基于ArcGIS的東三省滑雪場(chǎng)分布特征及優(yōu)化研究*

閆紀(jì)紅 代新語(yǔ) 張 帥

（1.吉首大學(xué)體育科學(xué)學(xué)院，湖南 吉首 416106；2.首都體育學(xué)院運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練研究所，北京 100191；3.國(guó)家體育總局冬季運(yùn)動(dòng)管理中心，北京 100044）

2022年冬季奧運(yùn)會(huì)的籌辦帶動(dòng)了冰雪運(yùn)動(dòng)的發(fā)展，冰雪產(chǎn)業(yè)的人才培養(yǎng)與教育體系的建設(shè)成為備受關(guān)注的重點(diǎn)問題，也是世界冰雪運(yùn)動(dòng)發(fā)展與冰雪產(chǎn)業(yè)快速崛起過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。體育產(chǎn)業(yè)是“十三五”規(guī)劃以來我國(guó)重點(diǎn)發(fā)展的新興產(chǎn)業(yè)，是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集合產(chǎn)物，已然成為我國(guó)現(xiàn)代化戰(zhàn)略的重要組成內(nèi)容，黨的十九大也明確強(qiáng)調(diào)了要加快體育強(qiáng)國(guó)建設(shè)的目標(biāo)。自2016年國(guó)家體育總局提出《全國(guó)冰雪場(chǎng)地設(shè)施建設(shè)規(guī)劃(2016-2022年)》起[1]，我國(guó)滑雪場(chǎng)建設(shè)的速度不斷加快。目前，對(duì)于冰雪產(chǎn)業(yè)問題的研究一般基于體育文化、發(fā)展路徑、個(gè)案解析、產(chǎn)業(yè)融合等視角展開[2]，而對(duì)于滑雪場(chǎng)應(yīng)該建在什么位置，運(yùn)營(yíng)、教學(xué)與指導(dǎo)的專業(yè)人員如何去培養(yǎng)的問題，值得在定性研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行定量化的探究，強(qiáng)調(diào)物質(zhì)實(shí)體空間主體性的同時(shí)，也重視與人與環(huán)境之間的交互作用。愛因斯坦的相對(duì)論中曾提及，時(shí)間、空間、物質(zhì)三個(gè)方面是相互聯(lián)系、相互作用的，對(duì)于人類活動(dòng)的科學(xué)研究，不僅要從時(shí)間的視角進(jìn)行研究，更應(yīng)該在空間維度上給予驗(yàn)證，而關(guān)注空間特征是地理學(xué)研究范式的特征，因此運(yùn)用該研究范式與工具來解決體育學(xué)科的難題是可行的。近年來，地理信息系統(tǒng)的先進(jìn)成果在科學(xué)研究中得到了廣泛的運(yùn)用[3]。隨著地理信息系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，利用地理統(tǒng)計(jì)模塊對(duì)體育場(chǎng)地的地理特征進(jìn)行分析變得更加容易，可操作性強(qiáng)，可以更詳細(xì)地描述變量的空間變異性。據(jù)此，本研究基于地理信息系統(tǒng)（ArcGIS），從滑雪場(chǎng)空間布局出發(fā)，分析東北三省170 個(gè)滑雪場(chǎng)館的分布特征及影響因素，為該區(qū)域冰雪產(chǎn)業(yè)科學(xué)化的空間布局提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

由于第八次全國(guó)體育場(chǎng)地普查尚未開始，且最近的第七次普查的時(shí)間為2019年，不能準(zhǔn)確判斷目前滑雪場(chǎng)的數(shù)量情況。研究采用《中國(guó)滑雪場(chǎng)大全》（2020 版）對(duì)東三省全部滑雪場(chǎng)進(jìn)行記錄和整理。為避免遺漏，結(jié)合三省體育局網(wǎng)站發(fā)布的信息、第七次全國(guó)體育場(chǎng)館普查對(duì)三省的滑雪場(chǎng)進(jìn)行補(bǔ)充。截止到2021年3月，最終統(tǒng)計(jì)到東北三省170個(gè)滑雪場(chǎng)作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)在Excel 中處理后，通過個(gè)人谷歌賬戶上傳到谷歌表格上，谷歌為我們提供地理編碼服務(wù)，在Google Earth 中分別輸入各個(gè)滑雪場(chǎng)名稱，提取各滑雪場(chǎng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)，在遇到全國(guó)范圍內(nèi)兩個(gè)滑雪場(chǎng)名稱相同時(shí)，將圖層定位至該省，在省內(nèi)采集該滑雪場(chǎng)數(shù)據(jù)，防止出現(xiàn)定位不精準(zhǔn)的問題。此外，對(duì)地理編碼數(shù)據(jù)進(jìn)行了徹底檢查，以驗(yàn)證滑雪場(chǎng)的每個(gè)記錄都標(biāo)記在了正確的位置。最后運(yùn)用ArcGIS 10.2 軟件建立地理空間屬性數(shù)據(jù)庫(kù),依據(jù)國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心矢量化底圖，文中點(diǎn)、線、面矢量均采用GCS-WGS-1984 坐標(biāo)系投影。

1.2 研究方法

ArcGIS 空間分析技術(shù)有與其他計(jì)算機(jī)制圖軟件相區(qū)別的主要特征，可以準(zhǔn)確定位、評(píng)價(jià)并綜合性地分析空間內(nèi)的絕對(duì)位置、相對(duì)位置與相互作用。在本研究中不僅是將各個(gè)滑雪場(chǎng)作為一個(gè)獨(dú)立的研究個(gè)體，而是與空間環(huán)境相結(jié)合，將研究范疇擴(kuò)展到地理地貌、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，是對(duì)于體育產(chǎn)業(yè)的研究方法、范式的一種拓展和創(chuàng)新探索。對(duì)我國(guó)東三省滑雪場(chǎng)館的數(shù)目、省域分布特征進(jìn)行分析，以點(diǎn)狀要素形態(tài)呈現(xiàn)在東三省省域圖層上，測(cè)算其最近鄰指數(shù)、核密度，以定量的方法對(duì)170 個(gè)滑雪場(chǎng)的相對(duì)位置、分布特征和密度進(jìn)行綜合考量，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用多環(huán)緩沖區(qū)分析、泰森多邊形等工具對(duì)其進(jìn)行高校位置的耦合分析，在空間特征維度驗(yàn)證校企合作進(jìn)行冰雪產(chǎn)業(yè)教學(xué)與指導(dǎo)后備人才培養(yǎng)的可行性。

1.2.1 平均最近鄰分析

將東北三省全部滑雪場(chǎng)的位置設(shè)為點(diǎn)狀要素以進(jìn)行分析，空間結(jié)構(gòu)可視為均勻、隨機(jī)、集聚3 個(gè)類型，運(yùn)用平均最近鄰指數(shù)法(Average Nearest Neighbor)，研究滑雪場(chǎng)館相互間鄰近程度。根據(jù)最近鄰指數(shù)計(jì)算公式，R為最近鄰指數(shù)。當(dāng)R＞1 時(shí)表示滑雪場(chǎng)的點(diǎn)趨于平均分布，當(dāng)R＜1時(shí)表示為聚集性分布，當(dāng)R=1 時(shí)表示為隨機(jī)型分布。

1.2.2 核密度分析法

核密度分析法（Kernel Density estimation）是基于空間數(shù)據(jù)樣本自身的確定數(shù)據(jù)分布特征的可視化方法，通過自動(dòng)判斷事件分布的集聚區(qū)域，評(píng)價(jià)全部點(diǎn)數(shù)據(jù)在各個(gè)圖層中的集聚程度。該方法最突出的優(yōu)點(diǎn)是能生成直觀的可視化地圖，易于研究人員進(jìn)行分析。研究使用該工具識(shí)別點(diǎn)數(shù)據(jù)在東北三省空間上分布的集聚類型，為研究東北三省滑雪場(chǎng)館分布及特征提供了方法學(xué)基礎(chǔ)。

1.2.3 多環(huán)緩沖區(qū)分析法

緩沖區(qū)（Buffer）可視為某個(gè)地理空間點(diǎn)的作用范圍或服務(wù)范圍，緩沖區(qū)分析則是在給定一個(gè)空間對(duì)象或集合后，依據(jù)其半徑來計(jì)算它們的鄰域大小。研究借助該工具于滑雪場(chǎng)目標(biāo)的一定間距中生成數(shù)個(gè)緩沖區(qū)。以高等學(xué)校為輸入要素，使用系統(tǒng)工具箱鄰域分析中的多環(huán)緩沖區(qū)工具在高校周圍建立一定數(shù)量和寬度的緩沖帶，使得矢量要素在二維空間上得以擴(kuò)展。在緩沖距離列表中分別將10km、20km 和30km距離提交到列表中，輸出為高等學(xué)校緩沖區(qū)的可視化地圖，疊加滑雪場(chǎng)點(diǎn)位進(jìn)行分析，得到不同緩沖距離下緩沖帶上的滑雪場(chǎng)的數(shù)量，定量揭示以高等學(xué)校為基點(diǎn)的東三省滑雪場(chǎng)空間分布規(guī)律。

1.2.4 泰森多邊形的變異系數(shù)法

由于最近鄰指數(shù)在測(cè)定點(diǎn)狀目標(biāo)空間分布類型時(shí)還存在不足和爭(zhēng)議[4]，研究采用另一方法對(duì)其展開二次互證。泰森多邊形的面積隨著點(diǎn)集的分布特征的改變而改變，因此可用多邊形面積的變異系數(shù)CV 值（面積的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值）來評(píng)價(jià)研究樣本的分布類型。研究基于Duyckaert[5]提出的三個(gè)建議對(duì)滑雪場(chǎng)分布特征進(jìn)行判定[6]：當(dāng)點(diǎn)集為“隨機(jī)分布”時(shí)，CV=57%（包括33%～64%）；當(dāng)點(diǎn)集為“集聚分布”時(shí)，CV=92%（包括＞64%）；當(dāng)點(diǎn)集為“均勻分布”時(shí)，CV=29%（包括＜33%）。

2 空間分布特征

2.1 空間結(jié)構(gòu)類型

利用ArcGIS 10.2 中的空間統(tǒng)計(jì)工具，求出點(diǎn)與點(diǎn)之間的最近鄰距離和指數(shù)，各滑雪場(chǎng)理論平均距離為48150m(代表若干要素服從隨機(jī)分布時(shí)的平均距離)，實(shí)際最近鄰距離的平均值為25649m，小于預(yù)測(cè)值。最近鄰指數(shù)R為0.532706，Z=-11.483192，P＜0.01。因此，可以認(rèn)為東北三省滑雪場(chǎng)的空間結(jié)構(gòu)類型為聚集型分布。

圖1 東三省滑雪場(chǎng)平均最近鄰分析結(jié)果

多數(shù)研究認(rèn)為最近鄰指數(shù)在測(cè)定點(diǎn)狀目標(biāo)空間分異類型時(shí)的判斷依據(jù)還未得到一致的同意，研究運(yùn)用ArcGIS 10.2 軟件對(duì)東三省滑雪場(chǎng)空間分異生成的泰森多邊形（Voronoi figure），進(jìn)行二次檢驗(yàn)，三省Voronoi 圖中面積最小的多邊形為0.4065km2，面積最大的多邊形為39460.89km2。結(jié)果R為6402.12km2，S 為4909.79km2，CV值為130.39%。依據(jù)Duyckaerts[5]的研究結(jié)論：當(dāng)點(diǎn)狀目標(biāo)的變異系數(shù)大于92%，則為集群分布。此外，該圖形是在十九世紀(jì)初俄國(guó)數(shù)學(xué)家Voronoi 首次提出，各多邊形內(nèi)的任意一點(diǎn)都與該范圍內(nèi)樣本點(diǎn)(滑雪場(chǎng))的間隔最近，因而這些個(gè)區(qū)域可以看作是該滑雪場(chǎng)的影響或服務(wù)范圍。面積更大的泰森多邊形標(biāo)志著該滑雪場(chǎng)服務(wù)區(qū)域的理論值越大，所以其服務(wù)壓力也就較大，而區(qū)域內(nèi)居民的選擇就相對(duì)較少，如圖2，哈爾濱、沈陽(yáng)周邊區(qū)域的滑雪場(chǎng)服務(wù)面積較小、雪場(chǎng)較為密集，說明其選址的科學(xué)性還值得商榷。若沒有足夠的體育人口經(jīng)常進(jìn)行滑雪運(yùn)動(dòng)，那么場(chǎng)地資源的浪費(fèi)不可避免，隨之而來的是耕地、水資源的嚴(yán)重浪費(fèi)[6]。因此,只有切入我國(guó)滑雪產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不同需求點(diǎn)進(jìn)行規(guī)劃，如將一些設(shè)施老舊、客流量較小的滑雪場(chǎng)替換為主要面向中低端消費(fèi)者的小規(guī)模、設(shè)施簡(jiǎn)單的滑雪場(chǎng)所，并保留某些大型滑雪場(chǎng)并使其成為大型滑雪旅游度假區(qū)[7]，滿足大眾滑雪愛好者的體育需求的同時(shí)，避免滑雪場(chǎng)資源的浪費(fèi)。

圖2 東三省滑雪場(chǎng)空間分異泰森多邊形分析

2.2 空間分布密度

利用ArcGIS 10.2 軟件中的Spatial Analyst（空間分析）工具中核密度分析對(duì)東北三省滑雪場(chǎng)的空間分布密度進(jìn)行測(cè)定，生成滑雪場(chǎng)空間分布密度圖(見圖3)?；﹫?chǎng)的空間分布密度存在區(qū)域差異且為單中心分布，按所得結(jié)果將三省區(qū)域分成3 個(gè)等級(jí)：（1）高密度區(qū)：主要包括黑龍江省會(huì)哈爾濱市及其周邊地區(qū)。（2）中密度區(qū)：覆蓋范圍比較集中，以高密度區(qū)的省會(huì)城市沈陽(yáng)為中心成擴(kuò)散狀分布，主要包括鐵嶺、撫順，102 國(guó)道高速為主軸線形成的遼寧省滑雪場(chǎng)集中區(qū)域。（3）低密度區(qū)：主要集包括大連市、營(yíng)口市、丹東市、齊齊哈爾市、伊春市、白山市等。

圖3 東三省滑雪場(chǎng)空間分布密度

綜上，東北三省滑雪場(chǎng)在各個(gè)省市均有不同數(shù)量的分布，但是其空間分布整體不均衡，呈現(xiàn)出了南多北少、東多西少以及單中心聚集的問題，且主要集聚各個(gè)省會(huì)城市及旅游城市。這一空間分布特征，雖與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口分布相匹配，但是可能對(duì)于各省市城鎮(zhèn)化建設(shè)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面作用，使得本來經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不高的城市進(jìn)一步受到限制，旅游城市、省會(huì)城市依托滑雪產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，三、四線小城市由于市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)得不到發(fā)展，最終可能產(chǎn)生供需不平衡的結(jié)果，對(duì)冰雪運(yùn)動(dòng)的開展與進(jìn)步產(chǎn)生負(fù)面影響。同時(shí)，由于經(jīng)營(yíng)思路、方式、資源占有等方面的差異，導(dǎo)致了彼此之間經(jīng)濟(jì)效益的差異。因此，在追求利潤(rùn)最大化的背景下，群體之間的關(guān)系可能趨于平淡或逐漸惡化[7]。進(jìn)一步使得高密度區(qū)內(nèi)產(chǎn)生群體之間的矛盾，影響高密度區(qū)域滑雪產(chǎn)業(yè)集聚價(jià)值的提升。

2.3 基于高等學(xué)校的多環(huán)緩沖區(qū)分析

依托于2022年冬奧會(huì)的良好契機(jī)，我國(guó)的冰雪運(yùn)動(dòng)也迎來了新浪潮。在場(chǎng)館設(shè)施呈井噴式增長(zhǎng)的大背景下，冰雪體育空間在數(shù)量上、形式上都取得了不同程度的突破。這意味著我國(guó)的冰雪體育場(chǎng)館設(shè)施正逐步向國(guó)際冰雪強(qiáng)國(guó)靠近。但是，相比于南方及京津冀等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，東三省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度較慢，消費(fèi)力也不足，若盲目大肆建造冰雪場(chǎng)館，難免引起新的問題。這要求冰雪體育空間的建造應(yīng)統(tǒng)籌規(guī)劃，須立足于省域、立足于城市，將冰雪體育空間與國(guó)家規(guī)劃、城市規(guī)劃統(tǒng)一起來，這樣才能實(shí)現(xiàn)冰雪體育空間科學(xué)規(guī)劃的生態(tài)格局，避免由冬奧會(huì)造成的“奧運(yùn)現(xiàn)象”[8]，在冬奧會(huì)舉辦過后，仍能持續(xù)發(fā)展，如何保障資源使用率和環(huán)保效益最大化，保證各個(gè)雪場(chǎng)均能夠可持續(xù)發(fā)展是亟待解決的問題之一。研究運(yùn)用ArcGIS 10.2 軟件中的Spatial Analyst（空間分析）工具中多環(huán)緩沖區(qū)功能，在具有社會(huì)體育指導(dǎo)專業(yè)培養(yǎng)資格的高等學(xué)校要素周圍10km、20km 及30km 的范圍分別生成多環(huán)緩沖區(qū)地圖，基于冰雪人才培養(yǎng)與校企合作的視角，對(duì)東三省滑雪場(chǎng)科學(xué)選址提供可視化的地圖。如圖4，在三級(jí)緩沖區(qū)內(nèi)分別有18 個(gè)、17 個(gè)、11 個(gè)滑雪場(chǎng)，這46 個(gè)滑雪場(chǎng)與高校的距離較近，可視為校企合作培養(yǎng)冰雪人才的空間基礎(chǔ)，豐富大學(xué)生創(chuàng)業(yè)、就業(yè)的選擇，同時(shí)也為滑雪后備人才的培養(yǎng)打下堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。另有124 個(gè)滑雪場(chǎng)并未存在于高校的30km 輻射范圍內(nèi)，且存在局部區(qū)域分布過于集中的現(xiàn)象，如沈陽(yáng)市東部高校的滑雪場(chǎng)空間分布呈現(xiàn)集中態(tài)勢(shì)，且服務(wù)范圍出現(xiàn)嚴(yán)重的交叉、重疊現(xiàn)象。反映滑雪場(chǎng)與高校的地理位置分布情況并非匹配，其總體建設(shè)規(guī)劃還需優(yōu)化。

圖4 東三省滑雪場(chǎng)以高等學(xué)校為基點(diǎn)的多環(huán)緩沖區(qū)分析

3 分布規(guī)律及發(fā)展特色

3.1 與人口、經(jīng)濟(jì)水平密切相關(guān)

作為以雪為主要物質(zhì)基礎(chǔ)的滑雪產(chǎn)業(yè)，三省區(qū)域的大部分城市的地貌一般為平原和山地，多屬于溫帶季風(fēng)氣候，是我國(guó)冰雪資源最密集的地區(qū)之一。如表1，三省共計(jì)36 個(gè)市的滑雪場(chǎng)數(shù)量與人口、GDP 呈高度正相關(guān)。經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)與產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著密切的關(guān)聯(lián)，良好的地理位置和優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)成為滑雪產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的一個(gè)重要方面。根據(jù)疫情之后的市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)及測(cè)算，僅滑雪場(chǎng)受疫情影響而構(gòu)成的短期經(jīng)濟(jì)損失將超過80 億元，按戶外滑雪場(chǎng)季節(jié)性經(jīng)營(yíng)的規(guī)律判斷，2020年全年國(guó)內(nèi)參與滑雪運(yùn)動(dòng)的總?cè)舜慰赡軙?huì)下降達(dá)到1100 萬[10]。這無疑也是對(duì)東三省經(jīng)濟(jì)的重大打擊，在后疫情時(shí)代，東三省應(yīng)大力發(fā)展體育旅游，塑造特殊品牌、構(gòu)建危機(jī)管理體系、產(chǎn)業(yè)深度融合，區(qū)域一體化加速推進(jìn)等一系列措施[11]都將為體育旅游產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量的復(fù)蘇和振興注入強(qiáng)勁動(dòng)能。

表1 東三省滑雪場(chǎng)數(shù)目、人口及GDP 的相關(guān)分析

3.2 以省會(huì)為中心呈聚集結(jié)構(gòu)，空間分布受限于氣候條件

通過使用ArcGIS 的密度分析工具對(duì)170 個(gè)滑雪場(chǎng)進(jìn)行點(diǎn)密度分析得出，東三省滑雪場(chǎng)的空間分布密度差異明顯。將其分布密度按照高、中、低不同層次進(jìn)行分析，其中，空間分布密度最高的黑龍江省會(huì)城市哈爾濱市區(qū)，一共聚集著47 個(gè)滑雪場(chǎng)，占全省的52.80%，這與省會(huì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展圈的特征有很大關(guān)聯(lián)；分布密度中等的區(qū)域包括遼寧省會(huì)城市沈陽(yáng)以及旅游城市大連，共有13 個(gè)滑雪場(chǎng)，占全省32.5%；營(yíng)口市、丹東市、齊齊哈爾市、伊春市、白山市等其他地區(qū)屬于低密度地區(qū)，尤其黑龍江北部等地區(qū)因地形氣候極端寒冷、地廣人稀，滑雪場(chǎng)只有少量的零散分布。研究認(rèn)為，自然條件優(yōu)良的區(qū)域應(yīng)依托旅游度假資源來合理進(jìn)行戶外滑雪場(chǎng)的建造，而對(duì)于社會(huì)條件較好的地區(qū)來說，則應(yīng)該考慮城市中的商場(chǎng)、體育公園中建造室內(nèi)的體驗(yàn)型滑雪場(chǎng)。

3.3 沿旅游景區(qū)周邊分布，校企聯(lián)合路徑有待加強(qiáng)

大部分滑雪場(chǎng)均處于景區(qū)之內(nèi)，如湖泊、山脈、狩獵場(chǎng)、游樂園、溫泉以及體育公園，充分體現(xiàn)了我國(guó)“體育+旅游”模式的特點(diǎn)。目前，哈爾濱體育學(xué)院第一、二教學(xué)區(qū)已經(jīng)與曾承辦第24 屆世界大學(xué)生冬季運(yùn)動(dòng)會(huì)的帽兒山滑雪場(chǎng)形成聯(lián)合，已成為集運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、體育教學(xué)、科學(xué)研究、體育競(jìng)賽和體育旅游五位一體的高端全能雪場(chǎng)。不僅如此，這樣的場(chǎng)館還能對(duì)大學(xué)生冬季項(xiàng)目的訓(xùn)練、中小學(xué)生的課余體育活動(dòng)提供最佳的平臺(tái)，也能承擔(dān)運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練以及教練員、導(dǎo)滑員、雪場(chǎng)救護(hù)員的職業(yè)技術(shù)培訓(xùn)任務(wù)，將為滑雪場(chǎng)的選址與轉(zhuǎn)型、百萬青少年上冰雪等問題的解決打下基礎(chǔ)。但目前，供需不平衡的現(xiàn)象還十分普遍，有124 個(gè)滑雪場(chǎng)并未在高校的30km 輻射范圍內(nèi)，而沈陽(yáng)市東部高校的滑雪場(chǎng)空間分布呈現(xiàn)集中態(tài)勢(shì)，且服務(wù)范圍出現(xiàn)嚴(yán)重的交叉、重疊現(xiàn)象，反映滑雪場(chǎng)與高校的地理位置分布情況并非匹配，其建設(shè)力度仍顯不足；哈爾濱市同樣出現(xiàn)滑雪場(chǎng)集中分布的態(tài)勢(shì)，在一個(gè)高校的30km 緩沖區(qū)中存在9 個(gè)滑雪場(chǎng)，冰雪人才培養(yǎng)的物質(zhì)基礎(chǔ)雄厚，但也可能產(chǎn)生資源浪費(fèi)的情況，總的來說，滑雪場(chǎng)體育服務(wù)空間存在局部負(fù)荷過重、局部資源浪費(fèi)的普遍問題。因此，適當(dāng)加大高校緩沖區(qū)內(nèi)的滑雪場(chǎng)館建設(shè)，是削減冰雪人才缺口壓力的重要舉措，也是校企合作培養(yǎng)冰雪人才的可行性路徑。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

4.1.1 東北三省滑雪場(chǎng)地的空間分布總體呈現(xiàn)集聚型特征，局部地區(qū)有明顯差異，以哈爾濱為首的密度最高；遼中地區(qū)的沈陽(yáng)大連等周邊城市的密度中等。

4.1.2 東北三省滑雪場(chǎng)的空間分布與人口數(shù)量、國(guó)民生產(chǎn)總值呈現(xiàn)高度正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為發(fā)達(dá)的滑雪場(chǎng)也較為集中；個(gè)別地區(qū)的空間分布不符合這一特征，說明可能受到自然資源和政策等其它因素的影響。

4.1.3 在東三省全部170 個(gè)滑雪場(chǎng)中共有46 個(gè)處于高校30km 緩沖區(qū)之內(nèi)，可作為校企合作的試點(diǎn)企業(yè)，填補(bǔ)冰雪人才缺口，促進(jìn)冰雪產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。同時(shí)，仍有較多滑雪場(chǎng)處于高校緩沖區(qū)外，反映了東三省滑雪場(chǎng)體育服務(wù)空間存在的局部負(fù)荷過重或資源浪費(fèi)問題。

4.2 建議

4.2.1 研究運(yùn)用核密度分析法、多環(huán)緩沖區(qū)分析法對(duì)東三省滑雪場(chǎng)分布特征及密度進(jìn)行了初步的定量分析，并基于高校與滑雪場(chǎng)的理論相對(duì)位置探討校企合作模式的可行性，未來的研究可運(yùn)用相交處理等微觀方法對(duì)某區(qū)域或某市的體育場(chǎng)館進(jìn)行小樣本的選址研究。

4.2.2 研究區(qū)域?yàn)橹袊?guó)三個(gè)典型省份，為東三省冰雪產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。研究結(jié)果可能不適用于其他城市或其他國(guó)家，但其方法與思路可以在今后的研究中繼續(xù)沿用。