| 川西北高原藏区农村贫困化分异机制探测 |
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| 引用本文： | 彭文甫,叶玲,罗艳玫,邝婷婷,杨存建,徐新良. 川西北高原藏区农村贫困化分异机制探测[J]. 中国农业资源与区划, 2019, 40(6): 128-139 |
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| 作者姓名： | 彭文甫 叶玲 罗艳玫 邝婷婷 杨存建 徐新良 |
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| 作者单位： | 四川师范大学地理与资源科学学院，成都610068； 四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，成都610068,四川师范大学地理与资源科学学院，成都610068； 四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，成都610068,四川师范大学地理与资源科学学院，成都610068； 四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，成都610068,四川师范大学地理与资源科学学院，成都610068； 四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，成都610068,四川师范大学地理与资源科学学院，成都610068； 四川师范大学西南土地资源评价与监测教育部重点实验室，成都610068,中国科学院资源环境科学数据中心，北京100101 |
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| 基金项目： | 教育部人文社科规划基金“川西北高原藏区贫困化地域分异特征及精准扶贫创新对策”（17YJA850007）； 国家自然科学基金项目“基于LUCC扰动影响的成都平原土地生态安全维持机理”（41371125） |
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| 摘 要： | [目的]客观揭示农村贫困化地域分异机制,为科学推进川西北高原藏区精准扶贫创新途径、综合战略和认真贯彻落实中央治藏方略提供参考依据。[方法]应用地理探测器模型、GIS空间分析与地统计方法等方法,探测川西北高原藏区贫困村单位面积GDP分异的主导因素,揭示农村贫困化分异机制,提出不同贫困化地域类型的扶贫政策措施。[结果]影响川西北高原藏区农村贫困化分异的主导因素包括到主要交通道路距离、归一化植被指数(NDVI)、土地利用、年均温度和海拔高程等,各因素对贫困村经济发展分异的解释力分别为80. 76%、12. 82%、8. 82%、5. 45%和3. 96%;贫困村经济发展贫困化的分异机制存在明显差异,可归纳为交通区位约束型、自然环境约束型和经济区位约束型等三大类型;农村贫困化驱动机制下的贫困村精准扶贫政策措施亟需因地制宜、科学推进、讲求实效,有序推进精准扶贫战略。[结论]精准扶贫应分类指导、重点突破,尤其加强贫困村交通、水利、公共基础设施建设和特色农牧业产业培植,注重多种扶贫模式的综合集成。
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| 关 键 词： | 贫困村地域分异地理探测器主导因素精准扶贫 |
| 收稿时间： | 2018-02-23 |
DIFFERENTIAL MECHANISM DETECTION OF RURAL POVERTY IN NORTHWESTERN TIBETAN PLATEAU, SICHUAN PROVINCE |
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| Peng Wenfu,Ye Ling,Luo Yanmei,Kuang Tingting,Yang Cunjian and Xu Xinliang. DIFFERENTIAL MECHANISM DETECTION OF RURAL POVERTY IN NORTHWESTERN TIBETAN PLATEAU, SICHUAN PROVINCE[J]. Journal of China Agricultural Resources and Regional Planning, 2019, 40(6): 128-139 |
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| Authors: | Peng Wenfu Ye Ling Luo Yanmei Kuang Tingting Yang Cunjian Xu Xinliang |
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| Affiliation: | The Institute of Geography and Resources Science, Sichuan Normal University, Chengdu, Sichuan 610068, China;Key Lab of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest, Ministry of Education, Chengdu, Sichuan 610068, China,The Institute of Geography and Resources Science, Sichuan Normal University, Chengdu, Sichuan 610068, China;Key Lab of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest, Ministry of Education, Chengdu, Sichuan 610068, China,The Institute of Geography and Resources Science, Sichuan Normal University, Chengdu, Sichuan 610068, China;Key Lab of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest, Ministry of Education, Chengdu, Sichuan 610068, China,The Institute of Geography and Resources Science, Sichuan Normal University, Chengdu, Sichuan 610068, China;Key Lab of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest, Ministry of Education, Chengdu, Sichuan 610068, China,The Institute of Geography and Resources Science, Sichuan Normal University, Chengdu, Sichuan 610068, China;Key Lab of Land Resources Evaluation and Monitoring in Southwest, Ministry of Education, Chengdu, Sichuan 610068, China and Data Center for Resources and Environmental Sciences, Chinese Academy of Sciences (RESDC), Beijing 100101, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | poor village regional differentiation Geodetector model leading factors targeted poverty reduction |
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