中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。     

2000—2019年越南人口时空分异特征及其 演变类型

越南是中国重要的海陆邻国,开展其人口分布的研究对揭示越南人口发展规律和服务“一带一路”建设具有重要意义。基于越南2000—2019年人口统计数据,采用GIS空间分析方法揭示了越南21世纪以来人口时空分布特征,并依据人口密度和人口增长速度进一步划分其人口演变类型,最后从地形起伏度,人均GDP和外商投资总额3个因素分析了越南人口时空分异的影响机制。结果表明：①越南人口总量即将突破1亿大关,但人口增长率不断下降,近年来逐渐稳定在1.10%左右。②“南北多中间少,东部沿海多,西部内陆少”是越南人口空间分布总体特征,这与其国土形状与地形特征紧密吻合。近20年越南人口高密度地区基本稳定,全国人口空间分布格局变化较小。③越南人口分布演变类型以中高密度慢速增长为主（61.91%）,而人口快速增长地区可以分为社会经济发达地区的中高密度快速增长与西北部边境和西原地区的低密度快速增长两种类型。④以地形起伏度为代表的自然地理要素决定了越南人口分布的基本格局,以人均GDP和外商投资总额为代表的经济发展水平是人口集疏过程的根本动力,但越南边境地区的人口快速增长则明显受到政府宽松的生育政策和对主体民族京族移民实边政策的影响。     

青藏高原耕地的空间分异及其影响因素

基于0.51～1.02 m的Google Earth高分影像,目视解译获取2018年青藏高原耕地数据;运用GIS和地理探测器,识别耕地空间分异及影响因素。结果表明：①2018年青藏高原有耕地133.73万hm²,呈东多西少,南多北少的分异特征,其中33.27%聚集在一江两河地区和湟水河流域,76.02%和75.41%分布在距道路1600 m和距河流5 000 m范围内;②受地形、气候影响,耕地以海拔3 500～4 000 m、坡度6°～15°、年均降水量400～600 mm和年均温度0～5℃分布最集中,其它区域面积较少,呈点状分布;③耕地空间格局受地形、气候等自然因子和经济、人口等人文因子共同影响,以生长季日照时数、生长季降水和坡度影响最大,基本决定了青藏高原耕地的空间格局。     

粤北山区地形因素对耕地分布及其动态变化的影响

地形因素是影响土地资源结构和变化的重要因素之一.以翁源县为例,在遥感与GIS技术支持下,采用改进的地形分布指数来分析粤北山区地形对耕地的分布与变化的影响.结果表明:耕地的空间分布与变化对地形十分敏感.研究区内,耕地分布频率最高的地形范围是坡度2°～4°和海拔0～200 m.1993～2005年12 a间,耕地面积增加了94.9 km2.增加的耕地主要处在低海拔、缓坡区域(100～200 m范围内耕地增量占总的耕地增加量的94.8%,0°～2°范围内耕地增量占总的耕地增加量的82.8%).新增的耕地主要是作为后备耕地资源的林草地转化而来,耕地分布有向高海拔区域扩展的趋势.地形不但影响耕地的空间分布,还影响耕地的质量,并且海拔和坡度对耕地质量的影响机制也不同.改进的地形指数能更有效的描述和比较土地利用的空间分布及动态变化.     

重庆市贫困农户生计资本的空间格局及影响因素分析

探索贫困农户生计资本的空间格局及其影响因素,对当前区域性多维贫困测度和致贫机理研究具有重要意义。以重庆市16个扶贫重点县的贫困农户调查样本为基础数据,采用聚类分析、探索性空间分析(ESDA)等方法刻画贫困农户生计资本的空间格局特征,借助最小二乘法(OLS)和空间回归模型(SLM和SEM)探索贫困农户生计资本空间格局的影响因素。研究发现:研究区贫困农户生计资本存在显著空间差异,贫困深度与贫困广度并无明显的正向关联性;多种资本匮乏型在渝东北更为集中,地区内贫困农户脱贫难度相对更大;生计资本在空间分布上呈现出正相关性,低值区在渝东北的集聚程度相对更高,区域内贫困现象与广义地理要素的共生性更强;相对于OLS和SLM,SEM被证实是最适用于该研究的计量模型,地形起伏度、少数民族比重、人均耕地面积、城镇化水平、第一产业比重、县镇交通时间等是影响区域贫困农户生计资本的重要因素。     

基于地形因素的秦巴山区人口-经济空间格局及其影响机制研究

地形是影响区域人口分布和社会经济发展的重要因素,尤其在山地区域其影响和约束作用更加明显。以秦巴山区为例,基于SRTM数据提取高程和地形起伏度,借助多种空间分析和地统计学方法,分多个尺度对人口、经济空间的格局和分异特征进行分析,重点从地形要素定量揭示其与人口、经济空间的相互关系和影响程度。研究表明：① 秦巴山区人口经济空间分异特征明显,Lorenz曲线和基尼系数结果显示,人口分布具有不均衡性,但不均衡程度低于全国水平,Moran's I指数结果说明人口、经济空间具有一定集聚特征,且在像元尺度下集聚程度更明显;②人口、GDP密度呈现外围热、内部冷的空间格局,通过像元尺度的空间要素密度分析发现人口、经济要素在垂直方向上的分异十分明显;③ 样带研究中人口、GDP密度与海拔的变化曲线呈反向相关,人口、经济在小尺度范围对地形有一定的适应性;④ 经济发展对地形条件依赖性更强,人口和村庄对地形的适应性更加明显;地形的垂直分异特征导致自然环境和区域发展条件的空间差异,进而影响着人口、经济的空间分布格局。     

典型深度贫困县贫困格局及影响因素分析——以海伦市为例

深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明：① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。     

中国地质灾害伤亡事件的空间格局及影响因素

对中国2000-2012年造成人员伤亡的地质灾害事件进行分析,其空间分布格局受地形等自然环境要素的影响,南多北少,主要位于川西山区和云贵高原地区,东南丘陵地区,北方黄土丘陵,以及祁连山脉和天山山脉等地区,但局部地区的分布格局表明其还受到人为因素影响。构建基于二元Logistic回归的中国地质灾害伤亡事件发生概率模型（CELC）,定量分析自然、人为因素的影响程度,结果表明GDP增长率是仅次于地形起伏度的第二大影响因素,GDP增长率每增加2.72%,地质灾害伤亡事件发生的概率变为原来的2.706倍。此外还有多年平均降水、植被覆盖度、岩性、土壤类型、断裂带、产业类型和人口密度等因素。将CELC模型应用于中国县域,计算各个县的地质灾害伤亡事件概率,发现尚未发生但概率较高的县有27个,或为贫困县、或为矿产工业县域,或为房产过度开发县,它们是未来中国需要重点防范地质灾害的县域。     

河北省县域贫困度多维评估

在京津冀加快区域经济一体化的背景下,河北省出现环绕京津地区的贫困带引起了学界与公众的普遍关注。目前国内贫困县的设定往往以经济指标为唯一度量标准,本文在经济维度基础上增加社会维度（代表人类贫困）和自然维度（代表自然贫困）两方面评价指标,构建县域贫困度多维评价指标体系,对河北省136 个县的贫困状况分别进行经济单维度与经济—社会—自然三维评估,并基于SOFM网络将全省县域贫困度划分为五级,与河北省现有各类贫困县分布进行对比。结果表明,基于经济单维度与经济—社会—自然多维度评估的聚类分析得到的高贫困度县域均与现有贫困县有很好的对应,与河北省贫困县分布现状基本吻合;由于经济—社会—自然的多维度贫困度评估综合考虑了贫困现状及其潜在可能性,评估更加全面和深入。基于自然维度的潜在贫困度对多维贫困度的影响分析表明：环京津地区的贫困现状比较严重、且潜在贫困程度高,应积极依托京津,承接产业转移。而在冀中南地区,尽管贫困现状较为严重,但潜在贫困程度较低,因其较易脱贫而容易被忽视;同时,还存在大量非贫困县转化为贫困县的可能性;应进一步加强对该地区贫困问题的关注,分类扶贫、防治结合、区域联动,促进京津冀区域一体化、社会财富同步增长。     

基于ESDA方法的黄土高原地区经济发展格局及其演化特征分析

探索式空间数据分析(ESDA)方法可以很好地揭示区域经济增长特征及其与空间环境的关系,是深入了解和把握区域经济的空间分布和演化规律的有效手段之一.本文基于ESDA方法,利用黄土高原地区284个县市级行政单元1990、2000和2007年3期的人均GDP数据,分析了黄土高原地区经济增长的空间分布格局和动态演变特征,验证了...     

2001-2010 年安徽省县域经济空间演化

选择安徽省2001-2010 年县域人均GDP为研究指标,综合运用G指数、经济重心、标准差椭圆以及灰色G(1, 1)模型对县域经济的空间演化进行分析预测,最后结合位序规模原理,对空间差异的机理进行分析.总体上安徽县域经济表现出微弱的空间集聚分布态势,呈现出“南北低中间高”、“西低东高”的空间分布格局.县域经济重心在117.57°~117.6°E,31.67°~31.76°N之间变动,有向东南方向移动的趋势.标准差椭圆总体上变化幅度不大,基本上以省会经济圈为核心,范围覆盖了皖江城市带大部分地区,县域经济的空间分布呈现出西北—东南格局,并且这种格局有向正北—正南方向转变的趋势.安徽县域经济满足位序规模原理,其发展状况呈低水平分散均衡型.资源禀赋与交通区位、中心城市发展状况、区域政策是导致安徽省县域经济空间差异的主要原因.     

基于栅格的关中平原城市群人居环境质量综合评价

基于自然与人文多重栅格数据,构建人居环境质量综合指数评价模型,分析2015年关中平原城市群人居环境的空间分异格局,并对人口分布与人居环境质量的协同性进行探讨。结果表明:(1)人居自然环境呈现出自东向西,由山地、高原向平原、谷地依次递减的空间分布格局,受地形影响最为明显,地形起伏度与人居自然环境呈负相关关系。(2)人居人文环境表现出平原低、山区高,城镇高于乡村的空间分布格局,受城市行政层级影响显著。(3)关中平原城市群人居环境综合质量指数介于0.216~0.716之间,呈现出以关中平原、汾河谷地向外梯级递减的带状空间分布格局。(4)关中平原城市群人口密度与人居环境质量空间分布显著一致,总体呈现出平原高于山地,城市高于乡村的空间分布规律,人居环境质量越高,人口密度越大,土地利用也越充分。     

西部大开发中甘肃省区域经济空间结构演化态势

区域经济空间结构对区域经济发展具有重要意义,其合理与否直接关系到区域经济发展水平的提高。利用甘肃省1999,2005,2013年相关经济数据,借助基尼系数、县域集中指数、区域人均GDP空间分布等研究甘肃省区域经济空间结构的演化特征。结果表明:自西部大开发战略实施以来,甘肃省县域人均GDP基尼系数均大于0.4,经济发展差异显著;县域经济增长空间格局呈现集聚态势,主要集中在河西地区和兰州周围地区,已初步形成了以兰州—白银和酒泉—嘉峪关为城市群的双核增长极;县域经济空间格局以贫困县域为主,尤以中南部的陇南、临夏和甘南少数民族州最为突出。     

经济发达地区乡村贫困的地方特征及其影响因素分析——以广东省连州市为例

以乡村贫困空间和乡村贫困群体为研究对象,从乡村贫困的时空格局演变、空间分布及群体差异三方面,研究由此显现出的四大乡村贫困地方特征,即乡村贫困的空间传承性、空间隐藏性、空间集聚性与群体差异性。并在深入分析乡村贫困地方特征的基础上,以行政村与乡村住户两种尺度,探讨乡村贫困的影响因素。结果表明:对于行政村来说,除家庭人力资源、经济资源影响之外,地形起伏度和非农建设用地比重与乡村贫困率呈显著相关;对于乡村住户而言,家庭居住地区、家庭职业阶层、社会公平评判是乡村住户陷入或脱离贫困风险的重要影响因素;乡村贫困不仅存在较为明显的区域贫困,同样存在较为明显的阶层贫困。     

基于GIS和人工神经网络的区域贫困化空间模拟分析--以贵州省猫跳河流域为例

我国西南喀斯特地区山高坡陡, 地形破碎, 生境脆弱, 水土流失严重, 是我国典型的极贫困 代表区域之一。本文选择贵州省猫跳河流域作为研究区, 以乡镇为基本单元, 应用GIS 和ANN 技 术, 模拟区域自然致贫因子和消贫因子的空间分布, 计算各乡镇的贫困度, 揭示区域贫困的空间 分布格局, 以期为指导研究区早日脱贫及生态重建提供科学依据。结果表明, 地形、土壤侵蚀等自 然要素是主要的致贫因子, 而社会经济要素是缓解贫困的因子。贫困度较小的乡镇主要分布在研 究区的中部和东部, 贫困度较大的乡镇主要分布在研究区的南部和北部边缘。可见, 应用人工神 经网络模拟区域贫困化简便、实用, 避免了传统的单纯依靠统计数据进行贫困化研究的做法, 是 一种可行的方法与技术途径。     

广西贫困时空分异格局与影响机制分析

广西是我国西南山区贫困差异较大的脱贫攻坚地区。运用计量学方法,分析广西贫困时空异质特征,定量测度贫困空间格局的影响因素及其效应。结果显示:广西县域贫困空间异质性格局具有时空稳定性,贫困空间依赖性较强;地形起伏度、工业化率和房地产开发程度是导致广西贫困空间差异的显著因素;土地扶贫政策的制定要根据贫困空间格局及影响贫困显著因素的特点因地施策。     

豫西山区县域地形起伏度与人口、经济活动分布的关系

以豫西山区为例,采用均值变点法提取地形起伏度,以县域为分析单元,选择人口密度与经济密度两个指标,利用相关分析法定量探究地形起伏度对人口和经济的影响及其差异,并与海拔高度、坡度的影响进行对比分析。结果表明:①豫西山区地形以中起伏(200～500 m)为主,小起伏(70～200 m)和微起伏(30～70 m)次之,平坦地区(0～30 m)和大起伏(≥500 m)所占比例较少。②地形起伏度对人口、经济的影响均强于海拔和坡度的影响,对人口分布的影响强于对经济发展的影响。③豫西山区49.29%的人口和47.42%的经济总量分布在地形起伏度不超过115 m的区域,土地面积仅占26.45%;地形起伏度超过245 m的区域占研究区总面积的19.55%,但仅居住5.89%的人口且仅创造4.85%的经济总量。豫西山区的人口分布和经济发展向低地形起伏区的集聚态势明显。     

基于空间分析方法的中国区域差异研究

利用中国1952~2000年各省区的人口、土地利用和人均GDP等数据,采用空间分析方法对中国区域社会经济发展差异问题进行了实证研究。对中国大陆的几何中心、可利用土地、人口和GDP总量的空间中心计算表明,空间中心统计是一种简单有效刻画要素空间分布的方法。通过对中国各省区人均GDP的空间自相关系数Moran's I的计算,表明中国社会经济发展主要指标存在强烈的空间自相关,空间分析方法不失为一种深入理解区域经济格局及其变化的重要和有益的方法。对不同年度的Moran's I和Local Moran I的分析也揭示了中国区域经济格局的时空变化规律。     

基于探索性空间数据分析方法的北京市区域经济差异

我国区域经济的不平衡发展是政府和社会普遍关注的问题.针对城乡之间的较大尺度上的空间差异研究已经受到普遍的关注,但对经济发展迅猛的特大城市(如北京、重庆、上海等)内部贫富差距加大的现象尚未引起足够的重视,而这种现象有可能成为经济可持续发展和社会稳定的严重隐患.因此,正确认识特大城市内部的经济差异及演变趋势,是实现区域协调发展的重要条件之一.本文采用探索性空间数据分析方法,以北京市18区/县的人均GDP作为评估标准,分析了北京市18区(县)在2001-2007年,即2008年奥运会筹备期间的经济发展的空间格局及其变化规律.分析结果表明北京市人均GDP的空间分布自2005年后开始有向负的空间自相关性发展的趋势,暗示北京各区县的经济发展局部分异正在逐渐拉大,并显示由过去的南低北高的经济发展差异格局逐步转变为中心高周边低的空间分布格局.     

基于栅格的豫西山区地形起伏特征及其对人口和经济的影响

地形起伏是约束山区人口分布和经济发展的关键因素,尤其在山地平原过渡带其约束作用更为显著。以位于秦岭-黄淮平原过渡带的豫西山区为例,基于200 m分辨率DEM数据,采用均值变点法确定地形起伏度的最佳统计单元,并提取地形起伏度;以1∶10万土地利用、乡镇人口和县域各产业数据为基础,建立人口和经济空间化模型,同时生成200 m分辨率的栅格人口和经济密度图;在系统分析地形起伏度、人口和经济密度空间分布规律的基础上,借助统计分析方法基于栅格单元定量揭示了地形起伏度对人口和经济的影响,并与其他地形因子的影响进行对比分析。结果表明：① 豫西山区地形起伏度以低值为主,58.6%的区域地形起伏度小于等于0.5个基准山体的高度（相对高差≤ 250 m）;空间上呈西高东低、中间高南北低的格局,与海拔、坡度均呈较强的正相关,且与坡度的相关性更大。② 被选作验证的人口和经济数据与对应模拟值的线性拟合度分别为0.943和0.909,表明空间化结果能反映人口和经济分布的实际状况。③ 地形起伏度对人口和经济的影响强于其他地形因子的影响,与人口密度和经济密度呈较好的对数拟合关系,拟合度分别为0.911和0.874;豫西山区88.65%的人口居住在地形起伏度不超过0.5的地区,88.03%的生产总值分布在地形起伏度不超过0.3的地区。相对人口分布,研究区的经济发展向地形起伏度低值区的集聚态势更加明显。