基于POI數據的南京市公共體育場館空間格局分析

李晨慧 李 欣

(南京農業大學 公共管理學院, 江蘇 南京 210095)

0 引言

隨著社會的進步,人民對于健康生活與體育設施的需求日益增強,尤其是對于廣大中、青年群體,室內體育館與健身場所正成為生活中不可缺失的一部分。“十四五”規劃中明確要求建設“體育強國、健康中國” “完善全民健身公共服務體系”“提高便民健身場所覆蓋面”。2021年7月國務院出臺的《全民健身計劃(2021—2025)年》中提出我國“全民健身區域發展不平衡、公共服務供給不充分”等問題仍然存在,明確要求“到2025年,全民健身公共服務體系更加完善,人民群眾體育健身更加便利”,“社區15分鐘健身圈實現全覆蓋”的發展目標。

國外關于城市體育運動空間缺失及其引發的社會公平問題相關研究較早[1]。國內對于體育設施空間布局及其公平性的相關研究起步較晚,仍然存在研究基礎相對薄弱、數據獲取難和精度不足等問題。已有研究中,一些學者應用興趣點(point of interest,POI)數據分析單一類型的體育設施(如大型體育中心)分布特征,但是對于不同職能、類型體育場館的空間分布研究較少[2]。還有一些學者注重對城市綠地公園等戶外空間的研究(如城市公園綠地公平績效評估[3]、可達性[4]等方面),較為缺乏對公共體育場館、健身房等的空間分布特征研究。事實上,隨著健身方式的科學化與多樣化發展,廣大中青年群體往往優先選擇公共體育館、健身房作為運動場所。因此,研究這類城市體育設施的空間分布特征及其空間公平性不僅符合當前居民對體育運動設施的多元化需求特征,還可以結合當地人口及公共設施的城市分布狀態,評價體育設施的空間布局情況,并對城市體育設施合理布局提供建議[5]。此外,有學者運用多元回歸驗證了三級公路對體育館分布有顯著影響[6],體育館的選址應考慮交通狀況,方便組織管理人流,利于各種體育賽事的進行[7],還可減少由于過度布局導致更多投入基礎設施的費用。在南京,地鐵站是最重要的路網節點,地鐵站的選址和經濟開發、人流分布以及交通方式交接密切相關。因此可以認為,分析地鐵站和體育場館的空間關系較有意義和代表性。

因此,本文運用核密度估計、緩沖區、空間自相關等方法,結合興趣點數據來研究南京市體育場所的空間分布特征。

1 數據來源和研究方法

1.1 研究區概況

南京市下轄11個區,城鎮人口808.53萬人,常住人口931.47萬人,有包括南京奧林匹克體育中心、五臺山體育中心、青奧體育公園等十余個大型公共體育中心。

南京已經完成6次全國體育場地普查,根據南京體育局的數據,截至2013年年底,體育場地用地面積4.13×107m2。較第五次場地普查,增加了3 039.71 m2,南京人均體育場地面積從10年前的1.45 m2增加到了現在的2.91 m2,位居江蘇省第一。

1.2 數據來源

本文數據主要由體育場館興趣點數據和住宅小區數據構成,均來源于2021年騰訊地圖。在對數據進行清洗后[8-9],結合南京市體育局等公開信息,得到體育館數據631條。

研究按照面向人群和主要用途將南京市所有體育場館分類4類:綜合體育場館、專業體育場館、高校體育場館[3]和社會公共體育場館。綜合體育場館,是指具有較多功能、適合不同體育偏好人群使用的體育場館,應用人群廣泛,空間分布更為靈活。專業體育場館是指具有單一功能、適用偏好人群也較為單一的體育場館,如游泳館、田徑場、籃球館、排球館、網球館、健身房、瑜伽館等。高校體育館主要包括南京市內高校內體育館以及部分中學體育館,受眾一般為校內學生及教職工。社會公共體育館主要服務全社會居民,一般還成為應急避難場所。

1.3 研究方法

1.3.1標準差橢圓/方向分析

標準差橢圓(standard deviational ellipse,SDE)最早由南加州大學教授Lefever提出[10],可用于度量數據的方向、分布狀態。其長半軸表示分布方向,短半軸表示分布范圍,方向性是否明顯在于其扁率大小。本文中用于揭示南京體育場館的空間分布、中心和方向走勢,以揭示不同類型體育館的空間發展方向與范圍。

1.3.2核密度分析

核密度估計(kernelden-sityestimation,KDE)是基于數據密集度函數聚類算法的一種空間密度分析方法[11]。核密度分析是用于衡量點要素的聚集程度最為直觀的方式,既可以用于顯示單一區域的興趣點數量,并直觀反映其分析結果,又可以用于對比不同區域的密集情況。在本研究中,KDE用于不同類別體育館興趣點的聚類分析[12],從而可以探究研究對象的圈層結構、分布態勢和特征差異,又可以從供給方視角,為城市體育公共設施的發展規劃提供幫助,推進城鄉一體化,從而提高城市發展活力[13]。本文從以上角度出發,表示為式(1)。

(1)

式中，K為空間權重；si和s表示事件權重；L為帶寬，表示平滑量的數值大小；n為閾值內場館個數；d為數據維度。

1.3.3緩沖區分析

以交通樞紐為中心建立多環緩沖區,統計每個緩沖區層內體育館密度,分析交通便利性對體育館空間布局的影響。以各類型體育館為中心,探索“15分鐘”健身圈覆蓋范圍。

1.3.4全局和雙變量空間自相關

(1)局部空間自相關。空間自相關指變量在同一個分布區內的觀測數據之間潛在的相互依賴性,可以表明對象的屬性值在空間上的關聯關系,相應的指標可用于定量衡量地理空間對象的全局和局部兩類特征。文獻[14]認為,使用興趣點的空間自相關分析得出的結論可以反映影響的連續性。常用的算法包括Getis-OrdGi*指數與Global/LocalMoran’sI指數。禹文豪等人認為,前者可以和核密度分析結合,在核密度分析的基礎上探測城市興趣點的統計學顯著熱點[15],而后者多用于識別功能熱區。本研究選取的是LocalMoran’sI,公式見式(2)。

(2)

式中，I表示該地區莫蘭指數；Zj表示地區單位面積的體育館數量；wj表示權重；S2表示標準化處理。

(2)雙變量空間自相關。本研究中為了揭示南京市住宅小區與體育館之間的空間關系,運用Anselin提出的雙變量空間自相關[16-17],見式(3)。

(3)

2 南京市體育館空間格局分析

本部分根據上述方法和數據,進行南京市體育設施的空間分布分析。利用ArcGIS疊加分析等功能,對南京市各行政區體育館進行數量統計。就數量而言,鼓樓和江寧區最多,均占17%,最低為溧水和高淳,占比1%。由于玄武、秦淮、建鄴、鼓樓、棲霞區位于城市中心地帶,城市的發展為體育場館的發展提供了硬性條件,且市中心人口聚集,生活水平較高,因此人們更加注重身體健康,重視體育活動。除了需求高之外,又由于交通便利,因此中心城市體育館數量較多。

2.1 體育館分布核心區確定

2.1.1空間分布核心區范圍

本部分通過創建標準差橢圓,來計算南京市體育場館的空間分布中心與方向趨勢,以揭示發展方向與分布主體空間范圍,研究體育場館的業態集聚。南京體育場館呈現“西北-東南”分布,高校和專業體育館分布更為集中,綜合、公共體育館更為分散,涉及受眾面更廣、輻射范圍更大的因素,見圖1。

圖1 2021年南京市體育場館分布及核心區范圍

2.1.2體育館核密度分布

圖2 南京市各區體育場館核密度分布圖

南京市體育館分布呈現中心聚集和部分擴散的態勢。在利用核密度分析的過程中,通過不同嘗試,綜合估算得出帶寬合理區間為5～8 km,因此將搜索半徑設為6 km,按自然斷點法分為9個等級,得到南京市市轄11區體育場館核密度分布結果如圖2所示。研究得出以下結論:①南京市體育場館總體分布不均衡,呈現出“中心聚集+外圍擴散”的趨勢;②“鼓樓、玄武、秦淮、建鄴”中部發達區聚集,并向四周稀釋,南北稀疏的分布特征;③外圍地區如棲霞,雨花臺,浦口東部,江寧北部,六合南部密集度次之,呈現有規律但不均勻擴散的態勢。南京市中心區和六合、浦口、江寧、溧水、高淳區等郊區之間有大面積核密度低等級區。

2.1.3不同類別體育館空間分布規律

以5 km為搜索半徑進行核密度分析后得出不同類別體育場館的空間分布規律,如圖3所示。①綜合、專業體育館核密度集聚中心差異不大,均有多個集聚中心；②綜合類場館核密度峰值在鼓樓區,而專業類場館峰值集中在鼓樓、玄武、秦淮、建鄴交界處,在溧水、高淳、浦口也有局部的中心聚集區域。由此可知,綜合類的中心聚集區要比專業類的更多、空間分散性更大,且綜合體育館均位于人口密集處或中心商圈(如新街口商圈)或經濟發達處,易吸引私人企業、社會投資的體育館聚集。③高校類體育館基本以大學城為核心向周圍擴散,其峰值位于鼓樓、棲霞、玄武的大學城,聚集熱點較多,其他有高校分布的街區為次核心。④社會公共類體育場館基本覆蓋每個區分口密集之處,其KDE分析結果有數個塊狀集聚形態,且相對獨立不連片。峰值位于鼓樓、秦淮、建鄴、玄武交接處,多位于地鐵線路在四區交界處站點附近。

總體來說,各類體育館都呈現出在中心城區軸狀聚集,在非中心城區點狀分布、呈“十”字點狀貫穿南北部。它們的特點和當前南京市的發展密切關聯,凸顯了南京市對于全民健身和提高人口素質的目的導向。

(a)綜合類體育館

(b)專業類體育館

(c)高校類體育館

(d)公共類體育館

2.2 體育館空間分布社會公平性

2.2.1體育館與交通的分布關系

本部分主要以交通樞紐為中心建立多環緩沖區,分析交通便利性對體育館空間布局的影響。

據統計,截止到2017年,南京地鐵客流占全市公交客流55%,到2020年底日均客流達到421.9萬人次,地鐵已經成為出行主要動力。因此選擇南京市地鐵1、2、3、4、10號線站點為中心,以50 m為間隔建立緩沖區,用以統計站點50～500 m范圍內體育場館密度,后以500 m為間隔。統計站點5 km范圍內體育場館密度。結果如圖4所示,體育場館密度在距離地鐵站100 m的范圍內達到峰值,在300 m與400 m內略有波動,最后隨著緩沖區距離增大密度逐步下降,表明地鐵類交通中心對體育場館的分布較強影響。

圖4 南京地鐵站緩沖區分析

2.2.2體育館與住宅小區的分布關系

對小區與體育館選取格網進行雙變量空間自相關分析,分析體育館分布對常住人口的覆蓋程度,判斷其空間分布的合理性。一般認為住宅小區為常住人口集中地。基于500 m×500 km格網,使用雙變量空間自相關,分析其與體育館分布的空間關系。結果發現,兩兩Moran’sI為0.292,且通過0.01顯著性檢驗,可以認為常住人口分布與體育館分布具有正相關性,但相關性程度較弱。

2.2.3“15分鐘”健身圈

不同的體育館功能及可輻射的人群范圍不同,故本次分析將南京市體育館分為綜合體育館和專業體育館。綜合體育館因為具有“功能豐富,服務對象基數大,輻射范圍廣”等特點,故把綜合體育館的15分鐘健身圈定義為騎行3 km可到達體育館所覆蓋服務范圍。專業體育館受限于“功能單一,服務人次少,輻射范圍狹窄”的特點,因此將其“15分鐘”健身圈定義為步行1 km可到達體育館的范圍。運用ArcGIS緩沖區分析得到南京市體育館“15分鐘”健身圈服務范圍圖,如圖5所示。其中,體育場館“15分鐘”健身圈完全覆蓋玄武區、鼓樓區、秦淮區、建鄴區,基本覆蓋雨花臺區和棲霞區,但是在六合區、浦口區、江寧區、溧水區、高淳區出現大面積無體育館輻射狀態。

圖5 南京市體育館15分鐘健身圈覆蓋區域圖

2.2.4空間自相關分析

為了更好地分析南京市市體育館的區域公平性,對各區單位面積的體育館數進行局部空間自相關分析可知：南京市大部分各區的單位面積的體育館數總體的相關性不夠顯著,只有鼓樓區、建鄴區和秦淮區出現了“高-高(HH)集聚”的現象,說明這些地區的體育館不但自身單位面積的體育館數處于高位,相鄰地區單位面積的體育館數也在高位。區域內及區域周邊體育館資源很豐富,居民的體育館選擇范圍很大。而生活在其他區的居民體育館的選擇范圍相對較小。

3 分析結果

本研究應用興趣點數據,針對南京市體育館的分布格局、社會公平和分布因素進行了分析,得出:

(1)體育場館呈“西北-東南”分布,分布不夠均衡,整體呈“中心聚集+外圍擴散”結構,表現為中部發達區聚集并向四周特別是南北逐步稀疏擴散的特征。鼓樓、秦淮、玄武、建鄴等區體育館空間分布密集,外圍如棲霞、雨花臺、浦口東部、江寧北部和六合南部密度次之,呈現出了沿中心區外圍不均勻擴散的態勢。

(2)在不同類型方面,綜合性和專業性體育館核密度差異不大,均呈現“散點狀-多區域”空間分布特征;高校類體育館以大學城為中心向四周擴散,社會公共類體育館多聚集在地鐵線路附近。

(3)在體育場館分布關聯性方面,本研究發現交通中心分布、常住人口分布和集聚效應直接影響體育場館分布。體育場館的分布受地鐵交通中心影響較強,具有交通便利性特征;住宅小區與體育館分布呈正相關性,但相關性程度較弱。

(4)體育場館的空間分布特征也呈現出了不同區域在社會公平方面的差距。體育場館15分鐘健身圈完全覆蓋玄武、秦淮、建鄴區,基本能覆蓋雨花臺、棲霞區,而六合、浦口、江寧、溧水、高淳出現大面積無體育館輻射的狀態。同時,大部分區體育館數量總體相關性并不顯著,僅有鼓樓區、秦淮區和建鄴區出現了“高-高(HH)積聚”的現象。

4 結束語

研究體育館的空間布局有助于其分布由規模化、不均衡的分布特征轉向標準化、公平化的分布模式,有助于推進空間公平與正義。根據本研究的結論,未來可以規劃可以將新增體育館建立在城市非發達區的小區聚集處、新增地鐵站點附近,以促進公平性,便于城市邊緣居民生活。

本文還存在一些不足之處。興趣點數據本身具有精確、易獲取的優點,使體育館空間格局分析較為直觀,但由于不易獲取每個體育場館的具體面積、客流以及擴建、拆除等實時性信息,因此難以針對深入分析。未來可以從以下兩個方向進行深入研究:①結合各個時間段的體育館分布數據,進行整合分析,得到南京市各類體育館的動態變遷過程,從而對未來的分布規律進行預測和規劃；②結合路網數據、人口數據、地價等數據,深入分析體育館的分布差異和公平性,特別是非核心區的人口聚集處和城郊接合處,考慮其體育場所分布的公平性和合理性。