江济强，王斌，王明建，杨毅

(1.广东省国土资源测绘院，广东 广州 510500； 2.淮海工学院测绘与海洋信息学院，江苏 连云港 222005)

1 引 言

住宅价格问题是目前社会讨论的焦点之一，研究城市区域间住宅价格分布差异很有必要。而城市不同地区住宅价格一般是分区域聚集的，说明城市住宅价格分布差异是有规律的[1]，具体来讲，就是距离学校、医院、公园、购物中心等地的距离决定了对住宅价格影响的大小[2]。随着地理信息、互联网等技术的进步，越来越多的分析方法相继涌现。陈震[3]收集昆明城市各小区住宅价格，用GIS进行数据分析建模，结果表明，昆明城市住宅价格由中心向四周递减，教育、交通、容积率等因素作为次要因素影响着住宅价格。张媛[4]通过报刊等媒介收集银川市商品房数据，综合GIS分析城市的交通、环境、教育、结构等都是影响城市住宅价格的因素。熊海璐，吴晓燕等[5]通过最小二乘法分析武汉住宅价格表明住宅周围的环境和位置是决定住宅价格的最重要因素。

对于未来住宅价格的预测分析以及规律寻找，最合适的方法就是借助互联网大数据建立回归预测模型来进行分析预测。陈向阳、陈日新等[6]利用多元线性模型研究2003年～2010年广州市住宅小区价格分布趋势，发现广州市住宅小区价格由市中心CBD向四周呈递减趋势，一线城市离CBD的距离是影响住宅价格的主要因素。付益松[7]通过构建南昌市2015年3月～10月的住宅价格数据库，利用GIS克里格插值法进行分析得出影响住宅价格因子的重用大小依次为：区位、交通、公共设施、环境。……