城市是覆盖在地球表面的有一定面积的人群与建筑的密集结合体,进入21世纪以来,中国经济的飞速发展加快了中国城市化进程,使得城市扩张与城市用地分布问题已经成为城市地理学以及城市土地利用领域研究的热点问题,而研究城市用地分布的影响因素又是众多学者广泛关注的重点问题。城市扩张在时间上是一个连续性的动态变化的过程,具有量的变化,即是城市的建设用地面积的增长,在空间上表现为城市的结构与形态的一种连续性变化的过程,可以称为城市空间形态的演变,从而引起城市形态及其用地分布的变化。研究城市扩张的时空变化,探讨城市用地分布在时间与空间上的演变特征以及影响因素,对于城市规划、土地利用规划以及政府出台相关调控政策有一定参考意义。本研究基于南京市2004、2007、2010、2013、2016年五期Landsat TM遥感影像,分析近年来南京市城市扩张时空演变特征,在多尺度上采用多模型的研究方法研究影响南京市城市用地分布潜在的空间影响因素:选择可能影响南京市城市用地分布的城市基础设施、商业服务位置(P0I兴趣点数据)将其分为23个空间影响因素,在 100*100m,200*200m,300*300m,400*400m,500m*500m 尺度上采用普通最小二乘回归模型、空间回归模型(S LM和S E M)、地理加权模型(GWR)比较分析城市用地与其空间影响因素的空间影响关系,探讨南京市城市用地分布的潜在空间影响因素。结果表明:(1)南京市城市内部结构趋于稳定,外部轮廓趋于紧凑,主城区扩张减弱;扩张模式主要以拥江发展为主,南京市建成区逐步形成“两带一轴”的城镇空间结构格局,并呈多中心发展趋势;南京市城市扩张形态呈非均衡空间分异状态,城市扩张的方向主要集中在南京市北部、西南、东南部,并呈现明显阶段性特征。(2)在解释城市用地的空间分布方面空间回归模型的结果优于普通最小二乘回归模型的结果;在影响南京市城市用地的23个空间影响因素中道路密度被证明是对城市用地分布影响最大的,GDP密度和距公司工厂的距离、距生活服务设施的距离是影响南京市城市用地分布的重要因素;部分空间影响因素的影响系数随着尺度和模型的不同呈现出不规则变化的趋势,尺度效应明显,说明在研究城市用地分布的驱动机制中这些空间影响因素对尺度和模型有着非常大的敏感性。(3)地理加权回归模型(GWR)估计的结果表现出明显的空间异质性,即空间影响因素对南京市不同的地理位置的影响有所不同,影响的方向和强度都有一定的差异性;GWR模型在更加精细的尺度上,对于城市用地分布影响的描述更为详细,尺度逐步增大时,大尺度平滑了邻近区域的细节差异,因此在选择研究尺度时,应权衡和选择较为合适的尺度与研究模型所能反应的空间地理信息的详略程度;GWR模型可以得到其他影响因素在某位置对城市用地分布的贡献值大小并与之横向对比,更重要的是它能够获得空间影响因素在不同位置的影响程度大小并且可以得到空间影响因素对不同地理位置上影响的权重大小,这些空间影响因素的分析结果和研究区内的城市用地分布和城市的发展脉络有着很大的关联。这些信息对于指导城市用地的合理分布和规划有着很重要的参考价值。