三、研究方法
当前，研究港口—腹地范围或其联系的方法很多，但归纳起来，主要有基于时间导向、距离导向、成本导向或是其综合的几种方法。对规模以上港口的研究，在其港口设施相对完善，具备相当吐纳能力的情况下，城市—港口间的交通通达成本仍然是决定港口的重要因素，因此，探索规模以上港口的腹地范围，仍以港口—腹地城市时间可达性为分析的起点。事实上，港口腹地包括单纯腹地和混合腹地，腹地范围在大多数情况下是混合腹地，并不是专属某一港口，而是多个港口竞争的格局[7]。因此，本研究对腹地范围的划分，旨在对内陆地区选择港口的可能性大小做出一种探讨，并在此基础上，分析港口体系的空间格局及其对内陆地区的影响力，为优化港口—腹地格局做出参考。考虑到2005年为我国“十一五”结束日期，且2006年1月1日宁波港、舟山港正式合并为“宁波—舟山港”后的港口空间格局发生较大变化，因此，通过2005年、2011年两个时间节点考察我国港口体系对内陆腹地的空间联系。在国家基础地理信息系统（http：／／nfgis．nsdi．gov．cn／nfgis／chinese／c＿xz．htm）下载1：400万数据（包括：国界与省界、地级以上居民地、地级以上边界），均为Shapefile格式；下载国家基础信息中心提供的1：500万数字地理底图公路数据集、铁路数据集，均为E00格式。在ArcGIS10．1软件中将该E00格式数据转化为Shapefile格式，结合2006年、2012年的中国道路交通地图集，通过相关要素的数字化获得2005年、2011年的路网数据。
考虑大宗物流的运输，主要通过集装箱车辆运输、列车车皮运输、船舶运输（散货或集装箱）等方式来实现，因此主要通过分析铁路网、高速公路网以及内河航道的格局来实现港口—腹地之间的通达状况。由于在计算中，我们所使用的成本栅格图为1 000m格网，即在水平或垂直方向上，每千米含有1个网格。因而在高速公路网、铁路网以及内河航道网络中的属性表中，新增加一列（Cost Val）作为成本值。参考相关研究，考虑大宗货物的运输，将高速公路网速度设为100km／h，铁路网速度设为80km／h，内河航道速度设为20km／h，无交通网络的地区设为10km／h，并对河流湖泊等地形阻碍进行了参数设置。应用ArcGIS软件中的ArcToolbox→Conversion Tools→To Raster→Feature to Raster，以cost＿val为字段生成铁路、高速公路和水运的成本栅格图。
应用ArcGIS10．1软件中的ArcToolbox→Data Management Tools→Raster→Raster Dataset→Mosaic to New Raster，将各类时间成本不同的栅格图进行叠加，其中高速公路、铁路和内河航道的时间成本进行叠加时采用的方法为Minimum，应用Spatial Analyst→Distance→Cost Weighted，进行港口时间成本加权图的生成，根据换算关系将结果重分类为10个等级的我国规模以上港口时间可达性等级图，并最终在Layout中完成，如图4－3所示。
图4－3 我国规模以上港口时间可达性
由图4－3可知，从总体上来看，2005年、2011年两个时期，时间可达性由东部沿海地区向西部地区，呈三圈环状分布，在8小时辐射圈内，第一圈层基本包括了沿海各省市区，以及中部地区省份部分邻近城市，受港口的直接辐射，但闽西地区、桂北地区、粤北地区受地形所限，苏北地区多淤泥质海岸，海岸缺乏规模以上港口，其通达程度受到影响；第二圈层包含了中部地区的大部分和西南部分地区，处在沿海港口16小时的辐射范围之内；而第三圈层包括了黑河—腾冲县以东的大部分地区，在一天24小时之内可以到达。相比之下，西部地区与沿海港口距离较远，交通网络密度较小，通达性较差。
从不同时期比较来看，2005年，在东部沿海地区，以及中部省份与沿海相邻近的区域，仍然有一部分区域，包括鲁西南地区、皖南地区、赣北地区、闽西地区、粤北地区，由于受到地形和道路网络的限制，通达性较差，处在8小时辐射圈之外；重庆、鄂西、湘西地区、陕西省、宁夏回族自治区由于缺少东西向的道路连接，与沿海地区的联系较差，处于16小时辐射圈外而落后于邻近地区；新疆、西藏、青海等西部省区，由于深居内陆，交通网络密度小，其可达性在40小时以上，尤其是新疆西部、南部、西藏地区，通达程度非常低，与沿海地区的联系非常弱。至2011年，随着青藏铁路、太中银铁路、南疆铁路、宜万铁路等铁路的相继通车，全国高速路网的密度不断加大。港口—腹地之间的通达状况有了进一步改善，西藏中、东部青藏铁路沿线地区、新疆西南部南疆铁路辐射地区、陕西北部、宁夏地区太中银铁路辐射地区，以及由于宜万铁路带来的西南地区、鄂西地区的通达条件都有了较为明显的改善。而高速路网的建设进一步加强了皖南地区、大别山区、闽西地区、赣南地区、湘南地区、粤北地区、桂北地区与沿海地区的空间联系。
在通达时间的基础上，对腹地影响范围和影响程度进行判断。以中国333个地级行政单元和4个直辖市为基本单位，利用ArcGIS10．1中的ArcToolbox→Spatial Analyst→Extraction→Extract Values to Points，将可达性计算的值附到各个城市所在点上，并通过属性表导出数据，进而得出各个港口到各个城市的时间成本。
除了时间成本之外，港口规模的差异也对腹地的吸引力产生不同，在此采用系统聚类测算沿海42个规模以上港口的综合发展水平，以中国港口年鉴2005年、2011年各港口城市经济社会统计公报为基本数据来源，结合部分网络数据，选取2005年、2011年港口货运吞吐量（万吨）数据，利用SPSS18．0，通过平方欧氏距离测算方法，采用组间连接计算类间的距离，并对样本进行归类，由此求得沿海港口综合发展水平聚类谱系图（图4－4），从中可以看出：
图4－4 2005年、2011年全国规模以上港口聚类图谱
2005年，当类间距离取6的时候，可以分别将两个时间段的沿海港口分为三种类型：上海为一类；大连、秦皇岛、青岛、深圳、宁波、广州、天津为第二类；其余各个港口为第三类。
2011年，当类间距离取7的时候，可以分别将两个时间段的沿海港口分为三种类型：上海、宁波—舟山为一类；天津、广州、大连、青岛、秦皇岛、唐山为第二类；其余各个港口为第三类。
采用层次分析法（AHP）法，对三类港口赋予不同的权重，其结果如表4－1所示。
表4－1 不同类型港口判断矩阵及权重值
一般来说，从港口到腹地区域距离越短，其经济联系就越紧密，但是，如果城市与港口在资源上有互补性，那么其联系会比周边同样距离的城市更加紧密，如山西大同（煤炭城市）和秦皇岛港（煤炭港口）的经济联系比周边地区要紧密，因此，有必要对港口类型和城市类型进行再划分，不同港口类型对于不同类型城市，其相互联系强度应该是变化的。在此，根据重要资源物资（煤炭、铁矿石、石油），对港口进行划分（表4－2、表4－3）。通过计算φ值进行调整，φ值确定如下：
式中，Ei表示城市i，Pj表示港口j，Rc表示资源型城市，Rt表示资源型港口，Rj表示港口j的资源吞吐量。
表4－2 我国规模以上资源性港口类型
续表4－2
注：＊表示其为综合性港口。
表4－3 主要资源型城市及类型
由此得到加权的港口—腹地可达性：
由于受到多个港口的辐射，最有可能选择辐射强度最大的港口，即令：
式中，A′ij即为港口j的腹地i，据此得出各个港口—腹地的空间范围如图4－5、图4－6所示。
进一步考虑经济权重的影响，建立港口—腹地空间联系强度模型，其式如下：
其中，Gij表示港口j—腹地i之间的经济联系强度，Ei表示i城市的经济规模，用GDP（亿元）来反映，Pj表示j港口的服务能力，用港口吞吐量（万吨）来反映，据此得出港口—腹地空间联系强度如图4－7、图4－8所示。
图4－5 2005年沿海规模以上港口腹地划分
图4－6 2011年沿海规模以上港口腹地划分
图4－7 2005年沿海规模以上港口—腹地空间联系强度
图4－8 2011年沿海规模以上港口—腹地空间联系强度