绘制边缘的热点外文翻译资料

绘制边缘的热点

Valerie Graw and Christine Husmann

摘 要

在这一章中，作者应用创新性的地理信息系统的制图技术来说明大陆和各个地区的边缘空间范围等级。他们试图通过识别在许多穷人生活的医疗条件和社会经济条件落后的地区来使这些边缘化的贫穷区域出现在大众视线内。一系列变量包括生态，社会和经济方面是通过使用现有的数据集来识别哪些贫困程度叠置的数据“边缘热点”而进行描述的。高贫困人口比例地区的识别通过这些边缘热点的认证被发现是在中环和东南非洲，特别是北部地区尼日尔和乍得，中非共和国，民主共和国刚果，莫桑比克，马拉维，布隆迪。

关键词： 边缘性； 贫困； GIS；区域识别

5.1为什么我们地图边缘化？

地图是一个强大的工具，提供信息的方式很容易让非专业人士理解。地图支持视觉比较，并且更容易在空间的趋势，集群或其他模式中寻找。因此,地图,不仅有助于政府和决策者,也有助于当地社区。(Deichmann 1999 , 3).

在1854，伦敦的霍乱地图是历史上的第一次并且还是一个关于使用地理空间分析映射因果联系的最著名的例子。一个英国医生约翰·斯诺通过关于饮用水、泵和霍乱的数量的映射信息，发现了一个积极的饮用水和霍乱的传播之间的关系(Kriz 2010 )。今天的技术和地理信息系统(GIS）的发展让我们很容易证明简单的地理空间关系和分析更复杂的。

映射与GIS的应用来说明在大陆和区域层面的边缘性的空间维度。我们在此通过识别领域许多穷人生活在困难的生物物理和社会经济条件试图使穷人和边缘化更可见。一套广泛的变量包括生态，社会和经济层面，确定了这个目的，我们用现有的数据集来描述每个变量在我们的边缘化映射方法的第一步。我们专注于撒哈拉以南的非洲地区(SSA)和南亚(SA),大多数世界上的穷人,特别是最贫穷，生活在这里 (Ahmed et al.2007 ; von Braun et al. 2009 )

极度贫困和饥饿的人的数量仍高得令人无法接受。被排除在经济增长和社会发展的其他方面迹象的极端贫困人口的存在，在社会的边缘，这可能引发一个恶性循环陷入贫困 (Gatzweiler et al. 2011 )。边缘化是常常被视为贫困的根本原因(von Braun et al. 2009 )，是一个复杂的问题，是不适合简单的解决方案或答案。他可以定义为：

非自愿的位置和状况，在社会，政治，经济，生态和生物物理系统的边缘的个人或群体，防止他们获得资源，资产，业务，限制自由选择，防止能力的发展，并最终导致极端贫困 (Gatzweiler et al. 2011 , 3).

边缘性从而有助于解释为什么排除个人或团体,或没有访问流程或资源,否则他们摆脱极端贫困。单一的偶然因素并不足以解释边缘化，这被看作多为促成偶然因素，共同导致极端贫困的网络。边缘化不仅多维对于贫穷的因果关系，而且还多关系方面的因果关系的网络的性质。我们确定的地理区域，其中边缘化重叠的多个维度和描述了观察到的重叠的性质。如果边缘化造成贫穷的理由是真实的，那么地方边缘化重叠的多个维度也应该在那里很多人都处于极度贫困的地区。

5.2 边缘化热点

5.2.1在全球范围内寻找边缘性代理指标

鉴于边缘化是一个复杂的、多方面的现象，包括一系列广泛的变量覆盖的生态，社会，和人类福祉的重点地区的经济规模。这些“边缘化尺寸”是基于Gatzweiler等人定义的“生活领域”。( 2011 , 13),包括:“经济”,“生活质量”,“景观设计和基础设施”,“生态系统、自然资源、气候”;“公共领域和机构”;“人口”。对于这种映射练习的目的，单指标，用来表示每一球。这里的球”的景观设计，土地使用和位置”和“基础设施”，都是由单一的指标“可达”抓获，和球”行为和生活质量”为代表的矮化。

对于每个维度沿着区间指示符值的截止点被用来定义，低于该区域被认为是边缘的阈值。指标层针对每个边缘化的不同方面进行了覆盖，找到地方边缘化重叠的多个层。我们定义了“边缘化热点”作为一个区域，其中边缘化的至少三个维度重叠。该地图是根据世界银行，联合国粮食和农业组织（FAO），收获的选择，和其他人公布的国家和地方的数据。表5.1提供了选择的每个指标所使用的数据，数据来源和截止点的详细介绍。

5.2.1.1经济维度

人均国民总收入(GNI)(在当前美元)是用来表示“经济”维度,而不是人均国内生产总值(GDP),这是通常用于分析经济福祉(Syrquin 2011)。这种方法遵循联合国发展计划署（UNDP），2010年人类发展报告中，GDP被替换GNI为生活指标的比较有代表性的标准。相反，人均国内生产总值仅提供信息对商品和一个国家生产服务的货币价值，但不包括多少保留国家，国民总收入包括国际流动，如汇款和援助中的信息，从而代表了更准确衡量一个国家的经济福利（UNDP，2010）。世界银行还采用人均GNI为经济划分为高，中一个关键指标（分为低中等和中等偏上收入），而低收入国家（世界银行2011年）。

世界银行划分各国人均GNI为不同收入水平分类利用世界银行的阿特拉斯方法（世界银行2011）不同收入水平的类别。低收入国家和国民总收入人均1005美元/年或更少的那些国家，较低的中等收入国家从1006美元到3975美元/年，上中等收入国家从3976美元–12275 /年，高收入国家是12276美元/年或以上。对于边缘化映射的目的，我们1005美元/年以下，人均，这是世行门槛低收入国家设定的截止点为经济层面的美。

5.2.1.2人口和生活质量维度

“发育不良”,指的是特定年龄低高度造成长期营养不良(de oni et al . 2011)是用来表示“行为和生活质量领域”。如果孩子的身高是第五百分位在他们的参考人群的年龄组下方，那么孩子将被定义为发育不良。发育不良是慢性营养不良的结果,因为它反映了长期营养不良的累积效应因此一个好的保健及防饥的总体指标,(Yohannes et al . 2010;Syrquin 2011)。“5岁以下儿童发育迟缓患病率最低可用许多不同行政单元,不同年的数据集(2007年粮农组织)是由于联合国粮农组织“粮食不安全、贫困和环境”(FGGD)项目产生。数据从不同的来源，如“人口与健康调查编译，“多指标群调查的联合国国际儿童基金会（联合国儿童基金会的acute;/ MIC），世界卫生组织（WHO），对儿童的生长和营养不良的全球数据库，以及全国性的调查。根据数据集FGGD，发育不良被评为“非常高”，5岁以下儿童发育不良的患病率是50%以上。我们用这个门槛的行为和边缘化的生活维度质量。

5.2.1.3景观设计和基础设施尺寸

尼尔森（2009年）开发了一种有趣的方法，通过旅行时间到最近的主要城市无障碍措施用来代表景观设计和基础设施领域。可访问性被定义为“旅游时间感兴趣的位置使用土地(公路或越野)或通航水性旅行”(联合研究中心的2010)。旅行时间计算,摩擦表面必须开发,包括任何感兴趣的地理特性分析。这种方法的关键指标是集聚经济的来源，包括：人口规模，人口密度，旅行时间，土地覆盖和高程(Hirotsugu and Nelson 2010 ).所有输入变量的枚举示于表5.1。

这个尺寸的分界点定在超过10小时的旅行时间必须达到50000或更多的人最近的城市。50000大小的依据Uchida和Nelson（2008），与定义的定居点居民50000一样大。我们选择10小时的旅游时间，相对较高的值作为一个近似的截止点，旅行所需的时间达到一个遥远的城市在发展中国家。在一些国家SSA人们旅行的日子到达医院的专业服务或特殊的商品和服务市场在其他国家如孟加拉国旅游时间最近的大城市是低得多。因此,我们试图找到一个近似的旅行时间是很难找到一个精确的定义中使用的“遥远”的文学。

下位table 5.1

5.2.1.4生态维度

我们使用的数据FGGD“全球土地面积与土壤约束”数据集来表示生态系统、自然资源、气候的球体。农村穷人往往特别依赖于当地的自然资源和他们赖以生存的土地(Lee and Neves 2009 )。选择数据集包含的信息对土壤深度、土壤化学、土壤肥力、排水、纹理和杂项类覆盖(即。,土地不适合农业、盐沼、沙漠、冰川等)(van Velthuizen et al . 2007年)。这些信息来源于各种数据集，包括一些GIS图层：土壤，海拔，土地覆盖，气候变量，和遥感影像（例如，坡度数据）。全球土地面积与土壤约束的数据集包含一个广泛的土壤信息5分钟解决网格单元。从GTOPO30的全球数字高程模型数据集的高程数据地球观测和科学（EROS）数据中心与约分辨率。1公里（30弧秒）还提供了在斜坡上的信息。该数据集采用不同的光栅来源和遥感图像编辑。根据联合国粮农组织的分类我们边际土壤的类别定义的“频繁严重的土壤约束”和“非常频繁严重的土壤限制,以及土壤分类为“不适合农业”(van Velthuizen et al . 2007年)。

5.2.1.5公共领域规格

对于公共领域和机构的范围，我们考虑到了考夫曼等人开发出了全球治理指标（WGI）。世界银行(2010),将治理定义为:

由权威的国家行使的传统和制度。这包括(a)政府选择的过程监控和取代;(b)政府的能力来有效地制定和实施良好的政策;和(c)的尊重公民和国家管理机构经济和社会互动。

这个定义后,全球治理指标是基于六个指标的两项措施治理的三个方面:(a)的话语权和问责制”和“政治稳定和没有暴力和恐怖主义的情况下,“(b)“政府效率”和“监管质量,”和(c)“法治”和“控制腐败”。所有指标都是基于主观的或基于感知的治理措施收集通过调查家庭和公司,以及专家的评估由各种组织(Kaufmann et al. 2010 ).该指数是基于数据的1996年至2010年，其中包括212个国家（2010年），从按照全球33不同的组织进行了35个独立数据源测量治理的看法几百个独立变量（考夫曼等人，2009年）编制。我们评估所有六个治理指标之间的相关性，发现他们都高度相关。

在这六个指标，政治稳定被选为代表的公共领域和机构的范围。政治稳定是对政府将不稳定或通过违宪或暴力手段推翻的可能性“感知的指标，包括政治暴力和恐怖主义” (Thomas 2009 , 5)。据科利尔（2002年），内战（严重的政治动荡）是三个主要的原因留在一个发展中的国家的国家之一。政治稳定或不稳定表明政府带领各自的人口的能力。政治稳定也与经济增长，在尽可能的不稳定性在人均GDP方面降低生长相关，尤其是在低收入国家（Polachek和Sevastianova2010;经济学2011）。政治稳定也是对非洲的社会经济发展的一个重要问题，因为建立一个体制和法律框架的结果(Ongacute;ayo 2008 )。这方面是由三个分位数描述，我们选择了分界点最低位数。

因为我们有兴趣的影响包括人口数据，是根据由社会经济数据和应用程序中心（SEDAC）设置在人口数据库对差由收获选择的数量特别是数据不同边缘化尺寸的人数和中心国际地球科学信息网络（CIESIN）（CIESIN/ IFPRI/ World2004）。世界的网格化人口和全球农村城市测绘项目提供的数据与基于这是对社会，经济，和地球科学领域的数据集相适应的人口层的人口密度2.5弧分的分辨率。

5.2.2边缘性的热点

在ESRI ArcGIS使用分类和叠加技术,产生的“边缘性热点地图”,揭示地方三个或更多维度的边缘性重叠(图5.1)。边缘性的热点地区,我们发现严重影响地区SA(特别是印度和尼泊尔)和SSA,特别是中欧和东非（厄立特里亚、莫桑比克、中非共和国、刚果民主共和国、苏丹和大面积尼日尔)。这两个区域相比较，在SSA中的至少一个维度的值位于下方的截止在近70％的总面积相比，20％的SA（图5.1）。边缘化热点包括SSA的面积的27％和SA的11％。在SA没有区域具有五个重叠尺寸在相反的SSA，其中约1％的总面积的受影响这种方式（图5.2）。

5.3贫困和边缘性的热点他们重叠吗?

识别的基础上，描述边缘化的五个维度的数据边缘化热点后，生成了两个额外的地图，以评估这些维度上的贫困数据是如何重叠。为此,边缘性热点覆盖了地方贫困数据提供的收获的选择比例的人口,和消费水平的人的总数是每天1.25美元的贫困线以下。重要的是要记住,贫困数据集仍在发展,一些国家的数据缺失,尤其是SSA之外,很难得出最后的结论。然而许多领域可以发现在几个维度和边际,也大大影响贫困。

图5.3显示了覆盖人边缘化的维度的数量和比例的人口生活在每天1.25美元。我们确定了边缘性和贫困重叠在大面积SSA以及SA。地区贫困人口的比例很高，正值边缘化热点被发现在中环和东南非洲，尼日尔和国家，中非共和国，刚果民主共和国（特别是西部乍得尤其是北部地区），莫桑比克，马拉维，布隆迪。在SA边缘化热点正好与高贫困率，特别是在孟加拉国和尼泊尔。埃塞俄比亚的情况下，突出依靠官方贫困数据的困难。图。5.3份国家出现在深蓝色表明边缘化的热点，但官方贫困率国家低得惊人（Ahmed等人，2007年），没有地区极端贫困和边缘化热点重叠。图5.4显示的边缘性热点覆盖住的人数低于1.25美元/天。最大数量的被边缘化的穷人在SA位于印度和孟加拉国、埃塞俄比亚和非洲沙哈拉地区最,东南部非洲和非洲西部的一些地区。尽管贫困率在印度一般不如其他地区高,

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