基于POI数据的郑州市羽毛球场空间分布特征及影响因素研究

(河南财经政法大学资源与环境学院 河南 郑州 450046)

一、引言

体育地理学作为地理学与体育的交叉学科从20世纪60年代就出现了，这类论文在1960年代中期就开始出现,典型的有:“体育与棒球”(Shaw E,1963)和“体育地理的一种注解”(Burl-er.R,1966)等。”[2]但是相比经济地理学、文化地理学、城市地理学等更受学者关注的其他人文地理学分支，体育地理学并没有成为一个主流学科,学科的早期研究者也多为外国学者。我国地理学界目前体育地理学研究较多的有史兵、王东旭。其中史兵认为“体育地理学的研究内容包括体育景观研究,区域体育分异与联系研究,体育的形成、发展与传播研究，体育与环境问题研究,体育运动场所的空间联系研究、体育地理信息系统等。”[3-4]其中在《体育地理学理论体系构建研究》[3]一文中提出建立体育地理信息系统，他认为，GIS(地理信息系统)突出表现为一种空间管理系统，体育地理信息系统就是将GIS应用于体育科学的研究[5]。在此研究背景下，本文尝试将GIS应用于体育场馆分布[9]的研究，通过对郑州市羽毛球场馆的POI点数据[6-9]进行可视化，并进行核密度分析，以期找到以郑州市为代表的二线城市[10-12]的羽毛球场馆的空间分布特征，并对该空间分布特征的影响因素进行了简单的分析。最后给出了一些建议。

此外，我国各个大中小城市各种体育设施的空间分布存在明显的不充分或不均衡[13-14]的问题，这是我国社会主义现代化实践中需要注意的问题。因大城市多出现集中度较高的经营性体育场馆，加之各区存在分布相对均匀的公共体育设施，所以居住在这里的人们可以在较短的时间和距离内达到一个体育场馆进行健身。居住于中小城市的居民往往可以在地级市或县城的主城区找到一些公共的体育设施或经营性运动场馆，但其可达性要明显低于大城市，农村地区次之。本文选择以郑州市羽毛球场地的空间分布为切入点，对这一现象进行研究。综合运用核密度制图、图层叠加分析、实地调研等方法，以郑州市羽毛球场为对象，对其空间分布特征及成因进行了粗略探索。

二、数据来源、研究区概况与分析方法

(一)数据来源

本文所用数据主要为郑州市含羽毛球馆280个球类运动场地的POI点，包含了高德地图中所有可找到的羽毛球场兴趣点，但不完全包含高校内的场地。POI数据通常包含名称、地址、经纬度、类别等信息，通过地图处理软件进行可视化之后被直观的展现出来，可以很好的体现相应点数据的空间分布。目前在社会经济各个领域的研究中得到了广泛的应用。本文所使用的POI数据来自于高德地图。文章所涉及到的郑州市羽毛球场数量统计数据是以高德地图的POI点为依托进行统计所得。

由于高德地图的坐标为加密之后的火星坐标，为了保证文章数据的客观性，文章所使用的POI点数据及其他shpfile点、线、面数据均经过坐标转换后定义为WGS84坐标。数据处理步骤如下：①添加数据:在Arc Map中创建新图层→添加郑州市的县级行政单位边界shpfile→添加转换坐标后的羽毛球场POI数据；②对郑州市所有球场进行地图显示，其中羽毛球场与其他球场使用不同标注；对郑州市羽毛球场的数据进行核密度分析并成图；对郑州市所有球类的场地分布进行核密度分析并成图。

图1 郑州市行政区划轮廓图

(二)研究区概况

郑州市位于黄河以南，是中部地区重要的中心城市，为河南省省会城市，占地面积7446平方千米，介于东经112°42′-114°14′、北纬34°16′-34°58′之间。截至2015年末下辖中原区、金水区、二七区、管城区、惠济区、上街区6个市辖区、一个中牟县，下辖巩义市、荥阳市、新密市、新郑市、登封市5个县级市，常住人口956.9万人。图1为郑州市地图。

本文所获取的63个郑州市羽毛球场和280个其他(含前述63个羽毛球场，下文遵循此原则)球类兴趣点数据可视化之后如图2-a，280个全部球场兴趣点数据呈现出一些较为明显的分布特征，我们可以看到在惠济区、金水区、中原区、二七区、管城回族区这5个市辖区连接的区域内，兴趣点主要集中在五个区相邻市中心部分，此外在中原区西北部分的北大学城附近形成了一个兴趣点的集中地，金水区东半部分的龙子湖大学城附近形成了环状集中点群。而五个县级市以及上街区、中某县则表现出十分明显的整体集中分布于各个行政中心、偶有分散的现象。其中新郑市北部靠近主城区的边缘存在六个兴趣点，它们反映出了主城区对邻近地区消费者的吸引力。此外，通过观察图2-a，我们可以发现羽毛球场的兴趣点数据分布和所有球类兴趣点数据的分布特征是整体吻合的。63个羽毛球场兴趣点数据中有60个邻近(图上距离小于1cm)市中心或者县级行政区中心，如图2-b。

图2-a 郑州市羽毛球场与所有球场分布对比

图2-b 郑州市所有球场分布于各县区行政中心对比

(三)研究方法

1.核密度制图

常用的点密度计算方法有样方密度法、基于V图的密度法和核密度法，前两类方法的实现过程中会产生两个问题：一是单元空间内的密度是一致的，无法看出其内部不同位置处点聚焦强度的差异；二是单元连接处的密度变化突兀，忽略了空间现象发生的连续性。本文选取的核密度值是随中心辐射距离的增大逐渐变小，以一种光滑曲面的形式渐进式传输中心强度，密度变化是连续的，考虑了设施点对它周围位置服务影响的距离衰减作用。因此在实际应用中核密度法更适合于对诸如城市设施服务影响、交通路段风险评估等连续性地理现象的密度估计。核密度方法的计算方程可以表示为：

(1)

(2)

(1)(2)式中，f(s)为空间位置s处的核密度计算函数；h为距离衰减阈值；n为与位置s的距离小于或等于h的要素点数；k函数则表示空间权重函数。(2)式为空间权重函数。这一方程的几何意义为密度值在每个核心要素ci处最大，并且在远离ci过程中不断降低，直至与核心ci的距离达到阈值h时核密度值降为0。核密度函数中存在两个关键参量，即空间权重函数k与距离衰减阈值h。

2.空间自相关分析

空间自相关是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。空间自相关分析定量的能够反映一个观测对其周围观测的影响程度。当需要反映属性值在整个区域的空间分布状态是随机、离散还是聚集时，通常采用全局空间自相关的度量指标。文章通过ArcGIS工具箱中的空间相关工具实现分析过程。Global Moran＇s I取值范围为[-1，1]。根据相关程度，可分为空间正相关性和空间负相关性两种情况。当地理现象的属性值趋向于高值或低值的集聚分布时，会呈现出一种空间正相关性；而当属性值趋向于高低错落分布时，会呈现出一种空间负相关性。本文采用 Moran's I 统计量作为郑州市羽毛球场分布状况空间自相关的量化指标[9]，分析郑州市县域羽毛球场的空间聚集程度，据此判断县域中羽毛球场的空间位置，分析其空间分布特征以及相关影响因素，评估县域范围内的中小学生乒乓球运动状况。全局空间自相关 Moran's I 指数的计算方法如公式(3)所示：

(3)

三、分析结果

(一)郑州市羽毛球馆近年来发展沿革

图2-b可知郑州市所有球场的分布与各县级行政区的中心地紧邻。郑州市以羽毛球为例的球类运动场地的分布呈现出明显的“以CBD为中心大集中，以各县级城区中心为小聚集”的特点；高等教院校集中地也存在球类运动场地的集中分布；此外存在个别点零散分布，但数量较少。

图3-a 郑州市羽毛球场核密度分析

图3-b 郑州市所有球类球场分布核密度分析

核密度分析为ArcGIS空间分析工具下的密度分析工具，该工具用于计算要素在其周围邻域中的密度。使用核函数或折线要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线拟合为光滑的锥状表面。图3-a为郑州市羽毛球场的核密度分析结果，仅在CBD附近形成了连片平滑锥状表面。峰值出现在中原区与二七区靠近CBD的临界线上，次峰值出现在金水区与管城区分界线上，广大白色区域即为低值区。巩义市、新密市、新郑市、上街区、荥阳市、中牟县则出现明显的“孤峰”，登封市全为白色区域。图3-b为郑州市所有球场的核密度分析结果，从图中可以看出，郑州市的羽毛球场分布仅在五个市辖区，即金水区、惠济区、中原区、二七区、管城回族区形成了连续的锥状表面，峰值集中出现在金水区、惠济区、中原区三区交汇地带，且中原区与金水区分别以大学城为核心出现了次峰值。广大白色区域即为低值区。综合分析图3-a和图3-b，发现了一些明显的共性，即CBD的周围出现连片峰值，各县级行政中心出现“孤峰”，广大非城镇地区出现低值。核密度分析结果与图2(a-b)。综合以上图2和图3的读图分析，郑州市羽毛球场分布存在以下特征：①大片集中分布于CBD周围；②小片出现在各个县级行政中心主城区；③非县级及以上行政单位基本没有羽毛球场出现；④主城区CBD以外，高校集中区域也有集中分布。

(二)郑州市羽毛球场空间分布特征影响因素分析

根据以上分析，文章对郑州市羽毛球场的空间分布特征做出以下假设：主要影响因子有城市等级、经济发展水平、常住人口数、体育文化环境等。第一、郑州市羽毛球场的分布与县级单位与CBD的距离有关。第二、郑州市羽毛球场的分布与各县级单位高校(这里包括了郑州市25所本科院校与33所专科学校共58所)的分布有一定关系。第三、郑州市羽毛球场的分布现状与目前郑州市各县级单位的人口数量、经济发展状况的实际不相符。并在合理选取评价因子的基础上对假设做了证明。

将12个县级单位按照距离CBD远近的准则划分为了三个等级。第一类包括中原区、金水区、二七区、管城区、惠济区，这五个市辖区的交界处即为CBD，所以相当于各站市中心的一部分，距离最近，故而划分为第一等级。第二等级包括中牟县、荥阳市、新密市、新郑市，它们是与第一等级的各个县级单位有共同边界的县或县级市。分为第三等级的是上街区、巩义市、登封市，它们距离市中心最远，只与第二等级的各个县或县级市有共同边界。随后，通过IBM-spss将12个县级单位的等级与12个县级单位各自的羽毛球场数量进行了相关性分析，得出分析结果如下：县级单位与离市中心的距离与该县级单位的羽毛球场数量明显相关，且相关性强度为0.726。同样的，各县级单位的羽毛球场数量与高校数量有显著的相关性，相关强度为0.689，并且此结论不成立的概率小于5%。即各县级单位与CBD的距离和高校数量是影响郑州市羽毛球场分布的两个重要因素两点。

此外，其中表中第三行的相关系数为0.252，为弱相关，且显著性为0.429，大于通常设定的0.05。第四行的相关系数为0.521，看似大于0.5为强相关，但是其显著性性差异检验结果却高大0.82，即这个相关性有82%的概率并不存在。这也就是说郑州市各县级行政单位的常住人口数、GDP指数与郑州市各个县级行政单位的羽毛球场数量不匹配，作者认为这体现出了郑州市羽毛球场分布的不均衡性。

表 球场数量与其影响因子的相关性分析结果

四、结论与建议

根据POI点数据的可视化与核密度分析，得出郑州市羽毛球场的分布存在四个特征：①大片集中分布于CBD周围；②小片出现在各个县级行政中心主城区；③非县级及以上行政单位基本没有羽毛球场出现；④主城区CBD以外，高校集中区域也有集中分布。又根据第五部分的实证分析，我们发现郑州市的羽毛球场分布是与距CBD距离、各区高校数量存在相关性，但这种分布特征与各区的常住人口数量、GDP指数不相对应，反映出郑州市羽毛球场分布的不均衡性。由于在广大乡镇与农村地区，类似羽毛球场地的体育设施很难像市中心那样吸引此类设施的经营者区投资，这些地区又非常缺乏此类体育设施，这个现象不符合我国目前乡村振兴的实践要求，故而建议适当增加乡镇与农村地区体育基础设施的投入，协调城市地区公共体育设施的投入。