城市扩张模型(Urban growth models, 简称UGMs)是预测城市扩张的主要研究工具。自1950年以来，基于不同建模框架和算法的UGMs大量出现，但当前对不同模型表现的对比研究相对不足。研究者在选择模型时缺乏参考依据，开展城市扩张预测研究时对UAM的选择通常偏主观，从而增加了预测结果的不确定性。针对上述问题，清华大学地球系统科学系（以下简称“地学系”）杨军教授研究组统计了2000-2021年间城市扩张模拟研究中的各类UGMs使用情况，并从中选择了六种常用的UGMs，从用户角度出发对模型进行了验证，并评价了模型的数据需求和灵活度差异，以及在模拟预测城市扩张方面的性能差异。

现有的UGM对比研究主要分为两类：第一类通过搜集不同研究者使用的模型和预测结果进行对比。该方法能够对更多的UGM研究实例开展评估，但由于各实例研究对象和输入数据的不同，模型结果的可比性较差；第二类对不同的UGM开展相同的模拟预测任务，对比其结果和精度的差异。该方法能够排除输入数据等因素，从而揭示模型本身导致的预测结果差异，但当前这类研究对UGM的选择依据不够充分，且较少关注模型的结构、数据需求、灵活度以及对模型的验证。

针对上述问题，杨军教授研究组首先回顾了2000-2021年的各类UGMs在出版物中的使用情况（图1）。在此基础上，研究组对六种最常用且具有详细指导手册的UGM进行了输入数据及可调参数数量的详细比对（表1）。研究组进一步对六种UGM采用相同分辨率和类型的输入数据，分别对2015-2020年的城市扩张进行模拟预测，采用三图法对各模型的预测结果和集成结果进行精度验证和结果对比，对模型进行验证。

图1. 2000-2021年使用量排名前10和其余的城市扩张模型使用量统计

表1. 六种模型的输入数据需求和灵活度

对比测试以深圳市为研究对象，分别以模拟和真实的土地利用变化作为土地需求输入，以2000-2005期间土地利用数据、自然环境数据和社会经济数据作为训练集，2005-2015期间的数据用于模型校正，2015-2020期间的数据作为验证集。结果表明，当输入目标年份的真实城市面积时，CA-Markov、FLUS、LCM和 LUSD模型能够输出用户指定的城市扩张面积，而CLUE-S模型存在较大的数量分歧，SLEUTH模型则不能用于模拟预先确定的城市增长量场景（表2）。而各个模型对城市扩张预测的空间分布存在较大差异，并均与真实的城市扩张空间状况具有一定差别（图2）。三图比较检验的结果显示这些差异的来源也不相同（表3）。

表2 模型输出的2015-2020城市增长面积，以真实的土地利用变化作为土地需求

图2. 2015-2020年各模型模拟预测的城市扩张空间分布，以真实土地利用变化作为土地需求。(a) CA-Markov; (b) CLUE-S; (c) FLUS; (d) LCM; (e) LUSD; (f) SLEUTH; (g) 集成结果; (h) 2015-2020年真实的城市扩张空间分布。

表3. 模型预测结果的三图比较检验结果，以真实土地利用变化作为土地需求输入

研究发现：（1）各模型在输入不同的用地需求时的预测精度发生变化，显示各模型不具备一个内生的精度，对模型进行比较时应重点关注对模型的验证，而不是其单个预测的精度；（2）在对比各个UGMs的输入数据需求和灵活度之后发现， SLEUTH对输入数据的要求最高，而FLUS和LCM允许用户在建模方面具有更高的灵活性；（3）在使用预测结果和模型文档中给出的模型表现进行对比验证后发现，CA-Markov，FLUS，LUSD和LCM模型通过模型验证，模型使用者能够控制这些模型来在不同的情景进行预测。上述发现对研究者选择适合的模型进行城市扩张模拟预测提供了参考依据。

相关研究近日以“A user-friendly assessment of six commonly used urban growth models”为题发表于Computers, Environment and Urban Systems。清华大学地学系博士生章语之为文章第一作者，杨军教授为通讯作者，香港中文大学的Mei-Po Kwan教授为合作作者。研究得到了清华-丰田联合研究基金"未来城市跨学科研究关键技术集成示范"和国家重点研发项目(2019YFA0607201)的支持。

文章信息：Zhang, Y., Kwan, M. P., & Yang, J. (2023). A user-friendly assessment of six commonly used urban growth models. Computers, Environment and Urban Systems, 104, 102004.

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0198971523000674

供稿：章语之

编辑：王佳音

审核：杨军 张强