[发明专利]一种贫困深度分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，具体地说是一种实用性强、贫困深度分析方法及系统。

背景技术

精准扶贫是粗放扶贫的对称，是指针对不同贫困区域环境、不同贫困农户状况，运用科学有效程序对扶贫对象实施精确识别、精确帮扶、精确管理的治贫方式。一般来说，精准扶贫主要是就贫困居民而言的，谁贫困就扶持谁。

而如何获取具体的贫困数据以及对其进行分析处理，在现有技术中已经有了很多相关技术，其中“陈烨烽,王艳慧,王小林.中国贫困村测度与空间分布特征分析.地理研究,2016,35(12):2298-2308.”中，利用综合多维贫困指数对全国范围内的贫困村进行多维贫困测度，并结合GIS技术对贫困村在空间分布格局进行分析，从定量化测度和空间化表达两方面探索中国贫困村的分布特征。

“王艳慧,钱乐毅,段福洲,赵文吉.村级贫困人口多维测算及其贫困特征分析——以河南省内乡县为例.人口与经济,2014,5:114-120.”中以秦巴山区连片特困区扶贫重点县为例，构建瞄准人口的村级贫困识别技术体系，对多维贫困测算结果及贫困特征空间分布进行空间化处理和分析。以此识别真正的贫困人口和贫困特征分布区域。

上述对贫困地区贫困村和贫困户的度量指标由于数据等限制，对贫困户和贫困村的度量结果有一定的偏差，同时其度量结果仅仅展现了村级尺度的空间分布情况，没有体现到各户的分布。

基于此，本发明提出一种贫困深度分析方法及系统，来解决上述问题。

发明内容

本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种实用性强、贫困深度分析方法及系统。

一种贫困深度分析方法，其实现过程为：

一、首先获取行政村数据，获取村级贫困指数；

二、然后获取贫困户数据，获取户级贫困指数；

三、对贫困深度进行空间化：通过高清遥感影像获取每个贫困户的具体位置，将步骤一、二中获得的贫困指数与贫困户位置相关联，从而得到整个地区的贫困户贫困深度图。

所述步骤一中，建立村级贫困指数的过程为：

1)首先建立村级贫困度量指标体系，即根据获取的行政村数据，将其分为若干指标，通过复相关系数法对所有指标复相关模拟，根据模拟后的指标的相关性与区分度对指标进行筛选；

2)对指标和维度进行权重设定；

3)根据步骤2)中赋权后的指标和维度，计算村级多维贫困指数VPI，即贫困深度。

在步骤1)中，通过复相关系数法进行相关模拟时，当复相关系数均不为0，且回归概率均为0时，表示线性模型成立；将复相关系数大于0.5的指标进行区分度检验，把区分度最小予以剔除；再重复复相关模拟，复相关系数均降低且均在0.5以下，表明指标间相关性较小。

所述步骤1)中使用的负相关系法是指通过以下方式测定一个指标项Xij与其他多个指标X11，Xij-1，Xij+1……，Xm′n′之间的相关系数，并构造一个关于X11，X12，...，Xm′n′的线性组合，通过计算该线性组合与Xij之间的简单相关系数作为指标Xij与X11，X12，...，Xm′n′之间的复相关系数：

首先用Xij对X11，X12，...，Xm′n′作回归，构造以下线性组合：

通过以下公式计算简单相关系数，即Xij与X11，X12，...，Xm′n′之间的复相关系数：

上述公式中的表示是该变量与其他每个变量进行线性回归的向量值，表示该变量的平均值。

相对应的，步骤3)中村级多维贫困指数VPI的计算过程为：

式中：20是常数，用于消除小数位影响，增大数据间差异；n代表维度个数；m代表相应维度下的指标个数；I_ij代表标准化后的指标值；ω_ij代表指标权重；ω_i代表维度权重。

所述步骤二建立户级贫困指数的过程为：

(1)首先获取户级贫困数据，根据该数据建立户级贫困测算维度与指标体系；

(2)通过使用双临界值多维贫困测算方法来综合评价贫困个体在所构建的维度指标体系中各个维度指标的贫困状况，所述双临界值是指剥夺临界值和贫困临界值；

(3)维度加总，计算出贫困个体所有维度指标的综合贫困指数MPI。