基于夜间灯光数据的中国多维贫困空间识别

发布时间：2017-08-30 02:09

  本文关键词：基于夜间灯光数据的中国多维贫困空间识别

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【摘要】：精准测度并识别贫困地区对于精准扶贫政策的制定和实施意义重大。引入新型夜间灯光数据NPP-VIIRS,借鉴脆弱性—可持续生计框架,构建了多维贫困测度指标体系。以重庆市各县区为样本,构建了平均夜间灯光指数(ANLI)与多维贫困指数(MPI)之间的线性回归模型。以陕西省各县区数据对模型进行了检验,平均相对误差为12.51%。利用检验后的模型,将MPI空间化,识别出848个多维贫困县(区),并与国家划定的14个集中连片特困地区中的扶贫重点县进行对比。多维贫困县中绝对贫困县数目为254个,相对贫困县数目为543个,有195个县区属于非收入贫困引起的多维贫困县。
【作者单位】： 西北师范大学地理与环境科学学院;
【关键词】： 夜间灯光遥感数据 多维贫困 贫困测度 空间识别 连片贫困区 中国
【基金】：国家自然科学基金项目(41661025) 甘肃省高等学校科研项目(2016A-001)
【分类号】：F323.8
【正文快照】： 贫困是人类长期面临的困境,这种困境是一种复杂、综合的社会现象,消除贫困依然是当今世界所面临的最大全球性挑战[1]。在中国,贫困人口和贫困地区始终是政府、学界关注的焦点。贫困问题涵盖贫困的概念与特征、贫困的测度、贫困形成的原因以及反贫困策略选择等多方面,其中,对贫，

本文编号：756666