system: [SYSTEM]

user: 4. 基于点状数据的云南省彝族地名与自然社会因子的相关分析 4.1. 相关分析自然社会因子及数据准备 4.1.1. 参与分析的自然社会因子 除地名本身数据的进一步处理外，此处分析包括海拔、坡度、彝语地名与道路的距离、彝语地名与铁路的距离、彝语地名与水系的距离、彝语地名与主要城市的距离、彝语地名与农用地的距离。 图1. 技术路线图 4.1.2. 数据准备 1) 地名数据的准备 因为要分析地名和其他自然社会因子之间的关系，彝语地名坐标数据显然不能直接使用。需要插值成一个铺满整个云南省的地名数据，才能从中使用彝语地名坐标位置来提取数据。简要处理过程为：a) 将《中华人民共和国地名词典——云南省》中所列出的汉语地名按照彝语地名处理方法加入坐标，并做为矢量图。b) 将汉语地名矢量图和彝语地名矢量图合并为汉彝地名图。c) 参照王冠雄方法 [ 2 ] 并适当调整，在图层属性表中建立新字段，彝语地名属性设为1，汉语地名设为0，为空间插值打下基础。d) 用克里金插值法对云南省彝语地名、汉语地名进行插值，得到覆盖全省的地名图(图2)。e) 然后用ArcGIS10.2(下同)中的值提取至点工具提取彝语地名点克里金值数据。 2) 海拔数据的准备 海拔数据直接提取自云南省90 mDEM数据(图3)，该数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)。 3) 坡度数据的准备 坡度数据提取自以云南省90mDEM数据为基础得到的坡度图(图4)。然后用值提取至点工具提取彝语地名点坡度数据。 4) 彝语地名与道路距离的准备 道路数据来源于云南省省道矢量数据(图5)。在ArcGIS中使用近邻分析工具得到每一个彝语地名距离道路的最短距离。 图2. 云南省彝语地名克里金值 图3. 云南省90 m DEM 5) 彝语地名与铁路距离的准备 铁路网采用中国国家基础地理信息系统数据中的主要铁路文件，数据为1:400万国家基础地理信息系统数据。在ArcGIS中使用裁剪工具得到云南省铁路图(图6)。然后使用近邻分析工具得到每一个彝语地名距离铁路的最短距离。 6) 彝语地名与水系距离的准备 将云南省河流、湖泊、水库矢量图合并到一个空图层中即得到水系图(图7)。然后使用近邻分析工具得到每一个彝语地名距离铁路的最短距离。 7) 彝语地名与主要城市的距离 因为彝语地名形成时间较早，所以选择了云南省目前通过国务院认定的六大国家级历史文化名城(昆明、大理、丽江、建水、巍山和会泽)作为主要城市。接着从云南省省市区县政府矢量图中导出主要城市图(图8)。然后使用近邻分析工具得到每一个彝语地名距离主要城市的最短距离。 8) 彝语地名与农用地距离的准备 农用地数据采用美国宇航局(NASA)提供的MODIS卫星的三级数据土地覆盖类型产品。简要处理过程如下：a) 下载NASA目前提供的最新2013年500 m三级数据土地覆盖类型产品，云南省需要2景影像才能覆盖。该产品采用五种不同的土地覆盖分类方案，信息提取主要技术是监督决策树分类。五个分类方案如下：IGBP的全球植被分类方案、美国马里兰大学(UMD格式)方案、基于MODIS叶面积指数/光合有效辐射方案、基于MODIS衍生净初级生产力(NPP)方案、植物功能型(肺功能)方案。本研究选用最 图4. 云南省坡度 常用的IGBP的全球植被分类方案，其第12类为农用地。b) 使用MRT软件将2景影像重投影，并将按照IGBP的全球植被分类方案得到的数据导出为GeoTIFF格式。c) 使用ArcGIS中的合并工具将2景GeoTIFF格式的影像拼接为一幅影像，并裁剪为云南省土地覆盖图。d) 将云南省土地覆盖图由栅格数据转为矢量数据(图9)。e) 提取农用地数据得到云南省农用地图(图10)。 然后使用近邻分析工具得到每一个彝语地名距离农用地的最短距离。 将彝语地名克里金值、彝语地名海拔、彝语地名坡度、彝语地名与道路的距离、彝语地名与铁路的距离、彝语地名与水系的距离、彝语地名与主要城市的距离、彝语地名与农用地的距离分别导出到EXCEL，得到云南省彝语地名与自然社会因子的相关分析数据表(因为内容太多，故在文中略去)。 图5. 云南省省道 图6. 云南省铁路 图7. 云南省水系 图8. 云南省主要城市 图9. 云南省土地覆盖图 图10. 云南省农用地图 4.2. 云南省彝族地名与自然社会因子相关分析 任何事物的变化都有其他事物是相互联系和相互影响的，用于描述事物数量特征的变量之间自然也存在一定的关系。衡量事物之间相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析 [ 15 ] 。 连续变量的相关指标一般采用积差相关系数，又称为Pearson相关系数来表示其相关性的大小。但由于Pearson相关系数适用条件较高，要求x，y都要服从正态分布，有时难以满足。此时可以选择秩相关系数，即Spearman相关系数。它是利用两变量的秩次大小进行相关分析的，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法。因此它的适用范围较Pearson相关系数要广得多。即使原始数据是等级资料也可以计算Spearman相关系数，但统计效能比Pearson相关系数要低一些 [ 16 ] 。 将彝语地名克里金值分别与彝语地名海拔、彝语地名坡度、彝语地名与道路的距离、彝语地名与铁路的距离、彝语地名与水系的距离、彝语地名与主要城市的距离、彝语地名与农用地的距离在SPSS20中一一进行Spearman相关分析，得到以下结果(表1~7)。 从表1中可见，彝语地名及其与铁路距离的相关性呈现为负相关，但是关系较弱，为−0.255，且在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。说明铁路附近彝语地名数量较少，而远离铁路则彝语地名数量较多。 从表2中可见，彝语地名及其与道路距离的相关性呈现为正相关，但是关系较弱，为0.201，且在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。说明道路(省道)附近彝语地名数量较多，而远离道路则彝语地名数量较少，彝语地名具有一定的道路可达性。 从表3中可见，彝语地名及其与水系距离的相关性呈现为负相关，但是关系微弱，为−0.076。说明水系附近彝语地名数量相对较少，而远离水系则彝语地名数量相对较多，彝语地名未体现出驱水性，也从侧面表明彝族居住环境并未拥有较大水域。 从表4中可见，彝语地名及其与农用地距离的相关性呈现为负相关，但是关系微弱，为−0.055。说明农用地附近彝语地名数量相对较少，而远离农用地则彝语地名数量相对较多，也从侧面表明彝族居住环境并未拥有较大农用地。 Table 1 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and the distance between placenames and railwa 地名值 彝语地名与铁路距离 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 −0.255 ** Sig. (双侧) . 0.000 N 276 276 彝语地名与铁路距离 相关系数 −0.255 ** 1.000 Sig. (双侧) 0.000 . N 276 276 表1. 彝语地名及其与铁路距离的相关分析结果 ** 在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。 Table 2 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and the distance between placenames and roa 地名值 彝语地名与道路距离 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 0.201 ** Sig. (双侧) . 0.001 N 276 276 彝语地名与道路距离 相关系数 0.201 ** 1.000 Sig. (双侧) 0.001 . N 276 276 表2. 彝语地名及其与道路距离的相关分析结果 ** 在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。 Table 3 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and the distance between placenames and water syste 地名值 彝语地名与水系距离 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 −0.076 Sig. (双侧) . 0.205 N 276 276 彝语地名与水系距离 相关系数 −0.076 1.000 Sig. (双侧) 0.205 . N 276 276 表3. 彝语地名及其与水系距离的相关分析结果 Table 4 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and the distance between placenames and agricultural lan 地名值 彝语地名与农用地距离 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 −0.055 Sig. (双侧) . 0.366 N 276 276 彝语地名与农用地距离 相关系数 −0.055 1.000 Sig. (双侧) 0.366 . N 276 276 表4. 彝语地名及其与农用地距离的相关分析结果 Table 5 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and the distance between placenames and main citie 地名值 彝语地名与主要城市距离 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 0.006 Sig. (双侧) . 0.918 N 276 276 彝语地名与主要城市距离 相关系数 0.006 1.000 Sig. (双侧) 0.918 . N 276 276 表5. 彝语地名及其与主要城市距离的相关分析结果 Table 6 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and elevatio 地名值 地名点高程 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 0.216 ** Sig .(双侧) . 0.000 N 276 276 地名点高程 相关系数 0.216 ** 1.000 Sig. (双侧) 0.000 . N 276 276 表6. 彝语地名及其与地名点高程的相关分析结果 ** 在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。 Table 7 Correlation analysis result of placenames named in Yi Nationality Language and slop 地名值 地名点坡度 Spearman的rho 地名值 相关系数 1.000 −0.005 Sig. (双侧) . 0.934 N 276 276 地名点坡度 相关系数 −0.005 1.000 Sig. (双侧) 0.934 . N 276 276 表7. 彝语地名及其与地名点坡度的相关分析结果 从表5中可见，彝语地名及其与主要城市距离的相关性呈现为正相关，但是关系微弱，为0.006。说明彝语地名一定程度上相对靠近主要城市。 从表6中可见，彝语地名与地名点高程的相关性呈现为正相关，但是关系较弱，为0.216，且在置信度(双测)为0.01时，相关性是显著的。说明一定范围内高程越高彝语地名数量较多，而高程越低则彝语地名数量较少，表明彝语地名分布在相对较高的地方。 从表7中可见，彝语地名与坡度的相关性呈现为负相关，但是关系微弱，为−0.005。说明彝语地名一定程度上相对集聚于坡度较低的地方。 为增强数据分析的适应性，采用了Spearman相关系数进行分析，导致了相关系数较小。所以虽然以上相关分析的相关系数较小，但也表明了彝语地名与各项自然社会因子的关系。总体来看，正相关关系从强到弱的3个因子依次是高程、彝语地名与道路距离、彝语地名与主要城市距离，负相关关系从强到弱的4个因子依次是彝语地名与铁路距离、彝语地名与水系距离、彝语地名与农用地距离、坡度。从相关系数数据大小来看，与彝语地名关系最大的因子分别是彝语地名与铁路距离、高程、彝语地名与道路距离。