基于生态环境和地质灾害孕贫模型的三峡库区可持续发展机制研究

发布时间：2020-10-19 20:09

　　 消除贫困、实现可持续发展是人类的共同使命,也是中国政府的第一要务。在中国新时期的扶贫开发工作中,包括革命老区、少数民族地区、移民库区和边境县地区等地区在内的集中连片特困地区已经成为扶贫攻坚的主战场。解决集中连片特困地区的贫困问题成为了中国精准扶贫战略的重要议题。三峡工程是世界上最大的水利水电工程和移民工程项目,其建设和运行导致了库区水土流失严重、森林覆盖率低、地质灾害频发、水污染严重等一系列问题,同时大量的移民搬迁安置更是增加了库区生态和环境的压力。三峡库区生态、环境、地质灾害和贫困诸要素之间,可能存在着某种内在的相互作用关系和共存共荣协调发展的契合点和交集。三峡库区的生态环境、地质灾害与贫困问题,关乎社会稳定和可持续发展,需要相关政府部门制定相应的公共政策来应对。然而,目前三峡库区“头痛医头、脚痛医脚”的治理模式已被实践证明“高投入、低效率”。因此,研究探索以减贫为中心,人与自然协调发展,生态和环境修复与地质灾害治理兼顾的系统性减贫和可持续发展策略势在必行。在此背景下,本研究拟解决如下关键问题:(1)生态环境和地质灾害对以三峡库区为代表的库区贫困产生何种影响?(2)生态环境、地质灾害与贫困之间可能存在的反馈因果与生克关系是怎样的,他们之间相互影响和相互作用关系背后深层次的理论基础是什么?(3)库区贫困农户作为减贫的主体和政府减贫政策的受众,其减贫诉求又有哪些?(4)库区可持续发展机制是怎样的,是否能得到实证数据的检验?(5)贫困库区能否实现兼顾环境改善、灾害减轻与贫困减轻的系统性减贫和可持续发展?为了解决上述问题,本研究将理论探索与实证研究有机结合:(1)首先查阅国内外相关文献,设计本研究的整体研究方案;(2)界定相关概念、梳理相关理论并进行文献综述分析;(3)对比整合主题建模与文献计量两种方法分析结果,在深度文献分析的基础上,本研究构建了生态-环境-灾害-贫困整合概念框架,在此基础上构建了兼顾环保、减灾和减贫的可持续发展理论模型,综合考虑了贫困人口的脆弱性、适应性、资源可获性和可持续性,探索了生态、环境、灾害和贫困之间核心关键的因果反馈关系;(4)通过问卷调查和深度访谈,在微观层面结合文献分析和问卷访谈结果对三峡库区的环境灾害孕贫因素进行了分析;并从中观层面根据区县年鉴数据对三峡库区25区县的发展概况进行了聚类分析,从而揭示各个区县发展的分布特征;(5)在区县层面,运用系统动力学方法(Vensim软件)对万州库区在不同政策情境下的贫困、环境和灾害等核心指标的变化情况进行了仿真和模拟分析;(6)基于可持续发展理论和文本挖掘技术和系统思维,提出了结合主题建模(TM)和系统动力学建模(SDM)的TM-SDM分析框架,并在区域层面以三峡库区为例进行了系统动力学建模和仿真模拟分析;(7)运用改进的熵值法,从经济发展、社会发展、自然资源、人民生活以及减灾环保五大方面对三峡库区可持续发展潜力进行评价和分析;最后综合前面各章的研究和分析结果,提出了三峡库区系统性减贫策略和可持续发展政策建议。通过上述理论研究、实证研究和对策研究发现:(1)生态、环境与贫困存在复杂关联,灾害与贫困关系研究主要关注脆弱性等视角;(2)与贫困紧密关联的研究聚类包括生态系统、健康风险、自然资源等问题;(3)协调发展政策下适当增加灾害管理比重最有利于万州库区可持续发展;(4)教育和培训政策对于减贫和提高粮食产量效果最好;均衡发展组合政策更有利于系统性减贫和可持续发展;(5)三峡库区可持续发展潜力指数总体呈较稳定的增长趋势;贫困人口在产业扶持、政策支持、社会保障、弱势群体提高增收能力等方面诉求强烈。相关政府部门应该关注库区贫困人口的多元化诉求,注重对库区贫困人口的教育和培训,在关注库区均衡、协调发展的同时重点关注灾害治理,最终促进库区贫困人口与当地生态和环境的可持续发展。本文的主要贡献和创新体现在如下三个方面:(1)构建了兼顾环保、减灾和减贫的可持续发展理论模型。本研究综合考虑环境和灾害等因素构建了兼顾环保、减灾和减贫的可持续发展理论模型。(2)开展了文本挖掘和系统建模有机结合的研究方法创新。本研究将演绎式与归纳式研究方法相结合,从可持续发展、文本挖掘和系统思维的新视角,提出了结合主题建模(TM)和系统动力学建模(SDM)的TM-SDM分析框架。(3)提出了库区系统性减贫策略和可持续发展的政策建议。本研究综合运用建模方法分别针对三峡库区在区县和区域两个层面的相关案例,进行仿真分析和多种政策情境模拟,最终提出以三峡库区为代表的库区系统性减贫策略和可持续发展的政策建议。
【学位单位】：中国地质大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：X22;F323.8
【部分图文】：

本文研究内容的基本框架

利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）简称 LDA，是库生成概念模型。其基本思想是，文档是潜在主题随机主题都可以用某些词语的分布来表征该主题的特点[147]。中每个文档的主题按照概率分布的形式给出，是一种无可找出相应的词语进行描述描述是 LDA 主题模型的优（Latent semantic analysis，LSA）[148]则被开发用于解决 LSA、概率 LSA（probabilistic LSA，pLSA）、LDA 和 HDrocess）各类模型中，pLSA 和 LDA 被表示为概率图模型LSALatent SematicAnalysispLSAProbabilistic LatentSemantic AnalysisLDALatent DirichletAllocationHDHierarDirichlet eerwester, 1990) (Hofmann, 1999) (Blei, 2003) (The, θθmαθ-Dirichlet (α)

本章对其主要信息进行了归纳（见图3.3），发现学术交流评价使用的分析工具和指标主要包括如下几种：Web of Science,Scopus, Indian Citation Index (ICI), CiteSeerX, Google Scholar 和 Google Scholar

本文编号：2847671