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自然环境是人类社会赖以存在和发展的基础。本文从分析我国贫困区的空间分布及其与自然环境要素的关系入手,综合运用地学信息图谱、地图可视化、空间分析、数理统计等研究方法,在前人自然环境因素和贫困相关关系研究的基础上,探讨自然环境因子对致贫的影响,并筛选出主要的自然环境致贫因子集。定量地研究了这些因子和经济发展指标之间的相关关系,构建了基于自然环境影响的贫困判定模型,并利用该模型对全国自然环境易致贫程度进行了评价,识别判定了我国主要贫困县及其分布。创建了基于自然环境影响指数(NEII)因子影响力特征的贫困区类型划分方法,并对模型判定贫困县进行了类型划分和验证。 (1)确定了自然环境易致贫因子集。在前人自然环境和贫困关系研究的基础上,重点选择了4大类20多个反映区域发展自然条件的因子,采用可视化、空间分析、统计分析等研究方法,探究各因子与贫困地区分布、区域经济发展之间的关系,从中筛选出包括地形破碎度、地质灾害、地方病等主要因子和水网密度、大于或等于10度积温等辅助因子的自然环境易致贫因子集。 (2)研究了自然环境易致贫因子和经济发展指标的相关性。构建了地形破碎度指数、地质灾害指数、地方病指数,定量地研究了各指数和人均GDP的相关关系,并发现三者与人均GDP有比较明确的负相关关系。 (3)构建了基于自然环境影响的贫困判定模型。确定自然环境影响指数(NEII)为地形破碎度指数、地质灾害指数、地方病指数和路网密度指数的加权之和。对NEII和人均GDP进行相关研究,发现NEII和人均GDP有比较明确的正相关关系。依据新时期国定、省定贫困县总数确定NEII的贫困阈值,进行贫困县判定,并将判定结果和国家近期颁布的贫困县、贫困片区进行了对照,发现两者具有较高的一致性,证明模型具有较高的准确率。 (4)研究了基于NEII因子影响力特征的贫困区类型划分方法。创建NEII因子影响力分析方法,对全国各县的NEII因子影响力特征进行分析,发现国定、省定贫困县和模型判定贫困县基本分布在自然环境影响因子较为集中的区域。基于NEII因子影响力特征,对贫困县类型进行了划分,结果和国家近期划定的贫困片区基本一致,验证了这种定量的贫困类型划分方法是可行的。