中小機場航線網(wǎng)絡結構及連接特性分析

張培文， 杜福民， 趙文科

(1. 中國民用航空飛行學院機場工程與運輸管理學院， 廣漢 618307； 2. 西南財經(jīng)大學統(tǒng)計學院， 成都 611130)

目前中小機場的界定缺乏統(tǒng)一標準，但依據(jù)民航局最新印發(fā)的《民航中小機場補貼管理暫行辦法》可知，中小機場為年旅客吞吐量低于200萬人次的機場[1]。中小機場是航空網(wǎng)絡的重要組成部分，也是航空出行大眾化發(fā)展的基礎[2]。然而，在機場總吞吐量快速增長的背景下，中小機場的發(fā)展相對滯后。截至2019年底，中國共有運輸機場238個，其中中小機場164個，其旅客吞吐量在全國僅占比6.8%?？梢娭行C場航線航班業(yè)務量較少，而此類現(xiàn)象的產(chǎn)生與機場航線網(wǎng)絡布局有關[3]。因而通過研究中小機場航線網(wǎng)絡特征，揭示其連接特性，一方面有利于中小機場科學健康發(fā)展，另一方面有助于航空公司發(fā)現(xiàn)具市場潛力的中小機場航線，同時也為管理當局在航線審批、機場規(guī)劃方面提供理論支持，對新時代民航強國建設具有極強的現(xiàn)實意義。

現(xiàn)代航空運輸實現(xiàn)的空間載體是航線網(wǎng)絡[4]。國外學者分別從全球、國家等不同地域?qū)用娣治隽撕骄€網(wǎng)絡的結構特征及其演化過程[5-6]，同時有關貨運航線網(wǎng)絡的結構特點也受到廣泛關注[7]。國內(nèi)學者發(fā)現(xiàn)，隨著航線網(wǎng)絡的演化，全國航線網(wǎng)絡基本形成以“菱形結構”為核心的網(wǎng)絡結構[8]，同時以復雜網(wǎng)絡為標志而興起的網(wǎng)絡科學為航線網(wǎng)絡結構復雜性研究提供了新的方法[9]，不同學者以世界及國家的航線網(wǎng)絡為研究對象，均發(fā)現(xiàn)其同時具有無標度特征、小世界特性等典型復雜網(wǎng)絡特征[10-11]，并在航線網(wǎng)絡拓撲特征的基礎上分析了網(wǎng)絡的級聯(lián)失效[12]、魯棒性[13-14]以及形成機制[15]等性質(zhì)。現(xiàn)有研究多關注于整體的航線特征或連接機制，且較多分析樞紐機場的網(wǎng)絡特性及發(fā)展狀況。而目前對中國中小機場的相關研究則多聚焦其補貼政策建議、安全運行等管理對策方面[16-17]，鮮有研究中小機場的航線網(wǎng)絡結構與連接性特征。因此，現(xiàn)從以下兩點拓展現(xiàn)有研究：①聚焦于中小機場航線網(wǎng)絡的結構特性，有針對性地分析中小機場在網(wǎng)絡中所處的位置，彌補以往對中小機場航線網(wǎng)絡研究的不足；②充分考慮中小機場航線網(wǎng)絡的加權特性，從點權、邊權角度完整刻畫其結構特性，并在此基礎上總結出中小機場的連接特性。

現(xiàn)以中小機場航線網(wǎng)絡為研究對象，考慮中小機場與連接機場間的航距和航線客運量因素，利用復雜網(wǎng)絡測度指標對網(wǎng)絡的點權、邊權進行加權求解，探究中小機場航線在網(wǎng)絡中的結構特性，并在此基礎上分析不同類型中小機場所連接的機場偏好特性，總結出中小機場的連接特性，以期為中小機場航線網(wǎng)絡構建提供理論支撐。

1 數(shù)據(jù)與基本統(tǒng)計特征

將中小機場航線定義為與中小機場相連的航線，所有中小機場航線組成中小機場航線網(wǎng)絡，研究其在中國航線網(wǎng)絡中的拓撲及連接特性。以通航機場為節(jié)點，連接兩機場的航線為邊，形成全國的航線網(wǎng)絡。其中航線網(wǎng)絡的節(jié)點、邊的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2019年民航局公布的夏秋航季全國航班計劃總表，機場吞吐量數(shù)據(jù)來源于2019年民航機場生產(chǎn)統(tǒng)計公報。對于年吞吐量高于200萬且擁有多機場的城市數(shù)據(jù)進行合并處理，如上海浦東和虹橋合并為上海機場。遵義的茅臺機場2019年吞吐量為165.21萬人次，屬于中小機場范疇，故其數(shù)據(jù)與遵義新舟機場未進行合并。另外所使用數(shù)據(jù)未包含港澳臺地區(qū)，含有經(jīng)停的航線數(shù)據(jù)分解為兩條進行統(tǒng)計分析。以此形成有230個機場節(jié)點，3 086條無向邊的全國航線網(wǎng)絡，其中中小機場159個，中小機場航線1 588條。

就復雜網(wǎng)絡理論而言，網(wǎng)絡的度與度分布、平均路徑長度、簇系數(shù)是基本的拓撲結構統(tǒng)計特征[18]，而現(xiàn)主要針對中小機場在網(wǎng)絡中的性質(zhì)，而非整體網(wǎng)絡，故選取的復雜網(wǎng)絡指標為度與度分布、簇系數(shù)、介數(shù)。

1.1 度與度分布

以機場為節(jié)點，節(jié)點的度為與該節(jié)點連接的邊數(shù)，其大小能夠反映機場的連接規(guī)模，節(jié)點i的度記為

(1)

式(1)中：aij為節(jié)點i與j連接的邊數(shù)。

對中國航線網(wǎng)絡節(jié)點度值進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)其平均度值為26.835。分連接別對中小機場與大型機場的度值使用位序規(guī)模法進行統(tǒng)計，如圖1所示。分析發(fā)現(xiàn)，大型機場平均度值為63.63，遠高于平均水平，且度值分布于12～154，而中小機場度值僅10.72，度值分布于1～36，可以看出占總數(shù)71%的中小機場其平均連接規(guī)模僅有其余機場的1/6。

圖1 度值位序規(guī)模分布Fig.1 Rank size distribution of degree value

1.2 介數(shù)

網(wǎng)絡中任意兩節(jié)點(邊)間的最短路徑通過某節(jié)點(邊)的次數(shù)，分別為該節(jié)點(邊)的介數(shù)，對應稱為點(邊)介數(shù)，其值大小能夠反映該節(jié)點(邊)在網(wǎng)絡中的控制力與重要性。介數(shù)可以表示為

(2)

對所有機場的介數(shù)進行統(tǒng)計，如圖2所示。可以發(fā)現(xiàn)，中小機場整體處于介數(shù)排序的末端，其中有39個機場介數(shù)值為0，在網(wǎng)絡中沒有任何中轉(zhuǎn)銜接能力，屬于航線網(wǎng)絡中最底層的機場，還有一部分中小機場的介數(shù)值較大型機場高，呈現(xiàn)交叉分布的態(tài)勢。介數(shù)值較高的中小機場多位于新疆地區(qū)，具體對排名前十的中小機場進行分析，多為新疆地區(qū)的機場，包括克拉瑪依、和田、阿克蘇、伊寧等機場，其余機場也多位于中國外圍地區(qū)，如阿拉善左旗、赤峰、滿洲里、大理的機場。對于區(qū)域面積較大的地區(qū)來說，雖然其區(qū)域內(nèi)機場吞吐量不高，但得益于其區(qū)域內(nèi)樞紐機場的構建，使得較小的機場也能在網(wǎng)絡中有較為重要的位置，這種現(xiàn)象對新疆尤其明顯。而對于中部地區(qū)的機場而言，處于較多全國性或地區(qū)性的樞紐機場之間，各樞紐機場間無需中轉(zhuǎn)即可到達，使得中部地區(qū)中小機場多承擔運輸?shù)摹拔菇o”任務。

圖2 介數(shù)位序規(guī)模分布Fig.2 Rank size distribution of betweenness

1.3 簇系數(shù)

網(wǎng)絡的簇系數(shù)用于反映節(jié)點聯(lián)系的緊密程度，其值越高則該點與周圍節(jié)點聯(lián)系程度越高。節(jié)點i的簇系數(shù)Ci定義為該節(jié)點的鄰節(jié)點間實際存在的節(jié)點對數(shù)量與最大可能的節(jié)點對數(shù)量之比[4]，即

(3)

式(3)中：Ei為鄰節(jié)點間實際存在的節(jié)點對數(shù)量；ki為節(jié)點i的鄰節(jié)點數(shù)。

若某節(jié)點僅有一個鄰節(jié)點或所有鄰節(jié)點均為形成節(jié)點對，則Ci=0，若某節(jié)點由于鄰節(jié)點較少，鄰節(jié)點間全部形成連接，則Ci=1。對所有節(jié)點的簇系數(shù)進行統(tǒng)計，如圖3所示。在網(wǎng)絡中，所有節(jié)點簇系數(shù)的均值為網(wǎng)絡的簇系數(shù)，目前中國航空網(wǎng)絡的簇系數(shù)為0.717。對于中小機場而言，其簇系數(shù)為0.752，與平均水平相差不大。這是由于大部分中小機場連接航線少，85%的中小機場簇系數(shù)高于0.6，這種現(xiàn)象也反映出中小機場目前的連接對象多為樞紐型機場，樞紐機場度值一般較高，連接樞紐機場更有利于鄰節(jié)點對的形成，最終使得中小機場整體簇系數(shù)較高。

圖3 簇系數(shù)位序規(guī)模分布Fig.3 Rank size distribution of clustering coefficien

2 中小機場加權網(wǎng)絡特征分析

對于各機場在網(wǎng)絡中的性質(zhì)而言，無權的結構特征只能反映其在網(wǎng)絡中的基本結構特性，主要在于反映兩機場間是否連接，不能反映連接的強弱。對于現(xiàn)實的航線網(wǎng)絡而言，導致兩機場間連接與否的因素較多，且中小機場受限于眾多內(nèi)外部因素而發(fā)展緩慢，因此有必要從網(wǎng)絡中的節(jié)點、邊權重角度對中小機場在網(wǎng)絡中的結構特性進行探索。

2.1 基于點權的機場連接性質(zhì)

在加權網(wǎng)絡中，點權通常描述節(jié)點的重要性。在中小機場網(wǎng)絡中，節(jié)點i的權重Si為其所有連接邊的權重流量經(jīng)過i的累積，具體可定義為

(4)

式(4)中：Ni為與i相連節(jié)點的臨近集；Wij為節(jié)點i與j之間的邊權重。由此求出網(wǎng)絡中各節(jié)點的點權數(shù)值。

分別以航線客運量、航距為權重計算節(jié)點點權。對于航線的客運量數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計每條航線上的不同機型周航班頻次，再與機型提供座位數(shù)相乘得出，其中機型座位數(shù)可查詢航空公司官網(wǎng)獲得。經(jīng)過統(tǒng)計中國航班計劃總表，目前中國共有25種不同大小機型在運行，部分機型提供座位數(shù)統(tǒng)計如表1所示。

表1 機型與座位數(shù)Table 1 Aircraft type and numbers of seats

2.1.1 客運量加權的點權分布

由點權計算方法，以航線客運量為權重計算各節(jié)點的點權數(shù)值，得出度、介數(shù)、簇系數(shù)的客運量加權分布情況(圖4)。

從客運量加權度值分布可以看出，由于節(jié)點的權重高度依賴其度值大小，中小機場的航線總體客運量規(guī)模處于中下水平，如圖4 (a)所示。中小機場的度值與運量呈現(xiàn)正相關關系(相關系數(shù)0.945)，運量與度值服從冪律分布特征；對于一些低度值節(jié)點， 其運量也可能超越度值略大的節(jié)點，一般是由于度值較低的節(jié)點其航班頻率較高，使得運量較大；同時中小機場的度值越大，相互之間的運量差距越小，在圖中反映為節(jié)點的聚集性越高。

圖4 客運量加權的點權分布情況Fig.4 Distribution of passenger volume-weight of weighted point

從客運量加權介數(shù)分布來看，周客運量明顯低于大型機場，中小機場在網(wǎng)絡中多承擔輸送旅客的作用，在客運量4萬人次左右兩類機場出現(xiàn)明顯分界線，如圖4 (b)所示。同時，在客運量相近的機場當中，各機場的介數(shù)差異明顯。例如，在客運量1萬人次類型的機場中，阿拉善左旗機場介數(shù)為所有中小機場的最高介數(shù)455，但其客運量僅為最高客運量機場襄陽的1/6，說明中小機場在網(wǎng)絡中各自所處位置較為復雜，規(guī)模較小機場并不一定屬于非重要機場，也就是中小機場的客運量與介數(shù)相關性特征不強。綜合無權介數(shù)分布分析來看，中小機場所處地理位置對其介數(shù)影響較大，處于中部經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的機場極少承擔中轉(zhuǎn)任務，客運量卻較高，而西北地區(qū)機場客運量小，但“軸-輻”式網(wǎng)絡使得其中轉(zhuǎn)能力強，介數(shù)較高。

由客運量加權簇系數(shù)分布可以發(fā)現(xiàn)，中小機場的加權簇系數(shù)分布同樣處于整個網(wǎng)絡節(jié)點的底部，如圖4 (c)所示。取值在0～1均有分布，取值在0.6以上的中小機場集聚性較強，取值低于0.6的中小機場多屬于新疆、內(nèi)蒙古地區(qū)，簇系數(shù)較高的中小機場與樞紐機場連接較多，此類機場多位于中國中部地區(qū)。此外，中小機場簇系數(shù)與客運量的相關性特征并不明顯，而大型機場卻呈現(xiàn)負相關特征。

2.1.2 航距加權的點權的分布

以航線的航距為權重計算各節(jié)點的點權數(shù)值，得出節(jié)點的度、介數(shù)、簇系數(shù)航距加權分布情況(圖5)。

從航距加權度值分布來看，中小機場的航距點強度與其度值具有明顯正相關關系(相關系數(shù)1.281 2)，由于節(jié)點的度值越高，其累積航距一般也越長，如圖5(a)所示。對比圖5(a)與圖4(a)結果來看，對中小機場而言其度值對節(jié)點的距離影響較客運量更高(1.281 2>0.945)。中小機場的度值對客運量和航距的影響，與現(xiàn)有研究對整個網(wǎng)絡節(jié)點結論相反，曾小舟等認為度值對節(jié)點吞吐量的影響大于對距離的影響[18]，表現(xiàn)出中小機場連接特征的特殊性，這可能與中小機場在網(wǎng)絡中的作用與結構特性演化有關。

從節(jié)點航距加權介數(shù)分布來，與大型機場相比，中小機場的加權介數(shù)分布較為離散，并無明顯的相關性特征，意味著中小機場的介數(shù)受航距影響不大，如圖5(b)所示。同客運量加權相比，兩類機場的航距區(qū)分界限并不明顯，出現(xiàn)一定的交疊。同時與客 運量加權介數(shù)分布類似，在航距相近的機場當中，其介數(shù)分布差異大，在航距5 000 km左右的機場介數(shù)分布包含了其整個取值區(qū)間。

從節(jié)點航距加權簇系數(shù)分布來看，如圖5(c)所示， 中小機場的航距與簇系數(shù)相關性特征同樣不明顯，意味著對中小機場而言，其節(jié)點聯(lián)系的緊密程度和航距關系不大，但由于中小機場簇系數(shù)多高于0.6，故航距范圍在1萬～3萬km的中小機場集聚性強。

圖5 航距加權的點權分布情況Fig.5 Distribution of range-weight of weighted point

2.2 邊權的網(wǎng)絡結構性質(zhì)

網(wǎng)絡的邊權即為相連節(jié)點i與j之間的聯(lián)系強度。以邊客運量與航距作為權重加權給邊介數(shù)，從客流量與距離的角度討論中小機場航線的重要性與網(wǎng)絡特性。對于邊介數(shù)的權重可定義為

(5)

式(5)中：g(i)為未加權的邊介數(shù)；fi為某航線的權重指標，如客運量；f為整個網(wǎng)絡的權重指標之和，二者的比值反映該航線在整個網(wǎng)絡中的實際權重大小。由式(5)可得出加權介數(shù)實際為無量綱指標。

2.2.1 基于客運量加權的邊權分布

考慮網(wǎng)絡的實際流量，結合航線客運量與中小機場網(wǎng)絡的本身特點求解航線的重要性，由式(5)計算出航線的客運量加權邊介數(shù)，并由位序規(guī)模法得出加權邊介數(shù)的分布情況如圖6所示?？梢钥闯觯瓦\量加權介數(shù)服從冪律分布；98.55%的航線加權介數(shù)小于0.03，可見從實際客運量角度，中小機場航線在網(wǎng)絡中的重要性較低。同時，對于某些高、低邊介數(shù)航線，經(jīng)過客運量加權，其加權邊介數(shù)已經(jīng)在網(wǎng)絡中的地位發(fā)生變化，如邊介數(shù)最高航線西安至阿拉善左旗為247.52，經(jīng)過加權后邊介數(shù)僅為0.007，處于較低水平；昆明至滄源邊介數(shù)為88.9，加權后邊介數(shù)為0.064，處于網(wǎng)絡中較高水平，表明客運量加權對實際網(wǎng)絡中航線重要性程度的影響有效性。

進一步對中小機場不同數(shù)值等級的客運量加權邊介數(shù)通過自然間斷點分級法劃分為4類，如表2所示。由于加權邊介數(shù)的長尾分布，故在大量數(shù)值較低航線，從客運量角度來看此類航線在網(wǎng)絡中的重要性較低。對4類航線進行空間分布分析發(fā)現(xiàn)，第一類低加權介數(shù)航線數(shù)量達1 315條，有著東多西少的規(guī)律，東部地區(qū)大量中小機場航線形成以北上廣成為頂點的菱形結構；第二類較高加權介數(shù)航線呈現(xiàn)出發(fā)散特征，如北京、上海、成都、西安等城市的航線；第三類高加權介數(shù)航線分布于新疆、云南、陜西等省份，可見從航線客運量角度，中國內(nèi)陸地區(qū)的中小機場航線在網(wǎng)絡中的重要性較高；第4類加權介數(shù)最高的航線數(shù)量僅為23條，分布則呈現(xiàn)小范圍省域內(nèi)的集聚性特征，此類高加權介數(shù)航線集聚于烏魯木齊、昆明、哈爾濱等城市。綜合以上分析可見，客運量加權介數(shù)航線的空間分布等級自低至高呈現(xiàn)由網(wǎng)絡聚集性至點狀發(fā)散特征，最后發(fā)展為省域內(nèi)集聚的特點，同時高加權介數(shù)航線多分布于內(nèi)陸地區(qū)，東部沿海地區(qū)加權介數(shù)高的航線極少。

圖6 航線介數(shù)的客運量加權分布Fig.6 Distribution of passenger volume-weight of betweenness on route

表2 客運量加權的航線介數(shù)類別劃分Table 2 Category classification of passenger volume-weight of betweenness on route

2.2.2 基于航距加權的邊權分布

考慮航線網(wǎng)絡的實際情況，同樣由式(5)計算航線此時的加權邊介數(shù)，由位序規(guī)模法得出航距加權邊介數(shù)分布情況如圖7所示，并對加權介數(shù)進行函數(shù)擬合?？梢姡骄€的航距加權介數(shù)分布依然服從冪律分布，98.24%的航線邊距加權介數(shù)小于0.04，大量的低介數(shù)航線使得介數(shù)分布出現(xiàn)較長“拖尾”現(xiàn)象。高航距加權介數(shù)應當是在遠航距與高邊介數(shù)的作用下產(chǎn)生，由于遠航距并不代表高介數(shù)，使得各航線經(jīng)航距加權后邊介數(shù)在網(wǎng)絡中的數(shù)值發(fā)生變化。

圖7 航線介數(shù)的航距加權分布Fig.7 Distribution of range-weight of betweenness on route

同樣對中小機場航線航距加權介數(shù)通過自然間斷點分級法分為4類，如表3所示。對此時的4類航線進行空間分布分析發(fā)現(xiàn)，第一類航距加權邊介數(shù)值較低的航線存在較多短航程航線，新疆地區(qū)的機場與東部地區(qū)的聯(lián)系較少。由第二類航線至第四類航線，與大型樞紐機場連接的中小機場航線中心地位凸顯，大部分東西、南北向長距離航線在網(wǎng)絡中有著高航距加權介數(shù)，如上海-張掖、廣州-鞍山等，同時東部沿海機場依然缺乏高加權介數(shù)航線，擁有高加權介數(shù)航線的機場多位于中西部地區(qū)。

3 中小機場網(wǎng)絡連接特性分析

為探求不同的年旅客吞吐量中小機場的連接特性，依據(jù)年旅客吞吐量將中小機場分為四類。首先由機場年旅客吞吐量排序求出吞吐量均值為580 470人次，高于平均值的機場節(jié)點有59個，再次對前59個機場年旅客吞吐量求均值為1 117 998人次，高于此值的機場有25個，平均吞吐量為1 514 573人次，并將其余34個機場劃分為第二類機場，其平均吞吐量為826 398人次；對于后100個機場，求得其平均吞吐量為263 329人次，并劃分出高于此值的第三類45個機場，平均吞吐量為423 490人次，對其余55個機場歸為第四類，平均吞吐量為132 288人次。各類機場劃分基本情況如表4所示。

表3 航距加權的航線介數(shù)類別劃分Table 3 Category classification of range-weight of betweenness on route

對于不同類別的中小機場，由于在網(wǎng)絡中的地位不同，其連接對象也應存在差別。按照前續(xù)分類結果，對不同類型機場的連接機場與航線數(shù)量進行統(tǒng)計如表5所示，從連接規(guī)模的角度對中小機場的連接特性進行探索。具體來看，一、二類中小機場與大型機場連接的機場與航線均在一個量級，連接規(guī)模相似，但一類機場的數(shù)量較低，可以判斷為一類機場的平均吞吐量較高，連接的大型樞紐較多所致；三類中小機場與大型機場的連接數(shù)量變化不大，但航線連接數(shù)量降低；雖然第四類中小機場數(shù)量較高，但其與大型機場連接數(shù)量下降，同時連接航線更少，使得其平均吞吐量僅為第一類機場的1/10。值得注意的是，各類中小機場與中小機場間的航線連接數(shù)量較為穩(wěn)定，但數(shù)量極少。可見，中小機場傾向于選擇距離較遠的大型機場連接，中小機場間的相互連接較為薄弱。

為了探索中小機場與網(wǎng)絡中高中轉(zhuǎn)力機場的連接情況，對各類中小機場連接的機場介數(shù)進行了排序統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，4類中小機場連接的大型機場介數(shù)排序重合度高，4類機場連接的前26位大型機場相同。值得注意的是，第四類中小機場的末位聯(lián)系大型機場綿陽(20.96)，其介數(shù)遠高于其他類型中小機場的末位聯(lián)系機場，如義烏(1.8)、德宏(0.28)、北海(3.55)，說明最底層的中小機場與高中轉(zhuǎn)力機場的連接傾向更強。對于各類中小機場的內(nèi)部聯(lián)系而言，由于新疆特殊的航空運輸市場，與中小機場間相連的介數(shù)較高機場均位于新疆。同時，與第一類中小機場相連的其他類型中小機場，介數(shù)值位于10以下的達26個，第二、三類中小機場相連機場位于10以下的分別為19、21個，而第四類則僅有5個。以上現(xiàn)象說明，第一類中小機場的吞吐量規(guī)模及在網(wǎng)絡中的位置仍然處于中小機場的優(yōu)勢生態(tài)位，等級較低的中小機場為了擴大連接范圍，除了樞紐機場外，仍然會選擇與中小機場中的優(yōu)勢機場連接，這也就說明了第一類中小機場連接的低介數(shù)中小機場較多，等級較低的第四類中小機場連接的較高介數(shù)中小機場較多的現(xiàn)象，此種現(xiàn)象與全國范圍的機場連接偏好類似。

表4 基于旅客吞吐量的中小機場分類Table 4 Classification of small and medium-sized airports based on passenger throughput

表5 中小機場連接構成Table 5 Connection composition of small and medium-sized airports

4 結論

利用2019年夏秋航季全國航班計劃數(shù)據(jù)，分析中小機場在航線網(wǎng)絡中的結構及連接性質(zhì)，總結當前中小機場在網(wǎng)絡中的發(fā)展特性，得出如下結論。

(1)對于未加權的中小機場網(wǎng)絡特征而言，中小機場的平均度值規(guī)模僅有大型機場的1/6，同時其介數(shù)值均處于網(wǎng)絡的底端，中轉(zhuǎn)能力較高的中小機場多位于新疆地區(qū)，而中轉(zhuǎn)能力較低的機場多位于中國中部地區(qū)，而中小機場的簇系數(shù)與整體網(wǎng)絡的簇系數(shù)差異不大，反映出目前中小機場偏好連接樞紐機場，在網(wǎng)絡中的集聚性較強。

(2)從機場的加權指標性質(zhì)來看，客運量與航距加權的度值分布均處于整個網(wǎng)絡的中下水平，但度值與航距分布的相關性更高，也就是度值對距離的影響大于對客運量的影響。中小機場的客運量與航距加權介數(shù)分布較為離散，受地理位置與地區(qū)經(jīng)濟等因素的影響，同一客運量或航距等級的機場介數(shù)分布差異較大，高介數(shù)的機場并不對應為高客運量或遠航距特征。簇系數(shù)高于0.6的中小機場客運量與航距加權分布集聚性較強，但相互之間的相關性特征不明顯。從航線的加權介數(shù)來看，客運量與航距加權的航線介數(shù)均服從冪律分布，98%以上的航線介數(shù)值極小，在網(wǎng)絡中的重要性程度較低。經(jīng)客運量加權的低邊介數(shù)航線空間分布呈現(xiàn)網(wǎng)絡化特征，高邊介數(shù)航線則多集聚于省域內(nèi)，而航距加權的邊介數(shù)分布顯示長航程航線在網(wǎng)絡中地位占優(yōu)，在東部沿海地區(qū)的航線不論客運量與航距加權均缺乏高介數(shù)航線。

(3)對不同等級的中小機場連接偏好特性而言，中小機場與大型機場連接數(shù)量較多，連接機場重合度高，同時各類型中小機場內(nèi)部之間的連接規(guī)模相似，但規(guī)模遠小于與大型機場的連接規(guī)模，且低介數(shù)的中小機場除連接樞紐機場外，傾向于與介數(shù)較高的中小機場連接，使得高介數(shù)中小機場連接的低介數(shù)中小機場較多。

值得注意的是，中小機場的發(fā)展優(yōu)劣程度涉及航線網(wǎng)絡內(nèi)部結構因素與外部經(jīng)濟、政策環(huán)境等多因素的綜合作用，從多因素角度更為系統(tǒng)的探討中小機場航線網(wǎng)絡的連接機制問題值得進一步關注。