城市的快速扩张不断改变着土地资源的转化,带来了诸多生态环境问题。分析和模拟城市扩张的机制,并对城市未来土地利用变化的风险进行预警,利于合理调控城市的发展。本文提出了一种基于地理分区和未来用地模拟（Future Land Use Simulation, FLUS）模型的城市扩张模拟模型,用于模拟和预测复杂的土地利用变化。该模型利用多指标数据进行空间聚类,耦合地理分区结果进行城市扩张模拟。珠江三角洲2005—2015年的城市扩张模拟结果显示,分区下的模拟精度（FoM=0.2329,提高了9%）明显高于未分区,说明不同分区在土地利用转化上存在空间差异,该模型能更有效地模拟城市土地利用变化。另外,本文构建了一种城市扩张预警指标评价体系,用于评估城市扩张的警情。根据在2005—2015基础上预测的2025—2045年土地利用变化结果,对珠江三角洲城市扩张进行多尺度预警分析。综合预警结果显示该区域大部分城市至2045年城市扩张警情将达到中警和重警,其中东莞警情一直维持在重警。由此,未来需要加强对珠三角城市扩张的宏观调控,以此来缓解未来城市扩张的警情。

FLUS模型是一种新型的土地利用变化模拟模型,应用前景广阔。本文通过在FLUS模型的人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）训练模块中引入空间自相关因子来改进模型,以珠江三角洲地区为例,基于2009年、2015年土地利用数据和一系列驱动因子对改进的模型进行了验证,并利用该改进的FLUS模型模拟了2035年研究区在3种情景下土地利用变化格局。结果表明：① 引入空间自相关因子后各地类发生概率分布的预测精度更高,耕地、林地、建设用地、水体和未利用土地的拟合优度ROC值分别从0.819、0.928、0.885、0.855和0.861提高到0.857、0.934、0.890、0.863和0.978;② 改进的FLUS模型的模拟精度有一定的提高,Kappa系数从0.732提高到0.744,FOM系数从0.077升到0.106;③ 情景模拟表明,3种情景下珠江三角洲建设用地和林地均将增加、而耕地均呈减少趋势。但不同情景下模拟的土地利用格局也存在显著差异: 基准情景下,建设用地明显扩张且大幅侵占耕地。耕地保护情景下,耕地面积保持在合理水平,建设用地蔓延扩张趋势得到遏制,土地利用布局总体趋向合理。生态保护情景下,耕地、林地和水体得到较好保护,建设用地布局更为合理,土地利用可持续性明显提高。

在国家大力推进新型城镇化和落实城市群空间规划的背景下,评价城市群土地生态安全水平,并以此为限制条件预测城市群未来土地利用格局,对城市群可持续发展具有重要意义。本文以环鄱阳湖城市群为研究对象,对城市群土地生态安全格局和变化进行分析,根据土地生态安全评价结果设置自然发展情景和生态保护情景,结合多分类Logistic回归和多标准评价方法（MCE）,构建CA-Markov模型,预测2种情景下2030年土地利用格局并进行对比分析。研究结果表明：① 2005、2010和2015年,环鄱阳湖城市群网格平均生态安全值分别为0.574、0.573和0.571,空间布局上呈现“中部低、东西高”的特征;② 预测2030年,自然发展情景下新增城镇用地主要位于九江市、上饶市和南昌市,生态保护情景下限制城镇用地和其他建设用地向土地生态安全高值区扩展,使得城镇用地和其他建设用地扩展更加集中;③ 预测生态保护情景下,高生态安全区面积比自然发展情景下多39.39%且分布更加均匀,包括鄱阳湖周边区域、九江市中部以及新余市和吉安市,城市群生态安全得到有效保护。该研究可为环鄱阳湖城市群土地利用规划及生态保护提供参考。

城镇用地增长边界能够有效控制城市的无序蔓延,对城市健康持续发展具有重要意义。当前针对城镇用地增长边界划定的研究多采用较为成熟的元胞自动机（CA）模型对城市未来格局进行模拟,且研究多集中于单一的城镇用地增长边界划定,尚无对城镇用地增长的惯性边界进行定量划定,而划定惯性边界不仅能够为城市发展预留一定的用地空间,也能提高城市规划的实施效率。对此,本文以2000、2009和2015年福州中心城区土地利用数据为基础,采用FLUS模型进行土地利用模拟,并对模型精度进行了验证（2015年土地利用模拟总体精度达到0.9389,Kappa系数达0.9165）,据此预测了2027年的土地利用格局,从中提取城镇用地采取形态学的膨胀与腐蚀法（MED）进行增长边界的划定。在此基础上,本文提出了一种借鉴力学动能定理划定城镇用地增长惯性边界的方法,以坡度和地类作为摩擦力参数,对福州中心城区城镇用地增长惯性边界进行了研究。结果表明,FLUS模型和MED能够有效地对土地利用进行模拟且能较好的对城镇用地增长边界进行拟合;借鉴动能定理的方法能够根据城市不同方向的扩展阻力和各个方向的扩展强度较好地划定其惯性边界,具有现实可操作性和实际参考价值。

西北农牧交错带生态环境脆弱,区位特殊性和生态重要性使其在我国社会经济发展和生态环境保护方面具有重要战略意义。通过对该区域进行土地利用优化配置,使有限的土地资源支撑起生态环境保护和经济发展的重任是本文的出发点。多目标遗传算法和FLUS模型的应用可以从多方面（数量结构、空间布局、综合效益）完善土地利用优化配置,为土地利用优化配置提供更多的选择方案。本文选用多目标遗传算法和FLUS模型对该区域进行2025年的土地利用变化模拟,通过设置自然发展、生态保护优先、经济发展优先、生态-经济均衡4种情景,探讨了如何在兼顾生态环境保护与社会经济发展的情况下进行土地利用的优化配置。结果表明,基于生态-经济均衡情景下的优化方案,土地利用类型的数量结构和空间布局更为合理,其综合效益优于另外3种情景。该情景在合理限制经济发展速度的前提下,使生态建设获得稳定发展,其经济效益较生态保护优先情景下增长了8.96%,生态效益较经济发展优先情景下增长了0.77%,在生态保护与经济发展2种目标之间达到平衡,为西北农牧交错带的土地利用规划提供了决策辅助。

城镇—农业—生态空间划定（简称“三区”划定）是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行“三区”划定,较少将未来土地利用变化纳入“三区”划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的“三区”划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行“三区”划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现：① 不同情景下的“三区”空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入“三区”划定过程中确有必要;② 不同土地利用情景下“三区”空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。

永久基本农田划定是实现耕地保护、土地集约利用以及保障粮食安全的有效方式。然而城市的快速扩张给永久基本农田划定带来了挑战,如何协调城市扩张与耕地保护两者的关系、科学合理地划定永久基本农田亟待解决。本文以武汉市为例,结合LESA（Land Evaluation and Site Assessment）方法及LANDSCAPE模型（LAND System Cellular Automata Model for Potential Effects）综合考虑永久基本农田划定与城市扩张的冲突,进行永久基本农田划定,试图协调耕地保护与城市扩张对土地资源需求的矛盾,为“多规合一”背景下科学划定永久基本农田提供方法借鉴,为优质耕地保护及土地利用优化布局提供决策参考。① 运用LESA方法对武汉市的耕地进行综合质量评价及等级划分;② 基于LESA综合评价结果,运用LANDSCAPE模型对武汉市永久基本农田划定及城镇建设用地扩张进行模拟;③ 将LANDSCAPE模型划定的永久基本农田结果与基于LESA方法划定的结果进行数量、质量和空间形态上的对比分析。结果表明：2种方法划定的永久基本农田面积相当,质量差异不大。但在空间形态上,基于LANDSCAPE模型的划定结果明显优于基于LESA方法：划定的永久基本农田集中连片分布,形状较为规则。值得注意的是,LESA方法划定的永久基本农田中有15.8%将被新增城镇建设用地侵占,而LANDSCAPE模型能够有效避免这部分永久基本农田被侵占。

土地利用变化受到地形地貌、自然环境、城市规划和经济发展等的影响,预测其未来情景对政策调整具有重要的参考意义。元胞自动机模型是模拟和预测不同规划政策下土地利用变化的常用方法。本文基于GlobeLand30数据集,利用浙中城市群2000—2010年土地利用变化校准FLUS模型,并模拟2010年土地利用格局,其总体精度、Kappa系数和图形优化（FOM）分别为89.74%、82.69%和29.86%。采用马尔可夫链预测2030年各类型土地总量,利用FLUS预测一般条件下（常规情景）和城市轨道交通规划站点影响下（轨交情景）浙中城市群未来土地格局。结果表明,在5 km范围内城市轨道交通站点对建设用地增长影响较大,在该区域轨交情景比常规情景面积增加45.25 km ²、且主要发生在城市边缘区。建设用地扩张主要通过侵占优质农田实现,轨交情景5 km范围内农田转化为建设用地比常规情景增加33.34 km ²,建设用地扩张强度高于常规情景,其中最低扩张强度以上占比高于常规情景3.70%。景观指数表明,2种情景中林地、草地和水域格局具有较高相似性。本研究表明,综合使用FLUS、遥感、GIS等技术方法,能够准确模拟和预测不同规划条件下未来土地利用格局,并为规划和政策调整提供高可信空间数据。

城市空间扩张是复杂的社会经济进程,伴随着人口、政策和城市要素向外推进等现象,是评判城市化水平的重要指标。元胞自动机（Cellular Automata, CA）是可以模拟事物发展演化过程的系统动力学模型,可以有效揭示城市空间扩张过程的特征和机制,具有广阔的应用前景。根据Geo-CA的内涵与特征,以湖南省衡阳市为例,考虑城市空间扩张的主要影响因素,本文提出了多因素制约的城市空间扩张过程元胞自动机模拟模型（Multi-factors Constrained Expanding Simulation CA, MCES-CA）。结合多期LANDSET影像、DEM和规划数据等数据源,论文构建并实现了MCES-CA模型,取得了较好的模拟结果。经检验,MCES-CA的模拟精度总体达89.24%。模拟结果显示衡阳主城区的空间扩张具有多方向、多阶段的特征,受到城市的自然环境和发展规划等因素的制约。本文研究表明,MCES-CA是一种简洁、易实现且高效的城市空间扩张模拟工具,今后应该结合人工智能方法提高模拟结果的精度。

土地利用/土地覆盖受人类活动和城市的快速扩张的影响发生了巨大的变化,这种变化对生态环境和地表景观的影响极大。土地利用/土地覆盖的变化过程既受自然、经济等多种因素的影响,也是人类活动规律和自然因素制约的外部表征。因此研究土地利用/土地覆盖的变化过程具有重要的意义。土地利用/覆盖变化的监测和分析,在传统的方法中侧重于分别对各个时空快照上土地利用结构的整体差异的研究,割裂了不同快照间土地利用单元在演化过程上的有机联系。本文以序列土地利用数据构成的土地变化过程为核心研究对象,在土地变化过程的最邻近时空距离度量的基础上,开展基于蒙特卡洛随机模拟的土地变化过程的时空聚集性度量,量化分析土地利用变化过程时空聚集模式的显著性。使用淮南市市辖区2008—2017年土地利用数据,选取典型的时空演化类型（任意2年间从“耕地”演变为“草地”）进行实证研究,结果表明此类土地变化过程在过去10年呈现出时空聚集模式,但统计上并不显著。本文的研究有利于把握土地利用单元在时空上的演变过程,探查土地利用变化过程中潜在的时空演化模式。

不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标,其提取已经是当下的研究热点。与单时相影像相比,时间序列制图能够获取其准确的变化趋势,对于监测城市的快速发展具有重要意义。本文以广州市主城区为研究区,以Google Earth Engine平台为基础,利用2000—2017年的Landsat TOA影像计算BCI和NDVI,并通过自适应迭代法确定它们的阈值,从而提取初始的不透水面,然后进行时间一致性检验,使不透水面时间序列更加合理。研究结果表明：①BCI与NDVI的结合以及时间一致性检验能够提高不透水面的提取质量;②本文中不透水面提取的平均总体精度为90.4%,平均Kappa系数为0.812;③在2000—2017年广州市主城区不透水面面积增加近一倍,但增速有所放缓。④新增的不透水面主要集中在原本相对落后的主城区外围;⑤高程、道路密度和购物场所密度等是影响广州市主城区不透水面扩张的主要因素。