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城市化和人类活动导致的城市扩张改变了生态系统服务的供应,进而影响了区域的生态服务价值（Ecological service value,ESV）。客观全面地评估并模拟城市扩张和生态服务价值之间的动态关系,对促进区域和城市的可持续发展至关重要。现有的城市扩张模拟模型大多只使用一个数据时间片来提取邻域效应,这与邻域交互具有明显长期时空依赖性的本质不一致,导致模型精度有限。深度学习模型能够同时提取长时间序列数据的时空特征,耦合深度学习算法和元胞自动机（Cellular automata,CA）能够更加准确的反映时空邻域特征,提高城市扩张模型的模拟性能。此外,城市扩张和生态系统服务之间的动态关系在地域研究中更多关注城市快速发展的沿海湿润地区。兰州位于我国西北内陆地区,降水量较少,空气蒸发量大,加之河谷型城市和西北重镇的特点,影响着西北半干旱区域社会经济的稳定。在此背景下,定量分析兰州的城市扩张及其对生态系统服务的影响对全面认识西北半干旱地带的城市生态服务价值演变过程具有重要的现实意义。本研究耦合了深度学习和元胞自动机模型,以西北半干旱河谷盆地—兰州为例,模拟了四种情景（自然增长、生态保护、经济发展和生态保护-经济发展）下2030年兰州的城市扩张。在此基础上,我们采用基于代理的方法计算了兰州市2000-2020年和2020-2030年不同情景下的生态服务价值,并利用不同的土地利用和生态系统服务类型分别来表征生态服务价值的变化。主要结论如下:（1）运用测度指数、城市扩张、景观格局分析方法剖析了兰州市土地利用数量结构和城市扩张时空格局演变特征。从空间分布角度看,兰州市土地利用类型以草地为主,占国土总面积的50%以上。从时间分布角度看,2000-2020年,研究区新增建设用地集聚在皋兰和永登交界即兰州新区处,主要被侵占的土地利用类型为耕地。2010-2020年研究区建设用地扩张面积、扩张速度、扩张强度、扩张动态度均最大,这表明该时间段内高生态价值土地利用类型（水体、林地）的损失较大,城市建设用地扩张较为明显。2010-2020年研究区不同地类之间状态转换频繁,导致整体景观破碎度更高,同时破坏了前期优势斑块建立的连接性。建设用地的持续扩张,使其形状趋于规则化从而拉高了整体景观的聚集度。（2）基于代理的方法计算了兰州市2000-2020年的生态服务价值,分析了土地利用对生态服务价值的影响。兰州市生态服务价值呈现先减少后增加的趋势,总生态服务价值从2000年的54.82亿元下降为2020年的54.20亿元。这一趋势与沿海湿润生态服务价值随城市建设用地的不断扩张逐渐降低的结果有所差异。研究区的生态服务价值随城市建设用地扩张呈现增加态势。气候调节和水文调节是兰州市生态服务价值占比最大的生态系统服务类型。生态服务价值最低的区域主要分布在主城区与兰州新区及周边区域,与建设用地的空间分布基本一致;中等生态服务价值分布在以耕地为主区域和永登县的林地;横穿主城区的水体、榆中县的林地和草地的生态服务价值最高。生态服务价值损益、转移矩阵、贡献率、变差贡献率结果表明,林地和水体是研究区生态服务价值增长的主要贡献者。（3）基于CNN-LSTM-CA耦合模型模拟城市扩张,该模型能够同时捕获土地利用时序数据与驱动因素的空间相关性与长期时间依赖性,得到比传统模型更为准确的土地利用变化模拟结果。基于前人的研究与现有文献提出了CNNLSTM-CA、LSTM-CA、ANN-CA、RNN-CA 4种不同的深度学习与元胞自动机的耦合模型,4种模型的总体精度大小排名为:CNN-LSTM-CA（0.9283）＞LSTMCA（0.9101）＞ANN-CA（0.8837）＞RNN-CA（0.8326）。CNN-LSTM-CA模型精度最高,模拟性能最好,且模拟结果在空间分布上与实际土地利用最为接近,这表明综合考虑时空邻域特征有利于提高对模型精度。因此,本研究采用CNNLSTM-CA模型对研究区未来的城市扩张情景模拟。（4）基于生态保护和经济发展的一系列国家政策,设定了自然增长、生态保护、经济发展、生态保护-经济发展4种情景,预测了研究区2030年的城市扩张和生态服务价值。2030年,不同情景下总ESV排名为生态保护（58.07亿元）＞生态保护-经济发展（57.62亿元）＞自然增长（56.48亿元）＞经济发展（53.99亿元）。2020-2030年,城市扩张结果表明,4种情景下的建设用地均持续增长,自然增长情景的扩张最为剧烈,生态保护情景下的面积扩张最小;生态服务价值结果表明,除经济发展情景下的总生态服务价值持续下降外,其他三个情景下的总ESV比2020年出现了不同程度的上涨,其中生态保护情景的涨幅最为明显,其次为生态保护-经济发展情景。通过不同生态系统服务类型与不同土地利用类型对生态服务价值的综合表征分析发现,生态保护-经济发展情景下的土地利用变化能够在保护生态效益的基础上提高经济发展,更利于城市的可持续发展。