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    大學(xué)生入伍意愿與地理區(qū)位因素相關(guān)性分析*

    2022-03-04 05:38:04李林娜牛群李正會汪飛韓毓韓麗
    區(qū)域治理 2022年5期
    關(guān)鍵詞:因素大學(xué)生分析

    李林娜,牛群,李正會,汪飛,韓毓,韓麗

    1.西南林業(yè)大學(xué);2云南交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院;3.云南省遙感中心

    一、目的意義

    明確加強高校學(xué)生入伍是一項十分重要的工作,研究大學(xué)生入伍動機十分關(guān)鍵,這也是解決入伍宣傳針對性的有效途徑。在提高高校征兵入伍效率和質(zhì)量的前提下,研究大學(xué)生入伍意愿是非常有必要的,很多學(xué)者采用了問卷調(diào)查等方式進行的大學(xué)生入伍意愿的調(diào)查,其中難以避免主觀性、隨機性以及問卷不合理、被試者受試時環(huán)境影響等問題的弊端。在調(diào)查入伍意愿的瓶頸階段,一些學(xué)者開始使用入伍人員的基本信息(如:政治面貌、家庭背景等)尋找相關(guān)關(guān)系。該研究首先是看到了地理信息系統(tǒng)技術(shù)在人文社科領(lǐng)域的研究成果及實用價值。其次是發(fā)現(xiàn)人類動機的產(chǎn)生和自身成長、生活環(huán)境有密切關(guān)系,和家庭背景以及家庭成員的認知和意識有不可分割的關(guān)系,而這些又和學(xué)生本人及家庭長期所處的地理環(huán)境分不開。該研究旨在考慮入伍人員長期居住地對其思想、選擇等的影響,尋找居住地與入伍意愿的關(guān)系,有效避開了主觀性。借鑒其它研究,發(fā)現(xiàn)人類的發(fā)展與河流起源有重要關(guān)系、城市的發(fā)達與??诤影队兄匾P(guān)系、以及人類建城和城市發(fā)展與地形因素存在關(guān)系,人的成長和家庭環(huán)境與地理區(qū)位有重要關(guān)系,地理因素對家庭成員及學(xué)生本人的思想、見識、接受征兵宣傳的途徑及有效性有一定影響。研究大學(xué)生長期居住地的地理因素與入伍意愿相關(guān)性能夠避免研究方式的單一性,增加結(jié)果準確性,從而為今后大學(xué)生入伍工作尋找多種途徑。并在大學(xué)生入伍工作及地理信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域?qū)で蠖喾N方法,拓寬交叉學(xué)科的研究及研究方法,豐富了研究內(nèi)容。

    二、實驗思路及技術(shù)路線

    地理信息系統(tǒng)空間分析,選擇不一樣的地理區(qū)位因素,該研究考慮到A地高程變化明顯,同時河流與人類生活關(guān)系密切性,選擇高程和河流因素作為地理因素因子。在研究中認為已入伍學(xué)生的入伍意愿是強烈的,在此基礎(chǔ)上進行研究。

    (一)空間分析概述及應(yīng)用

    地理信息系統(tǒng),即Geographic Information System??臻g分析是從空間數(shù)據(jù)中獲取有關(guān)地理對象的空間位置、分布、形態(tài)、形成和演變等信息并進行分析,是地理信息系統(tǒng)的核心功能之一,它對地理信息的提取、表現(xiàn)和傳輸功能區(qū)別于一般信息系統(tǒng)。包括空間查詢與量算、緩沖區(qū)分析、疊加分析、路徑分析、空間插值、統(tǒng)計分類分析等[1]。

    空間分析應(yīng)用十分廣泛,涉及空間分布的數(shù)據(jù)和特征基本都可以采用地理信息系統(tǒng)空間分析。很多水利、交通、環(huán)保、軍事等領(lǐng)域都在使用空間分析功能,地震模擬、城市公共設(shè)施管理、城市應(yīng)急救援等都可以使用該功能??臻g分析在其他學(xué)科中的應(yīng)用也逐漸發(fā)展,如生態(tài)、旅游等,空間分析應(yīng)用于人文社科表現(xiàn)于人口發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展等。此研究也是借鑒了空間分析應(yīng)用于人口及經(jīng)濟領(lǐng)域數(shù)據(jù)的空間分布,將空間分析功能應(yīng)用于入伍大學(xué)生地域數(shù)據(jù)分析,直觀表現(xiàn)大學(xué)生入伍意愿分布以及空間相關(guān)性。

    (二)研究思路

    “入伍意愿”是一個主觀概念,很難用數(shù)字或者公式客觀描述,在研究過程中也就很難對其進行判斷及劃分。在傳統(tǒng)的問卷調(diào)查或者采訪調(diào)查中,也都是基于統(tǒng)計者的主觀認識設(shè)計提問及回答者的主觀理解。在該研究中,為了將“入伍意愿”這個概念統(tǒng)一“固定”,將已入伍大學(xué)生的數(shù)量作為入伍意愿強烈的數(shù)據(jù)進行研究,因此實驗數(shù)據(jù)即為2019年A地已入伍的大學(xué)生數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)進行合理抽稀后再使用入伍大學(xué)生長期居住地的經(jīng)緯度導(dǎo)入相關(guān)軟件中進行可視化及分析。地理區(qū)位因素有很多,如地貌、高程、城市交通、河流信息等,這些地理區(qū)位因素都可能影響大學(xué)生入伍意愿。在該研究中,主要考慮河流信息因素以及高程因素。河流因素不像城市交通那樣是隨城市發(fā)展人為建設(shè),是更為基礎(chǔ)的,同時河流因素對人類起源和發(fā)展起到的作用更早、更明顯,因此選擇河流因素。高程因素主要考慮試驗區(qū)域A地,高程變化明顯,可能對研究對象的影響更明顯,研究意義更大。隨研究區(qū)域的改變也可根據(jù)實地情況調(diào)整不同的地理區(qū)位因素。

    實驗中將A地高程數(shù)據(jù)分為4類、將河網(wǎng)數(shù)據(jù)進行3個等級的緩沖區(qū)分析,再分別將地理位置數(shù)據(jù)與以上兩個數(shù)據(jù)進行疊加,分析落入不同區(qū)域的人口數(shù)。為了排除某區(qū)域人口絕對值本來就大,導(dǎo)致研究結(jié)果人口數(shù)也最多帶來的實驗無效性。實驗引入了人口密度的計算,即研究單位區(qū)域內(nèi)人口數(shù)來判定某因素與大學(xué)生入伍意愿的相關(guān)性。

    (三)技術(shù)路線

    該研究主要是利用A地高程數(shù)據(jù)(DEM)提取河網(wǎng)數(shù)據(jù)和提取各個入伍大學(xué)生居住地高程信息,分別計算居住地在重分類后的高程信息和河網(wǎng)緩沖區(qū)內(nèi)數(shù)量和密度,觀察各類型密度數(shù)據(jù)進行比較分析,技術(shù)路線圖如圖1所示。

    圖1 技術(shù)路線圖

    三、原理及方法

    (一)關(guān)鍵原理介紹

    1.水文分析

    水文分析是利用高程數(shù)據(jù)進行區(qū)域內(nèi)河流、河網(wǎng)的重要方式,也是本研究所采用的方式,使用軟件提取河流基本原理主要是“水往低處流”。水文分析是該研究中基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計算的重要一環(huán)。水文分析要經(jīng)過填洼、流向、流量、河流連接、河網(wǎng)分級等處理,主要是模擬地表水形成徑流的過程,并利用這一模擬過程實現(xiàn)河流、出水口以及流域的提取。高程數(shù)據(jù)是一種連續(xù)的柵格數(shù)據(jù),每個柵格代表不一樣的高程值,水文分析是使用高程數(shù)據(jù)用D8單流向算法進行計算,這種算法的原理是假設(shè)水落在某有個柵格格子,這個格子周圍有8個格子,水流將會流向高程最低的格子中,通過計算機計算會在8個格子中找到高程最低值,使水流向最陡方向落入,整個過程是一個柵格累計計算過程。

    2.緩沖區(qū)分析

    在空間分析中可以創(chuàng)建點、線、面的緩沖區(qū)分析,在該實驗中主要使用線的緩沖區(qū)分析。緩沖區(qū)分析是遍歷輸入要素(線)的每個折點并創(chuàng)建緩沖區(qū)偏移。通過這些偏移創(chuàng)建輸出緩沖區(qū)要素。在緩沖區(qū)分析中可以自由設(shè)定緩沖距離,以用于分析不同距離范圍內(nèi)的緩沖區(qū)域。緩沖區(qū)分析結(jié)果是面要素。

    3.空間連接

    空間連接分析是根據(jù)要素的相對空間位置將連接要素中的行匹配到目標(biāo)要素中的行。連接要素的所有屬性會被追加到目標(biāo)要素的屬性中并復(fù)制到輸出要素類。通過在連接要素的字段映射參數(shù)中控制寫入到輸出中的屬性。此方式能夠有效地計算區(qū)域面積內(nèi)點數(shù)的個數(shù),是計算區(qū)域內(nèi)人口數(shù)的高效方法。

    (二)主要方法介紹

    該實驗使用的關(guān)鍵方法是人口密度計算。人口密度(density of population)是單位土地面積上的人口數(shù)量。通常使用的計量單位有兩種:人/平方公里;人/公頃。它是衡量一個國家或地區(qū)人口分布狀況的重要指標(biāo)。該實驗使用人/平方公里的計算方式。土地面積即為重分類后的各個子區(qū)域,人口數(shù)則為在該區(qū)域內(nèi)的大學(xué)生入伍人數(shù)。用公式表達為公式(1):

    人口密度:

    公式中δ為區(qū)域內(nèi)人口密度,n為人口數(shù)(大學(xué)生入伍人數(shù)),s為區(qū)域面積(單位使用km2)。

    四、數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析

    (1)將A地2019年入伍大學(xué)生住地依次在網(wǎng)絡(luò)地圖中查找后轉(zhuǎn)換為經(jīng)緯度信息,將經(jīng)緯度信息批量轉(zhuǎn)入軟件中并在專題地圖中顯示。將整理后的數(shù)據(jù)分區(qū)域按比例合理抽稀后導(dǎo)入專業(yè)軟件進行可視化。使用A地的高程數(shù)據(jù)按順序進行填洼、流向計算、流量計算等進行水文分析提取區(qū)域內(nèi)河網(wǎng)數(shù)據(jù),將河網(wǎng)數(shù)據(jù)分別進行2km、5km和10km緩沖區(qū)分析,將大學(xué)生入伍數(shù)據(jù)與河流信息疊加并進行分析。將A地高程數(shù)據(jù)進行分類,分類數(shù)據(jù)與大學(xué)生入伍數(shù)據(jù)進行疊加和分析。

    (2)將A地高程進行重分類,將A地2019年入伍大學(xué)生常住地點數(shù)據(jù)根據(jù)相同分類間隔分類分為四類,分為0-1538.5米、1538.5-3076米、3076-4613.5米和4613.5-6151米將大學(xué)生入伍數(shù)據(jù)(點數(shù)據(jù))和高程分類數(shù)據(jù)(面數(shù)據(jù))兩項數(shù)據(jù)進行空間連接得到各類區(qū)域面積、面積中人口數(shù)及人口密度如表1所示。

    表1 2019年A地大學(xué)生入伍意愿與高程相關(guān)性分析表

    (3)將A地2019年入伍大學(xué)生住地數(shù)據(jù)(點數(shù)據(jù))分別和0km-2km、5km和10km緩沖區(qū)分析的河網(wǎng)數(shù)據(jù)(面數(shù)據(jù))進行疊加,并分別進行空間連接,得到各類區(qū)域面積、面積中人口數(shù)及人口密度如表2所示。

    表2 2019年A地大學(xué)生入伍意愿與河網(wǎng)相關(guān)性分析表

    (4)數(shù)據(jù)分析,觀察表1,將A地高程進行等間距分類,分為 0—1538.5米、1538.5—3076米、3076—4613.5米 和4613.5—6151米。研究發(fā)現(xiàn)3076—4613.5米范圍的面積最大,但1538.5—3076米范圍內(nèi)人口最多、人口密度最大。因此在A地高程1538.5米—3076米生活的大學(xué)生入伍意愿最為強烈,0米—1538.5米次之。因此大學(xué)生入伍意愿與高程沒有明顯正相關(guān)或負相關(guān)關(guān)系,但是能看出大學(xué)生入伍意愿最強的學(xué)生居住在高程適中的區(qū)域。觀察表2,人口數(shù)及人口密度在距離河流2千米內(nèi)是最多和最大的,同時距離河流越遠人口數(shù)越少、人口密度越低,這也就意味著A地大學(xué)生入伍意愿與河流距離呈負相關(guān),距離河流越近入伍意愿越強烈。

    五、結(jié)論與展望

    (1)通過將大學(xué)生入伍意愿點數(shù)據(jù)與高程分類數(shù)據(jù)和河流緩沖區(qū)數(shù)據(jù)進行空間鏈接能夠基本得出,A地大學(xué)生入伍意愿與河流的距離呈負相關(guān)關(guān)系,距離河流越近入伍意愿越強烈。A地大學(xué)生入伍意愿與居住地高程沒有明顯相關(guān)關(guān)系,在高程適中地區(qū)的大學(xué)生入伍意愿最強烈,高程較低地區(qū)及高程較高地區(qū)大學(xué)生入伍意愿不是最強,在高程較高地區(qū)入伍意愿最低。

    (2)通過上一點分析,可簡單猜測,大學(xué)生入伍意愿與人類生存發(fā)展和河流關(guān)系基本相似,距離河流近的家庭和學(xué)生愿意入伍,在此區(qū)域內(nèi)學(xué)生能夠有效接受大學(xué)生征兵入伍宣傳。入伍意愿強烈的大學(xué)生較多居住在高程適中的地區(qū),首先高海拔地區(qū)人口數(shù)少,其次高海拔地區(qū)入伍人數(shù)也少,入伍意愿不強烈。在低海拔地區(qū)一般城市建設(shè)成熟,人口數(shù)量多,政策宣傳比較到位,但出現(xiàn)了入伍意愿不是最強烈的現(xiàn)象,說明在低海拔地區(qū)存在其他因素對大學(xué)生及其家庭對選擇入伍有所干擾。

    (3)通過A地大學(xué)生入伍意愿與地理區(qū)位因素的分析,發(fā)現(xiàn)了其與河流與高程的關(guān)系,有關(guān)系但不一定呈正相關(guān)或負相關(guān)。一是使用地理信息系統(tǒng)空間分析對各地大學(xué)生入伍意愿進行分析是有效的且客觀的;二是各地根據(jù)區(qū)位因素,可以采用不一樣的地理因素進行分析,這個方法是值得進一步探究的。三是在大學(xué)生征兵入伍過程中要進一步豐富研究方法,才能找到關(guān)鍵點進行有效宣傳,在此實驗中發(fā)現(xiàn),除了宣傳外也有其他影響大學(xué)生入伍的因素,此也正是類似研究的意義所在—發(fā)現(xiàn)入伍意愿不強的影響因素不是宣傳因素引起的區(qū)域,因此應(yīng)進一步改革大學(xué)生入伍政策并有效落實,對于影響大學(xué)生入伍的主要因素是宣傳因素的區(qū)域應(yīng)加強宣傳或改進宣傳方式。

    (4)本研究是地理信息系統(tǒng)技術(shù)與大學(xué)生征兵入伍結(jié)合的初探,使用A地進行試驗。實驗中根據(jù)A地的特征選擇了高程和河流因素,在后續(xù)研究中可以嘗試其它更多地理區(qū)位因素,如交通、氣候等。而區(qū)位因素的選擇應(yīng)該根據(jù)人文經(jīng)濟等自身的特點以及該區(qū)域的地理特征來進行選取。

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