#2022.6期 本期主题# 《城市发展的模拟与预测——研究进展、发展挑战与未来展望》（杨天人、吴志强、潘起胜、曲峻熙、金鹰）

如何对城市的未来进行科学有效的预测，是城乡规划学术研究、学科发展与空间实践所面临的长期挑战。目前主流的城市模拟与预测技术包括“自上而下”视角的宏观模型和“自下而上”视角的微观模型，二者之间也有着相互集成的趋势，逐渐形成兼顾宏观整体和微观个体的集成模型。本文从城市模型的研究进展为切入点，首先对主流城市模拟与预测的方法与关注主题进行归纳梳理。

宏观视角的城市模型多以区域、城市、区县为研究单元， 通过自上而下的视角揭示城市政策的影响效应。具有代表性的模型包括土地利用—交通交互模型，空间均衡模型和系统动力学模型，其主要被应用于企业和居民选址、出行行为、土地利用需求等领域的模拟预测。微观视角的城市模型多以地块、栅格为研究单元，基于“自下而上”的模型架构，通过聚合微观个体的行为结果反映城市发展的整体趋势。具有代表性的模型包括元胞自动机和智能体模型，其基于对复杂科学理论的微观表述，广泛应用于城市空间增长、土地利用转换、城市产业发展等领域的模拟预测。

城市模型的演化与科学技术、社会需求、政策导向的变化紧密相关。笔者通过四个方面探讨了城市模型在应用场景中可能面临的挑战，具体包括：（1）城市大数据的兴起——如何挖掘大数据在精细化描绘城市发展中具有的潜力，辨析数据驱动型研究在城市理论模型中的定位；（2）科技与行为的演变——如何完成对社会经济行为潜在变革的理论表述，理解颠覆性技术创新和突发事件对城市模拟对象行为和交互方式的影响；（3）政策需求的多元化——如何避免城市模型潜在的“黑箱”属性，清晰揭示不同空间尺度、不同城市部门发展间的交互关系；（4）复杂科学的发展——如何辨析城市政策干预与城市发展自组织间的关联，提出兼顾城市发展结果与演化过程的研究框架。

面对上述挑战和机遇，笔者提出面向城市未来的模型研究展望：（1）结合大数据与“厚数据”，为模型对象提供进一步细分的可能，推动精细化模型构建；（2）关注对社会经济行为变化本质的抽象化提炼，完成对城市未来技术与行为变革的模型表述；（3）跨尺度与多维度的交互机制探索，推动政府跨部门协作；（4）基于高频数据的积累和反馈，形成对模型结果的动态追踪与修正，辨析城市系统动态发展中的涌现趋势。

通过对城市模型领域的综述和展望，本文希望推动城市模拟与预测的理论发展和实践创新，以更好地解决与城市发展相关的科学问题，并更有效地支撑规划的编制和评估。

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