【摘 要】
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以黄淮海地区为例,评价分析了该区2000~2008年乡村发展水平及其时空格局,并利用自组织特征映射(SOFM)人工神经网络聚类算法划分了区域乡村发展类型。结果表明:(1)研究时段内
【机 构】
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中国科学院地理科学与资源研究所; 中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室; 中国科学院研究生院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(40635029);中国科学院知识创新工程项目(KSCX2-EW-304,KZCX2-YW-QN304)
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以黄淮海地区为例,评价分析了该区2000~2008年乡村发展水平及其时空格局,并利用自组织特征映射(SOFM)人工神经网络聚类算法划分了区域乡村发展类型。结果表明:(1)研究时段内全区乡村发展水平明显提升,乡村综合发展指数年均增长7.71%;(2)县域乡村发展格局无明显变化,但乡村综合发展水平的区域差异仍在增大,乡村综合发展指数的变异系数由0.346增加到0.350;(3)县域人均粮食和主要农产品产量与乡村发展水平呈日益强化的显著负相关关系;(4)基于SOFM聚类算法,将黄淮海地区乡村发展类型划分为8大类。本文认为:在城乡转型发展新时期,黄淮海地区乡村发展应立足地域类型特征,突出核心优势、明确限制因子,因地制宜、分区推进;县域人均粮食和主要农产品产量与乡村发展水平关系"倒挂"的现象应引起足够重视,为保障国家粮食安全、促进农区乡村发展,亟需推进宏观层面的制度和政策创新。
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