我国汉族学生维尔维克指数空间自相关特征分析

2011-03-29古维秋

军事体育学报 2011年3期

古维秋

(重庆师范大学体育学院,重庆400047)

尽管我国学生体质调研起步晚,由于国家重视我国学生体质测试体系、干预手段等研究领域取得了重大突破。与国外同类研究相比,显示出对学生体质调查与指标筛选的全面性和先进性,但对学生体质调研数据的利用和研究薄弱。尤其是对每次测试所获取信息、数据管理、调研结果的表达和统计分析方法未能充分反映学生体质状况的空间信息,学生体质调研信息的利用效率低。鉴于此,本文利用GIS技术平台,建立维尔维克指数的空间自相关模型,采用空间自相关分析方法,从全域角度对我国汉族学生维尔维克指数分布的空间结构状态进行探讨。同时结合自然环境、社会发展和经济水平的相关指标,揭示维尔维克指数分布现象的动因和形成机理。为我国学生体质评价、预测、影响因素等研究探索新路径,为各地教育部门及时了解当地学生体质健康状况、制定体育锻炼和健康教育计划提供科学依据,同时也为地理信息系统技术在体育学领域的应用提供参考。

1 研究对象与数据来源

维尔维克指数是指人体每厘米的身高所含有的重量和围度之和,是综合反映人体身高、体重、胸围生长发育基本特征的一项重要指标,它随年龄变化而变化,18岁时达到稳定状态。本文以2005年中国学生体质与健康调研报告中18岁城男、乡男、城女、乡女学生的维尔维克指数测试数据为基础数据[1],研究对象除西藏 (西藏没有汉族学生调研任务)之外的全国30个省、市 (自治区)18岁汉族学生。全国18岁汉族学生维尔维克指数的原始数据,来源于2005年全国学生体质调研的公布数据。根据研究需要分为城市男生、乡村男生、城市女生和乡村女生共4类人群20 307名学生。

2 研究方法

2.1 GIS技术

地理信息系统 (GIS)技术是计算机技术、数据库技术、图形图像技术相结合的产物,是管理和研究空间数据的技术系统。随着该技术的发展,被广泛运用到诸如人口、环境、资源等众多领域中。GIS技术能帮助在学生体质监测评价中实现数据输入、数据描述、空间插值和空间建模,可以直接实现空间自相关分析并能制图输出。本文借助ARCGIS9.3通用地理信息系统软件,分别在ARCGIS建立全国30个省市自治区18岁学生维尔维克指数和描述各省市自然环境的相对湿度、社会环境的经济综合指标GDP、预期寿命指数的莫兰指数并制图。

2.2 空间自相关分析

空间自相关是一种空间统计方法,指同一个变量在不同空间位置上的相关性,按照空间赋值状况量测各个变量值之间的相关关系。如果相似的值在空间上互相靠近,则被描述为极相关;如果从数值安排未能得出模式,则为独立或随机的[2]。本文对代表学生身体形态特征的维尔维克指数空间布局的分析,采用了全局Moran's I系数来反映邻近区域单元上同一现象或属性值的相关程度。

全域型Moran's I的公式:

式中n为研究区域内不规则空间单元的个数,xi和xj分别表示某现象或某属性特征x在空间地域单元i和j上的观测值,¯x是研究对象x的平均值,Wij是空间权重矩阵。Moran's I统计量的取值范围为 [-1,1],I小于0代表空间负相关,大于0时代表空间正相关,I=0代表空间无关。当I=1时有很强的空间正相关性,当I=-1时有很强的空间负相关性,I趋近于0时,相邻空间单元间相关性低,即表示某空间现象的高值或低值呈无规律的随机分布状态。为更好的说明空间自相关性,对于Moran's I指数,可以用标准化统计量z来检验n个区域是否存在空间自相关关系。

Z的计算公式为[3]:

当z值为正且高于1.65时,表明存在正的空间自相关,也就是说相似的观测值 (高值或低值)趋于空间集聚;当z值为负值小于-1.65时,表明存在负的空间自相关,相似的观测值趋于分散分布;当z值介于-1.65与1.65之间时,观测值呈现独立或随机分布。

3 结果与讨论

3.1 我国学生维尔维克指数空间自相关分布特征

3.1.1 维尔维克指数分布特点

以2005年中国学生体质与健康调研报告中18岁学生的维尔维克指数基础数据,经统计处理获得各省市及全国18岁学生的维尔维克指数均值,制图1。

图1显示,我国各省区18岁学生维尔维克指数存在较大差异。维尔维克指数较高的省区有天津、北京、山东、河北、黑龙江、辽宁和吉林省,这些省区主要位于我国北方的华北地区 (北京、天津、河北)、东北地区 (辽宁、吉林、黑龙江)和华东地区 (山东);北方地区除内蒙古、青海、宁夏3省区学生维尔维克指数低于全国水平外,北方其他省区学生维尔维克指数都处在全国平均值(83.25)以上;全国学生维尔维克指数较低的省区有青海、海南、广东、广西、重庆和贵州省,主要集中于我国南方的华南地区 (广东、广西、海南)和西南地区 (重庆、贵州)以及北方的西北地区(青海)。综上所述,我国学生维尔维克指数分布的主要特点是北方学生维尔维克指数水平明显高于南方学生,北方学生的体型高大、南方学生体型矮小的特点。

图1 全国各省区学生维尔维克指数比较图

3.1.2 维尔维克指数及其相关影响因素的莫兰指数整体空间集聚特征

本文选取全国30个省区维尔维克指数及其与之关系密切的各省市自然环境因素的相对湿度、社会环境因素的预期寿命和GDP等指标数据 (见表1)[4,5],采用最大距离标准,建立莫兰指数,计算结果如表2所示。

表1 维尔维克及相关指数数据表

表2 全国18岁青年学生维尔维克及相关指数

从表2可以看出,维尔维克指数、相对湿度、2000预期寿命和GDP的 I系数分别为 0.31、0.24、0.16、0.03,均在 [-1,1] 之间,表明它们都存在空间相关性,空间相关程度最大的为维尔维克指数,其次是相对湿度和2000预期寿命,GDP的I值趋近于0,表明其空间相关性低。为更好的说明空间自相关性,对于Moran's I系数,采用标准化统计量z进行检验,结果显示维尔维克指数、相对湿度的Z(I)值分别为8.02、6.45、4.46,其值都大于1.65,说明全国30个省区维尔维克指数、相对湿度都具有空间正相关,在空间上具有明显的集聚特征,即在某个区域会出现 “高-高”或 “低-低”的集聚效应。而标准化结果GDP的Z(I)值小于1.65,则表示代表经济水平的GDP指标的空间分布是具有随机性或离散,不存在集聚特征。

3.2 维尔维克指数及其相关影响因素的莫兰指数空间集聚效果分析

将表2中显示具有显著空间集聚特征的维尔维克指数、相对湿度经标准化Z(I)值处理,借助于ARCGIS9.3通用地理信息系统软件 (GIS)可制作空间自相关示意图2。

3.2.1 维尔维克指数的空间自相关分析

从图2可知,全国维尔维克指数的标准化Z(I)值在1.65～5.41间,出现了两大高集聚状态区域,一是在北京、天津、河北、山东、辽宁、吉林、黑龙江出现了 “高-高”集聚形态,表明此空间的临近区域内维尔维克指数都高,二是在西南和华南部分地区,即四川、云南、贵州、广西、广东、湖南、海南出现 “低-低”集聚形态,表明此空间临近区域内的维尔维克指数都低。

图2 2005年全国维尔维克指数Z-normal(Ⅰ)示意图

3.2.2 相对湿度的空间自相关分析

相对湿度的Z(I)的标准化值在1.65～5.58间,我国呈现出两种高集聚空间结构形态,一是西南地区 (四川、重庆、贵州)、华南地区 (广西、广东、海南、湖南)呈现明显的 “高-高”集聚,表明这一带属于相对湿度较高的集中区域;二是在华北 (北京、天津、河北、山东、山西)和内蒙古则出现 “低-低”的空间集聚现象,表明华北地区和内蒙地区相对湿度都较低。将相对湿度Z-normal(I)示意图5与学生维尔维克指数Z-normal(I)示意图4比较发现,相对湿度 “高-高”集聚的西南地区、华南地区与维尔维克指数 “低-低”的空间集聚吻合,相对湿度 “低-低”集聚的华北地区、内蒙古地区与维尔维克指数 “高-高”的空间集聚吻合,说明相对湿度与维尔维克指数具有负相关,对维尔维克指数具有牵制作用。