Investigación sobre las características de distribución espacial de los precios de la tierra en Ningbo basada en geoestadísticas

(1. Sucursal de Zhenhai de la Oficina Municipal de Tierras y Recursos de Ningbo, Ningbo, 3151202. Escuela de Ingeniería Civil de la Universidad de Ningbo, Ningbo, 315120)

Resumen: Urbano Los precios de la tierra son un concepto multidimensional con propiedades espacio-temporales, tiene una fuerte correlación y particularidad en la distribución espacial. Tomando el área urbana central de Ningbo como área de investigación y la información sobre los precios de la tierra como objeto de investigación, este artículo analiza los principios y métodos de cómo estudiar las características de distribución espacial y las leyes de los precios de la tierra basándose en geoestadísticas y SIG.

Palabras clave: precios del suelo urbano; análisis espacial; área urbana de Ningbo

1 Conceptos básicos de geoestadística

La geoestadística es un famoso matemático francés, el profesor G. Matheron. lo propuso y fundó en 1963 basándose en el estudio del trabajo del ingeniero geológico sudafricano D.G. La geoestadística es un conjunto de teorías y métodos para analizar variables relacionadas espacialmente basadas en análisis geológico y análisis estadístico. Se basa en la teoría de variables regionalizadas y utiliza el variograma como herramienta principal para estudiar fenómenos naturales que son tanto aleatorios como estructurales en su distribución espacial. La geoestadística puede aprovechar al máximo la diversa información proporcionada por los estudios de campo, como la ubicación de la muestra, el valor de la muestra, el tamaño de la muestra, etc. Se pueden utilizar datos espaciales dispersos o irregulares. La geoestadística ha recibido cada vez más atención porque puede describir con precisión la aleatoriedad y los cambios estructurales de las variables regionales. Se ha aplicado con éxito a los recursos naturales y también se utiliza ampliamente en ciencias ambientales, ciencias agrícolas y forestales, ciencias de conservación del agua y ciencias de la tierra.

En el campo de la investigación de precios de la tierra, la aplicación de la geoestadística se refleja principalmente en tres aspectos: primero, cuantificar la correlación espacial de variables regionales, segundo, interpolación espacial de datos de encuestas y tercero, analizar datos espaciales. Regularidad espacio-temporal. En términos relativos, la interpolación espacial se utiliza ampliamente. En los estudios habituales de precios de la tierra, dado que los datos obtenidos de los estudios de campo no pueden cubrir completamente el área requerida, es necesario utilizar métodos geoestadísticos para interpolar e interpolar datos de puntos de muestreo discretos en un plano de datos continuo.

El mayor beneficio de aplicar la geoestadística es que puede utilizar datos de levantamiento dispersos e irregulares basados ​​en análisis de correlación espacial para maximizar la información espacial proporcionada por estos datos. Sin embargo, la aplicación de la geoestadística en la investigación de precios de la tierra apenas ha comenzado y todavía existen algunos problemas, como el análisis colaborativo del espacio y el tiempo, el diseño del número de muestras, la ubicación, la dirección y el tamaño del muestreo, etc. , estos son dignos de seguir mejorando y mejorando.

2 Funciones básicas del análisis geoestadístico

En geoestadística, las funciones utilizadas para el análisis de correlación espacial incluyen principalmente la función de semivarianza, la función de covarianza y la función de correlación, entre las cuales la función de semivarianza es la más común. herramienta utilizada en geoestadística. Además, existen funciones de varianza relativa general, funciones de varianza cruzada, funciones de varianza relativa por pares, funciones de varianza logarítmica, funciones de varianza generalizada, funciones de varianza característica (o funciones de varianza de indicador) y diagramas de dispersión, etc. , pero rara vez se utiliza y generalmente no es adecuado para el análisis espacial de los precios de la tierra.

La función de semivarianza se define como la expectativa matemática del cuadrado del incremento de las variables regionalizadas z(xi) y Z(Xi H), es decir, la varianza del incremento de la variable regionalizada. La función de semivarianza no es sólo función de la distancia h, sino también de la dirección α. La fórmula de cálculo es la siguiente:

Innovación en tecnología de la información terrestre y desarrollo de ciencia y tecnología terrestres: Actas de la Conferencia Académica Anual de 2006 de la Sociedad China de Ciencias Terrestres.

En la fórmula, γ(h) es el valor de la función de semivarianza, el gráfico de la función de semivarianza es el gráfico de coordenadas de la función de semivarianza γ(h) frente a la distancia h, y N (h) es el número de pares de datos separados, z (xi) yz (xi h) son los valores medidos de la muestra en los puntos xi y xi h respectivamente, y h es la distancia entre dos puntos de muestra separados.

Para una distribución de agregación espacial típica, la función de semivarianza generalmente aumenta con el aumento de la distancia, es decir, la variación espacial de las variables regionalizadas se vuelve cada vez mayor, y la correlación espacial disminuye gradualmente, pero cuando aumenta Cuando alcanza un cierto valor, la función de semivarianza ya no aumenta sino que permanece estable, lo que demuestra que no existe correlación espacial entre los puntos de muestreo.

La distancia cuando el valor de la función de semivarianza ya no aumenta se denomina rango de correlación espacial, denominado rango o rango de correlación, representado por a. En este momento, el valor de la función de semivarianza se denomina valor de umbral, representado por C0 C. El Función de semivarianza La intersección de la curva en el eje Y se denomina valor de discontinuidad regional, también llamado coeficiente de pepita o varianza del núcleo, representado por C0. El tamaño de C0 puede reflejar la aleatoriedad local de las variables regionalizadas. (El pilar del puente es una pieza de oro)/El tamaño del pilar del puente (es decir, C/(C0 C)) puede reflejar la proporción de variación espacial en la variación total, o el tamaño de la aleatoriedad (pepita/pilar del puente, es decir, C0/(C0 C) )) puede reflejar la proporción de variación en la variación total causada por la autocorrelación espacial de los precios no relacionados con la tierra dentro del alcance de la investigación, es decir, la aleatoriedad y la estructura de los precios de la tierra.

3 Análisis geoestadístico de los precios de la tierra en Ningbo

3.1 Alcance del análisis geoestadístico y distribución de la muestra de los precios de la tierra en Ningbo

Esta vez la nivelación de la tierra en el área urbana de Ningbo Incluyendo los seis distritos de Ningbo, existen grandes diferencias en los métodos de uso de la tierra y los niveles de desarrollo del mercado de la tierra, especialmente en las zonas montañosas, las transacciones de tierras son raras y las muestras de precios de la tierra son escasas. Desde la perspectiva de los requisitos geoestadísticos para los puntos de muestra, aunque no se requiere un muestreo regular de los puntos de muestra del precio de la tierra, la escasez de puntos de muestra en un área grande afectará en gran medida la confiabilidad de los resultados del análisis. Al mismo tiempo, considerando que las transacciones de tierras en el área urbana de Ningbo se concentran principalmente en un círculo de radiación con el área de Sanjiang como núcleo, el análisis geoestadístico de los precios de la tierra en el área urbana de Ningbo se define como el área que se extiende hacia afuera desde el área de Sanjiang en la ciudad de Ningbo. . El rango de análisis y las muestras de valencia dentro del rango se muestran en las Figuras 1 a 3.

Figura 1 Distribución de muestras de precios de suelo comercial dentro del rango de análisis

Figura 2 Distribución de muestras de precios de suelo residencial dentro del rango de análisis

Figura 3 Distribución de suelo industrial muestras de precios de la tierra dentro del rango de análisis Figura

3.2 Análisis de los cambios en los precios de la tierra en condiciones anisotrópicas

Como variable regional, los precios de la tierra cambian en todas las direcciones. Si una variable regionalizada cambia en diferentes direcciones, entonces se dice que es isotrópica cuando el variograma r (h) cambia igual en todas las direcciones, y viceversa. Las Figuras 4 a 6 muestran las curvas de cambio de diferentes tipos de precios de la tierra en las cuatro direcciones de 0°, 45°, 90° y 135°.

(1) Los precios del suelo industrial no muestran características estructurales anisotrópicas. Los valores de la función de semivarianza en diferentes direcciones y diferentes distancias no pueden ajustarse a un modelo adecuado, lo que indica que el eje de desarrollo del suelo industrial en el área urbana de Ningbo no está claro y los factores de política de los precios del suelo industrial también son grandes, lo que da como resultado una mala regularidad. de los precios de la tierra.

(2) Tanto los precios del suelo residencial como comercial muestran ciertas características estructurales anisotrópicas. En diferentes direcciones, el valor de la pepita, el valor de adyacencia y el rango son diferentes, lo que tiene las características de anisotropía zonal. En la dirección 135 (noroeste-sureste), el efecto de ajuste de los valores de la función de semivarianza del precio de la tierra a diferentes distancias es mejor, lo que indica que la construcción del área central del distrito de Yinzhou en los últimos años ha tenido un impacto significativo en la patrón de distribución de las funciones comerciales y residenciales de Ningbo. Se ha construido un gran número de zonas residenciales en el oeste y sur de Sanjiang, Ningbo, formando nuevos centros comerciales como Trust-Mart y Metro.

3.3 Análisis de los cambios en el precio del suelo en condiciones isotrópicas

Para comparar diferentes precios del suelo y analizar la difusión del precio del suelo, a menudo es necesario transformar la estructura anisotrópica en varios tipos de suelo. precios mediante transformación lineal y transformación matricial. El principio es que al cambiar la distancia h en diferentes direcciones, γ(h) cambia igual en todas las direcciones. El software geoestadístico GS proporciona esta herramienta, que puede convertir variables regionalizadas anisotrópicas en estructuras isotrópicas para su estudio. Las Figuras 7 a 9 muestran las curvas de cambio de diferentes tipos de precios de la tierra bajo isotropía, y las Figuras 10 a 12 muestran los planos y las superficies tridimensionales correspondientes de diferentes tipos de precios de la tierra después de la interpolación espacial de Kriging. La Tabla 1 proporciona los parámetros de la fórmula de simulación de la curva de cambio bajo diferentes tipos de precios de la tierra e isotropías.

Tabla 1 Isotropía de los parámetros de la fórmula de simulación de la curva de cambio bajo diferentes tipos de precios del suelo

Figura 4 Curvas de cambio de los precios del suelo industrial en las cuatro direcciones de 0, 45, 90 y 135 (exponencial modelo) .

Figura 5 Curvas de cambio de precios del suelo residencial en cuatro direcciones (0, 45, 90, 135) (modelo exponencial).

Figura 6 La curva de cambio del precio del suelo industrial en las cuatro direcciones 0, 45, 90 y 135 (modelo esférico)

La ecuación de simulación de la curva de cambio del precio del suelo industrial es:

Innovación en tecnología de la información terrestre y desarrollo de ciencia y tecnología terrestres: Actas de la Conferencia Académica Anual de 2006 de la Sociedad China de Ciencias Terrestres.

Figura 7 Curva de cambio del precio del suelo industrial (modelo esférico)

La ecuación de simulación de la curva de cambio del precio del suelo residencial es:

Innovación en tecnología de la información del suelo y suelo Desarrollo de ciencia y tecnología: Actas de 2006 de la conferencia académica anual de la Sociedad China de Ciencias de la Tierra.

La ecuación de simulación de la curva de cambio del precio de la tierra comercial es:

Innovación en tecnología de la información sobre la tierra y desarrollo de ciencia y tecnología de la tierra: Actas de la Conferencia Académica Anual de 2006 de la Sociedad China de Ciencias de la Tierra .

Figura 8 Curva de cambio del precio del suelo residencial (modelo esférico)

Figura 9 Curva de cambio del precio del suelo comercial (modelo esférico)

Figura 10 Después de la interpolación espacial kriging Industrial Plano de precio del suelo y superficie tridimensional correspondiente.

Figura 11. Plano de precio del suelo residencial y superficie tridimensional correspondiente tras la interpolación espacial Kriging.

Figura 12 El plano del precio del suelo comercial y la superficie tridimensional correspondiente después de la interpolación espacial Kriging.

4 Conclusiones

(1) Los tres tipos de precios de la tierra tienen correlación espacial dentro de un cierto rango espacial, y su distancia de correlación espacial es de 1810 ~ 3925 m. La distancia de correlación espacial de los precios del suelo industrial es la más grande, que es de 3925 m; la segunda es residencial, que es de 2914 m y la más baja es comercial, que es de 1810 m, lo que indica que el gradiente de cambio espacial en los precios del suelo es el del suelo comercial; mayor que el suelo residencial, y el suelo residencial es mayor que el suelo industrial.

(2) En la varianza total de las tres variaciones espaciales de los precios de la tierra, la proporción de la varianza estructural (C) es mayor que la proporción del efecto pepita (C0). Esto muestra que los factores deterministas (condiciones del tráfico, infraestructura, condiciones ambientales, etc.) tienen un mayor impacto en los precios de la tierra que las diferencias en los precios de la tierra causadas por factores aleatorios, y la composición de los precios de la tierra es relativamente razonable.

(3) El efecto pepita (C0) es precio del suelo residencial>precio del suelo comercial>precio del suelo industrial, lo que indica que entre los tres tipos de precios del suelo, los precios del suelo residencial son los más susceptibles a la influencia de factores inciertos. Factores, con los mayores cambios de precios, y precios del suelo industrial Los más estables. Esto es consistente con el evidente aumento de los precios de la vivienda en el mercado inmobiliario de Ningbo y las políticas de control macroeconómico introducidas por el gobierno de vez en cuando en los últimos años.

Figura 13 Distribución de los precios de los suelos comerciales en Ningbo

Figura 14 Distribución de los precios de los suelos residenciales en Ningbo

(4) Coeficiente de variabilidad espacial C/C0 C, El precio del suelo comercial es 0,659, el precio del suelo residencial es 0,807 y el precio del suelo industrial es 0,874, lo que indica que el precio del suelo industrial tiene la variabilidad espacial más fuerte y se ve más afectado por los precios del suelo circundante. En los últimos años, los precios de los suelos comerciales y residenciales en Ningbo se han visto afectados por los ajustes de planificación urbana. Con la construcción de centros urbanos recientemente planificados (como la Ciudad Nueva del Este) y subcentros (Distrito Central de Yinzhou), el espacio muestra características discontinuas y repentinas.

(5) A partir del mapa de distribución de precios de la tierra del centro de la ciudad de Ningbo (área de Sanjiang) obtenido por interpolación espacial, y agregando factores básicos de control como carreteras y ríos (Figura 13 ~ Figura 15), se puede visto que el comercio de la ciudad de Ningbo El patrón de diferenciación regional de los precios de la tierra es obvio. No solo los precios de la tierra son más altos en las áreas urbanizadas de la ciudad central original y la ciudad vieja, sino que también la ciudad se está desarrollando hacia el este, el distrito de Jiangbei. desarrollándose hacia el norte y el distrito de Haishu se está desarrollando hacia el oeste. Los patrones cambiantes de los precios de los terrenos residenciales y los precios de los terrenos industriales en el área urbana de Ningbo también se han reflejado de manera muy intuitiva.

Figura 15 Distribución de los precios del suelo industrial en Ningbo

Referencia

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