元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）模型，在城市规划领域主要用于模拟城市空间动态演化过程。通常的CA模型是以规则的元胞为基础，而加拿大学者Daniel Stevens和Suzana Dragi?evi?提出了一种不规则CA模型，并将该模型应用于加拿大中等城市Saskatoon的土地开发的空间动态模拟研究。他们提出的这一模型称为icity模型，包括了两个子模型：全球子模型（Global submodel）和地方子模型（Local submodel）。地方子模型下又包含两个模块，分别是地块吸引力模块和分配模块。主要计算方法如下：

首先，将宏观层面的参数输入全球子模型中，这些数据主要包括被模拟地区的初始人口及增长率，计算结果获得预测的将来人口值。随后，将全球子模型的计算结果输入到地方子模型。在地方子模型的第一个模块中，输入当地空间数据（spatial data）和本地影响分值(local influence scores)，目的是计算临近道路的每一个未开发居住地块的吸引力分值。该分值主要表示给定的居住地块对于潜在购房者的吸引力，以及开发商在这些地块获取最大的利润。吸引力分值主要通过邻近用地的土地使用性质来进行评估。在该模块中，为了配合居住用地地块的吸引力分值的计算以及商业和公园地块的直接转换规则的制订。在该模型中还定义了可选择邻域（alternative neighbourhood），来处理每个元胞邻域不等的数量和每个不规则元胞的大小。可选择邻域主要依据地块的邻近程度距离来定义，在该模块中被划分为三种不同的类型。在地方子模型的第二个模块中，首先需要制订一系列土地的转换规则，该规则基于上一模块中得出的每块地块的吸引力分值，然后，对研究对象所有的土地地块使用进行动态模拟。在该模块中，不同步增长通过区分已开发及未开发地块实现。假定已开发地块维持原状，而未开发地块以某一速率增长这一条件，实现非同步增长。最后将计算结果进行迭代并更新全球参数，再次迭代输出迭代结果。

与传统的CA模型相比，icity模型的主要特点在于：{1}大部分的CA模型主要用于整个城市或区域研究层面，使用栅格数据进行模拟。而icity模型主要应用于城市内部的地块层面，使用不规则的矢量空间数据进行模拟。在地块层面，不规则的矢量数据相比传统的栅格更加符合实际情况；{2}传统的CA模型使用Moore或von Neumann邻域，而icity模型使用可选择邻域来定义，处理每个细胞邻域的不等的数量和每个细胞不规则的大小；{3}传统的CA模型一般只能模拟同步增长，而icity模型能够同时模拟不同地块的同步增长和异步增长，因而能更确切地模拟现实情况下土地利用的变化状况。

Daniel Stevens和Suzana Dragi?evi?提出的icity模型是基于不规则矢量元胞，运用于城市地块层面的，完全在GIS环境下操作的CA模型。它克服了现有模拟土地使用变化的CA模型的一些局限性，使得城市地块开发过程可视化，有助于使城市规划师、居民、投资者、决策者能更深入了解土地开发在不同条件下的动态变化，帮助规划决策。icity模型也有一些不足之处，主要是模型中使用的一些参数在取值方面还存在很多不确定性。另外，数据本身的误差和模型的局限性也会影响模拟的有效性。