《TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW》：Evolutionary patterns in LNG maritime port communities using a high-order temporal analysis
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液化天然气港口集群通过时空网络分析揭示地缘政治影响下的合作重构机制，提出RPI指数量化国家间合作意愿与危机响应能力，发现俄乌冲突导致欧美港口联盟强化与新兴市场连接增长，85.7%的合作关系具有历史延续性。
杨毅|彭鹏|克里斯托夫·克拉拉蒙|史静|徐阳|李思进|卢峰
中国科学院地理科学与自然资源研究院资源与环境信息系统国家重点实验室，北京100101，中国
摘要
液化天然气（LNG）运输是地缘政治变化的敏感指标：港口之间的航运路线变化揭示了贸易联盟的重组情况。我们提出了一个高阶时间网络框架，用于追踪全球LNG港口之间的合作，并量化这些关系对重大事件的响应。利用2022年至2023年的全球船舶轨迹数据，我们推断出港口层面的合作趋势，追踪港口集群的形成/解散以及合同续签情况。结果显示，88.2%的国家更新了现有的合作伙伴关系，更强的合作意愿有助于稳定港口集群结构。我们提出了“RPI”指数，该指数与发达国家的“能源安全指数”高度相关。“RPI”量化了各国受俄罗斯-乌克兰冲突的影响程度，与俄罗斯有军事/贸易合作的国家或与美国接壤的发展中国家表现出极高的“RPI”值。该指数还可以用来说明同一国家内港口之间的分工。此外，研究结果表明，出口国正在寻求新的市场；美国和俄罗斯分别与新合作伙伴的连接增加了8.2%和2.7%，欧洲的转运模式也发生了变化，尤其是在西班牙和法国。总体而言，所提出的框架为检测LNG供应链的重组提供了基于事件的视角，并为全球LNG运输网络的政策制定提供了定量支持。
引言
液化天然气（LNG）作为一种高效且低碳的能源，在全球能源转型中发挥着关键作用（国际天然气联盟，2024年）。港口作为海上运输的关键枢纽，不仅是国家贸易的关键节点，还促进了包括货物整合和协调在内的综合物流运作。随着全球经济的持续发展，港口合作的加强催生了众多港口集群。这些集群以其战略性的地理位置分布、互补的功能和协同运作而著称，显著推动了区域和全球贸易的增长。尽管海上网络的发展已经得到了研究，但驱动这些变化的机制仍不甚明了。这样的港口集群往往反映了国家的战略政策：各国通过调整港口来保障能源和关键矿产的供应链（赵等，2025年）。例如，较短的北极航运路线（如北方海路）的出现已成为地缘政治竞争的焦点，这促使了在港口和破冰船基础设施上的合作投资（Drewniak等，2018年）。要理解这些政策驱动的力量如何塑造网络拓扑结构，需要能够识别潜在结构模式的方法。
现有研究通常使用网络分析方法，如度中心性、模块性和聚类分析来评估港口网络特征（彭等，2020年），包括港口竞争模式、可访问性、影响力、港口集群稳定性（陈等，2016年）等。这些指标的结合提供了用于识别具有相似贸易模式的港口集群的社区检测方法（Moriano等，2019年）。然而，大多数现有研究侧重于描述海上网络的结构属性和跟踪网络指标的变化，很少探讨这些变化的根本原因，如历史贸易联系。因此，港口往往被视为静态对象，这限制了全面评估大规模政治和经济事件影响的能力。
社会网络分析（SNA）已被广泛用于研究地缘政治关系（PAN, F., Lai, Z. 和 GE, Y., 2015年），LNG贸易也越来越被认为是全球政治变化的敏感指标（Michail和Melas, 2022年）。基于这一联系，我们采用了一种高阶时间网络方法，该方法不仅捕捉海上网络的结构属性，还捕捉塑造港口集群演变的时间累积效应。利用2022-2023年的全球LNG自动识别系统（AIS）数据，我们构建了一个动态的港口集群重组模型。在这个框架中，我们引入了“合作意愿”指标来量化港口形成或维持连接的倾向，并调整了SNA概念中的“记忆”（Iacopini等，2024年），以更好地检测由国际事件引发的关系变化。这使我们能够识别包含实际和潜在联系的港口集群，分析在不同集群之间移动的港口的属性，并评估国家政策在危机期间的韧性。
本研究有三个主要贡献。首先，它开发了一个高阶网络框架，用于描述异构的LNG贸易互动，并诊断地缘政治冲击下港口网络的动态重新调整。其次，通过将贸易记忆机制和潜在合作整合到建模过程中，研究揭示了推动港口集群重组和联盟持续性的累积时间效应。第三，它提出了一组事件响应指标，用于评估港口对重大中断的反应。因此，它揭示了潜在的合作模式、区域差异以及LNG港口集群的演变轨迹。该框架的诊断能力通过其在俄罗斯-乌克兰冲突后捕捉到的LNG港口网络结构变化得到了验证，表明记忆驱动的合作模式解释了某些贸易关系的持续性。这些贡献共同为解释正在进行的网络重组提供了系统的分析基础，并为港口管理和海上运输策略提供了信息。
本文的其余部分组织如下：第2节回顾了文献；第3节描述了数据和方法论；第4节展示并讨论了LNG港口集群演变和重组的结果；第5节总结了未来的研究方向。
节选内容
海上研究中的网络建模
复杂网络分析已广泛应用于海上运输，使用连通性、中心性、密度和聚类等结构指标来描述港口，通常还结合了容量和多功能性等基于流量的属性（彭等，2023年；Schach和Madlener，2018年；Zheng等，2018年）。连通性和中心性指标——度、接近度、介数和特征向量——反映了港口对其他节点的访问能力和影响力（Savvakis和Moschovou，2025年）。
概述
本节包括建模原则、方法论和数据，第一部分介绍了捕捉贸易系统中动态和历史效应的时间网络方法。此外，它还强调了超越成对链接的高阶网络模型，以分析群体层面的合作。
图1展示了通过港口集群视角研究港口关系演变的分析框架，包括四个连续阶段：（a）数据降采样
实验结果
根据上述研究方法，本文首先展示了港口集群的分布。随后，计算每个港口（国家）的“RPI”，以评估该港口（国家）在LNG贸易动态中的角色。接着，基于港口新集群带来的LNG贸易吨位分析港口集群的重组（排除三元闭合链接）。最后，本章探讨了出口港和过境港在港口集群重组中的参与情况
结论与讨论
本研究通过将港口层面的战略行为与系统网络动态联系起来，推进了对全球LNG贸易中港口集群重组的理解。它引入了一个高阶时间网络框架，既捕捉了历史互动，也捕捉了群体层面的合作，并开发了一个贸易记忆模型，以追踪港口如何对外部事件做出反应。在方法论上，该研究将“Wco”指标具体化，以量化潜在联系并进行分析
CRediT作者贡献声明
杨毅：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、形式分析、数据管理、概念化。彭鹏：撰写——审阅与编辑、监督、资源协调、项目管理、方法论、资金获取、形式分析、概念化。克里斯托夫·克拉拉蒙：撰写——审阅与编辑、形式分析。史静：资源协调、数据管理。徐阳：可视化、软件。李思进：可视化、软件。卢峰：
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本工作得到了中国科学院战略优先研究计划（B类，地理智能，编号XDB0740300）的支持。
