地球信息科学学报 ›› 2018, Vol. 20 ›› Issue (5): 593-601.doi: 10.12082/dqxxkx.2018.180066
出版日期:
2018-05-29
发布日期:
2018-05-20
作者简介:
作者简介:孙涛(1993-),男,博士生,主要从事时空数据挖掘研究。E-mail:
基金资助:
SUN Tao*(), WU Lin, WANG Fei, WANG Qi, CHEN Zhao, XU Yongjun
Online:
2018-05-29
Published:
2018-05-20
Contact:
SUN Tao
Supported by:
摘要:
在“一带一路”沿线的65个国家中,46个国家拥有登记在案的港口,同时海上航运贸易占国际贸易总量的75%以上。为了充分了解“一带一路”沿线国家和地区航运贸易情况,评估国家、区域之间贸易往来关系,本文选取了2016年“一带一路”国家和地区船舶历史运动轨迹,首先基于规则判定的方法挖掘船舶停港事件,并以港口为主要节点,港口间货运往来事件为连接形成“一带一路”国际航运贸易网络。在此基础上,对贸易网络进行如下网络结构分析:① “一带一路”贸易网络基本属性统计,包括网络连通性、度分布、平均最短路径;② 网络节点中心度计算,主要采用Eigenvector Centrality评估分析贸易网中节点中心度;③ 结合社会网络挖掘中社区挖掘的概念,使用Fast Unfolding算法对贸易网络进行社区发现。可以看出,“一带一路”沿线国家和地区贸易往来错综复杂,港口之间呈现小世界网络特性;土耳其、俄罗斯、中国等国的港口影响力靠前;并且形成五大贸易社区,这些社区的分布和地理位置分布基本吻合,但仍然有部分国家受特殊贸易行为的影响,所属社区有所打破区域限制。本文旨在通过航运大数据构建贸易网络,在网络分析基础上,更好地评价节点影响力,更清晰地分析贸易网络结构,为“一带一路”战略更好地实施提供帮助。
孙涛, 吴琳, 王飞, 王琪, 陈昭, 徐勇军. 大规模航运数据下“一带一路”国家和地区贸易网络分析[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(5): 593-601.DOI:10.12082/dqxxkx.2018.180066
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表1
贸易网络中心度排名前10的港口
序号 | 港口名称 | 所属国家 | 中心度 |
---|---|---|---|
1 | NINGBO-ZHOUSHAN | 中国 | 1.000000 |
2 | KEPPEL | 新加坡 | 0.699081 |
3 | JURONG ISLAND | 新加坡 | 0.655534 |
4 | PULAU BUKOM | 新加坡 | 0.555983 |
5 | RIZHAO | 中国 | 0.525089 |
6 | TANJUNG PELEPAS | 马来西亚 | 0.513386 |
7 | HUANGPU | 中国 | 0.505709 |
8 | PORT KLANG | 马来西亚 | 0.497864 |
9 | TIANJIN XIN GAGN | 中国 | 0.497709 |
10 | TAICANG | 中国 | 0.497351 |
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