初步了解MGWR：多尺度地理加权回归的Python实现

引言

在探索空间数据时，我们经常会遇到空间异质性这一概念。简而言之，空间异质性描述了某一属性或过程在空间上的不均匀分布。为了理解和建模这种异质性，地理加权回归（GWR）成为了一个强大的工具。但GWR有一个基本假设：所有被建模的过程都在同一空间尺度上运行。这在现实中并不总是成立，因此，多尺度GWR（MGWR）应运而生，放宽了这一假设。Python中的mgwr库为我们提供了实现这两种方法的工具。

广州市作为中国南方的经济和文化中心，最近有一篇关于《建成环境对共享单车周末出行的影响》的文章发布在INTERNATIONAL JOURNAL OF SUSTAINABLE TRANSPORTATION期刊上，此研究旨在探讨广州市建成环境对周末共享单车出行的影响，以期为城市规划和交通管理提供科学依据。

论文研究者对广州市周末共享单车的骑行数据进行空间分析。通过MGWR方法，我们可以更加深入地了解建成环境各因素对共享单车使用的影响及其空间异质性。

研究发现，高密度道路网和住宅区的兴趣点对提高居民区的共享单车使用率起到了积极作用。这可能是因为密集的道路网为共享单车提供了便捷的通行条件，而住宅区的兴趣点则吸引了大量的人流和车流。

从设计角度来看，道路的密集程度同样对共享单车的骑行量产生了正面影响。特别是在城中村等地，由于道路网络的便捷性，居民更倾向于选择共享单车作为出行工具。然而，城市绿地对公园内共享单车的使用率产生了负面效应，这可能与地方政府的管制措施有关。

从设计角度来看，道路的密集程度同样对共享单车的骑行量产生了正面影响。特别是在城中村等地，由于道路网络的便捷性，居民更倾向于选择共享单车作为出行工具。然而，城市绿地对公园内共享单车的使用率产生了负面效应，这可能与地方政府的管制措施有关。

研究者认为城市功能混合更适合共享单车出行，

因为城市功能混合对共享单车的使用具有普遍的促进作用。功能丰富的区域更能激发共享单车的使用热情，增添城市的活力。同时，骑行环境的设计也至关重要。道路密度和眼平绿化等因素对共享单车的使用量产生直接影响。因此，在城市规划和交通设计中应充分考虑这些因素，以创造更加安全、舒适和便捷的骑行环境。

他们提出了一系列政策建议。首先，在城中村等高需求区域增加共享单车的投放，以满足居民的出行需求。其次，在周末考虑到公共交通站点的可达性对共享单车使用的影响较小，应避免在这些区域过度投放共享单车。最后，城市规划和交通管理部门应加强与共享单车企业的合作与沟通，共同推动城市交通系统的可持续发展。

什么是GWR和MGWR？

GWR：地理加权回归

GWR是一种局部回归技术，它允许参数（如斜率和截距）在空间上变化。这意味着，对于数据集中的每个位置，GWR都会拟合一个回归模型，该模型基于该位置及其邻近位置的数据。通过这种方式，GWR能够捕捉到空间异质性。

MGWR：多尺度地理加权回归

与GWR不同，MGWR允许不同的回归参数在不同的空间尺度上变化。这为我们提供了一个更灵活、更现实的模型，因为不同的过程可能在不同的空间尺度上运行。

为什么使用mgwr库？

mgwr库是一个Python包，专门为实现多尺度地理加权回归而设计。它提供了用户友好的API，使得研究人员和数据分析师能够轻松地在Python环境中进行空间数据分析。

mgwr库的核心功能

数据准备

在使用mgwr之前，您需要准备空间数据。这通常涉及收集和清洗数据，以及将其转换为适合空间分析的格式（如GeoDataFrame）。

建筑环境对共享单车使用影响因素表——建成环境对共享单车周末出行的影响

如上文举出的案例中，从密度、多样性、设计、目的地可达性与公交系统的距离。其中加入了由街景地图数据生成的绿化程度、街道开阔度等变量。

GVI 的分布情况——建成环境对共享单车周末出行的影响

模型拟合

使用mgwr库，您可以轻松拟合GWR和MGWR模型。这包括选择适当的带宽（决定每个位置的邻近范围）和核函数（决定如何对每个位置的邻近位置进行加权）。

拟合的结果：

从 GWR 和 MGWR 中获得的每个参数表面的最佳带宽和 p 值

模型诊断

拟合模型后，mgwr提供了各种诊断工具，帮助您评估模型的性能。这包括残差图、AIC和BIC值等。

结果可视化

为了更直观地理解模型的输出，mgwr支持将结果可视化为地图或图表。

实践中的MGWR

MGWR在许多领域都有应用，包括环境科学、城市规划、公共卫生等。例如，在环境科学中，研究人员可以使用MGWR来探索不同污染物浓度与各种环境因素（如温度、湿度、风速）之间的空间关系。

需要了解更多MGWR代码信息可以访问：mgwr/notebooks/MGWR_Georgia_example.ipynb at master · pysal/mgwr · GitHub

结论

mgwr库为Python用户提供了一个强大的工具，用于探索和理解空间数据中的复杂关系。通过结合GWR和MGWR，该库使我们能够更准确地建模和解释空间异质性，从而在多个领域推动科学和研究的发展。

常见问题解答

1. MGWR和GWR的主要区别是什么？undefinedMGWR放宽了GWR的假设，允许不同的回归参数在不同的空间尺度上变化。
2. 我如何选择合适的带宽？undefined带宽的选择通常基于交叉验证或赤池信息准则（AIC）等统计方法。mgwr库提供了自动选择带宽的功能。
3. 我可以使用mgwr库进行预测吗？undefined是的，一旦拟合了GWR或MGWR模型，您就可以使用mgwr库进行空间预测。
4. 我需要具备哪些背景知识才能使用mgwr库？undefined对回归分析和空间统计的基本理解将有助于您更有效地使用mgwr库。
5. mgwr库与其他空间统计库相比如何？undefinedmgwr库专注于多尺度地理加权回归，而其他库（如PySAL）可能提供更广泛的空间统计工具。选择哪个库取决于您的具体需求。

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