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1.
选取全国100 个大中城市房屋销售价格为主要数据来源,以箱线图、直方图和空间分布GRID 图为工具,分析了2012年样点城市的房价变化情况及不同区域城市之间的空间差异.结果表明,我国大部分地区房价在2012 年呈平稳形势,涨跌幅度西北部地区高于东南部地区,但因后者基数大,导致二者的房价差距依旧明显. 相似文献
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《测绘科学》2020,(6)
针对房价增长过快的问题,该文以赣州市2017年的房产交易数据为研究对象,通过计算Moran’s I指数和Getis-Ord G指数分析了房价的空间相关性和空间异质性,并筛选出地块属性、商服繁华因素、交通因素、公共设施因素以及环境因素,结合灰色关联模型对中小城市房价的影响因素进行了分析。结果表明:赣州市房价在总体上呈现显著的空间相关性,且大部分住宅在空间上表现出集聚特征,小部分住宅由于在空间上存在异质性,表现出离散特征;房价自相关的阈值范围为5.2 km;房价的热点区主要分布在万象城,城市中央公园附近,冷点区主要分布在沙河镇区域;灰色关联模型分析表明,小区绿化率,市中心对房价的影响最大,容积率、交通枢纽、医院对房价的影响次之;学校、商场、公园、建筑面积以及河流对房价的影响较弱。 相似文献
3.
城市房价空间分布及其影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对城市房价的空间分布规律及其影响因素的研究,该文提出了以南昌市青山湖区房价为研究对象,基于相关理论,搜集整理了2015年07月到10月南昌市青山湖区155个楼盘的均价,利用市场比较法把房价修正到2015年10月份节点上,估算出了155个楼盘点的价格,以GIS技术为研究平台,运用普通克里格插值方法,得到了青山湖区房价的等值线图,根据等值线图得到其空间分布情况,从可达性视角出发,采用结构方程模型构建了青山湖区房价影响因素分析框架,运用SPSS分析出各自变量和因变量之间的关系,即定量分析出了各影响因素对房价格产生的影响程度。 相似文献
4.
西安市住宅价格空间结构和分异规律分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。 相似文献
5.
在城市规划编制中,获取连续的城市地价或者房价数据对城市经济分析具有重要意义。现有的方法基本上都是通过对部分样本数据的空间插值来获取,但是,不同于气温、降水以及污染物扩散等自然现象,房价除了受到区位影响外,还受到市场、利率、政策、心理预期等众多不确定性因素的影响。因此,对城市连续性房价数据的获取精度一直是相关研究的关键问题。本研究以杭州市100个楼盘中95个楼盘的销售均价为基础数据,以ArcGIS为数据处理平台,分别采用反距离加权法、普通克里格法、样条函数法对杭州市主城区房价空间分布进行插值,并通过没有参与插值的5个楼盘的实际价格与插值结果进行误差分析,对4种不同插值方法在房价空间插值中的表现进行评价。研究结果表明,在4种(样条函数法包含两种不同的插值方法)插值方法中,张力样条函数法的精度最高。 相似文献
6.
改革开放以来,住房商品化的新体制基本确立,使以住宅为主的房地产业成为国民经济的支柱产业,房地产价格也成为当今热点。城市房地产价格在空间、时间分布上具有较强关联性和特殊性。据此,以南京市房地产价格为例,研究不同因素对房地产价格变动的影响,从而建立有效的分析评估机制。结果表明,从时间分析角度,政策对南京房价的影响较大,政府颁布的不同购房政策是房价波动的重要因素;从空间分析角度,南京房价分布主要为圈层式结构,中心城区等值线密集且分布均匀,而四周等值线逐渐变得稀疏且分布不均。影响房价的主要因素为距市中心远近,中小学、高校、医院、景区和地铁位置。通过这些影响因素,建立了Hedonic模型,揭示了南京市房价的空间分布格局。 相似文献
7.
采用大众点评数据作为城市商业活力的衡量指标,对上海市中心城商业活力空间集聚特征和影响因素进行分析。首先选用空间热点分析方法对住宿与餐饮业、批发与零售业、其他商业服务业三类商业网点空间集聚特征进行综合测度。其次,选择居住区位、就业岗位区位、公共服务设施区位、用地多样性指数和房价等5个指标,分析城市商业活力的影响因素。结果显示,上海市中心城商业网点的空间集聚特征较为显著,呈现冷点区域分割包围热点区域的特征。城市商业活力大小与公共服务设施区位、多样性指数和房价呈现显著正相关。 相似文献
8.
刘玲玲白穆李祥武兰明马红利 《地理空间信息》2016,(5):35-37
以陕西省咸阳市秦都区与渭城区为研究区域,利用1997年、2004年、2012年高分辨率影像数据和1999年、2001年、2006年、2008年、2010年的Landsat卫星影像数据,建立了监测城市空间扩展的多重规则集;并按照规则集获得了监测年份的城市空间扩展信息。 相似文献
9.
基于NPP-VIIRS夜光数据,以灯光总量、平均灯光指数和灯光增长率为统计指标,采用标准差椭圆、城市位序—规模法、Getis-Ord Gi*分析以及空间引力模型等方法计算分析了2012-2019年云南省城市经济空间格局的演变情况.结果 表明:①2012-2019年云南省夜光数据总量逐年增长,昆明市增量最多,平均灯光指数... 相似文献
10.
以微博“2020中国最具幸福感城市榜单”话题为切入点,利用网络爬虫技术抓取微博用户评论数据;利用文本主题生成模型（LDA）和ArcGIS分析了微博用户视角下幸福感城市的情感响应空间分异和影响因素,为榜单城市和国内其他城市的可持续高质量发展提供参考。结果表明：(1)全国各地对榜单的响应呈东高西低的趋势,响应热度较高的区域均为榜单城市所在省份及其周边,并以榜单城市为中心呈距离衰减现象,旅游与美食发展较好的城市容易引起更多地区的响应;(2)地域独特性,微博用户对长沙大多呈正面响应,对郑州大多呈负面响应,青岛、西安、杭州的情感响应省外地区高于省内,微博用户对榜单城市的印象是主要影响因素;(3)旅游和美食对城市幸福感具有显著正面影响,而房价和工资则具有显著负面影响。 相似文献