基于POI数据的运动场馆空间分布研究

摘 要：研究运动场馆的空间分布特征并探讨该业态布局的影响因素对于运动场馆选址、体育资源合理配置、优化城市布局以及推进健康中国战略等具有重要的理论与实践意义。本研究以高德地图POI为基础数据，运用平均最近邻和核密度估计方法分析山东省全部及各类运动场馆的空间分布特征，再利用地理探测器和缓冲区分析对其影响因素进行定量研究。结果表明：（1）山东省全部及各类运动场馆在空间上呈明显的集聚分布，总体上为点轴分布且部分地区连片分布。传统类运动场馆分布特征为点轴分布，新兴类和综合类运动场馆除点轴分布外也具有连片分布特征；（2）从一级指标看，影响全部运动场馆分布的主导因素是经济水平，影响传统类和综合类运动场馆分布的主导因素是经济水平和体育产业，影响新兴类运动场馆分布的主导因素是经济水平和人口支撑。从二级指标看，几类运动场馆的核心影响因子各有不同，不存在明显共性。

关键词：运动场馆；空间分布；影响因素；POI；山东省

中图分类号：G818" 文献标识码：A" 文章编号：1009-9840（2024）03-0071-08

Spatial Distribution of Sports Venues Based on Poi Data：Taking Shandong Province as An Example

MA Zhenlong，YAN Ying

（School of Geography and Tourism， Qufu Normal University， Rizhao 276826， Shandong， China）

Abstract：It is of great theoretical and practical significance to study the spatial distribution characteristics of sports venues and explore the influencing factors for the location of sports venues， the rational allocation of sports resources， the optimization of urban layout as well as the promotion of healthy China strategy. Based on POI data from Gaode Map， this study employs the average nearest neighbor and kernel density estimation methods to analyze the spatial distribution characteristics of all types of sports venues in Shandong province. Additionally， the study utilizes GeoDetector and buffer zone analysis to quantitatively investigate the influencing factors. The results indicate that： （1） All types of sports venues in Shandong province exhibit a significant spatial concentration， generally distributed in a point-axis pattern with contiguous clusters in some areas. Traditional sports venues show a point-axis distribution， while emerging and comprehensive sports venues exhibit both point-axis and contiguous distribution characteristics. （2） At the first index level， the predominant factor influencing the distribution of all sports venues is the economic level. For traditional and comprehensive sports venues， the dominant factors are economic level and sports industry， while for emerging sports venues， they are economic level and population support. At the secondary index level， there are distinct core impact factors for various types of sports venues with no apparent commonality.

Key words：sports venue; spatial distribution; influencing factor; POI; Shandong province

依托运动场馆开展全民运动是推进健康中国战略的重要举措之一，运动场馆作为体育运动的重要载体，其布局是否合理关乎人们参与运动的积极性，进而影响到大众的健康状况。当前，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，运动场馆布局也存在不平衡、不合理的情况。合理的运动场馆布局能使更多人有参与体育运动的机会，因而有必要研究运动场馆的空间布局并分析其影响因素。运动场馆的布局不仅与全民健身、群众体育等需求相关，还与体育休闲的发展联系密切，运动场馆的建设也是体育产业的重要表征和典型形式，以空间视角研究体育文化和体育产业是人文地理学的独特领域之一［1］。一方面，运动场馆本身占据一定的地理空间，其物质属性体现在各类运动场馆的区位和空间分布形式上；另一方面，运动场馆的建设及相关配套设施的完善既依赖又改变着周围的自然与人文环境。

国务院办公厅发布的《关于加强全民健身场地设施建设发展群众体育的意见》中指出，要推进健身设施建设、推动群众体育蓬勃开展、提升全民健身公共服务水平。此外，“十四五”规划指出，在建设健康中国的过程中需要全体民众的积极参与，通过开展一系列体育活动来增强人民体质，并从社会场地、学校场馆、健身场所和体育公园等的建设出发，重点阐明运动场馆等物质载体对于开展全民运动而言举足轻重的地位。山东省正从体育大省向体育强省迈进，尽管各类运动场馆数量逐渐增多，但与大众的需求、运动人口的数量以及国家和全省的规划相比仍显不足。根据《山东省“十四五”体育发展规划》，山东作为体育大省，各类运动场馆数量逐年增多、全民健身活动广泛开展。即便如此，由于省内区域发展水平和人口分布存在差异，各类运动场馆的布局也会受到不同程度的影响［2］。

国内学者对体育、休闲和健身设施的研究成果丰硕，研究视角上，主要集中于体育场馆或运动场馆的建设现状［3-5］、经营管理［6-9］、赛后利用［10-12］和未来发展对策［13-15］。随着地理学理论与方法的广泛应用，以空间视角研究运动场馆、体育场馆及体育场地布局与影响因素成为新热点［16-18］，也为居民休闲体育行为影响研究提供了新的思路［19］。研究内容上，原玉杰等研究北京市体育场馆布局的影响因素，得出北京市体育场馆布局基本与自然和技术条件相匹配，但与经济和社会条件不符［20］；史兵等研究西安市羽毛球馆的分布特征，并从区域和人口条件、城市功能区划和交通设施等方面阐述其影响因素，最后对未来西安市羽毛球馆建设提供了政策建议［21］；曾建明等认为体育场馆布局与市场经济规律、前期调查与论证、用地标准落实情况等紧密相关，并提出遵循城市总体规划、提高决策的科学性［22］；孙成林基于中小学体育场地的POI数据得出学校体育场地布局是多因素综合作用的结果，并从海拔、在校生人数、经费投入等方面分析其影响因素［23］；曾洪发等基于高德地图POI数据分析我国体育公园空间分布及影响因素，认为我国体育公园空间分布不均衡且具有地域差异性和空间正相关，影响体育公园布局的因素依次为经济、资源、城镇拉力、交通、人口和环境承载力［24］。文献梳理发现，尽管学者对空间分布和影响因素进行了大量的研究，但对于运动场馆的空间分析及影响因素研究尚不系统。前期，学者对运动场馆等空间分布的研究方法单一、数据支持不足，在影响因素分析中以定性分析为主，且研究对象极少涉及山东，这与其体育大省地位不符。山东省运动场馆数量众多，传统的数据收集方法难以获取全面、准确的点数据，兴趣点（POI）数据的兴起带动多种业态空间研究的革新［25］，也为运动场馆的空间研究提供了新的思路和方向。借助高德地图可获取大量的点坐标数据，以此简便数据获取过程，同时提高数据的全面性和准确性。基于此，本研究以体育大省山东省为例，通过高德地图获取山东省运动场馆的POI数据，运用平均最近邻和核密度估计方法对其空间分布特征进行剖析，借助地理探测器和缓冲区分析探讨该业态空间布局的影响因素，以期为运动场馆的选址、体育资源的合理配置及城市布局优化提供科学参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 平均最近邻

运动场馆的布局情况可以抽象为点状要素在研究区的分布状态，点状要素的空间分布状态有聚集分布、随机分布和均匀分布［26］。该文利用平均最近邻来判别各类运动场馆属于何种分布类型，公式如下：

R=r1r2=r11/2nA（1）

公式中：R表示平均最近邻比率；r1表示最近邻点实际距离的平均值；r2表示理想中最近邻距离值；A表示研究区内面积值；n表示研究区内某类运动场馆的数量。随着R取值不同，运动场馆呈现不同的分布状态，即当Rlt;1时为集聚分布；当R=1时为随机分布；当Rgt;1时为均匀分布。

1.1.2 核密度估计

通过对山东省各类运动场馆地理集中指数的测算，得到其经定量计算后数据分布的均衡情况。为进一步厘清各类运动场馆的空间分布特征，需对其进行空间热点分析，而对集聚核心的分析多采用核密度估计的方法［27-28］。核密度估计通过一定的函数运算得出运动场馆在其附近邻域的密度，可以在研究区范围内清晰地呈现运动场馆POI数据在部分区域内的集中分布情况［29］，公式如下：

RnΧ=1nh∑ni=1kX－Xih（2）

公式中：Rn（X）表示在X点发生的概率；hgt;0表示带宽；k（X-X1k）表示核函数；在核函数中将总体样本的每一个子集假设为Xn，（X-Xn）表示测量点值与预估点值的距离。

1.1.3 地理探测器

地理探测器是一种分析空间分异性及探寻其驱动力的一种工具，可以借助这种方法揭示山东省全部及各类运动场馆空间分布的影响因素［30］。地理探测器中包含有4种探测器，对因子驱动力而言，公式如下：

q=1－1Nσ2∑Lh=1Nhσ2h（3）

公式中：L为影响因素的种类数；N和Nh分别为山东省运动场馆总数和种类 h内运动场馆数量；σ2和 σ2h分别为各因子在全域和种类h的方差；q的取值范围在0到1之间，当q越接近1时，该因子对山东省运动场馆空间分布影响的解释力就越强，当q越接近0时，解释力就越弱。

1.1.4 缓冲区分析

缓冲区即已知空间要素的邻域，其大小是根据缓冲区建立的条件确定的，根据空间要素形态可将缓冲区分为点的缓冲区、线的缓冲区和面的缓冲区［31］。缓冲区分析是将空间要素根据确定的缓冲距离创建缓冲多边形，再将缓冲区图层和原始图层叠置，从而分析两图层内空间关系［32］，该分析方法可用于解决公共设施服务半径问题，本研究是基于线要素的多环缓冲区分析。

1.2 研究对象与数据来源

基于高德地图POI数据，获取山东省16地市全部运动场馆的名称、属性和坐标信息，数据获取时间为2022年9月。运动场馆的分类依据为高德地图自身的POI分类，在高德地图分类代码中，运动场馆作为运动休闲服务的一个中类，由19个小类组成。将获取到的数据进行清洗，共得到17类运动场馆的10 233条有效信息，其空间分布情况如图1所示。在后续的分类研究中，由于保龄球馆、滑雪场、溜冰场、户外健身场所、海滨浴场、马术俱乐部、赛马场等7类运动场馆的POI数据量较少，在进行空间分布特征及影响因素研究时不具有典型性，因而根据实际情况保留综合体育馆、网球场、篮球场、足球场、游泳馆、健身中心、乒乓球馆、台球厅、跆拳道馆、羽毛球场等10类运动场馆，并将其妥善归类后再行研究。

该文使用的山东省行政边界与山东省行政区划图均来源于国家地理信息中心（http：//www.ngcc.cn/）；地形数据以数字高程模型（DEM）为基础，基于地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/）ASTER GDEM数据提取地形坡度，空间分辨率为30 m×30 m；气象数据包括累计降水量、年平均气温等，根据1981—2020年逐年降水量、逐年气温等获得，主要来源于中国气象科学数据共享服务网（http：//cdc.cma.gov.cn/）；主要道路数据来源于Open Street Map地图；地理坐标系为GCS_WGS_1984，底图未作修改。社会经济数据中的人口、经济、交通和市政设施等均来源于山东省统计局发布的《山东省统计年鉴》，统计年鉴无缺失数据。体育产业产出值、体育企业数量和全运会金牌数量的相关数据分别来源于山东省体育产业发展服务中心、天眼查各地市政府或体育局官方网站。

2 山东省运动场馆分布特征

2.1 总体分布特征

对山东省运动场馆坐标进行投影变换，用变换后的坐标结合山东省行政区划矢量数据进行平均最近邻分析得到各项值，如图2所示。最邻近比率为0.25lt;1，即r1lt;r2；z得分为-144.65，远小于-2.58这一临界值；P值为0.00lt;0.05。上述值表明，山东省运动场馆集聚程度经得起0.05显著性检验，即整体呈现出显著聚集这一点状要素空间分布特征。利用核密度估计的方法进一步分析山东省运动场馆在空间上的集聚特征，如图3所示，可直观得出山东省运动场馆分布以济南市区、青岛市区为高密度区，临沂、烟台、淄博、潍坊四地市区为中密度区、其他地级市市区为低密度区，各密度区运动场馆数量由核心向外围逐渐递减，直至不再有明显的集聚分布特征。经以上分析得出山东省运动场馆的总体分布特征：以济南市区和青岛市区为双核心，临沂、烟台、淄博、潍坊四地市区为次核心；以泰安、济南、淄博、潍坊、滨州五地市区连片，京沪铁路济宁至枣庄段为轴线分布。

2.2 各类运动场馆分布特征

由于各类运动场馆的功能、属性及目标人群不同，其功能、建设成本和服务人群存在差异。运动场馆总数量仅是各类运动场馆的简单相加，对运动场馆总体分布特征分析不足以说明各类运动场馆的空间分布情况，而对每小类运动场馆逐一分析不仅篇幅冗长，且在影响因素分析部分并不能得到良好的效果。因此，有必要找到每小类运动场馆的共性并将其合理归类，而后进行空间分布特征和影响因素分析。

根据群众基础和目标人群将运动场馆分为传统类运动场馆、新兴类运动场馆和综合类运动场馆。传统类运动场馆不仅发挥着承办竞技体育项目的功能，同时还是全民健身的重要场所，其主要特点是门槛低且老少皆宜［33］，该类运动场馆包括网球场、篮球场、足球场、羽毛球场和乒乓球馆；新兴类运动场馆受众主要是非老年人，其中的运动项目往往有一定难度或对体能要求较高，且参与该类运动项目与时尚、流行等词挂钩，因而深受年轻人喜爱［34-35］，该类运动场馆包括游泳馆、健身中心、台球厅和跆拳道馆；综合类运动场馆与上述两类运动场馆的明显区别在于它所支持的多样化运动项目［36］，运动项目的多样性使其受众增加，该类运动场馆为综合体育馆。

如表1所示，各类运动场馆的平均最近邻比率R均小于1，即三类运动场馆的分布模式均为集聚分布。根据z得分进一步分析，z得分的临界值为-2.58，当z得分远小于-2.58时，则随机产生这种集聚分布的可能性很低，即一定存在某种或某些因素促使该类运动场馆在空间上产生集聚；而当z得分越高时，则随机产生这种集聚分布的可能性相应地增大，即便为集聚分布，也有可能是随机产生的，而不是某种或某些因素促使它形成的，这种特殊情况的存在限制了对其影响因素的分析。三类运动场馆中z得分均远小于-2.58，因而一定存在某种或某些因素促使它们在空间上产生聚集，这支持了影响因素分析的可行性。平均最近邻分析中的P值均小于0.05，则通过显著性检验。充分考虑上述指标后，得出初步结论：传统类、新兴类和综合类运动场馆在空间上的集聚特征显著，且它们是受某种或某些因素的影响而形成的现有分布模式。

传统类运动场馆核密度特点为：济青市区为高密度区，烟台、临沂、淄博、潍坊、威海、聊城和济宁等七地市区为低密度区；总体是以济青市区为双核心，以胶济客专济南至潍坊段、滨台高速滨州至莱芜段、京沪铁路济宁至滕州段为轴线的点轴分布。新兴类核密度图特点为：济南、青岛、临沂三地市区为高密度区，滨州市区为低密度区，其余地级市城区为中密度区；总体是以济南市区、青岛市区、临沂市区为核心，中密度区为次核心，以鲁中地区与鲁北地区连片、鲁西南地区连片，以德上高速德州至聊城段为轴线的分布。综合类核密度图特点为：济青市区为高密度区，烟台、淄博、临沂三地市区为中密度区、其余地级市市区为低密度区；总体是以济青市区为双核心，烟台、淄博、临沂三地市区为次核心，以鲁西地区和鲁北地区连片，以京沪铁路济宁至滕州段为轴线的分布。

3 山东省运动场馆布局影响因素分析

3.1 影响指标选取与因子探测

通过分析和概括山东省运动场馆分布特征，运用地理探测器模型探究山东省运动场馆布局的影响因素，综合考虑数据的可获取性、指标选取的科学性以及研究的实际情况，结合前人研究成果［18，20，24，37-38］，选取自然因素、经济水平、人口支撑、交通条件、城镇拉力和体育产业6个影响因子共18个指标，分析其对山东省运动场馆空间分布的影响，结果见表2。

根据地理探测器模型的运算结果，得到影响山东省运动场馆分布的各因子所对应q值，相应q值由大到小依次为：X4gt;X17gt;X5gt;X13gt;X11gt;X8gt;X7gt;X10gt;X16gt;X14gt;X6gt;X18gt;X15gt;X9gt;X2gt;X1gt;X12gt;X3。GDP是核心影响因子，体育企业数量、第三产业产值占比、道路面积、小型私人载客汽车量和城镇人口是重要影响因子。平均q值中，经济水平gt;体育产业gt;城镇拉力gt;人口支撑gt;交通条件gt;自然因素。经济水平是影响山东省运动场馆分布的强势因子，而体育产业、城镇拉力、人口支撑和交通条件是中度影响因子。这说明山东省运动场馆分布与经济水平、体育产业、城镇拉力、人口支撑和交通条件的关联性较强，且经济水平占据主导。

分析各类运动场馆分布的影响因素对因地制宜地实现资源的合理配置具有重要意义。根据因子探测结果，在传统类运动场馆中，GDP、体育企业数量、第三产业占比和道路面积是核心影响因子，城镇居民消费支出是重要影响因子；在新兴类运动场馆中，年末总人口、城镇人口和小型私人载客汽车量是核心影响因子，GDP和公共汽电车运营车数是重要影响因子；在综合类运动场馆中，GDP、体育企业数量和道路面积是重要影响因子。对一级指标而言，传统类运动场馆的平均q值为经济水平gt;体育产业gt;城镇拉力gt;交通条件gt;人口支撑gt;自然因素，经济水平和体育产业是强势影响因子，城镇拉力是中度影响因子；新兴类运动场馆的平均q值为人口支撑gt;经济水平gt;交通条件gt;城镇拉力gt;体育产业gt;自然因素，人口支撑和经济水平是强势影响因子，交通条件和城镇拉力是中度影响因子；综合类运动场馆的平均q值为经济水平gt;体育产业gt;城镇拉力gt;交通条件gt;人口支撑gt;自然因素，经济水平和体育产业是强势影响因子，城镇拉力和交通条件是中度影响因子。

上述分析表明，经济水平、体育产业、交通条件及城镇拉力对山东省全部及各类运动场馆分布的影响作用明显。经济水平是影响各类运动场馆空间分布的强势因子，体育产业是影响传统类和综合类体育场馆空间分布的强势因子，人口支撑是影响新兴类运动场馆的强势因子。

3.2 影响因素分析

3.2.1 经济条件

区域经济发展水平为体育场地的空间布局及优化提供了经济条件［39］。运动场馆的发展与地区经济条件紧密相关，传统类和综合类运动场馆发展较新兴类发展早，经济发展水平高的地区在体育事业发展前期更有能力支撑运动场馆的建设，因而上述两类运动场馆对经济条件的依赖性更强。从整体上讲，运动场馆的建设为建筑业，属第二产业，运动场馆的运营为服务业，属第三产业，但运动场馆的建设是有时间节点的，而运动场馆的运营是持续性的，所以一般而言，地区第三产业所占总GDP的比重越高，该地区运动场馆的数量就越多。从个体的观点考量，居民消费行为受家庭经济条件的制约，其用于娱乐、教育等消费支出比例越高，运动场馆的数量就越多。相对于农村，城镇地区第三产业比重及居民消费行为的优势不言而喻，这正是运动场馆多集中分布在城镇地区而农村地区鲜有的主要原因之一。就运动场馆的布局而言，运动场馆应布局在经济条件较好的地区，能在最大限度发挥自身服务功能的同时用更短的时间回笼资金。

3.2.2 人口支撑

人口是影响新兴类运动场馆分布的主导因素之一，其对运动场馆布局的影响主要体现在人口数量和人口质量上，所在地区人口密度是运动场馆能否正常运营的关键因素，高素质人群为投身体育运动或休闲活动提供了更大的可能性。新兴类运动场馆聚集分布在人口稠密地区，该聚集模式得以在供需两侧应对运动场馆的布局问题。从需求方面来说，有些经济或交通条件并不优越的地区，因其定位清晰，同样能聚集大量人口，比如大学城或居民区，人们在学习或工作之余更加倾向于休闲类活动放松自我，因而人口稠密区对休闲类运动场馆的需求很大；从供应方面来说，新兴类运动场馆多为商业性质场所，其往往追求大客流量以满足盈利目的，所以更加倾向于布局在人口稠密地区。

3.2.3 交通条件

居民与运动场馆间的行程距离、出行方式的选择和到达目的地所耗时间会影响其参与体育运动和休闲活动的积极性。交通路网的布局将空间中点与点的实际距离改变，多样的交通工具丰富了人们的出行方式、缩短了到达目的地所需的时间。利用ArcGIS 10.8对山东省内主要道路创建间距为400 m的多环缓冲区，分析总体和各类运动场馆POI与多环缓冲区相交情况，再利用频数工具统计不同缓冲半径区间的运动场馆数量，结果如表3所示。

随着缓冲半径规律增大，运动场馆增加量梯次减少，说明距离主要道路越近，运动场馆越密集。分布在距主要道路400 m范围内的总体及各类运动场馆均高于各总量的三成，超过一半的运动场馆分布在距离主要道路800 m的范围内，1 200 m范围内的运动场馆已达到总量的七成，缓冲半径为1 600 m时，涵盖80%以上的运动场馆。这说明运动场馆的空间分布对交通条件的依赖性较强，即交通条件是布局运动场馆需要考虑的关键因素之一。

3.2.4 城镇拉力

多数传统运动场馆具有公共体育服务的功能，新型城镇化建设发挥着对公共体育服务发展的基础性作用，是公共体育服务发展的社会基础。足球场等大型运动场馆的建设需要大片城市建设用地，充足的城市建设用地储备在城市建设过程中为大型运动场馆的建设提供了更多的可能。此外，体育公园在稳步推进新型城镇化战略中扮演着重要角色，体育公园实际上可以看作是多种类型的运动场馆综合体，城镇公共空间的有效利用与留白增绿的内涵恰恰对多类运动场馆的建设起到一定的推动作用。运动场馆作为城市建设的配套措施应该建设在城镇拉力足的地区，这样不仅为建设运动场馆提供更加广阔的腹地，完善的市政等基础设施也为运动场馆的正常运转和居民的运动需求提供保障。

3.2.5 体育产业

体育产业对运动场馆空间分布的影响体现在多个方面。（1）体育产业的发展将吸引更多人参与到体育活动中，人们对运动场馆的需求增加，直接推动新运动场馆的建设和旧运动场馆的升级改造；（2）体育产业促进运动场馆的多元化发展，为满足不同人群的需求，运动场馆在功能上逐渐多样化，除传统的运动、训练和比赛外，还具有休闲、娱乐、健身等多种功能，更多综合类场馆应运而生；（3）体育产业在一定程度上引导着运动场馆的分布，政府制定相关政策与规划，确立体育产业未来的发展重点和方向，进而影响到新建运动场馆的类型及其空间分布；（4）受体育产业区域化的影响，一些地区发展符合自身特点的体育项目，运动场馆的建设倾向于满足这些特色体育项目的需求，由此形成具有地域特色的运动场馆分布格局。

4 结论与展望

以运动场馆为研究对象，选取体育大省山东省为研究区，基于POI数据并使用定量和定性相结合的研究方法，对山东省运动场馆的空间分布与影响因素进行分析，结论如下：

（1）山东省运动场馆呈明显的集聚分布，总体分布特征为：以济南市区和青岛市区为双核心，临沂、烟台、淄博、潍坊四地市区为次核，以泰安、济南、淄博、潍坊、滨州五地市区连片，京沪铁路济宁至枣庄段为轴线分布。

（2）山东省各类运动场馆存在明显的集聚分布，传统类运动场馆为点轴分布，新兴类和综合类运动场馆除点轴分布外还具有明显的连片分布特征。

（3）在一级指标方面，影响各类运动场馆分布的主导因素是经济水平，影响传统类和综合类运动场馆分布的主导因素是经济水平和体育产业，影响新兴类运动场馆分布的主导因素是经济水平和人口支撑。

（4）在二级指标方面，影响运动场馆总体分布的核心因子是GDP；影响传统类运动场馆分布的核心因子是GDP、体育企业数量、第三产业占比和道路面积；影响新兴类运动场馆分布的核心因子是年末总人口、城镇人口和小型私人载客汽车量；综合类运动场馆的分布则无明显的核心影响因子。

运动场馆是发展健身休闲、开展体育运动的重要场所。本研究借鉴已有研究成果，对山东省运动场馆空间分布及影响因素进行分析，得出的结论对运动场馆布局及优化具有一定的理论和实践意义，但仍存在以下不足。（1）影响运动场馆空间分布的影响因子错综复杂，研究过程中需要对因子进行适当取舍，虽在指标选取的过程中充分考虑现实情况与前人研究成果，但仍不可避免地体现出一定的主观性；（2）获取的POI和统计年鉴等数据存在时间和空间上的局限性，限制了研究的进一步扩展。此外，为进一步提高研究结论的实用性，还需对县域运动场馆空间分布进行具体分析并建立更加合理的评价指标体系来探究其影响因素，这也是未来继续研究的方向。

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