基于CART模型的贵州省贫困空间格局及其影响因素

发布时间：2021-11-08 05:07

　　以贫困形势严峻和地理环境空间异质性显著的贵州省为案例,将分类与回归树（Classification and Regression Tree,CART）模型引入贫困研究,分析了贫困空间格局影响因素并制定了相关对策。结论表明:①贵州省的贫困格局呈现出典型的敞口"马蹄"形结构,黔东、南和西部地区高而中部及北部较低。②基于CART模型的贵州省贫困影响因素重要性的排序为平均隔离度>路网密度>水域比例>平均偏远度>NDVI>年均降水。③根据CART模型决策规则,对贵州省扶贫攻坚提出以下对策建议:首先,应采取更加"精准"的易地扶贫和村镇体系规划降低居民点隔离度,确保居民点之间平均隔离度小于4 847 m。其次,在居民点距离确定的基础上,应科学改善区域的生产生活用水条件,将水域面积比例尽可能提升至0.8%以上,保障生活用水和生产灌溉,提升水资源承载能力。最后,在确保居民点隔离度改善,水资源丰度提升的前提下,应重视喀斯特石漠化地区的生态保护修复,将县域的NDVI提升至0.45以上,提高区域生态资产,提升贫困社区韧性,将生态保护与脱贫攻坚相结合,促进区域人地关系和谐发展。 

【文章来源】：经济地理. 2020,40(06)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

贵州省贫困发生率及其热点分析

对影响贫困的自变量重要性进一步分析，首先从主变量来看，居民点之间的平均隔离度对于县域贫困的空间格局影响最大，其自变量重要性100%；其次为路网密度，自变量重要性为54.6.2%。这说明在贵州省贫困地区，居民点的可达性，尤其是可达性中的隔离度和路网密度，对区域贫困的影响重大。主变量中对贵州贫困空间格局的影响因素重要性排名第三的为水域（52.0%）和NDVI(30.4%）。这主要是由于高植被覆盖一方面具有涵养水土的生态功能，另一方面对于牧业与养殖业有着重要影响，故贵州贫困县区的草地面积比例对于贫困的影响较大。从替代变量来看，平均偏远度和平均降水2个替代变量的重要性分别为48.6%和2.0%。平均偏远度替代的主变量是平均隔离度，二者相关性为53.8%。隔离度的这种影响归根到底是贵州山体众多，地形复杂的因素造成的，这一结果与Castella等的研究结果一致，他们认为自然地理环境通过影响交通进而对地区的社会经济发展产生影响[25]。偏远度常作为影响山区贫困的重要因素而被探讨[13,26]，而隔离度少有研究[25]。通过CART模型结果可以看出，影响山区贫困的最重要因素为隔离度，偏远度虽与隔离度存在一定相关性，但并不能完全取代隔离度来解释山区贫困的发生机制。隔离度对于贫困的影响可以体现在刘彦随等学者发现的区域贫困“孤岛效应（island effect）”[2]，由于贫困区居民点之间的相互隔离，导致在一系列减贫措施的实施下，仍有一些贫困“孤岛”地区。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于乡村人口转移和农村道路建设的空间贫困破解机理及其对策研究——以贵州省为例[J]. 冯应斌,龙花楼.  地理研究. 2019(11)
[3]发展地理学视角下欠发达地区贫困的地方分异与治理[J]. 刘小鹏,李伟华,王鹏,王亚娟,程静,马存霞.  地理学报. 2019(10)
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[5]贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例[J]. 梁晨霞,王艳慧,徐海涛,齐文平,程序,赵文吉.  地理研究. 2019(06)
[6]提升或损伤? 易地扶贫搬迁对农户生计能力的影响[J]. 刘伟,黎洁.  中国农业大学学报. 2019(03)
[7]易地扶贫搬迁脱贫户可持续生计影响因素研究[J]. 张鹏瑶.  经营管理者. 2019(Z1)
[8]山地县域空间因子与贫困现象关系的实证研究——以贵州省为例[J]. 周政旭.  城市规划. 2018(07)
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[10]贵州省乡村贫困空间格局与形成机制分析[J]. 王永明,王美霞,吴殿廷,赵林,丁建军.  地理科学. 2017(02)



本文编号：3483063