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申请/专利权人：南京大学

摘要：本发明公开了一种基于多源数据的工业一体化空间化方法，属于多源数据整合技术领域，包括以下步骤：S1、数据收集；S2、数据预处理；S3、数据质量检验；S4、相关性分析并拟合回归模型；S5、对模型进行校准与检验；S6、产值栅格化设计；S7、汇总实验成果。本发明采用上述的一种基于多源数据的工业一体化空间化方法，能够有效地整合来自不同地区的经济数据，为经济地理学研究提供更为全面和准确的数据支持，优化空间布局和产业结构，利于区域产业间协同发展。

主权项：1.一种基于多源数据的工业一体化空间化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集，首先确定数据需求，通过确定需求来确认收集地图POI数据、夜间灯光数据、土地利用数据、年鉴数据，并对数据进行校验和整理；S2、数据预处理，导入数据至对应软件，利用软件对人口、POI、土地利用、道路数据、夜间灯光数据进行分区统计，计算各市的人口密度均值、POI密度均值、土地利用均值、道路密度均值、夜间灯光均值；S3、数据质量检验，初步建立数据质量评估标准，对处理后的人口、POI、土地利用、道路数据、夜间灯光数据进行数据质量检验并评估其质量检验结果；S4、相关性分析并拟合回归模型，使用最小二乘法分析市级年鉴数据平均值与人口、POI、土地利用、道路数据、夜间灯光数据的相关性，并进行共线性检验，同时利用拟合好的回归模型计算每个格网的产值；具体包括以下步骤：S41、将研究区域划分成1000m×1000m的网格；S42、对能代表第二产业四个门类的POI数据进行密度分析，得到各类的POI密度；S43、将遥感数据与POI核密度、四个门类产值和建立对应关系，分市域统计各市的网格数，进而得到各市内遥感数据与POI数据的平均值；S44、利用回归模型对网格内的POI密度和遥感数据进行回归，求出网格内的四个门类产值和第二产业总值；S5、对模型进行校准与检验，对模型拟合精度建立评估标准，对比各市域实际产值与市域内网格产值总和，不断修改变量完善模型，并检验每次改进后的模型精度；具体包括以下步骤：S51、准备数据集：利用ArcGIS将数据叠加后导出为结构化数据，数据格式为各市域产值数据，以及地理空间数据的平均值；S52、进行ols分析：利用Stata软件对数据集进行回归分析，计算各地理空间数据与各行业产值的关系强度； 其中，Indij表示区域j中产业i的产业值，λ1、λ2、表示回归系数；S53、对模型进行检验：利用Stata软件对构建好的模型进行共线性和显著性检验；S54、拟合数值：利用拟合后的回归模型对研究区域各网格内的数值进行预测，得到产值结果；S55、统计拟合产业值：统计各区域网格内预测的产业值；S56、与实际值进行对比：利用Stata对实际值和预测值进行拟合，利用R2和调整后R2对模型进行评估；S57、线性校正：对误差大的市产业值进行线性校正，再重复与实际值相比，直到R2值合格，OutPutc＝OutPuti×OutPutsOutPutg其中：OutPutc表示线性纠正后的网格的产值；OutPuti表示拟合估算的每个栅格格网的产值；OutPuts和OutPutg分别表示对应区域的产值统计值和模拟值；S6、产值栅格化设计，确认网格的比例尺和网格大小，对预测产值进行网格化，最后检查栅格化数据的准确性；S7、汇总实验成果，计算各网格的区位商，建立评估指标。

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