自二十世纪以来,土地利用变化逐渐成为除化石燃料燃烧的因素外,影响空气中二氧化碳含量的另一个重要因素。碳排放通过影响气候变化影响生态系统,进而对生态系统服务功能产生影响。城市群是工业化和城镇化快速发展的区域,同时也是土地利用结构不合理、资源枯竭、环境恶化等人地关系问题突出的区域。中原城市群作为我国新生城市群之一,正处于城镇化快速发展的阶段,土地利用变化剧烈,资源与环境之间相互约束情况加剧,因此,对中原城市群的土地利用变化、碳排放总量和生态系统服务价值三者间关系进行研究具有重要的意义。本文通过对生态系统相关理论的梳理,以土地利用变化为基础,确定生态系统服务价值与碳排放的关系,并以此为依据进行基于土地利用变化的生态系统服务价值与碳排放核算研究。以中原城市群为研究对象,利用遥感和GIS手段构建土地利用基础数据库,然后通过对社会经济数据和能源数据的整合,完善基于土地利用变化的中原城市群生态系统服务价值和碳排放数据库。对中原城市群的生态系统服务价值和碳排放进行时间序列、空间方向分布和空间相关性进行分析,并以Markov模型预测2025年中原城市群自然情境下的土地利用结构,将双变量空间分析结果作为驱动因子对2025年中原城市群空间分布预测分析,得出以下结论:（1）中原城市群2013-2019年,建设用地、水域和林地规模不断扩张,耕地、草地和裸地规模不断缩减。（2）中原城市群生态系统服务价值在2013-2019年整体上呈现增加的趋势,主要原因是高生态价值地类（林地、水域）规模的不断扩大。随着坡度的增大,单位面积生态系统服务价值不断扩大,整体呈现西北-东南方向分布的态势,方位角不断减小,并且在空间上具有显著的、正向的空间相关性。（3）中原城市群碳排放总量在2013-2019年整体上呈现减少的趋势,主要原因与耕地规模的缩减和化石燃料的使用量减小有关。随着坡度的增大,区域碳排放不断减小,最终实现碳吸收,整体呈现出西北-东南方向分布的态势,方位角不断增大,并且在空间上具有显著的、负向的空间相关性。（4）在自然情景下,中原城市群的建设用地规模不断扩大,耕地面积不断缩小。在空间分布方面,由于将双变量空间相关系数作为驱动因子,中原城市群整体建设中心开始向西北方转移,根据预测结果对生态系统服务价值和碳排放进行核算,在自然情境下生态系统服务价值不断升高,主导因素是单位面积当量因子价值的上升;碳排放量不断升高,但是增速放缓。（5）针对中原城市群不同地区的生态系统服务价值和碳排放特点,对高生态价值、低碳排放区域提出发展生态产业的对策;对高生态价值、高碳排放区域提出建立生态退耕保护机制巩固生态退耕成果的对策;对低生态价值、高碳排放区域提出优化建设用地结构和能源结构的对策;对低碳排放、低生态价值区域提出适当扩大用地规模,优化土地资源配置的对策。

土地利用变化作为影响全球环境变化的重要驱动因素,目前已成为国内外学者普遍关注的热点问题。土地利用变化模拟作为分析土地利用变化的一种重要手段,不仅能深入的了解区域土地利用变化的动态过程、驱动机制及土地利用变化与自然、社会经济之间的关系,还能为国土空间规划和管理提供科学构建依据,从而促进区域土地资源的可持续利用及社会经济的可持续发展。本文以滇中城市群为例,首先从土地利用的数量变化、转移变化、分形特征及空间变化四个方面分别探讨了滇中城市群2009-2015年的土地利用变化特征及规律。然后选择与土地利用变化相关的驱动因子,并确定适合研究区模拟的最佳尺度,再加入空间自相关因子构建Auto-Logistic模型,进一步提高模型的精度。最后运用CLUE-S模型,对滇中城市群2009-2015年土地利用空间分布进行模拟,并设置3种不同的情景,预测滇中城市群2025年的土地利用空间分布格局。本研究得到的主要结论如下:（1）通过分析2009-2015年的土地利用变化特征及规律表明:从数量变化上看,除建设用地外,其他各类用地均呈减少趋势,其中耕地面积减少最多,而建设用地呈迅速增加的趋势。从转移变化来看,耕地的转换是最为活跃的,转出面积较多,同时也得到了一定的补给,而建设用地几乎只有转入,没有转出,呈净增长趋势。从分形特征看,除牧草地外其他各类用地的分形维数均有所增加,稳定性指数减小,表明整体上抵御外界干扰和维持自身稳定的能力有所下降。从空间变化看,滇中城市群的各土地利用类型的重心均发生了或大或小的转移,但整体来看其重心转移不明显。（2）依据所设计的6个空间尺度进行二元Logistic分析,获得不同尺度下的回归系数及ROC值,对比分析得到模拟的最佳尺度为700m×700m;且可得出不同的尺度下影响各土地利用变化的驱动因子组合情况不尽相同,呈现出“尺度效应”,但即使规模尺度不同,各驱动因子对各用地类型分布格局发生概率的作用大小相差不大且作用的基本方向是一致的。（3）在Auto-Logistic回归模型下除牧草地外其他各类用地的ROC值均有所增加,均超过0.7,说明Auto-Logistic回归模型可以进一步提高各土地利用类型的预测能力,且所构建的模型是有效的。（4）运用CLUE-S模型对2015年的土地利用空间分布格局进行模拟,模拟结果精度评价结果显示:总体模拟精度达91.77%,且Kappa指数达到0.904,说明模型构建较为成功,可以使用该模型及其设置的相关参数来预测滇中城市群未来的土地利用分布。（5）三种不同情景下的模拟结果显示:在自然演化情景下各城市周边大量的耕地、林地及其他土地等均会被侵占为建设用地,从而导致城市四周很多优质的农用地、生态保护用地不断流失。在耕地保护情景下,耕地减少的幅度得到减缓,减少面积只为自然情景下的三分之一,很多优质的耕地资源得到保护,从而使得滇中地区的粮食安全得到更好的保障。在生态保护情景下,严格限制生态保护红线区域土地利用的转移,使得建设用地上升的幅度比自然演化情景下低很多,极大的保护了滇中城市群的生态用地,使得该区域的生态环境向着和谐健康的方向发展。论文通过构建多个尺度进行试验,确定模拟的最佳尺度;然后加入空间自相关因子,构建Auto-Logistic模型,进一步提高模型预测的精度;最后设置三种不同的模拟情景,首次对滇中城市群不同情景下未来的土地利用状况进行预测。从而使得研究区建设用地向着有序、合理、安全的方向发展,并确保研究区内的生态安全及粮食安全不受威胁,促使区域朝着社会经济与生态可持续的方向发展。

城镇开发边界是指在国土空间规划中划定的,一定时期内指导和约束城镇发展,在其区域内可以进行城镇集中开发建设,重点完善城镇功能的区域边界。针对快速城镇化所导致的城市空间过度扩张、城市边界无序蔓延、各类空间规划矛盾冲突严重等问题,党中央及国务院发布了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》,其中明确指出要进行城镇开发边界划定工作,以实现城市的可持续发展。同时,自然资源部也发布了《城镇开发边界划定指南（试行）》,进一步推进城镇开发边界的研究进程,使其成为当下的研究热点。当前的城镇开发边界研究多聚焦于城市-乡村-生态角度,以双评价为主要手段。本文将昆明市作为研究区域,从三生空间视角出发,通过进行对三生空间的建设用地适宜性评价,并以评价结果作为驱动因子进行城镇开发边界划定的研究,尝试为城镇开发边界划定研究提供一个新的思路,希望能够为国土空间规划提供有益参考,促进城镇开发边界的研究进展,加快城镇开发边界落地施行,使城市发展健康、可持续。本论文选题源于国家自然科学基金“滇中城市群国土空间格局多尺度演化模拟及优化配置”（NO:41761081）项目,研究内容为基金项目课题中“建立基于城镇建设、生态保护、基本农田保护等约束条件下的多尺度元胞遗传优化配置模型,并验证模型精度”的相关部分。本文以昆明市为研究区域,收集昆明市2009年及2015年土地利用、DEM、经济发展等数据,首先进行昆明市三生空间分类体系构建及三生空间划分,并对三生空间进行建设用地适宜性评价,最后将评价结果作为驱动因子划定城镇开发边界。经研究得出以下结论:（1）根据昆明市三生空间分布图显示,生活空间主要集中分布于主城区内（五华区、官渡区、盘龙区、西山区、呈贡区）,少量分布在其余的9个县级行政区内。生产空间主要集中分布于寻甸、嵩明、宜良和石林地区。生态空间主要分布在昆明市北部的禄劝、东川、寻甸和西南部安宁与晋宁交界地带。（2）通过对昆明市三生空间中的建设用地进行适宜性评价,得到建设用地扩张阻力、适宜性分区以及建设用地拓展路径。其中,昆明市建设阻力最小、最适宜建设地区主要集中在滇池流域以及嵩明、安宁地区。建设阻力最大、不适宜建设的地区以禄劝为首,寻甸等地区次之。昆明市建设用地扩展路径为5个方向,其中主城区-富民方向、主城区-安宁方向、主城区-晋宁方向、主城区-宜良-石林方向的建设用地规模已经接近饱和,主城区-嵩明-寻甸-东川方向的建设用地扩展潜力较大。（3）基于Geo SOS-FLUS平台,通过FLUS模型,模拟昆明市2027年土地利用情况,并在此基础上应用形态学的膨胀腐蚀法进行昆明市城镇开发边界划定。结果表明2027年昆明市城镇用地面积为807.95km~2,占总面积的3.8%,选取窗口大小为7×7的模拟边界作为昆明市城镇开发边界,并针对城镇开发边界划定后的国土空间管理提出建议。本文创新点为:从三生空间角度出发,通过对昆明市三生空间的建设用地适宜性评价,并通过最小累积阻力模型法与坡向变率与坡形组合法相结合,求得建设用地扩展路径。其后将适宜性评价结果与扩展路径作为划定城镇开发边界的驱动因子。利用FLUS模型进行昆明市城镇开发边界模拟划定,选取4种不同的窗口大小进行城镇开发边界划定,并择优选取最佳结果。

在土地变化领域,土地变化及其驱动因素的作用过程具有明显的尺度相关性,某一尺度上揭示的土地利用变化驱动力在其他尺度可能并不产生作用,对土地利用变化空间多尺度驱动力的作用规律及机理进行研究,有助于理解土地利用格局变化的过程和机制,从而更加准确地把握区域土地利用变化规律,以实现土地资源的合理、可持续利用。本文选取滇中城市群、昆明市和嵩明县组成上下贯通的三级研究区,以2009年和2015年的1:10000矢量土地利用数据为基础,首先采用土地利用动态度和土地利用转移矩阵对三级尺度上的土地变化特征进行分析,然后采用地理探测器并对三级尺度上土地利用变化驱动因子的影响力、相对重要性及交互作用进行探测。最后在此基础上运用对比分析法,对不同尺度驱动因子的作用进行对比分析,进而得出驱动力影响土地利用变化的尺度效应。主要得到以下几个研究结论:（1）耕地和林地是滇中城市群、昆明市及嵩明县主要的土地利用类型,2009-2015年间,各级尺度上建设用地扩展明显,主要来源耕地、林地和其他土地,并且变化幅度和变化速度均大于其他地类,而耕地、园地、林地、草地、水域和其他土地面积均呈减少趋势。（2）滇中城市群耕地变化主要可达性因素和地形因素的影响,园地变化主要受社会经济和地形因素的影响,林地变化主要受地形因素和可达性因素的影响,建设用地扩展主要受社会经济因素的影响,其他土地变化主要受地形和可达性因素的影响。昆明市耕地变化主要受海拔高程、GDP、人口和距居民点距离的影响,园地变化主要受社会经济因素的影响,林地变化主要受海拔高程、地形起伏度、坡度和距乡镇距离的影响,建设用地扩展受GDP、海拔高程人口和距道路距离影响较大,其他土地变化主要受海拔高程、GDP、人口和距乡镇距离的影响。嵩明县耕地变化和园地变化主要受GDP、海拔高程、距乡镇距离和距居民点距离的影响,林地变化主要受海拔高程、距乡镇距离、GDP和人口的影响,建设用地扩展主要受距乡镇距离、海拔高程、GDP及距居民点距离影响,其他土地变化主要受距乡镇距离、海拔高程、距居民点距离和距道路距离的影响。驱动因子的交互作用土地利用变化的影响均有不同程度增强,滇中城市群距乡镇距离与海拔高程的交互作用对耕地变化影响最大,距乡镇距离与GDP的交互作用对园地和其他土地变化影响最大,海拔高程与人口的交互作用对林地变化影响最大,GDP与距道路距离的交互作用对建设用地扩展的影响最大。昆明市耕地变化驱动因子交互作用最大的是海拔高程和人口的交互作用,园地变化是GDP和距水系距离,林地变化是海拔高程和人口,其他土地变化是人口和距乡镇距离,建设用地扩展是海拔高程与人口。嵩明县GDP与距居民点距离的交互作用对耕地和园地变化影响力最大,GDP与距乡镇距离交互作用对林地变化影响力最大,海拔高程与距乡镇距离的交互作用对建设用地扩展影响最大,距居民点距离与距乡镇距离交互作用对其他土地影响力最大。（3）在不同尺度上,驱动因子对土地利用变化的作用表现出一些明显的差异性。海拔高程和距乡镇距离对于建设用地扩展的影响力表现出较大的差异性,尺度效应明显,GDP和人口各尺度上的建设用地扩展均有较大影响力,尺度效应并不明显。对于各尺度上的耕地变化,GDP、海拔高程、距乡镇距离和距居民点距离的影响力表现出较大的差异。对于园地变化,GDP的驱动作用尺度效应不明显,其对于各尺度上的园地变化均具有较大影响力,而距乡镇距离和距居民点距离对各尺度上的园地变化作用表现出较大的差异。

景观格局是一定社会形态下的人类活动和经济发展状况的直接反映,土地利用景观格局的形成与社会的发展阶段紧密相连。景观格局的形成通常受自然因素与人文因素共同作用,在自然、人文社会经济、国家政策变化等因素共同作用的影响下,土地利用结构和土地资源的质量不断变化,从而影响区域生态环境。滇中城市群区域属高原山区,地形破碎复杂、生态环境脆弱,土地利用多尺度特性明显,土地利用变化剧烈,是云南省经济最活跃的地区,研究景观格局形成原因及其变化驱动力,将对推进城镇空间经济协调发展,科学利用国土空间,保护生态空间具有重要意义,本研究对滇中城市群国土空间格局多尺度演化模拟及优化配置提供科学的参考依据。本文基于土地利用、景观格局以及其驱动力方面的国内外相关研究综述,总结研究现状,针对研究区域特色提出研究内容和技术路线。所用数据为2009年、2015年滇中城市群以及四个州市土地利用分类数据（1:1万）,2009年土地利用数据来源于云南省第二次全国土地调查数据,2015年土地利用数据来源于第二次土地利用调查年度变更数据。采用GIS技术、Fragstats4.2等软件工具分析2009-2015年滇中城市群尺度和州市尺度的景观格局时空分异的特征,采用因子分析和灰色关联分析对影响其变化的驱动力进行研究。结果表明:（1）土地利用变化方面,在城市群尺度,土地利用景观变化率为0.903%,城市群内主要景观类型为耕地和林地景观;研究期内,耕地、林地、园地、其他用地类型景观面积减少;草地、建设用地、水域景观面积增加;在州市尺度上,昆明市土地利用景观面积变化率为2.62%,研究期内,耕地、林地、草地、园地、水域、其他用地类型景观面积减少,建设用地景观面积增加;玉溪市土地利用景观面积变化率为1.06%,研究期内,耕地、园地、水域、其他用地类型景观面积减少;建设用地、林地景观面积增加;草地景观面积无明显变化;曲靖市土地利用景观面积变化率为0.53%,研究期内,耕地、林地景观面积减少;草地、建设用地、园地、水域、其他用地类型景观面积增加;楚雄州土地利用景观面积变化率为0.47%,研究期内,林地、园地、水域、其他用地类型景观面积减少;草地景观面积在研究期内无明显变化;耕地、建设用地景观面积增加。（2）在城市群尺度上,研究区内优势景观连通性降低,景观异质性程度、破碎化程度增大,景观斑块的聚合程度降低,土地利用情况朝均匀化和多样化发展;在州市尺度上,玉溪市、曲靖市和楚雄彝族自治州的多样性指数和均匀度指数增加,蔓延度指数逐渐减小,楚雄彝族自治州、曲靖市和昆明市的最大斑块指数和聚合度指数均减小。整个研究区的西南部、东部以及西部地区的景观异质性增加,土地利用均匀多样,优势景观对景观格局的控制性减弱;西部、东部以及中部地区的破碎度增加,连通性变弱,人为活动对该地区景观格局变化影响显著。（3）因子分析和灰色关联分析方法的定量分析结果表明:城市化进程加快、城市规模不断扩大和滇中城市群经济水平的提高是影响滇中城市群多尺度景观格局变化的最主要的驱动因素。与此同时,西部大开发、桥头堡战略、耕地保护制度等政策因素对滇中城市群景观格局的影响也是至关重要的,城市规划等发展战略作为政府意志的空间化,对城市群以及各个州市的定位和发展形成了滇中城市群多尺度景观格局的不同变化。

土地利用格局是由自然因素和社会经济因素共同作用形成的自然经济综合体,其变化是一个相当复杂的动态演变过程。现有的研究土地利用格局时空演变的常规模型,基本上都是建立在数据本身是呈正态分布的、独立的,忽略了数据在空间分布中存在的空间相关性。所以,空间自相关分析被引入到土地利用格局时空演变当中,成为广大学者们研究的一个热点问题。在进行土地利用格局空间自相关分析前,首要任务是定义各个空间现象之间的邻接关系,确定空间权重矩阵,在此基础上进行空间自相关分析,从而空间权重矩阵的设置成为空间自相关性研究的一个重点。目前,对土地利用格局的空间自相关性分析及其回归模型的建立多基于一种空间权重矩阵,忽略了不同空间权重矩阵上土地利用格局的空间异质性。因此,进行不同权重矩阵的土地利用格局空间自相关性研究很有必要。本文以滇中城市群为研究区,以滇中城市群土地利用基础数据和社会经济数据为基础,综合利用生态环境、地理学、地理信息科学、地统计学、空间自相关理论等多学科理论,对2015年土地利用变更数据进行提取和分类,建立滇中城市群土地利用数据库,基于邻近和距离规则构建空间权重矩阵,分析滇中城市群土地利用程度、土地利用类型及其驱动因子在不同权重矩阵上的空间自相关性,揭示其土地利用空间格局与自然社会经济的耦合特征及其空间异质性;构建不同土地利用类型在不同权重矩阵上的空间自回归模型,定量评估各空间自相关模型对土地利用变化的解释能力,揭示土地利用格局与其驱动因子之间的定量关系;优化滇中城市群土地利用格局,为后期土地利用政策改革、结构调整以及区域规划提供理论依据。经综合研究分析,得出以下结论:（1）滇中城市群土地利用程度、土地利用类型及其驱动因子存在空间自相关性,具有一定的空间分异规律,并且空间自相关性受到不同权重矩阵影响,在不同权重矩阵上所得Moran’s I指数不同,表现出一定的趋同性。空间自相关性随权重阶数的增加,阈值距离和K值的增大,其空间自相关性在减弱,但由于其空间分布不同,对不同权重矩阵的敏感程度不同,故减小的速度有一定差异。（2）由于经典线性回归模型的模型残差存在空间自相关性,引进空间自回归模型。研究发现,空间误差模型对驱动因子的空间动态变化更为敏感性,模型残差不存在空间自相关性,模型的拟合度最好,解释能力最强,能更好的表征滇中城市群土地利用格局的时空演变。（3）选取空间误差模型对滇中城市群土地利用格局时空演变进行模拟研究发现,不同土地利用类型时空格局演变具有不同的驱动因子。影响研究区耕地格局时空演变的主要驱动因子是坡度、坡向、地形起伏度、距城镇距离、距村庄距离、距公路距离、距农村道路距离、距河流距离、距湖泊距离、总人口、农业人口、GDP、人均GDP、农民人均纯收入、人均耕地和降雨量;草地的主要驱动因子是坡度、地表粗糙度、地形起伏度、距铁路距离、距公路距离、人口密度和年平均气温;林地的主要驱动因子是坡度、坡向、地形起伏度、距城镇距离、距村庄距离、距公路距离、距湖泊距离、总人口、农业人口、人口密度、GDP、人均GDP、农民人均纯收入、降雨量和年平均气温;建设用地的主要驱动因子是坡度、地表粗糙度、地形起伏度、距城镇距离、距公路距离、距河流距离、农业人口、人口密度、GDP、人均GDP、农民人均纯收入、降雨量和年平均气温;水利用地的主要驱动因子是高程、坡度、坡向、地表粗糙度、地形起伏度、距城镇距离、距河流距离、总人口、农民人均纯收入、降雨量和年平均气温;其他用地的主要驱动因子是高程、地表粗糙度、距湖泊距离、距农村道路距离、人均GDP、农民人均纯收入、降雨量和年平均气温。可以看出,地形因素和社会经济因素对滇中城市群土地利用格局时空演变具有较大影响力。本文创新点:土地利用格局具有空间自相关性,过去多是基于一种权重矩阵对土地利用格局进行空间自相关性分析,忽略了不同空间权重矩阵上土地利用格局的空间异质性。本文基于多种权重矩阵开展了滇中城市群土地利用格局的空间自相关分析,将空间自相关分析同空间权重矩阵联系到了一起,较好的顾及了空间权重矩阵对空间自相关性的影响。引进了空间自回归模型,经模拟验证,发现空间误差模型的模型残差空间自相关性不显著,模型精度较高。可以为类似土地利用空间布局区域的土地利用格局模拟研究提供方法借鉴和研究思路。