基于GIS的城市公共体育设施可达性研究

吴文龙，李欣悦，张洋洋，刘海娟，徐雁南

可达性(Accessibility)表示物体间克服阻力进行接触的难易程度[1]。研究城市公共体育设施的空间可达性，可作为指导城市公共体育设施建设规划的重要参考。目前，基于GIS的空间可达性研究已应用于服务设施领域如学校、医院的选址及评价不同群体对特定社会服务的差异等。如郑朝洪[2]利用GIS研究了某地区医疗设施的空间可达性；HARVEY[3]将GIS应用于交通规划可达性分析；周廷刚[4，5]、俞孔坚[6]等利用GIS对城市绿地景观可达性进行了研究；宋正娜、陈雯[7]利用潜能模型研究县域范围医疗设施可达性，该研究综合考虑了人口因素、医疗设施服务力等因素，取得了良好的效果。调研发现，目前还未有人利用GIS技术对公共体育设施的空间可达性进行研究。鉴于此，笔者利用GIS的网络分析功能并结合潜能模型对深圳市福田区公共体育设施空间可达性进行了实践研究，旨在为城市公共体育设施的合理布局提供参考。

1 研究区概况

深圳市福田区(113°59′～114°05′E，22°30′～22°34′N)位于深圳经济特区中部。东起红岭路与罗湖区相连，西至华侨城与南山区相接，北到笔架山、莲花山与宝安区民治街道相连，南临深圳河、深圳湾与香港新界的米埔、元朗相望。福田区面积为78.8平方千米，截至2010年全国第六次人口普查，福田区共有131.75万常住人口，与第五次人口普查数据相比增加了40.8万常住人口。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源与预处理

图像数据采用深圳市福田区2005年高分辨率航片(空间分辨率为0.6m)；人口数据采用福田区各街道2005年人口统计数据。将福田区2005年遥感影像与道路数据进行配准，并在影像上解译提取公共体育设施和密集居住点。公共体育设施主要包括运动场、体育场(馆)、球场(网球、篮球等)、游泳池(馆)等。

2.2 研究方法

2.2.1研究路线按照研究进程分为三大步骤：数据准备、相关的指数和可达性的计算、β值的确定与空间可达性可视化。先将研究数据在GIS中通过矢量化、投影变换等操作建立Geodatabase矢量数据库，再利用网络分析方法计算出每个密集居住点到体育设施点的距离，通过人口密度数据算出的服务力指数计算可达性度量值，最后通过插值分析得出空间可达性分布图。

2.2.2可达性计算

(1)计算方法。可达性表征了人或物以某种交通方式到达目的地的难易程度，同时也表征了不同性质地物之间相互影响的潜能。

潜能即物体间产生的能，例如j对i产生的潜能Pij为Mj/Cij，其中Mj表示j点的吸引力，Cij表示i点和j点之间的阻抗 (距离或时间)；系统中所有物体对该点所产生的潜能等于每个物体对该点所产生的潜能的总和，如有n个离散分布的物体，对于i点的潜能总Pi和为：

(1)

这就是地理学潜能模型的一般公式，利用公式(1)来计算可达性度量值。这里的可达性定义为：所有公共体育设施的服务力与阻力(距离)的比值的总合。公式中：Pi是居民点i的可达性度量值；Mj是体育设施j的服务能力；Cij为居民点i到体育设施j的最短距离;β为阻抗系数。

(2)路网阻抗的计算。在一般研究中，都会考虑居民的出行方式：如开车、步行、骑车等。由于居民出行方式很难人为主观定论，为了避免这一因素带来的误差，笔者采用路长来代替路网阻抗，因为不论哪种出行方式，都是以路长为主要参考对象的。利用矢量数据结构下交通网络最短路径算法，以公共体育设施、密集居住点及道路网布局为基础， 利用Arcgis 软件中Network分析模块，计算出各居民点至各公共体育设施的最短路长。需要注意的是，阻抗是交通网络距离、交通成本、时间的函数，而本研究中出于实际考虑直接用交通网络距离进行计算，结果可能会产生一些偏差。

(3)公共体育设施服务能力的计算。近年来可达性研究表明，服务能力的计算主要用评价对象某一个内部特征值来表示。如马林兵、曹小曙[8]在研究广州公共绿地景观可达性时利用每个公园绿地所占面积来表示该绿地的服务力；郑朝洪[2]利用卫生技术人员数表示服务力研究石狮市医疗设施空间可达性；胡继华[10]等在研究广州城市可达性计算方法中对于服务力Mj的测度，综合考虑了人口密度、兴趣点类别与数量，具体计算如公式如下：

(2)

其中：Fj表示人口密度；n表示兴趣点种类；Wi表示兴趣点类别为i的影响因子；Pi表示兴趣点类别为i的兴趣点数量；q为相关系数。这里取对数是为了将人口密度转化为与阻抗值相近的数量级，并且使数据浮动相对稳定。

由于实际中很难考证每个体育设施的具体类型以及是否对外开放，我们将福田区各类体育设施视为同一种类型的兴趣点，Wi、Pi与n均代表1，即得出体育设施服务能力计算公式为：

Mj=Log10Fj

(3)

公式中：Fj表示密集居民点j周围的人口密度。

这表示我们讨论的服务力指数仅与人口密度有关。因为一些客观原因将所有公共体育设施都视为同一种兴趣类型，没有考虑其本身质量及服务人群，同时也忽略了一些体育设施是否对外开放的情况，将会对研究结果产生一定的影响。

(4) 阻抗系数β的确定。阻抗系数β可以根据不同应用来取值。既扩大了应用范围，又提高了评价精度，但其取值却是一个难题。Peeters等总结了Love、Berens等的观点，发现β取值集中于0.9～2.29之间[10]；Wang对芝加哥地区工作出勤模式研究得出β取值为1.85[11]；陶海燕等研究广州市珠海区公共医疗卫生服务可达性空间分布时取β值为1[12]；吴建军采用引力模型研究河南省兰考县医疗设施空间可达性时，β取值为2[13]；王远飞、张超采用Huff模型对上海浦东新区综合医院服务域进行研究时，分别研究β=1和β=2两种情况。通过比较，笔者认为β选取2时研究结果更为合理。以上观点可以看出β取值多集中于1～2之间。

对于出行阻抗系数β，不能通过调查得到，因此出于方便考虑，笔者尝试选取1和2作为β的取值，在比较空间可达性计算结果后，根据现实合理性来确定β取值。

3 结果与分析

3.1 影像解译结果与分布特征

通过对福田区遥感影像的解译，总共提取出128处公共体育设施和49处密集居住点(见图1)，其中公共体育设施数量统计结果见表1、表2。

表1 福田区各类公共体育设施数量

表2 福田区各街道公共体育设施数量

图1福田区2005年公共体育设施及密集居民点分布图

由表1、表2结合图1可以看出，公共体育设施类别中，球场是最多的，有49处；而游泳馆(池)与体育馆则相对较少，分别为21处与16处。各街道中，以沙头街道公共体育设施数量最多，29处，福田街道、莲花街道、香蜜湖街道、梅林街道次之，都达到16处以上，而南园街道与华富街道最少，分别只有九处和七处。虽然南园街道、园岭街道以及华富街道公共体育设施数量较少，但是由于其面积也较小，因此平均每个公共体育设施的服务范围都大于梅林街道和香蜜湖街道等。而且有些街道如沙头街道、莲花街道，有较多的公共体育设施，但分布却很不均匀，沙头街道几乎全部分布于街道东部区域，莲花街道则主要分布于街道西部区域。

通过图1可以观察出密集居住点的分布大体上与公共体育设施点一致：其中以南园街道和园岭街道的人口密度最高，达到每平方公里59 350人以上；其次为福田街道和莲花街道，人口密度介于每平方公里31 325人到59 350人之间；梅林街道与香蜜湖街道由于面积较大，人口密度很低，最少的只有3 275人每平方公里。

3.2 最短路长计算结果

由于密集居住点与公共体育设施点数量较多，因此求得的最短路径值很多。这里只列出部分最短路径的长度(见表3)。

表3 福田区各密集居住点到各公共体育设施最短路长(m)

3.3 公共体育设施服务力

根据各公共体育设施所在街道并结合福田区2005年各街道人口密度，利用公式(3)计算出公共体育设施服务力(见表4)。

表4 各街道公共体育设施服务力

服务力值均处于4到5之间，这为后面的可达性度量值计算提供了方便。其中处在园岭街道和南园街道的公共体育设施服务力最高，为4.81；而梅林街道由于人口密度最小，服务力较低，为4.02。

3.4 可达性度量值计算结果与讨论

对β取1和2时利用公式(1)计算出福田区公共体育设施的可达性度量值(见表5)，并且对两组数据进行了统计(见表6)。

表5 福田区公共体育设施空间可达性结果(Pi)

表6 福田区公共体育设施空间可达性结果统计

由表3可以看出，当β=2时，空间可达性数值的标准差与标准误较β=1时要大很多，说明β=2时得到的空间可达性数值波动十分大，分布极为不均匀，容易两极分化，很难看出空间可达性度量值的变化趋势；而β=1时得到的可达性数值波动则相对较小，可以显示出空间可达性度量值的变化趋势。

在ARCGIS9.3中分别对β取1、取2时采用样条函数插值法(SPLINE)，对福田区公共体育设施可达性度量值进行插值分析(见图2、图3)。结果显示，β=2时，不能揭示出福田区各个街道居民点之间空间可达性的差异，其中，梅林街道、华富街道、福田街道、沙头街道以及莲花街道的空间可达性趋于一致；β=1时，呈现出以园岭街道、南园街道以及沙头街道东部为多中心并且逐渐往周围递减的趋势，各个街道内部以及街道之间的空间可达性基本存在一定的层次差异。因此，本文取β=1时效果更好，因为它更能合理地表现出福田区公共体育设施空间可达性的差异。

图2 福田区公共体育设施空间可达性样条插值图(β=1)

图3福田区公共体育设施空间可达性样条插值图(β=2)

由图3可以看出，南园街道、园岭街道以及沙头街道东部的空间可达性最好，可达性度量值最高，处在213到262之间；其次是莲花街道、福田街道以及香蜜湖的部分区域，可达性度量值基本处在2、3等级上，最高可以达到237左右；而梅林街道、华富街道和香蜜湖以及沙头街道西部区域的空间可达性较差，平均在130左右，与其他几个街道区域有很大差异。结合图1不难发现，几个空间可达性较高的区域都有着较高人口密度和较多公共体育设施以及发达的交通网络，而空间可达性较低的区域则恰恰相反。可见，人口密度、公共体育设施数量以及交通发达程度是影响可达性度量值的主要因子。

4 讨论

通过分析，可以看出福田区具有公共体育设施布局分布不均匀、覆盖重复度高、局部区域人口密度过大等问题，笔者特提出以下三个方面的解决对策：

(1)合理规划城市交通，缓解交通压力。福田区人口数量大，交通压力也随之加大，因此出行阻力较大。人们在选择目的地时，往往会考虑驱车去较远的地方会浪费过多时间，因此就近选择。通过进一步对城市交通地合理规划，可以缓解交通压力，使得人们能够花费较少的时间去路途比较远同时体育设施条件好的运动场所参与锻炼。这样既可以合理分配城市公共体育设施资源，又避免了部分偏远地区体育设施资源浪费的现象。

(2)合理引导城市人口的迁移与分布。福田区经济发达，但人口与环境不平衡，存在建筑集中、交通拥挤、人口分布不均等问题。引导城市人口的有序迁移与分布是人口与环境协调发展的重要措施。通过引导福田区人口的有序迁移与合理分布，可以有效提高其城市公共体育设施的利用效率与公平性。

(3)统筹公共体育设施规划，减少重复建设。在以上的分析中我们可以看到福田区有很多区域的体育设施数量远远超过其他区域，重复建设度高。建议在公共体育设施建设时提前做好规划工作，严格按照规划进行建设，杜绝重复建设和资源浪费。比如，根据城市各区域对体育设施的不同要求，采取因地制宜的建设方法，可在居民小区内建设便民体育设施，在休闲区内建设文体设施等。

5 结语

本文介绍了潜能模型的由来，结合实例研究了利用潜能模型的计算方法应用于公共体育设施空间可达性分析的实现过程，并且根据分析结果提出若干条解决部分地区空间可达性较低的对策。

在研究过程中，综合考虑了公共体育设施服务的供需状况和距离因素，并通过比较，选择了适当的阻抗系数β，全面准确地揭示了公共体育设施空间可达性。结合以往的各类研究，我们可以看出该方法适用于范围较小的设施空间可达性，可以较为准确地确定缺少公共体育设施的地区。在研究中需要注意的地方主要有两点：一个是研究单元大小的选取。如果研究单元过大，则研究结果不具说服力。过小则表现不出空间可达性的差异；另一个就是阻抗系数β的确定。过小的β值很可能产生平滑的可达性度量值，无法有效揭示区域差异；β过大则易夸大可达性度量值的差异。实际操作中，若能根据研究区域实际情况，在比较不同的取值后再行确定，或通过实地调查研究，则相对更为准确。

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