【摘 要】
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社会经济数据的空间化,是地学研究中解决数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化问题的有效方法.本文基于多因素回归分析建立了社会经济数据空间化处理方法
【机 构】
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西南大学资源环境学院; 重庆师范大学地理与旅游学院; 长江师范学院武陵山区特色资源开发与利用研究中心; 西南大学地理科学学院;
【基金项目】
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国土资源部土地资源调查评价专项项目(201315106397);武陵山区特色资源开发与利用研究中心重点项目(WLYJ2017001);长江师范学院引进人才科研启动项目(2017KYQD95)
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社会经济数据的空间化,是地学研究中解决数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化问题的有效方法.本文基于多因素回归分析建立了社会经济数据空间化处理方法,选取重庆市丰都县为研究区,以人口密度和GDP规模为对象进行了回归建模,为社会经济数据的空间精细化研究提供借鉴.结果表明,采取向后剔除法准则的多元线性回归分析数据融合方法,较好地模拟了研究区社会经济数据的空间分布格局,拟合方程修正后的可决系数均达到0.80以上;将以乡镇为单元拟合的县域社会经济数据融合模型,应用于村域尺度社会经济数据的空间精细化表达,经验证数据吻合度普遍在80%以上,能够较好地实现村域尺度社会经济数据的空间化.因此,就研究区而言,基于多因素回归分析的社会经济数据空间化模型构建,较好地实现了对社会经济数据的反演,为创建区域范围内村域尺度连续的社会经济数据表面提供了支撑.
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