元胞自动机(Cellular Automata,CA)是一种时间、空间、状态都离散,空间上相互作用和时间上因果关系皆局部的格网动力学模型。它的“自下而上”建模和研究思路、强大的复杂计算功能、固有的并行计算能力、高度动态性及空间属性概念等特征,使得它在模拟空间复杂系统的时空演变方面具有很强的能力,充分体现了“复杂结构来自于简单子系统之间的相互作用”这一复杂性科学的精髓,非常适用于模拟具有复杂时空特征的地理系统,现已成为城市空间形态演变模拟的重要工具与研究热点。本文的主要研究内容和结论如下:(1)长沙市城市空间形态演变过程与影响因素分析系统地回顾和归纳了长沙市城市空间形态的历史演变过程。采用定量研究与定性分析、宏观分析与微观探究相结合的研究方法,对长沙市现代城市空间形态演变影响因素进行了较深入的研究。得出了自然地理环境与政治政策等因素是影响长沙现代城市空间形态演变的主要因素的结论。(2)城市规划元胞自动机模型UPCA基于SLEUTH模型,通过引入城市规划理论与方法,构建了“自下而上”和“自上而下”相结合的城市规划元胞自动机模型(Urban PlanningCellular Automata,简称UPCA)。UPCA模型的改进与创新主要体现在四个方面:一是元胞空间划分的改进;二是运行规则的改进;三是输入数据层的改进;四是模型功能的扩充。并利用地理信息系统(GIS)技术设计和开发了UPCA系统软件。(3)UPCA模型的空间尺度敏感性分析针对目前大多城市CA模型在模拟城市空间形态演变时没有考虑输入数据的空间尺度影响,本研究论证UPCA模型模拟长沙市城市空间形态的空间尺度敏感性,得出了应用于长沙地区的适宜分辨率和邻域结构分别为30m和C-1(以一个元胞为半径的圆形邻域),并基于此空间尺度获取了模型的最佳校验参数。(4)长沙市城市空间形态动态模拟与合理模式构建利用UPCA模型,动态模拟了长沙市历史和未来的城市空间形态,并运用空间分形理论和GIS技术,对现状与模拟结果进行了分形测算,揭示了其存在问题与发展趋势。进而通过设置不同约束条件下的情景模拟方案,模拟了不同情景下的长沙市未来城市空间形态演变的结果,得出的结论是:基于情景3(以保护生态环境为目的,尽量少占用农田、林地和园地,同时考虑多种城市影响因子对城市发展影响)的模拟结果适宜作为长沙市城市空间未来合理形态。论文的创新点和主要贡献:(1)归纳与分析了长沙市空间形态的演变过程及其影响因素;(2)基于CA原理和城市规划理论,构建了UPCA模型;(3)探索和分析了UPCA模型的空间尺度敏感性问题;(4)通过设置不同约束条件下的情景模拟,探索了长沙市未来城市空间形态的合理模式。值得指出的是,本研究提出的UPCA模型还处于理论探讨阶段,而模拟城市空间形态这种复杂系统的演变对模型功能机制要求较高,因此在后续研究中还需对模型的邻域结构、校准方法、时间间隔等进行扩展,在精细尺度上更真实地模拟城市空间形态演化过程。