住宅价格和居民基本生活以及社会的健康稳定发展息息相关。针对现有对西部二线城市住宅价格的空间分布研究较少的情况,对住宅价格的空间分布特征及其影响因素展开研究,为土地规划、城市基础设施建设和房地产开发提供相应的决策支持。本文从地质统计学角度出发,以451处西安市主城区的住宅价格数据为例,在实证分析中利用空间自相关、变异函数、克里金空间插值等方法,总结了城市住宅价格的空间结构特征,并证明了住宅价格的空间非平稳性。接着选取适宜的影响因子构建一般Hedonic特征价格模型和GWR地理加权回归模型对西安市住宅价格的影响因素进行研究。本文的主要研究成果是:(1)通过地质统计学的方法,发现西安市住宅价格整体呈现空间正相关性,其全局Moran’s I指数为0.333。在各向同性上,指数模型是住宅价格的最优拟合模型,模型决定系数(R~2)为0.974,但在不同方向上变异程度不尽相同。目前,西安市住宅价格的空间分布在整体上呈现南高北低、东高西低的趋势,存在明显的空间变异性;并且形成一个极值中心,两个次级核心组团,两个新组团的局面。(2)选取商服中心、公交站点、地铁、路网密度、医院、学校、公园和水域作为西安市住宅价格的影响因素,通过建立Hedonic特征价格模型和GWR地理加权回归模型,定量分析住宅价格与其影响因素之间的关系。模型对比分析显示,GWR模型的拟合度(R~2)明显优于Hedonic模型。从GWR模型的回归结果中发现各个影响因素对住宅价格的空间影响存在较大差异,商服中心、地铁、医院、学校、公交站点、水域对住宅价格的影响较为显著,呈现出较强的相关性,路网密度对住宅价格的影响较小,不是住宅价格的主要影响因素。(3)利用ArcGIS建立西安市住宅价格的空间数据库,通过空间分析方法,对住宅价格的空间分布特征及GWR模型回归结果直接进行可视化分析,直观地显示西安市住宅价格的空间结构和影响因素空间差异性,并对西安市住宅格局的优化提出建议。