基于夜间灯光数据的中国贫困识别及其时空演变研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关概念界定及理论基础 | 第12-16页 |
| 1.2.1 相关概念 | 第12-13页 |
| 1.2.2 贫困界定标准 | 第13-15页 |
| 1.2.3 理论基础 | 第15-16页 |
| 1.3 研究方法与路线 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容及框架 | 第17-22页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第17-20页 |
| 1.4.2 研究框架 | 第20-22页 |
| 2 国内外研究现状与述评 | 第22-28页 |
| 2.1 区域贫困识别与测度研究 | 第22-24页 |
| 2.1.1 国外研究 | 第22-23页 |
| 2.1.2 国内研究 | 第23-24页 |
| 2.2 贫困空间分布研究 | 第24-25页 |
| 2.3 夜间灯光数据应用研究 | 第25-27页 |
| 2.3.1 基于夜间灯光数据的社会经济研究 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于夜间灯光数据的贫困监测研究 | 第26-27页 |
| 2.4 研究述评 | 第27-28页 |
| 3 研究数据与研究方法 | 第28-36页 |
| 3.1 典型研究区选取 | 第28-29页 |
| 3.1.1 河北省 | 第28-29页 |
| 3.1.2 河南省 | 第29页 |
| 3.2 数据及数据预处理 | 第29-32页 |
| 3.2.1 夜间灯光数据 | 第29-31页 |
| 3.2.2 社会经济统计数据 | 第31页 |
| 3.2.3 其他数据 | 第31页 |
| 3.2.4 数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.3 研究方法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 多元逐步回归分析 | 第32页 |
| 3.3.2 生计资本评价 | 第32-33页 |
| 3.3.3 熵值法 | 第33-36页 |
| 4 贫困识别、测算及模型构建 | 第36-48页 |
| 4.1 夜间灯光指数构建 | 第36页 |
| 4.2 基于人口和建设用地灯光强度的收入贫困模型 | 第36-41页 |
| 4.2.1 基于建设用地灯光强度的回归模型 | 第37-38页 |
| 4.2.2 基于人口灯光强度的回归模型 | 第38-41页 |
| 4.2.3 收入贫困估算模型择优与检验 | 第41页 |
| 4.3 基于夜间灯光的综合贫困测度 | 第41-45页 |
| 4.3.1 SLA理论 | 第41-42页 |
| 4.3.2 基于熵值法的贫困指数CPI构建 | 第42-43页 |
| 4.3.3 研究区CPI指数 | 第43-45页 |
| 4.3.4 CPI与夜间灯光指数回归模型构建 | 第45页 |
| 4.4 模型检验 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 我国贫困区识别及空间分布特征分析 | 第48-62页 |
| 5.1 我国县域贫困识别 | 第49-52页 |
| 5.2 我国贫困空间集聚分布特征 | 第52-59页 |
| 5.2.1 全局空间自相关 | 第53-56页 |
| 5.2.2 局部空间自相关 | 第56-58页 |
| 5.2.3 热点分析 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-66页 |
| 6.1 研究主要结论 | 第62-63页 |
| 6.2 研究创新点 | 第63页 |
| 6.3 不足与展望 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 | 第76-77页 |
