本文以西南喀斯特发育典型区—贵州省猫跳河流域为案例区,基于自上而下和自下而上相结合的研究途径,针对不同利益主体,在不同尺度上对土地利用变化进行了模拟,旨在构建一个土地利用变化多尺度综合模拟框架。主要研究内容与结论如下:1.农户是影响土地利用变化的微观主体和最小单元。在很大程度上,大尺度上的土地利用变化是众多个体农户土地利用行为涌现(emergency)出的宏观结果,因此,把握农户决策规律有助于加深我们对土地利用变化微观机理的理解。在自下而上研究途径中,以个体农户为研究对象,对其经济和土地利用决策等方面进行了全面分析;在此基础上采用人口密度空间降尺度分析和农户分类的方法,实现了农户个体决策到群体决策的转变,以及农户空间属性的获取;最后采用ABM模型(agent-based model,智能体模型)在流域尺度上对农户返耕决策影响下的土地利用格局变化进行了情景模拟。(1)微观尺度的农户分析首先,通过农户问卷调查数据,分析了农户总体收支情况以及农户收入水平与农户属性因子之间的关系。采用多元回归分析方法,遴选出影响农户收入的主要因子:农户拥有的耕地面积、家中是否有人从事商业活动以及农户家庭中非农劳动力的数量。其次,分析了当前农户生产决策与农户属性因子之间的关系,并找出影响农户返耕决策的主要因子。最后,分析了农户对外部影响因子-政策的感知和响应。采用Logistic二元回归模型识别出农户参与退耕意愿的主要影响因子:家庭人均收入、退耕收入占家庭收入的比例、人均耕地面积和退耕土地占耕地面积的比例。(2)流域人口密度的空间降尺度研究通过分析影响人口密度分布的主要空间因子,基于多元回归方法建立了流域人口密度空间分布模型,将以乡镇为单位的人口密度统计数据转变为以栅格为单位的小尺度人口密度数据。结果表明,在我国西南喀斯特小流域尺度上,影响人口密度分布的主要因子是建设用地、耕地指数与到道路的距离。采用多元回归模型建立的人口密度分布图可以较好地反映流域人口密度分布的特点。(3)农户分类与空间分布模拟农户的土地利用决策具有多样性的特点,同时,农户之间又有着相似性,这种相似性表现为农户的群体决策。在区域尺度上研究农户决策对土地利用的影响,有必要把握农户决策的规律,对其进行简化。针对农户的返耕决策,采用二分树的分类方法,将研究区的农户分成了5种类型,实现了农户个体决策到群体决策之间的转化。在人口密度分布图等空间数据的支持下,设计了农户空间分布算法,将5种类型的农户分布到流域空间上。将模拟结果与实际数据对比发现,无论从每个乡镇的农户数量,还是从农户分布的空间格局来看,两者基本一致,模拟效果比较理想。(4)基于农户决策的区域尺度土地利用变化模拟针对退耕还林、还草政策结束后农户可能出现的返耕行为,采用ABM模型,在流域尺度上实现了农户决策作用下的土地利用变化情景模拟。结果表明,农户的返耕行将对区域土地利用格局变化产生较大影响,同时,不同类型农户的返耕行为之间存在着差异性。对于返耕意愿强烈的农户,设计了相应的政策情景,并在模型中作以模拟。政策情景模拟结果表明,土地利用政策是手段。2.在我国,区域尺度上的相关利益主体主要是政府,其关注的主要问题是区域未来的发展趋势及目标。因此,在自上而下研究途径中,采用ANN-CA模型、SOFM和MOLP模型分别从区域土地利用格局、土地利用分区与结构优化的角度,在流域尺度上实现了土地利用变化系统模拟,以期为流域土地可持续利用与管理提供充分的科学依据。(1)基于ANN-CA(人工神经网络-元胞自动机)耦合模型的土地利用变化模拟采用ANN-CA耦合模型,对流域土地利用格局变化进行了模拟,并在此基础上对2014年的土地利用格局进行了预测。研究结果表明,ANN-CA模型对土地利用变化模拟的精度较高;流域未来的土地利用格局变化趋势与历史时期一致,耕地、草地面积分别减少109.89km~2和22.23km~2,林地面积增加103.23km~2,生态环境呈持续变好的趋势。(2)基于SOFM(自组织特征映射网络)模型的土地利用综合分区研究从自然生态和社会经济两个方面建立起土地利用综合评价指标体系,采用SOFM模型对流域内45个乡镇进行了土地利用综合分类和分区。与传统的聚类方法比较,两者分区结果基本一致,而SOFM模型更具客观性和可操作性。土地利用综合分区方案将流域分为3个区域,针对不同分区的特点提出了相应的土地利用的发展方向和建议。(3)基于MOLP(多目标线性规划)模型的土地利用结构优化研究在土地利用综合分区的基础上,分别以经济效益、生态效益和生态-经济综合效益为优化目标,结合研究区的实际情况设置了11个约束条件,采用MOLP模型分别进行最优化求解。结果表明,无论是分区尺度还是流域尺度,综合考虑经济与生态效益时的土地利用结构优化结果最为合理。不同区域的土地利用优化结果具有差异性,要因地制宜地制订土地政策,以满足区域土地利用可持续发展的需求。