滇池流域不透水表面動(dòng)態(tài)模擬及其非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

許泉立, 王 慶, 洪 亮, 楊 昆, 彭雙云, 張韶華

(1.云南師范大學(xué) 地理學(xué)部, 昆明 650500;2.云南師范大學(xué) 西部資源環(huán)境GIS技術(shù)教育部工程研究中心, 昆明 650500;3.云南省地理空間信息技術(shù)工程技術(shù)研究中心, 昆明 650500; 4.云南省高校資源與環(huán)境遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 昆明 650500)

不透水表面(Impervious Surface,IS)是城市空間擴(kuò)張中形成的最重要地表類型，主要是指城市道路、建筑物屋頂、廣場(chǎng)等地表水下滲較困難的人造地表[1-2]。不透水表面會(huì)引起許多生態(tài)過(guò)程的變化，如地表徑流的增加[3]、土壤侵蝕加劇[4]和非點(diǎn)源污染加重等[5]，是造成水環(huán)境惡化的主要因素之一[6]。有研究表明，不透水表面已成為研究城市景觀特征及其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)的關(guān)鍵性要素，不透水表面覆蓋率(Impervious Surface Cover，ISC)與水環(huán)境質(zhì)量之間存在定量的閾值關(guān)系[7-9]，基于不透水表面評(píng)價(jià)城市化帶來(lái)的水環(huán)境效應(yīng)是本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。滇池流域是云南省經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)、人口最密集以及城市化進(jìn)程最快速的區(qū)域，這使得流域范圍內(nèi)不透水表面不斷擴(kuò)張，相應(yīng)的入湖污染物增加迅速，水質(zhì)惡化趨勢(shì)明顯[10]，城市擴(kuò)張而導(dǎo)致的非點(diǎn)源污染已成為滇池水體的主要污染源[11-12]。鑒于此，黨中央、國(guó)務(wù)院將滇池的治理連續(xù)納入國(guó)家“三河三湖”治理規(guī)劃，云南省委、省政府把滇池的治理工作放在了云南省九大高原湖泊治理的第一位，昆明市政府也于2018年印發(fā)了《滇池保護(hù)治理三年攻堅(jiān)行動(dòng)實(shí)施方案(2018—2020年)》，加大力度對(duì)滇池的水體作進(jìn)一步的治理和維護(hù)。因此，如何優(yōu)化流域土地利用結(jié)構(gòu)，使城鎮(zhèn)建設(shè)與水環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展，是昆明市這樣的高原湖濱型城市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展必須解決的重要問(wèn)題。

要揭示城市化對(duì)水環(huán)境質(zhì)量的影響，首先需要知道城市擴(kuò)張的時(shí)空特征及其趨勢(shì)。而城市擴(kuò)張是典型的地理過(guò)程復(fù)雜系統(tǒng)，通常需要借助城市擴(kuò)張模型來(lái)幫助人們理解其擴(kuò)張過(guò)程與結(jié)果。元胞自動(dòng)機(jī)模型(Cellular Automata，CA)是一種“自下而上”在時(shí)間、空間上都離散的動(dòng)態(tài)模型，具有模擬復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)空演化過(guò)程的能力，且容易理解和編程實(shí)現(xiàn)，所以該模型在近幾十年來(lái)被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于城市擴(kuò)張模擬與趨勢(shì)預(yù)測(cè)中[13-15]。目前大多數(shù)元胞自動(dòng)機(jī)模型在模擬城市動(dòng)態(tài)擴(kuò)張時(shí)，采用了統(tǒng)一的用地轉(zhuǎn)換規(guī)則來(lái)進(jìn)行模擬，但是城市擴(kuò)張是一種典型的具有空間異質(zhì)性特征的土地利用演化過(guò)程，傳統(tǒng)CA忽略了空間異質(zhì)性對(duì)模型的影響，使模型容易出現(xiàn)過(guò)模擬或欠模擬現(xiàn)象，模擬結(jié)果與實(shí)際結(jié)果出現(xiàn)較大偏差[16]。解決空間異質(zhì)性對(duì)元胞自動(dòng)機(jī)模型影響的一種有效途徑是建立元胞空間分區(qū)機(jī)制，其思想是：依據(jù)用地變化的空間異質(zhì)性特征對(duì)元胞空間進(jìn)行劃分，使每一個(gè)分區(qū)內(nèi)的元胞在刻畫用地變化特征上具有更相似的屬性，從而可以使每個(gè)分區(qū)的轉(zhuǎn)換規(guī)則能夠更準(zhǔn)確地表達(dá)該區(qū)用地變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，進(jìn)而提高元胞自動(dòng)機(jī)模型模擬的精度[17]。可見(jiàn)，如何根據(jù)不透水表面擴(kuò)張?zhí)攸c(diǎn)完成元胞空間的合理分區(qū)是提升城市擴(kuò)張?jiān)詣?dòng)機(jī)模型的關(guān)鍵。

另一方面，國(guó)內(nèi)外針對(duì)于不透水表面覆蓋率與水環(huán)境之間的關(guān)系已有大量研究[18-19]，主要利用水文水質(zhì)模型對(duì)區(qū)域內(nèi)的不透水表面與水環(huán)境進(jìn)行了模擬。常用模型有SWMM(Storm Water Management Model)，SWAT(Soil and Water Assessment Tool)和L-THIA(Long-Term Hydrologic Impact Assessment Model)模型。國(guó)內(nèi)董欣等[20]利用SWMM模型在城市不透水區(qū)對(duì)地表徑流的參數(shù)進(jìn)行了識(shí)別與驗(yàn)證，渠勇建等[21]利用SWAT模型對(duì)衢江流域徑流進(jìn)行了模擬，秦莉俐等[22]利用L-THIA模型分析了城鎮(zhèn)化對(duì)徑流的長(zhǎng)期影響。國(guó)外，Barco等[23]利用SWMM模型對(duì)南加利福利亞一大型城市的非點(diǎn)源污染進(jìn)行了模擬，Baker等[24]利用SWAT模型定量評(píng)估了流域土地利用變化對(duì)水資源的影響，Engel等[25]利用L-THIA模擬了城市化對(duì)湖泊水位的影響。盡管不透水表面與水環(huán)境效應(yīng)的研究取得了諸多進(jìn)展，但是由于大多水文水質(zhì)模型的輸入條件涉及水文、氣象、下墊面等參數(shù)，校準(zhǔn)和計(jì)算較為復(fù)雜，在數(shù)據(jù)不全、參數(shù)設(shè)置不恰當(dāng)?shù)臅r(shí)候，其模擬結(jié)果具有很大的不確定性[26]。

以上分析表明，如何在水環(huán)境數(shù)據(jù)獲取困難和不足的情況下科學(xué)評(píng)價(jià)城市擴(kuò)張的水環(huán)境效應(yīng)是尚待解決的重要問(wèn)題，而不透水表面與水質(zhì)退化的閾值關(guān)系為解決該問(wèn)題找到了可行的思路。不透水表面與水質(zhì)退化的閾值關(guān)系是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)不透水表面覆蓋率和水質(zhì)變量進(jìn)行建模，進(jìn)而得出兩者之間的經(jīng)驗(yàn)方程。比如，楊昆等[8-9]利用流域土地利用變化分組研究了滇池流域不透水表面與非點(diǎn)源污染關(guān)系，發(fā)現(xiàn)了滇池流域水質(zhì)退化的不透水表面覆蓋率閾值；劉珍環(huán)等[27]利用景觀分組方法研究了城市不透水表面與河流水質(zhì)退化的關(guān)系；Tenley[28]利用線性回歸模型研究了不透水表面覆蓋率與河流中pH值的閾值關(guān)系；Wang等[29]利用分段回歸模型研究了不透水表面占比與河流水質(zhì)的關(guān)系。這種關(guān)系為研究者從宏觀視角揭示城市化的水環(huán)境效應(yīng)提供了理論依據(jù)和可行方法。

基于以上研究背景，本文提出了一種基于雙約束分區(qū)機(jī)制的城市擴(kuò)張?jiān)詣?dòng)機(jī)模型以及基于不透水表面覆蓋率與水質(zhì)閾值關(guān)系的城市非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法來(lái)揭示城市化發(fā)展趨勢(shì)及其水環(huán)境效應(yīng)。該方法的核心思想是利用雙約束空間聚類方法劃分元胞空間，進(jìn)而構(gòu)建城市擴(kuò)張模型模擬不透水表面演變趨勢(shì)，以不透水表面覆蓋率與非點(diǎn)源污染程度之間的閾值關(guān)系為依據(jù)，通過(guò)計(jì)算不同尺度的水文響應(yīng)單元下的不透水表面覆蓋率來(lái)推算流域的非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)，以滿足城市化水環(huán)境效應(yīng)的宏觀評(píng)估需求。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

滇池流域地處云貴高原中部、昆明市南部，流域面積約為2 755 km2，為典型的高原湖濱型地帶，是整個(gè)云南省經(jīng)濟(jì)最活躍的區(qū)域(見(jiàn)圖1)。研究區(qū)海拔高度1 860～2 809 m，總體地勢(shì)北高南低，呈南北向狹長(zhǎng)的山間盆地地形；氣候溫潤(rùn)，干濕兩季明顯，全年年均氣溫為15℃、年均日照超過(guò)2 200 h、年均降水量約為1 050 mm；植被類型豐富，覆蓋度高，人類活動(dòng)足跡明顯，土地利用變化頻繁，是研究人地關(guān)系交互過(guò)程、結(jié)果和環(huán)境效應(yīng)的典型區(qū)域。研究所用的數(shù)據(jù)有Landsat TM/OLI影像數(shù)據(jù)，分別從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站下載了2000年、2006年、2009年、2013年、2016年5期數(shù)據(jù)，選擇的理由是兼顧遙感數(shù)據(jù)質(zhì)量(云量等)和數(shù)據(jù)特征(是否鄰近年末時(shí)間、是否能反映研究區(qū)城市化發(fā)展的關(guān)鍵階段等)；DEM數(shù)據(jù)，從地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站獲取，用于計(jì)算流域內(nèi)的地形信息；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(Gross Domestic Product , GDP)、人口數(shù)據(jù)來(lái)源于云南省統(tǒng)計(jì)年鑒；道路、水系基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于OpenStreetMap網(wǎng)站，土壤數(shù)據(jù)來(lái)源于“黑河計(jì)劃數(shù)據(jù)管理中心”(http:∥westdc.westgis.ac.cn)。

圖1 研究區(qū)地勢(shì)與地理位置

1.2 研究方法

1.2.1 基于遙感影像的不透水表面信息提取與時(shí)空變化分析 利用CART(Classification And Regression Tree)分類回歸樹(shù)完成研究區(qū)不透水表面的遙感信息提取。CART分類回歸樹(shù)[30]是Breiman等于1984年提出的決策樹(shù)構(gòu)建算法，其基本原理是通過(guò)對(duì)由測(cè)試變量和目標(biāo)變量構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的循環(huán)分析而形成二叉樹(shù)形式的決策樹(shù)結(jié)構(gòu)。主要采用土地利用動(dòng)態(tài)度以及土地轉(zhuǎn)移矩陣方法分析研究區(qū)不透水表面擴(kuò)張的時(shí)空變化特征，土地利用動(dòng)態(tài)度可以反映單位內(nèi)土地利用變化的劇烈程度，土地轉(zhuǎn)移矩陣可以描述用地類型間的相互轉(zhuǎn)化[31-32]。

1.2.2 基于雙約束分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)的不透水表面擴(kuò)張模擬模型構(gòu)建 本文借鑒柯新利等[16-17,33]提出的雙約束準(zhǔn)則空間聚類方法來(lái)劃分元胞空間，進(jìn)而構(gòu)建不透水表面變化的CA模型，目的是使各分區(qū)在空間域上的緊湊度和非空間域上的相似度達(dá)到一種動(dòng)態(tài)平衡(最優(yōu))，從而提高模型的模擬精度。雙約束空間聚類算法的距離定義如下：

(1)

式中：Dij是點(diǎn)i和點(diǎn)j之間的廣義歐幾里得距離；xi,yi，xj,yj分別為點(diǎn)i和點(diǎn)j的空間坐標(biāo)；zik，zjk分別為點(diǎn)i和點(diǎn)j的第k個(gè)屬性值；m為點(diǎn)群的屬性數(shù)目；wp，wa分別為空間距離和非空間屬性相似性在廣義歐幾里得距離中的重要性；wk為空間數(shù)據(jù)集中各個(gè)屬性的重要性。權(quán)重值確定的策略是：設(shè)定一組權(quán)重值，分析不同權(quán)重下的模型模擬精度，當(dāng)模型精度達(dá)到峰值時(shí)即是最佳權(quán)重值。

另外，選擇合適的轉(zhuǎn)換規(guī)則挖掘算法也是構(gòu)建元胞自動(dòng)機(jī)的關(guān)鍵。目前常用的挖掘方法有：馬爾可夫模型、Logistic回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法等[34-35]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以較好地對(duì)非線性復(fù)雜現(xiàn)象進(jìn)行分析，規(guī)避中間計(jì)算過(guò)程自動(dòng)獲取轉(zhuǎn)換規(guī)則，避免主觀因素影響，因此本文選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘元胞的轉(zhuǎn)換規(guī)則[36]。

1.2.3 基于不透水表面覆蓋率與水質(zhì)閾值關(guān)系的城市非點(diǎn)源污染的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià) 不透水表面覆蓋率是指單位面積內(nèi)不透水表面的面積占比。不透水表面覆蓋率計(jì)算的尺度不同，其結(jié)果差異較大。本文借助ArcSWAT模型將滇池流域劃分為100個(gè)子流域，根據(jù)子流域劃分的結(jié)果按照用地類型、土壤類型和坡度占比最終生成3 383個(gè)水文響應(yīng)單元。在兩種尺度下利用ArcGIS計(jì)算統(tǒng)計(jì)每個(gè)子流域以及每個(gè)水文響應(yīng)單元的不透水表面覆蓋率。最后根據(jù)文獻(xiàn)[27-29]中不透水表面覆蓋率和水質(zhì)閾值的關(guān)系研究成果，結(jié)合滇池流域的實(shí)際情況[8-9]，按照不透水表面覆蓋率小于8%，介于8%～23%以及大于23%的水質(zhì)與不透水表面覆蓋率閾值關(guān)系，將流域的城市非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)劃分為低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)級(jí)別進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化特征分析

利用遙感技術(shù)獲取各期影像的分類結(jié)果，分類總體精度均在80%以上，Kappa系數(shù)均在0.75以上，表明分類結(jié)果較為可靠。表1列出了期初和期末的各類土地利用面積，表2為2000—2016年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。由表1和表2知，林地面積增加了115.56 km2，建設(shè)用地和城市用地的面積分別增加了127.4 km2和159.32 km2，耕地面積減少了403.72 km2，其中耕地轉(zhuǎn)為城市用地和建設(shè)用地的面積最多，分別為131 km2和91 km2。

表1 滇池流域2000年、2016年各類土地類型面積 km2

表2 滇池流域2000-2016年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 km2

2.2 不透水表面擴(kuò)張模擬與預(yù)測(cè)

對(duì)2.1節(jié)的結(jié)果重分類，便得到了不同時(shí)期的不透水表面信息。分別以滇池流域2000年、2006年、2009年和2013年四期不透水表面為模擬起始數(shù)據(jù)，基于分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)模型依次模擬2006年、2009年、2013年、2016年的土地利用變化，其中應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取元胞自動(dòng)機(jī)模型的轉(zhuǎn)換規(guī)則(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度在訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的驗(yàn)證下達(dá)80%)。模擬結(jié)果用Kappa系數(shù)和總體精度加以驗(yàn)證，一般認(rèn)為兩種精度大于0.75時(shí)，表明模擬結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的一致性較高，模型具有較好的精度。為了檢驗(yàn)分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)模型在提升模擬精度上是否有效，以2016年為對(duì)比，分別構(gòu)建不分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)模型和分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)模型模擬了該時(shí)期的不透水表面擴(kuò)張，并進(jìn)行精度對(duì)比分析以檢驗(yàn)兩種模型的差異(見(jiàn)圖2)。模擬結(jié)果的Kappa系數(shù)和總體精度見(jiàn)表3，模擬精度達(dá)到預(yù)期要求。據(jù)此以2016年的不透水表面數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2021年、2031年的不透水表面覆蓋情景，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示，可以看出不透水表面面積依然在增加，但是增長(zhǎng)速度有所放緩。

圖2 分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)和不分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)在用地變化中的模擬結(jié)果對(duì)比

表3 模擬精度分析

圖3 基于分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)的不透水表面擴(kuò)張趨勢(shì)模擬

2.3 不透水表面擴(kuò)張下的非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

為更加精細(xì)地反映不透水表面所帶來(lái)的水環(huán)境效應(yīng)，分別計(jì)算和評(píng)價(jià)了子流域和水文響應(yīng)單元兩種水文空間尺度的非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)，基于ArcSWAT模型計(jì)算得到的子流域和水文響應(yīng)單元結(jié)果見(jiàn)圖4。圖5是對(duì)應(yīng)圖4中兩種水文空間單元下的非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的占比分析，圖6是兩種水文空間尺度下分析結(jié)果的空間分布。由圖5和圖6可知，研究區(qū)非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)良好的區(qū)域占比逐年減少，高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域持續(xù)增加。而在空間視角下，兩種水文空間尺度下的趨勢(shì)分析都表明不透水表面帶來(lái)的水環(huán)境污染高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域以湖體為中心不斷向四周持續(xù)蔓延，并呈現(xiàn)沿南北方向延伸之勢(shì)，即呈貢區(qū)和晉寧區(qū)北部。另外，從兩種不同水文單元?jiǎng)澐纸Y(jié)果也能看出，空間尺度對(duì)水污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的結(jié)果具有明顯的影響，小尺度下的水環(huán)境效應(yīng)分析往往也更加精準(zhǔn)。

圖4 非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的空間單元?jiǎng)澐?/p>

圖5 城市非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)占比

圖6 城市非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及其分布

3 討 論

3.1 雙約束分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)的適用性分析

土地利用變化的空間異質(zhì)性是普遍存在的一種地理現(xiàn)象，在利用元胞自動(dòng)機(jī)模型模擬其變化時(shí)需要顧及這種空間異質(zhì)性對(duì)模型轉(zhuǎn)換規(guī)則、尺度選擇等關(guān)鍵過(guò)程的影響[37]。文章采用的雙約束元胞空間分區(qū)方法較好地解決了土地利用變化空間異質(zhì)區(qū)域識(shí)別與劃分的問(wèn)題，并且通過(guò)模型精度驗(yàn)證檢驗(yàn)了這種方法在模擬滇池流域的土地利用變化時(shí)是有效的。雙約束分區(qū)方法同時(shí)顧及了元胞空間的鄰接關(guān)系與屬性相似性，這種思想的好處是盡可能保持了元胞空間與真實(shí)區(qū)劃的相似性，同時(shí)又體現(xiàn)了不同元胞空間在土地利用變化特征上的相似性，這可能是該方法能提高模型精度的機(jī)理所在[16-17,33]。然而，我們也注意到，該方法在給空間和屬性特征的相似性賦權(quán)重時(shí)存在一定的主觀性，如何更科學(xué)地確定特征權(quán)重或?qū)ふ腋玫脑臻g區(qū)劃方法是下一步研究工作的重點(diǎn)，而利用空間異質(zhì)性模型探測(cè)元胞空間的分異性進(jìn)而作為分區(qū)依據(jù)可能是一種可行的方法。

3.2 水文單元尺度及閾值關(guān)系對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的影響

水環(huán)境效應(yīng)在不同的尺度上具有不同的表現(xiàn)，如何劃分水環(huán)境響應(yīng)單元是評(píng)價(jià)水環(huán)境效應(yīng)的重要問(wèn)題[28-29]。文章主要?jiǎng)澐至藘煞N尺度的水環(huán)境響應(yīng)單元：子流域和水文響應(yīng)單元。子流域能在較大尺度上識(shí)別水文匯集特征，而水文響應(yīng)單元能在更精細(xì)的尺度上識(shí)別水文匯集特征，利用這兩種尺度有利于揭示流域非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)的尺度敏感性。另外，諸多研究成果表明，不透水表面覆蓋率與水質(zhì)退化之間存在著較為穩(wěn)定的閾值關(guān)系[8-9,27-29]，這為本文評(píng)價(jià)城市化非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)提供了直接判別依據(jù)。但是，閾值關(guān)系可能隨著研究區(qū)氣候、環(huán)境、政策以及尺度大小的變化而有所波動(dòng)，如何更精確地估計(jì)尺度效應(yīng)和數(shù)據(jù)時(shí)效特征的閾值關(guān)系是值得深入研究的問(wèn)題。為此，下一步工作將重點(diǎn)研究不同的水文響應(yīng)單元?jiǎng)澐址椒ɑ蚍桨福酶S富的水文和水質(zhì)數(shù)據(jù)建立機(jī)理模型來(lái)率定閾值關(guān)系，從而提高水環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn)宏觀評(píng)價(jià)的合理性。

4 結(jié) 論

為了探索滇池流域城市化及其對(duì)非點(diǎn)源污染的影響，本文從不透水表面與水環(huán)境閾值關(guān)系視角研究了流域城市化擴(kuò)張及其水環(huán)境效應(yīng)，形成了如下結(jié)論：

(1) 滇池流域的城市擴(kuò)張具有以滇池湖體為中心向外輻射的顯著特征，不透水表面面積逐年上升，在2006—2009時(shí)間段增長(zhǎng)最快，增長(zhǎng)率為33.2%。城市用地大多集中在滇池周邊，以滇池的北方向西山區(qū)、五華區(qū)最為集中。耕地在大規(guī)模減少，城市用地增加，主要集中在官渡區(qū)、呈貢區(qū)、盤龍區(qū)。昆明市的西山區(qū)、官渡區(qū)、呈貢區(qū)是用地變化最快的區(qū)域。地勢(shì)高的北部區(qū)域的變化相對(duì)地勢(shì)較低的滇池周邊區(qū)域要慢。

(2) 基于雙約束空間聚類的分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)顯著提升了用地變化過(guò)程模型的模擬精度(Kappa系數(shù)最大提高超過(guò)了16%，總體精度最大程度超過(guò)了26%)。所構(gòu)建的分區(qū)元胞自動(dòng)機(jī)模型的模擬精度均達(dá)到理想效果，可用于模擬研究區(qū)未來(lái)的不透水表面擴(kuò)張趨勢(shì)。

(3) 利用不透水表面與水質(zhì)閾值關(guān)系來(lái)宏觀評(píng)價(jià)城市化帶來(lái)的流域非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)是可行的。該方法不需要復(fù)雜的水環(huán)境數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，并且容易定量實(shí)現(xiàn)，一定程度上克服了傳統(tǒng)水文水質(zhì)模型在評(píng)估水環(huán)境效應(yīng)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)和參數(shù)的依賴性。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，子流域和水文響應(yīng)單元兩種尺度下的不透水表面覆蓋率都表明滇池流域的非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)從2000年以來(lái)逐年增加，且主要集中在滇池周圍的區(qū)域。在水文響應(yīng)單元上做出的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)相較于在子流域的評(píng)價(jià)更加精細(xì)和真實(shí)。