城鎮化進程中蘇州城市擴張過程及其對降水規律影響研究

崔婷婷，王銀堂，金義蓉，胡慶芳，劉 勇

(1.南京水利科學研究院，南京 210029；2.南京水利科學研究院水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 210098)

城鎮化水平是衡量一個國家或地區經濟發展與社會進步的重要標志[1]，定量分析城鎮化對城市水文要素影響對城市發展、防洪規劃等具有重要意義。蘇州城鎮化進程開始較早，截止至2010年蘇州城市化率躍升至70.5%，城市空間不斷拓展[2,3]，城市下墊面也發生著巨大的改變，直接影響到區域水文要素，并帶來了諸多防洪、內澇方面的問題，因此在研究城市下墊面空間擴張過程的基礎上分析城市擴張對區域降水規律的影響十分重要[4,5]。在城市擴張研究方面，傳統方法依賴于城市統計數據，對現代規模越來越大的城市來說，缺乏空間分布信息，時間上又缺乏過程性[6,7]。因此，本文利用中尺度Landsat TM/ETM+遙感影像，采用光譜混合分析(SMA)法提取蘇州市不透水面信息，研究1995-2010年蘇州城市空間擴張過程，并通過城市空間擴張過程，選取不同站點分析城鎮化過程中蘇州城市擴張對區域降水規律的影響。

1 研究區域及方法

1.1 研究區域

蘇州，地處太湖之濱，京杭運河與婁江的交匯處，東臨上海，南接浙江，西抱太湖，北依長江，氣候溫和，雨量充沛，屬北亞熱帶季風氣候，地貌特征以平緩平原為主，全市地勢低平，自西向東緩慢傾斜，古稱吳郡，隋代始稱蘇州。2500年前，伍子胥在蘇州建造“闔閭大城”，當時這座城市只有14.2 km2，而今全市面積已經擴展到8 488 km2。

1.2 數據及預處理

利用1995、2000、2005、2010年4個年份Landsat TM/ETM+遙感影像數據源(Level 1T產品，軌道號119行號38和軌道號119行號39)，研究蘇州市城市擴張過程。影像的成像時間在10～11月份，所有影像成像時間天氣狀況良好，影像質量高，下載數據已經過地面控制點幾何校正，并且通過DEM進行了地形校正。現有研究已經表明，當使用影像端元時，大氣校正對蓋度影像的獲取并沒有明顯效果[8]，因此，本文采用的TM/ETM+影像也沒有經過大氣校正。選用影像的第1到第5及第7波段進行光譜混合分析。

1.3 光譜混合分析(SMA)

光譜混合分析被用來計算一個像元內土地覆蓋的組分，通過建模把混合光譜分解成不同種純土地覆蓋類型的組合，對于定量研究地面覆被類型具有重要意義。遙感影像中混合像元的普遍存在，使得光譜混合分析在近幾年的研究中逐漸成為熱點。光譜混合分析(SMA)主要包括線性光譜混合模型和非線性光譜混合模型。線性光譜混合模型假定傳感器量測的像元內所有組分的光譜呈線性組合[9]。可以利用多個端元描述一個像元的地面組成信息，每個端元代表了一種純土地覆蓋類型[10]。線性光譜混合模型可以用下式來表示：

(2)

式中：Rd是Landsat TM/ ETM+影像的第d波段反射率；N是純凈端元的數目；fi是端元i的權重，它由純凈端元i占像元的比例來決定；Rid是終端地類i在第d波段的反射率；ed是殘差。

模型的正確性需要通過檢驗影像中每個波段的殘差ei的均方根來確定，其公式如下：

(3)

式中：N是影像的波段數。

光譜混合分析的結果將得到混合像元內各純凈端元對應的豐度值，即fi滿足式(2)，并使得RMS最小。

2 光譜混合分析(SAM)結果

求得蘇州市不透水面豐度信息如圖1所示，數值越大，表示該混合像元中所含的不透水面成分越多。利用該方法，得到蘇州市1995-2010年不透水面的空間分布情況，圖中左側一列顏色差異清晰的反映了不透水面豐度以及空間分布情況，右側一列反映了光譜混合分析提取不透水面信息的誤差分布情況。

進行線性光譜混合分解之后，必須對分解精度進行評價，以確保分解結果的可靠性。由圖1可以看出，各個代表年份的分解誤差(RMS)最大值為0.02，最小值為0，該分解結果完全滿足誤差小于0.02的精度要求，也定量的說明了本次研究選取的端元數目較為合適，端元光譜值選取合理，分解精度較高，分解結果具有實際意義。

3 城市擴張及其對降水影響

3.1 城市擴張過程

城市不透水面的變化是表征城市擴張過程的重要因素。由圖1可以看出城市的中心區域不透水面豐度值變化不大且接近于1，從城市中心向外擴展不透水面豐度值逐漸減小，城市郊區處耕地與建設用地相互交錯，其不透水面豐度值接近于0.5左右，城市邊緣的耕地區域不透水面豐度值接近于0。

表1給出了蘇州市不同時期城市不透水面擴張程度，可以看出蘇州市在1995-2010年城市擴張迅速，尤其以2000年之后最為顯著，其中1995-2000年間蘇州市不透水面積增加53 km2，但2000-2005年間蘇州市不透水面積增加達482 km2，是1995-2000年間不透水面積增加量的9倍之多，2005-2010年間蘇州市不透水面積增加達800 km2，且從4個時期不透水面空間分布圖(圖1)上看，蘇州市不透水面呈現出以城市中心為核心向四周不斷擴張的整體趨勢。

表1 蘇州1995-2010年城市不透水面擴張情況表Tab.1 Suzhou 1995-2010 urban expansion in the case of the surface

不同時期蘇州市城市擴張老城區和新城區不透水面變化速率有所區別。在城市的中心區域即老城區，由于前期發展的比較完善，不透水面豐度變化較小，城市郊區在城市化的推動下不透水面豐度不斷增加，1995-2000年和2000-2005年蘇州市不透水面豐度變化呈現從城市中心向四周環形擴張的趨勢，且擴張的范圍逐漸增大。2005-2010年蘇州市不透水面豐度擴展速度較前兩個時期更加迅速，從不透水面擴張的空間分布可以看出，蘇州市與其西邊相鄰的無錫市和東邊相鄰的上海市空間連續性加強，表現出較明顯的帶狀關聯特征，并有逐漸相互聯通形成城市群的趨勢，這跟這5年來這些區域經濟快速發展及快速城市化進程密切相關。

圖1 蘇州市不透水面豐度提取及誤差分布結果Fig.1 Impervious and Error distribution of Suzhou City

圖2 蘇州市建成區擴張及不透水面積增長情況Fig.2 Suzhou City Expansion and Increase in Impervious Area

3.2 城市擴張對降水影響

3.2.1 雨量站點選取

從蘇州市不透水面信息提取結果可以看出，蘇州主城區不透水面積不斷向外擴張，受城鎮化進程影響顯著，而太湖湖區主要為水面，1995-2010年不透水面變化不顯著，相對受城市擴張影響較小。因此，在選取分析站點時分別選取在城市中心受城鎮化影響大的蘇州站和在城市擴張邊緣受城市擴張影響小的洞庭西山站。兩站直線距離約40.0 km，蘇州站地理坐標為120°38′E、31°17′N，位于蘇州主城區，受城鎮化影響較大。洞庭西山站位于太湖湖區，地理坐標為120°18′E、31°06′N，受城鎮化直接影響較小。蘇州和洞庭西山站設立于1921年，數據資料連續，數據質量高。站點位置如圖3所示。

圖3 蘇州站及洞庭西山站位置示意圖Fig.3 Suzhou and Dongting xishan station locations

3.2.2 城市擴張對年降水量影響

對蘇州、洞庭西山兩站1979-2013年年降水量進行分析，得到年降水量及其雙累積曲線。從圖4(a)可以看出，2000年之前，洞庭西山占年降水量顯著高于蘇州站，但2000年以后，蘇州站年降水量越來越接近于洞庭西山站，兩站年降水量差距減小。以2000年為分界點，對蘇州站和洞庭西山站2000前后兩個時段年降水量進行分析，如表2所示。從兩個時段的比較來看，2000年之后洞庭西山年均降水量較2000年之前顯著降低(平均降低130.2 mm)，蘇州站年降水量較2000年之前也有減少(平均減少68.5 mm)。1979-2000年，蘇州和洞庭西山年均降水量差異比較顯著，后者比前者高72.1 mm；而2001-2013年，蘇州和洞庭西山年均降水量比較接近，后者較前者高10.4 mm。

一般在下墊面及氣候條件不變的情況下，蘇州站和洞庭西山站年降水量雙累積曲線斜率保持不變，但從圖4(b)可以看出，2000年左右兩站雙累積曲線斜率發生顯著變化，雙累積曲線斜率較2000年前有所減小，這一時期為年降雨量下降期，其中洞庭西山站年降水量下降趨勢較蘇州站顯著。雙累積曲線斜率的變化說明流域下墊面或氣候情況發生了顯著變化，但由于蘇州站與洞庭西山站距離較近，年降水量受氣候影響因素幾乎相同，因此導致洞庭西山站年降水量減少趨勢顯著高于蘇州站的原因可能是受城市不透水面快速擴張影響，城市局部熱源排放量增加、地表水文參數變化顯著等改變了城市熱力、動力交換過程，從而影響了城市降雨。

圖4 1979-2013年蘇州和洞庭西山站年降水量及雙累積曲線Fig.4 1979-2013 Suzhou and Dongting xishan station annual precipitation and double mass curve

mm

注：兩地雨量差為蘇州-主站雨量與洞庭西雨量之差。

3.2.3 城市擴張對極值降水量影響

為探討蘇州城市擴張對城市極值降雨的影響，統計了1979-2013年蘇州、洞庭西山兩站1、3、7 d最大降水量均值。其中，洞庭西山站2001-2013年連續1、3、7 d最大降水量較1979-2000年1、3、7 d最大降水量分別減少19.6、22.0和36.6 mm。與洞庭西山站相比蘇州站這兩個時間段的1、3、7 d最大降水量變化較小，分別減少13.8、3.6、29.2 mm。

如表3所示，2000年之前蘇州站極值降水量均值均小于洞庭西山站，而2001-2013年蘇州站1、3 d最大降水量均值超過了洞庭西山站，且兩個站點在這兩個時間段7 d極值降水量均值差距也顯著縮小。表明蘇州在快速城市擴張的同時也對城市極值降水產生了一定影響，受城市擴張直接影響的蘇州站極值降水量逐漸超過位于城市邊緣受城市擴張影響小的洞庭西山站，這與近年來提出的城市雨島效應相一致即城市化緩慢期城市對降水影響不明顯，而快速發展期則表現出明顯的雨島效應，城市化使雨島增強[8]。

表3 1979-2013年蘇州、洞庭西山站極值降水量均值及其差異 mm

注：兩地雨量差為蘇州-主站雨量與洞庭西雨量之差。

4 結 語

(1)蘇州市在1995-2010年間城市擴張呈現逐漸加速的趨勢，2000年以后的擴張速度顯著高于2000年之前，其中以2005-2010年擴張最為迅速，城市不透水面擴張面積達800 km2，是1995-2000年城市不透水面擴張面積的15倍之多。蘇州市城市擴張空間特征主要為城市中心區域社區較成熟，不透水面豐度變化不大，不透水面由城市中心不斷向城市周邊擴展，到2010年表現出與周邊城市相互連通形成城市群的趨勢。

(2)分別選取受城市擴張直接影響的蘇州站和位于太湖湖區受城市擴張影響小的洞庭西山站1979-2013年年降水量和極值降水量進行分析，發現2000年之前，洞庭西山站年降水量顯著高于蘇州站，但2000年以后，蘇州站年降水量越來越接近于洞庭西山站，兩站年降水量差距減小。蘇州站和洞庭西山站年降水量雙累積曲線2000年后曲線斜率減小，這一時期為年降雨量下降期，其中洞庭西山站年降水量下降趨勢較蘇州站顯著。同時，2000年之前蘇州站極值降水量均值均小于洞庭西山站，而2001-2013年蘇州站1、3 d最大降水量均值超過了洞庭西山站，且兩個站點在這兩個時間段7d極值降水量均值差距也顯著縮小。

(3)蘇州站與洞庭西山站距離較近，年降水量受氣候影響因素幾乎相同，因此導致洞庭西山站年降水量減少趨勢顯著高于蘇州站的原因可能是受城市不透水面快速擴張影響，城市局部熱源排放量增加、地表水文參數變化顯著等改變了城市熱力、動力交換過程，從而影響了城市降雨。蘇州在快速城市擴張也對城市極值降水產生了一定影響，受城市擴張直接影響的蘇州站極值降水量逐漸超過位于城市邊緣受城市擴張影響小的洞庭西山站，這與近年來提出的城市雨島效應等現象相一致。

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