基于活动主体的城市系统微观模拟可能在未来城市研究中发挥重要作用,但其通常受到微观个体数据稀缺的限制。空间微观模拟方法(spatial microsimulation)主要基于家庭、个人等微观分析单元,通过整合不同层面的数据源,如宏观汇总层面的人口普查统计表以及微观层面的家庭活动日志调查等,合成大样本微观个体数据集,可以在精细化空间尺度上对微观个体行为进行模拟研究。该方法在城市系统微观模拟、空间分析以及政策评估等方面具有一定优势,在西方国家城市研究中的应用逐渐增多,但在国内较为缺乏。本文尝试对空间微观模拟方法的起源、三种核心算法,包括条件概率(conditional probability)、确定性加权(deterministic reweighting)以及模拟退火(simulated annealing)进行介绍,并从国际层面综述该方法在城市研究,如收入与贫困、交通出行、健康等领域中的应用,为我国相关研究的开展提供借鉴。