俄罗斯典型城市扩张时空格局与驱动机制——基于遥感决策融合与多元离散回归模型
|
李宇, 孟丹, 叶海鹏, 张宁, 郑吉, 李飞, 董锁成
|
Spatiotemporal pattern and driving forces of typical Russian cities: Based on remote sensing decision fusion and multiple discrete regression model
|
LI Yu, MENG Dan, YE Haipeng, ZHANG Ning, ZHENG Ji, LI Fei, DONG Suocheng
|
|
表8 新西伯利亚逻辑回归结果
|
Tab. 8 The result of Logistic in Novosibirsk
|
|
新西伯利亚 | 西向 | 驱动因子 | 回归系数 | Wald | 显著性 | 标准差 | 驱动因子 | 回归系数 | Wald | 显著性 | 标准差 | 坡向 | -0.003 | 52.415 | 0.000 | 0.997 | 坡向 | -0.003 | 4.627 | 0.032 | 0.997 | 海拔 | 0.014 | 141.190 | 0.000 | 1.014 | 距河流距离 | -0.002 | 41.532 | 0.000 | 0.998 | 灯光指数 | 0.123 | 40.167 | 0.000 | 1.130 | 灯光指数 | 0.344 | 23.354 | 0.000 | 1.411 | 距公共服务距离 | -0.000 | 68.970 | 0.000 | 1.000 | 距交通服务距离 | 0.003 | 42.119 | 0.000 | 1.003 | 距商业服务距离 | 0.000 | 89.680 | 0.000 | 1.000 | 距商业服务距离 | 0.001 | 17.266 | 0.000 | 1.001 | 距公路距离 | 0.000 | 219.963 | 0.000 | 1.000 | 距公路距离 | 0.002 | 40.595 | 0.000 | 1.002 | 距铁路距离 | 0.000 | 25.461 | 0.000 | 1.000 | | | | | | 坡度 | -0.573 | 31.057 | 0.000 | 0.564 | | | | | | ROC | 0.769(0.755~0.783) | ROC | 0.944(0.927~0.961) |
|
|
|