Modeling Connections in Urban Networks: Distance, Gravity, Radiation (the Case of the USA)

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The network revolution has breathed new life into the study of spatial nodal structures. While data on the centers and their characteristics are often available, data on connections are still relatively rare, especially when it is necessary to consider network dynamics over a long period of time. This makes it relevant to consider various approaches to modeling connections between points with known attributes. Such approaches can be grouped into three: nearest neighbor, gravity, and radiation models. The first two have become quite widespread in human geography, spatial economics and regional studies, while radiation models were proposed just over a decade ago and remain little known. We understand the volume of connections in urban networks as the potential volume of diverse flows between them. We model the US urban network for 2010 in three variants. Then we focus on geographical and structural differences and provide some quantitative comparisons. The nearest neighbor method makes it easy to identify the main dividing lines in the urban network and show the main urbanization gradients, but does not allow one to evaluate the strength of connections and misses their multiplicity. The gravity model depends on the calibration of the distance decay parameter and prioritizes links between nearby large cities as well as upward links between medium-sized cities and their nearest large neighbor, emphasizing the hierarchy of urban networks. The radiation model gives more weight to links between nearby cities of similar sizes and shows a smaller range of link strengths, emphasizing the “flat” nature of the network ontology.

About the authors

R. A. Dokhov

Lomonosov Moscow State University; Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Email: dokhov@geogr.msu.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

M. A. Topnikov

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

A. S. Voloshok

Institute of Geography, Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

References

  1. Блануца В.И. Географическое изучение сетевого мира: исходные установки и перспективные направления // География и природные ресурсы. 2012. № 1. С. 5–13.
  2. Глезер О.Б. Использование потенциала поля городского расселения для анализа урбанизации в сельской местности (на примере Дагестанской АССР) // Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1983. № 6. С. 114–126.
  3. Евтеев О.А. Карта потенциала поля расселения как особый вид изображения населенности территории // Вестн. Моск. ун-та. Серия 5. География. 1969. № 2. С. 72–76.
  4. Медведков Ю.В. Экономгеографическая изученность районов капиталистического мира. М.: ВИНИТИ, 1965. Вып. 2. 162 с.
  5. Полян П.М. Исследование территориальных структур методом потенциалов (на примере машиностроения зарубежных европейских стран-членов СЭВ) // Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1976. № 4. С. 94–101.
  6. Попов Ф.А. Размышления о целях и методах изучения зон ментального влияния городов // Городские исследования и практики. 2017. Т. 2. № 2. С. 13–32.
  7. Рикардо Д. Начала политической экономии и налогового обложения. Избранное. М.: Эксмо, 2008. 960 с.
  8. Синицын Н.А. Районирование российско-белорусского пограничья с использованием метода демографического потенциала // Региональные исследования. 2021. № 2 (72). С. 32–47.
  9. Смирнягин Л.В. Разграничение зон влияния городов методом главных потенциалов // Проблемы современной урбанизации. М.: МФГО, 1985. С. 95–105.
  10. Смирнягин Л.В. Районы США: портрет современной Америки. М.: Мысль, 1989. 380 с.
  11. Смирнягин Л.В. Районирование общества: методика и алгоритмы // Вопросы экономической и политической географии зарубежных стран. М.–Смоленск: Ойкумена, 2011. Т. 19. С. 55–82.
  12. Смирнягин Л.В. Мегарегионы как новая форма территориальной организации общества // Вестн. Моск. ун-та. Серия 5. География. 2011. № 1. С. 9–15.
  13. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Эксмо, 2016. 1056 с.
  14. Трейвиш А.И. Опыт разграничение зон потенциального влияния городов СССР / Проблемы современной урбанизации. М.: МФГО, 1985. С. 105–113.
  15. Фридман Т. Плоский мир. Краткая история XXI века. М.: АСТ, 2006. 607 с.
  16. Хаггет П., Чорли Р. Модели, парадигмы и новая география // Модели в географии. М.: Прогресс, 1971. С. 7–28.
  17. Ханна П. Коннектография: Будущее глобальной цивилизации. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. 432 с.
  18. Шелудков А.В., Орлов М.А. Топология сети населенных пунктов как фактор динамики сельского расселения (на примере Тюменской области) // Изв. РАН. Сер. геогр. 2019. № 4. С. 46–62.
  19. Anderson J. Ideology in geography: an introduction // Antipode. 1985. Vol. 17. № 2–3. P. 28–34.
  20. Berry B.J.L. Cities as systems within systems of cities // Papers in regional science. 1964. Vol. 13. № 1. P. 147–163.
  21. Batty M. The new science of cities. MIT Press, 2013. 520 p.
  22. Blumenfeld-Lieberthal E., Portugali J. Network cities: A complexity-network approach to urban dynamics and development // Geospatial analysis and modelling of urban structure and dynamics. Springer Netherlands, 2010. P. 77–90.
  23. Bretagnolle A., Delisle F., Mathian H., Vatin G. Urbanization of the United States over two centuries: an approach based on a long-term database (1790–2010) // Int. J. Geogr. Information Sci. 2015. Vol. 29. № 5. P. 850–867.
  24. Camagni R.P., Salone C. Network urban structures in northern Italy: elements for a theoretical framework // Urban Studies. 1993. Vol. 30. № 6. P. 1053–1064.
  25. Derudder B. Network analysis of ‘urban systems’: potential, challenges, and pitfalls // Tijdschrift Voor Economische en Sociale Geografie. 2021. Vol. 112. № 4. P. 404–420.
  26. Elliott H.M. Macrocalifornia and the Urban Gradient // The California Geographer. 1981. Vol. 21. P. 1–17.
  27. Elliott H.M. The Pacific Coast Nearest Larger Neighbor Gradient // Yearbook of the Association of Pacific Coast Geographers. 1982. Vol. 44. P. 29–45.
  28. Elliott H.M. Surrounding larger neighbors and the Atlantic coast cardinal neighbor gradient // Econ. Geogr. 1983. Vol. 59. № 4. P. 426–444.
  29. Elliott H.M. Cardinal place geometry in the American South // Southeastern Geographer. 1984a. Vol. 24. № 2. P. 65–77.
  30. Elliott H.M. Cardinal Places and the Urban Gradient // Urban Geography. 1984b. Vol. 5. № 3. P. 223–239.
  31. Elliott H.M. Cardinal place geometry // Geographical Analysis. 1985. Vol. 17. № 1. P. 16–35.
  32. Elliott H.M. Changing Spatial Structure in the Rocky Mountain Regional System // Yearbook of the Association of Pacific Coast Geographers. 1986. Vol. 48. P. 149–167.
  33. Florida R. The world is spiky // The Atlantic Monthly. 2005. Vol. 296 (3). P. 48–51.
  34. Florida R., Gulden T., Mellander C. The rise of the mega-region // Cambridge J. of Regions, Economy and Society. 2008. Vol. 1. № 3. P. 459–476.
  35. Fujita M., Krugman P.R., Venables A. The spatial economy: Cities, regions, and international trade. MIT press, 2001. 367 p.
  36. Lee S., Joo H. Passenger and freight travel patterns: A cluster analysis based on urban networks // PloS ONE. 2025. Vol. 20. № 3. P. e0318084.
  37. Lenormand M., Huet S., Gargiulo F., Deffuant G. A universal model of commuting networks // PLoS ONE. 2012. Vol. 7. № 10. P. e45985.
  38. Lukermann F., Porter P.W. Gravity and potential models in economic geography // Annals of the Association of American Geographers. 1960. Vol. 50. № 4. P. 493–504.
  39. Masucci A.P., Serras J., Johansson A., Batty M. Gravity versus radiation models: On the importance of scale and heterogeneity in commuting flows // Physical Review E. 2013. Vol. 88. № 2. P. 022812.
  40. Marston S.A., Jones III J.P., Woodward K. Human geography without scale // Transactions of the Institute of British Geographers. 2005. Vol. 30. № 4. P. 416–432.
  41. Okabe A., Satoh T., Furuta T., Suzuki A., Okano K. Generalized network Voronoi diagrams: Concepts, computational methods, and applications // Int. J. Geogr. Information Sci. 2008. Vol. 22. № 9. P. 965–994.
  42. Piovani D., Arcaute E., Uchoa G., Wilson A., Batty M. Measuring accessibility using gravity and radiation models // Royal Society Open Science. 2018. Vol. 5. № 9. P. 171668.
  43. Pumain D., Reuillon R. Urban dynamics and simulation models. Cham: Springer, 2017. 123 p.
  44. Reilly W.J. The law of retail gravitation. NY: Knickerbocker Press, 1931. 75 p.
  45. Ren Y., Ercsey-Ravasz M., Wang P., González M.C., Toroczkai Z. Predicting commuter flows in spatial networks using a radiation model based on temporal ranges // Nature Communications. 2014. Vol. 5. № 1. P. 5347.
  46. Simini F., González M.C., Maritan A., Barabási A.L. A universal model for mobility and migration patterns // Nature. 2012. Vol. 484. № 7392. P. 96–100.
  47. Simini F., Maritan A., Néda Z. Human mobility in a continuum approach // PloS ONE. 2013. Vol. 8. № 3. P. e60069.
  48. Stouffer S.A. Intervening opportunities: a theory relating mobility and distance // American Sociological Review. 1940. Vol. 5. № 6. P. 845–867.
  49. Uitermark J., Van Meeteren M. Geographical network analysis // Tijdschrift Voor Economische en Sociale Geografie. 2021. Vol. 112. № 4. P. 337–350.
  50. Voronoi G. Nouvelles applications des paramètres continus à la théorie des formes quadratiques. Deuxième mémoire. Recherches sur les parallélloèdres primitifs // J. Für Die Reine und Angewandte Mathematik (Crelles Journal). 1908. Vol. 1908. № 134. P. 198–287.
  51. Wen H., Zhao D., Wang W., Hua X., Yu W. Exploring the spatial distribution structure of intercity human mobility networks under multimodal transportation systems in China // J. Transport Geogr. 2025. Vol. 123. P. 104144.
  52. Wilson A.G., Senior M.L. Some Relationships between Entropy Maximizing Models, Mathematical Programming Models, and Their Duals // J. Reg. Sci. 1974. Vol. 14. № 2. P. 207–215.
  53. Yang Y., Herrera C., Eagle N., González M.C. Limits of predictability in commuting flows in the absence of data for calibration // Scientific Reports. 2014. Vol. 4. № 1. P. 5662.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).