《表1 GDP空间化模型评价指标》

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《夜光遥感数据支持下的区域经济空间格局精细化模拟——以河南省为例》

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构建GDP1与耕地面积的一元线性回归模型、GDP1与耕地面积和农村人口的多元回归模型、GDP23与灯光指数TNL的一元线性回归模型及地理加权回归模型进行对比分析（表1）。选取模型拟合度（R2）、标准差、平均相对误差、残差平方和作为模型评价指标（表1）。GDP1多元线性回归模型（R2=0.78）较一元线性回归模型（R2=0.74）整体精度有所提高，平均相对误差由35.47%降至22.69%，且多元回归模型的VIF为2.69，证明解释变量的筛选是合理的。GDP23地理加权回归模型（R2=0.98）比一元线性回归模型（R2=0.89）模拟精度显著提高，平均相对误差由34.31%降至17.63%。地理加权回归将空间关系作为权重函数可以充分体现各地区的空间异质性，使模拟精度明显提高。