全民健身计划已逐渐上升到国家发展战略层面，其中“统筹全民健身场地设施，推动公共体育设施建设，方便群众便近健身”是计划中的建设重点。同时在自然灾害和重大公共安全卫生事件时，体育场馆成为重要的应急避难场所或者抢险空间，在应急救援时发挥了重要的作用。国外关于体育服务设施的研究发展起源较早，主要关注体育设施空间布局的形成因素和合理性分析：如Baade^[1]认为体育场馆的选址与区域（城市）空间有着密切的关系，在选址的过程中多采用地理空间分析思维和方法；Feyzan^[2]认为区域特征（如人口密度、土地面积、交通等）是体育设施布局过程中需要重点考虑的主要因子；Kozma等^[3]认为不同等级和规模的体育设施对于区位条件的要求有一定的差异。同时，体育设施的布局还受到政府干预、投资方和私人资本的共同影响，这在一定程度上影响了体育场馆资源的合理分布^{[4, 5]}。体育场馆作为城市的定点服务设施，由于其非均质空间分布会导致服务的差异性和不公平性，所以公平性分析也成为体育设施研究的重要内容，主要分为地域均等（territorial equality）、空间公平（spatial equity）和社会公平（social equity）这3个研究阶段^[6]。地域均等阶段关注较大尺度的行政区人均公共服务量是否相等，并没有考虑人的需求^[7]；空间公平阶段则强调公共服务效益的公平性，注重公共设施分配的具体区位和数量，将设施可达性作为衡量空间公平的指标，如利用两部移动搜寻法构建替代人口分布模型，分析了城市公共服务数量的可达性和公平性^[8]；社会公平阶段则认为公共设施在空间分配上应该考虑特定群体（如低收入群体、老龄群体、种族），更加强调大众生活和服务质量^[9]，如通过计算不同收入群体到达体育馆时间的差异来体现其社会公平性^[10]。国内关于体育场馆的研究起步较国外晚，主要集中在体育场馆的空间布局的机制、方法、评价和管理等方面。如曾建明^[11]总结了我国大型体育场（馆）的空间布局缺乏均衡性、与公共空间契合度低的问题，认为经济发展、学校布局、人口结构是影响体育场馆布局的主要因子，并展开了实证分析；在研究方法上，徐屏等^[12]运用中心地理论、地租理论、需求与行为理论、城市规划理论、GIS等用于体育场地布局的评价和具体实施。近几年的研究也越来越关注体育场馆的公平性问题，如提出了体育场地资源“公平与效率”配置、均衡配置城乡体育场地资源的理念^[13]；从社区公共体育设施空间的居民满意度出发，注重不同群体对体育设施空间的需求^[14]；从健康公平（healthy equity）的角度，利用基尼系数和洛伦兹曲线等方法计算社区体育设施分布绩效^[15]等。

以往研究多关注体育设施的空间布局和公平性成果，但在数据获取和精度上存在不足，在兴趣点（point of interest, POI）数据方面运用较少；以往研究对象集中在单一类型的体育设施，对不同职能和类型的体育场馆的空间分布差异和公平性分析较少。基于此，本文基于POI数据，利用核密度、缓冲区分析、空间自相关分析等方法，探讨广州市不同类型体育场馆的空间特征和公平性差异，以期对广州市全民健身计划的实施和体育设施空间规划提供相关参考和借鉴。

核密度分析主要用于点状设施空间分布格局的可视化研究，比如银行、商业设施、医院等。通过计算一定窗口范围内的离散点密度，得到研究对象空间联系的密度变化图。本文采用自适应带宽的核密度方法探究广州市不同类型体育场馆数据的集聚区，并根据POI密度值估计其周围的密度范围，并选取适用的最优搜索半径。核密度函数的表达式为：

式中，ω（x）为点要素在x处的核密度值；r为搜索区域半径；φ为距离权重；d_zy为点z要素和点y要素的之间的距离；n为点要素总数。核密度越大，表明点要素分布越密集。

空间自相关分析是研究空间样本与其周围样本间的相关程度，反映出空间样本的分布特征，主要分为全局自相关和局部自相关。本文选局部莫兰指数（local Moran's I）为测算指标，观测广州市体育场馆的空间分布特征，表达式为：

式中，Z_i及Z_j是人均体育馆面积的标准化值。局部莫兰指数可以把研究区域分为4种不同类型，即高高集聚（HH）、高低聚集（HL）；低低集聚（LL）、低高集聚（LH）。

广州市已经完成了6次全国体育场地普查，近10年体育场地面积和数量分别增长了93.79%、78.4%，已经构建起了较为完整的体育场地分类和数据系统。同时广州在2017年共举办国际级、国家级单项比赛86次，开展各等级各类型的大型全民健身活动赛事480项次，一共有超过650万人次参与了各等级各类型的大型全民健身活动。通过python平台爬取广州市的体育场馆POI数据，进行筛选和比对后共获得1 963条，涵盖了篮球馆（场）、排球馆（场）、足球馆（场）等共18类体育场馆，划分为专业体育场馆、社会体育场馆及高校体育场馆。经过与国家体育局、广东省体育局、广州市体育局公布的体育场馆名录库比较和校对，可信度达100%。

1）整体上：呈现“中心集聚+外围分散”的空间分布结构。通过核密度分析法可以看出，广州市体育场馆总体分布不平衡，呈现中部密集，南北稀疏的特征。如图 1所示，广州市中心地区如越秀区、海珠区、荔湾区、白云区、天河区出现集聚的态势，外围地区如从化区、增城区、花都区、黄埔区、番禺区和南沙区出现局部集中的散点状分布。同时形成了天河体育中心、广州大学城体育中心、广东奥林匹克中心和亚运城4个高度集中的区域。

图 1(Fig.1)

图 1 广州市各区体育场馆核密度分布图 Fig.1 Distribution of Core Density of Stadiums in all Dis-tricts of Guangzhou

2）类型上：呈现“多样化-散点状”的空间分布结构。对3种不同类型的体育场馆进行核密度分析，如图 2所示，社会体育场馆核密度最高，其次是专业体育馆，最小的是高校体育馆。专业体育场馆主要分布在广州市中部，核密度数值的峰值出现在天河区的东南、西南部，其余地区仅有零星少数点分布。社会体育场馆核密度值呈现由广州市中部向南北两侧递减的趋势，峰值出现在越秀区、天河区南部、海珠区西北部；广州市北部、南部片区出现低值。高校体育场馆主要分布在天河区西南部、番禺区北部、越秀区、海珠区北部、白云区南部；核密度峰值出现在天河区西南部和番禺区北部。

图 2(Fig.2)

图 2 广州市各区各类型体育场馆核密度分布图 Fig.2 Distribution of Nuclear Density of Various Types of Stadiums in Guangzhou

1) 15 min健身圈。考虑公共体育场馆具有功能性全面、服务人数大的特点，本次研究将专业体育场馆的15 min健身圈定义为骑行3 km可到达体育馆；社会体育场馆受限于功能单一、服务人次少的缺点，将其15 min健身器定义为步行1 km可到达体育场馆；高校体育场馆受其校内服务对象基数大的限制，对其15 min健身圈定义为学校周边0.5 km的距离。运用Arc GIS中缓冲区（1 km×1 km的栅格）得到广州体育场馆15 min健身圈服务范围图。如图 3所示，体育场馆15 min健身圈覆盖率较高的有天河区、越秀区、荔湾区、海珠区、番禺区及白云区，增城区、从化区、黄埔区、花都区、南沙区出现大面积无体育场馆辐射状态。

图 3(Fig.3)

图 3 广州市体育场馆15 min健身圈覆盖区域 Fig.3 15 min Fitness Circle Coverage Area of Stadiums in Guangzhou

为了更好地体现广州市体育场馆的供需匹配性，对各区人均体育场馆面积进行局部空间自相关分析，如图 4所示，广州大部分各区的人均体育场馆面积总体的相关性不够显著，只有番禺区和天河区出现了“高低集聚（HL）”的现象，说明这些地区的体育馆具有较快的发展趋势，呈现单极化特征，对周边地区的扩散效应和共享作用较弱。

图 4(Fig.4)

图 4 广州市各区体育场馆Lisa图 Fig.4 Lisa of Stadiums in all Districts of Guangzhou

本文探讨了广州市不同类型的体育场馆的空间分布特征和公平性评价，但还存在以下不足：体育场馆的类型划分标准有很大的差异，本文分为专业体育场馆、社会体育场馆和高校体育场馆3种类型，后期还可以按照不同需求进行精细化分类；采用的POI数据也只是涉及到一个时间阶段，没有体现广州市体育设施的空间动态演化过程；体育设施的公平性分析后期应该更加注重以人为本的原则，应关注不同居民的使用需求和意愿，这些都是后期继续深入研究的方向。