随着交通业的快速发展,城市间人口的流动也变得越来越频繁,而频繁的人口流动在使城市间的联系变得越来越密切的同时,也对社会经济产生了巨大的影响。有关人口流动方面的研究,目前已经取得了大量的研究成果。但在考虑其影响因素时,却常常忽视空间因素的影响,事实上现实中在很多方面已经证明事物之间的空间联系是不可忽略的。本文基于航空交通数据对城市之间的空间联系进行研究,并依据数据特点分别基于城市和城市群尺度来进行分析。利用空间相关性理论、区域空间联系理论对城市航空交通出行空间分布和城市群际空间联系来进行分析,具体内容如下:(1)对我国航空交通出行量分布进行分析,并基于构造出的泰森多边形选取权重,对相邻城市的航空交通量空间分布进行空间相关性分析,结果发现在全局上相邻城市的航空交通量是具有空间负相关的现象。然后通过构造引入空间效应的空间滞后模型和空间误差模型以及普通最小二乘回归模型进行拟合,经过对比,空间滞后模型的拟合效果是最好的,进一步证明了空间效应的不可忽视性。对城市间航空出行流网络进行全局空间相关性分析,发现航空交通流网络是空间全局正相关的。在对航空交通流网络进行局部相关性分析时发现,北京和上海体现出了政治中心和经济中心的差异。(2)对以北京和上海为代表的京津冀城市群和长三角城市群航空交通出行流进行空间效应分析,通过Arcgis软件将其进行可视化展现。通过首位联系度模型对城市群的空间指向性进行分析。利用数据包络分析对长三角城市群和京津冀城市群航空交通出行流的经济特性进行分析,分析其航空交通出行规模与各自经济人口发展规模的协调程度。结果表明京津冀城市群要略好于长三角城市群。(3)对我国城市群之间的航空交通出行和空间联系进行了阐述,并以航空交通出行数据为基础对城市群之间的空间联系进行了计算。通过构造区位商模型,对我国城市群间的航空交通出行区位特性进行分析,结果可以很好的看出各个城市群之间空间联系和航空交通出行的紧密程度。对城市群间空间联系的计算结果进行聚类分析,结果发现其具有非常清晰的层次性。