基于GIS进行精准扶贫的效果评价方案探讨

资源占有和再生产能力的提高是扶贫工作的主要内容。根据已有地理信息数据,结合实地调查的扶贫区块或贫困人口资源占有和再生产能力情况,采用地理信息技术方法对贫困人口占有的有效资源和劳动因素进行分析,评估返贫风险,根据扶贫工作前后贫困人口的资源占有和再生产能力变化情况进行精准扶贫效果评价,为扶贫工作有序推进提供数据支撑。该方法同样适用于区域经济建设成果评价,对制定乡村振兴战略具有参考作用。     

基于WebGIS的武都精细化扶贫系统的设计与开发

为响应"十三五"扶贫规划,针对"精准扶贫"的内在要求,借助Web GIS技术从贫困对象的调查及贫困信息入库、贫困对象的空间分布特征、贫困户信息查询和帮扶措施的发布4个方面着手研发了精细化扶贫系统,从而服务于四川省武都镇精准扶贫工作的开展。     

精准扶贫地理信息管理系统的研发

全国脱贫攻坚总结表彰大会指出,我国已完成消除绝对贫困的艰巨任务。为巩固脱贫攻坚成果和防止大面积返贫,针对精准返贫监测工作的问题,基于在线地理信息数据服务和数据库技术,以河南省为例,研究开发精准扶贫地理信息管理系统。最终,通过信息化手段推动精准扶贫,使该系统可以为政府巩固脱贫攻坚成果,监测返贫人口提供手段,可以为精准返贫的科学化、信息化的管理提供参考。     

贫困人口社会空间结构分析方法研究

以贫困人口为例进行人口的社会空间结构分析,挖掘贫困人口空间结构的特征和规律,发现其具有空间差异的社会特征,为掌握贫困状况的态势和扶贫工作的进展,指导人口与资源在空间上的优化配置提供决策支持。     

贫困人口社会空间结构分析方法研究

以贫困人口为例进行人口的社会空间结构分析,挖掘贫困人口空间结构的特征和规律,发现其具有空间差异的社会特征,为掌握贫困状况的态势和扶贫工作的进展,指导人口与资源在空间上的优化配置提供决策支持。     

基于GIS的精准扶贫体系研究

贫困问题一直是中国政府致力解决的社会问题,随着中国经济的发展,扶贫业绩显著,贫苦人口的分布也转变为"广而散,小而集中",呈现出碎片化分布的特点。针对"精准扶贫"政策实施过程中出现的贫困户精准识别、管理、帮扶、考核、预测等问题,提出了基于GIS的扶贫空间数据可视化、空间分析以及预测模型,对扶贫工作进行更好的规划、决策和预判。为此将GIS技术与"精准扶贫"政策进行了有机的契合,开发了基于GIS的精准扶贫管理平台,通过研究导致贫困的各种因素和障碍,初步对贫困的发展趋势进行预判,达到了可持续脱贫的目标。对贫困户建立的完善的帮扶追踪机制,扶贫监督管理方案,为"全民脱贫"目标奠定技术依托。使得扶贫工作的针对性更强,有效性得到改进,为后期扶贫攻坚打下良好基础。     

基于三维GIS的返贫监测预警系统

2020年是决胜全面建成小康社会、决战脱贫攻坚之年.通过对已脱贫人员建立监测预警机制,防止已脱贫人员返贫是巩固脱贫成果的重要工作之一.基于地理信息技术和倾斜摄影测量技术建立返贫监测预警系统,通过高精度实景三维模型对研究区贫困人员信息进行实时监测,实现了对易返贫人员的预警和高精度地理定位;通过进一步深入了解易返贫人员家庭劳动力数量、历年收入变化和外出务工状况,制定和完善相关扶贫政策,巩固和发展现有扶贫成果.返贫监测预警系统为制定扶贫政策和巩固发展精准扶贫成果方面提供了技术支撑.     

地理空间要素与贫困分布的关系研究——以赫章县为例

本文以赫章县为例,以乡镇为研究单元,从地形地貌、土地资源、交通条件等方面构建地理空间要素评价指标。并利用地理探测器、地理加权回归模型等方法,从空间的视角科学分析地理空间要素对贫困化空间分布的影响,揭示了贫困程度与资源环境的空间分布规律,为实现因地制宜、精准脱贫,以及巩固脱贫摘帽成果提供了决策参考。     

贵州:测绘地理信息技术助力脱贫攻坚

正党中央国务院明确到2020年,确保现行标准下农村贫困人口实现脱贫,消除绝对贫困;确保贫困县全部摘帽,解决区域性整体贫困。贵州省是全国扶贫攻坚的主战场,也是全国脱贫任务最重的省份之一。截至2015年底,贵州仍有493万贫困人口,扶贫脱贫是当地政府和社会各界共同肩负的重大责任。为切实贯彻习总书记提出的"六个精准",在贵州省委省政府安排部署下,2015年以来,贵州省     

贵州省县级多维贫困度量及时空格局分析

该文以脆弱性-可持续生计分析框架为理论基础进行多维指标体系构建,基于主成分分析方法,对贵州省2000年和2010年的县域多维贫困指数和单维度指数进行了度量,同时对各县域各维度的空间分布状况进行了揭示,并将本文识别的结果与2012年国家划定的集中连片特困地区进行了对比。研究结果表明:本文识别出的多维贫困县与国家划定的区域有很好的对应;贵州省多维贫困程度较高的县域主要分布于毕节地区和黔西南布依族苗族自治州;自然环境因素(海拔、坡度等)是影响贵州省县域多维贫困的重要因素。研究结果可以更全面地把握贵州省多维贫困的分布特征,为指导研究区早日全面脱贫提供借鉴和参考。     

同心共建全面小康社会

党的十八届五中全会提出全面建成小康社会新的目标要求:我国现行标准下农村贫困人口实现脱贫,贫困县全部摘帽,解决区域性整体贫困.《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出了“实施精准扶贫、精准脱贫,因人因地施策,提高扶贫实效”的具体工作部署.     

基于自然资源“一张图”的精准扶贫作战图管理系统设计与实现

精准扶贫战略是新时期我国扶贫领域具有中国特色的脱贫攻坚的主要模式,在习近平总书记提出的“六个精准”指引下,整合政府相关部门扶贫数据资源,研究如何利用测绘地理信息和大数据技术,精准获取贫困信息,为精准脱贫提供基础支撑,意义重大。以贵州省自然资源“一张图”平台为基础,将地理国情普查高分卫星影像成果,相关扶贫专题数据与空间信息数据相结合,利用测绘地理信息、大数据技术,建设贵州省精准扶贫作战图管理系统,实现扶贫对象精准定位,扶贫工作精准管理,为年度扶贫工作成效考核提供重要依据。     

基于MapGIS的精准扶贫系统设计与实现

针对国家发布的592个重点贫困县的扶贫管理与认知,基于MapGIS IGServer平台,聚焦贫困县信息查询、电子问卷、贫困户电子建档、基于数学经济模型的贫困程度评价、空间分析等功能,设计并实现了全国重点贫困县精准扶贫系统,为扶贫管理工作者提供方便快捷的精准扶贫信息查询和辅助决策支持。     

GIS在精准扶贫档案管理与展览中的应用

针对精准扶贫档案管理中存在面广量多、地理空间分析少、动态分析不足以及精准扶贫档案展览方式较少等问题,提出了“一张图上综合管理和展示精准扶贫档案”的精准扶贫档案管理与展览解决方案。通过引入地理信息技术的数据管理和空间分析功能,赋予精准扶贫档案位置元素,通过行政区域地理位置与其相联系的精准扶贫档案数据进行联动查询、分析与统计,实现了集档案管理、档案展示、档案分析等功能于一体的精准扶贫档案管理方案。实现精准扶贫档案的数据标准化管理、空间数据分析,创新地理信息技术应用服务精准扶贫档案管理与展示的模式。     

以“绣花”功夫抓好精准扶贫

正精准扶贫、精准脱贫是党中央的重大决策部署,习近平总书记提出在2020年打赢脱贫攻坚战,我国农村贫困人口要全部脱贫。四川省第二测绘地理信息工程院经过几年努力,驻村帮扶甘孜藏族自治州乡城县尼斯镇马色村脱贫奔小康,到2017年底,无一户返贫。根据四川省委省政府和四川测绘地理信息局安排,从2015年12月开始,四川二院驻村帮扶马色村。马色村为尼斯镇三个贫困村之一,下辖3个村民小组,全村共65户406     

基于夜间灯光数据的六盘山连片特困区贫困度识别

针对精准扶贫过程中统计数据口径不统一,以及夜间灯光贫困识别多为短时间研究等问题,以六盘山连片特困区为例,借助DMSP-OLS/NPP-VIIRS夜间灯光和社会经济统计等数据,运用不变目标区域法以及灰色关联模型构建区域灯光指数与多维贫困指数(multidimensional poverty index,MPIstatistical),建立贫困估算模型生成多维贫困指数估算值(MPIestimated)探究较长时间序列的贫困识别。研究结果表明,MPIestimated识别贫困的精度较高,与MPIstatistical的平均相对误差介于3. 14%～3. 52%,能准确反映区域真实的贫困程度; 2000—2015年间研究区MPIestimated均值分别为0. 361,0. 372,0. 375,0. 378和0. 382,贫困程度逐年减轻; 2000—2012年间识别出极贫困县39～46个,高度贫困县20～21个; 2000—2015年间Moran’s I指数分别为0. 49,0. 45,0. 47,0. 49和0. 43,表明连片特困区贫困程度呈现明显集聚性。贫困格局呈现"东西部贫困程度相对较轻,南北部贫困程度相对较重"的空间演变趋势。     

测“精”绘“准”助力江苏扶贫

正在精准扶贫决胜阶段,面对"哪里贫""怎么扶""帮扶效果又怎样"等扶贫工作中的突出问题,需要各级政府创新扶贫工作思路和方法、宏观施策;需要我们测绘地理信息人对扶贫大数据做整合与分析,精准发力。测绘地理信息技术为扶贫攻坚提供了"慧眼"、认清了方向,通过提供直观、多尺度的数据可视化展现方式,精准识别区域性贫困特征,为扶贫帮扶工作提供了不可或缺的测绘地理信息数据支撑保障。     

浅谈基于“天地图·新疆”的精准扶贫管理系统的设计与实现

介绍了基于“天地图·新疆”平台,结合各类扶贫专题数据,综合运用网络技术、云服务技术、WebGIS等技术,服务于新疆扶贫开发工作而搭建起来的新疆精准扶贫管理系统.该系统是将精准扶贫工作与GIS进行有机结合,实现了对各种扶贫专题数据的查询、分析、统计等功能,为落实国家的精准扶贫政策,提升新疆精准扶贫的信息化和智能化水平提供有力的保障.     

基于GIS的泸水县易地扶贫搬迁安置地选择

易地扶贫搬迁是对生活在恶劣环境中的贫困人口采取的扶贫举措。泸水县尚有大量人口需要易地搬迁解决贫困问题,泸水县特殊的峡谷地理环境,使安置地的选择成为棘手的问题。将GIS技术应用于扶贫易地搬迁地选择中,可以方便地找出适宜的搬迁居住地,为当地政府易地安置提供决策参考依据。安置区的选择,主要考虑以下因子：交通便利、土地资源丰富、水源丰富、坡度较为平缓、海拔较低,避开地质灾害隐患点和自然保护区等。通过GIS技术,将上述因子图层叠加后找到适合的安置地。结果表明：泸水县难以找到成片的面积较大的安置区,安置区呈零星状分布在各个乡镇。     

黑龙江省贫困县产业扶贫特征研究

基于ArcGIS空间分析平台,采用核密度分析法、渔网与网格分析法、地理探测器等方法,对黑龙江省28个贫困县进行产业扶贫空间特征与影响力特征研究,研究发现：在空间上,农民专业合作社的集聚程度逐渐降低,关联制造业企业呈现出以县域为单位的中心集聚特征。在扶贫效果上,农民专业合作社高于关联制造业,且农副食品加工业、食品制造业等是黑龙江省贫困县农民专业合作社的主要配套制造业部门。