大學生入伍意愿與地理區位因素相關性分析*

李林娜，牛群，李正會，汪飛，韓毓，韓麗

1.西南林業大學；2云南交通職業技術學院；3.云南省遙感中心

一、目的意義

明確加強高校學生入伍是一項十分重要的工作，研究大學生入伍動機十分關鍵，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量的前提下，研究大學生入伍意愿是非常有必要的，很多學者采用了問卷調查等方式進行的大學生入伍意愿的調查，其中難以避免主觀性、隨機性以及問卷不合理、被試者受試時環境影響等問題的弊端。在調查入伍意愿的瓶頸階段，一些學者開始使用入伍人員的基本信息（如：政治面貌、家庭背景等）尋找相關關系。該研究首先是看到了地理信息系統技術在人文社科領域的研究成果及實用價值。其次是發現人類動機的產生和自身成長、生活環境有密切關系，和家庭背景以及家庭成員的認知和意識有不可分割的關系，而這些又和學生本人及家庭長期所處的地理環境分不開。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系，有效避開了主觀性。借鑒其它研究，發現人類的發展與河流起源有重要關系、城市的發達與海口河岸有重要關系、以及人類建城和城市發展與地形因素存在關系，人的成長和家庭環境與地理區位有重要關系，地理因素對家庭成員及學生本人的思想、見識、接受征兵宣傳的途徑及有效性有一定影響。研究大學生長期居住地的地理因素與入伍意愿相關性能夠避免研究方式的單一性，增加結果準確性，從而為今后大學生入伍工作尋找多種途徑。并在大學生入伍工作及地理信息系統研究領域尋求多種方法，拓寬交叉學科的研究及研究方法，豐富了研究內容。

二、實驗思路及技術路線

地理信息系統空間分析，選擇不一樣的地理區位因素，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生的入伍意愿是強烈的，在此基礎上進行研究。

（一）空間分析概述及應用

地理信息系統，即Geographic Information System。空間分析是從空間數據中獲取有關地理對象的空間位置、分布、形態、形成和演變等信息并進行分析，是地理信息系統的核心功能之一，它對地理信息的提取、表現和傳輸功能區別于一般信息系統。包括空間查詢與量算、緩沖區分析、疊加分析、路徑分析、空間插值、統計分類分析等[1]。

空間分析應用十分廣泛，涉及空間分布的數據和特征基本都可以采用地理信息系統空間分析。很多水利、交通、環保、軍事等領域都在使用空間分析功能，地震模擬、城市公共設施管理、城市應急救援等都可以使用該功能。空間分析在其他學科中的應用也逐漸發展，如生態、旅游等，空間分析應用于人文社科表現于人口發展、經濟發展等。此研究也是借鑒了空間分析應用于人口及經濟領域數據的空間分布，將空間分析功能應用于入伍大學生地域數據分析，直觀表現大學生入伍意愿分布以及空間相關性。

（二）研究思路

“入伍意愿”是一個主觀概念，很難用數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。在傳統的問卷調查或者采訪調查中，也都是基于統計者的主觀認識設計提問及回答者的主觀理解。在該研究中，為了將“入伍意愿”這個概念統一“固定”，將已入伍大學生的數量作為入伍意愿強烈的數據進行研究，因此實驗數據即為2019年A地已入伍的大學生數據，并將數據進行合理抽稀后再使用入伍大學生長期居住地的經緯度導入相關軟件中進行可視化及分析。地理區位因素有很多，如地貌、高程、城市交通、河流信息等，這些地理區位因素都可能影響大學生入伍意愿。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展人為建設，是更為基礎的，同時河流因素對人類起源和發展起到的作用更早、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。隨研究區域的改變也可根據實地情況調整不同的地理區位因素。

實驗中將A地高程數據分為4類、將河網數據進行3個等級的緩沖區分析，再分別將地理位置數據與以上兩個數據進行疊加，分析落入不同區域的人口數。為了排除某區域人口絕對值本來就大，導致研究結果人口數也最多帶來的實驗無效性。實驗引入了人口密度的計算，即研究單位區域內人口數來判定某因素與大學生入伍意愿的相關性。

（三）技術路線

該研究主要是利用A地高程數據（DEM）提取河網數據和提取各個入伍大學生居住地高程信息，分別計算居住地在重分類后的高程信息和河網緩沖區內數量和密度，觀察各類型密度數據進行比較分析，技術路線圖如圖1所示。

圖1 技術路線圖

三、原理及方法

（一）關鍵原理介紹

1.水文分析

水文分析是利用高程數據進行區域內河流、河網的重要方式，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數據計算的重要一環。水文分析要經過填洼、流向、流量、河流連接、河網分級等處理，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河流、出水口以及流域的提取。高程數據是一種連續的柵格數據，每個柵格代表不一樣的高程值，水文分析是使用高程數據用D8單流向算法進行計算，這種算法的原理是假設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.緩沖區分析

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

3.空間連接

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

（二）主要方法介紹

該實驗使用的關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人口分布狀況的重要指標。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域，人口數則為在該區域內的大學生入伍人數。用公式表達為公式（1）：

人口密度：

公式中δ為區域內人口密度，n為人口數（大學生入伍人數），s為區域面積（單位使用km2）。

四、數據處理與數據分析

（1）將A地2019年入伍大學生住地依次在網絡地圖中查找后轉換為經緯度信息，將經緯度信息批量轉入軟件中并在專題地圖中顯示。將整理后的數據分區域按比例合理抽稀后導入專業軟件進行可視化。使用A地的高程數據按順序進行填洼、流向計算、流量計算等進行水文分析提取區域內河網數據，將河網數據分別進行2km、5km和10km緩沖區分析，將大學生入伍數據與河流信息疊加并進行分析。將A地高程數據進行分類，分類數據與大學生入伍數據進行疊加和分析。

（2）將A地高程進行重分類，將A地2019年入伍大學生常住地點數據根據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米將大學生入伍數據（點數據）和高程分類數據（面數據）兩項數據進行空間連接得到各類區域面積、面積中人口數及人口密度如表1所示。

表1 2019年A地大學生入伍意愿與高程相關性分析表

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

表2 2019年A地大學生入伍意愿與河網相關性分析表

（4）數據分析，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。研究發現3076—4613.5米范圍的面積最大，但1538.5—3076米范圍內人口最多、人口密度最大。因此在A地高程1538.5米—3076米生活的大學生入伍意愿最為強烈，0米—1538.5米次之。因此大學生入伍意愿與高程沒有明顯正相關或負相關關系，但是能看出大學生入伍意愿最強的學生居住在高程適中的區域。觀察表2，人口數及人口密度在距離河流2千米內是最多和最大的，同時距離河流越遠人口數越少、人口密度越低，這也就意味著A地大學生入伍意愿與河流距離呈負相關，距離河流越近入伍意愿越強烈。

五、結論與展望

（1）通過將大學生入伍意愿點數據與高程分類數據和河流緩沖區數據進行空間鏈接能夠基本得出，A地大學生入伍意愿與河流的距離呈負相關關系，距離河流越近入伍意愿越強烈。A地大學生入伍意愿與居住地高程沒有明顯相關關系，在高程適中地區的大學生入伍意愿最強烈，高程較低地區及高程較高地區大學生入伍意愿不是最強，在高程較高地區入伍意愿最低。

（2）通過上一點分析，可簡單猜測，大學生入伍意愿與人類生存發展和河流關系基本相似，距離河流近的家庭和學生愿意入伍，在此區域內學生能夠有效接受大學生征兵入伍宣傳。入伍意愿強烈的大學生較多居住在高程適中的地區，首先高海拔地區人口數少，其次高海拔地區入伍人數也少，入伍意愿不強烈。在低海拔地區一般城市建設成熟，人口數量多，政策宣傳比較到位，但出現了入伍意愿不是最強烈的現象，說明在低海拔地區存在其他因素對大學生及其家庭對選擇入伍有所干擾。

（3）通過A地大學生入伍意愿與地理區位因素的分析，發現了其與河流與高程的關系，有關系但不一定呈正相關或負相關。一是使用地理信息系統空間分析對各地大學生入伍意愿進行分析是有效的且客觀的；二是各地根據區位因素，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。三是在大學生征兵入伍過程中要進一步豐富研究方法，才能找到關鍵點進行有效宣傳，在此實驗中發現，除了宣傳外也有其他影響大學生入伍的因素，此也正是類似研究的意義所在—發現入伍意愿不強的影響因素不是宣傳因素引起的區域，因此應進一步改革大學生入伍政策并有效落實，對于影響大學生入伍的主要因素是宣傳因素的區域應加強宣傳或改進宣傳方式。

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