地表起伏度對貧困人口空間格局影響及對策分析

張凡 王德遠 文錫梅 孫小瓊 謝冬冬

[摘 要]研究通過建立地表起伏度綜合評價指標體系，并分析其與貧困人口、經濟水平之間的空間耦合關系，提出貴州省精準扶貧的相關措施。結果表明：全省貧困人口三大集中連片的深度貧困區，即貴州省西北部的烏蒙山地區、東北部的武陵山地區、西南部的麻山瑤山地區（石漠化地區），這些區域的貧困人口數、人口密度均排全省前列;從地形起伏特征來看，地面平均坡度在15°以上的縣當中90%為貧困縣，而非貧困縣僅占10%;全省超過85%貧困人口分布在1000m以上的海拔區域內，而溝谷密度則對貧困縣的分布影響相對較弱。因此，地表起伏度對區域貧困發展率的作用較為明顯，故本研究對提出切實可行的精準扶貧對策將會對未來脫貧攻堅具有重要意義。

[關鍵詞]地表起伏度;貧困人口;空間格局

[中圖分類號]K901 [文獻標識碼]A

1 引言

貧困問題關乎國計民生、社會經濟協調穩定的發展，貧困問題的解決不僅是我國“十三五”期間全面建成小康社會，實現全社會脫貧攻堅目標的重要環節，也是提升國民生活水平，縮減地區發展差異，促進城鄉經濟一體化的關鍵步驟。西南喀斯特地區因巖溶地貌發育、生態環境脆弱、基礎設施落后等一系列因素的影響，使其成為我國3個集中連片特困分布區。截止到2015年貴州省仍有大量貧困人口分布于農村地區和城中村地區，其貧困人口總數有493萬，占全國總貧困人口數的8.77%，且88個縣（市、區、特區）中貧困發生率超過10%以上的有61個，屬全國貧困人口數量最多的省份，

關于貧困人口問題，國內外學者進行了大量研究。在理論研究方面，主要有社會學的“機會剝奪貧困論”、經濟學的“物質缺乏貧困論”、生態學的“生態貧困論”和地理學的“空間貧困陷阱理論”，其空間統計模型主要包括地理探測器、空間回歸、人工神經網絡等方法和模型，考慮的模型參數主要從生態環境、水資源、地表形態破碎等不同視角分析農村多維貧困問題。區域貧困率發生水平受多種因素的綜合影響，大致可分為社會經濟和自然環境因素兩大類，在社會經濟因素方面，學者從產業特征、人口分布及流動等角度，分析了縣域經濟發展與人文因素的耦合關系，人文因素在相當程度上影響著縣域的經濟發展水平。然而縣域的經濟發展水平有著深刻的地理背景，受氣候、地貌等自然環境的決定影響，尤其是在喀斯特地區，縣域的經濟發展以及社會歷史都受制于自然環境。封志明、周自翔、羅慶等探討了地形條件對人口分布、經濟發展的影響。然而，除社會條件外，自然環境的空間差異成為區域經濟均衡發展、全面脫貧致富的關鍵因素之一。尤其是地表起伏狀況直接決定了社會經濟發展成本和農業發展水平，探究地表起伏度對城鄉貧困水平的影響，對于制定扶貧開發政策具有重要的意義。

研究基于90m分辨率的DEM數據，利用GIS空間分析方法分別獲取地表起伏度特征指數，即地面坡度、溝谷密度、地表粗糙度、海拔高度;結合區域的經濟指標、人口指標和貧困數據探究兩者之間的空間耦合關系，分析其主要影響途徑和方式。以期為西南喀斯特地區切實有效地解決農村貧困問題提供參考。

2 數據與方法

2.1 數據來源

本研究數據來源包括：（1）精準扶貧統計數據，以全省各地州、區縣、鄉鎮精準統計的2016年貧困人口、戶數為基準，將區縣總人口、GDP等數據納入到各行政單元的貧困程度測度中。（2）DEM數據，采用GDEMDEM（www.gscloud.cn/sources/？cdataid =302&pdataid=10）90m分辨率數據為依據，通過Arcmap10.2軟件的空間分析工具計算得到全省坡度、地表起伏度等數據。（3）DLG水系：采用1：100萬國家基礎地理數據所包含的流域水系數據，計算各縣域的河網水系分布特征，其選取依據主要由于自然水源是保障農業糧食產量、發展三大產業的關鍵性限制因素。

2.2 實驗方法

2.2.1 地表粗糙度：地面粗糙度是指在一個特定的區域內，以網格計算單元為例，地表粗糙度指地表面積與其投影面積之比，也是反映地表形態的一個宏觀指標。

式中：AB是實際坡面的斜邊長度;AC為坡面與平面的共同邊長度;α為坡度，在計算過程中需要轉化成弧度單位。

2.2.2 地形切割深度：它能夠直觀反映地形起伏特征。在土地利用研究中，地形起伏度指標能夠反映水土流失類型區的土壤侵蝕特征，是比較適合區域水土流失評價的地形指標。

式中：SI指地形切割深度;Hmax指分析窗口內的最大高程值;Hmin指分析窗口內的最小高程值。切割深度作為地貌劃分的關鍵依據，本研究結合以往研究現狀將喀斯特地區地貌劃分為山地、丘陵、盆地地貌，并依據地貌發育規模分為淺、低、中、高四種類型。

2.2.3 溝谷密度：水源作為影響區域財富積累的重要自然因素，同時受地形的控制影響。

式中：Len指某區域徑流溝谷的長度總和;S指某區域面積;RD為某區域溝谷密度。

2.3 空間數據縣域統計與分析

在計算全省地表起伏度數據后，需對其進行分縣域空間化統計，以明確縣域地表起伏度等評估因子差異?？臻g數據的縣域統計方法采用面積加權平均值方法進行計算。以縣域坡度為例，依次將各坡度的柵格單元計數得到。

式中：Cslope代表縣域坡度，gridi、slopei代表第i種坡度的柵格單元總數及對應的坡度值，Sgrid為縣域柵格單元總數。

依據2016年全省各縣域社會經濟數據和基于DEM的地形、水系數據所計算得到的全省各個縣域的平均坡度、平均粗糙度、河網密度和地形地貌空間特征，并采用自然斷點法對數據進行等級劃分。

3 結果與分析

3.1 地表起伏特征

貴州省地貌類型復雜多樣，山地與丘陵廣布，其面積比重之和為92.5%， 高山、峽谷成階梯狀分布。全省平均海拔基本按照階梯型分布（圖1.a），可概化分為3級階梯，一級階梯海拔位于貴州省西部地區，包括六盤水和畢節市大部分地區，其海拔介于1582～2885m之間，屬于全省最為貧困的地區，以畢節市為例，全市貧困人口數達96.78萬人，貧困人口密度達37人/km2以上;二級階梯為以黔中平原為中心的貴州省中部地區，三級階梯則分布于都勻市、凱里市、遵義市以東的地區，其海拔介于152～989m之間（武陵山脈除外），整體貧困人口密度和總數均低于第一階梯的地區。

全省坡度、地表起伏度基本一致，坡度越陡峭則生產生活條件越惡劣，產業發展成本就越高，全省坡度較大的地區分布于海拔較高的山脈地區，如梵凈山和苗嶺屬于三級階梯坡度最大的區域，橫跨畢節市、六盤水市的烏蒙山區也是坡度較大的區域，其坡度等級分布于31.47°～75.68°之間，相對而言，黔中地區則地勢相對平緩，且多壩子地，如遵義市、安順市和貴陽市整體地形坡度均小于8°（圖1.b），為區域基礎設施建設、城市化進程的推進提供了高質量的土地資源。

溝谷是地表徑流流動的必經通道，溝谷之間的聯系度，決定了流域出水口的流量和匯水面積，且同等降水、產流條件下，流域面積越大，則水資源供給能力就越強，因此，干旱發生的地區集中于中上游河網密度小的地區。從圖1.c可知全省溝谷密度大的地區多為貴陽市、安順市的主城區、遵義西北部習水縣、興義市東南部望謨縣以及黔東南州地區，屬貧困人口數量較小的地區。

貴州省地處云貴高原與山地丘陵過渡地帶，全省地貌以中、低山地丘陵為主，且高山地丘陵、深山地丘陵分別集中分布于第一階梯和第二階梯（圖1.d）。但貧困人口密度大的地區往往分布于高、中山地丘陵區，兩者貧困人口密度的平均值分別為36人/km2和26人/km2，表明不同海拔的山地丘陵地貌對貧困人口分布影響較大，相反喀斯特地區發育廣泛的同時，對不同海拔的影響并不顯著。

3.2 社會經濟本底條件

全省社會經濟本底條件基本呈現出由行政中心向周圍衰減的趨勢，就縣域單元而言，若人口總數與貧困人數的空間分布一致，則代表整個縣域的經濟水平普遍低下，貧困發生率高，若人口數量與貧困人數相反，則代表區域經濟發展水平的不平衡性，即少部分貧困或大部分貧困。全省人口密度最高的地區為貴陽市的云巖區和南明區，隨后向外圍擴展;而畢節市由于少數民族聚集和前期計劃生育政策執行效力不夠的原因，導致人口密度也很大，畢節市人口除西部的赫章縣、威寧縣人口密度較低以外，其余地區人口密度均在540人/km2以上（圖2.a）。GDP總數代表一個區域的整體社會經濟發展水平，一般而言，GDP產值越大，則貧困人口數就越少，否則就表明縣域經濟發展水平差異顯著。

3.3 空間相關性

結合貴州省地表起伏度特征與縣域貧困人口特征的空間差異，建立兩者之間的空間相關關系，從圖3中可以看出貧困人口數與貧困人口密度基本分布于同等的縣域中，其中，全省貧困人口數量小于1.5萬人的縣域包括貴陽市10個區縣為主的黔中地區以及各地州市首府。部分縣域由于國土面積大，導致其貧困人口密度小，如威寧縣貧困人口達到10萬人以上，人口密度卻介于25～39人/km2之間。綜上所述，貴州省縣域貧困人數狀況基本上呈現出與GDP、海拔、坡度、地貌類型一致的空間特征，即普遍貧困的態勢。從各個地級市轄區貧困人數排序來看，貴陽市<六盤水市<安順市<黔西南州<遵義市<黔南州<銅仁市<黔東南州<畢節市，但全省貧困人口密度排序則以黔中地區的貴陽市、遵義市為中心向四周密度逐漸增大，但地級市轄區的貧困人口密度則會有所下降。

4 討論

4.1 統計單元對空間差異的影響

為便于統計分析，本研究將貧困人口空間特征聚合到縣域尺度，確保保留空間差異的同時，體現縣域社會經濟水平的一致性，表現在同一社會經濟條件下不同地表起伏特征對貧困人口的影響。本研究選取貴州省88個縣域單元分析地表起伏度與貧困人口的空間相關性，結果表明：地形地貌特征對貧困人口分布具有顯著性影響，且地貌特征越復雜則貧困人口數越大。

4.2 等級對空間相關性的影響

不同地形坡度、起伏度分級策略具有不同的統計分布特征，不同DEM分辨率不可避免地產生坡度計算的尺度效應。因此，需重點探討地形坡度、起伏度分級的差異和DEM分辨率的粗細對結果產生的影響。本文等級劃分主要依據數據的統計特征，即采用自然斷點法進行劃分，但不同劃分結果必然對相關性分析結果產生影響。以坡度為例，目前坡度劃分的等級標準主要有農業等級、城市建設用地等級和交通建設等級，但對于不同的分級結果意味著各個縣的貧困人數空間差異不同，直接影響分析要素對貧困人口空間特征的影響程度。故基于數據分布特征的自然斷點法能夠最大程度地體現不同等級差異對結果的影響。

4.3 精準扶貧的途徑與策略

全面建成小康社會是我國“十三五”期間社會經濟發展的戰略目標。針對不同地表起伏度條件區域的貧困特征差異，提出具有差異化的精準扶貧措施及方案，實現區域貧困人口全面脫貧，緩解城鄉社會經濟發展的不平衡問題。

自2014年精準扶貧概念提出以來，黨中央把扶貧開發工作提升至治國理政的新高度，現行標準下城鄉貧困人口實現脫貧，貧困縣全部摘帽，解決區域性整體貧困是我國十八屆五中全會明確提出的全面建成小康社會目標之一。以往扶貧政策多采用財政補貼、貧困人口生態移民等形式進行，以促進貧困村寨、貧困戶人口快速脫貧，然而缺乏規模產業支撐和穩定的收入來源導致貧困人口的數量并沒有顯著減少，大多數精準扶貧對象并沒有達到摘帽的要求，新的貧困對象（因病致貧、因災致貧）也層出不窮，直接性財政補貼或物質幫扶并沒有達到預期效果。

基于本研究發現，貧困縣的惡劣地形地貌條件是導致貴州喀斯特區域貧困的關鍵因素之一，因為地表破碎起伏不僅決定了農業等生物資源儲量有限，也導致可有效利用的土地資源缺乏，直接導致了產業發展條件的先天性不足。其次，貧困家庭所處的地理位置和經濟區位，也直接影響家庭收入來源。在當前貧困地區，第二、三產業由于資本的逐利性及區位選擇的敏感性，即使政府提供一系列優惠政策招商引資，大部分產業也不會在貧困縣布局，導致縣域經濟發展水平長期低下，地方相關產業基礎薄弱，促使普遍性的貧困和勞動力的外向型輸出，貧困人口扶貧難道大。為突破上述難題，結合本文研究主要考慮從以下三方面著手推動貧困戶收入水平提升：

第一，保護生態環境，積極融入全域流域和景區流域產業。

在貴州省建設山地公園省，發展全域大旅游的背景下，將勞動力、土地等資源納入到流域產業開發中。按照貧困縣域公平優先原則，在重大基礎設施布局上向貧困縣域傾斜，集中力量實施一批區域性旅游綜合交通重要基礎設施項目，根本改變貧困地區旅游資源豐富，交通基礎設施建設長期滯后的現狀。在此基礎上，重點開發國家層面的跨地區大型山區國家公園或自然風光景區，以貧困縣域的自然景觀振興旅游觀光產業，從而逐步達到貧困村、貧困縣的脫貧致富。

第二，發揮資源多樣性，發展生態經濟產業。

當前貧困縣基本上以自給自足的傳統產業為主，現代產業基礎差，人才匱乏，技術支撐水平低下，投融資困難，原始資本積累十分有限，整體上造血功能不強，可持續發展性偏弱。政府可針對各貧困村寨的特征，發揮資源多樣性，發展生態經濟產業，對農林牧副等生態產業向貧困縣域轉移給予相應的政策支持，加大技術人員培訓力度，發展就業容量大、吸納能力強的產業，重點發展優勢農產品種植業和加工產業，并進而產生示范效應，帶動多元資本集聚，最后達到貧困縣脫貧及全面建成小康社會的要求。

第三，融合大數據，實現不同產業鏈間的協同進步。

貧困縣受惡劣地形條件和不利區位的影響，產業發展的各類要素集聚與流動都受到很大程度的限制，特別是在市場經濟主導下其發展面臨諸多不利因素，限于單個區域之財力、物力和人力，很難形成完備的產業體系。貧困縣域經濟體系的完整性難以建立，特別是工業體系受區位、空間結構等自然條件的極大限制，其產業單一、產業鏈條短的特點十分突出，并缺乏區域統籌協調發展的治理機制。因此，各貧困縣縣域經濟必須融合大數據，以大數據作為聯系紐帶，加強產業之間的協同合作，只有產業協同形成完整的產業鏈，各個縣域位于產業鏈中的不同節點才能共同發展。

5 結論

地表起伏度在先天上決定了縣域社會經濟發展的土地資源、農業資源等客觀條件及自然環境資源基礎，據此探討不同條件下地形背景對于揭示我國縣域財富的空間分布，尤其是貧困地區的財富分布具有重要的意義。

全省貧困人口三大集中連片的深度貧困區，均屬于山地地貌類型，地形起伏顯著的區域，總體上位于貴州省西北部的烏蒙山地區、東北部的武陵山地區、西南部的麻山瑤山地區。這些區域均屬于地形條件相對惡劣的山區，特別是在貴州省第一階梯的烏蒙山地區的畢節市和六盤水市，貧困人口數、人口密度均排全省前列。從貧困縣的地形特征來看，地面平均坡度在15°以上的縣當中有90%為貧困縣，而非貧困縣僅占10%;全省超過85%貧困人口分布在1000m以上的海拔區域內，而溝谷密度則對貧困縣的分布影響相對較弱。此外，受數據精度的影響，地表起伏特征指標精度也存在差異，但是基本趨勢是一致的。根據實際調研，真實條件下的貧困縣地形條件更為惡劣，耕作與交通條件更為艱難，進一步說明地表起伏狀況對貧困水平、貧困程度的空間分布格局具有重要的影響。

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