本文对当前地价空间分异的相关方法进行了详细的研究,并根据南昌市住宅用地市场进行了分析。住宅地价数据来源江西省自然资源厅2018年7月发布的南昌城区2015居住用地标定地价评估报告,通过剩余法和基准地价系数修正法将地价修正到标准宗地现状条件下评估地价,对报告中南昌城区居住用地地价信息进行整理并建立空间数据库;然后利用ArcGIS中地统计分析的探索性空间分析工具(ESDA),分析了地价数据样本的分布模式、趋势分析、空间自相关分析和地价剖面图,总结南昌市地价数据的空间分异规律,随后对不同克里金法(Kriging)进行了对比,确认了使用普通克里金法进行空间插值生成地价数据二维图,直观地展示南昌地价空间分异规律;最后选取了容积率、交通条件、教育资源、景观生态、生活服务5大类共11小类作为地价空间分异影响因素,创新性地运用网络分析方法参与普通最小二乘法(OLS)和地理加权回归(GWR)的构建,分析地价与各影响因素的关系。本文主要得出以下几点结论:(1)由于南昌市住宅地价原始数据不满足正态分布,经过对数转换满足了此要求;另外东西方向,南北方向,东南—西北方向和西南—东北方向上地价均呈“倒U形”;地价样本具有全局空间正自相关和局部集聚性;地价的分布趋势呈现出以朝阳新城板块—滨江大道—红谷中大道为主的城市中心向边缘递减的近似同心圆的分布,其各向异性属于几何各向异性;克里金空间插值结果表明,地价高值区位于中心城区,以此为核心向外辐射。(2)构建南昌城区居住用地范围内道路交通网,通过ArcGIS网络分析中的最近设施点分析功能,为事故点(地价样点)查找最近设施点(各影响因素),并求解出最短路径,改进了以往研究模型中使用欧几里得距离不能如实反映城市真实路程的缺点,使用该方法的模型更具可信度。(3)建立最小二乘模型和地理加权回归模型,通过对比模型参数得出GWR模型优于OLS模型。根据GWR模型分析,南昌市住宅用地价格受到多种因素的影响,除了自身之外,还与附近区位有关。其中容积率是对地价空间分异影响力最大的因素,其次分别是水系、地铁站、小学、公交站、三甲医院、人民政府、中学、公园广场、购物中心、高等院校。