High-Speed Rail Transit System of the Largest Urban Agglomerations of China

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The rapid growth of Chinese cities in the 1990s–2020s, the territorial expansion of urban agglomerations and the formation of megalopolises have led to an aggravation of transport problems within them. Although the extensive growth of the network of conventional subway lines in Chinese cities in the 2000s–2020s has partially solved the problem of population movement, it has exhausted its potential and it cannot completely resolve it due to the low speed of communication with a significant increase in distances in rapidly spreading cities and urban agglomerations. The only way to solve it is the construction of high-speed rail systems, the lines of which cut through urban areas in the central parts either underground or on overpasses, and also connect the outskirts of cities with their center, satellite cities, suburban areas and other cities of the urban agglomeration. The Chinese experience of creating three different versions of high-speed suburban-urban railways is considered. The most successful of these are the construction of a separate network of such roads in Shanghai, as well as a hybrid system of high-speed rail communication in the urban agglomeration of the Pearl River Delta, combining different speed levels (intercity high-speed lines of suburban-urban railways, express and conventional subway, light rail transit). Not so effective is the system of suburban-urban railways of the Beijing urban agglomeration, passing along the least congested directions. Analysis of the distribution of the lengths of individual subway lines made it possible to determine 4 groups of spatial sizes of large Chinese cities: with the maximum radius from their centers of 20–30, 16–23, 14–21 and 9–15 km. Urban agglomerations of China have a maximum radius of 110–130 km with a minimum travel time of 40–45 minutes from the center of their cores (at a train speed of 140–200 km/h), megalopolises 300–330 km and 75–90 minutes (at a high-speed train speed of 250–350 km/h). Urban agglomerations and megalopolises of China may have internal morphological gaps and inversions.

Full Text

Restricted Access

About the authors

S. A. Tarkhov

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: tram.tarkhov@gmail.com
Russian Federation, Moscow

References

  1. Chubarov I.G., Sluka N.A. The largest urban agglomerations of China in the system of global cities. Vestn. Mosk. Univ. Ser. 5: Geogr., 2012, no. 2, pp. 32–39. (In Russ.).
  2. Glazunov D.A., Chichinova A.L. Features of the formation of the urban agglomeration in the Pearl River Delta. Vestn. Evraz. Nats. Univ. Gumileva. Ser.: Polit. Nauki. Regionoved. Vostokoved. Tyurkol., 2021, no. 3, pp. 91–101. (In Russ.). https://doi.org/10.32523/2616-6887/2021-136-3-91-101
  3. Jia J., Wang X., Dang Z. Evaluation of urban rail transit station effectiveness based on TOD principle – Taking Shanghai as an example. Highl. Sci. Eng. Technol., 2023, vol. 64, pp. 231–244. https://doi.org/10.54097/hset.v64i.11284
  4. Zhu L., Luo J. The evolution analysis of Guangzhou subway network by complex network theory. Procedia Eng., 2016, vol. 137, pp. 186–195.
  5. Makhnovskii D.E. Megalopolis formations of the People’s Republic of China at the present stage of globalization. Izv. RGO, 2015, no. 4, pp. 64–80. (In Russ).
  6. Makhrova A.G. Urban agglomeration. In: Sotsial’no-ekonomicheskaya geografiya. Ponyatiya i terminy [Social and Economic Geography. Concepts and Terms]. Gorkin A.P., Ed. Smolensk: Oikumena Publ., 2013, pp. 74–75. (In Russ.).
  7. Meng L., Ishida T. Analysis of the relationship between Beijing rail transit and urban planning based on space syntax. Sustain., 2022, vol. 14, art. 8744. https://doi.org/10.3390/su14148744
  8. Mil’ko M.M. The Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration at the present stage of development. In Pravo, ekonomika i upravlenie: ot teorii k praktike. Mater. Vseross. nauch.-prakt. konf. (Cheboksary, 29 Yanvarya 2021 g.) [Law, Economics and Management: From Theory to Practice: Proc. of the All-Russian Sci.-Pract. Conf. (Cheboksary, January 29, 2021)]. Cheboksary, 2021, pp. 75–80. (In Russ.). https://doi.org/10.31483/r-97728
  9. Niu B., Sun T., Liu P. Research on the planning of rail transit in Shanghai Metropolitan Area facing Shanghai 2035. EasyChair Preprint, 2023, no. 9962. Available at: https://easychair.org/publications/preprint/PpWN (accessed: 15.07.2024).
  10. Panov R.D. Changes in the spatial structure of China’s subway networks. Probl. Reg. Ekol., 2020, no. 1, pp. 79–87. (In Russ.).
  11. Petushkova V.V. Features of the development of megacities in China. Ekon. Sots. Probl. Ross., 2023, no. 3, pp. 40–59. (In Russ.).
  12. Sluka N.A. Megalopolis. In Sotsial’no-ekonomicheskaya geografiya. Ponyatiya i terminy [Social and Economic Geography. Concepts and Terms]. Gorkin A.P., Ed. Smolensk: Oikumena Publ., 2013, pp. 132–133. (In Russ.).
  13. Tarkhov S.A. Urban transit in China. In Sotsial’no-ekonomicheskie problemy razvitiya i funktsionirovaniya transportnykh system gorodov i zon ikh vliyaniya. Materialy XVIII mezhdun. nauch.-prakt. konf. [Socio-Economic Problems of Development and Functioning of Transportation Systems of Cities and Areas of Their Influence. Proc. of the 18th Int. Sci.-Pract. Conf.]. Ekaterinburg, 2012a, pp. 196–209. (In Russ.).
  14. Tarkhov S.A. Subways in Chinese cities. In: Problemy regional’nogo razvitiya. Finno-ugorskoe prostranstvo v geograficheskikh issledovaniyakh. Materialy 1-i mezhdun. zaochnoi nauch.-prakt. konf. [Problems of Regional Development. Finno-Ugric Space in Geographical Research. Proc. of the 1st Int. Sci.-Pract. Conf.]. Saransk: Izd-vo Mordov. Gos. Univ., 2012b, pp. 184–211. (In Russ.).
  15. Tarkhov S.A. Beijing subway. In Bol’shaya Rossiyskaya Entsiklopediya [Great Russian Encyclopedia]. Portal Znaniy, 2024. Available at: https://bigenc.ru/c/pekinskii-metropoliten-3f4671 (accessed: 15.07.2024). (In Russ.).
  16. Tarkhov S.A. Shanghai transport system. In: Sotsial’no-ekonomicheskie problemy razvitiya i funktsionirovaniya transportnykh system gorodov i zon ikh vliyaniya. Tom 1. Materialy XXVII Mezhdun. nauch.-prakt. konf. [Socio-Economic Problems of Development and Functioning of Transportation Systems of Cities and Zones of Their Influence. Vol. 1. Proc. of the 27th Int. Sci.-Pract. Conf.]. Ekaterinburg: AMB Publ., 2021, pp. 358–423. (In Russ.).
  17. Tkachev E.V. Features of the development of agglomerations in China. Gum., Sots.-Ekon. Obshch. Nauki, 2019, no. 6.pp. 177–180. (In Russ.).
  18. Vorob’yev N.V., Emel’yanova N.V., Rykov P.V. Urbanization and development of urban agglomerations in Siberia and Northern China: In the context of the New Silk Road. EKO, 2016, vol. 46, no. 8, p. 83–100. (In Russ.). https://doi.org/10.30680/ECO0131-7652-2016-8-83-103
  19. Vulfovich R.M. Russia and China: Prospects for the development of urban agglomerations. Evraz. Integr.: Ekon., Pravo, Polit., 2023, vol. 17, no. 3, pp. 140–149. (In Russ.). https://doi.org/10.22394/2073-2929-2023-03-140-149

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. High-speed rail passenger transport systems in Chinese cities. Compiled by N.N. Belyaev based on the author's materials.

Download (4MB)
3. Fig. 2. Network of Shanghai conventional subway lines, 2023 Compiled by N.N. Belyaev.

Download (1MB)
4. Fig. 3. The project of expanding the network of regional express subway lines of the Shanghai metropolitan area until 2035. Compiled by N.N. Belyaev based on the author's materials.

Download (3MB)
5. Fig. 4. The network of regular subway lines in Beijing, 2024 Compiled by N.N. Belyaev.

Download (1MB)
6. Figure 5. Beijing's suburban railway network covers only a few suburban areas and satellite cities in 2020. Compiled by N.N. Belyaev based on the author's materials.

Download (803KB)
7. Fig. 6. Network of ordinary subway lines in Guangzhou and Foshan, 2020 Compiled by N.N. Belyaev based on the author's materials and https://www.sohu.com/a/419231080_120763103 .

Download (2MB)
8. Fig. 7. Network of ordinary subway lines in Shenzhen, 2024 Compiled by N.N. Belyaev based on the author's materials.

Download (1MB)
9. Figure 8. Development plan for the network of intercity high–speed rail transport lines in the megalopolis of the Pearl River Delta (Guangzhou–Dongguan–Hoizhou–Shenzhen–Honggang–Macao–Zhuhai–Zhongshan-Foshan–Zhaoqing) until 2035. Compiled by N.N. Belyaev based on the author's materials and https://www.lifeofguangzhou.com/wap/knowGZ/content.do?contextId=9917&frontParentCatalogId=175 .

Download (3MB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».