基于BP神经网络的区域贫困空间特征研究——以武陵山连片特困区为例

随着国家新一轮区域发展和扶贫攻坚战略的实施,连片特困地区成为新时期扶贫开发工作的主战场。本文以武陵山连片特困区县级行政区划为例,从自然和社会因素中选取主要贫困影响因子,构建评价指标体系,利用GIS和BP神经网络,模拟区域自然致贫指数、社会经济消贫指数,分析贫困的内在成因,探究贫困的空间分布特征,旨在为扶贫开发政策的制定和区域协调发展提供辅助决策。结果表明,研究区自然因素是主要的致贫原因,而社会因素在一定程度上起到了缓解作用。大部分县的自然致贫程度在中等以上,其中,铜仁、湘西地区程度较为严重,绝大多数贫困地区的社会经济水平不高,缓解贫困的能力不强;黔江地区、张家界地区的贫困程度较低,铜仁地区和湘西地区的贫困程度较高。各县的贫困状况和贫困程度存在较大差异,古丈、龙川,务川、正安,隆回、新化及道通、城步共同构成武陵山片区"大分散、小聚集"的贫困分布格局。今后的扶贫开发过程中,应充分考虑自然致贫因素,深入挖掘区域资源优势,加强区域间的交流与协作。     

基于PCA-GWR方法的村级贫困时空格局及致贫因素分析

探究贫困的时空变化及识别致贫因素,可以为扶贫政策的制定和实施提供参考。贫困是由多种因素造成的,地理加权回归（GWR）可以分析各因素对贫困的影响在空间上的差异,但致贫因素之间存在较强的相关性会导致多重共线性问题。本文探索了基于主成分的地理加权回归方法（PCA-GWR）,结合自然、经济和社会属性对贫困空间格局特征进行因素分析;为探究贫困的时空变化规律,探索用全局Moran's I指数、局部G系数对村级贫困发生率的时空格局变化特征进行分析。并以江西省永新县为研究区为实验区进行分析。研究结果表明：① PCA-GWR模型中变量的方差膨胀因子（VIF）值明显低于GWR模型变量的VIF值,PCA-GWR模型有效地解决了GWR模型中存在的多重共线性问题;② 永新县贫困格局分布与地形、植被分布等自然因素和低学历、缺乏劳动力、疾病等乡村主体自生发展能力相关,且每种影响因素与贫困发生率的关系呈现出不同的空间模式;③ 2013—2017年永新县贫困发生率从11.27%下降至0.97%,呈现出逐年下降趋势,且村间贫困差距逐年缩小,其中2013—2015年贫困发生率分布西高东低,2016年和2017年整体值较低;④ 从空间相关性来看：全局上,2013—2016年表现出空间正相关,2017年呈现随机分布;局部上,2013—2016年的冷、热点分布变化不大,冷点分布在中部,热点聚集在西南部,2017年热点分布在南部,冷点零星分布于北部地区。研究结果可为政府扶贫政策的制定提供参考。     

山地灾害致贫风险初步分析————以湖北省恩施州为例

中国的贫困地区主要分布在山区,山地灾害的多发,易发在某种程度上成为制约贫困地区经济发展的因素之一.目前,山地灾害的研究集中于动力学研究,缺乏风险尤其是灾害致使贫困风险的研究.本文对山地灾害特有灾害与一般地质灾害的概念进行了区分;根据贫困的内涵与可量测性,定义了山地灾害的贫困脆弱性及山地灾害致贫风险;以贫困脆弱性分布和灾害危险性分布,构建区域山地灾害致贫风险评价模型,并基于此模型对少数民族特困地区--湖北省恩施土家族苗族自治州(简称恩施州)进行应用研究.在示例分析中,首先利用确定性系数模型和频率比例法对山地灾害的危险性进行了评价;然后,从暴露性和应对能力2个方面选取了经济,社会及自然指标,以进行脆弱性评价;最后,利用通用灾害风险评价公式对研究区由于山地灾害导致的贫困风险在空间的分布进行评价,得到了研究区的山地灾害致贫风险分布与分级图.     

基于可持续发展目标的环京津贫困县特征测度及时空演变

贫困地区特征及致贫原因的探究是当前解决深层次贫困,完成乡村振兴三步走阶段性任务的关键.本文选取环京津贫困带的16个贫困县作为研究对象,利用2012、2014、2016年数据,从人地协同的自然-社会-经济视角出发,构建县级多维贫困测度模型,定量分析各贫困县综合贫困程度;利用最小方差模型(LSE)、指标贡献度和线性回归模型...     

基于TOPSIS模型的凉山州空间贫困特征及障碍因素分析

由于贫困问题具有典型的空间特征,不少地理学者采用空间分析方法和技术研究空间要素与贫困之间的关系。现有研究成果表明,区位、交通、环境是致贫的主要影响因素。随着贫困标准和内涵的不同解读,贫困问题的研究逐渐全面深化,呈现出多标准化、定量化和区域化等特征。凉山州地处中国西南,受区位、交通等条件的制约,经济社会发展相对滞后,是中国的深度贫困地区,其贫困影响因子复杂、相互叠加,进一步加剧了区域贫困程度。因此,采用科学的方法,揭示凉山州的空间贫困分布规律,分析其贫困影响因子具有重要意义。从自然、社会、经济3个方面构建贫困评价指标体系,采用TOPSIS模型和GIS方法,分析凉山州的空间贫困特征,并运用障碍度模型分析凉山州各县的主要障碍因子。研究表明,凉山州的贫困区域分为三类:高贫困区、中贫困区和低贫困区。高贫困区分布在凉山州的东部,中贫困地区分布在凉山州的西部和南部,低贫困地区分布在凉山州的中部和南部。从障碍度因子分析看,海拔高程、化肥施用量、农村用电量、村卫生室数、新型农村合作医疗参合率及农民纯收入6个指标是主要障碍因素。研究结果可为凉山州的扶贫政策制定提供一定的参考。     

县域尺度下湖南省碳排放空间分异特征与影响因素

开展县域尺度下的碳排放空间分异与影响因素研究,是助推实现县域等多尺度区域“双碳”目标的重要环节。以湖南省122个县(市、区)为研究对象,通过夜间灯光数据估算湖南省各区县的碳排放量,采用探索性空间数据分析方法刻画了县域碳排放时空格局,运用地理探测器和时空地理加权回归(GTWR)模型,从政策、经济、能源、社会和产业维度对县域碳排放空间分异与影响因素进行了定量研究。结果表明：(1)2012～2020年,湖南省县域碳排放总体呈减弱趋势,且差异较为明显,空间格局分布为北高南低,东西差距较小;(2)莫兰指数(Moran’s I)逐年下降,空间集聚特征较为显著,总体成正相关关系;(3)财政支出、人口规模、城镇化率、能源碳排放强度和农业发展水平是影响县域碳排放的主导因子;(4)通过时空地理加权回归模型对主导因子进行分析,发现同一指标对不同区县碳排放的影响存在显著的时空差异。     

四川省山洪灾害时空分布规律及其影响因素研究

山洪灾害时空分布规律及其影响因素,是灾害时空数据挖掘领域所关注的重点问题。本研究采用1950-2015年四川省历史山洪灾害事件数据,结合地统计、地理探测器、空间分析等方法,系统地分析了四川省1950-2015年历史山洪灾害的时空分布规律及其影响因素。结果表明：① 1950-2015年四川省山洪灾害数量整体呈先稳定后增长的趋势;山洪灾害主要集中在5-9月,7月覆盖率100%。② 县域灾害频次在南-北方向呈递减分布趋势;平均降雨量（历史山洪灾害过程降雨的平均值）在东-西方向呈指数型增长趋势,南-北方向由中部向南北递减。③ 1950s-2010s和5-9月历史累计山洪灾害重心及各标准差椭圆中心集中在四川中部地区,向东北方向移动,累计灾害点空间分布呈西南—东北格局。④ 县域山洪灾害数量及平均降雨量呈空间正自相关。⑤ 地理探测器分析表明自然因素、降雨、人类活动等因素对山洪灾害时空分布影响较大,其中不同降雨指标、高程标准差、坡度是山洪灾害时空分布规律的主要驱动因素。研究结果对查清四川省山洪灾害时空分布特征及小流域山洪监测预警、风险评价、防治区划等提供坚实的理论基础和科技支撑。     

江苏省县域乡村集聚与脆弱性评价

基于脆弱性视角探究乡村地域系统可持续发展情况与集聚特征的空间关联效应,对推进美丽乡村建设具有重要意义。以SPOT2/4全色和Landsat TM卫星遥感融合影像为主要数据源,解译校正得到2016年江苏省乡村聚落斑块。在利用平均最近邻距离指数、核密度估计和标准差椭圆方法明确江苏省乡村集聚分布特征的同时,从资源、经济和社会脆弱性视角构建乡村脆弱性综合评价模型,进一步探讨县域乡村空间集聚特征与脆弱性发展程度的关联规律。结果表明：① 江苏省乡村地域自内核向外缘分布密度逐渐递减,苏北地区中部、苏南和苏中地区毗邻处乡村聚落密集分布,整体空间异质性和集聚形态的方向性特征明显;② 江苏省县域乡村脆弱程度存在地域分区不均衡现象,子系统相关性较弱,空间耦合特征尚不明显;③ 资源脆弱性子系统与经济、社会脆弱性之间均存在显著负相关关系,是当前江苏省县域乡村发展的薄弱环节;④ 江苏省县域乡村资源、经济和社会单一脆弱子系统集聚分布特征明显,综合脆弱性与集聚特征并未实现空间良性共振。     

时空统计学在贫困研究中的应用及展望

消除贫困是人类社会的共同目标.贫困分布具有明显的空间特征,同时呈现出空间异质性和空间相关性.时空统计学以时空分析为优势,在贫困的时空分布及形成机制研究中发挥了重要作用.本文综述了不同时期我国贫困分布的空间特征、贫困数据的空间类型和特征以及贫困时空分布的影响因素,并总结了时空统计学方法在贫困空间研究中的4类应用,包括:探...     

甘肃省县域经济差异时空分异及影响因子研究

不同因子对区域经济差异的影响一直是国内外学者关注的重点及热点问题,探究县域经济时间过程演变和空间格局分异的主导影响因子,科学揭示各因子的作用机制,将为区域经济发展战略的制定提供重要指导依据。本文以甘肃省县域为研究单元,利用空间化表达、标准差椭圆分析县域经济空间分异现象,借助多元线性逐步回归和地理探测器对县域经济时空分异影响因素进行探讨。研究结果表明：① 甘肃省县域经济之间的总体差异明显,随时间波动较大;② 县域经济空间分布重心不稳定,变动较大;③ 财政收入、城镇化率和工业产业比重是主导的时间影响因子;④ 铁路密度、公路密度、河流密度是甘肃省县域经济空间分异的主要地理因子,且因子之间的交互作用强于单因子对经济空间分异的作用。在协调县域经济发展过程中,应根据主要影响因素精准实施发展策略,合理利用因子之间的交互作用,加快经济协调发展。     

基于夜间灯光数据的西南地区县域旅游多维减贫效应时空变化研究

旅游发展是消除贫困的重要途径之一,从多维贫困视角对旅游减贫进行研究具有重要意义。以脱贫摘帽的西南地区国家级贫困县为研究案例,引入NPP/VIIRS夜间灯光数据测度多维贫困,并使用地理加权回归方法分析2012—2019年旅游发展的多维减贫效应。结果表明：① 2012—2019年,西南地区贫困县旅游发展水平不断提高,呈现“东高西低”的空间格局,旅游发展的区域差异不断缩小;② 2012年以来,西南地区贫困县多维贫困日趋改善;空间分布上,多维贫困程度自西向东逐渐降低,空间差异趋于缩小;③ 西南地区贫困县旅游发展能够缓解包括经济、教育、医疗和社会保障等方面的多维贫困,旅游多维减贫效应具有明显的空间异质性,川东、川北和滇东南地区贫困县的旅游减贫强度较高,滇西、渝东南和黔西地区旅游减贫强度较低;④ 旅游减贫强度主要受到旅游资源禀赋、经济发展水平和交通区位条件的影响,影响因素通过旅游资源开发、强化旅游产业支撑和提高旅游通达性等途径改善贫困地区的经济、教育、医疗和社会保障水平,实现旅游发展的多维减贫。旅游减贫的发展需要结合贫困地区实际情况考虑,提高旅游产品竞争力,完善配套设施建设,改善交通运输条件,以提高旅游减贫效果。另外,研究发现基于夜间灯光数据测度多维贫困具有较高的精度,能够为贫困问题研究提供数据支持。研究结果对中国旅游扶贫战略实施尤其是2020年后预防返贫具有重要的参考价值。     

武陵山贫困片区扶贫成效评价与空间格局分析

本文以武陵山贫困片区为研究区,构建扶贫成效评价指标体系,采用层次分析法(AHP)法确定指标权重,并通过综合评价法计算2010-2012年各区县3期扶贫成效综合指数;在扶贫成效评价结果的基础上,采用空间自相关方法进行空间格局分析,探究武陵山区近年来扶贫成效空间格局特征及成因.结果表明:(1) 武陵山片区扶贫成效空间分布基本呈现省内聚集的态势,总体表现为"北部高,中部低"的分布特征;(2) 扶贫成效的空间格局具有明显的地区差异,渝东南地区3期扶贫成效好,且具有稳定的中等增速;铜仁地区虽然经济社会发展基础薄弱且3期扶贫成效不高,但增速最大;鄂西南地区3期扶贫成效及增速均较好;湘西地区3期扶贫成效较差且增速缓慢,因此日后应更关注该地区的扶贫工作开展.     

地球信息科学技术在中国减贫中的应用进展

从救济式扶贫到精准扶贫,中国通过不断地探索和实践,走出了一条中国特色社会主义减贫道路,实现了农村贫困人口大幅减少,贫困地区面貌明显改善,脱贫攻坚取得历史性重大成就。很长时间,贫困地区的社会经济和资源环境监测都是建立在各类统计资料,统计报表,纸质档案等的基础之上,以行政单元为基础,缺乏有效、准确的空间位置信息。随着遥感和地理信息系统等地球信息科学技术的不断发展,其对空间信息高效地捕捉和计算能力,极大地提升了新时期扶贫开发工作的效率和决策支持水平。本文系统地阐述了地球信息科学在中国减贫中所发挥的作用,具体来说,主要集中在4个方面：① 多源地理空间数据在贫困地区自然资源和生态环境监测评估中的应用;② 贫困地区灾害监测,预警和管理;③ 基于地理空间数据的致贫因素分析和贫困预测;④ 依据精准扶贫工作机制建立精准扶贫决策支持系统。随着2020年中国消除绝对贫困目标的实现,地球信息科学服务于中国减贫的工作将主要集中在建立返贫监测和帮扶机制,以及向缓解发展不平衡、不充分的相对贫困转变。同时,乡村振兴作为下一步中国农村长期的工作重点,使用地球信息科学技术促进乡村基础信息化建设,促进地球信息科学服务和农业农村发展深度融合也将成为趋势。     

Mapping determinants of rural poverty in Guangxi–a less developed region of China

Rapid urbanization in China has led to an increasing imbalance in regional development. The Guangxi Zhuang Autonomous Region, a less developed border region with unique cultural diversity, has a relatively large population(4.52 million people in 2015) under the poverty line, according to the national standard of poverty. China has launched a national campaign to reduce poverty using a wide range of new development policies and large-scale investment. However, there have been few studies on the determinants of poverty at the county level across a province. This paper aims to explore the spatial and social differences related to poverty among 109 counties by considering the spatial heterogeneity of poverty determinants. Spatial statistical models revealed that slope(Slp), GDP per capita(GDPP), the ethnic minority population ratio(EMPR), medical and technical personnel of healthcare institutions(MTP) and illiteracy rate(IR) significantly affect the patterns of the poverty rate, with a high adjusted R2(0.67), while the poverty rate affects GDPP, IR, MTP and EMPR; i.e., the effects are interactional. Furthermore, the IR is significantly affected by the provision of schools and transportation conditions. Among these determinants, social factors may be key. The spatial patterns of these relationships demonstrate remarkable variation across the province and between minor and major groups. This quantitative evidence is enhanced by indepth interviews with selected groups. These results are expected to be useful for the anti-poverty project in Guangxi.     

贫困地区耕地的地形和土壤肥力特征分析与质量评价

本文利用全国1∶100万土地利用数据和1∶400万土壤肥力综合质量数据,从耕地的地形特征和土壤肥力两个角度,对贫困地区和非贫困地区的耕地自然质量进行比较研究。研究表明:贫困地区平原型、丘陵型耕地比重较低、山地型和陡坡型耕地比重较高;贫困地区耕地土壤肥力的平均水平和非贫困地区差别不大,但土壤肥力好和较好的耕地所占比重较小。本文还建立了包括地形特征和土壤肥力综合质量两个因素的耕地自然质量评价指数,从县域尺度对全国耕地自然质量进行定量评价,并发现贫困地区耕地自然质量评价指数在低值区集中的特征更为显著。     

Multi-scale Spatial Patterns and Influencing Factors of Rural Poverty: A Case Study in the Liupan Mountain Region,Gansu Province,China

The important role of spatial scale in exploring the geography of poverty as well as its policy implications has been noticed but with limited knowledge. To improve such limited understanding, we mainly investigated the spatial patterns and influencing factors of rural poverty (indicated by poor population and poverty incidence) at three different administrative levels in the Liupan Mountain Region, one of the fourteen poorest regions in China. Our results show that from a global perspective, poor areas are clustered significantly at the county-, township-, and village-level, and more greatly at a lower level. Locally, there is spatial mismatch among poverty hotspots detected not only by the same indicator at different levels but also by different indicators at the same level. A scale effect can be found in the influencing factors of rural poverty. That is, the number of significant factors increases, but the degree of their association with poverty incidence decreases at a lower level. Such scale effect indicates that poverty incidence at lower levels may be affected by more complex factors, including not only the new local ones but also the already appeared non-local ones at higher levels. However, the natural conditions tend to play a scale-independent role to poverty incidence. In response to such scale-dependent patterns and factors, anti-poverty policies can be 1) a multilevel monitoring system to reduce incomplete or even misleading single-level information and understanding; 2) the village-based targeting strategy to increase the targeting efficiency and alleviate the mentioned spatial mismatch; 3) more flexible strategies responding to the local impoverishing factors, and 4) different task emphasises for multilevel policymakers to achieve the common goal of poverty reduction.     

武陵山片区扶贫重点县农村基本公共服务均衡化差异分析

实施农村基本公共服务均衡化是当前农村扶贫开发的重要思路和方向之一.本文选取武陵山连片特困区67个扶贫重点县,构建贫困地区农村基本公共服务评价指标体系,采用基于博弈论的主客观权重法,评价研究片区农村基本公共服务综合发展水平,并利用基尼系数与最小方差法从片区-省-县多角度测度研究片区农村基本公共服务维度指标的发展差异,揭示贫困县农村基本公共服务的空间差异特点,为农村基本公共服务资源的均衡化配置决策提供参考.结果表明:(1)片区层面上的农村基本公共服务整体质量不高,呈现出明显的西北高,东南低的态势,片区所辖湖北省和重庆市的整体发展水平较高;(2)片区整体农村公共安全服务维度发展不均衡,县域间存在较大差异,其它维度发展相对较好;(3)发展差异类型上,大多数县市是五维度主导型,麻阳县受双维度支配,德江县和石阡县是七维度联合型.     

Regional Equity and Influencing Factor of Social Assistance in China

Social assistance is the last safety net in the social security system and plays a vital role in poverty alleviation in countries around the world. Promoting the equal financial assistance is meaningful to achieve equalization of social assistance. Based on the provincial panel data from 2002 to 2017, this paper analyzes the dynamic characteristics and main influencing factors of the equity of social assistance in China, using the Theil index and geographically weighted regression(GWR) model. The results suggest that the level of per capita social assistance expenditure(PSAE) in China keeps increasing year by year, but the changes in different regions and provinces are quite different. These changes not only significantly changed the spatial pattern of PSAE in China, but also greatly improved its spatial coupling with the deeply impoverished areas. Further analysis shows that the regional inequality of PSAE between provinces is obvious during the study period, and the inter-regional inequality is significantly higher than the intra-regional inequality.This makes inter-regional inequality become the main source of the regional inequality of PSAE in China for a long time. According to GWR results, there is obvious spatiotemporal heterogeneity in the influence intensity and direction of the per capita financial revenue,urbanization rate, urban unemployment rate, natural disaster-affected area, and transfer payment intensity on the PSAE. The urbanization rate and per capita financial revenue are the main driving factors of PSAE, and the impact intensity of per capita financial revenue tends to strengthen. The remaining three factors have a positive effect on PSAE, but the effect intensity is not high.