《表4 Logistic回归分析及ROC检验结果Tab.4 Results of logistic regression and receiver operating characteristic (

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《基于生态-经济权衡的京津冀城市群土地利用优化配置》

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使用CLUE-S模型自带的covert工具，可以将土地利用类型和各驱动因子的栅格数据转换为TXT数据，继而导入SPSS中进行logistic回归分析，最终得到的回归结果与ROC检验如表4所示。由于驱动因素对不同土地利用类型的解释力不同，每一类土地利用类型logistic回归剔除的弱解释力因子也不同，但不同土地利用类型之间对驱动因子的剔除不会相互影响。例如表4中，仅对水体和建设用地的分布来说，土壤有机碳含量的解释性较弱，在回归中被剔除。驱动因子对几种土地利用类型转换的ROC值都大于0.7，拟合程度较好，由此得到的土地利用类型空间转换概率矩阵是具有解释性的。