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城镇化是当代中国最主要的发展趋势，城镇土地扩展是城镇化最显著的形式，也是衡量城镇化的重要标准。深入城镇土地扩展的研究，对促进城镇更好更快的发展具有非常重要的战略意义。本研究尝试在城镇土地空间扩展模拟中引入变异微粒群算法（变异PSO），并以津澧新城为研究对象，来验证应用该算法进行城镇土地空间扩展模拟的有效性。 本文首先对城镇土地扩展模拟研究中所用到的理论、方法和以往所用的模型加以论述，以此作为实践研究的理论基础。其次引入一种新的研究方法，即变异微粒群算法，并设计出应用该算法进行城镇土地空间扩展模拟的思路。然后在对城镇土地扩展驱动力分析及确定合理扩展规模的基础上，采用变异微粒群算法进行城镇土地空间扩展模拟，并通过与土地利用现状及现有城镇土地空间扩展模型的对比来论证变异微粒群算法在城镇土地空间扩展模拟上的有效性。主要研究结论如下: (1)现有城镇土地空间扩展模型主要有经验模型、元胞自动机模型和多智能体模型，三种模型在模拟城镇土地空间扩展上都有着各自的局限性。新兴的智能算法PSO因其极强的空间搜索能力、综合评判力和极快的运算速度，使它在城镇土地空间扩展模拟上具有一定的优势。 (2)在研究城镇土地规模扩展驱动力时，文中主要探讨经济发展和城镇人口的影响力，最终发现城镇人口对城镇土地规模扩展的影响力最大;在空间扩展方面，对其有主要影响力的因素包括自然环境、交通引导、城镇辐射力及政府政策。 (3)利用Matlab软件，实现了基于变异微粒群算法的城镇土地空间扩展模拟，并通过目视检验法、形状指数检验法、转移情况对比法及Kappa指数检验法四种方法来对比模拟结果与土地利用现状，结果表明应用变异微粒群算法进行的城镇土地空间扩展模拟效果较好。 (4)通过对比变异微粒群算法和CLUE-S模型、元胞自动机模型、多智能体模型，发现四种模型的模拟精度相近，但变异微粒群算法在参数设置、影响因子的选择和模拟效果三个方面优于现有模型。