兰州市商品住宅价格的空间分异规律

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。     

兰州市商品住宅价格的空间分异规律

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。     

兰州市商品住宅价格的空间分异规律

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。     

基于ArcGIS的房地产价格空间分布研究

首先以深圳市福田区部分普通住宅的房地产价格为数据基础,利用空间分布分析中的最近邻距离分析法确定了各住宅的空间分布情况,即呈簇状分布状态;然后,运用空间自相关理论和方法,选用Moran,指数对研究区域的房价自相关关系进行测度和实证分析,从而得到深圳市景田区部分住宅房地产价格的空间自相关性情况;最后,利用ArcGIS中的地统计分析工具对整个区域的房地产价格进行了拟合,得到研究区域房价的空间分布情况。     

西安市住宅价格空间结构和分异规律分析

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。     

西安市商品住宅价格空间格局的演化研究

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。     

基于空间插值的新建住宅价格的空间分析——以焦作市为例

以焦作市2015—2018年新建住宅价格数据和修正后的2017年焦作市新建住宅样本数据为研究对象,基于GIS的统计分析对样本点进行正态性分布和空间自相关检验;采用克里金插值得出新建住宅价格空间格局图,利用反距离加权插值得出价格等值线分布图。实验结果表明:焦作市新建住宅价格整体表现呈多中心发展趋势;结合城市发展现状,发现价格高值区从老城区向市区南部转移;同时价格等值线变化差异性较大,中心向外围递减速度不一,区域住宅价格波动较大。经过分析发现,地价成本、城市功能结构、交通条件及居住环境是影响住宅价格的主要驱动力。     

基于房产网站数据的商品住宅价格空间分布研究——以成都市为例

从安居客房产网站自动获取成都市的商品住宅资料,利用GIS方法分析成都市商品住宅价格的空间分布特征,得出了成都市商品房价格空间分布结果和发展趋势。     

郑州市主城区住宅价格空间分布格局及其影响因素研究

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。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素北大核心CSCD

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。     

西安市住宅价格空间分布特征及影响因素

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。     

顾及空间异质性的自回归模型应用研究

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。     

顾及空间异质性的自回归模型应用研究北大核心CSCD

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。     

出租车出行的居民活动区域与住宅价格的相关性

出租车数据能够反映居民出行的时空分布特征,与房价有密切关系。本文通过爬取链家网上公开的大连市房价数据,采用Kriging法对房价数据进行插值,生成大连市住宅价格分布图;通过获取出租车的乘降点数据,采用K-means法对乘降点数据进行聚类,得出居民出行区域的空间分布特征。通过对出租车乘降点空间分布数据与住宅价格数据的相关性进行分析,发现居民出行活动密集、频繁的区域,其周围的房价普遍偏高。实验结果表明房价与出租车数据呈正相关,对利用出租车数据研究房价具有重要意义。     

基于片区的南京市住宅用地价格时空格局研究

针对以行政区划为研究单元不能合理直观表现土地价格时空格局的问题,以南京市为例,以片区为研究单元,根据2005～2016年南京市的住宅土地出让数据,运用GIS方法,分析了南京市住宅地价的时空分布格局。结果表明,参照经济、人文等因素进行片区划分;河西板块为地价最高点,插值结果与片区划分一致;市中心呈地价高—高相关特征,热点分析、空间自相关分析与实际一致。因此,以片区为研究单元可以较好地探索南京市住宅用地价格的时空格局。     

兰州市福利彩票销售点分布特征及空间格局优化

利用销售福利彩票所筹集的社会福利基金已成为发展我国社会福利事业的重要经济支柱,研究福利彩票销售点的合理布局具有重要的现实意义。基于兰州市福利彩票销售点位置数据,结合城市道路、行政区划、GDP及人口统计等数据,利用GIS空间分析和数理统计方法,系统分析兰州市福利彩票销售点空间分布特征。结果表明：①兰州市福利彩票销售点在空间上呈现明显的区域差异,城关区最多;七里河区和西固区较少;安宁区最少。②兰州市福利彩票销售点在4个城区的空间格局也存在一定差异,其中在城关区和七里河区呈密集分布,且前者福利彩票销售和密度高于后者,而在西固区和安宁区呈分散分布。③兰州市福利彩票销售点空间格局的形成主要受人口数量、交通便利程度和居民人均收入等因素影响。④兰州市福利彩票销售点的这种不均衡分布一方面势必影响福利彩票销量;另一方面也加剧了福利彩票销售点之间的竞争,其中在城关区竞争最为激烈,西固区和安宁区则较弱,这两个行政区可成为今后建设福利彩票销售点的主要区域。     

住宅房地产价格评估的空间型BP神经网络模型

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。     

基于实景三维的东莞自建住宅提取与特征分析

无人机倾斜摄影技术可快速获取丰富而全面的建筑物纹理,对自建住宅的提取具有重要意义。本文基于无人机倾斜摄影测量技术制作实景三维成果,直观真实地展现和提取东莞市存量自建住宅底数,并建立自建住宅数据库,实现全市自建住宅“一盘棋”管理。应用GIS空间分析功能,从自建住宅规模、空间分布、建筑结构和人口居住角度展开定量分析。结果表明,东莞自建住宅数量规模大,占用土地资源较多,存在一定的安全隐患,且承载大量居住人口,空间上沿旧城镇、城市主干道和河流沿线呈集聚分布,可为政府部门制定相关政策提供参考依据。     

基于GIS的兰州市主城区牛肉面馆空间分布特征及趋向性分析

研究兰州市主城区牛肉面馆空间分布特征及趋向性,对今后兰州市城市规划、牛肉面行业投资等有重要的指导意义。本文基于GeoSharp V1.0提取的牛肉面馆和学校的点数据和兰州市主城区路网数据,运用核密度和缓冲区分析方法,研究牛肉面馆空间分布特征及趋向性。研究结果表明:从空间分布来看,兰州市牛肉面馆整体的分布格局呈现中心-外围结构,即中心城区为高聚集区,向外依次呈梯度递减的圈层状空间格局,对牛肉面馆与学校、道路的空间趋向性研究发现,牛肉面馆的分布对学校、道路有较强的趋向性。研究结果以期为兰州市主城区牛肉面产业发展提出决策建议、改善投资环境等提供科学依据。     

北京市房地产价格空间分布变化研究

针对北京市主城区房地产价格长区间的空间分布变化及其成因进行研究,为北京市房价的空间分布规律提供参考.采用空间相关性分析方法中的平均最近邻分析、全局Moran'sI指数、Moran散点图和LISA集聚图等分析工具结合空间自相关理论对北京市主城区房地产价格的空间分布变化进行分析,通过克里金插值分析方法验证房价的空间特征,分析空间分布的变化及其成因.得出北京市主城区房地产价格20152019年,空间集聚特征不变,正向空间自相关增强,价格中心由单中心变为中心—副中心的多中心形式,区位因素和交通可达性条件是影响房价空间分布变化的重要因素.