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地理元胞自动机模型是土地利用变化研究领域非常重要的一类模型，在土地利用/覆被变化研究中发挥了重要的作用。近年来，针对土地利用元胞自动机的研究有两个研究热点:一是基于智能方法的转换规则提取方法，二是研究CA模型的尺度敏感性。本文针对上述研究背景，以北京房山区为例，主要进行了以下三方面探索: (1)设计了一种基于C5.0决策树算法的地理元胞自动机模型。该方法由前人的成果改进而得，弥补了已有方法的一些不足。新方法不仅提高了转换规则挖掘的精度，通过转换规则可以更直观的反映土地利用变化的规律，规则对应的置信度也有了实际意义。然后，本文从逐点对比精度、Kappa系数和统计分析三方面检验了模拟结果，其中，逐点对比的精度达到95.88％，取得了很好的模拟效果。 (2)利用本文采用的方法，重点对房山区耕地转建设用地的情况进行了分析与预测。利用C5.0决策树提取的关联规则，反映了房山区耕地转为建设用地的主要驱动因子。同时，本文利用转换规则的置信度信息，对房山区耕地转建设用地情况进行了概率分析，生成了概率分析图。对实验结果的验证，证明本文提出的方法可以有效的分析房山区耕地转建设用地的情况，对土地利用变化研究具有一定借鉴意义。 (3)研究了地理元胞自动机的尺度敏感性。首先，针对元胞大小为30m、60m、90m和120m的数据，分别生成了转换规则。然后利用每个尺度的转换规则分别进行CA模型的模拟。同时，针对房山区的自然地理特点，将房山区分为东部平原区和西部山区，对模拟结果进行了分析。结果显示:元胞自动机的模拟结果存在一定的尺度敏感性，这种敏感性在有些尺度上表现的明显，有些尺度上不明显。随着元胞尺寸的增大，生成的转换规则越来越少，模拟的精度也呈下降趋势。其中，房山区的东部平原区的尺度敏感性远大于西部山区。研究结果证明，对于本文的研究，选择30m到60m的元胞尺度是比较合适的，其中，对西部山区的尺度适当增大不会对结果造成明显的影响。