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针对住宅价格在城市空间中的分布规律问题,该文以兰州市主城区2015年在售的187个商品住宅样本均价为基本数据,运用空间自相关法对兰州市住宅价格的空间异质性和集聚性进行分析,并利用趋势面分析和空间反距离权重插值法对住宅价格的空间分布格局进行研究。结果表明:兰州市住宅价格总体上呈显著的空间正自相关性,少数地区存在差异性;住宅价格发展不平衡,价格“东高西低”;住宅价格由各区行政中心向四周逐级递减,呈多极核分布特征;价格等值线“东密西疏”,住宅价格变化幅度空间差异较大。分析发现,区位条件、交通条件及居住环境是影响兰州市商品住宅价格的主要因素。 相似文献
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兰州市商品住宅价格的空间分异规律 总被引：1，自引：0，他引：1
针对住宅价格在城市空间中的分布规律问题,该文以兰州市主城区2015年在售的187个商品住宅样本均价为基本数据,运用空间自相关法对兰州市住宅价格的空间异质性和集聚性进行分析,并利用趋势面分析和空间反距离权重插值法对住宅价格的空间分布格局进行研究。结果表明:兰州市住宅价格总体上呈显著的空间正自相关性,少数地区存在差异性;住宅价格发展不平衡,价格"东高西低";住宅价格由各区行政中心向四周逐级递减,呈多极核分布特征;价格等值线"东密西疏",住宅价格变化幅度空间差异较大。分析发现,区位条件、交通条件及居住环境是影响兰州市商品住宅价格的主要因素。 相似文献
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西安市商品住宅价格空间格局的演化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前城市住宅价格空间格局演化研究不足,尤其是内在驱动机制研究较少的现状,利用2000年、2004年、2008年及2013年4年节点数据,采用空间自相关指数并结合空间变异函数,分析西安市商品住宅价格空间格局演化特征及其驱动机制,为城市住房政策的制定提供参考。结果表明:住宅价格呈现出显著的空间自相关,热点和冷点区发生转移;住宅价格的空间变异程度不断加大,空间分异格局中的随机成分不断降低,结构化分异越来越显著;住宅价格高值区呈现出由双中心向多中心、多圈层演化的趋势;从城市规划引领、居住空间扩张和交通条件改善3个方面探讨住宅价格空间格局演化的驱动机制。 相似文献
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针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。 相似文献
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卢才武张明江松吴珺华 《测绘科学》2018,(10):60-66
针对目前西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的问题,该文从地质统计学角度出发,以西安市主城区452处的住宅价格数据为例,利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等理论方法,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素进行了研究。研究发现,西安市主城区内住宅价格整体呈现空间正相关性,在各向同性上,住宅价格的最优拟合模型为指数模型,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市主城区住宅价格的空间结构呈现一个极值中心,两个次级核心组团,两个新新组团的局面,价格整体南高北低、东高西低。究其原因,历史背景、新一轮城市规划和特定的景观环境及文化底蕴等要素均影响住宅价格的空间分布。 相似文献
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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
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《北京测绘》2020,(6)
本文以郑州市主城区为例,以房地产租售网络平台和百度地图获取的住宅价格和位置数据为基础,运用克里金插值分析、核密度分析、空间自相关分析、缓冲区分析等GIS空间分析方法,研究其住宅价格空间分布格局及影响因素,为房价调控和基础设施建设布局提供依据。结果表明:(1)郑州市主城区住宅价格空间分布有显著的分片区特点,区域差异较大,呈现东北高、西南低的分布特征;(2)主城区东北部房价总体偏高,区域差异较大,西南部房价整体偏低,分布较为均匀,住宅价格之间表现出较强的空间自相关性;(3)住宅价格空间分布格局受到人口分布与经济发展,主要道路及河流水系分布,超市商城、教育设施、医疗设施配套及城市规划等多重因素的综合影响。 相似文献
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针对城市地价定量化研究和空间可视化表达的方法体系已日渐成熟的现状,该文以2008至2014年间,石家庄市主城区土地交易数据作为研究样本,借助ArcGIS、GS+软件平台,分别建立石家庄市城区商业和住宅数字地价模型,并依据模型进行地价数量特征、剖面特征、等值线形态特征分析等一系列空间分析。研究表明:石家庄市城区商业地价分布,整体上呈现出围绕一个传统的一级商业中心和一个新兴的次级商业中心向边缘衰减的圈层结构;住宅地价分布呈现出多峰值、多方向山脊状圈层衰减的结构,且聚集效应不及商业地价明显,衰减趋势较平缓。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(2)
住宅房地产价格与交通、环境等各类影响因子之间存在着非线性复杂关系,住宅价格的空间自相关性对住宅价格建模也有重要的影响。考虑到住宅价格的空间自相关性,构建了3种空间型BP神经网络模型,并利用遗传算法(GA)进行模型训练。第一种空间型模型的输入层神经元为样本坐标,第二种空间型模型的输入层神经元为空间滞后向量,第三种空间型模型的输入层神经元既包括样本坐标也包括空间滞后向量。以武汉市为例进行实证分析,选取了2010年291个住宅价格样本。实验结果表明,空间型BP神经网络模型的拟合精度优于普通BP神经网络模型及空间滞后模型,其中第三种空间型BP神经网络模型效果最优,输出结果与实际价格相关性达86.69%,均方根误差明显小于其他模型。 相似文献
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介绍了ESDA基本原理,分析了深圳市住宅基准地价分布特征。结果表明,研究区住宅基准地价2000元／m2以上等值线形成高／高集聚区域,800元／m2以下等值线形成低／低集聚区域,1000元／m2、1500元／m2、2000元／m2和3000元／m2等值线两侧地价变化较大。 相似文献
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介绍了ESDA基本原理,分析了深圳市住宅基准地价分布特征。结果表明,研究区住宅基准地价2 000元/m2以上等值线形成高/高集聚区域,800元/m2以下等值线形成低/低集聚区域,1 000元/m2、1 500元/m2、2 000元/m2和3000元/m2等值线两侧地价变化较大。 相似文献
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以安居客网站爬取的2018年10月894个南昌市住宅小区二手房价格为研究对象,利用地理加权回归模型探讨了建筑特征、邻里特征、区位特征等方面各影响因子对住宅价格的作用差异。研究结果表明:1)地理加权回归(GWR)模型的拟合结果优于OLS模型,将回归系数结果空间可视化发现南昌市二手房价格影响因子具有空间异质性。2)不同因子对价格影响程度不同,其中对南昌市二手房价格影响较大的因子是房龄、绿化率以及与CBD的距离。3)同一因子对住房价格的影响在不同空间也具有差异性。其中主要是绿化率、容积率、重点学校、购物中心及地铁对新开发区的二手房价格影响比较大,对老城区影响较小;商务中心区和三甲医院对南昌县二手房价的影响最大;而房龄和旅游景点对老城区影响比较大。 相似文献
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南京市住宅租金空间分异特征与影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对当前城市住宅租金空间分异研究的不足,尤其是从宏观层面揭示城市租金空间结构影响因素研究的欠缺,通过网络爬虫法抓取南京市租房信息及相关数据,运用趋势面分析、空间插值分析、空间自相关分析等方法研究南京城市住宅租金的空间分异特征,并分析其空间分异的影响因素。结果表明:南京住宅租金具有显著空间自相关性,租金总体趋势呈现出由中心向外的圈层式递减特征,H-H集聚区域分布在中心城区,L-L集聚分布在地铁线末端等区域。人口分布及就业中心、城市规划引导、轨道交通及公共服务设施水平是影响南京住宅租金水平空间分异的主要因素。本研究可为城市住宅租金管理与住房开发决策提供参考。 相似文献
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基于城市空间大数据,综合生活、交通、环境、人口因素构建了高校区位优势度的评价指标体系,结合专家打分及熵权法对南京高校区位优势进行评估。结果表明：①南京高校综合区位优势度在空间上呈现以南京新街口地区为中心并且向四周递减的结构,区域化特征差异明显;②高校生活区位优势呈现“一超多强”且沿地铁线路分布的多核心空间格局,生活评分变化幅度与所在区域的商业辐射能力呈正相关关系,并且随着范围的扩大两极分化程度加深;③高校交通区位优势以新街口地区为中心,呈现中心评分高、四周低,并主要沿轨道交通线路分布的空间格局;④综合评价表明南京的3个大学城中,江宁大学城发展最好,其次为仙林,浦口最差,但均与主城区内高校群存在较大差距。本文评价结果可为南京市城市基础设施建设,大学城完善及新建大学城规划布局提供科学参考。 相似文献
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针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。 相似文献
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针对传统住宅价格模型不足,根据地学区位理论,将区域经济因素引入特征价格模型,提出了基于区域特征的城市住宅价格评估模型.依托郑州市数字房产数据库,选取2007～2010年新建商品房买卖合同数据,利展GIS技术获取样本的位置、距离信息,采用多元线性回归方法对该模型进行了验证.结果表明住宅价格与区域经济、位置特征、邻里特征、... 相似文献
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针对传统的空间自回归模型拟合精度较低且无法顾及空间异质性的问题,该文提出了改进的地理加权自回归模型。并以北京市住宅小区特征价格数据为例,利用探索式空间数据分析方法分析住宅价格数据的空间自相关性,探讨其时空演变特征;建立了空间自回归模型、地理加权回归模型和地理加权自回归模型,并在模型之间进行精度对比和分析。实验结果表明:北京市住宅价格具有明显的空间相关性与空间集聚特征;由于综合考虑了空间自相关性和空间异质性,地理加权自回归模型不仅能大幅度提高模型的拟合优度和解释能力,还能更好地揭示住宅价格的空间变化规律,为数据的空间探索提供了新的方向。 相似文献
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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