农用地地价是影响国民经济发展的重要因素,对国土资源的优化配置、土地利用结构调整等有重要的参考价值。长久以来,农用地地价分析多局限于数据的传统统计分析,而忽略了其空间属性。另外,传统分析方法多基于地价的整体结构,很少涉及空间局部地价变化的研究,农用地地价受多种因素的影响,而且影响因素在空间具有变异性。本文以农用地投入产出数据为基础,应用收益还原法计算样点地价,并在GIS支持下,应用地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression Model,简称GWR模型)对农用地地价空间结构的多种影响因素进行分析。其主要内容和取得的成果如下：(1)样点地价的计算。在谷城县2006-2008年农用地投入产出调查数据的基础上,计算农用地样点纯收益值,并剔除过大或过小的异常值,保留262个样点值；之后采用安全利率加风险调整值法确定收益还原率,确定谷城县还原率为4.5%；最后计算农用地样点地价,对样点地价进行统计分析。(2)地价空间非平稳性检验。通过利用半方差函数,对样点地价值在0°45°、90°和135°四个方向上的分布情况进行分析,结果表明农用地样点地价具有几何异向性,地价在区域空间上的变化是非平稳的。地价在空间上具有非平稳性,是应用GWR模型研究农用地地价和影响因素之间关系的前提条件。(3)GWR模型的计算。通过特尔菲法筛选影响研究区农用地地价的社会、自然和区位因素,分别为国道、省道、县道、城镇、水源保证率、农田路网密度、人均耕地面积、坡度8个因素,并对各影响因素进行量化,构建GWR模型；之后分别选用固定型空间核与CV带宽方法、固定型空间核与AIC带宽方法、调整型空间核与CV带宽方法、调整型空间核与AIC带宽方法四种结合方法进行GWR模型运算。结果表明,调整型空间核与CV带宽结合方法的模型拟合度最高。(4)农用地地价空间结构分析。运用ArcGIS中GWR分析功能创建各影响因素回归系数的栅格图,该结果能够直观表达各因素空间局部变化对农用地地价的影响及影响程度。(5)GWR模型精度的验证。将GWR模型与克里格插值模型进行比较,从总样点中随机选取10%的样点,比较这些样点真实值与各模型预测值之间的差异。结果表明,GWR模型预测精度更高,在实际应用中更具有可靠性。