城市住宅价格影响因素的空间非平稳性分析

应用住宅特征价格法,选取南京市2011年9月份住宅小区均价作为因变量,选取8个影响住宅价格的因素并量化作为自变量,进行地理加权回归(GWR).与传统的OLS估计相比较,GWR模型具有更好的拟合优度,同时得出具有显著性的各因素对住宅价格的影响在空间分布上是有差异的,并揭示了这种差异的特点.     

福建省县域人均GD P影响因素的局部时空异质性分析

人均GDP变化过程可能不仅具有空间异质性还具有时间异质性。利用空间联系局域指标(LISA)和泰尔指数分别探测福建省2013至2016逐年县域人均GDP的空间异质性和时间异质性特征。综合利用县域的人均实际外商投资、第一产业占GDP比重、人均固定资产投资、人均教育支出的逐年数据,对比分析地理加权回归(GWR)、时空地理加权回归(GTWR)和时空加权回归(STWR)三种模型的拟合和预测性能,在2016年,STWR的平均决定系数(R2)为0.897,高于GWR的0.453和GTWR的0.444,STWR的估计的标准误差仅占GWR和GTWR估计误差的25.56%和25.84%。另外,STWR模型的AICc值为1846.51,分别比GWR和GTWR小81.21、80.81,其性能较GWR和GTWR显著提高。留一法交叉验证也表明STWR比GWR具有更好的预测能力。利用STWR生成县域人均GDP各影响因素的回归系数空间分布图,并进行显著性测试,结果表明:人均实际外商投资与人均固定资产投资在平和县和南靖县有显著正向影响,且影响作用持续增大,而第一产业占GDP比重在华安县与延平区负向影响显著,其回归系数在逐年减小。人均教育支出在延平区正向影响有明显空间溢出效应。     

广州市二手住宅价格的空间分异格局及影响机制

采用普通克里金插值法、空间趋势分析法和局部莫兰指数法,揭示广州市2020年二手住宅价格空间分异格局;在综合考虑建筑特征、邻里特征、区位特征和教育特征等影响因素的基础上,构建地理加权回归模型(GWR),可视化探究各影响因素对二手住宅价格的作用机制。研究发现:广州市二手住宅价格在东西方向和南北方向上均呈现“倒U型”的趋势分布,在整体空间分布上呈现“中心高,周边低”的特点,并在房价水平上表现出较高的空间聚类程度和关联程度。各影响因素对住房价格的影响作用呈现显著的空间差异性,其中,商场和小学对住宅价格的作用表现出商业资源和教育资源服务的局域性;而且,教育资源对住宅价格的空间影响差异程度受政策变化的影响。此外,GWR模型中部分住宅价格样本点的拟合效果不足与局部区域集中的资源优势相关。     

地理加权回归模型在网络诈骗分析中的应用

利用2014年中国网络诈骗研究报告中的数据,针对中国大陆31个省级尺度的地区,结合相关资料,最终选择城镇人口比重、网络普及率、各省GDP、各省人口总数、男性占比作为解释变量,经过探索性空间分析,可得31个省的网络诈骗数量具有空间自相关性,说明网络诈骗数及影响因素适用地理加权回归(GWR)模型.通过对GWR模型与普通线性回归(OLS)模型的比较,发现GWR模型的AIC,σ2,R2和校正R2均优于OLS模型,这说明GWR模型更能深刻揭示网络诈骗数及其影响因素的空间关系.     

中国城市生活垃圾排放及其影响因素的时空变化研究

城市生活垃圾是当前急需解决的环境问题.控制城市生活垃圾排放,减少城市生活垃圾带来的环境危害,事关我国生态文明建设.基于2003年和2017年中国258个地级市的数据,首先分析了中国城市生活垃圾排放的时空变化特征,然后利用最小二乘线性模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)研究了经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的影响,并且将两种模型进行了比较.研究结果表明：1) 除东北地区外,其他地区各城市的生活垃圾排放量有了很大增长,其中东部地区的城市增长最为明显,并且经济越发达人口越多的城市表现出更强的生活垃圾排放增长趋势,各城市的生活垃圾排放差异性不断扩大.2) OLS模型的回归结果表明经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的促进作用增强,并且城市人口规模是促进城市生活垃圾排放的最重要因素,其次是产业结构、城市化水平、经济发展.3) GWR模型在解释城市生活垃圾排放的影响因素方面要优于OLS模型,并且GWR模型的回归结果表明各因素对城市生活垃圾排放的影响具有显著的空间差异性,并随时间发生了变化.根据研究结果和各城市的经济社会发展现状,对各城市提出了控制城市生活垃圾排放增长的针对性建议.     

基于时空地理加权回归的服务区驶入量影响因素分析

为掌握河北省服务区驶入量的时空分布规律,构建了时空地理加权回归（geographically and temporally weighted regression,GTWR）模型,揭示了服务区规模、服务区地理区位、关联地区土地利用、高速公路类型等因素在时间和空间上对服务区不同车型驶入量的影响。结果表明：时空地理加权回归模型的拟合结果显著优于最小二乘回归模型与地理加权回归模型;断面交通量对三种车型均具有促进作用,特别是在夏季高温地区服务区对于小型车驶入量促进作用显著;2~4h车程范围内,风景名胜密度对小型车驶入量具有促进作用,且在旅游旺季及位于旅游业发达城市的服务区影响最显著;2~4h车程范围内工商业型信息点(point of information,POI)密度对大中型车驶入量具有促进作用,特别是在货运高峰期及位于商贸发达城市的服务区促进作用显著;所属高速公路沿途资源型城市数量对服务区大型车驶入量具有显著促进作用,特别是在供暖季节。     

空间数据驱动的B市主城区犯罪时空分布及其影响因素分析

本文以基于派出所的泰森多边形为研究单元,采用核密度估计、标准差椭圆、G统计分析、地统计分析和全局Moran''s I指数分析B市2016-2017年犯罪在空间上的分布情况。基于空间兴趣点（Point of Interest, POI）与多时相遥感分类体系等多源数据,采用相关分析和主成分分析提取犯罪影响因子,通过解释变量Johnson变换后的地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression model, GWR）和基于主成分因子的最小二乘法模型（the Ordinary Least Squares model, OLS）解释因子对五类犯罪空间分布的影响。研究发现：时空分析上,在六、七月份犯罪率最高,具有“东西”走向且“离心型犯罪化”的表现;影响因素分析中16个自变量中有10个变量对犯罪率存在较强的正相关影响,而这些变量之间具有空间自相关性,因此采用基于主成分分析的最小二乘法和地理加权回归模型对其消除空间自相关性建立回归模型;而几个回归模型检验上,基于主成分因子的OLS、GWR与Johnson变换后GWR模型均具有较高的拟合度。此研究结果可为犯罪防控及犯罪预测建模提供参考与建议。     

基于GWR模型的出租载客时空分异分析

为充分挖掘出租车轨迹数据反映的运营规律,将城市电子地图兴趣点(point of interest,POI)数据作为影响参数纳入出租车轨迹数据研究中,探讨出租车载客运营的时空分异现象。通过处理出租车轨迹数据提取并统计各时段出租车上客量,证实出租车载客具有时间非平稳性;基于核密度估计方法对各载客高峰时段载客点聚类,分析出租车载客的空间非平稳性;构建载客热点提取模型,提取载客热点并定义热度值;从城市POI数据中筛选出显著影响载客热点分布及热度值的设施,计算其与各时段产生的载客热点的最短距离,分时段建立出租车载客地理加权回归(geographical weighted regression,GWR)模型,探讨载客热点与各类城市设施的时空关系,并以西安市出租车GPS数据为例展开实证分析,对提出的模型进行验证。结果表明:与普通线性回归模型(OLS)相比,地理加权回归模型拟合效果显著提高,拟合优度均值从0.29提高到0.57;在研究区域不同时间段,各类设施点回归系数均值存在明显时间差异,同类设施点回归系数分布存在明显空间差异;研究区域内出租车载客热点的时空分异现象大体符合城市居民出行规律,在工作日各高峰时段出租车发挥公共交通系统替补作用这一现象更为显著。研究结果可为出租车空间需求预测、出租车载客调度及价格调控精细化管理提供参考。     

县域体育场地发展空间特征及其影响因子研究——基于ESDA-GWR方法

利用第6次全国体育场地普查福建省84个县域数据,以及其他经济社会数据,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法和地理加权回归(GWR)模型,探索县域体育场地发展的空间特征及其影响因子.研究表明:福建县域体育场地面积(存量)发展在空间上存在集聚分布特征,而人均场地面积(相对量)在空间上则呈随机分布;东部沿海县域的场地面积发展快于内陆山区,而南部内陆山区又快于北部;构建的GWR模型拟合效果优于OLS回归模型,提高了对县域场地面积的解释力;与县域场地面积相比,影响县域人均场地面积发展的因素更为复杂.     

城市路网空间结构对住宅价格的影响分析

以链家房产交易平台和安居客房产交易平台的上海市二手住宅为研究样本,结合OpenStreetMap(OSM)提供的城市路网数据及高德地图提供的兴趣点(POI)等多源数据,利用空间句法测算路网空间结构的选择度和整合度.基于空间自回归模型、地理加权回归模型等空间计量估计方法,研究城市路网空间结构影响住宅价格的效果及机制.研究结果表明：城市路网空间结构是影响住宅价格的重要的区位因素,考虑空间相关性是必要的;与市中心住宅价格相比,郊区住宅价格对路网空间结构的依赖程度更强.