Resumen

El patrón, proceso y mecanismo de la heterogeneidad residencial varían significativamente con diferentes escalas geográficas. Sin embargo, la mayoría de los métodos tradicionales ignoran el problema del tablero de ajedrez y la unidad de área modificable (MAUP), lo cual puede ocultar la complejidad y jerarquía del espacio social. Tomando la ciudad de Hangzhou como ejemplo, se propuso un método multiescalar basado en la teoría de la entropía de la información para estimar la heterogeneidad residencial y su sensibilidad a la escala. Basándonos en el sexto censo de población de Hangzhou y en la base de datos de precios de vivienda de 6,536 distritos residenciales de 2008 a 2018, exploramos el efecto de escala y las características dinámicas de la heterogeneidad residencial. Los resultados de la simulación espacial y el análisis geoestadístico basados en el módulo Python Spatial Analysis Library (PySAL) muestran que el algoritmo multiescalar presenta mejor el patrón real de segregación

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Patrón; Proceso; Mecanismo; Heterogeneidad residencial; Escalas geográficas; Método multiescalar
• Keywords:Pattern; Process; Mechanism; Residential heterogeneity; Geographical scales; Multiscalar method