【摘 要】
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以贫困形势严峻和地理环境空间异质性显著的贵州省为案例,将分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型引入贫困研究,分析了贫困空间格局影响因素并制定了
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院,中国广东广州510275陕西师范大学西北国土资源研究中心,中国陕西西安710119;鲁东大学环渤海发展研究院,中国山东烟台264025;
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以贫困形势严峻和地理环境空间异质性显著的贵州省为案例,将分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)模型引入贫困研究,分析了贫困空间格局影响因素并制定了相关对策.结论 表明:①贵州省的贫困格局呈现出典型的敞口“马蹄”形结构,黔东、南和西部地区高而中部及北部较低.②基于CART模型的贵州省贫困影响因素重要性的排序为平均隔离度＞路网密度＞水域比例＞平均偏远度＞NDVI＞年均降水.③根据CART模型决策规则,对贵州省扶贫攻坚提出以下对策建议:首先,应采取更加“精准”的易地扶贫和村镇体系规划降低居民点隔离度,确保居民点之间平均隔离度小于4 847 m.其次,在居民点距离确定的基础上,应科学改善区域的生产生活用水条件,将水域面积比例尽可能提升至0.8％以上,保障生活用水和生产灌溉,提升水资源承载能力.最后,在确保居民点隔离度改善,水资源丰度提升的前提下,应重视喀斯特石漠化地区的生态保护修复,将县域的NDVI提升至0.45以上,提高区域生态资产,提升贫困社区韧性,将生态保护与脱贫攻坚相结合,促进区域人地关系和谐发展.
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