改革开放以来,随着我国城镇化速度不断加快,城镇扩张与资源环境的矛盾日益凸显,在未来一定时期内城镇仍将呈现扩张趋势,缺乏合理的管控势必会带来一系列更严重的土地资源浪费、生态系统功能退化、环境恶化等问题。如何平衡城镇扩张与资源环境保护之间的关系,促进可持续发展,引起了社会的广泛关注。2018年3月,自然资源部的成立,为落实中央要求的“多规合一”、划定“三生三线”等政策,实现统筹各部门规划,实现国土空间优化配置提供了组织保障。因此在多规合一的背景下如何通过科学有效的方法进行城市模拟,是未来我国空间管理的重要手段,也本研究的研究重点。在城市发展的过程当中,不同的土地利用类型的变化是具有显著差异的,所以城市不同土地利用类型精细化模拟是我国目前迫切需要的,也是当今的研究热点。本研究基于UrbanSim城市仿真模拟系统与超级学习智能算法（Superlearner）,构建出适用于我国的城市扩展模拟模型。主要研究内容和结论如下:（1）城市扩展模拟模型精细化。针对国内主流研究方法对于城市扩展模拟过程不够精细化的问题,构建出城市内部土地利用类型精细化模拟的城市扩展边界划定模型,根据不同的土地利用类型扩展规律,将其进行单独的模拟,得到不同土地利用类型的模拟结果,从而综合确定城市扩展模拟结果。（2）UrbanSim模型系统中国化。UrbanSim城市仿真模拟系统起源于美国,由于我国和美国的城镇化发展规律不同,在应用时必须根据中国的实际情况对模型框架、参数进行合理的中国化技术改造,得到适合中国的城市扩展模拟模型。（3）案例应用。将改造后的城市扩展模拟模型应用于湖南省安化县,检验模型的可行性与实用性。模型以安化县总体规划人口数为总约束,对城市主要用地类型进行预测分析,得到模拟结果,总建设用地面积增长2.73平方公里。（4）结论。本研究成功将UrbanSim城市仿真模拟系统进行了中国化改造,并将其与超级学习智能算法（Superlearner）结合,并在湖南省安化县进行了案例应用得到模拟结果。结合政策进行分析,通过与安化县总体规划对比,分析二者的相同点与不同点。并给出中国化后的UrbanSim城市仿真模拟系统的应用建议。