李林娜，牛群，李正會(huì)，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(qiáng)高校學(xué)生入伍是一項(xiàng)十分重要的工作，研究大學(xué)生入伍動(dòng)機(jī)十分關(guān)鍵，這也是解決入伍宣傳針對(duì)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(wèn)卷調(diào)查等方式進(jìn)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(jī)性以及問(wèn)卷不合理、被試者受試時(shí)環(huán)境影響等問(wèn)題的弊端。在調(diào)查入伍意愿的瓶頸階段，一些學(xué)者開(kāi)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(shí)用價(jià)值。其次是發(fā)現(xiàn)人類(lèi)動(dòng)機(jī)的產(chǎn)生和自身成長(zhǎng)、生活環(huán)境有密切關(guān)系，和家庭背景以及家庭成員的認(rèn)知和意識(shí)有不可分割的關(guān)系，而這些又和學(xué)生本人及家庭長(zhǎng)期所處的地理環(huán)境分不開(kāi)。該研究旨在考慮入伍人員長(zhǎng)期居住地對(duì)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(kāi)了主觀性。借鑒其它研究，發(fā)現(xiàn)人類(lèi)的發(fā)展與河流起源有重要關(guān)系、城市的發(fā)達(dá)與?？诤影队兄匾P(guān)系、以及人類(lèi)建城和城市發(fā)展與地形因素存在關(guān)系，人的成長(zhǎng)和家庭環(huán)境與地理區(qū)位有重要關(guān)系，地理因素對(duì)家庭成員及學(xué)生本人的思想、見(jiàn)識(shí)、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(zhǎng)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(zhǔn)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?jī)?nèi)容。

二、實(shí)驗(yàn)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(shí)河流與人類(lèi)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(rèn)為已入伍學(xué)生的入伍意愿是強(qiáng)烈的，在此基礎(chǔ)上進(jìn)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(duì)象的空間位置、分布、形態(tài)、形成和演變等信息并進(jìn)行分析，是地理信息系統(tǒng)的核心功能之一，它對(duì)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(jì)分類(lèi)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(jì)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(jì)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(gè)主觀概念，很難用數(shù)字或者公式客觀描述，在研究過(guò)程中也就很難對(duì)其進(jìn)行判斷及劃分。在傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查或者采訪調(diào)查中，也都是基于統(tǒng)計(jì)者的主觀認(rèn)識(shí)設(shè)計(jì)提問(wèn)及回答者的主觀理解。在該研究中，為了將“入伍意愿”這個(gè)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(qiáng)烈的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，因此實(shí)驗(yàn)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(jìn)行合理抽稀后再使用入伍大學(xué)生長(zhǎng)期居住地的經(jīng)緯度導(dǎo)入相關(guān)軟件中進(jìn)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(shí)河流因素對(duì)人類(lèi)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(yàn)區(qū)域A地，高程變化明顯，可能對(duì)研究對(duì)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(shí)地情況調(diào)整不同的地理區(qū)位因素。

實(shí)驗(yàn)中將A地高程數(shù)據(jù)分為4類(lèi)、將河網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行3個(gè)等級(jí)的緩沖區(qū)分析，再分別將地理位置數(shù)據(jù)與以上兩個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)值本來(lái)就大，導(dǎo)致研究結(jié)果人口數(shù)也最多帶來(lái)的實(shí)驗(yàn)無(wú)效性。實(shí)驗(yàn)引入了人口密度的計(jì)算，即研究單位區(qū)域內(nèi)人口數(shù)來(lái)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(gè)入伍大學(xué)生居住地高程信息，分別計(jì)算居住地在重分類(lèi)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(lèi)型密度數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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(jì)算的重要一環(huán)。水文分析要經(jīng)過(guò)填洼、流向、流量、河流連接、河網(wǎng)分級(jí)等處理，主要是模擬地表水形成徑流的過(guò)程，并利用這一模擬過(guò)程實(shí)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(gè)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(jìn)行計(jì)算，這種算法的原理是假設(shè)水落在某有個(gè)柵格格子，這個(gè)格子周?chē)?個(gè)格子，水流將會(huì)流向高程最低的格子中，通過(guò)計(jì)算機(jī)計(jì)算會(huì)在8個(gè)格子中找到高程最低值，使水流向最陡方向落入，整個(gè)過(guò)程是一個(gè)柵格累計(jì)計(jì)算過(guò)程。

2.緩沖區(qū)分析

在空間分析中可以創(chuàng)建點(diǎn)、線、面的緩沖區(qū)分析，在該實(shí)驗(yàn)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(gè)折點(diǎn)并創(chuàng)建緩沖區(qū)偏移。通過(guò)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(duì)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(huì)被追加到目標(biāo)要素的屬性中并復(fù)制到輸出要素類(lèi)。通過(guò)在連接要素的字段映射參數(shù)中控制寫(xiě)入到輸出中的屬性。此方式能夠有效地計(jì)算區(qū)域面積內(nèi)點(diǎn)數(shù)的個(gè)數(shù)，是計(jì)算區(qū)域內(nèi)人口數(shù)的高效方法。

（二）主要方法介紹

該實(shí)驗(yàn)使用的關(guān)鍵方法是人口密度計(jì)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(jì)量單位有兩種：人/平方公里；人/公頃。它是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)人口分布狀況的重要指標(biāo)。該實(shí)驗(yàn)使用人/平方公里的計(jì)算方式。土地面積即為重分類(lèi)后的各個(gè)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(dá)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(jìn)行可視化。使用A地的高程數(shù)據(jù)按順序進(jìn)行填洼、流向計(jì)算、流量計(jì)算等進(jìn)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(jìn)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(jìn)行分析。將A地高程數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)數(shù)據(jù)與大學(xué)生入伍數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加和分析。

（2）將A地高程進(jìn)行重分類(lèi)，將A地2019年入伍大學(xué)生常住地點(diǎn)數(shù)據(jù)根據(jù)相同分類(lèi)間隔分類(lèi)分為四類(lèi)，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(diǎn)數(shù)據(jù)）和高程分類(lèi)數(shù)據(jù)（面數(shù)據(jù)）兩項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間連接得到各類(lèi)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?cái)?shù)據(jù)（點(diǎn)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(jìn)行疊加，并分別進(jìn)行空間連接，得到各類(lèi)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(jìn)行等間距分類(lèi)，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(qiáng)烈，0米—1538.5米次之。因此大學(xué)生入伍意愿與高程沒(méi)有明顯正相關(guān)或負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是能看出大學(xué)生入伍意愿最強(qiáng)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(shí)距離河流越遠(yuǎn)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(fù)相關(guān)，距離河流越近入伍意愿越強(qiáng)烈。

五、結(jié)論與展望

（1）通過(guò)將大學(xué)生入伍意愿點(diǎn)數(shù)據(jù)與高程分類(lèi)數(shù)據(jù)和河流緩沖區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)相關(guān)關(guān)系，距離河流越近入伍意愿越強(qiáng)烈。A地大學(xué)生入伍意愿與居住地高程沒(méi)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(qiáng)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(qiáng)，在高程較高地區(qū)入伍意愿最低。

（2）通過(guò)上一點(diǎn)分析，可簡(jiǎn)單猜測(cè)，大學(xué)生入伍意愿與人類(lèi)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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)烈的現(xiàn)象，說(shuō)明在低海拔地區(qū)存在其他因素對(duì)大學(xué)生及其家庭對(duì)選擇入伍有所干擾。

（3）通過(guò)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(fù)相關(guān)。一是使用地理信息系統(tǒng)空間分析對(duì)各地大學(xué)生入伍意愿進(jìn)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(jìn)行分析，這個(gè)方法是值得進(jìn)一步探究的。三是在大學(xué)生征兵入伍過(guò)程中要進(jìn)一步豐富研究方法，才能找到關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行有效宣傳，在此實(shí)驗(yàn)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(lèi)似研究的意義所在—發(fā)現(xiàn)入伍意愿不強(qiáng)的影響因素不是宣傳因素引起的區(qū)域，因此應(yīng)進(jìn)一步改革大學(xué)生入伍政策并有效落實(shí)，對(duì)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(qiáng)宣傳或改進(jìn)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(jìn)行試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)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(jì)等自身的特點(diǎn)以及該區(qū)域的地理特征來(lái)進(jìn)行選取。