基于GIS和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域貧困化空間模擬分析——以貴州省貓?zhí)恿饔驗(yàn)槔?/H1>
發(fā)布時間：2018-08-13 13:49
【摘要】：我國西南喀斯特地區(qū)山高坡陡,地形破碎,生境脆弱,水土流失嚴(yán)重,是我國典型的極貧困代表區(qū)域之一。本文選擇貴州省貓?zhí)恿饔蜃鳛檠芯繀^(qū),以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基本單元,應(yīng)用GIS和ANN技術(shù),模擬區(qū)域自然致貧因子和消貧因子的空間分布,計(jì)算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的貧困度,揭示區(qū)域貧困的空間分布格局,以期為指導(dǎo)研究區(qū)早日脫貧及生態(tài)重建提供科學(xué)依據(jù)。結(jié)果表明,地形、土壤侵蝕等自然要素是主要的致貧因子,而社會經(jīng)濟(jì)要素是緩解貧困的因子。貧困度較小的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要分布在研究區(qū)的中部和東部,貧困度較大的鄉(xiāng)鎮(zhèn)主要分布在研究區(qū)的南部和北部邊緣�？梢�,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬區(qū)域貧困化簡便、實(shí)用,避免了傳統(tǒng)的單純依靠統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行貧困化研究的做法,是一種可行的方法與技術(shù)途徑。
[Abstract]:Karst region in southwest China is one of the typical poor regions in China because of its steep mountain slope, broken terrain, fragile habitat and serious soil erosion. In this paper, the Maodiao River Basin of Guizhou Province is selected as the research area, and the township is taken as the basic unit. The spatial distribution of natural and anti-poverty factors is simulated by using GIS and ANN techniques, and the poverty degree of each township is calculated. The spatial distribution pattern of regional poverty is revealed in order to provide scientific basis for guiding the research area to get rid of poverty and rebuild the ecology at an early date. The results showed that natural factors such as topography and soil erosion were the main factors of poverty, while social and economic factors were the factors to alleviate poverty. The towns with low poverty degree were mainly distributed in the middle and east of the study area, and the towns with higher poverty degree were mainly located in the southern and northern edges of the study area. It can be seen that it is simple and practical to use artificial neural network to simulate regional poverty, which avoids the traditional method of simply relying on statistical data to study poverty. It is a feasible method and technical approach.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院 北京大學(xué)環(huán)境學(xué)院 北京大學(xué)環(huán)境學(xué)院
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助重點(diǎn)項(xiàng)目(40335046) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助課題(20040001038)資助
【分類號】：K901.8
【參考文獻(xiàn)】
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，
本文編號：2181178
本文鏈接：http://www.sikaile.net/shekelunwen/renwendili/2181178.html
[Abstract]:Karst region in southwest China is one of the typical poor regions in China because of its steep mountain slope, broken terrain, fragile habitat and serious soil erosion. In this paper, the Maodiao River Basin of Guizhou Province is selected as the research area, and the township is taken as the basic unit. The spatial distribution of natural and anti-poverty factors is simulated by using GIS and ANN techniques, and the poverty degree of each township is calculated. The spatial distribution pattern of regional poverty is revealed in order to provide scientific basis for guiding the research area to get rid of poverty and rebuild the ecology at an early date. The results showed that natural factors such as topography and soil erosion were the main factors of poverty, while social and economic factors were the factors to alleviate poverty. The towns with low poverty degree were mainly distributed in the middle and east of the study area, and the towns with higher poverty degree were mainly located in the southern and northern edges of the study area. It can be seen that it is simple and practical to use artificial neural network to simulate regional poverty, which avoids the traditional method of simply relying on statistical data to study poverty. It is a feasible method and technical approach.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院 北京大學(xué)環(huán)境學(xué)院 北京大學(xué)環(huán)境學(xué)院
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，本文編號：2181178
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