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基于烟羽模型的江苏港口腹地范围划分

2016-05-25曹琳霞陆玉麒马颖忆

地域研究与开发 2016年5期
关键词:烟羽腹地港口

曹琳霞 , 陆玉麒,2 , 马颖忆

(1.南京师范大学 地理科学学院,南京 210023;2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;3.金陵科技学院 建筑工程学院,南京 320115)

基于烟羽模型的江苏港口腹地范围划分

曹琳霞1, 陆玉麒1,2, 马颖忆3

(1.南京师范大学 地理科学学院,南京 210023;2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;3.金陵科技学院 建筑工程学院,南京 320115)

运用烟羽模型对江苏各个港口的腹地在省内进行划分,在ArcGIS的可视化结果中,各个港口都有其明确的腹地范围,并且各港口所在的地级市是其腹地的范围之一。其中,淮安港的腹地范围分布最广,包括苏北地区12个县级市和市区;连云港港的腹地范围主要在连云港地区;苏州组合港的港区中张家港港、常熟港和太仓港三港也分别有其特定的腹地范围。结果显示:靠近江苏省地域边界的各个港口或港区的腹地范围主要以其所处地区为中心,向周边地区呈南北向延伸;位于江苏省内陆地区的港口或港区的腹地范围则以其所在县级市或市区为中心,向周边地区大致呈团状拓展。

港口腹地;烟羽模型;江苏省

0 引言

随着长江经济带战略的提出,江苏省拟着力加强重要基础设施建设,特别是交通运输物流体系方面的建设。在航运方面,港口发挥着不可替代的作用,港口腹地范围的划分与港口发展的关系也日益密切[1]。“以港兴城、港城联动”成为很多港口城市发展的关键动力,而港口之间的竞争越来越复杂化,其中主要体现在对腹地货源的争夺上。江苏作为全国港口较多的省份之一,且距离其较近的实力较强的港口有:北面的青岛港,南面的上海港和宁波港。对于江苏来说,如何发挥好自己的港口功能,建设成较强的交通运输体系,为整个区域的良好发展提供保障,势必需要科学规划各个港口的主要功能,首先需对各港口的腹地范围进行科学划分,避免港口的重复建设与开发以及减少社会资源的浪费,从而使地理位置相近的港口间能加强合作与共同发展[2]。

国内外学者已对港口腹地范围划分的方法进行了很多尝试,国外学者的研究起步较早,借鉴韦伯的工业区位的研究方法和理论,高兹(E.A.Kautu)于1934年发表了《海港区位论》[3],提出随着经济的发展,良好的港口必须具备较好的腹地;应把港口和腹地联系起来分析,以总体费用最小原则确定海港建设选址的最优区位[4]。分析方法主要有类比法、重力法等,采用的模型主要有哈夫模型和引力模型[5];国内研究中,陆玉麒的双核结构理论把港城关系提炼到了一个新的高度[6],该模式立足于区域中心城市与边缘城市的组合,并在此基础上拓展到区域中心城市与边缘港口城市的组合,实现了区域中心城市的趋中性和港口城市的边缘性的有机结合。这为港口腹地范围的研究提供了一定的理论基础。研究方法主要为定性划分和定量划分。定性划分方法有传统的行政区划法、经济区域法以及王杰运用圈层结构理论和点轴理论对大连港口腹地范围进行划分的方法[7]。在定量划分方法中,如有刘波等采用的区位商模式对连云港港的腹地范围的空间演变进行研究[8];通过腹地到港口所在城市之间的贸易额与该腹地的贸易总额之比来表示腹地与港口之间的密切程度的隶属度法[9];刘欣运用引力模型对上海港与宁波港口腹地的范围进行了划分,对比了它们的竞争力[10];姜晓丽等通过Huff模型分析了辽宁沿海港口腹地的演变过程[11];苑庆庆借助断-电模型划分了大连港腹地的范围[12];许云飞将O-D 物流与图论相结合,研究了山东沿海港口的腹地范围[13];李振福等以烟羽模型为出发点,对辽宁省各港口在东北地区的腹地范围进行了划分[14]。

综合上述研究方法,相比较而言,烟羽模型作为在港口腹地范围划分的一个新的思路,通过选用多种可量化的指标,在综合考虑港口城市与其他城市联系强度的基础上,科学地进行各港口腹地范围的划分,具有一定的应用价值。通过阅读相关文献发现,国内学术界研究的港口腹地大多停留在国内一些主要大型港口的分析上[15];对辽宁省港口体系的时空演化也有了深入探讨[16];而涉及到江苏港口的研究较少,且未能在江苏省整体层面上对各个港口的腹地范围作出明确划分,本研究旨在通过烟羽模型,以江苏省港口为研究对象,划分出各港口在江苏省范围内的腹地范围,以期为提升江苏省整体港口经济与区域发展作出合理科学的引导。

1 研究数据与研究方法

1.1 数据来源与研究区域

数据来源于2015年的《江苏统计年鉴》和《中国港口统计年鉴》以及江苏省各市县的统计年鉴与国民经济和社会经济发展公报,还包括各港口及新闻发布的一些即时信息等。以中国地图出版社2011年版江苏省地图以及江苏省县市域图为基础图件,选取港口作为研究的空间节点。考虑到组合港的存在,选取江苏省连云港港、盐城港、大丰港、徐州港、淮安港、泰州港、南通港、扬州港、镇江港、南京港、常州港、无锡港、江阴港、张家港港、太仓港、常熟港16个港口;以中国地图出版社2011年版江苏省公路交通网与航道网为路网数据。

1.2 研究方法

运用烟羽模型对各港口进行腹地范围划分。其中,对于影响港口经营能力(港口源强)的因素进行主成分分析,提炼出主要影响因子;同时,通过ArcGIS 10.0软件平台,对研究区域进行栅格化处理和分析,得到区域时间可达性分析结果。

1.2.1 烟羽模型。高斯烟羽模型简称烟羽模型[17],广泛运用于空气污染扩散研究及大气环境质量预测,假设气源逐步扩散到若干个单元,再而求出气体扩散的空间区域。烟羽模型计算的是在点源处污染物连续扩散时其浓度的变化,由于是在点源处向四周各个方向扩散的,则形成一个主要沿x轴方向并同时沿y和z轴方向扩散的形状似羽毛的模型。在一定的假设条件下,可以得到无界空间连续点源扩散的高斯模型公式:

(1)

式中:X(x,y,z)表示任意一点X(x,y,z)处污染物浓度;Q为源强(即污染物排放的速度);u为平均风速;σy为水平扩散参数;σz为垂直扩散参数;y为横向距离;z为垂直方向距离。此模型在主要运用于有毒性气体或粉尘的扩散研究外,也有学者将该模型扩散到对交通影响范围的研究。如卓曦等利用烟羽模型方法计算了城市干道交通影响区范围,并以某市鼓楼区进行实证研究[18]。

1.2.2 腹地烟羽模型的构建。港口经济的发展除了与港口自然禀赋和外界促进的因素有关外,也与其经济腹地之间存在着密不可分的关系。对于港口而言,港口吞吐能力的大小影响着其繁荣和衰弱,而港口吞吐能力的大小又主要取决于港口腹地范围的大小及其经济的发展状况[19]。港口对周围腹地的吸引辐射作用类似于烟羽模型中污染物点源的扩散,通过类比发现,烟羽模型中的源强(污染物的排放速度)可以延伸到港口对周围腹地的影响力强度,而港口的吞吐能力与集散能力对其腹地的影响是持续的,因此,运用高斯烟羽模型来划分港口腹地的范围是可行的。

(2)

2 数据处理

2.1 港口源强

2.1.1 影响港口源强的因子。港口源强的大小由其对腹地的吸引和辐射能力决定,由于各港口自身的资源条件和经营水平不同且其所在城市的发展水平也有差异,使得港口源强也因港而异,一般来说,港口的源强强度越大,其扩散辐射的腹地范围也就越广。综合考虑后选取港口泊位数、港口泊位长度、港口综合通过能力、港口货物吞吐量、港口外贸货物吞吐量、港口集装箱吞吐量、港口外贸集装箱吞吐量、吞吐量增长率、集装箱增长率、港口所在城市的固定资产投资额、港口所在城市的人均GDP指标建立评价指标体系(表1)。由此得到所研究的江苏省16个港口的四大主成分得分F1,F2,F3,F4以及最终的源强值F(表2)。

表1 江苏省港口强度评价指标Tab.1 Evaluation index of port strength of Jiangsu Province

2.1.2 港口源强的量化。处理影响一个对象的多个变量可采取具有降维思想的主成分分析法,这里采用SPSS 17.0分析软件提取影响港口源强的主成分因子。经分析后发现,提取4个成分比较合理,这4个因子解释了总变量的85.75%,说明适合用主成分分析法进行分析。根据成分得分系数矩阵(表3),得到各主成分因子的得分函数,进而得出影响港口源强因子的公式:

表2 16个港口的源强值Tab.2 Source intensity value of 16 ports

F=0.343 35F1+0.246 63F2+

(3) 表3 成分得分系数矩阵Tab.3 Component score coefficient matrix

2.2 港口与各地区的关联度

纵观世界港口,港口不可能孤立发展,它与港口城市的发展是不可分割的。由于港口的形成以及对外贸易的需求,港口会影响着城市基础设施的建设、城市产业结构和城市的社会形态;同时,城市是港口运转和发展的物质基础,在物流经济越来越发达的今天,城市是提供给港口相关专业人才和充足的物流需求的聚集地。因此,衡量二者之间的关联度,这里选用具有代表性的指标,即城市工业产值和常住人口数。计算公式如下:

(4)

式中:Pi,Pj分别表示2015年港口所在城市和江苏省县级市或市区的年末常住人口数;Vi,Vj分别表示2015年港口所在城市和江苏省县级市或市区的工业产值;xij表示港口与江苏省各地区之间的基于公路网的时间距离。

2.2.1 港口与地区间时间距离的确定。借助长江三角洲基于时间的可达性的算法[20],用边长为500m栅格网将原矢量图栅格化,发现整个江苏省区域网格共406 277个,因铁路和公路分属2种不同的交通系统,同时铁路交通的时间和营运班次的限制比较严格,因此,本研究只基于公路交通与水运交通计算省域范围内到达各港口的时间距离,图1为江苏省水陆交通网。

图1 江苏省公路交通网Fig.1 Amphibious network in Jiangsu Province

确定格网速度时,根据《中华人民共和国行业标准——公路路线设计规范》[21]确定了每条公路的行驶速度,对不同的道路赋予不同的速度,进而将栅格赋以不同的时间权重。而在该路网中,陆地中没有铁路和高等级公路的地区仍然有其他低等级的公路,这里赋给没有高速公路、国道、省道、县乡道和铁路经过的网格一个默认速度为12 km/h。对于每条主要航道的行驶速度,由于无法获取官方相关性的文件,则根据有关的实事新闻报道归纳得出(表4)。

表4 江苏省水陆道路网的构成和速度Tab.4 The composition and speed of the amphibious road network in Jiangsu Province

运用ArcGIS 10.0的距离分析工具获得每个港口在江苏省水陆路网栅格图层上的成本距离后,再求得每个港口所在城市与江苏省各县市之间的时间距离,以此作为各港口到各县市的最佳距离。

2.2.2 港口与地区的关联度的计算。参照2015年《江苏统计年鉴》,以及各市发布的同一年度的统计公报信息,收集2015年末各地的常住人口数以及工业产值数据,结合可达性法求得的港口与各地区之间的时间距离,利用公式(4),计算得出港口与各县级市或市区间的关联度,需要说明的是由于港口所在城市距离本市的距离非常近,导致关联度数值很大,而关联度的数值又关系到港口i对地区j的影响程度,两者呈正比例,不管是在理论上还是在实际计算中,港口的腹地范围之一必定包括其所在的城市,因此,本研究不另求该港口与其所在城市的关联度值。

2.2.3 港口与地区的可达性系数。在每个港口所在城市与江苏省各县市间的时间距离图层中,求出各港口到各县市的平均时间距离,作为两地间的可达性系数(图2)。

图2 可达性系数Fig.2 Accessibility coefficient

2.3 港口影响程度

在上述数据的基础上,利用公式(2)可以得出港口对各地区的影响程度。本研究选取的江苏省16个港口和63个县级市或市区见图3。

3 腹地划分结果

每个港口对各个县级市和市区都有一个影响程度值,由于数据颇多,无法以表格的形式呈现出来,对于每个县级市和市区,以其对应的在16个港口中最大的港口影响程度Cij值为主要依据来划分出其所属的港口,为直观说明,这里随机选取6个县级市作具体阐述(表5)。由表5所示,丰县与16个港口都有对应的Cij,不难发现其与淮安港的影响程度值最大,为0.265 2 ,因此,丰县应划分为淮安港的腹地;沛县与徐州港的影响程度值最大,为37.315 4,应将其划分为徐州港的腹地;同理,宝应应划分给淮安港作腹地;睢宁划分给徐州港作腹地;姜堰市划分给泰州港作腹地;灌云划分给连云港港作腹地。按此方法,可将全省63个县级市或市区依次划分给16个港口作为其腹地,划分结果见图4。

图3 江苏省港口和县市区分布Fig.3 Ports in Jiangsu Province and distribution map of county or city

4 结语

4.1 腹地划分特征

江苏省区域范围内港口众多,在省域范围内划分各自的腹地具有一定的现实意义,运用烟羽模型,综合考虑港口自身的实力、港口与地区间的可达性及两者间的关联度,划分出各港口在省内的腹地范围。

港口所在城市或地区全部在该港口的腹地范围之内,除了个别组合港的腹地仅限于其所在的县级市或市区(如大丰港、常熟港)外,其他港口的腹地还包括周边的县级市或市区,其中,淮安港的腹地范围在这16个港口的腹地范围中所占的面积最大,包括了苏北地区12个县级市或市区;苏北港口的腹地面积比苏南港口的腹地面积要广,主要由于苏北各市的面积比苏南各市的面积要大,同时苏南港口分布较密集,组合港较多,使得这些港口的腹地范围较小。综合来看,靠近江苏省地域边界的各个港口或港区的腹地范围主要以其所处的县级市或市区为中心,向周边地区呈南北向延伸,而位于省内的港口的腹地范围则以其所在县级市或市区为中心,向周边地区大致呈团状拓展。以上只是理论上的腹地划分,江苏省港口较多,靠海临江,各县市或市区与其他地区的经济联系可根据距离因素和运输货物种类及重量来选择最合适的港口,在成本最优的基础上充分发挥所需港口的作用。

表5 港口影响程度Cij(部分)Tab.5 Port influence Cij (part)

图4 江苏省各港口腹地范围Fig.4 Each port hinterland range of Jiangsu Province

4.2 腹地协同发展

划分港口腹地的目的是协调整个区域的发展,腹地范围的划分越来越突破行政区域的限制,江苏省13个地级市中基本都有港口或组合港口,对于某些县级市来说,它们有可能是其他地级市内港口的腹地,而没有成为与其处于同一地级市范围内的港口的腹地,如吴江被划为无锡港的腹地,而没有作为张家港港或太仓港的腹地。这是综合考虑了多个因素后划分出来的理想的结果,有利于资源的优化使用与避免港口的重复建设。

在研究的港口中,连云港港和大丰港属于海港,其余均为河港,海港相对而言拥有较优越的港口发展条件并肩负着航运方面的重任,创下的经济效益值得重视。因此,在各港口协同发展的同时,应积极实施沿海开发战略,优化港口布局,大力发展临港产业,促进港城一体化,不仅扩大在省内的腹地范围,更为重要的是扩大省外的腹地范围。

4.3 不足之处

位于江苏省如东的洋口港是最近几年发展起来的,具备建设10万~20万t级深水大港的自然条件,目前已建成10万t级海轮减载锚地,具有巨大的发展前景,对于提升江苏省整体经济水平具有重大影响。但关于其发展的一些数据官方未公布,无从获得,这样一个重要的海港没有纳入研究是一大缺憾,当然,这也是以后需要深入研究的一个方向。此外,在烟羽模型和港口源强的计算中都出现了距离因子,这可能会扩大距离因素对腹地范围划分的影响,这也是今后需要改进的地方。

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Research on Jiangsu Ports Hinterland Segmentation Based on the Plume Model

Cao Linxia1, Lu Yuqi1,2, Ma Yingyi3

(1.CollegeofGeographyScience,NanjingNormalUniversity,Nanjing210023,China; 2.JiangsuCenterforCollaborativeInnovationinGeographicalInformationResourceDevelopmentandApplication,Nanjing210023,China; 3.CollegeofArchitecreEngineering,JinlingUniversityofScienceandTechndogy,Nanjing320115,China)

This paper use plume model partitioning each port hinterland in Jiangsu within the range of Jiangsu Province which will play an important role in increasing the economic efficiency of port logistics as well as the development of the city. In ArcGIS visual results, each port has its specific scope of the hinterland, and the prefecture-level city that each port stays in is one of the scope of the hinterland. In addition, the range of Huai’an port hinterland is most widely distributed among the Jiangsu ports hinterland, which includes 12 county-level cities and downtown of the northern Jiangsu. The range of Lianyungang port hinterland mainly in Lianyungang area; The Zhangjiagang port, Changshu port and Taicang port, as combined ports of Suzhou, also has its particular hinterland range respectively. Results show that the hinterland range of the ports which near the Jiangsu border mainly see their area as the center, and extend to north and south direction of surrounding areas. While the hinterland range of the ports which locate in Jiangsu inland range see the county or city where they stay in as the center and expand to the surrounding area in a roughly clumps shape.

port hinterland; plume model; Jiangsu Province

2015-12-28;

2016-07-29

国家自然科学重点基金项目(41430635);江苏高校优势学科建设工程资助项目(164320H101)

曹琳霞(1991-),女,江苏镇江市人,硕士研究生,主要从事空间结构与区域发展研究,(E-mail)caollxx@126.com。

陆玉麒(1963-),男,江苏张家港市人,教授,博士生导师,博士,主要从事空间结构与区域发展研究,(E-mail)luyuqi@263.net。

F127.41

A

1003-2363(2016)05-0041-06

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