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摘要： 针对统计数据对GDP空间分布信息表达存在的局限性，耦合GDP统计数据、城市兴趣点数据、夜间灯光数据以及土地利用数据，提出了一种GDP空间化方法。以北京市为实验区，首先，利用土地利用类型与GDP的关系，实现了第一产业GDP的100 m网格空间化；其次，通过计算兴趣点密度分布情况，并耦合夜间灯光指数以及土地利用类型，建立了第二、三产业GDP空间化模型；最终，将分产业结果进行空间整合，完成北京市100 m网格的GDP分布结果。结果表明：加入兴趣点的多源耦合模型较夜间灯光指数单因素模型，R2从0.84提高至0.92，生成的结果可以更好地体现区域GDP的空间差异。表明多源信息耦合模型可以提高GDP空间化模拟精度，兴趣点数据可以有效地反映GDP空间分布，为GDP空间化提供数据支持。 关键词： GDP空间化;  兴趣点;  夜间灯光指数;  土地利用     Abstract: Aiming at the limitations of statistical data on the spatial distribution information of GDP， a method of GDP spatialization was proposed by coupling GDP statistics， urban Point Of Interest（POI）， nighttime lighting data and land use data. First， taking Beijing as an experimental area， using the relationship between land use type and GDP， the 100m grid of the first industry GDP will be spatialized. Secondly， establishing the spatialized expression model of GDP in the second and third industries by determining coupling the POI kernel density， the nighttime lighting index and land use data. Spatially integrate the results of sub-industry and complete the GDP distribution results of Beijing with 100 m resolution finally. The results show that the multi-source coupling model with the POI is higher than the general nighttime light index single factor model. R2 is increased from 0.84 to 0.92. The generated results can better reflect the spatial difference of regional GDP. The results show that multi-source coupling model can improve the spatialization accuracy of GDP. POI can effectively reflect the spatial distribution of GDP and provide data support for GDP spatialization.

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