农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例

冯都贤; 何亚文; 龙清成; 刘艳花

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农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例

空间分析与规划 | 更新时间：2026-08-11

- 农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例
- 农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例
- 地理空间信息 2025年23卷第1期页码：53-57
- 作者机构：
  
  中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  青岛西海岸新区2021年度科技攻关科技惠民专项（2021-108）;青岛西海岸新区2021年度科技攻关“揭榜制”专项（2021-28）
- DOI：
  中图分类号： F323.8;P208
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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冯都贤, 何亚文, 龙清成, 等. 农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例[J]. 地理空间信息, 2025,23(1):53-57.

冯都贤, 何亚文, 龙清成, et al. 农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例[J]. 2025, 23(1): 53-57.
冯都贤, 何亚文, 龙清成, 等. 农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例[J]. 地理空间信息, 2025,23(1):53-57. DOI：

冯都贤, 何亚文, 龙清成, et al. 农村相对贫困时空格局与驱动因素分析——以临沂市为例[J]. 2025, 23(1): 53-57. DOI：

摘要

采用全局Moran’s I指数、空间扫描统计和地理探测器分析了2016—2020年临沂市乡镇贫困发生率的时空格局特征及其驱动因子。结果表明：(1)全局Moran’s I指数分析发现，贫困地区贫困人口空间分布的集聚性特征有所减弱，但仍具有显著的空间正相关性；(2)相对贫困聚集区内相对贫困人口在逐步减少，但减少趋势在时间上存在差异；(3)地理探测器结果显示，对相对贫困空间分异的解释能力存在显著差异，在不同分区中以人均耕地解释力最显著，交互作用结果表现为双因子增强和非线性增强，其中农业生产条件变量和区域社会资源作用最显著。

Abstract

关键词

Keywords

references

Liu Mengxiao,Ge Yong,Hu Shan,Stein Alfred,Ren Zhoupeng.The spatial–temporal variation of poverty determinants[J].Spatial Statistics,2022.

Hu Shan,Ge Yong,Liu Mengxiao,Ren Zhoupeng,Zhang Xining.Village-level poverty identification using machine learning, high-resolution images, and geospatial data[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2022.

Tian Fuyou,Wu Bingfang,Zeng Hongwei,Watmough Gary R,Zhang Miao,Li Yurui.Detecting the linkage between arable land use and poverty using machine learning methods at global perspective[J].Geography and Sustainability,2022.

Han Peng,Zhang Qing,Zhao Yanyun,Li Frank Yonghong.High-resolution remote sensing data can predict household poverty in pastoral areas, Inner Mongolia, China[J].Geography and Sustainability,2021.

Yang Jie,Huang Xin.The 30m annual land cover dataset and its dynamics in China from 1990 to 2019[J].Earth System Science Data,2021.

Ge Yong,Ren Zhoupeng,Fu Yangyang.Understanding the Relationship between Dominant Geo-Environmental Factors and Rural Poverty in Guizhou, China[J].ISPRS International Journal of Geo-Information,2021.

Mengxiao Liu,Shan Hu,Yong Ge,Gerard B.M. Heuvelink,Zhoupeng Ren,Xiaoran Huang.Using multiple linear regression and random forests to identify spatial poverty determinants in rural China[J].Spatial Statistics,2020.

Yong Ge,Yue Yuan,Shan Hu,Zhoupeng Ren,Xiaolin Wang,Yijin Wu.Space-time variability analysis of poverty alleviation performance in China’s poverty-stricken areas[J].Spatial Statistics,2017.

中华人民共和国统计局.中国统计年鉴[R].

林万龙,纪晓凯.从摆脱绝对贫困走向农民农村共同富裕[J].中国农村经济,2022(08).

刘洪,张想想.相对贫困：内涵特征、多维困境与研究展望[J].世界农业,2022(06).

陈永伟,侯升万,符大海.我国农村相对贫困标准估计与贫困动态[J].统计研究,2022(05).

夏方舟,黄晶.从绝对贫困到相对贫困：土地要素对贫困影响分异识别研究[J].中国土地科学,2022(04).

王永明,姜玲玲,王美霞,喻忠磊.省域相对贫困村多尺度空间格局与分异机制[J].经济地理,2022(01).

胡姗,葛咏,刘梦晓.地球信息科学技术在中国减贫中的应用进展[J].地球信息科学学报,2021(08).

葛咏,刘梦晓,胡姗,任周鹏.时空统计学在贫困研究中的应用及展望[J].地球信息科学学报,2021(01).

潘竟虎,冯娅娅.中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测[J].地理学报,2020(04).

罗耀文,任周鹏,葛咏,韩李涛,刘梦晓,何亚文.基于PCA-GWR方法的村级贫困时空格局及致贫因素分析[J].地球信息科学学报,2020(02).

蒋爱华,谢菲,孟鹏燕.基于GIS进行精准扶贫的效果评价方案探讨[J].地理空间信息,2018(04).

杨蕊宁,刘艳霞,杜梅,王伟.基于MapGIS的精准扶贫系统设计与实现[J].地理空间信息,2018(02).

王劲峰,徐成东.地理探测器:原理与展望[J].地理学报,2017(01).

毛婧瑶,葛咏,赵中秋,王小林,张永利,陈跃红,宋泳泽.武陵山贫困片区扶贫成效评价与空间格局分析[J].地球信息科学学报,2016(03).

王劲峰,葛咏,李连发,孟斌,武继磊,柏延臣,杜世宏,廖一兰,胡茂桂,徐成东.地理学时空数据分析方法[J].地理学报,2014(09).

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