【摘 要】
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针对当前精准扶贫过程中,传统数据统计口径、计算方法、空间尺度不统一的问题,以六盘山连片特困区为例,借助灰色关联模型、DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光数据,构建综合贫困指
【机 构】
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兰州交通大学测绘与地理信息学院,甘肃省地理国情监测工程实验室,中国科学院地理科学与资源研究所
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金(1606RJZA078);中国博士后基金(2016M600121);兰州交通大学青年基金(2016002)
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针对当前精准扶贫过程中,传统数据统计口径、计算方法、空间尺度不统一的问题,以六盘山连片特困区为例,借助灰色关联模型、DMSP-OLS与NPP-VIIRS夜间灯光数据,构建综合贫困指数(IPI)、区域灯光指数(ALID、ALIN),比对选取最优指数模型,生成基于栅格的连片特困区综合贫困指数(MPI),从而精准地识别山区贫困。结果表明:灯光与贫困模拟模型中NPP-VIIRS数据构建的ALIN指数优于ALID指数,其灯光与贫困的决定系数R2超过0.88,平均相对误差小于3.49%;连片特困区贫困空间化中识别出36个极贫困、21个高度贫困,高度贫困率高达73.08%,表明六盘山贫困面积广、贫困程度深且呈现集中态势。
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