長江中游大城市不透水面增長模式及其驅動因素

李　志,李　鵬,劉　強,2

1 江西師范大學城市建設學院,南昌　330022 2 江西師大規劃設計研究院,南昌　330022 3 同濟大學建筑與城市規劃學院,上海　200092

不透水面(Impervious Surface Area,簡稱ISA)因能割斷城市地表與地下水文聯系,被認為是參與城市生態過程的重要要素,是衡量城市健康質量的重要指標。新世紀以來,國外以ISA在都市區健康評價[1]、城市地表水、熱、能、植被及生物多樣性變化過程中的重要作用[2-6]、城市生態環境不可逆預警[7-8]等方面卓有成果。近年來,中國城市不透水面研究也日益增強,可以總結為3個方面：一是跟蹤國外不透水面研究最新技術、模型和相關參數等方面研究[9-12],二是以不透水面為切入點探討本土城市生態環境過程機理研究[13-15]；三是推進展開不同層次地域、尺度和精度的不透水面監測及應用研究[16]。雖然國內成果不斷深入但其仍有可改進之處。一是研究視域較有局限,對我國沿海發達的重要城市關注較多,而對于中、西部等重大城市的研究幾乎為零,這顯然不利于我們形成不透水面影響中國城市生態環境的全面性觀點。二是研究在ISA遙感測度的技術和觀測現象層面較多,而對我國不透水面影響因素及其機理探討較為薄弱,使得以控制不透水面為目的措施乏善可陳。

長江中游城市群是中國生態安全重要區域,其日益變化的生態環境關乎中國生態安的保育和格局的穩定。武漢、長沙、南昌是我國長江中游地區重要的省會城市,亦是欠發達地區國家中部3個首位度較高的大城市,近年來三城市人口、規模和形態呈高速擴張態勢,區域城市生態環境出現了一些問題[17]。如三城市不同程度的爆發城市熱島高溫、內湖藍藻、暴雨“看海”等事件,使得城市透水性能成為各界關注的焦點。為此,以近20年三城市ISA增長格局演變分析為基礎,探討長江中游大城市不透水面格局增長規律、模式、差異和驅動機制,為控制城市ISA增長的管理重點及措施提供一些參考,也為引起同行學者對我國中西部欠發達地區城市不透水面研究起到拋磚引玉之用。

1　數據來源

1995與2010遙感影像采用美國陸地衛星Landsat5 TM數據,2003年為landsat7 ETM,2015年采用Landsat8的OLI數據。各數據均采用冬季月份遙感影像(12月1日至2月28日),分辨率統一為30 m。通過ENVI 5.2平臺對原始影像進行幾何校正、地形校正、輻射校正、大氣校正并最終處理成多光譜反射率集成BIL數據庫。論文涉及的其他經濟、社會數據均來自當年城市統計年鑒和國家統計年鑒。另因便于比較,統一設定以各城市老城區向外作約2700 km2框定(南北51.9 km ×東西51.9 km)為研究區。研究區基本涵括了各城市規劃設定的綠地生態系統所設定外圍線(以下簡稱“綠圍”)。一般地“綠圍”可視為各城市近期建設不應突破的擴張邊界,也可視為城市人口核心區水土氣生環境圍護區,具有一定流域的意義。

2　關鍵技術處理

2.1　線性光譜分解技術

采用Ridd的Vegetable-Impervious-Soil model(簡稱V-I-S)模型,借助ENVI 5.2軟件對三城市非水域地面的V-I-S各個分量進行分解。值得說明的是,論文采用PPI方法提純了各城市不同時期各組分的端元特征,并最終綜合確定了高反照端元、低反照端元、類土壤端元、類植被端元的特征光譜,通過約束性線性光譜分解法提取了各個端元在每個像素單元(30 m分辨率)上的比重含量且保證了每個像素所有端元比重之和為1。鑒于高反照端元和低反照端元特征光譜都具有不透水面某種特征,因此設定兩類端元比重之和為不透水面比重。另因時序上存在比較,采用基于典型樣地基準化進行縱向年份ISA格局基準化法消除影響。具體技術見文獻[16]。

2.2　冷熱點分析及其改進技術

(1)

其中Wij的設置是計算的重要步驟,以往Wij的設置往往以正方形空間單元進行,這無疑使得空間距離權重設置帶來一定誤差,為了避免這一不精確性,論文使用正六邊作為基本空間分析單元來減少空間臨近權重的不合理設置可能帶來的不科學分析結果。同時為減少計算量,在使用計算過程中,論文以100 hm2面積為標準單元對研究區G*i進行測度。

2.3　ISA增長模式分類及其測度方法

為了分析需要,論文以不同增長來源和空間方位將ISA的增長模式進行了初步劃分,分別是1內涵式增長模式、2道路牽引式增長模式、3衛星式增長模式、4城外零星式增長模式。基本內涵和特征見下表1。通過各模式范圍與ISA解譯柵格數據進行疊加分析,可得到各模式范圍內ISA之比重和面積總量,同時結合多時段的ISA解譯數據,還可以測度不同階段內各種模式的增長規模和速度。

表1　4種不透水面增長模式及其定義與特征

3　結果與分析

3.1　三城市不透水面增長趨勢及格局現狀

分析結果顯示,三城市ISA增長明顯且分布上從老城區逐步向周邊地區擴張,見圖1。按100%表示完全不透水面面積,1995年長沙、南昌、武漢三城市完全不透水面面積分別為4891、5415、7207 hm2,比重分別為1.8%、2.0%、2.7%(與研究區面積比)。20年來,中長沙增幅度最大,年增長254 hm2,共增長了2538 hm2,其次為武漢和南昌,增幅為221 hm2/a和139 hm2/a,分別增加了2222 hm2和1390 hm2。從增長階段來看,近5年增長量幾乎與過去15年增長量相當,表明三城市ISA呈現快速遞增趨勢。

圖1　1995、2003、2010、2015年武漢、長沙、南昌三城市不透水率解譯Fig.1　The interpretation of impervious surface of Wuhan, Changsha & Nanchang in 1995,2003,2010,2015

3.2　三城市不透水面增長熱點區的演變

根據冷熱點分析結果顯示,三城市不透水面全局性G統計值均高于各自年份均值期望E,且統計檢驗Z值較為顯著,說明三城市不透水面增長率尤其是熱點區域集簇明顯,結果見圖2。20年來武漢市不透水面增長熱點 “簇團”達到10個,其中近7個“簇團”分布在綠圍區以外,呈現“數量多、較發散”格局。長沙市增長的熱點“簇團”達到6個,均在綠圍區以內,呈現“數量少,較集中”的特征；南昌熱點“簇團”為8個,特征與長沙一致。如此表明武漢市ISA增長格局正逐步從集聚走向分散,貢獻多來自于郊外地區。長沙、南昌兩城市ISA增長格局相對集中且主要集中在老城區外綠圍以內的新開發地區。

圖2　三城市不透水面增長熱點空間格局及比較Fig.2　Comparison and differentiation of hot spots in extension of impervious surface in three cities

3.3　三城市不透水面增長的主導模式及其變化

增長模式分析結果顯示,各種增長模式對南昌、長沙的貢獻次序為道路牽引式、衛星式、零星式、內涵式,對武漢的次序為衛星式、零星式、道路牽引式和內涵式,詳細結果見表2。

將1995—2003、2003—2010、2010—2015設為前期、中期、近期3個階段,對三城市ISA主導模式演變過程進行分析。南昌的道路牽引式一直是其主導模式,前期對不透水面貢獻為42%,中期54%,近期42%,而與之密切的衛星式處于第二主導地位的模式。從趨勢來看雖然南昌道路牽引對ISA增長貢獻仍然較大但貢獻度顯示出下降趨勢,衛星模式、零星式模式的貢獻呈增加態勢。長沙市與南昌市相似,道路牽引式貢獻性最大但趨勢下降,而衛星式呈上升趨勢,同時零星式也呈現快速增長態勢。而武漢ISA增長的主導模及其演變則不同,前期貢獻度為“衛星式>道路牽引式>內涵式>零星式”,中期為“衛星式>零星式>道路牽引式>內涵式”,最近階段變化為“零星式>衛星式>道路牽引式>內涵式”。可見武漢主導模式是衛星式且近期讓位于零星式,但同時道路牽引式的貢獻也不小且較為穩定。

表2　三城市不透水面增長的主導模式比較

綜上,三城市ISA模式演變規律及差異為：(1)近20年來,內涵式的貢獻由過去約為20%的比重穩定下降到10%及10%以下,表明老城區對ISA影響不起主導作用,也即老城區的改造不會對ISA增長貢獻較多。(2) 道路牽引式ISA貢獻在經歷一段“峰值”后將趨于下降,并逐步讓位于衛星式和零星式,這表明道路設施建設ISA貢獻有一個“上升達頂再下降”的過程。(3)未來ISA控制重點地區應是防范郊區零星貢獻和新城區的面域貢獻。

4　不透水面增長驅動因素分析

4.1　驅動因素分析框架

為進一步提出ISA的管理重點和措施,對三城市ISA增長驅動因素因子進行數學建模甄選分析。其驅動機制過程考慮如下：(1)經濟發展水平是推動城市建設的基本經濟因素。經濟水平對城市ISA增長的速度及模式差異產生影響,城市經濟水平是促進ISA增長的動力之一。(2)城市人口、城市消費水平是影響城市增長另一方面主要動因。人口的增長,消費能力的提升增強了對居住、商業和基礎設施的用地需求,進而衍生出對ISA增長的影響。(3)從前述三城市ISA格局從期初的“老城區”逐步向外擴張演變來看,ISA增長與城市規劃、區劃等因素又是高度相關的,因此城市規劃政策、新城建設、道路建設以及區位條件等對不透水面增長和格局產生作用。(4)綠色建筑工程技術對城市不透水面的影響表現為較好的透水工程技術可以緩解ISA的增長。因涉及三城市因素因子部分指標不能量化且歷史數據缺失而難以展開長時序性分析,因此論文以2003、2015年數據進行對比分析。

根據以上分析框架,采用線性最小二乘回歸法進行建模。以ISA作為因變量Y,再以上標年份表示當年因變量,如Y2003表示為2003年因變量。鑒于論文需要對比城市綠圍內、外區域對各因子系數的差異性,又分別以Y0表示綠圍內因變量,Y1表示整個研究區因變量。最終以經濟發展水平密度X1、固定資產投資密度X2、城市人口密度X3、社會零售銷售額密度X4、房地產投資密度X5、城市規劃綠地率X6、道路密度X7、新建建筑綠色建筑比重X8和區域分區變量X9作為自變量進行建模分析,各因素變量來源及計算說明見表3。

表3　影響因素的描述與說明

建模單元為論文中前述采用的1平方公里的六邊形

4.2　驅動因素分析結果

論文采用自變量遞增法對回歸模型選優,入選規則為自變量與因變量在95%可信度上具有顯著相關性,且增加自變量對R2調整產生作用。因此自變量入選的先后順序代表了與因變量的相關性程度的高低,模型結果見表4。

(1)從三城市驅動模型結果來看,道路對城市ISA增長的貢獻最大,相關度最高。無論是Y1,Y0,城市道路密度始終是模型第一入選解釋變量且系數為正,即道路對ISA具有顯著的正向作用。道路是城市的骨架,是城市增長的前提條件,同時也是城市天然不透水面組成要素之一,再加上城市居住、商業、產業以及新城往往沿著城市道路進行沿線拓展或填充,因而由城市道路對不透水面的直接和間接貢獻都較大。另外從模型系數來看,同一時期道路的正向系數南昌>長沙>武漢,同一城市,綠圍區內道路對不透水面的正向系數又大于整體區域模型,新時期模型的道路正向系數小于舊時期。這一現象與前述分析道路牽引模式ISA貢獻在時序上和空間上由舊向新減弱的規律相呼應。20世紀90年代南昌、長沙仍在為建立區域性中心城市而增長,城市框架一直在 “由線到面”的過程之中,因此ISA也處于相應的“道路牽引式”為主導的模式。得益于京漢粵鐵路開通,武漢在20世紀50年代就具有區域樞紐的地位,城市得以壯大,到90年代,武漢市就已是兩百萬人口的特大城市,2010年后武漢瞄準建成國家中心城市的目標,奠定了大武漢發展格局,因此武漢市面域性發展態勢顯然高于前面兩市,道路線性驅動ISA強度和貢獻則低于長沙、南昌。但隨著長沙、南昌城市發展進一步成熟, 道路作用將會下降,其他因素貢獻將增強。

表4　各城市不透水面的驅動因素建模

(2)建模結果顯示,人口增長、城市固定投資以及房地產投資因素是與ISA因變量相關性較強的因子。據統計數據,2015年武漢、長沙、南昌城市。分階段來看,武漢市在2010年后迎來了房地產建設規模的爆發式增長,2010—2015年均增長40%,顯著高人口分別為1066、734萬人和528萬人,是期初1995年人口增長翻番。2015年武漢、長沙、南昌建成區分別為535、313、350km2,是期初建成區的2—3倍；2015年三城市固定資產分別為7725、6363、4001億元,是期初的30—70倍,2015年三城市竣工房屋面積分別11960、2435、1907萬m2,是期初的8—15倍。隨著城市人口日益增長,職、住、醫、教、休、商等基本需求也增大,基礎設施和房地產投資也必然增加,由此必然貢獻ISA的增長于1995—2010年均10%；南昌、長沙市在2003—2010年階段是其高速規模擴張的階段,2003—2010年房地產建設規模年均增長18%,固定資產年增長超過30%,亦是城市新區高速擴張的發展階段。對比2003與2015年模型方程式,各城市固定資產投資、房地產投資以及人口密度自變量進入模型優先次序逐漸變強,且變量系數亦有增大趨勢,可見房地產等城市投資因素的驅動影響力將變得更強。綜合來看,人口的快速增長進而導致的城市投資和房地產規模的加大,必然促進ISA加速增長,因此控制過快投資、防止貪大、過度的城市建設也應視為控制不透水面過快增長的重要方面。

(3)區域、城市規劃等政策性因素是ISA增長變化的重要誘導力量。從廣義而言,區劃與城市規劃都是城市空間政策的一部分。從三城市模型來看,區劃因素X2在2015年整體區域Y1模型中展示出僅次于道路密度因素的影響力,系數分別為4.11、1.63和2.38(即正向作用),這表明城市ISA格局與區劃是息息相關的,其根本原因在于城市規劃能對不同區域ISA格局起到基礎性控制作用。同時從三城市不同年份對規劃因素的敏感性分析來看(因規劃綠地率與ISA是反向關系,因此系數為負；系數絕度值越大表示自變量對因變量越敏感),其共性是規劃因素對ISA的作用,整體模型低于綠圍區內模型,即綠圍內的規劃因素對ISA具有更大的影響力；其差異是規劃作用于ISA的影響性長沙>南昌>武漢。從規劃史來看,相比與武漢,長沙、南昌等城市的發展起步相對稍晚,規劃也相對滯后,影響了規劃因素參與ISA變化的進程,因而入選規劃因素的城市模型當中,武漢快于其他兩市。但值得一提的是,長沙南昌兩城市規劃因素對ISA影響作用敏感性更強,因此后發城市具有在城市空間政策上的管控優勢,運用好城市規劃對ISA的增長及其格局引導將更有利,因此如嚴格綠地率、空地率等城市規劃指標對控制ISA增長格局具有重要意義。

(4)當代綠色建筑工程技術及材料也是影響ISA一個重要因素,擴大綠色建筑比重是減緩城市ISA增長的重要方面。在三城市ISA驅動模型中,新建建筑中綠色建筑占比X8是入選驅動模型中位列前端的重要變量之一。除武漢市Y2015模型外,其他城市模型因變量Y與自變量X8皆為正向系數,即綠色建筑占比越大,不透水率越高。為何如此呢？基于作者多年的實際走訪和觀察,對當代建筑工程技術而言,水泥、瀝青、玻璃、鋼板等方便施工的建筑材料能有效的降低成本提高效率,在當今長沙、南昌等城市開發中尤其是一些新區建設中,處處可以看到各種工業區、道路廣場、商業大樓、住宅小區的地下空間甚至花園綠地、公園等空間的下墊面都是水泥、瀝青等高度不透水材料鋪裝而成,城市的“滲、排”渠道大大壓縮,實則遠達不到真實綠色建筑的要求。同時限于當前我國規劃管理技術的局限性以及法律法規標準等的缺失,對城市綠色建筑難以進行有效的認定、監管和行政上的強制作為,因此在后發城市,當其綠色透水工程技術和材料還處于技術遞延的時滯發展階段時,這些城市統計給出的綠色建筑實則遠達不到綠色和透水性要求。因此,在這些城市加快引進和推廣先進的透水工程技術也是緩解城市不透水面的一種重要手段。

5　結論與討論

5.1　結論

(1)近20年武漢、長沙、南昌等長江中游大城市的不透水面增長趨勢顯著。三城市ISA增長的重點和熱點從原老城區逐步向周邊新區擴散,其中武漢市ISA已突破綠圍發展,以“零星”增長為主；長沙、南昌則處于從“點+線”到“面+點”的ISA增長過渡階段,格局上亦呈現突破綠圍的趨同性規律。

(2)增長過快的不透水面對城市生態環境帶來壓力,不利于城市的可持續發展。從現有階段來看,武漢、長沙、南昌的在綠圍區域中的完全不透水率已分別達到8.9%、7.9%、7.4%,這一水平接近國際公認的10%—20%的應警水平[18]。

(3)對武漢而言,空間上其重點是要控制好城市規劃外圍地區的ISA增長,可從農村建設規劃許可制度方面進行加強控制,其他措施上要加強應用先進技術對老舊城市綠色改造,減少新區內房地產建設以及過密基礎設施投資,優化人口密度布局,建立均衡的城市人口與生態格局來緩解增長ISA趨勢。

(4)對長沙和南昌而言,空間上其重點是管控好現有綠圍內未開發區域,可采取“精控新區”、“防控郊區”、“提升老區”的思路來避免膨脹的ISA格局。優化城鄉規劃、提高規劃綠地率、平衡區劃人口、倡導效益優先的城市基礎設施建設、加快引進先進透水材料和施工工藝等是其重要手段。

5.2　討論

在ISA驅動因素建模過程中,經濟水平GDP密度自變量X1、社會因素中社會零售總額密度X4沒有較好的解釋力。其可能的原因是GDP密度指標與ISA之間確實存在一定偏差,GDP作為綜合一二三產的復合性經濟指標,其與城市ISA確實存在的復雜關系,因此難以呈現較好的線性相關性檢測。而對于社會消費總額密度因素來說,其驅動作用不如類似固定資產投資、房地產投資等因素那樣直接,其作用過程是間接的、隱蔽的,因此在相關性檢測中容易“脆弱”,難以入選驅動模型當中。另外,一些難以量化的變量也未入列建模,基于驅動模型還可以對未來城市ISA風險管控進行精準預測。

致謝：感謝吳志強院士對本文的指導幫助。