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随着科技的发展和社会的进步,人们空乘出行的需求逐步增长。我国民用机场数量从改革开放初期的69个到2006年增至136个,目前仅大陆就拥有183个民用机场、28家航空企业。同时,航空网络不再以单一机场为辐射中心,形成了以北京、上海、广州和西安等大城市为枢纽的多中心网络[1]。航空网络不断扩展,网络对象交互行为异常复杂。这对认识航空运输发展的规律,改善网络结构和提高网络运行的效率都是一个巨大挑战。复杂网络理论的兴起和后续研究的深入,为认知航空网络提供了重要的手段[2-3]。
国外航空网络领域着重运用复杂网络理论研究世界或国家范围内航空网络的拓扑结构、网络中的疾病传播,同时也在寻找更加符合实际的网络模型。文献[4]对2002年世界航空网络的研究结论表明,航空网络具有小世界现象。文献[5]对印度的航空网络进行研究,并将其与世界范围的航空网络进行比对,定性描述了发展中国家不同于发达国家的航空网络演变过程。文献[6]基于有效距离的概念将复杂的时空网络简化为简单的同质流传播网络,并成功运用到2009年H1N1和2003年SARS传染病病源的发现上。文献[7]提出随机交互网络模型(random interacting network, RAIN),研究申根国家(Schengen)和美国航空网络之间的交互关系。文献[8]首次命名了交通流驱动的加权网络演化模型,力求最大限度地贴近实际网络。
国内航空网络研究方向主要涉及城市体系、航线连接和网络结构分析等。文献[9]利用统计物理的方法对包含128个节点和1 165条边的中国航空网络进行实证分析,表明我国航空网络存在明显的小世界现象。文献[10-11]分别研究了1930~2012年和1952~2008年中国航空网络的演变,发现网络的连通性不断提高,呈现出的小世界网络趋势越发明显。文献[1]对我国航空网络的演化进行了分析,发现网络拓扑保持稳定,但节点之间的相对重要性发生变化且流量呈现出明显的季节性。文献[12]运用随机的演员模型分析城市体系和航空网络之间的协同发展,发现两者存在内在的偏好附属和外在的经济和区域影响以及共同促进发展的效果。文献[13]使用反重力场模型中的粒子群方法对中国航空网络进行实证研究,表明城市节点的吸引力与人口规模有正相关关系,且大城市的主导地位在下降,航空网络向更均衡方向发展。
然而,上述研究均集中于讨论航空网络的静态结构,忽视了航空网络中边与边之间的时序关系,即相同机场内相邻两次航班起飞的时间间隔。航空网络作为一个典型的时序网络[14],其边的状态具有明显的间歇性,事件在网络上的传播也具有显著的时序性。研究者[5, 15-17]多将时序网络中任意时间窗口内存在的边都视为对应静态网络中的有效边,扩大了边的存在时间,从而过度强调网络中节点的连接关系,低估了节点之间的传播距离。当网络拓扑结构的重要性远不及网络中的时序信息时,这种缺陷将导致无法正确分析网络中的传播和最短路径发现等问题。本文利用航班时刻表中航班的起降时间作为边的时序标签,通过划分时间窗口[18]的方法分析网络元素(节点和边)、拓扑统计量的变化,从而刻画网络结构的变化;同时,本文深入研究整个网络航班起飞时间的爆发性及节点传播所需的等待时间对时序网络上传播特性的影响,并根据节点呈现出来的爆发性对其进行有效分类。
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首先移除网络时间信息,假设边连接在整个周期有效,将航空网络视为节点数取183,边数为1 627,边权为航线上航班数量的无向赋权静态网络,分析网络静态拓扑参数,并与已有研究进行比较。
中国航空网络拓扑结构特征变化比较如表 1所示,表中a表示分布第一阶段指数,b表示分布第二阶段指数。可以看出中国航空网络随着规模的扩大,其连接更加紧密,呈现出来的无标度特性和小世界现象更加明显。本文最新的数据中包含了部分新机场,这些机场只配置了少量与部分重要节点相连的航班,集聚系数较高;节点的增加也缩短了网络中航班的平均中转次数。
Analysis of the Temporal Characteristics of Chinese Aviation Network
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摘要: 该文着重研究时序信息对中国航空网络拓扑结构和传播行为的影响。将网络分割为24个时间窗口,研究拓扑结构在序列中的变化特性;考虑网络中事件发生的时间间隔,建立时序网络上的SIR传播模型以及基于时间特性的节点分类方法。结果表明,度-集聚系数和介数-集聚系数在8:00时出现正相关向负相关的转变;节点上航班出港行为的时间爆发性存在明显差异,但整体上可降低网络的传播速度和感染范围。该研究成果对进一步认识航空网络及受航空网络影响的疾病传播等动力学过程具有重要意义。Abstract: This paper focuses on the influence of time series on the topology and spreading modes in Chinese aviation network. The network is divided into 24 time windows to study the characteristics of the topological structure in the sequence. Considering the time interval of events in this network, the SIR (susceptible- infective-removed) propagation model and the node classification method based on time characteristics are established. The results show that the correlations among the degree and clustering coefficient, betweenness and clustering coefficient have changed from positive to negative at 8:00am. And there are obvious differences among nodes in terms of the burstiness of exporting time related to flights, but it has reduced the propagation speed and the scope of infection. The results are of great significance for the further understanding of the aviation network and its dynamic process, such as the propagation of diseases.
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Key words:
- aviation network /
- SIR propagation model /
- temporal network /
- time window /
- topological structure
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