随着全球变化研究的不断深入，土地利用和覆被变化(LUCC)研究已成为全球环境变化的重要组成部分。土地利用变化因其与生物物理、人类社会经济系统之间的紧密交互，而成为LUCC研究的核心内容之一。本文以北京市海淀区为例，研究了大城市周边的土地利用变化规律、情景分析和变化模拟模型，以期深入了解城市扩展中的土地利用变化规律，为合理利用土地资源提供有用信息。 具体研究内容及其相关结论包括： 1)土地利用空间格局及其变化规律研究建立了一种基于邻域因子的土地利用空间格局分析方法，用于定量分析土地利用类型在不同距离邻域内的空间聚集、排斥作用及其变化趋势。北京市海淀区的应用表明，1991～2001年期间，耕地、园地、工业用地、林地之间，农村居民点与林地之间以及城镇与林地、未利用地之间的聚集作用明显增强；林地、独立工矿、城镇自身的聚集度明显下降；城镇与耕地、园地、独立工矿之间的聚集度明显降低。应用表明该方法可以准确描述不同土地利用类型的空间分布规律及其变化趋势，可作为常规景观指数的有益补充。 2)土地利用变化信息挖掘方法研究以基本分辨率硬分类条件下的土地利用转换矩阵为基础，构建了土地利用净变化量、交换变化量、总变化量计算方法，通过土地利用类型间实际转换量与其理论频数的对比，构建了土地利用转换规则的挖掘方法；以多分辨率软分类方法为基础建立了土地利用交换变化发生距离的分析方法。对北京市海淀区土地利用变化进行了分析，结果表明上述方法可以有效挖掘各土地利用类型变化信息、土地利用类型间转换规则和土地利用交换变化的空间距离信息，可以为土地利用空间分析和建模提供有用信息。 3)土地利用变化情景分析研究建立了一种新的土地利用情景分析方法。以土地利用转换系统最小变动为原则，对不同土地利用的情景设置，利用线性目标优化的Markov链方法生成各种情景的土地利用面积转换矩阵和土地利用类型面积。对海淀区2002～2015年土地利用变化进行了多情景分析，结果表明不同土地利用情景设置对土地利用结构具有明显影响，城市用地和独立工矿用地的集约度对耕地和园地面积的缩减速度具有决定性作用。 4)多土地利用类型和空间显性的土地利用变化模拟模型研究对CLUE-s模型进行了改进，改进后的模型引入了动态计算的邻域分析因子，可以对土地利用变化中的自发过程、自组织过程和土地利用类型间的竞争进行模拟，还可以根据研究区域特点构建不同的模拟方案。对北京市海淀区1991～2001年土地利用变化进行了多方案模拟，结果表明邻域因子对城镇用地变化具有重要作用，其中将邻域因子看作自发过程放大因子的模拟方案获得了较好的模拟结果，整图符合比达到77％，其城镇用地Kappa值达到0.754。应用表明，该模型可以对高分辨率和多土地利用类型下的城市扩展进行有效模拟，扩展了CLUE-s的应用领域；通过构建多模拟方案，不但可以探索最佳的模拟结果，还可以研究和分析不同土地利用驱动因子在土地利用变化中的作用模式。 5)采用面向对象的Pascal语言，从底层将土地利用变化涉及的多个过程集成到统一的模拟软件系统。此外，还建立了一个可供其他开发者直接使用的土地利用变化模拟类库。