基于DMSP-OLS数据和可持续生计的中国农村多维贫困空间识别

贫困是人类在21世纪发展所要长期面对的困境,消除贫困是中国全面建成小康社会的最大挑战。单纯依据经济、社会统计数据对贫困状况的测度缺乏空间视角,无法直观地分析贫困状况的空间差异、地域特征及致贫原因的生态地理背景分异机制。引入脆弱性-可持续生计框架模型,构建了可持续生计的测度指标体系,以宁夏回族自治区所辖县区为样本,借助遥感和GIS空间分析技术,建立了2002年和2013年夜间灯光指数和可持续生计指数(SLI)间的回归模型,并以青海省所有县区的数据对模型进行了验证。利用检验后的模型将持续生计指数空间化;采用空间自相关分析了县域持续生计指数的空间集聚状况。结果表明:2002年和2013年估算的SLI平均相对误差为10.84%和12.19%,精度较高。中国所有县区SLI的全局Moran’s I值分别为0.636和0.579,具有较高的空间依赖性,"低-低"型贫困区域即空间贫困陷阱区集中在扎兰屯-百色一线以西。两时点上分别识别出642个、612个多维贫困县。2013年,多维贫困县区在空间上表现为东、中、西部岛状、块状、连片状3种地域类型。研究发现夜间灯光数据是一种有效的空间贫困测度数据源,可实现数据缺乏地区大尺度上的多维贫困动态监测。