|
|
تحلیل الگوی فضایی فقر روستایی در سکونتگاههای روستایی شهرستان میاندوآب
|
|
|
|
|
نویسنده
|
آقایاری هیر محسن ,ولائی محمد
|
منبع
|
برنامه ريزي فضايي (جغرافيا) - 1400 - دوره : 11 - شماره : 4 - صفحه:1 -26
|
چکیده
|
طرح مسئله: بین فقر و زندگی روستایی ضریب همبستگی بالائی وجود دارد، زیرا بیش از سه چهارم فقرا در مناطق روستایی زندگی میکنند. ازآنجاکه هرگونه سیاستگذاری موفق (در راستای توسعهروستایی) مستلزم شناخت این پدیده است، لذا، اطلاع از میزان گستردگی فقر حاکم بر جامعه و توزیع فضایی آن از مسائل مهم در تدوین برنامههای کاهش فقر بهشمار میرود.هدف پژوهش: هدف از این پژوهش تحلیل فضایی فقر در سکونتگاههای روستایی شهرستان میاندوآب میباشد. روش تحقیق: تحقیق حاضر از لحاظ هدف کاربردی و از نظر ماهیت و روش توصیفی تحلیلی و جهت گردآوری اطلاعات از مطالعات کتابخانهای و میدانی استفاده شد. قلمرو مکانی، روستاهای شهرستان میاندوآب میباشد که طبق سرشماری سال 1395، دارای 125893 نفر جمعیت، 37637 خانوار روستایی و 189 روستای دارای سکنه است که با توجه به تعداد زیاد روستاها، براساس فاکتورهای دوری و نزدیکی، موقعیت طبیعی و تعداد خانوار، 20 درصد روستاها بهعنوان روستاهای نمونه انتخاب شدند. حجم نمونه براساس فرمول کوکران، 313 سرپرست خانوار روستایی ساکن در روستاها تشکیل میدهند. جهت تجزیهوتحلیل دادهها و اطلاعات از تحلیل تصمیمگیری چند معیاره کوپراس ، تحلیل خوشهای k و آماره مورن i استفاده شد. نتایج: از بین 38 روستای نمونه در سطح شهرستان، تعداد 17 روستا معادل 74/44 درصد روستاها در خوشه «فقر خیلی شدید» قرار دارند و از نظر کشاورزی، تامین خدمات، اشتغال مولد، درآمد، مشارکت، امنیت، تخریبمحیطی و ... مردم این روستاها با مشکلات متعددی روبهرو هستند و اغلب این روستاها در بخش باروق قرار گرفتهاند. همچنین، روستاهای لالهلو، قطارداش و قورقچی بهعنوان فقیرترین روستاهای شهرستان میاندوآب شناخته شده و فقر روستایی الگوی فضایی خوشهای و متراکمی را بر اساس آماره مورن i در سطح شهرستان به نمایش گذاشته است.نوآوری: مهمترین نوآوری تحقیق کمی کردن فقر روستایی و تحلیل فضایی در سطح شهرستان میاندوآب با استفاده از تکنیک کوپراس و تحلیلهای آماری دیگر.
|
کلیدواژه
|
فقر روستایی، تحلیل الگوی فضایی، خودهمبستگی خودکار فضایی، میاندوآب
|
آدرس
|
دانشگاه تبریز, ایران, دانشگاه تبریز, ایران
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Analysis of the Spatial Pattern of Rural Poverty in Rural Settlements of Miyandoab County
|
|
|
Authors
|
Aghayari Hir Mohsen ,valaei Mohammad
|
Abstract
|
Problem: There is a high correlation between poverty and rural life, because more than three quarters of the poor live in rural areas. Since any successful policy (in the direction of rural development) requires the recognition of this phenomenon, therefore, knowing the extent of poverty in society and its spatial distribution is an important issue in developing poverty reduction programs.The aim of the research: The purpose of this study is spatial analysis of poverty in rural settlements of Miyandoab county.Research Method: The present study was applied in terms of purpose and in terms of nature and descriptiveanalytical method and library and field studies were used to collect information. Spatial territory is the villages of Miyandoab county, which, according to the 2016 census, has a population of 125,893 people, 37,637 rural households and 189 inhabited villages. Percentage of villages were selected as sample villages. The sample size, according to the Cochran’s formula, is 313 rural household heads living in rural areas. To analyze the data and information, Coopras multicriteria decision analysis, Kcluster analysis and more I statistic were used.Results: Out of 38 sample villages in the county, 17 villages, equivalent to 44.74% of the villages are in the cluster of &very severe poverty& and in terms of agriculture, services, productive employment, income, participation, security, environmental degradation and. The people of these villages are facing many problems and most of these villages are located in Barouq district. Also, Lalehloo, Qataradash and Ghorghchi villages are known as the poorest villages of Miyandoab county and rural poverty has shown a clustered and dense spatial pattern based on Marian my statistics in the county.Innovation: The most important research, innovation of reducing rural poverty and spatial analysis in Miyandoab county using Coopras technique and other statistical analyzes.
|
Keywords
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|