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摘要
新冠疫情给全球海洋运输业造成了严重的影响，在后疫情时代航运产业的复苏过程中蕴含新的挑战与发展机遇。现有研究时间跨度不足，无法充分认识航运网络的变化过程，其次，仅对宏观尺度空间格局变化进行分析忽略了网络变化的内在驱动因素。因此本研究基于复杂网络理论、社区探测算法和TOPSIS分析方法，提出一种航运网络多尺度变化分析框架，结合2019—2021年北美五大湖船舶轨迹数据分析整体航运网络、港口群落和港口3个尺度的变化特征。此外，还对各类型航运网络的变化机理进行追踪。研究结果表明：(1)网络流量方面，疫情前货轮和牵引船交通量占比达交通量总量的80%，疫情爆发后船舶交通量总量下降22.4%，各类型船舶交通量变化的时期、速度不同，其中，游船与货轮恢复能力强，油船次之，客船交通量降幅超50%为各类最高，受影响严重且恢复能力最弱，后疫情时期交通量总量较疫情前上涨4.4%，表明网络流量恢复能力整体较强；(2)网络结构方面，疫情前航运网络随气温变暖呈扩张趋势，港口数量、航线数量递增式上升，疫情后网络结构受损连通性下降，后疫情时期指标值迅速恢复、航线密度增大，期间网络“骨架”未被破坏。整体而言，五大湖航运网络韧性较强；(3)五大湖地区大型港口群位于各大湖泊内部且空间结构稳定，重要港口位于各大湖泊交界处，疫情前后港口评价值变化过程具有复杂性与不对称性。本研究通过多尺度视角分析网络变化，方法可应用于其他交通网络分析，为从业者认识疫情对航运业的影响提供参考。
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