人口流动如何改变乡村空间格局？数字乡村建设与乡村振兴指标之间呈现怎样的联系？粮食生产和进出口数据又折射出哪些变化？南昌大学信工学子以“智慧兴农，数谱新篇——数据可视化乡村发展”为题完成课程调研，用地图、热力图、散点图、词云和时间序列等多种形式，尝试把分散的农业农村数据转化为可阅读、可比较的图谱。
调研以地图呈现2010年至2021年乡村人口空间分布变化
从人口、土地到政策文本，搭建多维观察框架
在全球数字化转型背景下，农村数据可视化作为数字乡村建设的重要组成部分，正成为推动乡村振兴的关键力量。然而传统上农村地区信息获取渠道有限、数据管理能力不足，大量有价值的农业数据未能得到有效利用，既限制了农村经济发展潜力，也影响了政策制定者对乡村实际状况的准确把握。基于此，项目组希望通过系统的数据采集与可视化处理，直观展示乡村发展现状，为缩小城乡差距提供实践参考。
调研资料主要来自四类数据集：通过爬虫获取的微博新闻农村政策文本，《中国农村统计年鉴》《中国农业年鉴》中的乡村人口及粮食进出口数据，国家农业科学数据中心发布的土地转让数据集，以及中国社科院农村发展研究所发布的各省数字乡村发展评分指标，合计约360个样本。学生使用Python完成数据清洗与分析，借助pyecharts、matplotlib、seaborn等工具制作图表。预处理环节，对文本数据采用jieba分词结合自定义词典与停用词表过滤无意义词汇，对数字乡村评分指标则采用前向填充、后向填充与指数加权移动平均相结合的方式填补缺失值，确保时序数据连续平滑。
用相关性图表寻找联系，也为结论划清边界
调研将数字乡村指标与粮食产量、乡村振兴指标进行对照。散点图显示，不同省份的数字乡村建设水平与粮食产量之间并非呈现一致方向：部分地区为正相关，部分地区为负相关。这意味着人口结构、耕地条件、产业类型和投入方式等因素可能共同影响结果，不能仅凭相关关系作出因果判断。
各省数字乡村发展水平与粮食产量关系的散点及拟合图
报告给出的相关系数显示，数字乡村整体指标与乡村振兴整体指标相关系数为0.54；乡村振兴整体与生态宜居、治理有效、生活富裕的相关系数分别为0.61、0.51和0.50。热力图把多项指标放入同一坐标系，方便读者识别相对紧密或相对较弱的变量关系，也让“数字化如何服务乡村发展”这一问题具备更直观的讨论基础。
数字乡村与乡村振兴相关指标热力图
把全球粮食视角纳入乡村发展叙事
调研还把视野延伸至世界粮食产量和中国粮食进出口，采用极坐标玫瑰图展示2010至2021年间的年度变化。数据显示，中国粮食进口量逐年递增，2021年已突破16000万吨，而出口量尽管有所增加，进出口量仍相差巨大。这反映出尽管中国在粮食自给自足方面取得很大进步，但仍需从国际市场进口大量粮食以满足国内需求。将国内乡村建设与全球粮食供需放在同一分析框架中，有助于理解农业发展不仅是乡村内部议题，也与国际市场、消费结构和粮食安全密切相关。
中国粮食进口年度变化的极坐标可视化
结论与展望：让可视化不止于“画得好看”
项目组得出三点主要结论：一是数字化时代城乡差异日益加大，乡村人口明显外流，粮食生产大省流失最为突出，人口分布呈东密西疏；二是乡村振兴水平整体呈正向上升态势，但存在区域差异性和指标差异性；三是数字乡村发展尚处于起步阶段，建设道路任重道远，但数字化建设在一定程度上可以消除地域差异带来的发展不平衡影响。基于结论，调研建议加大农民收入补贴力度、出台数字技术人才回乡政策、加强农村数字基础设施建设，从收入、人才和设施三方面协同推进。
展望未来，随着大数据与机器学习技术进步，预测模型将能更精确地预判数字乡村发展趋势及其对粮食产量的影响，人工智能也将推动从数据收集到可视化的全链条智能化，更好满足不同地区、不同发展阶段的需求。在课程实践中，学生经历了从资料搜集、缺失值处理到图表选择、结论表达的完整流程。可视化的价值并不止于“画得好看”，更在于让数据来源、统计口径和推理边界被清晰呈现。未来调研还可补充最新年份数据，细化省域差异，并对关键变量开展更严格的统计检验。
（南昌大学：宾蕙芃，杨锦睿，陈静怡）
免责声明：该文章系我网转载，旨在为读者提供更多新闻资讯。所涉内容不构成投资、消费建议，仅供读者参考。
扫码下载
中文网微信