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提出了一种城市基准地价以价定级方法。该方法用矢栅混合模型划分评价单元,对地价样点进行趋势面分析筛选,使用最短路径距离代替欧氏距离对地价样点进行空间插值,叠加分析后得到各评估单元的指标地价,用其代替传统的因素综合得分对基准地价评估区域分等定级,同时测算出各级别基准地价。以上海市为例对该方法的实用性进行了验证。 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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根据南京市1998年的出让地价资料,在Access中建立地价样点数据库,并同MapInfo间建立链接,在Map Info中得出住宅地价和商业地价等值线图,分析南京市区地价变化同主要区位因子的关系,在统计学软件SPSS中得出相关模型,并对结果进行解释。 相似文献
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Voronoi图在城镇地价指数监测中的应用探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
城市地价指数是地价动态监测的重要手段。针对我国城市地价指数测算公式发表了自己的见解,并提出采用Voronoi图计算地价监测点的影响范围,作为监测样点的权重用于计算地价指数的方法,以广东省某市的地价指数测算为例证明了该方法的可行性。 相似文献
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本文在分析对比城镇基准地价测算的两种方法思路的基础上,根据新颁布的《城镇土地估价规程》,提出了针对某一土地利用类型,运用土地市场交易样点地价与样点总分值建立数学模型,以此测算评估区域的基准地价,并自动绘制基准地价图的方法。作者在深圳市宝安区基准地价评估工作的具体实践中,应用了此种方法,并在所开发的城镇土地定级估价信息系统中设计实现该功能。 相似文献
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以青岛市中心城区645家银行网点数据和同区域商服用地基准地价数据为研究对象,通过平均最近邻分析方法得到银行网点的总体分布特征,通过核密度估计方法识别了银行网点的空间分布模式和集聚特征,通过双变量全局和局部空间自相关分析方法探究了银行网点在分布上与商服用地基准地价的空间耦合性特征。结果表明:商业银行网点分布特征趋于地理集中,且与城市商业活跃区域分布高度吻合;银行网点分布与商服用地基准地价存在着明显的空间正相关现象。总体来看,通过分析商业银行网点分布模式可以揭示城市商业空间格局特征,对基于典型地理数据探究城市空间格局具有一定的学术意义。 相似文献
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耕地自然质量空间分布及其影响因子分析——以北京市大兴区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
定量分析耕地质量的空间分布特征,是制定与实施耕地保护措施的重要依据。本文以耕地质量等级补充完善成果为基础,以自然等指数为空间变量,采用空间自相关分析方法对北京市大兴区耕地自然质量的空间分布特征进行了研究,并采用变异系数、二元相关分析和偏相关分析方法对其影响机制进行分析,揭示了耕地自然质量空间差异的主导影响因子。研究结果表明:大兴区耕地自然质量在200~900m尺度范围内呈显著的空间正相关性,正相关HH型高等地明显聚集分布,LL型低等地面积较大且聚集性较低,负相关类型(HL和LH型)耕地无明显集中区域,零星分布。土壤有机质、表土质地和土壤剖面构型是影响耕地自然质量空间分布格局的主导因子,但影响程度有所差异。 相似文献
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Modelling coastal land use change by incorporating spatial autocorrelation into cellular automata models 总被引：1，自引：0，他引：1
This paper presents a spatial autoregressive (SAR) method-based cellular automata (termed SAR-CA) model to simulate coastal land use change, by incorporating spatial autocorrelation into transition rules. The model captures the spatial relationships between explained and explanatory variables and then integrates them into CA transition rules. A conventional CA model (LogCA) based on logistic regression (LR) was studied as a comparison. These two CA models were applied to simulate urban land use change of coastal regions in Ningbo of China from 2000 to 2015. Compared to the LR method, the SAR model yielded smaller accumulated residuals that showed a random distribution in fitting the CA transition rules. The better-fitting SAR model performed well in simulating urban land use change and scored an overall accuracy of 85.3%, improving on the LogCA model by 3.6%. Landscape metrics showed that the pattern generated by the SAR-CA model has less difference with the observed pattern. 相似文献
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在城镇化进程快速推进耕地保护形势严峻的背景下,粮食单产的区域差异研究对地区粮食安全具有重要意义。本文以湖北省粮食单产数据为基础,采用探索性数据分析方法和地理加权回归模型揭示省内县域粮食单产的空间关系和影响因素的空间异质性。结果表明:湖北省县域粮食单产具有显著的空间自相关特征,整体水平稳中有增。农村劳动力、化肥施用量、农村机械总动力和有效灌溉面积比对粮食单产具有正向促进作用和一定的空间分异规律,对农村用电量呈现出先正后负的影响,各因素的空间异质性显著。结合县域现状和因素的区域特质采取对应的有效措施应对粮食安全问题具有深远的现实意义。 相似文献
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Spatially filtered ridge regression (SFRR): A regression framework to understanding impacts of land cover patterns on urban climate 
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下载免费PDF全文 Understanding the impacts of land cover pattern on the heat island effect is essential for sustainable urban development. Conventional model fitting methods have restricted ability to produce accurate estimates of the land cover‐temperature association due to the lack of procedures to address two important issues: spatial dependence in proximal spatial units and high correlations among predictor variables. In this study, we seek to develop an effective framework called spatially filtered ridge regression (SFRR) to estimate the variations in the quantity and distribution of land surface temperature (LST) in response to various land cover patterns. The SFRR effectively integrates spatial autoregressive models and ridge regression, and it achieves reliable parameter estimates with substantially reduced mean square errors. We show this by comparing the performance of the SFRR to other widely adopted models using Monte Carlo simulation followed by an empirical study over central Phoenix. Results highlight the great potential of the SFRR in producing accurate statistical estimates, providing a positive step toward informed and unbiased decision‐making across a wide variety of disciplines. (Code and data to reproduce the results in the case study are available at: https://github.com/cfan13/SFRRTGIS.git .) 相似文献
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在空间统计分析的应用中,空间权重矩阵的设定对空间自相关的分析结果有较大的影响。通过构建基于邻接关系和空间距离的两大类共计14组空间权重矩阵,以河南省县域经济为研究对象,计算全局和局部两种空间自相关指数,研究空间权重矩阵对区域经济空间自相关分析的影响。结果表明:1)一阶车矩阵比二阶车矩阵能更好地度量河南省县域经济的空间分布,表明河南省县域经济的空间自相关性主要发生在边界直接相邻的区域之间,空间依赖效应从邻域不断向外辐射的现象不明显。2)合理应用空间距离矩阵的关键是能够正确设定阈值距离d,当40 km<d<50 km时,河南省县域经济呈现显著的空间自相关性。3)由郑州市以及围绕郑州的环形区域共同构成了河南省唯一的大面积高GDP值聚集区域,省会城市的经济外溢现象明显;豫东北的鹤壁市和新乡市为低GDP值聚集区域。 相似文献
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DEM误差的空间自相关特征分析 总被引：3，自引：0，他引：3
采用空间自相关分析方法,从空间角度对数字高程数据误差的空间分布特征进行了研究。实验表明,利用双线性曲面表示地形表面时,产生的数字高程数据误差的全局Moran’sI指数趋近于0,在整个区域单元上的分布不存在显著的全局空间自相关,邻近区域单元上高程数据误差之间的关系在整体上既不综合表现为趋同,也不综合表现为趋异,高程数据误差的整体空间格局为随机格局;而且数字高程数据误差在空间上的分布与地形坡度和地表粗糙度有一定的联系,一般情况下,平均坡度、地表粗糙度越大,高程数据的全局Moran’sI指数偏离0稍远一些;否则,距离0近一些,但全局空间自相关仍不显著,在整体上表现为随机格局。 相似文献
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基于Geoda 095i区域经济增长率的空间统计分析研究 总被引：5，自引：0，他引：5
空间统计分析的核心是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关,通过空间位置建立数据间的统计关系。本文利用空间分析的相关知识,通过对河南省各辖市2006年第一季度GDP增长速度及其相关因素的分析,发现该时期内河南省各辖市GDP增长率水平的空间分布并非表现出完全随机性,而是表现出空间相似值之间的空间聚集。基于对Moran散点图的分析和空间滞后回归模型的回归分析,得出空间统计分析对于分析区域经济发展的空间结构形态以及政策制定具有参考价值。 相似文献
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