随着《淮河生态经济带发展规划》的发布,淮海经济区作为国家战略重新出现,规划以来发展较为迅速,但伴随着经济的迅速发展、城镇化水平的提高和社会人口压力的不断增加,人地之间的矛盾不断加大,生态文明建设迫在眉睫。生态功能分区作为我国生态建设过程中的一项重大工作,其在指导以及优化土地资源空间格局方面发挥重要作用,可以预测淮海经济区未来科学的产业发展方向,促进经济与环境的“共赢”发展,可作为政策支撑供决策者参考,具有重要的现实意义。本研究以淮海经济区为研究对象,利用地理空间数据和社会统计数据等多源异构数据构建生态功能分区指标体系,实现淮海经济区的生态功能分区,并基于各生态功能区的主导功能类型进行多情景模拟演变分析,探索研究区的发展方向。具体研究内容和成果如下:（1）根据我国发布的生态功能分区的相关准则要求,基于遥感云计算和地理信息空间分析技术,构建了淮海经济区的生态功能分区的指标体系,该体系从生态服务功能、生态敏感性和区域经济发展三个方面建立了12项评价指标。（2）结合自组织特征映射神经网络（self-organizing feature map,SOFM）和随机森林（random forest,RF）算法,提出了SOFM-RF生态功能无监督分区方法,实现了淮海经济区生态功能分区边界的划分,挖掘主导功能类型,将淮海经济区分为四类生态功能分区和八类生态功能亚区。具体结果表明:研究区北部地形起伏大,林地和草地资源丰富,水土保持作用显著;研究区西南部以平原为主,耕地资源丰富且肥沃,食物供给作用显著;研究区东南部湖泊众多,且包含较多的自然保护区,水源涵养功能重要;研究区中部以建设用地为主,各类生态功能低下但区域经济发展优势显著;最终得到四类生态功能分区,并在此基础上细分为八类生态功能亚区。（3）引入土地利用多情景模拟分析,耦合斑块尺度土地利用变化模拟（patch-generating land use simulation,PLUS）模型和Markov模型实现研究区2020年的土地利用模拟,并以划分的各生态功能区为子区域分别进行自然发展、生态保护、耕地保护以及城镇发展情景模拟,叠加合并得到淮海经济区2024年四种模拟情景的土地利用概况。具体结果表明如下:耦合的土地模拟模型模拟的2020年土地利用数据的Kappa系数为0.8626,总体精度为93.65%,精确度较高,可以用来预测2024年土地资源的空间分布。针对整个淮海经济区,不同的发展情景生成的各地类的目标需求数量不一致,耕地面积在耕地保护情景下最高,生态保护情景次之,城镇发展情景下最低;林地和草地的面积均为生态保护情景下最高,自然发展次之,耕地保护情景下最低;水域面积在自然发展情景下最高,城镇发展次之,耕地保护情景下最低;建设用地面积在城镇发展情景下最高,自然发展次之,生态保护情景最低。针对每个生态功能区,Ⅰ北部水土保持功能区适合生态保护发展模式,提高生态调节能力;Ⅱ西南部产品提供功能区适合耕地保护发展模式,提高农产品生产力;Ⅲ东南部水源涵养功能区适合生态保护模式,减少对自然保护区的扰动;Ⅳ中部人居保障功能区适合城镇发展模式,同时资源开发与生态保护并重,促进生态的可持续发展。本研究有图幅30幅,表25个,参考文献104篇。