[发明专利]一种基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法

权利要求书

1.一种基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法，其包括如下步骤：

基于MGWR模型的对中国进行划分，得到多个经济分区；

基于经济分区模拟格网尺度GDP。

2.根据权利要求1所述的基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法，其特征在于，所述基于MGWR模型的对中国进行划分，得到多个经济分区，包括：

对变量进行处理；

构建MGWR模型；

划分经济分区。

3.根据权利要求2所述的基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法，其特征在于，所述对变量进行处理，包括：

对自变量进行处理，依据行政边界数据，利用分区统计的方法分别得到县级行政单元变量数据的均值和总值；

分别将各区同一县级区划的自变量和对应的因变量以相同的ID进行关联；

提取各县级行政单元中心点的经纬度坐标，汇总成建模表格。

4.根据权利要求3所述的基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法，其特征在于，所述建模表格包括：

县级样本ID、各县经纬度坐标、因变量和自变量。

5.根据权利要求3所述的基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法，其特征在于，所述构建MGWR模型，包括：

利用MGWR软件，将所述建模表格中的数据输入到软件中进行MGWR模型构建，得到各个自变量的空间回归系数。

6.根据权利要求5所述的基于经济分区的中国格网尺度GDP模拟方法，其特征在于，所述划分经济分区，包括：

在ArcMap软件中利用聚类分析工具，输入MGWR模型构建所得的自变量空间的回归系数，将中国划分为七大经济分区。

7.根据权利要求1所述的基于经济分区的格网尺度GDP模拟，其特征在于，所述基于经济分区模拟格网尺度GDP，包括如下步骤：

S1，对因变量进行处理：

对缺失的中国县级统计GDP数据进行预测和填补，填补后得到所有县级行政单元的统计GDP数据；

对所有县级行政单元的统计GDP数据进行以10为底的对数处理，获得构建随机森林模型的因变量；

S2，模型训练集汇总：

依据县级行政边界数据，利用分区统计的方法分别得到县级行政单元的特征值，并将同一县级区划的特征值和对应的因变量以相同的ID进行关联，最后含特征值和因变量信息的县级单元数据依据经济分区进行拆分，从而得到构建各随机森林模型所需的训练集数据；

S3，模型的训练与构建：

利用Python语言，通过调用scikit-learn库来完成各经济分区随机森林模型的训练和构建；

S4，模型测试集汇总：

利用ArcMap软件中的渔网工具分别构建各经济分区以及中国整体不分区的1km格网矢量数据图层，并使用该格网数据结合分区统计工具对特征数据进行均值提取，得1km格网对应的特征信息，并将所有格网提取的特征信息按经济分区汇总成不同的测试集以待建模；

S5，权重层的生成：

调用原先利用县级数据训练好的各分区随机森林模型，将汇总得到的各分区1km格网测试集输入到模型中，预测得到1km格网所对应的GDP；预测所得的GDP作为权重层结合分区制图法生成最终的格网尺度GDP；

S6，分区制图法模拟格网尺度GDP：

所用的统计数据为各个县级行政区划所对应的GDP统计数据，权重层为由随机森林产生的1km格网所对应的GDP值；

基于以下公式实现县级GDP数据模拟至1km网格中，完成对中国七大经济分区以及中国整体不分区的格网尺度GDP模拟；

P_G＝G_i×PG_w/PG_si

式中，P_G为最终模拟所得的1km格网GDP估计值；i代表县级行政区划；G_i为县级行政区划的GDP统计数据；PG_w为随机森林生成的1km格网GDP数据；PG_si则是PG_w在对应县级行政区划的分区统计总值；

S7，基于分区与未基于分区格网尺度GDP精度对比：

利用分区统计工具结合县级行政边界数据，计算基于分区GDP格网数据和未基于分区GDP格网数据在各县级单元的总值，并分别计算县级单元预测GDP的分区统计总值与县级单元的统计GDP真值的相对误差；

RE_i＝(G_pi-G_ri)/G_ri

式中，i代表县级行政区划；RE_i为各县级行政单元的相对误差；G_pi为基于分区或未基于分区模拟所得GDP格网数据在各县级行政单元分区统计的总值；G_ri为各县级行政单元统计GDP的真值，其中不包含S1中的所填补数据。