检索结果-南通市图书馆

农业经济研究 2020年第8期

作者：潘竟虎冯娅娅

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... 详细信息

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。②3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。

关键词：深度贫困空间贫困空间扫描探测地理探测器分异机制贫困识别 extreme poverty spatial poverty spatial scan detect geodetector differentiation mechanism poverty identification

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