Machen Sie Ihre Karte visuell! Sie nutzt geografische Informationssysteme, um die reale Welt widerzuspiegeln

Die Menschen des Altertums verwendeten Karten zur Darstellung räumlicher Informationen, während die Menschen der Moderne geografische Informationssysteme (GIS) nutzen, um die reale Welt widerzuspiegeln.

GIS ist ein computergestütztes Tool, mit dem räumliche Informationen verwaltet, analysiert und integriert werden können. Mehr als zehn Jahre nach der Einführung des weltweit ersten praktischen GIS begann auch mein Land im Jahr 1977 mit der Forschung und Entwicklung von GIS. Im Laufe des letzten halben Jahrhunderts hat sich Chinas GIS von der Nachahmung zur eigenständigen Forschung und Entwicklung entwickelt, wurde kontinuierlich mit Spitzentechnologien integriert und nach und nach auf alle Aspekte der Volkswirtschaft und des Lebensunterhalts der Menschen angewendet. Dies ist untrennbar mit der Auseinandersetzung mit Theorie, Methoden und Anwendungen durch die große Zahl der Lehr- und Forschungsmitarbeiter sowie ihren Bemühungen um die Talentförderung verbunden.

▲Pu Yingxia (zweite von links) verteidigte 2021 ihre Masterarbeit in Kartografie und GIS an der Universität Nanjing

Pu Yingxia, außerordentlicher Professor an der Fakultät für Geographie und Meereswissenschaften der Universität Nanjing, ist solch ein wissenschaftlicher und technologischer Mitarbeiter, der in meinem Land seit langer Zeit an vorderster Front der GIS-Lehre und -Forschung arbeitet. Seit den 1990er Jahren ist Pu Yingxia an der Spitze geblieben und hat wichtige Kurse wie Kartenprojektion, Kartenanalyse und -anwendung, räumliche ökonometrische Modelle und räumliche Datenanalyse eröffnet. Sie hat eine Reihe innovativer und praktischer Ergebnisse in der integrierten Theorie und den Methoden der GIS- und Raumdatenanalyse und ihrer Anwendung in der Regionalanalyse erzielt. Sie hat viele talentierte Studenten gefördert und war Zeugin und Teilnehmerin der 30-jährigen harten Arbeit und Entwicklung des chinesischen GIS.

Kontinuierliche Verbesserung zur Förderung der Entwicklung des chinesischen GIS

Der Wind kommt von der Spitze des grünen Apfels und aus den kleinen Kräuselungen bilden sich Wellen. Dieser Satz spiegelt die Entwicklung des chinesischen GIS getreu wider und ist eine anschauliche Beschreibung der Karriere von Pu Yingxia.

Im Jahr 1990 wurde Pu Yingxia in die Abteilung für Geographie der Shandong Normal University aufgenommen. Während ihres Grundstudiums entwickelte sie ein großes Interesse an quantitativer Geographie. Im Jahr 1994 wurde Pu Yingxia an der School of Geography and Ocean Sciences (ehemals Department of Geography) der Universität Nanjing, der Wiege der chinesischen Geographie, aufgenommen, um einen Master-Abschluss in Kartografie und geografischen Informationssystemen zu erwerben. Drei Jahre später schloss sie ihr Studium ab und blieb als Dozentin an der Universität. Zu dieser Zeit hatte die inländische GIS-Forschung gerade erst begonnen und der Universität Nanjing fehlten talentierte Mitarbeiter im Bereich der Geoinformationswissenschaft. Pu Yingxia stand sowohl Chancen als auch Herausforderungen gegenüber.

Kartenprojektion war der erste Kurs, den Pu Yingxia unterrichtete. „Ich habe Kartografie studiert, mich aber nie speziell mit Kartenprojektion beschäftigt und die darin verwendete höhere Mathematik ist auch relativ schwierig.“ Um dieses schwierige Problem zu bewältigen, lernte sie fleißig und selbstständig, stellte demütig Fragen, sammelte einen dicken Stapel Unterrichtspläne und Notizen an und war nach und nach in der Lage, ihre eigenen Aufgaben zu übernehmen. Um seine wissenschaftliche Forschung zu verbessern, begann Pu Yingxia 1999 ein Promotionsstudium und führte eingehende Forschungen zur räumlichen Datenanalyse durch. Nach Abschluss ihrer Promotion bewarb sie sich 2006 um ihr erstes wichtiges Projekt, das Jugendprojekt der National Natural Science Foundation, und bekam die Genehmigung. Am Beispiel der Wirtschafts- und Sozialdaten der Provinz Jiangsu entdeckte sie in der GIS-Datenbank räumliche Korrelationsmuster und startete damit offiziell ihre wissenschaftliche Forschungskarriere. Sie begann mit der Analyse regionaler Daten und vertiefte sich schrittweise in die komplexe Analyse von Daten zur Bevölkerungsmigration.

Um ihr akademisches Wissen zu erweitern, besuchte Pu Yingxia 2008 und 2017 zu Austauschprogrammen das China Data Research Center der University of Michigan und das Department of Rural Economics, Society and Education der Pennsylvania State University. In den letzten Jahren hat sie durch die Kombination internationaler Spitzenforschung und ihrer eigenen Erkenntnisse auch einen Kurs zur räumlichen Datenanalyse eröffnet, der viel fortgeschrittene Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistikkenntnisse beinhaltet und komplexe GIS-Technologien abdeckt. Pu Yingxia sagte hierzu: „Eine Disziplin wird im Laufe ihrer Entwicklung immer komplexer und stellt immer höhere Anforderungen an die Forscher. Nur wenn wir mit der Zeit Schritt halten und kontinuierlich lernen und Wissen ansammeln, können wir uns an die Entwicklungsanforderungen der Disziplin anpassen und bessere Ergebnisse erzielen.“

Dank dessen hat Pu Yingxia bis heute mehr als 90 wissenschaftliche Arbeiten im In- und Ausland veröffentlicht. beteiligte sich an der Fertigstellung der Monographie „GIS Spatial Correlation Pattern Discovery“; und war an der Erstellung von drei Lehrbüchern beteiligt: ​​„Anwendung der Geographischen Informationstechnologie“, „Kartenprojektion“ und „Kartographie“. Im Jahr 2021 gewann sie den ersten Preis des Jiangsu Science and Technology Award und den Science and Technology Progress Award der China Geographic Information Industry Association für ihre Arbeiten „Schlüsseltechnologien und Entscheidungsunterstützung der Cloud-Service-Plattform für geografische Informationen“ und „Forschung zu Schlüsseltechnologien für den Aufbau eines ‚One Map‘-Governance-Systems für natürliche Ressourcen und Planung auf Bezirks- und Kreisebene“. Pu Yingxia hat durch praktische Maßnahmen ihre eigene Kraft zur Entwicklung von GIS in China beigetragen.

Analyse der Bevölkerungsmigration mit räumlichen Daten

Aufgrund der räumlichen Lage sind räumliche Daten miteinander verbunden und weisen die durch das erste Gesetz der Geographie bestimmten Eigenschaften auf: Alles hängt mit anderen Dingen zusammen, aber ähnliche Dinge sind enger miteinander verbunden. Die Forschung zur räumlichen Autokorrelation hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in der Sozialökonomie, den Geisteswissenschaften und der Geschichte, der physischen Geographie und anderen Bereichen eine wichtige Rolle spielen. Unter diesen ist die Bevölkerungsmigration eines der Hauptthemen, das Pu Yingxia mithilfe von Methoden der räumlichen Datenanalyse untersucht.

Nach der Reform und Öffnung ist „Der Pfau fliegt nach Südosten“ zu einem neuen Trend der Bevölkerungsmigration geworden. seit 2010 hat sich das Wirtschaftswachstum meines Landes allmählich verlangsamt und ein Teil der Bevölkerung ist in die zentralen und westlichen Regionen zurückgekehrt. Gleichzeitig verlangsamt sich das Bevölkerungswachstum meines Landes oder weist sogar ein negatives Wachstum auf. Daher wird die Migration zu einem wichtigen Faktor für das regionale Bevölkerungswachstum. Nach Ansicht von Pu Yingxia hängt die Bevölkerungsmigration nicht nur von den natürlichen, wirtschaftlichen, sozialen und kulturellen Merkmalen des Ausgangs- und Zielorts ab, sondern steht auch in engem Zusammenhang mit den verschiedenen Stadien früherer und aktueller Bevölkerungsmigration in der Umgebung und hat tiefgreifende Auswirkungen auf die zukünftige Bevölkerungsmigration. Die Untersuchung der Einflussfaktoren und räumlich-zeitlichen dynamischen Mechanismen der regionalen Bevölkerungsmigration ist eine praktische Notwendigkeit, um das relative Gleichgewicht der regionalen Bevölkerungsumverteilung in meinem Land, den reibungslosen Fluss der Humanressourcen und die Verbesserung des marktbasierten Allokationsmechanismus der Faktoren sicherzustellen.

Traditionelle Modellanalysen basieren meist auf Querschnittsdaten und Schwerkraftmodellen und konzentrieren sich auf den „Push-and-Pull“-Effekt bilateraler Elemente an den Start- und Endpunkten, während sie die organische Verbindung zwischen Zeit- und Raumdimensionen ignorieren und Unsicherheitsprobleme selten berücksichtigen. Pu Yingxia stellte die Bayes'sche Methode der Modellmittelung vor und analysierte sie eingehend, um Probleme wie die Variablenauswahl zu lösen, die im Modellierungsprozess auftreten. Während meines Besuchs an der Pennsylvania State University habe ich mehr über die Bayes'sche Statistik gelernt. Die Bayes'sche Statistik nutzt Vorwissen und Stichprobeninformationen, um mithilfe der Bayes'schen Regel Posterior-Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln und so statistische Probleme wie Parameterschätzung, Hypothesentests, Prognosen und Entscheidungsfindung zu lösen. Das Interessante an dieser Methode ist, dass sie die Überzeugungen der Menschen über das Geschehen in den Mittelpunkt stellt, was mich sehr beeindruckt hat.

Bei der Durchführung des allgemeinen Projekts „Optimierung des räumlichen OD-Modells (Ursprung und Ziel) und Unsicherheitsanalyse“ der National Natural Science Foundation ging Pu Yingxia beispielsweise von der Komplexität des Netzwerksystems aus, in dem sich der räumliche OD-Fluss befindet. Auf der Grundlage der möglichen Unsicherheiten im Ausdruck der Knotenattribute, der Knotenumgebung und der Modellstruktur entwickelte er in Kombination mit Bayesscher Statistik ein räumliches OD-Modell zur Charakterisierung der Unsicherheit und optimierte das Modell mithilfe der Bayesschen Modellmittelungsmethode, um eine wissenschaftlichere Erklärung für die Musterentwicklung und den internen Mechanismus des räumlichen OD-Flusses zu erhalten und Wahrscheinlichkeitsvorhersagen für zukünftige Entwicklungstrends zu treffen. Verwandte Forschungsarbeiten haben gezeigt, dass die Konstruktion und Optimierung räumlicher OD-Modelle hinsichtlich Technologie und Methoden durch Modellierung und prädiktive Analyse der interprovinziellen Bevölkerungsmigrationsströme in China möglich ist.

In der Forschung des 2023 genehmigten allgemeinen Projekts „Optimierung des räumlich dynamischen OD-Panelmodells und Analyse des räumlich-zeitlichen dynamischen Mechanismus“ der National Natural Science Foundation of China konzentrierte sich Pu Yingxia auf die Unsicherheiten im Ausdruck der Start- und Endpunktelemente, der umgebenden Umwelt und der räumlich-zeitlichen Struktur des Netzwerksystems, in dem sich der OD-Fluss befindet. Durch konvexe Kombination und Markov-Ketten-Monte-Carlo-Modellsynthese und andere Methoden wurden alle möglichen Modelle mit der A-posteriori-Wahrscheinlichkeit als Gewicht gemittelt und das räumliche dynamische OD-Panelmodell erstellt und optimiert, um die internen Mechanismen wie die räumlich-zeitliche Pfadabhängigkeit und den Netzwerk-Spillover-Effekt der Entwicklung des OD-Flusses quantitativ zu erklären. Durch Modellierung und Analyse der interprovinziellen Bevölkerungsmigrationsströme in China seit der Reform- und Öffnungspolitik wird die Machbarkeit der Optimierung räumlicher dynamischer OD-Panelmodelle in Theorie, Technologie und Methode vor dem Hintergrund von Unsicherheiten aufgezeigt. Es wird die Forschung und Anwendung des räumlich-zeitlichen GIS-Data-Mining vertiefen und Entscheidungshilfen für die Formulierung regionaler Bevölkerungsmigrationspolitiken und die Verbesserung der marktorientierten Faktorallokation bieten.

Durch akademische Forschung zum Nachdenken anregen

„Neben der Bevölkerungsmigration sind auch Logistik, Informationsfluss usw. allesamt fließende Informationen, die die Interaktion zwischen zwei oder sogar mehreren Regionen beinhalten. Je mehr Faktoren berücksichtigt werden müssen, desto schwieriger werden die Modellierung und Analyse.“ Pu Yingxia leitete die Studierenden dazu an, immer wieder geduldig und sorgfältig zu analysieren, abzuschätzen und zu überprüfen, wodurch kontinuierlich die erwarteten Ergebnisse erzielt und Entscheidungshilfen bereitgestellt wurden. Gleichzeitig bietet uns das mit der Bevölkerungsmigration verbundene Konzept von Zeit und Raum einen breiteren Kontext für die Erforschung von Bevölkerungsfragen. Durch die Untersuchung von Bevölkerungsmigration geht es vor allem darum, den Netzwerk-Spillover-Effekt der Bevölkerungsmigration aufzuzeigen und die Menschen zum Nachdenken anzuregen.

Dieses Forschungsziel und diese Forschungsmethode zogen nicht nur einheimische Doktoranden an, sondern auch belarussische Doktoranden, die zum Studium kamen, nachdem sie die Forschungsartikel von Pu Yingxia online gesehen hatten. „Im Jahr 2022 habe ich außerdem versucht, gemeinsam mit einem Wirtschaftsprofessor der Universität Bologna, Italien, ein internationales Kooperationsprojekt zum Thema Transport und Tourismus zu beantragen. Obwohl dies letztendlich aufgrund mangelnder Kooperationserfahrung erfolglos blieb, wurde damit der Grundstein für zukünftige Kooperationen gelegt.“ An der Universität Nanjing herrscht ein aufgeschlossener Hochschulgeist und Pu Yingxia legt den Studierenden nur sehr wenige Einschränkungen auf. „Ich habe relativ viel Zeit für mein Projekt. Indem ich Teamarbeit fördere, um wissenschaftliche Forschungsprojekte voranzutreiben, möchte ich den Studierenden Wissen und Fähigkeiten vermitteln, die Theorie und praktische Werkzeuge verbinden, und ihnen Raum geben, die Bereiche, die sie interessieren, frei zu erkunden.“

Im Jahr 2020 wurde der Kurs „Kartenprojektion“ von Pu Yingxia, den sie 20 Jahre lang unterrichtet hatte, offiziell eingestellt. Bei einem Treffen im November 2023 traf sie einen Studenten von vor über einem Jahrzehnt. Der Student erzählte ihr, dass seine Kollegen sich dank des damals erworbenen Wissens im Laufe der Jahre immer dann an ihn gewandt hätten, wenn sie in der Einheit auf Probleme mit der Kartenprojektion gestoßen wären, und dass sie auf ihre Worte voller Stolz hingewiesen hätten. Die im Klassenzimmer gesäten Samen schlugen Wurzeln und sprossen an Stellen, die sie nicht sehen konnte, als die Schüler sich in die Gesellschaft zerstreuten. Pu Yingxia, die die Unterrichtsunterbrechung ursprünglich sehr bedauert hatte, fühlte sich dadurch sehr getröstet. Sie hofft, auch in Zukunft mit der neuesten Technologie Schritt halten zu können, weitere Erfolge im GIS-Bereich zu erzielen und der Gesellschaft weiterhin zu dienen.