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宁秀红,郭龙,张海涛.基于空间自回归和地理加权回归模型的不同尺度下土地利用程度研究[J].华中农业大学学报,2013,32(4):48-54
基于空间自回归和地理加权回归模型的不同尺度下土地利用程度研究
Comprehensive degree of land-use at different scales based on spatial autocorrelation regression and geographically weighted regression models
投稿时间:2012-05-08  
DOI:1000-2421(2013)04-0048-07
中文关键词:  土地利用程度  空间自相关回归  地理加权回归  尺度效应  地理信息
英文关键词:land use degree comprehensive index  spatial autocorrelation regresion  geographically weighted regression  scale effect  geographic information
基金项目:国家自然科学基金项目(40601073)、中央高校基本科研业务费专项(2011PY112、2011QC041)和华中农业大学自主科技创新基金项目(2011SC21)
作者单位E-mail
宁秀红 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070 E-mail: gis_xh@126.com 
郭龙 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070  
张海涛 华中农业大学资源与环境学院武汉 430070 E-mail: gis@mail.hzau.edu.cn 
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中文摘要:
      以谷城县2009年土地利用现状为研究对象,在分析不同尺度土地利用程度及其驱动因子空间自相关的基础上,分别从全局和局部的角度考虑,建立空间自回归模型和地理加权回归模型。结果表明:该区土地利用程度及其驱动因子都存在一定的空间自相关性,并且具有尺度效应;空间自回归模型可以对各因子进行全局的参数估计,而地理加权回归模型可以给出局部模型的拟合度及驱动因子的参数估计,同时不同尺度地理加权回归模型对地理信息反映详略有一定的影响。
英文摘要:
      The spatial distribution of Valley County land use degree in 2009 was studied and the spatial autocorrelation of land use degree and its driving factors in different scales were analyzed.A spatial autoregressive model and geographically weighted regression model was established from the perspective of global local.The results showed that there was a certain spatial autocorrelation in land use degree and its driving factors with scale effect.Spatial regression model could estimate the overall parameter of various factors while geographically weighted regression model could give the local parameter of various factors.Scales of geographical weighted regression model could reflect the detailed geographical information to some extent.
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