基于BP神经网络的区域贫困空间特征研究——以武陵山连片特困区为例

随着国家新一轮区域发展和扶贫攻坚战略的实施,连片特困地区成为新时期扶贫开发工作的主战场。本文以武陵山连片特困区县级行政区划为例,从自然和社会因素中选取主要贫困影响因子,构建评价指标体系,利用GIS和BP神经网络,模拟区域自然致贫指数、社会经济消贫指数,分析贫困的内在成因,探究贫困的空间分布特征,旨在为扶贫开发政策的制定和区域协调发展提供辅助决策。结果表明,研究区自然因素是主要的致贫原因,而社会因素在一定程度上起到了缓解作用。大部分县的自然致贫程度在中等以上,其中,铜仁、湘西地区程度较为严重,绝大多数贫困地区的社会经济水平不高,缓解贫困的能力不强;黔江地区、张家界地区的贫困程度较低,铜仁地区和湘西地区的贫困程度较高。各县的贫困状况和贫困程度存在较大差异,古丈、龙川,务川、正安,隆回、新化及道通、城步共同构成武陵山片区“大分散、小聚集”的贫困分布格局。今后的扶贫开发过程中,应充分考虑自然致贫因素,深入挖掘区域资源优势,加强区域间的交流与协作。