城市是一个复杂的动态系统,具有开放性、动态性、自组织性,非平衡性等耗散结构特征。城市化是社会经济发展的必然趋势,城市化带来了城市空间的快速扩张,大量的农用地资源被占用,同时也带来了一系列的问题比如城市热岛效应、环境污染、人居环境恶化等,是国内外专家学者研究的热点问题。城市的发展受到自然、社会、经济、文化、科技等多方面的影响,城市发展过程具有高度的复杂性。传统的城市用地规模是根据历史数据采用预测方法确定的。根据数据能够预测得到城市空间的规模,却不能够预测得到城市空间扩展的方向。可见传统的模型已经不能满足当前研究的需要,研究城市空间动态模型已经成为当前研究的趋势。汉川市地处武汉城市经济圈的核心层,是承接武汉经济辐射的重要基地。具有较好的产业基础、比较优势、外部条件和发展空间。近年来,汉川市正处于资源转型的重要时期,随着人口的增加和城市的快速发展,城区面积迅速扩大,因而对未来城市的扩展做出合理的规划决策,对城市向着良性的、可持续性的方向发展,有着重大意义。本文以汉川市为研究对象,以第二次全国土地调查的数据及变更调查数据为基础数据,根据此数据提取出建设用地和非建设用地数据。运用CLUE-S模型模拟了城市空间的扩展,模拟过程先是对Logistic回归模型与GWR模型计算用地分布概率进行了对比,再是运用GM(1,1)模型对用地需求进行了预测,并进行相关参数的设置,最终模型成功运行。对比模拟结果与现状数据,最终得到了城市空间扩展的方向,以期为汉川市城市未来发展方向提供参考。研究得出以下结论:(1)对于城市空间扩展模型的选择,大部分专家学者选择的是CA模型以及其扩展模型。CA模型能够模拟城市空间在时间上的动态变化,具有较好的空间表达性,但是模型重视生物物理因素对城市扩展的影响,淡化了人类活动对城市发展的影响。CLUE-S模型将研究区按照一定的尺寸网格化,通过空间分析模块和非空间分析模块的配合来莫比预测研究区城市空间扩展。CLUE-S模型较CA模型有一定的优势,可以整合区域内生物物理、人口、技术、富裕程度、市场、经济条件以及态度价值取向等人类活动因素作为驱动因子,还可以将一般模型难以考虑的政策因子纳入到模型中去。本研究尝试使用CLUE-S模型来模拟预测尝试空间的扩展具有一定的可信度和更高的解析能力。(2)本文分别使用了 Logistic模型和GWR模型计算解析用地分布与其驱动因子(距城镇的距离、距高速公路的距离、距火车站的距离、距主要公路的距离、距主要水域的距离、人口分布、GDP指标、高程数据、坡度数据、坡向数据)之间的关系,并计算出建设用地和非建设用地概率分布图。将结果导入到SPSS软件分别进行一致性检验,前者ROC值为0.681后者ROC之为0.896。ROC曲线值为0.5-1,其值越接近于1说明一致性就越好,若ROC值等于0.5则无意义。GWR模型计算得到的ROC值大于Logistic模型计算得到的更接近于1说明,GWR模型能够更好的解析用地分布与其驱动因子之间的关系。Logistic回归模型基于全局的回归分析模型,但是驱动因子对土地利用格局影响具有空间不稳定性,GWR模型与Logistic回归模型不同,自变量的回归系数是随着空间位置变化的,其对于空间数据是有很强大的局部分析能力。综上可以看出GWR模型是优于Log1st1c回归模型。于是本文选择GWR模型计算得到的概率分布图作为输入。(3)本文通过构建CLUE-S模型,实现了对汉川市城市空间扩展的模拟。CLUE-S模型模拟采用的是栅格形式的数据进行运算的,以未来土地利用面积变化为目标,通过迭代实现未来土地利用面积的空间分配,实现土地利用预测的空间可视化表达。结合汉川市城市空间现状图与模拟图,在ArcGIS中运用栅格计算器对模拟图和现状图进行了叠加分析得到了城市空间扩展分析图,由此图可以看出未来汉川市城市空间扩展的方向,主要在仙女街道办事处老城区组团,新河开发区组团,马口镇,以及106省道沿线沉湖镇分水镇。