在區(qū)域一體化背景下,隨著區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施完善和中心城市功能集聚,城際通勤現(xiàn)象越來越普遍,多源大數(shù)據(jù)為相關(guān)研究提供了有效的數(shù)據(jù)支撐。以武漢城市圈32個(gè)區(qū)縣到武漢市中央活動(dòng)區(qū)的城際通勤量為研究對(duì)象,基于多源大數(shù)據(jù)結(jié)合地理加權(quán)回歸模型探究城際通勤量的空間分布特征及影響因素。結(jié)果表明:①城際通勤量具有空間自相關(guān)性,在區(qū)縣尺度呈現(xiàn)出從武漢市鄰近區(qū)域向外衰減的分布特征,在鄉(xiāng)鎮(zhèn)/街道尺度呈分散點(diǎn)狀分布特征。②地理加權(quán)回歸模型相比于多元線性回歸模型擬合能力更佳,社會(huì)經(jīng)濟(jì)、土地利用和交通通達(dá)水平三類特征因素能夠有效解釋城際通勤量分布,其中人口規(guī)模和人工地表覆蓋面積都與城際通勤量呈正相關(guān),人民生活水平越高跨城通勤者越少,區(qū)域可達(dá)性的提升能使節(jié)點(diǎn)之間的城際通勤量增加。③各因素對(duì)城際通勤量的影響具有空間差異特征,常住人口總量對(duì)武漢市鄰近區(qū)域影響較強(qiáng),人均GDP（Gross Domestic Product,國內(nèi)生產(chǎn)總值）的負(fù)向影響強(qiáng)度由東部向西部遞減,人工地表覆蓋面積的影響強(qiáng)度由西部往東部遞減,公路可達(dá)性比列車可達(dá)性的影響更顯著。 

【文章來源】：地理信息世界. 2020,27(02)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

城際通勤量空間分布

城際通勤量LISA顯著性

首先利用SPSS軟件的描述統(tǒng)計(jì)工具繪制城際通勤量的Q-Q圖,得到圖3所示的正態(tài)Q-Q圖中的點(diǎn)都與參考直線的偏離程度不大,說明城際通勤量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,可以用于之后的回歸分析之中。利用線性回歸方法對(duì)常住人口總量、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、公路可達(dá)性、列車可達(dá)性和人工地表覆蓋面積6個(gè)變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),結(jié)果表明常住人口總量和地區(qū)生產(chǎn)總值的VIF>10,在剔除掉地區(qū)生產(chǎn)總值之后再進(jìn)行回歸,剩余的5個(gè)因素不存在或僅存在較弱的多重共線性,可以用于之后的回歸分析中。2.3 地理加權(quán)回歸結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
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