基于GWR模型的武汉市住宅地价空间分异及影响因素研究的任务书.docx

基于GWR模型的武汉市住宅地价空间分异及影响因素研究的任务书
任务书
一、题目
基于GWR模型的武汉市住宅地价空间分异及影响因素研究
二、背景和意义
在城市发展过程中，住宅地价是重要的经济指标之一，也是城市发展规划和政策制定的重要依据。住宅地价的高低不仅影响到城市土地开发收益和市场活力，同时也影响到人们的舒适度和生活质量，并且直接影响到人们的居住选择和消费能力。因此，研究住宅地价的空间分异及其影响因素，对于城市的规划、经济和社会发展具有重要的意义。
针对武汉市住宅地价的研究，在传统的统计分析方法的基础上，使用地理加权回归（GeographicallyWeightedRegression，GWR）模型进行分析，可以有效地考虑到空间自相关性，并且具有更好的拟合效果。在这样的背景下，本项目旨在探究武汉市住宅地价的空间分异结构，并分析其主要影响因素，找出影响住宅地价的重要因素和空间特征规律，为城市规划和政策制定提供科学依据，促进城市的可持续发展。
三、研究内容和方案
（一）研究内容
1.通过搜集相关数据，获取武汉市住宅地价和其影响因素的数据集；
2.构建GWR模型，探究武汉市住宅地价的空间分异结构；
3.利用GWR模型，分析住宅地价的影响因素，并探究这些因素在空间上的分布规律；
4.利用GWR模型，建立住宅地价预测模型，并预测未来的住宅地价水平。
（二）研究方案
1、数据搜集
数据的搜集分为两个方面，一是获取武汉市住宅地价的精细数据，二是收集影响住宅地价的影响因素，数据来源包括政府公开数据，商业数据，社区调查数据等。
2、相关性分析
根据搜集到的数据集，统计分析不同因素之间的相关性，以判定因素是否可以加入模型，确保模型的严谨性。
3、构建GWR模型
利用ArcGIS等地理信息系统软件或R语言构建GWR模型，考虑空间自相关性，确定住宅地价的空间分布规律。
4、分析影响因素
基于GWR模型，对各影响因素的作用进行分析，利用GIS技术进行可视化展现，讨论住宅地价的空间分布规律。
5、住宅地价预测
根据已建立的GWR模型，进行未来住宅地价的预测，分析其未来的变化趋势和发展方向。
四、计划进度
本项目的计划进度如下：
1.数据搜集与筛选第1-2周
2.相关性分析第3-4周
3.GWR模型的构建与验证第5-8周
4.影响因素分析与可视化展现第9-10周
5.住宅地价预测第11-12周
6.项目报告撰写与提交第13周
五、预期成果
本项目的预期成果包括：
1、利用GWR模型探究武汉市住宅地价的空间分异结构；
2、分析住宅地价的主要影响因素，并研究这些影响因素的空间分布特征；
3、建立住宅地价预测模型，预测未来住宅地价水平；
4、撰写实验报告，说明所做的实验和所得出的结果。
六、参考文献
[1]徐彦红,蔡红杰.地理加权回归模型在城市空间结构影响因素分析中的应用.武汉大学学报(信息科学版),2012,37(2):168-171.
[2]陈时杰，韩勇，谢晓峰.地理加权回归模型在城市住宅地价预测中的应用.地球信息科学学报,2015,17(1):106-114.
[3]宋庆龄.如何正确运用地理加权回归模型.地球信息科学学报,2016,18(9):1252-1263.
[4]荆凯,钱加良.建立全国城市住宅地价空间预测模型.地理科学进展,2006,25(6):80-87.