席梅竹，赵中秋，吴攀升，赵颖丽

(1.中国地质大学(北京) 土地科学技术学院，北京 100083；2.忻州师范学院 地理系，山西 忻州 034000；3.自然资源部 土地整治重点实验室，北京 100035；4.山西省国土资源调查规划院，山西 太原 030024)

土地利用和覆被变化(land use and cover change，LUCC)是全球环境变化和可持续发展的重要组成部分，在全球物质循环和能量流动中起着关键作用，因此通过研究土地利用变化的规律，利用模型拟合并预测区域土地利用变化趋势对于合理开发利用土地资源，促进区域可持续发展具有重要意义[1]。由于土地利用和覆被变化是社会经济复合系统在时间和空间2个维度的反映，所以当前土地利用变化的研究热点已由对土地利用变化的数量预测转向时空模拟预测，同时预测模型也由单一模型向多模型耦合方向发展[2-3]。当前诸多学者已对土地利用变化时空动态预测模型进行了深入研究，主要包括CLUE-S模型(conversion of land use and its effects at small region extent)[4-5]、多智能体系统模型(multi-agent system,简称 MAS)[6-7]、元胞自动机模型(cellular automata,简称CA)[8-9]等。CLUE -S模型是基于统计的数量预测模型与基于经验的空间格局演化分配模型相结合，能够实现多尺度不同情景变化的模拟研究，但是由于其空间分配规则的主观性以及对土地利用数据空间相关性的忽视使模型的不确定性增加。MAS模型的核心思想就是由微观个体的相互作用产生宏观全局的变化[10]，然而由于土地利用决策系统的复杂性以及Agent的决策规则和行为模式的多样性，使大尺度宏观决策的模拟难度增加。CA模型是一种时空状态均离散、相互作用关系皆为局部的网格动力学模型，能够对复杂地理过程进行模拟和预测[11]。……