農村居民點時空格局演化模擬研究綜述*

李換換，宋 偉，陳百明，張 艷

(1.長安大學地球科學與資源學院，陜西西安 710054； 2.中國科學院地理科學與資源研究所，陸地表層格局與模擬院重點實驗室，北京 100101)

0 引言

在我國城鎮(zhèn)化建設快速發(fā)展的大背景下，農村發(fā)展進入新的轉型階段。城鎮(zhèn)化過程中，一系列的政策沖擊，不僅涉及城鎮(zhèn)的建設和發(fā)展，也通過城鄉(xiāng)統籌和互動，深刻影響農村居民點的演化趨勢[1]。在此情形下，要合理調控農村居民點的空間格局，引導其良性發(fā)展，依賴于對農村居民點長時期演化規(guī)律的把握以及對未來政策干預情景的清晰認識。因此，利用模型模擬手段定量揭示農村居民點的格局演化，對于準確理解農村居民點的演化過程，深入認識其演化發(fā)展動力以及評估農村居民點格局在政策實施后的發(fā)展態(tài)勢具有重要意義。

農村居民點格局演化是土地利用變化的一種類型，因此其演化模擬也多借鑒了土地利用/覆被變化(LUCC)模擬的相關研究成果。早期的土地利用變化模擬主要關注模擬對驅動力和尺度的依賴性問題[2]，隨后更加注重探索土地利用的位置和數量變化[3]。當前，土地利用空間格局的演化模擬，特別是從空間尺度揭示區(qū)域土地利用變化的驅動因素[4]，成為土地利用變化模擬研究的重要內容[5-8]。對于農村居民點的演化模擬研究來說，相關工作開展的仍然比較少。究其原因，主要是農村居民點分布零散、規(guī)模小、斑塊空間破碎化的特點，不利于常規(guī)土地利用變化模擬模型的運轉，限制了農村居民點變化的模擬精度。再加上農村居民點變化參與主體的多樣性、驅動因素的復雜性等原因，使農村居民點格局演化的模擬遇到很大挑戰(zhàn)。

利用模型模擬手段預測農村居民點未來發(fā)展情景，評估其未來演化態(tài)勢，是預估政策可能沖擊的必要手段。目前，農村居民點演化模擬模型的選擇仍存在較強的驅動力和尺度依賴性問題[9-12]。在開展農村居民點演化模擬之前，需要深入解析其演化趨勢和驅動力，以選擇更適宜的模擬模型，提高模型的模擬精度。因此，文章以農村居民點演化的“態(tài)勢分析—驅動機制選擇—模型比較”為主線，系統梳理和總結了農村居民點演化的機理，評述了農村居民點演化模擬模型的原理及其優(yōu)缺點，以期為今后農村居民點演化模擬研究提供借鑒參考。

1 農村居民點演化趨勢分析

遵循農村居民點的演化規(guī)律，分析預測其未來演化趨勢，是選擇適宜的演化模擬模型的基礎。目前，研究者常用景觀生態(tài)學、數理統計、地理空間分析等方法，探索農村居民點空間格局演化特征。由于農村居民點是一個自然、社會與經濟有機融合的復雜系統，其發(fā)展趨勢，不僅體現自然系統的演化，也是人類認識和改造自然的反映。因此，自然環(huán)境的改變、社會經濟的發(fā)展、農村制度的改革、政策措施的出臺等，導致農村居民點的總體規(guī)模、形態(tài)結構、空間分布等處在不斷的演化與變遷之中。

1.1 農村居民點規(guī)模演化趨勢

農村居民點的規(guī)模一般用總體規(guī)模、人均規(guī)模以及農村居民點在城鄉(xiāng)用地中的比例等指標來表征。由于斑塊空間格局演變的機理以及演變過程所表現出的特征，與空間和時間尺度密切相關，其演化結果會因研究尺度的不同而有所差異[9]。因此，農村居民點演化研究對尺度有很大的依賴性。

以往研究中，不同區(qū)域的農村居民點規(guī)模演化分析都是在特定空間以及時間尺度下進行的。時間尺度有長達半個世紀的長時間演化趨勢分析[13， 14]，也有跨越數10年的中時間尺度[15， 16]以及歷經數年的短時間尺度分析[17]。研究的區(qū)域集中在縣域尺度和鎮(zhèn)域尺度，只有極少數的研究是以國家尺度和村域尺度為案例區(qū)[18-21]。

不同時間尺度內，農村居民點演化規(guī)模往往呈現不同的規(guī)律。在較長時間尺度上(超過50年)，農村居民點的總體規(guī)模往往呈持續(xù)增加態(tài)勢[13]； 在近20年時間尺度內，農村居民點演化規(guī)模一般會呈現倒“U”型變化的特點[17]； 而較短時間尺度內，規(guī)模演化特征隨地域而不同，具體表現為：東部沿海地區(qū)農村居民點由快速擴張轉變?yōu)閿U張受到抑制狀態(tài)，在西部地區(qū)農村居民點則由規(guī)模擴張較慢發(fā)展為規(guī)模快速擴張狀態(tài)[19]； 山區(qū)農村居民點總體規(guī)模繼續(xù)擴大，平原地區(qū)居民點用地總量遞減[22]，而丘陵地區(qū)農村居民點用地規(guī)模減少與增加并存[23](表1)。雖然不同時空尺度下農村居民點總體規(guī)模呈現不同演化趨勢，但是大部分地區(qū)都呈現出農村居民點人均規(guī)模持續(xù)增長[24]，農村居民點用地在城鄉(xiāng)用地中的比例相較于建設用地而言表現為逐漸下降直至趨于穩(wěn)定趨勢的特點[25]。

表1 農村居民點規(guī)模演化趨勢

農村居民點的規(guī)模演化是人口[26-28]、地區(qū)經濟發(fā)展[29]、產權制度[30]、收入水平[31]、產業(yè)結構調整[32]、農村功能轉變[31， 33]等諸多社會經濟因素共同作用下的結果。其中，人口的變化是導致其規(guī)模動態(tài)變化的主要動力，而且由于我國特殊的城鄉(xiāng)二元體制，形成了諸多人口變化與農村居民點規(guī)模演化呈現反向關系的反常現象[34]。

1.2 農村居民點空間分布演化趨勢

農村居民點的空間分布可以用形態(tài)結構和空間布局兩個指標來刻畫。農村居民點的空間形態(tài)結構經歷了從單一走向復雜、再到分化的演變過程[35]。研究表明，受人類活動干擾強度增加的影響，農村居民點外部形態(tài)更加規(guī)則化，居民點外部形狀由條帶形或鋸齒形向更加規(guī)則的矩形或圓形演化[36]； 隨著時間推移，農村居民點破碎化程度減小，小規(guī)模農村居民點整合或村莊內部房屋填充使斑塊間臨近距離不斷縮短等[37]。農村居民點的形態(tài)構造主要受地形地貌、海拔高度等的影響[38， 39]，地形較平坦、海拔較小地區(qū)的農村居民點的規(guī)則程度往往要高于地形起伏較大地區(qū)。

農村居民點演化布局呈現多樣性特征，但總體上逐步由不均衡向更加均勻化的方向發(fā)展。在全國尺度上，農村居民點分布密度呈現地帶性差異，往往東部地區(qū)農村居民點密度高于西部地區(qū)，北方用地分布規(guī)模大于南方[18]； 在地形上，從平原地區(qū)到丘陵地區(qū)再至山地區(qū)域，農村居民點分布密度依次降低； 在地域上，經濟發(fā)達地區(qū)農村居民點密度明顯大于經濟欠發(fā)達地區(qū)。此外，隨著時間推移，農村居民點空間分布呈現不同類型的演化方式(表2)，如近30年來，三峽庫區(qū)農村居民點由居住分散逐漸向居住集中發(fā)展，其空間分布呈現為以規(guī)模較大城鎮(zhèn)為中心，四周的農村居民點以“衛(wèi)星式”分布形態(tài)集聚的特點[40]； 贛南地區(qū)農村居民點沿河流或道路等現狀地物呈現“條帶式”演化模式[15]； 且大部分地區(qū)農村居民點以原有農村居民點為中心，向其周圍擴散式擴張[41]等。

表2 農村居民點空間分布演化趨勢

可以看出，海拔、坡度、交通及水源等的差異[13， 44-46]，是導致農村居民點布局變化的主要原因?？傮w上，農村居民點的空間分布呈現出向地勢相對平緩、交通更便利、距水源更近以及經濟發(fā)展條件更好的區(qū)域集中的趨勢，其空間布局也呈現出更均勻化的分布形式。

2 農村居民點演化驅動力解析

驅動力分析是揭示農村居民點格局演化機理的重要內容，也是開展農村居民點演化模擬的前提條件。已有研究中，農村居民點演化模擬的驅動力分析多采用定性與定量相結合的方法。定量的研究方法主要有相關分析、系統聚類分析、判別分析、層次分析、主成分分析、系統聚類分析、趨勢分析和回歸分析等； 也有學者從新的視角劃分農村居民點演化發(fā)展的驅動力變量，將其分為內部動力和外部動力[47]，或者根據各類因子對農村聚居作用側重點的不同將其分為基礎因子、新型因子和突變因子3類[48]，增加了農村居民點演化驅動力機制分析方法的多元性?？傮w來說，農村居民點演化發(fā)展的驅動力可以分為時間上的作用力和空間上的影響兩個方面。

2.1 時間尺度

農村居民點從產生到發(fā)展穩(wěn)定再至遷移轉型，其演化過程具有明顯的階段性，是不同驅動力綜合作用的結果。隨時間的推移，農村居民點用地驅動因素經歷了由單人口要素驅動，向經濟、環(huán)境、政策等多重要素綜合驅動的轉變[49]。即，早期的農村居民點規(guī)模擴張主要受到人口規(guī)模增加的影響，用于滿足農戶基本住房需求； 隨著工業(yè)化和城市化帶來的農戶非農化，非農經濟收入快速增加，農戶對住房環(huán)境需求逐漸強烈，促使農民新建住房，增加居民點用地面積。當前，有限的土地資源迫使政府必須實施一系列諸如新農村建設、新型城鎮(zhèn)化、鄉(xiāng)村振興等制度措施引導農村住房與農戶需求合理增長。在這一背景下，農村居民點用地不再單純依據自然演化規(guī)律無序擴張，而且要在政策約束下嚴格按照規(guī)劃建設。政策作用對農村居民點演化方向逐漸起到主導作用。不過，也有研究者認為人地關系狀況才是影響農村居民點時間格局變化的主導驅動力，而戰(zhàn)爭、政策及氣候災害等因素是通過影響人地關系狀況，進而影響農村居民點短時間尺度的格局變化[50]。

2.2 空間(地域)尺度

農村居民點的空間演變是一個由自然資源條件、區(qū)位可達及社會經濟基礎條件綜合影響下的區(qū)位擇優(yōu)過程[35]，可以看做是居民點用地與周圍其他類型用地之間的競爭結果。一般來說，自然因素決定了農村居民點用地格局的基本構架，在宏觀上，構成了農村居民點成長發(fā)育的基質，對其起源、變化、消亡都有著較大的影響； 而社會經濟因素則體現著人類直接或間接的活動狀態(tài)，在中短時間尺度上，構成了農村居民點動態(tài)變化的主要驅動因素。通常在海拔較高的山地、丘陵地區(qū)，農村居民點演化受到較強的地理因子主導作用，農村居民點演化有明顯向低海拔地區(qū)趨向性，即平原、平地區(qū)農村居民點更加集聚； 在低海拔區(qū)域，農村居民點表現出較強的社會經濟因子相關性，受人口、政策、經濟發(fā)展水平影響更加強烈，農村居民點演化有明顯的向交通、河流、文化中心集聚效應(圖1)。在這一大的演化方向上，耕地資源稟賦是農村居民點空間格局變化的主導驅動力，即農戶建村首先選擇耕地資源稟賦優(yōu)越的平原，隨著人地矛盾增加，逐步向丘陵和山地轉移[50]。

圖1 農村居民點演化的驅動力因素

農村居民點的演化過程是在長期的人類社會發(fā)展、人地互動綜合作用下的產物，各驅動因子對其演化過程呈現正、負不同方向的促進作用，使其做出響應的時間也長短不一，例如經濟、人口等對農村居民點規(guī)模增長有正向影響，而且影響作用可以很快表現出來； 政治、科技等因素會對農村居民點的規(guī)模增長等產生負向影響，但是其作用的發(fā)揮需要一個較長的時間[17]。以往的研究，大都是在一個比較小的時間尺度上分析農村居民點的演化特征，開展驅動機制分析，對于響應迅速的驅動因子可以有效識別，但是對于影響緩慢的驅動力，則容易忽視。因此，農村居民點演化的空間驅動機制仍需要長時間序列的分析，深入研究短期分析很難揭示的長期規(guī)律。

3 農村居民點演化模擬方法和模型

3.1 農村居民點演化模擬方法

農村居民點作為一種土地利用類型，其演化過程體現了LUCC地表格局變化。因此，農村居民點演化模擬研究多借鑒目前已比較成熟的土地利用變化模型模擬。常規(guī)的土地利用變化模擬模型，學術界已經開展了較多研究工作，對各演化模型的優(yōu)缺點及適用性和局限性也都作過全面分析和介紹。例如，任志遠[51]將土地利用變化模型根據土地利用變化的涵義分成系統診斷模型、土地利用動態(tài)變化模型和土地利用變化綜合評價模型3類，并分別闡釋了不同類型模型的特點； 張華[52]通過研讀國際上LUCC模型的相關問題，根據Lambin的分類，將LUCC模擬模型分成細胞自動機控制模型、單元自動控制和混合/綜合模型、經驗統計模型、混合/綜合模型或最優(yōu)化模型以及基于行為者的模型等5類[3]； 裴彬根據不同土地利用模型的模擬方法，將Agarwal等統計的19種公開發(fā)表的模型分為主體模型、綜合模型、元胞模型、進化模型、專家模型、統計分析模型、系統模型和基于方程的模型等8種不同類型[53]。

不過，目前關于農村居民點演化模擬工作開展的仍然較少。這既有相關工作開展較晚的主觀原因，也有農村居民點用地較為零散不利于模型運轉的客觀原因。農村居民點用地在屬性上與城市用地類似，但是在規(guī)模上遠小于城市用地，布局上也呈現出分散分布的特點，這限制了諸多模型的模擬精度。我國對于農村居民點演化模擬研究的最早案例，是在城鎮(zhèn)擴張的背景下，利用土地利用動態(tài)數據庫分析農村居民點的空間格局。例如田光進學者利用元胞自動機模型CA與人工神經網絡模型ANN為理論框架，對全國農村居民點進行分區(qū)，并對其時空分布和規(guī)模特征進行了分析[54]。之后一段時間內，研究者大多利用景觀生態(tài)學與GIS空間技術相結合的方法來分析農村居民點的時空演變和規(guī)模變化[37， 55， 56]。在有限的模擬研究中，也大多是利用CA或CA與其他方法相結合的混合模型對農村居民點的發(fā)展過程進行模擬，例如運用案例推理方法獲取元胞轉換規(guī)則，以馬爾科夫(Markov)方法對模型進行數量控制，開展農村居民點模擬工作[57]。此外，也有研究者將對數量變化有明顯優(yōu)勢的Markov 模型與能夠較強模擬復雜空間系統的CA模型結合，運用CA-Markov混合模型模擬農村居民點整治后的用地轉換方向[58]。除了CA模型以外，常規(guī)的土地利用變化模擬模型—CLUE模型，也曾被用于農村居民點轉化模擬[58]。CLUE模型的模擬原理與CA模型截然不同，該模型主要是基于經驗統計分析從地類競爭的角度開展模擬工作，而CA 模型則主要基于鄰域關系開展模擬。近年來，也有學者基于國家不同政策指向下的農村居民點發(fā)展，通過自行定義規(guī)則，將政策指標量化來模擬未來不同發(fā)展情景下農村居民點的演化態(tài)勢[59]。

3.2 農村居民點演化模擬模型及評述

目前，在有限的農村居民點演化模擬研究中，用到的模擬模型主要有3類，一種是利用CA以及CA與其他方法相結合的混合模型對農村居民點的發(fā)展過程進行模擬； 另一種是將農村居民點用地作為土地利用的一種類型參與CLUE模型，模擬農村居民點的演化過程及其與其他地類之間的競爭； 第三種是基于農村居民點發(fā)展政策，在相應的政策背景下，通過自行定義農村居民點轉化規(guī)則，模擬新政策對農村居民點演化的沖擊。這幾種模型的模擬機理完全不同，優(yōu)缺點和適用性各異。

3.2.1 CA模型

CA模型所具有的模擬復雜時空變化的能力以及其顯著的自組織和自演化特征，使其在地理現象的模擬中具有廣泛的應用[57]。CA模型的運行，主要由空間、元胞、鄰域及轉化規(guī)則4部分組成[60]。利用CA模型進行模擬，關鍵是確定元胞轉換規(guī)則，轉換規(guī)則是元胞轉換的動力學函數，通過構建一種空間和時間離散的局部元胞空間，決定CA的模擬過程。目前，已有多種獲取轉換規(guī)則的方法應用于農村居民點演化模擬，如曹萍[61]采用多準則判斷元胞自動機(MCE-CA)實現農村居民點擴展演變過程的模擬； 姜廣輝[58]等基于Logistic逐步回歸方法，通過計算生成不同土地利用類型空間轉換概率分布圖，以此作為農村居民點轉換規(guī)則，對北京山區(qū)農村居民點整理用地轉換方向進行模擬； 王晨懿[62]通過建立不同情景下農村居民點演化適宜性圖集的方式，建立元胞自動機模擬的轉換規(guī)則，模擬地質災害威脅下的山地農村居民點空間變化(表3)。

表3 CA 模型不同轉化規(guī)則應用及優(yōu)缺點

雖然CA模型在農村居民點的演化模擬中占據主要優(yōu)勢，但其模擬精度也只能夠達到77.5%[61]。今后，在對CA模型的使用過程中，應該充分考慮與其他理論或技術的結合，來提高CA模型的模擬精度。如季翔等運用生命周期理論預測出鄉(xiāng)村景觀格局演變周期，與CA-Markov模型結合可使預測結果在數量和空間精度上均達到95%以上[64]。

3.2.2 CLUE模型

CLUE模型的基本原理是根據經驗模型量化得到土地利用類型的空間關系，為預先設定的土地需求量進行動態(tài)模擬，實質是根據驅動因子與各土地利用類型之間的競爭關系進行空間分配迭代以實現模擬。CLUE模型可分為非空間需求和空間分配兩個模塊，非空間需求即土地利用需求(不同土地利用類型的數量需求)?？臻g分配模塊是通過不同土地利用類型的競爭力大小、土地利用轉換規(guī)則和概率分布情況等將非空間分析模塊確定的土地利用需求分配到合適空間位置上，實現土地利用變化的空間布局模擬[65]。將CLUE模型應用于農村居民點演化模擬的研究并不是很多，且模擬精度不高，如黃明[65]等在對羅玉溝流域土地利用變化進行模擬研究時，將農村居民點作為一種土地利用類型參與模擬，其精度只達到74.53%； 王亮等在開展土地利用變化的多情景分析時，也將農村居民點用地作為一種地類參與模擬[66]。

利用CLUE模型模擬農村居民點演化，可以直觀地反映農村居民點與其他類型用地之間的競爭關系，且不同政策情景下，農村居民點空間分布一目了然，其模擬結果對農村居民點的空間配置有重要指導意義。但是，農村居民點演化受政策干預影響較大，一些難以量化的政策因素，很難納入CLUE模型的模擬。因此，利用CLUE模型模擬農村居民點的演化，很難反映政策的沖擊。

3.2.3 自定義模擬規(guī)則模型

農村居民點的發(fā)展過程，不只是在其自然演化狀態(tài)下的自生自演，也受到人類活動強烈干預。尤其是近年來，隨著人地關系的不斷緊張化，國家出臺了一系列可能深刻影響農村居民點演化的政策。這些政策的實施可能直接改變區(qū)域農村居民點的利用方式及其發(fā)展軌跡。因而，量化這些政策實施對于農村居民點演化的沖擊，成為了一個重要的研究方向。為此，有學者基于國家不同政策指向下的農村居民點發(fā)展，自行定義規(guī)則，模擬了新的政策及規(guī)劃作用對農村居民點演化的沖擊性。如Wang等[59]為探索“自上而下”的國家規(guī)劃和“自下而上”的居民自建兩種模式下農村居民點的演化過程，通過構建基于面向對象的計算機語言，自行設計算法規(guī)則，來模擬具體政策導向下的農村居民點發(fā)展，并實時監(jiān)控各地塊的密度變化； 盧德彬等[67]為探索不同開發(fā)強度下農村居民點空間增長規(guī)律，基于改進的最小累積阻力值(MCR)模型，以農村居民點作為源，土地開發(fā)適宜性作為阻力值，建立農村居民點增長最小阻力值面，對其增長空間進行了模擬。

通過自行定義規(guī)則，可將引起農村居民點演化的驅動因子，尤其是政策、制度等傳統模型難以表達的因素進行有效的量化，真正參與到模型模擬，彌補傳統演化模型的不足。但是自定義模型規(guī)則，會更多地受到人為主觀因素的干擾，從而造成模擬結果的偏差。

3.2.4 多主體模型

農村居民點的演化是在農戶、村集體、政府等不同利益相關者或者主體的相互作用中實現的，需要合適的模型將這些多元主體之間的復雜關系進行有效梳理。傳統的空間演化模型很難將人類行為因素考慮在內。因此，在考慮傳統模型改進的同時也需要探索更適用于農村居民點演化特征的模型應用?；诙嘀黧w的耦合模型，即多主體模型(Multi-agent Model)是在復雜適應系統及分布式人工智能技術上發(fā)展起來的，近年來在土地利用變化模擬領域中異軍突起[68-70]。多主體模型的計算比較多地考慮人工智能的主體性、適應性和社會性，可以應用于復雜系統的計算模擬，將演化的空間途徑和社會途徑有效耦合，因此多用于城市用地擴張模擬中[71， 72]。國際上，在利用多主體模型進行LUCC研究時用到的開發(fā)平臺主要有CORMAS、RePast、Ascape、SWARM等，均是面向對象的編程語言[60]，多主體模型在農村居民點用地模擬中雖然還未涉及，但是通過有效梳理和分離出農村居民點演化的決策主體，并在研究方案中抽象出不同主體的分工和決策行為，還是可以保障多主體建模的可行性。

4 結論和展望

農村居民點的規(guī)模和空間演化均表現出一定的規(guī)律性。未來，隨著戶籍制度改革等政策的實施，農村居民點總規(guī)模與人口規(guī)模反向變化的趨勢可能會得到緩解。同時，在城市擴張和生態(tài)保護的雙重壓力下，農村居民點的規(guī)模擴張會受到明顯的抑制。如果未來戶籍制度能夠完全放開，村莊空心化得到有效治理，農村居民點的人均規(guī)模變化可能逐漸呈現平穩(wěn)發(fā)展的態(tài)勢。不過，未來農村居民點總規(guī)模和人均規(guī)模的變化態(tài)勢仍在很大程度上取決于政策因素。根據中國農村宅基地轉型趨勢理論，未來農村居民點用地在城鄉(xiāng)用地中的比例，相較于建設用地而言，會表現為逐漸趨于穩(wěn)定的趨勢。在農村居民點形態(tài)和布局演化方面，受地理環(huán)境、區(qū)位優(yōu)勢、村莊遷并政策等因素的影響，未來山區(qū)和丘陵地區(qū)的農村居民點可能會呈現向平原地區(qū)搬遷集中的態(tài)勢； 同時，隨著新農村建設、新型城鎮(zhèn)化等政策的實施，農村居民點無序發(fā)展的態(tài)勢可能會受到抑制，農村居民點的形態(tài)可能更加規(guī)則均勻。

開展農村居民點空間格局演化模擬研究，需要對其演化的長期發(fā)展規(guī)律進行探索，以確定其大致演化方向。以往的研究，多是對較短時間尺度內農村居民點的演化特征進行分析，認知近期內的發(fā)展變化態(tài)勢，但是卻不利于對其演化規(guī)律的整體把握以及對未來演化趨勢的科學預測。因此，在今后的研究中，應加強中長時間尺度(50年以上)農村居民點空間格局演化及其驅動機制的研究。在地域尺度上，以往格局演化研究大多聚焦在鎮(zhèn)域和縣域尺度，而在我國推進供給側結構性改革的政策指向下，結構性調整需要放眼整個大區(qū)域、大環(huán)境，需要全方位、大尺度的整體協調，宏觀調配資源。因此，今后研究應加強較大區(qū)域的研究工作，在整個經濟發(fā)展全域如環(huán)渤海灣經濟圈、長江三角洲經濟圈乃至全國尺度，研究農村居民點格局的演化發(fā)展，從整體上對其空間布局進行把握。

由于農村居民點自身原因，現有演化模型的模擬精度一直不是很高，因此需要更加注重針對農村居民點的新演化模擬模型的構建。農村居民點在演化過程中，涉及復雜的驅動機制及多元化的決策主體，使其演化模擬模型的構建一直是研究中的難點。加之農村居民點演化模擬過程對驅動力和尺度的依賴性，也增加了模擬模型選擇的難度以及模擬結果精度的不確定性。因此，在今后的工作中，應該加強對農村居民點演化驅動力的解析，尤其是政策因素的量化研究，探索如何將驅動力的作用真正體現在模擬模型的運行上； 同時應該加強傳統土地利用演化模型與其他理論或技術的結合，并根據研究區(qū)實際發(fā)展趨勢，對農村居民點未來發(fā)展情景進行正確設計，探索更能體現農村居民點演化特征及其演化驅動力的模型構建及模擬規(guī)則的定義方式。

在農村居民點演化模擬模型的選取上，要注重能夠實現空間途徑和社會途徑有效耦合的多主體模型的研發(fā)。重點揭示農村居民點演化過程中的主要決策主體，明晰農村居民點利用決策主體與農村居住環(huán)境的相互作用。由于多主體模型可以構建多主體綜合決策規(guī)則，以反映不同主體間決策協商準則以及主體與環(huán)境間的交互規(guī)則等優(yōu)勢，在今后研究中，多主體模型可能成為農村居民點的演化模擬研究中重要突破方向。