阜阳、芜湖、安庆、亳州等城市在高速铁路建设的同时可达性系数有所增高。优势区域与边缘地区的可达性绝对差异缩小，相对差异扩大。

3)合肥、芜湖、蚌埠3个中心城市的辐射能力显著增强。分析高铁开通前后各中心城市1～3小时交通圈变化，2小时交通圈中，各中心城市连接城市数量的提升最为明显，城市交通圈基本形成；3小时交通圈中，合肥由连接10个城市实现全部连接，蚌埠由6个增至14个，芜湖由9个增至11个，变化不大，这可能与芜湖本身普通铁路交通比较完善，而高铁线路较少有关。

4)城市间的经济联系强度依托可达性水平的提高也显著提升，各城市经济联系总量均值增长8.76倍。合肥市的经济联系总量一直处于首位，铜陵、淮南、蚌埠、池州、滁州、黄山等经济联系总量增长幅度较为显著。大于300经济度的联系主要沿宁安客运专线、合福高铁、京沪高铁和商合杭客运专线(北段)分布，其中宁安客运专线轴线效应明显。城市的经济联系强度的变化与可达性水平变动表现出一定程度的空间耦合性。

本文仅论证了高速铁路对城市可达性及经济联系格局的影响，事实上，高速铁路建设对交通经济带发展、产业结构调整、城市空间结构演变具有重要影响，还需做进一步研究。