大量研究表明,由人类土地利用活动引致的土地利用/覆被变化(LUCC)对区域乃至全球气候与生态环境变化都具有重要影响。随着科学技术、生产力水平的提高和人类生活方式、思想观念的改善,这种影响在西方工业革命后表现得更为显著。历史时期,特别是过去300年土地利用与覆被变化作为开展长时间尺度气候变化模拟研究、诊断气候形成机制、辨识气候系统对自然和人类强迫敏感性、预测未来气候变化等的重要参量,随着全球变化研究的不断深入,受到国际学术界的广泛关注。近年来,在IGBP的BIOME300, LUCC、GCTE、 GLP、iLEAPS和PAGES等研究计划的共同推动下,重建过去环境,特别是重建过去300年全球土地覆被的工作取得重大进展,其中,美国威斯康辛大学全球环境与可持续发展中心(SAGE)的全球土地利用数据集(Global Land Use Database)和荷兰国家公共健康与环境’研究所(RIVM)的全球历史环境数据集(Historical Database of the Global Environment)都是较重要的尝试。然而,当前全球性的土地利用数据集由于在耕地数量估算、空间分配方法上过于粗糙,其数据只适用于全球尺度,而不能作为区域研究的依据。因此,如何建立一种全面、有效的历史耕地空间重建方法,提高模型模拟的空间精度,生成一套吻合区域历史耕地变迁的空间数据集,成为目前亟需解决的问题之一。中国传统农区历史上是中国的主要粮食种植区和经济社会活跃区,区内耕地分布较为集中；近300年来,虽经历朝代变迁、战乱抛荒,但耕地外围界限未发生大规模调整,内部耕地空间变化主要表现为暂时性抛荒和恢复性复垦；该区域人地矛盾较为突出,土地利用／土地覆被变化较为剧烈,史料较为丰富,在开展区域性历史耕地空间格局模拟方面具有天然的优势条件,其一直都是中国历史耕地空间格局重建研究的重点区域。鉴于此,本研究以中国传统农区为研究对象,以1661.1980年为研究时段,以现代耕地格局作为历史耕地的最大潜在分布范围,依据区域土地耕作宜垦适宜性和耕地集中分布原则,在一定时期的耕地数量控制和边界控制下,构建耕地空间反演规则,采用分区同步约束性CA模型方法,通过参数识别和参数修正后进行历史断面耕地空间格局重建。得出以下几条结论：(1)突破了传统“自上而下”的耕地空间配置方法,引入分区同步约束性CA模型并考虑了耕地连片性,构建了一套“自下而上”的历史耕地空间格局重建模型,在现代耕地格局和耕地数量约束下回溯历史耕地空间格局,体现了一定的方法创新。(2)引入分区同步的建模思想,在大尺度空间格局模拟时,划分多个区进行分区同步演化,选择耕地空间格局影响因子,甄别各因子的影响权重,在对各分区参数进行训练后形成一套转化参数体系,体现了由不同空间差异引致的演化规律的空间异质性和演化速率的空间差异性。(3)综合现代耕地格局、土地宜垦性、邻域和随机干扰因子,在典型时段耕地总量控制下重建历史耕地空间分布格局,这种空间格局是对历史耕地分布格局模拟理论抽象的有效方法。(4)重建的传统农区历史耕地主要集聚在华北平原、长江中下游平原、关中平原、四川盆地、洞庭湖平原、东部沿海滩涂区以及东南丘陵区；从正向时间轴来看,历史耕地空间格局变化呈现出在上述耕地主垦区向外围不断扩张的同时主垦区内部耕地垦殖率也在不断提升。(5)重建结果与HYDE3.1、SAGE2010、CHCD数据集对比发现,尽管耕地增长的幅度和速度各异,但四套数据集中近300年中国传统农区的耕地都呈现上升趋势,这种趋势总体吻合我国人口不断增加的态势。然而,SAGE2010数据集的线性递增、递减算法使得其在数量变化上明显不符合中国传统农区的真实情况；HYDE3.1在1950s以后存在极大差异,但由于吸收了区域性的研究成果,使得其在数值和趋势上明显优于SAGE2010数据集；由于集成了丰富的历史史料,采用了相异的修正和校验体系,CHCD与本研究的数据集虽然存在一定差异,但却更为真实地反映了中国传统农区历史耕地的客观实际情况,两者在变化趋势与数值变化方面具有相似性与可替代性。(6)与]HYED3.1数据集相比,本研究形成了网格分辨率更高、空间概念更明确的布尔型耕地空间格局数据集,其结果更贴近研究期内传统农区历史耕地空间格局的变化实际。