多源数据融合的中国滑雪场空间活力评价研究_方琰.pdf

地 理 研 究GEOGRAPHICAL RESEARCH第42卷 第2期2023年2月Vol.42,No.2February,2023多源数据融合的中国滑雪场空间活力评价研究方 琰1，徐海滨1，蒋依依1,2（1.北京体育大学体育休闲与旅游学院，北京 100084；2.北京市冬奥文化与冰雪运动发展研究基地，北京 100084）摘要：随着北京2022年冬奥会及冬残奥会的成功举办，“三亿人参与冰雪运动”成为现实，有效带动了中国滑雪场建设和发展。后冬奥时代，如何推动中国滑雪场从量升到质变成为重要议题。为有效回答从“量”到“质”转变的问题，需针对滑雪场构建科学合理的综合评价体系。基于空间活力概念，从场所、活动和人的交互联系出发，提出滑雪场吸引力、滑雪活动活跃度和滑雪者体验感3项测度指标，采用层次分析法和熵权法构建复合视角下的滑雪场空间活力评价体系和框架；利用统计、位置、客流、用户评分等多源数据，通过时间序列波动率模型、核密度分析、可达性计算模型和信息熵等方法分析中国滑雪场空间活力特征。结果表明：中国滑雪场吸引力、滑雪活动活跃度、滑雪者体验感空间分异特征明显，分别呈现京冀和广东省“双核”引领、北高南低、东高西低的分布特征；中国滑雪场空间活力呈高值集聚，低值分散的空间分异特征，其中高活力滑雪场主要集中在北京-张家口、吉林省、新疆阿勒泰三大区域，而低活力滑雪场呈全国分散性分布；中国滑雪场平均空间活力位列前五的省/直辖市为北京市、河北省、广东省、吉林省和辽宁省，而江苏省、安徽省、江西省、浙江省和湖北省的滑雪场平均空间活力最弱。基于分析结果，本文立足全国提出滑雪场空间活力整体提升策略，并统筹区域以分类施策为指导明确不同区域的优化路径，为推进后冬奥时代滑雪产业高质量发展提供依据和指导。关键词：滑雪场；空间活力；多源数据；空间分异DOI:10.11821/dlyj0202209611 引言“活力”原指生物体旺盛的生命力。20世纪中期，“活力”概念开始拓展到城市研究领域。1961年，Jacobs正式提出“城市活力”概念，将其定义为丰富多彩的城市生活1111。Lynch把城市活力界定为“一个聚落形态对于生命技能、生态要求和人类能力的支持程度”，强调活力是评价城市空间形态质量的首要指标2。具体而言，城市活力是人、活动、场所相互交织过程中形成的多样性1136，涵盖经济活力、社会活力、文化活力等不同维度3，且城市的规模、密度和异质性是其主要影响要素4。基于城市活力的概念和内涵，国内外学者逐渐关注城市空间活力。Gehl指出城市空间活力来源于场所、相应人群及其活动，重视社会交往对于城市空间形成的积极意义5。可见，城市空间活力研究突破空间单一性和静态化的评价模式，反映人类活动和空间的相互作用，是物质空间对人及收稿日期：2022-09-06；录用日期：2023-01-05基金项目：国家自然科学基金项目（42001255）；国家社会科学基金重点项目（21ATY001）；北京社会科学基金重点项目（22JCB018）作者简介：方琰（1989-），女，江西上饶人，博士，讲师，硕士生导师，主要研究方向为冰雪产业、气候变化与休闲运动。E-mail:通讯作者：蒋依依（1978-），女，贵州贵阳人，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为体育旅游与奥运遗产。E-mail:389-406页地 理 研 究42卷其活动产生吸引并支撑人的交往活动，以及人对空间场所的感知认同等活动的综合能力评价6。近年来随着信息技术的发展，大数据凭借其海量性、多样化、真实性等优势，成为城市研究的新技术手段。用于测度城市空间活力的大数据包括手机信令数据、社交网络数据、智能交通数据、电子地图数据等7-11，主要用于挖掘人群活动特征和识别城市空间要素，为精细化分析城市空间活动提供有力支撑12。由于北京2022年冬奥会及冬残奥会的成功申办和举办、国家利好政策的持续推出和滑雪需求的不断高涨，中国滑雪产业呈快速发展趋势，滑雪场数量由2010年的270家上升到2020年的778家（其中63家因疫情等原因暂未对外营业）13。虽然中国滑雪场数量位列世界首位，但符合国际标准要求的高质量滑雪场不到10%14，仅有159家滑雪场有架空索道13，表明中国滑雪场在规划、开发、管理等方面依然存在明显问题15。因此，如何推进中国滑雪场从量升到质变成为实现滑雪产业高质量发展的重要议题。体育强国建设纲要（国发办201940号）明确指出要科学规划布局和建设滑雪场，“十四五”旅游业发展规划（国发202132号）强调优化产品供给，推出一批国家级滑雪旅游度假地。然而，亟待从供需匹配视角进一步厘清滑雪场质量评价体系推进滑雪场高质量发展。国外关于滑雪场评价研究主要基于消费者购买决策行为理论，通过问卷调查明确影响滑雪者选择滑雪场的因素，以此构建用户体验视角下的质量评价体系。例如，Kle-nosky等根据手段-目的理论，提出影响滑雪者选择滑雪场的四类因素为归属感、娱乐性、成就感和安全性，包括雪道、住宿、服务、地理位置、活动项目等内容16。具体而言，积雪状况、地形多样性和雪道质量是影响滑雪场质量的重要影响因素17-19，其他影响因素包括可达性、住宿、餐饮、活动项目和雪场氛围等20-22。国内相关研究主要基于市场竞争力视角，采用文献资料法、专家访谈法和德尔菲法等构建滑雪场质量的评价指标体系，评价维度涵盖供给和需求两个层面23,24。从供给来看，评价指标包括雪道（如雪道面积、雪道总数、总长度等）、设备（如造雪机、架空缆车、魔毯和拖牵数量）、相关配套服务条件（如停车场、住宿、教练员、可租赁滑雪装备）；从需求来看，评价指标为滑雪人次。此外，可达性是影响滑雪场吸引力的重要因素25。综上，滑雪场作为一种重要的休闲娱乐空间，其质量评价研究仍局限于“场所”，评价视角和方法较为单一，缺乏综合性和动态化的系统评估。同时，忽略大数据在挖掘滑雪者行为特征和识别滑雪场要素方面的作用，未能发挥多源数据的信息复合优势。因此，本文在深入理解活力内涵与特征的基础上，基于空间活力概念，从场所、活动和人的交互联系出发，提出滑雪场吸引力、滑雪活动活跃度和滑雪者体验感3项测度指标，采用层次分析法和熵权法建立复合视角下的滑雪场空间活力评价体系，利用统计数据、位置数据、客流数据、用户评价数据等多源数据，基于时间序列波动率模型、可达性计算模型、核密度分析和信息熵等方法测度中国滑雪场空间活力，并明晰其地域分异规律。2 研究方法与数据来源2.1 研究方法基于前述文献梳理可知，空间活力评价的三大关键要素为“场所、活动、人”。本文从场所、活动和人的交互联系视角出发，将滑雪场空间活力定义为滑雪场、滑雪活动和滑雪者之间的时空交互程度，是涵盖滑雪场对滑雪者的吸引力、滑雪场支撑滑雪者进行滑雪运动和交往活动的能力，以及滑雪者对滑雪场的感知认同的综合评价。因此，本文从滑雪场吸引力、滑雪活动活跃度和滑雪者体验感3个维度，分别表征“场所”“活动”3902期方 琰 等：多源数据融合的中国滑雪场空间活力评价研究和“人”，通过测度空间活力对滑雪场进行系统评价。同时，为了消除不同量纲的影响，并保持原始数据的分布特征，本文基于极差标准化方法对各项指标的原始数据进行归一化处理，取值范围为0,10。2.1.1“场所”滑雪场吸引力指标构建“场所”是空间活力的物质承载，其建成环境对空间活力具有重要影响26-28。相关研究表明，路网密度、POI数量和POI混合度越好的区域，其空间活力越高12,28。关于空间活力“场所”的测度主要聚焦可达性和设施情况，分别代表到达该场所的便利程度和该空间设施数量及功能多样性10,29。由于中国大部分滑雪场营业时间较短，营业时间成为影响滑雪场吸引力的重要因素之一30。因此，本文构建滑雪场空间活力“场所”指标时，一方面考虑可达性和设施情况，包括整体可达性（区域内可达性、区域外可达性）、滑雪设施（各级雪道、魔毯、缆车等）和配套设施（雪场酒店、停车场、餐饮等）23-25；另一方面，增加营业时间指标，包括滑雪季节长度和每日营业时间。可达性是人们克服地理间隔而接近目标的位置，从而获得相关服务或活动机会的能力31。本文基于已有研究构建的滑雪场可达性计算模型25，利用高德地图路径规划接口，通过计算滑雪场的区域内可达性、区域外可达性，从而明确滑雪场的整体可达性。区域内可达性是指滑雪场所在区域的某一小区到达该滑雪场的容易程度。若某个滑雪场虽属某一地级市，但距离另一地级市更近，则定义该滑雪场的区域内服务对象为另一地级市，其计算公式为：T1k=min(Tik)（1）式中：T1k表示滑雪场k的区域内可达性；T1k表示从i地级市小区到滑雪场k的时间。区域外可达性是用平均最短时间距离来衡量全国其他区域到该滑雪场的容易程度。基于高德地图导航，通过全国所有地级市之间两两的时间距离，得到全国各地到某一区域的平均时间成本，其计算公式为：T2i=1nj=1nTij（2）式中：T2i表示i城市的区域外可达性；Tij表示j地级市到i地级市的最短时间耗费；n表示除i地级市外的其他地级市数量。整体可达性是区域内可达性与区域外可达性的耗费时间总和，若所耗费时间越少，表明该滑雪场的可达性越好。其计算公式为：Tk=T1k+T2i（3）式中：Tk表示滑雪场k的整体可达性；T1k表示区域内可达性；T2i表示区域外可达性。此外，通过对滑雪场营业时间的累加，计算滑雪场一年内营业时间总时长；基于景观学中的香农多样性公式32，分别构建滑雪场滑雪设施和配套设施的功能多样性模型，其计算公式如下：D=-i=1nPilnPi（4）式中：D表示某个滑雪场滑雪设施或配套设施功能多样性；i表示某种滑雪设施或配套设施的类别；Pi表示某类设施占所在滑雪场滑雪设施或配套设施的比例；n表示滑雪设施或配套设施总数。2.1.2“活动”滑雪活动活跃度指标构建“活动”是空间活力的表征，也是空间活力的来源33。人群作为活动产生的基础，人口活动强度越高的地方，其空间活力越高34。关于空间活力“活动”的测度主要关注参与活动人群的聚集性和稳定性，分别代表空间391地 理 研 究42卷中人群数量和人群活动持续活跃的稳定程度7,11。因此，本文在构建滑雪活动活跃度指标时，基于滑雪人次测度滑雪活动的聚集性和稳定性。结合滑呗APP数据，将滑雪场到访人次作为核密度的权重参数，通过核密度分析滑雪场滑雪者的聚集程度，其计算公式为：f()x=1nhi=1nkd()x,xih（5）式中：f()x表示滑雪场x的滑雪者聚集程度；n表示距离尺度范围内所包含的滑雪场数量；h表示距离阈值；d()x,xi表示两个滑雪场之间的欧式距离；权重参数k表示滑雪场的到访人次。同时，基于腾讯位置大数据，构建时间序列波动率模型35，测度工作日、周末以及春节假期之间的滑雪活动的标准差，探究滑雪活动的稳定性，其计算公式为：Vstd=i=1n()vi-v 2n（6）式中：Vstd表示某一滑雪场的时间序列波动率；vi表示该滑雪场第i个时刻的腾讯位置大数据定位数，v 表示该滑雪场某一天腾讯位置大数据的平均值；n表示计算时刻的数量。2.1.3“人”滑雪者体验感指标构建“人”是空间活力的主体，其体验会对空间活力产生重要影响36。若个体对某场所体验越好，感知评价越高，越会选择在此进行活动，则该地方的空间活力越高。因此，除物质要素外，构建并识别人群的感知评价要素，明确其体验感对提升空间活力具有重要作用37。关于空间活力“人”的测度主要基于主观评价视角，通过大数据、SD法等测度空间活力的感知11,36,37。由于设施和服务是影响滑雪者体验及选择滑雪场的重要因素16,23,24，因此本文基于滑呗APP数据，选取设施（交通、雪道、餐饮、住宿）和服务（雪具租赁、教学培训）两方面测度滑雪者的感知评价，从而明确滑雪者体验感。综上，本文从滑雪场吸引力、滑雪活动活跃度和滑雪者体验感3个维度对滑雪场空间活力进行分析（表1）。其中滑雪场吸引力包括可达性、营业时间、滑雪设施和配套设施，滑雪活动活跃度包括聚集性和稳定性，滑雪者体验感包括设施体验和服务体验。2.2 数据来源基于前述指标体系和研