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Interpolating Spatial Interaction Data~1

机译：插值空间互动数据〜1

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Spatial interpolation has been widely used to improve the spatial granularity of data, or to mediate between inconsistent zoning schemes of spatial data. Traditional areal interpolation methods translate values of source zones to those of target zones. These methods have difficulty in dealing with flow data, as each instance is associated with a pair of zones. This study develops a new concept, flow line interpolation, to fill the abovementioned gap. We also develop a first flow line interpolation method to estimate commuting flow data between spatial units in a target zoning scheme based on such data in a source zoning scheme. Three models (i.e., areal-weighted, intelligent, and gravity-type flow line interpolation) are presented. To test the estimation accuracy and the application potential of these models, a case study of Fulton County in Georgia is conducted. The results reveal that both the areal-weighted and intelligent models are very promising flow line interpolation methods.
机译：空间插值已广泛用于改善数据的空间粒度，或在空间数据的不一致分区方案之间进行调解。传统的面插值方法会将源区域的值转换为目标区域的值。这些方法难以处理流数据，因为每个实例都与一对区域关联。这项研究提出了一种新概念，即流线插值法，以填补上述空白。我们还开发了第一种流线插值方法，以基于源分区方案中的数据估计目标分区方案中空间单元之间的通勤流数据。提出了三种模型（即面加权，智能和重力式流线插值）。为了检验这些模型的估计准确性和应用潜力，进行了佐治亚州富尔顿县的案例研究。结果表明，面积加权模型和智能模型都是非常有前途的流线插值方法。

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