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基于GWR模型的武汉市住宅地价空间分异及影响因素研究
摘要
本文利用地理加权回归模型（GWR）探讨了武汉市住宅地价的空间分异及其影响因素。结果表明，住宅地价呈现出显著的空间异质性，不同区域的房价受到不同的影响因素和程度。其中，经济因素、交通因素、土地利用特征和市场供需因素对住宅地价影响显著。这些结果为武汉市住宅地价的合理定价提供了重要参考。
关键词：武汉市、住宅地价、GWR、空间分异、影响因素
引言
在中国城市化快速发展的过程中，住宅地价的波动和变化对于城市规划和市场发展具有十分重要的影响。近年来，针对住宅地价的研究越来越受到学者们的重视。地理加权回归模型（GWR）是一种可以考虑空间自相关性的统计分析方法，具有较高的预测能力和准确性。本文以武汉市为例，利用GWR模型探讨了住宅地价的空间分异及其影响因素。
数据和方法
本文采用了武汉市2015年的住宅地价数据及相应的经济、交通、土地利用和市场供求数据。采用GWR模型来探讨住宅地价的空间分异与影响因素。GWR模型是一种基于空间结构的回归方法，可以在不同空间尺度上分析空间模式，探讨变量的影响程度及空间异质性。本文采用ArcGIS软件来进行GWR模型的计算和分析。
结果
本文利用GWR模型分析了武汉市住宅地价与经济、交通、土地利用和市场需求等因素之间的关系。结果表明，武汉市住宅地价呈现出明显的空间分散性。具体地，在城市中心区域，住宅地价较高，而在城市边缘区域，住宅地价相对较低。同时，住宅地价的空间异质性较强，即不同地区的住宅地价受到不同因素和程度的影响。
经济因素是影响武汉市住宅地价的主要因素之一，包括城市经济发展水平、人均收入和企业密度等。此外，交通因素也对住宅地价产生了显著的影响，其中，地铁交通和公路交通对住宅地价的影响最为显著。同时，土地利用特征和市场供求因素也对住宅地价产生了一定的影响，其中，绿地率和商业用地率对住宅地价的影响显著。
讨论与结论
本文利用GWR模型探讨了武汉市住宅地价的空间分异和影响因素。通过分析数据，发现住宅地价具有较强的空间异质性，不同地区的住宅地价受到不同的影响因素和程度。经济因素和交通因素是影响住宅地价的主要因素，土地利用特征和市场供求因素也对住宅地价产生了一定的影响。这些发现为武汉市在未来的住宅地价定价和规划中提供了重要参考。
参考文献
[1]史元昭,王松梅,史建中.基于GWR的城市住宅地价影响因素研究——以西安市为例[J].资源科学,2014,36(11):2189-2196.
[2]BaoJ,HuJ,WangX,etal.UsingGWRtoexplorethespatialvariationsoflandpricedeterminantsinaChinesecity[J].Sustainability,2016,8(12):1276.
[3]王存魁,邢引泉,边健菁.基于GWR模型的城市住宅地价分区预测——以南宁市为例[J].华南理工大学学报(社会科学版),2014,16(3):131-138.