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基于DMSP-OLS数据和可持续生计的中国农村多维贫困空间识别
中国是一个拥有庞大农村人口的国家，由于历史遗留问题、自然条件、市场化进程等多种原因，中国的农村贫困问题仍然严重存在。为了解决这一问题，宋庆龄基金会在2011年发布了《中国农村多维贫困报告（2011）》。该报告指出，中国的农村贫困问题存在着“贫困叠加”现象，即不仅面临经济收入贫困，还可能存在教育、卫生、住房等多维贫困。因此，如何精准识别出贫困地区，准确了解多维贫困现象，成为中国农村扶贫的重要课题之一。
本论文基于DMSP-OLS数据和可持续生计理论，探讨了中国农村多维贫困空间识别的问题。
首先，DMSP-OLS具有广泛的作用和应用。DMSP-OLS是一种遥感数据，其数据来源于DMSP（DefenseMeteorologicalSatelliteProgram）。DMSP-OLS可以获取夜间的亮度数据，因此用于判断城市和乡村的人口密度，在地理信息系统（GIS）中被广泛应用。近年来，DMSP-OLS已经被用于可持续发展研究，其数据被广泛用于中国农村贫困激励政策的制定和实施。DMSP-OLS可以突破地域和地理位置的限制，可以比较客观地反映当地的经济和社会发展情况。因此，DMSP-OLS可以作为中国农村多维贫困空间识别的依据。
其次，可持续生计理论是农村发展的重要理论基础。可持续生计是指“在社会、经济、生态和文化可持续的基础上，为满足当前和未来需求，提供生计安全和提高生活质量的能力”。可持续生计强调全面发展，注重生态、社会和经济的平衡发展，因此可以为中国农村多维贫困空间识别提供理论支持。通过可持续生计理论，可以从资源利用、社会经济和环境保护等角度，分析农村贫困现象和问题所在，进而制定相应的扶贫政策和措施。
最后，在识别农村贫困地区时，要综合考虑多种因素。除了收入贫困、教育贫困、卫生贫困等方面，还要考虑地理环境、自然灾害、交通运输、市场化程度等多方面因素。通过对这些因素的综合分析和定量分析，可以更准确地识别出贫困地区和多维贫困现象的发生规律。基于DMSP-OLS数据和可持续生计理论，可以将这些数据和分析结果综合起来，为中国农村扶贫工作提供指导和支持。
总之，中国农村多维贫困空间识别是一个复杂而重要的问题。通过利用DMSP-OLS数据和可持续生计理论，可以更准确地掌握中国农村贫困现状和问题所在。希望本文能为相关领域的研究者和实践者提供一些帮助和启示。