结合随机森林与地理探测器的村域贫困分布格局及其分异机制分析

叶志超; 胡盈盈; 罗淑仪; 林锦耀; 冯艳芬

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乡村贫困是我国经济发展过程中的重要问题,很多相关研究从定性或定量角度出发,分析地方或区域贫困问题,对扶贫脱贫的理论及实践产生了重要的意义.运用定量研究方法,结合机器学习与地理探测器分析村级贫困问题.以广东省重点扶贫地区连州市星子镇为例,选取12个对星子镇的贫困发生率产生影响的潜在因素,基于随机森林算法和地理探测器,对该镇21个行政村贫困分异的影响因素及其影响程度进行分析.结果表明:随机森林算法与地理探测器由于原理的差异,在分析各因子影响力这同一目的的前提下,得出数据结果存在差异;星子镇的贫困分异是多因子间的共同正向促进作用,具有复杂性,致贫需多模式综合并行;对于星子镇这个自然约束较大的地区,脱贫更需要着重降低社会阻隔,通过政策、资源的倾斜减缓社会阻隔,从而进一步促进自然约束力的降低,最终达到脱贫目的.

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来源
《安徽农业科学》 |2021年第2期|248-256|共9页
作者
叶志超; 胡盈盈; 罗淑仪; 林锦耀; 冯艳芬;
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作者单位

广州大学地理科学学院广东广州510006;

广州大学地理科学学院广东广州510006;

广州大学地理科学学院广东广州510006;

广州大学地理科学学院广东广州510006;

广州大学地理科学学院广东广州510006;

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正文语种 chi
中图分类 K902;
关键词
贫困分异; 随机森林; 地理探测器; 连州市星子镇;

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