我国高校高水平足球队的时空分布特征分析

赵建峰,李建英,张殷波

(1.山西大学 体育学院,山西 太原 030006;2.山西财经大学 环境与资源学院,山西 太原 030006)

高校高水平运动队是教育部为培养具有较高文化素质的高水平运动员,面向普通高中应届毕业生中公开招考和选拔具备一定运动天赋和文化素质学生,在核准公布的运动项目中组建高校运动队,以提升我国竞技体育的整体水平。足球运动作为世界上最热门的体育项目之一,长期以来在我国体育发展事业上备受关注[1-3]。我国高校高水平足球队作为竞技足球的重要组成部分,既为足球运动提供了后备人才[4],也丰富了校园文化建设[5]。近年来,针对高校高水平足球队的研究主要侧重于对足球教练员的队伍建设、运动队建设和管理现状的调查等研究[6-9],而对全国高校高水平足球队的空间分布及时空发展动态缺乏整体了解,这将不利于其空间发展的均衡性。

GIS空间分析技术可对空间信息进行有效的分析和处理[10-12],已经开始在竞技体育领域[13]得到了成功运用。有关学者基于GIS空间分析技术研究了我国足球俱乐部的空间分布特征[14-16],以及分析了我国竞技体育实力的空间差异性[17-18]、中国区域竞技体育发展的空间自相关特征[19]等,但是对高校高水平足球队的相关研究仍鲜有报道。2005年是我国高校高水平运动队进入快速发展的时间节点[20],全国有70所高校招收高水平足球队,而随后的10 a内高校高水平运动队一直处于稳定的发展阶段。直到2016年开始,高校高水平足球队经历了三年的快速发展,从2016年的74所、2017年的83所,直到2018年更是突飞猛进的增长,共有154所高校建设了高校高水平足球队。那么,当前我国高校高水平足球队的空间分布格局有什么特征?在时空分布上又有什么变化趋势和发展动态?以及在区域发展上的空间相关性如何?这些问题的探讨,将有助于分析和探讨我国高校高水平足球队空间发展的均衡性,从地理空间角度为中国高校高水平足球队的未来发展规划提供理论参考。因此,本文运用GIS空间分析和地统计法等,对我国高校高水平足球队的地理分布特征及其时空动态变化进行了探讨,具体包括当前我国高校高水平足球队的空间分布格局及特征,不同的发展阶段高校高水平足球队的发展变化及其空间自相关性,以期为我国高校竞技足球运动的合理布局和均衡性发展提供依据。

1 研究方法

1.1 高校高水平足球队的分布数据和分布图绘制

根据我国高校高水平足球队的发展历程,本研究选取2005年以及2016、2017和2018年四个发展阶段的高校高水平足球队为研究对象,确定其所在的高校及所属的城市、省份、区域,建立相关数据库。数据来源于国家教育部官方网站、国家体育总局部门文件和各高校网站。首先利用Google Earth确定高校的地理分布位置,将地理分布位置转换为高校分布的经纬度数据;然后在ArcGIS10.2中生成高校高水平足球队的地理分布位置图;进而分别统计全国各区域、省、市的高校高水平足球队分布数量,并运用自然分割法进行分级,最后绘制我国高校高水平足球队在不同时期的空间分布图。

1.2 平均最近邻指数

平均最近邻指数(ANNI),可反映地理空间中点要素的邻近程度。本文采用ANNI判别我国高校高水平足球队空间分布的类型,计算公式如下[21]:

(1)

其中,ANNO为高校高水平足球队的平均距离,ANNE为高校高水平足球队的预期距离,n为开设高水平足球队的院校总数,A为研究区面积,dij为任何一所高校与其最近高校间的距离。当ANNI>1时,高校高水平足球队为离散分布;当ANNI<1时,高校高水平足球队为聚集分布;当ANNI=1时,高校高水平足球队为随机分布。

1.3 核密度分析

核密度函数(KDF),可用于估计点要素在地理空间上分布的概率密度,以反映要素的空间聚集状况。计算任意点x处的核密度公式为[22]:

(2)

其中,x为预估计高校的地理位置,n为开设高水平足球队的院校总数,r为高校搜索带宽度,k()为核密度函数,dis为以高校x为中心的宽度范围内高校i到x的距离。本研究采用高校数为各城市点赋予权重,r设置为2018年高校水平足球队随机分布下的平均距离143 km。

1.4 洛伦兹曲线与集中化指数

洛伦兹曲线可用来直观表达研究对象的集中化程度[23]。本研究以各城市内开设高水平足球队高校数量从大到小排序后的累计比重为纵坐标,高校高水平足球队所在城市为横坐标,得到我国高校高水平足球队不同时期空间分布的洛伦兹曲线图。曲线上凸程度表示我国高校高水平足球队的聚集程度,即曲线越上凸,高校越集聚。

集中化指数可以反映研究对象在空间分布上的集中程度。本文在洛仑兹曲线的基础上,进一步用集中化指数分析我国高校高水平足球队在不同尺度和不同时期的时空变化特征,计算公式为[24]:

(3)

其中,I为高校高水平足球队地理分布集中化指数,M为高校高水平足球队完全聚集分布比重的累计值,A为当前高校高水平足球队分布比重的累计值,

R为平均分布时高校高水平足球队的比重累计值。I值为[0,1],I值越大,表明高校高水平足球队分布越集中;I值越小,则表明高校高水平足球队趋于分散分布。

1.5 空间自相关性分析

空间自相关分析可用于检验空间中各要素间是否存在一定的相关性。全局自相关(Moran)指数可反映当前要素与其相邻空间要素之间的相关程度[25]。计算公式为:

(4)

其中,I为全局自相关指数,n为开设高水平足球队的院校总数,Xi和Xj分别为高校i与j的特征值,X为所有高校的空间特征均值,Wij表示高校分布的权重矩阵。I值为[-1,1]。当I为负时,表示各高校间存在负的空间自相关性,当I值为0时,表示各高校间不存在空间相关性,当I为正时,表示各高校间存在正的空间自相关性。

2 结果与讨论

2.1 当前我国高校高水平足球队的空间分布特征

2018年我国共有154个高校高水平足球队分布于29个省(自治区、直辖市)(不含青海和西藏)(图1)。从区域尺度分析,我国高校高水平足球队分布呈东多西少格局,其中华东(49所)和华北(30所)最为集中,占50%以上;其他地区分布较为均匀,依次为华中(23所)、东北(14所)、西北(14所)、西南(14所)和华南(10所)。

图1 2018年高校高水平足球队的空间分布(A)及核密度分布(B)Fig.1 Spatial distribution (A) and kernel density distribution (B) of high-level football teams in 2018

进一步对高校高水平足球队分布的集中程度进行核密度分析,结果显示：我国高校高水平足球队形成以北京天津、武汉长沙、西安和南京上海地区为核心的4个高密度区,中密度区包括东北三省、包头呼和浩特、济南淄博、福州厦门潮州等地区,其他地区为低密度区。在不同的地理尺度上(表1),高校高水平足球的分布类型不尽相同,其中区域尺度为离散分布(ANNI>1),在省级和市级尺度趋于均匀分布(ANNI接近于1),而在高校尺度为聚集分布(ANNI<1)。综上分析,我国高校高水平足球队主要分布在东部地区,且主要集中在社会经济发展较好、高校资源较为丰富的城市,西部地区高校聚集密度普遍较低,且仅集中在个别省会城市,整体上我国高校高水平足球队的空间分布呈聚集特征,与我国高校高水平运动队整体的空间分布特征相一致[26]。

表1 高校高水平足球队空间分布的平均最近邻指数

2.2 不同时期我国高校高水平足球队的时空分布动态过程

从四个发展时期我国高校高水平足球队空间分布图可直观得出(图2):2005年全国共25个省份、70所高校招收高水平足球队,主要集中在北京(10所)、江苏(7所)和湖北(5所),有一半以上的省份仅有1-2个高校高水平足球队的分布,这些省份集中在我国西部地区,而黑龙江、青海、西藏等6个省份没有高水平足球队;2016和2017年全国招收高水平足球队的高等院校分别增加到74所和83所,增加的省份主要集中在陕西和湖南,其他省份与上一阶段差异不大;直到2018年,随着全民健身运动浪潮和国家政策支持力度的增大,我国招收高水平足球队的高校有了较大幅度的调整,全国共154个高校高水平足球队(西藏和青海除外)。从空间格局上看,高丰度地区由北京、上海、江苏等逐步扩大到陕西、山东、湖北及东部沿海一带,江苏(14所)成为高水平足球队最多的省份,中高丰度地区较前三个时期的分布范围也更广,低丰度地区范围进一步缩小,但仍集中在西部和西南部分地区。

进一步通过四个时期的洛伦兹曲线图(图3)分析,四个时期的洛伦兹曲线均表现为典型上凸,表明其在空间分布上均具有集中分布的特征,其中2018年高校高水平足球队空间分布不均衡程度最高。

结合不同时期、不同尺度的地理集中化指数(表2),总体上我国高校高水平足球队空间分布的聚集程度呈逐渐增长的趋势,2005年在区域和省级尺度上的地理集中化程度最高,2018年则在市级尺度上集中化程度最高,而2016、2017年的地理集中化程度均为最低,高校分布较为均衡。在不同研究尺度下,从区域、省级到市级地理集中化程度逐渐增大,市级尺度上的地理集中化程度在2018年达到最高,表现出明显不均衡分布的特征。将高校高水平足球队与已有职业足球俱乐部时空变化的相关结论进行比较,尽管职业足球俱乐部分布也呈现显著的空间不均衡性特征,但高校高水平足球队的发展主要依赖于国家政策和体制的建设与规划，且受限于高校发展水平的不同;而职业足球俱乐部的局部集聚分布主要由经济发达的城市决定,致使东部沿海城市占比达到70%以上,而中西部地区很多省份处于空白状态[14-15]。

表2 不同时期、不同尺度下高校高水平足球队空间分布的地理集中化指数比较

2.3 不同时期我国高校高水平足球队的空间自相关性

全局Moran’sI指数可以反映我国高校高水平足球队的空间自相关特征(图4)。2005-2018年我国高校高水平足球队的全局Moran’sI值均为正值,且I值从0.303逐步增大到0.646,总体上呈增长态势,表明我国高校高水平足球队呈聚集分布,且具有正的空间自相关性,即开设高水平足球队院校数量较多的地区相互集聚,开设高水平足球队院校数量较少的地区也相互集聚,且各地区间开设高水平足球队院校的数量受周边地区的影响逐渐增大。

通过Moran’sI散点图来量化分析各聚集地区的聚集程度和种类,图中第一、三象限分别为“高-高”“低-低”聚集区,该区域中开设高水平足球队的高校呈空间正相关,第二、四象限分别为“低-高”“高-低”聚集区,该区域中高校发展呈空间负相关。从图4可以看出,四个时期中绝大多数地区均位于第一、三象限,表现出“高-高”“低-低”的聚集特点。表3 列出“高-高”聚集的地区主要集中在北京、武汉等中东部地区,“低-低”集聚区主要为西部和西南部地区。此外,2018年的散点最为集中且I值最高,表明该年开设高水平足球队院校的地区空间集聚程度最强。

图2 在四个发展时期我国高校高水平足球队的空间分布Fig.2 Spatial distribution of high-level football teams in four development periods

图3 高校高水平足球队在市级尺度的空间分布的洛伦兹曲线Fig.3 Lorentz curves of spatial distributions of high-level football sport teams in city scale

图4 四个不同时期高校高水平足球队空间分布的Moran散点图Fig.4 Scatter diagram of Moran of spatial distribution of high-level football teams in four different periods

表3 不同时期高校高水平足球队Moran散点图地区对应表

3 结论

本研究运用GIS空间分析、地统计学和计量地理学模型等,对我国高校高水平足球队的空间分布特征和发展动态进行分析,得到如下结论。

(1)2018年,我国招收高水平足球队的院校共154所,分布在7个地理区域的29个省(自治区、直辖市)(不含青海和西藏)以及58个城市。在地理分布上呈显著的不均衡和局部聚集特征,不同地区间高校分布差异较大,北部、东部开设高水平足球队的高校数量远高于南部和西部地区,其在华东、华北地区的占比高达50%以上,并形成了以北京-天津、武汉-长沙、西安和南京-上海为核心的4个高密度区,西部和西南部地区高校分布密度较低,且仅集中在个别省会城市和高校资源较为丰富的城市。在不同的地理尺度上,高校高水平足球队的分布不尽相同,就区域和省级分布而言,呈离散形态;就市级和高校分布而言,呈集聚形态。

(2)2005年—2017年,我国高校高水平足球队呈稳定小幅增长趋势,且丰度较高的区域集中在北京、上海、江苏和陕西等地,低丰度地区集中在我国西部和西南地区。2018年高校高水平足球队数量大幅增加,高丰度区域进一步扩大至山东、湖北和湖南等地,中高丰度区极速扩增,主要集中在我国中东部地区,囊括了其中的12个省(自治区、直辖市),低丰度地区未有变化。在四个不同发展时期,我国高校高水平足球队均为有聚集分布特征,且集中化程度总体呈逐渐增长的趋势,到2018年高校高水平足球队的空间集中化程度达到最高。随着研究尺度的减小,高校高水平足球队的地理集中程度表现为由区域、省级到市级逐渐增强。

(3)通过对2005年—2018年我国高校高水平足球队空间发展的全局空间自相关分析发现,四个时期的Global Moran’sI指数均为正数且逐渐增大,表明我国高校高水平足球队呈正的空间自相关性,且空间依赖程度逐渐增强。Moran’sI散点图显示四个时期中绝大多数高校高水平足球队位于第一、三象限,呈现出“高-高”“低-低”的集聚特征,北京、上海、西安等城市是“高-高”集聚类型的典型代表,“低低”集聚类型则主要分布在西部和西南地区且集聚特征更加突出。