區域樞紐機場時刻資源的時空分布差異分析
——以成都、重慶為例

張培文， 杜福民

(1.中國民用航空飛行學院經濟與管理學院， 廣漢 618307； 2.西南財經大學統計學院， 成都 611130)

正確分析特定區域多樞紐機場系統航班時刻資源的時空分布特點，是改善樞紐機場服務區域經濟能力，實現區域樞紐機場差異化發展，以及提升樞紐機場運行效率的重要前提。近年來，區域多樞紐機場系統建設方興未艾，如服務成渝經濟圈的雙流機場和江北機場，服務京津冀地區的首都機場、大興機場、濱海機場和正定機場，無一不是區域多樞紐機場系統的典型案例，因此分析區域樞紐機場之間的航班時刻配置特點，對于機場管理當局高效配置其時刻資源及優化機場航線網絡結構都具有極為重要的現實意義。

航空網絡作為交通運輸地理學的重要研究內容，受到大量學者的關注，其中網絡的拓撲結構[1-3]、“軸-輻”系統特征[4-5]、以及結構的復雜性[6-8]一直是研究的熱點，不論客運航空網絡與貨運航空網絡，其研究對象均較為廣泛，涉及國際層面[9-10]、國家層面[11-12]與航空企業層面[13-14]。而這些研究多關注于整體航空網絡，針對機場本身的航班聯系網絡的研究較為薄弱[15]。時刻資源的時空分布是機場航班聯系網絡探討的重要方面，部分學者從時刻資源的地理研究角度進行了分析。王偉等[16]從時空及航空公司角度，揭示了北京首都機場航班時刻資源的時空配置網絡特征和規律。吳文婕等[17]則從時刻資源與航線布局角度分析了烏魯木齊機場未來航線布局與時刻資源分配的潛力。Zografos等[18]、柯雨辰等[19]則進一步利用不同的航班時刻優化模型降低了大型機場的離場延誤，優化了航班時刻配置方案。現有研究從單個機場的時刻資源分析角度出發，在時空配置及優化方面取得了一定成果，但缺乏對多樞紐機場系統間時刻資源時空分布差異特點的探討，不利于多樞紐機場系統的協調發展。因而有必要考慮不同區域樞紐機場時刻資源時空配置的差異性，拓展機場資源優化配置研究。

基于此，從時間及空間的角度，以成都和重慶機場為例，從時間和空間角度，使用針對性方法，包括波動率、對外聯系度及自然間斷點分級法等探索區域樞紐機場的時刻資源時空分布差異特征，以優化不同樞紐機場的資源配置，實現區域經濟圈的多機場協同發展。

1 區域樞紐機場時刻資源模型構建

1.1 研究對象基本情況

成都雙流國際機場與重慶江北國際機場均處于全國機場旅客吞吐量排名前十位，兩者的功能屬性與地理位置較為相近。使用數據來源于成都機場以及重慶機場網站(www.cdairport.com、www.cqa.cn)，包括進、出港航班以及國際中國航班數據。考慮到中國航空公司航班計劃的制定以周為單位，故本文數據統計處理的時間范圍為一周，時間跨度為2020年1月6日—2020年1月12日。對于中國航班如存在經停情況，航班時刻統計至經停城市的機場，如成都—烏魯木齊經停蘭州，則統計為成都—蘭州的時刻；對于國際航班經停兩機場的情況，數據統計為國際部分，不在中國重復統計，如中國上海—法蘭克福經停重慶，時刻數據對重慶而言統計為國際部分；此外對一個城市多個機場的數據進行了合并統計。經過整理后可得出兩機場一周內航班起降架次情況，以30 min為單位對各時段航班數據進行統計。

1.2 機場時刻資源時空模型構建

1.2.1 波動率

機場在每一個時段的航班量隨時間不斷變化，為了量化比較兩個機場航班量隨時間的波動情況，以30 min為一個時間窗，將1 d的24 h劃分為48個時間窗，使用波動率xi進行反映,其計算公式為

xi=[(ai/ai-1)-1]×100%

(1)

式(1)中：ai為第i個時間窗內航班起降的數量，i=2,3,…,48。

從而得到各個機場每30 min航班起降架次的相對波動情況，也就是從波動率的正負能判斷航班起降架次在每半小時中的增減情況。

1.2.2 對外聯系度

分析一個機場的航班聯系網絡，首先建立該機場與其連接機場間的關系數據矩陣，得到該機場與其他機場的連通情況，其計算公式為

Iij=Rij+Rji，i,j=1,2,…,n

(2)

式(2)中：Iij為機場i與機場j間的航班總架次；Rij為從機場i出發至機場j的航班量；Rji為從機場j出發至機場i的航班量；n為所分析的機場數。

進一步匯總該機場與網絡中其他機場連通的航班數，即得到該機場的對外聯系度，其計算公式為

(3)

式(3)中：Di為i機場對外聯系度；Iij為機場i與機場j間的航班數目。

對外聯系度反映該機場與其相連的機場直接交流的能力，即聯系的強度。

1.2.3 自然間斷點分級法

自然間斷點分級法是一種系統聚類方法，基于數據中固有的自然分組。在航班聯系網絡連接體系分析中，以對外聯系度為分類標準，分別對各分組的對外聯系度求方差，使得組內差異最小而組間差異最大，并在組間數據差異大的地方設置間斷點，完成分類。利用該方法對成渝機場的連接機場進行分類比較。

2 機場時刻資源時間配置分析

2.1 整體時刻結構差異

時刻資源的提供者是機場，其本質是對于不同時間段航班量的分配，所以時刻資源的價值可以從航班起降的具體時間以及航班的數量來進行評估。以半小時為一個時間窗，統計得出成都機場與重慶機場1 d的時刻資源分布，如圖1所示。

從圖1可以發現：二者的時刻分布具有一定的相似性。在前7 h當中，時刻分布呈現“U”形特征，而且有著陡增陡減的態勢。在后續時間段中，航班架次在一定范圍內起伏波動。二者的時刻資源不均衡差異明顯。根據航空運輸國際慣例，0:00—6:00機場一般實行宵禁管理。在1 d的前30 min內，兩者航班量相差73架次，隨后均呈現下降趨勢。在3:00—6:00范圍內，成都機場航班量維持在20～40架次范圍內且大部分為國際航班，而重慶機場則保持著約1架次的國際航班，反映出成都機場的繁忙程度高于重慶機場且國際樞紐特征較強。在7:00之后，成都機場的航班架次變化波動較小，而重慶機場波動較大。

通過分析兩機場航班架次的波動性可以發現，兩者在具體時段的波動性存在明顯差異，如圖2所示。在0:30—4:00時段內，兩機場的航班架次減少速度逐漸增加，而重慶機場的減幅最大。自4:00開始，成都機場的航班架次開始大幅增加，增幅多次達到前30 min的一倍，且在7:00左右增幅度開始減小，后續的航班架次波動幅度最高未超過25%；而重慶機場的航班架次從6:00才開始正向波動，增幅巨大，30 min內的航班量是前半小時的4倍，而自7:30開始航班架次波動幅度減小，后續時間段最大波動幅度仍然達到56%。對比兩機場可以發現，重慶機場航班量在各個時段波動幅度相對較大，且重慶機場進入繁忙時段要比成都機場晚約1 h。而成都機場自6:00開始，逐漸進入最大航班量狀態，且后續航班架次較為穩定，這是因為其航班安排密集，航班密度較大，也是其吞吐量相對重慶機場較高的原因之一。

圖1 航班時刻結構Fig.1 Temporal structure of flight schedules

圖2 航班架次的波動性Fig.2 Volatility of flights number

2.2 進出港時刻結構差異

為了考察兩機場航班波的形成以及各時段航班起降分布特征的具體情況，對1 d中的進出港航班量進行了統計比較，如圖3所示。

統計發現，兩機場的周起降架次均超過3 000次，且均屬于早晚高峰形航班波，即存在明顯的早上出港高峰、夜晚進港高峰特征，而在日間運行階段則是降落、起飛高峰交替出現。在兩機場的日間穩定運行階段(10:00—20:00)中，成都機場的起降波峰平均間隔約為0.5 h，而重慶的起降波峰平均間隔約為1 h，一定程度上反映出目前成都機場的繁忙程度高于重慶機場。對于兩機場的航班分布特征而言，進出港航班架次分布有一定的相似性。然而，在起飛的高峰時段，成都機場在6:30—9:30的3 h內，達到出港高峰，出港航班量占到總量的28%，而重慶機場在7:00—8:30的1.5 h內，出港航班量占總量的19.8%。可以看出，重慶機場的起飛高峰時段低于成都機場，并且出港航班量相對較低。而在降落時段中，兩者均在夜晚保持較高的航班量，由于這一時段多為國際航班降落。對于此類航班結構的形成，旅客的出行時間與生理特性等有著較大影響，造就了兩機場進出港航班的相對集中的高峰航段。

圖3 航班進出港時刻結構Fig.3 Flight arrival and departure time structure

3 機場時刻資源空間配置分析

3.1 航班聯系網絡空間差異

時刻資源的形成來源于對時間資源的利用，在不同的時刻會起降不同的航班，航班的起降過程導致了終端機場的空間分布差異，也就是時刻資源的配置進一步延伸為一種空間資源的分配。分別對成都機場、重慶機場的航空聯系城市進行統計，兩地的航空聯系城市分別達到197與159個，其中成都機場的中國聯系城市132個，國際城市65個，而重慶機場分別為117與42個。

分別對兩機場的中國外航空聯系城市分布進行統計，如表1所示。對中國聯系城市而言，航空聯系網絡具有較強的相似性，兩者的競爭性較大，互補性較低，但具體的聯系強度存在差異。兩者與北京、上海、廣州、深圳4地機場的對外聯系度分別達到1 780、1 464，占到各自總航班比重的1/5，是主要的航空聯系城市。同時兩者還在中原地區以及云南保持一定的城市連接，而以上這些城市都有發達的經濟產業且多為省會和副省級城市。但在新疆和東北地區，成都機場對外聯系度分別達到222和198，重慶機場對外聯系度分布達到124以及96，可見對于偏遠地區的城市更偏向與較大的樞紐機場連接。對于國際航空聯系城市而言，大量的聯系發生在東南亞國家，成都機場與泰國、越南、菲律賓、新加坡、馬來西亞、柬埔寨、印度尼西亞、老撾等機場的對外聯系度達到540，占其國際航班量的53%，重慶機場與上述國家的機場對外聯系度為244，占其國際航班量的46%。這是由于這些國家旅游資源發達，且靠近中國，使得兩者在東南亞的航班量占比較高。此外，對機場對外聯系度排名前十的國際機場進行分析，此時兩機場對外聯系度分別為527與315，占國際航班的51%與62%。除去東南亞地區外，兩機場更偏好連接日本、韓國等國家和地區。可以看出，兩機場對外聯系度較高的城市均位于中國周邊國家和地區，而與歐洲、美洲、中東等地的國家的聯系較弱。

3.2 航班聯系網絡連接體系差異

對于機場而言，由時刻資源衍生的空間聯系網絡能夠反映其偏好連接特性，所以進一步研究成都和重慶機場的航班聯系網絡連接體系，有助于具體揭示各自偏好連接的服務對象。為研究其連接體系差異，以兩機場間的對外聯系度為指標，采用自然間斷點分級法對其網絡連接體系進行等級劃分。

首先對與兩機場相連的機場按對外聯系度由高到低進行編號，并以此為橫坐標、以對外聯系度為縱坐標，建立與兩機場相連的中國機場分布散點圖(圖4)，兩者的對外聯系度分布均服從長尾分布，“點”自上而下逐漸密集且降幅趨緩。對成都機場而言，在對外聯系度為360、120、40附近出現斷點或拐點；對重慶機場而言，則在330、100、40附近出現斷點或拐點。為使得相似值恰當分組，使用自然間斷點分級法將數據各自分為四類如表2所示。對于國際機場部分，同樣對其由高到低編號后使用自然間斷點分級法分類，進過比較分析后發現各自分為三類較為合適。其中，成都機場在對外聯系度為14和42的時候進行分類，重慶機場為14和28。

表1 航空聯系網絡城市統計Table 1 Statistics of aviation network cities

表2 中國機場自然間斷點分級法結果Table 2 Classification results of natural breaks in domestic airports

具體對分類結果進行分析，對中國的航班聯系網絡連接體系而言，兩機場的高強度連接對象均為北京、上海、廣州、深圳，但連接強度與對象不同，成都機場連接強度最高為北京達526，而重慶機場最高則為上海達440；較高連接強度機場兩者出現較大差異，成都機場較高連接強度機場占比6.8%，且連接對象廣泛位于新疆(烏魯木齊)、西藏(拉薩)、長三角(南京、杭州)、山東(濟南)、海南(三亞)、天津等地，而重慶機場較高連接強度機場占比12.8%，連接對象沒有新疆地區，而在中南地區(長沙、武漢、合肥)連接較多；成都機場的中等連接強度對象除東部地區外，與東北地區(沈陽、哈爾濱)聯系加強，而重慶機場則未與東北地區發生聯系，但與新疆(烏魯木齊)聯系加強；針對低連接強度機場而言，數量占比最大，在中國各地區連接最為普遍，與成都機場相連的機場除東部發達地區外，在新疆、云南、東北等地聯系機場較前幾類增多，對于重慶機場也是如此。綜合來看，兩者的高連接強度機場仍然是北京、上海、廣州等地，而成都機場在新疆、東北等地區分別屬于較高、中等連接類型，其分級均高于重慶機場一個等級，表明成都機場與遠航程地區聯系強度較重慶機場高。對于國際的航班聯系網絡連接體系而言，兩者對外聯系度分布依然服從長尾分布，聯系強度等級為高、中等級的機場多為東南亞、印度等地，重慶機場在高、中等級聯系強度機場中無歐美機場；在低聯系強度機場中，兩者偏向于與歐美地區機場連接。

4 結論

隨著樞紐機場有限的航班時刻資源變得越來越緊張，對鄰近區域樞紐機場航班時刻資源配置差異特性的探索有著積極的學術意義。以成都及重慶機場為研究對象，從時間和空間角度對鄰近區域樞紐機場的航班時刻資源配置差異的分析，得出如下結論。

(1)區域樞紐機場間在整體及進出港時刻結構、航班聯系的格局與偏好等方面存在差異。

(2)對于時刻結構而言，區域樞紐機場呈現出“U”形特征，同時還形成了早晚高峰形航班波，且較大的樞紐機場在夜間國際航班起降架次較高，在日間運行時航班架次波動性較低，出港高峰時段時間較長，如重慶機場較成都機場出港高峰時間短約1.5 h。

(3)對于航班聯系網絡及體系而言，區域樞紐機場間在中國對外聯系度較高的機場均位于省級或副省級城市，競爭性大，互補性低，同時新疆和東北等省份更傾向與較大樞紐連接，其間聯系強度較大使得連接體系分級等級較高，而對國際機場的連接差異不大，由于發達的旅游資源與地理優勢，區域樞紐機場一般與東南亞地區的對外聯系度很高，同時與歐美及中東的機場聯系強度與連接體系分級較低。

城市綜合交通樞紐的完善離不開多種運輸方式的銜接與協作，從空港的角度剖析了區域樞紐機場的航班時刻資源配置差異情況，有利于綜合運輸樞紐的規劃發展，未來還需結合如城市高鐵車次構成等情況，評價綜合樞紐運輸體系。