改革开放以来中国滑雪场空间分布特征演变及影响因素研究

孙双明，刘 波，郭 振，王 芳，王向阳，邱招义

（1.清华大学体育部，北京100084；2.中国人民公安大学，北京100038；3.北京体育大学，北京100084；4.河南警察学院，河南 洛阳471002）

滑雪场是发展滑雪运动的基础，是普及冰雪运动、发展冰雪产业、实现“带动3亿人参与冰雪运动”的基本保障。国家体育总局等23部门印发的《群众冬季运动推广普及计划（2016—2020年）》通知中明确提出“大力发展群众冰雪运动，推动冬季群众体育运动开展，夯实冬季运动群众基础。”[1]但是目前我国滑雪场设施数量少、规模小，与我国冰雪运动发展需要不相适应，制约着我国冰雪运动的发展。为突破场地限制，国家体育总局提出推进冰雪运动 “南展西扩东进”，在《全国冰雪场地设施建设规划（2016—2022年）》中提出“到2022年，滑雪场数量达到800座、雪道面积达到10 000万平方米、雪道长度达到3 500千米”[2]。但是，这些滑雪场应该建在哪里，又应该建什么类型的滑雪场，值得深思。鉴于此，本研究基于第三次、第四次、第五次、第六次全国体育场地普查及2017年中国滑雪产业白皮书数据，借助ArcGIS空间统计分析工具，分析处理相关数据，模拟我国滑雪场的空间分布特征，以期揭示我国滑雪场的分布特征与规律，为滑雪场科学规划、促进滑雪产业升级、制定滑雪场发展相关政策提供参考。

1 研究数据与研究方法

1.1 研究数据

1.1.1 数据来源 数据的权威性和准确性是科学研究的前提，研究选取1983年《第三次全国体育场地普查》、1993年《第四次全国体育场地普查》、2003年《第五次全国体育场地普查》、2013年《第六次全国体育场地普查》数据中我国31个省、市、自治区（数据不包含香港、澳门、台湾）的滑雪场数据。到目前为止，国家体育总局未进行第七次全国体育场地普查。为了研究2022冬奥会对我国滑雪场分布的影响，本文选取《中国滑雪产业白皮书（2017年度报告）》中的部分数据进行分析。

1.1.2 数据处理 全国体育场地普查在统计体育场地归属地域最小行政单位时略有不同，第三次、第四次全国体育场地普查最小行政单位是县级，第五次、第六次全国体育场地普查最小行政单位是地级市，为保障研究数据的统一性并更好地反映空间差异性，本研究以地级市为最小行政单位。本研究时间跨度为1983—2017年。在整个研究阶段，中国县级、地级市行政区多次调整，不同阶段对应的行政区域不同。本文以2013年中国地级市行政区划为基准，由2013年向1983年回溯的方法[3]，通过拆分部分地（州）、市、区，最终获得1983—2013年稳定的地级市行政单元（以下简称地级市），通过将4次全国体育场地普查数据录入到地级市行政区划空间，建立我国滑雪场普查数据库。《中国滑雪产业白皮书（2017年度报告）》中数据是以省级为行政单位进行统计，在数据处理时将数据统一归到省会城市。

1.2 研究方法

1.2.1 文献资料法 以清华大学数据库为基础，以“滑雪场地”为关键词，检索CNKI数据库获得核心期刊论文2篇；以“滑雪产业”为关键词，检索CNKI数据库获得相关核心期刊论文15篇；以“滑雪运动”为关键词，检索CNKI数据库获得相关核心期刊论文11篇；通过外文期刊平台 ProQuest，以“ski resorts”为关键词进行搜索，获得相关文献9篇。

1.2.2 全局空间自相关 全国滑雪场的空间自相关主要选取了全局自相关Moran’s I指数，全局自相关Moran’s I指数可用于表达滑雪场在全国范围内空间性的整体趋势级差异性[4]。Moran’s I值的取值范围为-1到1，值为正则为全局正相关，表示聚类趋势；反之则呈全局负相关，指示离散趋势；值为0则表示要素值随机分布在研究区内，并无相关性。Z统计值服从正态分布，当大于临界值时，就表明存在显著正相关或负相关。

1.2.3 核密度分析 核密度分析用于计算要素在其周围邻域中的密度，密度图能够直观地呈现出点或线要素聚集程度。在核密度分析中，落入搜索区域内的点或线具有不同的权重，靠近格网搜索中心的点或线会被赋予较大的权重，随着其与格网中心距离的加大，权重降低[5]。基于 ArcGIS10.2，将各阶段滑雪场密度变化分为9级，形成中国滑雪场密度空间分布图系，辨析滑雪场空间变化格局。

1.2.4 分级色彩 分级色彩是ArcGIS数量符号化表示方法中的其中一种方法，主要用来反映统计资料的分布特性，指出某种现象分布的强弱。分级色彩表示方法将要素属性值按照一定的分级方法分成若干级别，使用相对值的指标，从而明确反映制图要素的定量差异和分布[6]。在统计原始数据时发现，我国各地级市滑雪场地数量都相对较少，为使等级分类更加恰当、各类之间的差异最大化，在用Arc-GIS10.2分析数据时采用自然断点分级法（Jenks）。

3 我国滑雪场空间分布特征

3.1 1983年我国滑雪场空间分布特征

3.1.1 1983年我国滑雪场空间关联特征 由图1可知，全局 Moran’s I指数为0.062 559，正态统计量Z值为5.189 195＞2.58，检验效果为显著，说明我国滑雪场空间分布存在明显的空间自相关，滑雪场在空间上表现为集聚状态。

图1 1983年全局Moran’s I指数

3.1.2 1983年我国滑雪场空间密度特征 如图2所示，1983年我国滑雪场空间分布的核密度存在显著差异，滑雪场主要集中在东北地区黑龙江省和吉林省，核密度圈覆盖范围较小。进一步分析发现，1983年吉林省滑雪场占全国滑雪场总量的35.7%、黑龙江省滑雪场占全国滑雪场总量的64.3%。

图2 1983年滑雪场核密度

3.1.3 1983年我国滑雪场分布区域及数量 1983年全国滑雪场分布在2个省级行政区域、5个地级市，总数量为14个，自然断点分级后形成3个等级（表1）。

表1 1983年我国滑雪场分布区域及数量

1983年我国滑雪场在空间分布上呈集聚状态，在东北地区形成了一个覆盖黑龙江、吉林部分地区的核密度圈，滑雪场在选址建设时自然环境起着决定因素，因此滑雪场主要分布在山脉绵延起伏、冬季气温较低、降雪丰富、雪期较长的北纬41°39～47°35之间。

3.2 1993年我国滑雪场空间分布特征

3.2.1 1993年我国滑雪场空间关联特征 由图3可知，全局 Moran’s I指数为0.113 222，正态统计量Z值为8.632 297＞2.58，检验效果为显著。这说明我国滑雪场空间分布存在明显的空间自相关，滑雪场在空间上表现为集聚状态；与1983年相比呈上升状态，说明滑雪场在空间分布上全局的集聚状态持续强化。

图3 1993年全局Moran’s I指数

3.2.2 1993年我国滑雪场空间密度特征 如图4所示，1993年滑雪场主要集中在东北地区黑龙江省和吉林省，核密度圈覆盖范围较小。进一步分析发现，1993年吉林省滑雪场占全国滑雪场总量的45.5%、黑龙江省滑雪场占全国滑雪场总量的54.5%，吉林省滑雪场所占比重加大。

图4 1993年滑雪场核密度

3.2.3 1993年我国滑雪场分布区域及数量 1993年全国滑雪场分布在2个省级行政区域、7个地级市，总数量为11个，自然断点分级后形成3个等级（表2）。

表2 1993年我国滑雪场分布区域及数量

1983—1993年我国滑雪场的发展速度缓慢，总数量呈下滑趋势，滑雪场由14个降到11个，与这一时期中国经济发展相吻合。1989年后中国经济发展缓慢，1989年我国 GDP增速为 4.1%，1990年GDP增速为3.84%[7]。但我国滑雪场集聚状态在持续增强，核密度圈覆盖范围稍有扩大，滑雪场分布的城市数量在增加，由1983年的5个增加到1993年的7个，表明滑雪场分布在地域上不断向外延展。

3.3 2003年我国滑雪场空间分布特征

3.3.1 2003年我国滑雪场空间关联特征 由图5可知，滑雪场分布全局Moran’s I指数为0.072 738，正态统计量Z值为5.663 619＞2.58，检验效果为显著。这说明我国滑雪场空间分布存在明显的空间自相关，滑雪场在空间上表现为集聚状态，但与1993年相比集聚程度稍有下降。

图5 2003年全局Moran’s I指数

3.3.2 2003年我国滑雪场空间密度特征 由图6可知，2003年我国滑雪场地呈现出“一核多点”的空间分布特征，东北三省滑雪场形成一个大的核密度圈，同时形成了3个次级核心圈：京津冀核密度圈、新疆核密度圈、四川核密度圈。东北三省滑雪场占总数的59.0%，京津冀滑雪场占总数的17.0%，新疆滑雪场占总数的13.0%，四川滑雪场场地占总数的4.0%；以京津冀为核心的核密度圈正在形成，滑雪场分布呈现出“南展西扩”的雏形。

图6 2003年滑雪场核密度

3.3.3 2003年我国滑雪场分布区域及数量 2003年全国滑雪场分布在10个省级行政区域、31个地级市，总数量为100个，自然断点分级后形成7个等级（表3）。

表3 2003年我国滑雪场分布区域及数量

由表3可知，1993—2003年10年间，滑雪场无论是数量还是分布地域都有了长足的发展。从滑雪场数量上分析，总量由1993年的11个增加到2003年的100个。从地域上分析，我国滑雪场呈现出“一核多点”的空间分布特征：主要分布在东北三省，分布地域由北向南、向西扩展，向南延伸至四川省的乐山市，向西延伸至新疆塔城地区。在此期间建成了中国第一个大型室内滑雪场——上海银七星滑雪场，滑雪运动不再受季节的限制。其实早在2000年我国已经开始了室内滑雪场建设的尝试——深圳阿尔卑斯山室内滑雪场，由于特殊历史原因，2003年体育场地统计时未统计。自然环境在影响滑雪场选址的诸多因素中起决定作用，但经济因素与科技因素在决定滑雪场选址中的作用越来越凸显。

3.4 2013年我国滑雪场空间分布特征

3.4.1 2013年我国滑雪场空间关联特征 由图7可知，滑雪场分布全局Moran’s I指数为0.122 631，正态统计量Z值为9.091 402＞2.58，检验效果为显著。这说明我国滑雪场空间分布存在明显的空间自相关，滑雪场在空间上表现为集聚状态；与2003年相比呈上升趋势，说明滑雪场在空间分布上全局处于集聚状态且全局集聚的状态持续上升。

3.4.2 2013年我国滑雪场空间密度特征 从图8可以看出，2013年我国滑雪场呈现“双核多点”的分布特征，形成了以黑吉辽、京津冀为核心的大范围核密度圈，覆盖了黑龙江、吉林、辽宁、河北、天津、北京、内蒙古、山东、河南、山西、陕西11省（直辖市、自治区），占全国雪场数量的69.9%。同时形成了3个小范围的核密度圈：新疆核密度圈，占雪场总量的7.8%；四川核密度圈，占滑雪场总量的2.6%；内蒙古核密度圈，占滑雪场总量的1.6%。滑雪场空间分布呈现出“南展西扩东进”的雏形。

图7 2013年全局Moran’s I指数

图8 2013年滑雪场核密度

3.4.3 2013年我国滑雪场分布区域及数量 2013年我国滑雪场地分布在23个省级行政区域、103个地级市，滑雪场总量为306个，自然断点分级后形成7个等级（表4）。

分析表4可知，2003—2013年10年间，我国滑雪场在空间分布上全局处于集聚状态且全局集聚的状态持续上升。从数量上分析，滑雪场总量由1993年的100个增加到2013年的306个，增长了2倍多。从地域上分析，我国滑雪场形成了“双核多点”的分布特征：主要分布在东北三省，同时滑雪场进一步向南扩展，最南部的滑雪场位于广东深圳市，为室内滑雪场——深圳阿尔卑斯山室内滑雪场，最南部的室外滑雪场位于贵州的六盘水市，最西边的滑雪场位于塔城地区。截至2013年，我国室内滑雪场的数量达到8个。

表4 2013年我国滑雪场分布区域及数量

3.5 2017年我国滑雪场分布区域及数量

《中国滑雪产业白皮书（2017年度报告）》在对全国滑雪场统计时以省级行政区为单元，在对数据进行空间分析时会有数据偏差，影响分析结果，因此本研究未进行2017年空间关联、空间密度分析，只对数据以省级行政区为单元进行统计分析。

2017年我国滑雪场分布在27个省级行政区，滑雪场总计703个，自然断点分级后形成5个等级（表5）。

截至2017年底，在统计的31个省级行政区中仅上海、江西、西藏及海南尚未建成滑雪场。根据《中国滑雪产业白皮书（2017年度报告）》数据统计，雪道面积超过30公顷的滑雪场共计25家，在全部滑雪场中占比为3.56%。可见，目前我国多数雪场都为小型滑雪场，并且很多滑雪场仅有1条雪道[8]，滑雪场建设存在升级优化的需求。

表5 2017年我国滑雪场分布区域及数量

4 我国滑雪场空间分布的影响因素

4.1 我国滑雪场空间分布与自然要素的关系

4.1.1 与地形地貌的关系 地形地貌是滑雪场开发的先决条件，山形、走向、海拔、高差是雪道开发的重要的影响因素，直接决定着滑雪场建设的规模及等级。例如，山形和高差决定雪道的等级，海拔和坡向带来温度的变化，很可能对积雪产生影响[9]。崇礼区境内海拔从814 m到2 174 m，山地坡度多在5度～35度[10]；吉林北大壶滑雪场山坡平缓，主峰海拔1 408.8 m，海拔高度超过1 200 m的山峰有9座[11]，无论是海拔高度还是山形都是建设雪场的理想场地。

我国滑雪场的空间分布与我国主要山脉的分布有着紧密的耦合关系。东北地区及内蒙古北部的滑雪场主要聚集在大兴安岭山脉、小兴安岭山脉、长白山山脉、千山山脉，华北地区的滑雪场主要分布在燕山山脉、阴山山脉、太行山山脉、吕梁山脉，西南地区的滑雪场主要分布在横断山脉、大巴山山脉，西北地区滑雪场分布在秦岭山脉、阿尔泰山山脉、天山山脉、祁连山山脉。我国丰富的山地资源为滑雪场的建设和发展奠定了良好的基础。山脉空间分布决定了雪场空间分布特征，山脉自身的资源禀赋和类型结构决定滑雪场的规模与等级。

4.1.2 与气候环境的关系 滑雪场建设是一个庞大而又复杂的工程，除了要考虑地形地貌外，气候环境也是雪场选址的一个重要因素，决定了雪期长短的“山区小气候”更是成为了选址的关键因素。在全球气候变暖的趋势下，山区也不可避免地受到气候变暖的影响[12-14]，从而影响山地积雪的积累和雪场运营持续的时间[15-16]，因此雪场选址要有利于延长雪期、有利于雪道积雪、有利于改善小气候。亚布力滑雪场冬季平均气温 -10℃，积雪期为170天[17]。新疆每年长达5个月的漫长雪期为当地发展滑雪运动提供了得天独厚的宝贵资源。近几年来崇礼区以太子城冰雪小镇为中心，在方圆半径10公里内形成国内最大的雪场集群，这主要得益于雪场附近特殊的小气候环境。雪场北部有5条河流如手掌状展布，汇聚到片麻岩（含水层之一）分布的雪场山脚下，使片麻岩成为隐伏的地下水库，造就了雪场附近空气中的含水量比较高。到了冬季，来自西伯利亚寒流会和来自东南方向的热气流在海拔2 000 m的大马群山上空交汇，形成得天独厚的下雪小气候区[18]。

4.2 我国滑雪场空间分布与社会要素的关系

4.2.1 与社会经济的关系 社会经济发展水平是决定我国滑雪场空间分布与建设的重要因素，是我国滑雪场空间格局形成的重要推动力。随着我国经济的快速发展，居民消费持续扩大升级，截至2017年底，我国滑雪人次达到1 750万人次，滑雪消费规模达到720亿元[19]，有效促进了滑雪场的建设。区域经济也是影响我国滑雪场分布的一个主要因素。目前滑雪运动在我国仍然是一种高消费的项目，以崇礼万龙滑雪场为例，滑雪票＋雪具租用一天的费用需要890元，再加上住宿饮食、交通等一天滑雪的费用总计约2 500元。北京市拥有庞大的、经济基础较好的体育消费群体，截至2017年底，在北京周边行政区以及河北、天津聚集了95家滑雪场，形成了京津冀滑雪区域。2015—2016年滑雪季，崇礼累计接待游客超过205万人，人均消费额达到700元，旅游业带来的直接收入超过14个亿[20]。因此，比邻经济发达的“大城市带”也是影响滑雪场选址的重要因素，从而影响了我国雪场场地的空间格局。

4.2.2 与利好政策的关系 国家和地方政府通过一系列利好宏观政策鼓励和支持社会资本进入冰雪领域，使我国滑雪场呈现出投资主体多元化的发展趋势。1993年以前，我国滑雪场经济成分都是公有制经济。1993年十四届三中全会后民间资本、外商资本开始进入冰雪领域，截至2003年，政府投资建设的滑雪场数量占总量的55%，社会资本投资建设的滑雪场数量占总量的45%。2003年十六届三中全会进一步解放和发展生产力，为经济发展和社会全面进步注入强大动力，社会资本大规模进入冰雪领域，2013年滑雪场投资总额达到1 842 654万元，政府财政投资金额为124 992万元，仅占投资总金额的6.8%，社会资本投资金额为1 717 662万元，占总投资金额的93.2%。

同时，为了促进冰雪运动的发展，满足大众的冰雪运动需求，国家相继发布了一系列冰雪专项政策文件，如《冰雪运动发展规划（2016—2025年）》《全国冰雪场地设施建设规划（2016—2022年）》等相继提出要吸引社会资本参与冰雪运动发展[21]，继续扩大对外开放，鼓励境外资本投资冰雪场地设施建设[2]，并提出一系列支持政策。除此之外，各省市政府根据地方特色制定冰雪产业发展相关意见，引导冰雪产业快速发展。以吉林省为例，近5年来吉林省内大型滑雪旅游度假区聚集程度较强[22]，究其原因，吉林省大型滑雪旅游度假区的聚集除了与其自然资源优势有关外，最直接的因素就是与区域性政策支持直接相关。吉林省《关于做大做强冰雪产业的实施意见》提出省级服务业发展专项资金优先支持冰雪休闲项目以及与冰雪旅游相关的公共服务平台建设，并提出了一系列税费减免政策[23]。

国家和地方政府通过利好政策充分调动了社会资本投资的活力，从单一的政府投资变成政府政策调控、民间资本是主力、外商投资是有力补充的多元化发展模式，为我国滑雪场的发展提供充足的资金支持。

4.2.3 与大型赛事的关系 大型体育赛事可以促进城市体育场地设施的建设与升级，我国滑雪场的发展与冰雪赛事密切相关。1993年1月，吉林省政府、吉林市政府为承办1995年全国第8届冬运会和争办1996年亚洲第3届冬季运动会雪上项目的比赛，开发建设了北大壶（湖）滑雪场，并提供必要的资金和政策支持。新疆维吾尔自治区体育局为了申请2016年全国冬季运动会对乌鲁木齐市周边的滑雪场进行改造升级，建成了新丝绸之路滑雪场、天山天池滑雪场等大型滑雪场，并带动了新疆滑雪产业的发展。

我国滑雪运动的全面兴起与2022年冬奥会能否成功举办密切相关，2022冬奥会申办成功后，国家支持各地结合自然环境、气候条件、社会需求等因素建设冰雪设施，滑雪场地建设开始进入快车道，截至2017年底我国雪场数量达到703个。作为北京冬奥会雪上项目举办地，延庆和崇礼严格按照奥运标准建设比赛场地及相关配套服务设施，促进了区域内其他滑雪场规模的扩大及相关服务设施的升级，也使滑雪场的聚集和融合速度得到显著提升。2018年崇礼云顶滑雪场与万龙滑雪场联合发布声明，两个滑雪场实现通票制。同时为保障冬奥会顺利进行，修建了京礼高速和京张高铁，加强了延庆、崇礼滑雪场与北京城区的联系，使以奥运场地为中心的滑雪场升级为滑雪度假旅游目的地成为可能。

4.2.4 与科技创新的关系 科技创新改变了滑雪运动的发展格局，让滑雪运动不再受气候、季节及地理位置的限制。人工造雪是目前用于抵消雪的自然变化的主要适应策略，它有助于保证雪场有足够的积雪深度，保持稳定的开放时间，同时可以延长雪季以增加收入[24]。造雪技术由“片冰／碎冰造雪技术”发展到现在常用的水喷雾冷却造雪技术，雪质完全可以媲美天然雪。目前的滑雪场均是以人工造雪为主，世界各地的滑雪胜地都在造雪系统上投入了大量资金[25]。中国绝大多数滑雪场都依赖人工造雪，随着人们对冰雪运动的热情越来越高，滑雪场对造雪机的需求也愈发迫切，目前国内造雪机的总数达到 6 600台[26]。

室内滑雪场的发展更是现代科技创新发展的典型代表。室内滑雪场是集制冷系统、降雪系统、除湿系统、新风系统、自控系统、保温系统等高科技于一体的大型现代化建筑，涉及到新建筑材料和工艺的进步，制冷技术持续更新，造雪技术不断完善，室内滑雪场不受地域、气候、天气影响，已成为未来滑雪场发展的趋势之一，到2018年底，中国室内滑雪场总数达26家。

5 结论与建议

5.1 结论

1）我国滑雪场地分布状况呈现了持续的空间集聚态势，且聚类模式集聚的程度整体上呈现“上升—下降—上升”的变化特征。

2）我国滑雪场核密度圈覆盖范围在逐渐扩大，由“单极向双极多点”发展，由黑吉为核心的单极核密度圈发展成以黑吉辽、京津冀为双核心的多点核密度圈，并且核密度圈在向西、向南、向东延展。

3）利用色彩等级对我国滑雪场进行分析，可以清晰地看出我国雪场从1993年后开始“南扩西展东进”，且滑雪场数量增长迅速，从1983年的14个增长到2017年的703个。

4）我国滑雪场空间分布格局主要受自然要素和社会要素影响，其中自然要素中的地势地貌、气候环境是影响我国滑雪场分布的内在因素，是影响滑雪场建设的先决条件。社会要素中的社会经济、利好政策、大型赛事、科技创新是推动滑雪场发展的外在因素，对滑雪场空间分布有着不可忽视的影响。

5.2 建议

1）制定整体性的滑雪场布局规划。重点支持自然条件和社会条件都较好的黑吉辽、京津冀为双核心的多点核密度圈的滑雪场发展。自然条件较好的新疆地区滑雪场应依托旅游度假资源合理发展，社会条件较好的东部和南部地区可以考虑城市中发展室内或体验型滑雪场。

2）区别不同区域的发展侧重。结合当地实际情况，在核密度圈中对滑雪场进行优化整合，淘汰一批效益差、服务质量低的小滑雪场，支持大型滑雪场建设，并给予必要的资金和政策扶持。在新疆和内蒙古核密度圈建立以滑雪度假为旅游目的地的大中型滑雪场，在四川核密度圈及圈外地区引导中小型滑雪场到经济和交通条件较好的城市周边发展。争取形成以核密度圈中的大型滑雪场为龙头，周边中小型滑雪场及相关产业密切合作的旅游度假产业链。

3）促进区域内部的产业融合。加强政府服务职能，引导创新区域合作机制和模式，在滑雪场集中的地区可以借鉴法国滑雪胜地三峡谷通票制运营模式，对滑雪场进行资源整合，实现强强联合、优势互补，形成山区经济发展共同体。

4）办好冬奥会，制定利好政策。引导社会资本进一步加大对冰雪体育产业的投资力度，鼓励和支持社会资本通过独资、合资、合作、联营、租赁等途径参与滑雪场的建设。

5）加强科技创新，促进持续发展。提升自主品牌研发能力，加大科研资金投入，努力实现科技创新，掌握核心技术和产品，促进我国滑雪设施制造业转型升级，维持滑雪场产业可持续发展。