基于复杂网络的欧洲航空公司网络特征分析.pdf
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1、第39 卷第4期2023年8 月Journal of Harbin University of Commerce(Natural Sciences Edition)哈尔滨商业大学学报(自然科学版)Vol.39 No.4Aug.2023基于复杂网络的欧洲航空公司网络特征分析韦佩妮,杨文东(南京航空航天大学民航学院,南京2 1110 6)摘要:为探究区域层级的航线网络特征与演变,以汉莎航空和瑞安航空在欧盟区域内的航线网络为研究对象,运用复杂网络理论从航空公司角度构建航线网络模型,分析网络的拓扑结构特性,不仅对同一航空公司不同时期的网络结构变化进行纵向对比,而且对不同航司之间的网络特征进行横向对比.
2、研究表明,两家航空公司的运营性质不同导致航线网络的发展变化上有明显差异,航线网络的度分布均服从幂律分布,无标度特性显著,机场覆盖范围都在扩大,相比之下瑞安航空的航线数和机场平均度更高,且注重提高对机场的使用率,而汉莎航空的紧密中心性和中间中心性都明显高于瑞安航空,个别枢纽机场对整个网络具有绝对的控制能力.关键词:航空公司;航线网络;复杂网络;拓扑结构;网络特征分析;机场中心性中图分类号:U8文献标识码:A文章编号:16 7 2-0 9 46(2 0 2 3)0 4-0 47 7-0 8Analysis of network characteristics of European airline
3、s based on complex networkWEI Peini,YANG Wendong(School of Civil Aviation,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106,China)Abstract:In order to explore the characteristics and evolution of the regional airline network,the airline networks of Lufthansa and Ryanair in the Europe
4、an Union were taken as theresearch objects,and complex network theory was applied to construct airline network modelsfrom the perspective of airlines to analyze the topological structure characteristics of thenetworks.This paper not only made a vertical comparison of the changes of network structure
5、of the same airline in different periods,but also made a horizontal comparison betweendifferent airlines.The results showed that the different operation properties of the two airlinesled to significant differences in the development and changes of the airline networks.Thedegree distributions of the
6、two airline networks obeyed the power-law distribution,withremarkable scale-free characteristics.The airport coverage of the two airline networks wereexpanding.Ryanair had a higher number of routes and airport average degree,and paidattention to improving the utilization rate of airports.Lufthansas
7、closeness centrality and收稿日期:2 0 2 2-10 -0 9.基金项目:国家自然科学基金项目(417 0 112 0).作者简介:韦佩妮(1999-),女,硕士,研究方向:交通运输规划与管理,E-mail:12 137 8 390 8 q q.c o m;杨文东(197 5),男,博士,副教授,研究方向:交通运输规划与管理,E-mail:.478betweenness centrality were significantly higher than Ryanair,and individual hub airportshad absolute control ov
8、er the entire network.Key words:airline;airline network;complex network;topology structure;network character-istic analysis;airport centrality目前北美、欧洲和亚太地区是世界上最大的三个航空市场,欧洲因为存在多个经济强国也使得其航空发展领先于全球,欧盟作为一个一体化程度极高的区域组织,其一体化进程的发展以及内部民航政策的调整,都对欧洲航空运输的发展给予了极大的支撑,经过几十年的快速发展,欧洲的航空运输系统已经发展成一个复杂的网络结构.随着世界各国贸易往来日
9、益频繁,航空运输市场不断壮大,航空公司之间的竞争也日趋激烈,作为航空运输实现的载体与航空公司的关键资源,航线网络也成为各方研究的焦点.研究欧洲航空公司在欧盟区域内的航线网络在不同时期的发展变化,对探索区域组织成员国之间的航空运输发展具有重要的意义,也能为我国的航空公司的发展提供相应的对策和建议,有助于对标世界一流航空公司的视野,增强核心竞争力,提高国际地位.过去2 0 年间已有许多学者对欧洲航线网络的发展变化进行了研究,取得了较为丰硕的成果.在空间和时间结构变化方面,GuillaumeB等人 研究了1990 1999年间欧洲航空公司网络空间集中度的变化,发现这一时期欧洲航线网络逐渐发展为放射状
10、网络;李悦2 概述了在1997 年欧洲放松管制彻底完成后,欧洲航线网络在空间和时间结构上均发生了变化;Ernesto E等人3 基于邻接矩阵网络二分性的方法发现了欧洲传统航司和低成本航航空公司作者年份HAN Dingding 等人92009Aisling R(102010王晶42013Oriol L 等人 12014郑兴无,张金琦7 2018陈航宇,李慧嘉8 2019陈欣等人12 2020本文2023哈尔滨商业大学学报(自然科学版)司的显著差异.在结构变化影响方面,王晶(4)研究了欧洲低成本航空公司对欧洲航空业及航线网络发展的影响,发现其主要经营的航线以欧洲区域内为主;周向育5 在分析欧洲航线
11、网络演化及对支线航空发展的影响中提到,欧美“天空开放”和国际联盟的形成开拓了各自新的市场.另外,研究方法主要基于复杂网络理论,对于区域经济体下的航线网络研究大多侧重于某一国家或地区,LIANGDai等人6 从复杂网络的角度捕捉东南亚航空运输网络的拓扑结构变化;郑兴无等人7 运用复杂网络理论对不同地区航空公司的网络结构差异进行了研究;陈航宇等人8 通过复杂网络理论分析了中国航空网的网络特性,研究不同指标变化对网络结构的影响及其现实意义.综上,表1总结了以往相关文献在研究角度和方法方面的对比,较多文献是从机场角度对航线网络进行研究,鲜有从航空公司角度探析,中心性特征涉及较少,尤其是机场中心性.因此
12、本研究从航空公司角度构建航线网络,利用复杂网络理论分析网络的拓扑性质,研究区域层级的航线网络,不仅对同一航空公司不同时期的网络结构变化进行纵向对比,同时也对不同航司之间的网络特征指标进行横向对比,从而更加直观清楚地反映航线网络结构特征的变化.表1相关文献研究总结Table 1Summary of relevant literature research机场角度VV第39卷网络机场基本特征角度VVV不同时期同一时期中心性中心性纵向对比横向对比VVV第4期1问题描述1.1航线网络模型构建网络是系统抽象的节点以及节点间的关系,航线网络也具有复杂系统的复杂特性,为简化航线网络的复杂性并减小相关数据统计
13、的难度,不考虑航线的方向性以及机场间的航班频次和航线密度,将航空公司航线网络抽象为无向无权网络,把机场视为节点,机场之间的联系视为边.根据复杂网络理论方法,网络一般被抽象地描述为一个由点集V和边集E两个基本要素构成的连通图G=(V,E),其中V=u;:i=1,2,N),网络节点数记为N=l VI;E=(e;:i=1,2,M,网络边数记为M=IEI.为了便于分析,网络可表示为NN的矩阵A=iaj:;,;VI,研究基于拓扑网络,定义直接相连的两节点=1,反之为0.1.2航线网络节点指标航线网络的拓扑结构分析主要借助复杂网络相关指标进行,下面简要介绍复杂网络理论的基本概念。1.2.1月度和度分布机场
14、可看作是一个网络节点,与该机场节点直接相连的节点数量,也就是与该机场有直接通航的机场数量(包括只有单向通航的机场数量),称为该机场节点的度.节点i的度K,可记为K=a其中:,表示节点i与节点j之间是否连接,若i与j之间存在边连接,则j等于1,否则为0.节点度大小用于反映该节点在网络中的通航规模和重要性,节点度越高,重要性越大.平均度被定义为网络中所有节点度的平均值,平均度K可记为K=N其中:N是网络节点数,即机场数,平均度可以更准确地对网络的疏密程度进行评价.度分布描述了度值为K的节点占网络中节点总数的比例,一般选择用度分布函数P(k)来描述节点的分布情况.大量研究表明,航空网络具有某种形式的
15、幂律分布,这就是通常所说的无标度网络.度分布函数P(k)可韦佩妮,等:基于复杂网络的欧洲航空公司网络特征分析1.2.3平均路径长度两个相互连接的节点i和i之间的路径所包含的边数最少,该边数就是这两个节点之间的距离di,将网络中所有节点对之间的距离进行平均,就得到了网络平均路径长度.网络的平均路径长度L可记为L=2-N(N-1)其中:d;是网络中节点之间的距离,距离越短,表示航空运输过程中需要中转的节点城市越少,机场之间的连通性越好,航空运输的整体运输效率也越高.1.2.4聚类系数聚类系数是指所有与节点i相连的节点之间实际相连的边数占这些点可能的最大连边数目的比例,它代表了网络的整体紧密性,并且
16、能反映出(1)节点的聚集情况.其值越大,表示航线网络中节点之间的连通性越高,越不容易受外界因素影响.节点i的聚类系数C,可记为C.=mn-T)2E,其中:n为节点机场i的邻接节点数,E,为节点机N场i的n个邻接点之间相互相连的边数,ZK1.3航线网络中心性指标(2)基本特征指标仅能在宏观层面上反映网络的拓扑结构特性,进行中心性分析还可以在微观层面上反映网络的结构特征.1.3.1紧密中心性紧密中心度.通过测量网络中某一节点与其他节点之间的距离,可以反映该节点与其他节点之间的紧密程度,它距离其他节点越近,则它的紧密中479.记为N(k)P(k)=N其中:N(k)表示节点度为k的节点个数.1.2.2
17、连接率连接率,表示每个节点的平均连接边数,是网络复杂性程度的基础度量指标,可记为=M其中:M表示机场节点之间的边数.1Zdi(3)(4)(5)(6)480心性越大.可记为Cc(i)=紧密中心势(Cc)能够表示整体网络的紧密集中趋势,其大小取决于某个节点与其他节点距离之和的差异程度,通过判断一个节点到达其他节点是简单还是困难,从而衡量整体网络通达性的紧密程度,若网络中大部分节点的紧密中心度都比较小,只有少数节点紧密中心度较大,则该网络呈现明显的紧密中心化趋势.紧密中心势(C)可记为Z(Ccmux-Cc(i)Cc=-(N-1)(N-2)其中:Ccmax为Cci)的最大中心度值.1.3.2中间中心性
18、中间中心度.某个节点的最短路径数用于描述该节点的重要性,用于衡量该特定节点与网络中其他节点之间的连接程度,从而判断该节点在整体网络中的控制作用.可记为Ch()=Z/(N-1)(N-2),(9)儿s+i+8st其中:n,表示节点s经过节点i到达节点t的最短路径数,g,表示节点s到节点t的最短路径数.中间中心势(CB)能够表示网络的中间性,其大小取决于各节点中间中心度的差异程度,可以用来哈尔滨商业大学学报(自然科学版)衡量节点对整个网络的控制作用.若网络中中间中(N-1)心度较大的节点只有少数几个,则该部分节点处于n(7)(2N-3),(8)第39卷整个网络连接的中间位置.中间中心势(CB)可记为
19、Z(C mx-C,(i)CB=-(N-1)其中:CBmax为Cg(i)的最大中心度值.2航线网络结构分析从众多欧洲航空公司中选择了两家较具有代表性的航空公司作为研究对象,以此从航空公司的角度对区域层级的航空网络进行分析,其中一家为大型全服务航司的代表汉莎航空,另一家为低成本航司的代表瑞安航空.为真实有效的反映航线网络结构和实际特征,通过OAG数据库搜集整理了2008年2 0 13年和2 0 18 年每年1月两家航空公司在欧盟区域内的航线数据,并使用Pajek软件绘制出两家航司2 0 18 年的航线网络拓扑结构示意图(图1、2).通过图1可看出汉莎航空枢纽航线网络的结构特征突出,具有较强的核心枢
20、纽影响力,集中趋势比较明显,航线分配也较为均衡.通过图2可看出瑞安航空航线网络机场之间连接相对紧密,核心节点连接密度大,内部网络通达性较强,但外围节点之间的关联度较差,大多为等级较低的支线机场,主要以中短途航线运输为主.(10)BZGOTLLOvRNOBRIOBLQORXCPHYFAOWAWQtXsOMEPousMRSGOTPMOPATHPDUBWROBREPMIPOvNOOkTWOvCEOFHKAOOPNAOFNCOscQOUINOFLROBLLSXBKRKOSTROMADOGONANAPTRNARNTXLCLJusOvLCTLSOPOPsvoBRUAMSAGPCTAHAMHAJOTPTSR
21、OBIoHELDRSNUEBUDNCEMXPUCPozSOF2PADFMOFCOBCNOMLAQcDGOPRGOLEJOGOADEBOTRSOFUE-ONTE+OkIT-OLCA+OpSAOAOIRZEOGRZOTFSOcGNSBZ图12 0 18 年汉莎航空航线网络Figure 1 Lufthansa airline network in 2018第4期OWAW3航线网络特征分析3.1基本特征分析结合建立的航线网络模型和相关数据,得到两家航空公司航线网络特征值,如表2、3所示.3.1.1汉莎航空基本特征分析1)节点和度分析.2 0 18 年覆盖的机场数最多为92 个,2 0 0 8 年最少为
22、7 7 个.平均度方面,2 0 0 8年的最大为9.8 7,即平均每个机场约与其他10 个机场相连,2 0 18 年的最小为6.39.各年节点度值,2008年排名前五的机场为FRA、M U C、D U S、H A M、STR,2013年排名前五的机场为MUC、FRA、D U S、TXL、H A M,到2 0 18 年只有FRA和MUC两个机场为大度值机场,度值分别为15 4和142,其余机场的度值均为2 或4,属于小度值机场,由此可见汉莎航空航线网络在发展后期呈现出了更加明显的枢纽特征.节点度的变化反映出这一时期汉莎航空航线网络的机场节点数在增多,网络的覆盖范围变广了,可达性在加强,但航线数和
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