由于传统的土地利用空间统计分析问题中存在固有的空间自相关效应,进而影响到不同土地利用类型空间分布概率模拟的精度。研究在CLUE-S模型中传统的二值Logistics回归的基础之上引入了空间自相关因子形成Autologistic回归模型,并将其用于区域土地利用情景模拟。结果表明:(1)考虑了土地利用类型空间自相关性的Autologistic回归模型在模拟土地利用空间格局时能更好地反映真实土地利用分布格局。耕地、林地、草地、水域及未利用地的空间格局拟合优度ROC值分别从0.914、0.820、0.697、0.635和0.798提高到0.924、0.892、0.766、0.716和0.835;(2)基于Autologistic回归分析的建模对CLUE-S模型的模拟精度有一定的提高。Autolo-gistic回归分析下模拟结果的Kappa指数0.935 4大于Logistic回归模拟结果 0.888 0;(3)通过模拟2020年研究区5种情景方案下土地利用格局,表明在不同情景方案下的土地利用/覆被格局存在显著的空间差异:①自然增长情景方案下,耕地的增加对于保障粮食安全有重要意义,而建设用地的扩张则会促进研究区经济建设的快速发展,但林地和草地转化为未利用地会加剧土地的退化和生态环境的恶化;②在3种水资源约束情景方案下,水资源对干旱区土地利用/覆被变化的制约非常明显,提高水资源利用率是改善干旱区生态环境的一个重要措施;③土地结构优化情景方案下土地利用比较全面地考虑到了流域粮食安全、生态保护以及经济发展等需要,具有较强的合理性;④经济发展情景方案下建设用地快速扩张,大量侵占周边耕地和草地,粮食安全会受到较大的威胁;⑤生态保护情景方案下林地、草地和水域等生态保护用地面积呈显著扩张,区域生态环境质量明显改善。