上海市居住區不透水面率及其影響因素分析

劉藝璇，黃景能，吳玫玫，丁慧明

（1. 上海大學 環境與化學工程學院,上海 201900；2. 上海市水務局行政服務中心,上海 200503；3. 上海閔行經濟技術開發區,上海 201100）

不透水面是指阻止水分下滲到土壤的城市人工地面,包括屋頂、道路、廣場、停車場等。如何提取不透水面是國內外學者關注的熱點問題之一。目前,針對不透水面的研究大多集中于大中城市等大尺度范圍不透水面的識別與提取、不透水面與生態環境的關聯、不透水面與環境以及水文指標的關聯等方面[1-8]。不透水面提取主要采用線性光譜混合分析（LSMA）法[9],如Scott D[10]等結合傳統分類器和LSMA,從一系列Landsat TM/ETM+圖像中提取了不透水面區域；Rashed T[11]等利用LSMA提取了不透水面,進而繪制了城市物理構成；岳文澤[12]、周存林[13]等在LSMA的基礎上,利用Landsat ETM+影像分別對上海市和福州市城區的不透水面進行了提取和分析。由于地物類內的差異,如高低反照不透水面中易混淆水體、植被以及沙地等地物,LSMA提取不透水面的精度將會受到影響。

識別和提取整體區域的不透水面難以區分不同用地類型不透水面形態,但不同用地類型不透水面對城市水文環境效應具有重要意義[14]。同時,居住區作為城市最基本的地理要素,在城市建設用地中的占比最大,可達40%～50%。因此,本文選取上海市閔行區具有代表性的5個街鎮共242個典型居住區作為研究區,分析了各種用地類型占比及其不透水面率,并在此基礎上從時間影響因素（居住區建設年代）和空間影響因素（居住區建筑類型）兩個方面對居住區用地類型變化、不透水面率及其影響因素進行了分析。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

閔行區位于上海市地域腹部,是上海市的交通樞紐、西南地區重要的工業基地、科技和航天新區,也是上海最靠近市中心的郊區之一,其建筑修建年代跨度也較為廣泛[15]。本文選取的二街三鎮在閔行區地圖上分布較離散,建筑種類較多:新虹街道新式住宅較多,居民生活環境質量較高；古美路街道以舊式住宅為主,綠化水平較低；莘莊鎮、馬橋鎮和虹橋鎮存在大量別墅居住區,區內道路占比最多,具有優美的景觀格局和園林風格。閔行區242個樣本居住區包括古美路街道居住區34個、馬橋鎮居住區21個、莘莊鎮居住區102個、新虹街道居住區41個、虹橋鎮居住區44個,基本體現了當前閔行居住區不同用地類型的分布情況,具有代表性。

1.2 研究方法

本文將居住區內不透水面形態分為道路廣場、高層建筑、低層建筑、綠地和水體5種；選取242個典型居住區作為樣本,并通過鏈家網站匯總了各典型樣本區的建設年代（表1）。

表1 研究樣本的選取

研究方法的具體步驟為:①將2018年上海市地理信息公開服務平臺天地圖·上海網站的GPS地圖與LSV軟件中的高分辨衛星3D影像實景圖相結合,分析各居住區分布以及用地類型情況；②利用Photoshop CS6軟件對各用地類型進行提取（圖1）,并將各用地類型填充為黑色,以避免后期ArcMap模塊二值化過程中因設置范圍值不同而引起實驗誤差；③提取各種不透水面形態后,在ArcGIS 10.1軟件工作界面下讀取每種不透水面形態的單一顏色通道的柵格圖像,并進行二值化處理；④啟用ArcScan的自動矢量化功能,將所有不透水面要素轉化為矢量圖層,并在創建要素圖層（包括折線要素、面要素）后對矢量數據進行統計分析,得到各種不透水面形態的面積占比；⑤分析242個樣本居住區不透水面率與居住區建設年代和不透水面要素的相關關系,以確定居住區不透水面率的時間影響因素和空間影響因素。

圖1 上海閔行典型居住區不透水面形態提取示意圖

2 研究結果與分析

2.1 居住區不透水面形態

在242個樣本居住區中,綠地面積占比最高,為39.59%；道路廣場占比為33.77%；建筑用地占比為26.27%,其中低層建筑占比為21.61%、高層建筑占比為4.66%。用地類型中包含水體的居住區有25個,水體平均占比為0.37%（表2）。居住區內各種用地類型的占比順序為:綠地占比＞道路廣場占比＞低層建筑占比＞高層建筑占比＞水體占比。其主要原因是居住區中存在較多的舊式住宅,而舊式住宅大部分為低層建筑（小于7層）,基本不含高層建筑（大于10層）；相較于舊式住宅,新式住宅居住區內的道路廣場比例增加,同時增設了附屬綠地區域；此外,由于別墅居住區不斷增多,道路范圍和園林植物的占比也增多。

表2 上海市閔行區用地類型占比情況/%

分析居住區用地類型頻率分布直方圖（圖2）發現,居住區內道路廣場占比大多在24%～44%之間,低層建筑占比大多在17.5%～32.5%之間,高層建筑占比大多在0%～5%之間,總體綠地率在30%～50%之間。

圖2 居住區不同用地類型正態曲線頻率分布

2.2 居住區不透水面率和國內外比較

通過分析閔行區242個樣本居住區不透水面形態發現,馬橋鎮的道路廣場、高層建筑和低層建筑3種不透水面形態占比較大,且低層建筑（舊式住宅）占比最高,因此不透水面率最高,為63.74%；古美路街道的綠地和水體兩種不透水面形態占比較大,因此不透水面率最低,為56.62%；242個樣本居住區的不透水面率最大為96.03%,最小為32.07%,平均不透水面率為60.04%,且80%的居住區不透水面率處于45%～72%之間,如圖3所示。

圖3 居住區不透水面率正態曲線頻率分布

陳爽[16]等利用土地覆蓋分類的遙感解譯方法對南京市城區的不透水面率進行了分析,得到其居住用地不透水面率在50%～95%之間,平均不透水面率為71.46%的結論；蘇偉忠[17]等利用LSMA得到南京市江寧區居住區不透水面率為75.13%；李強[18]等利用衛星航拍圖,結合土地使用規劃CAD圖得到北京市典型居住區的不透水面率在40%～60%之間,其平均不透水面率為52.66%。我國代表性區域居住區不透水面率比發達國家居住區高出50%～100%,如表3所示。

表3 發達國家城市與我國城市居住區不透水面率

2.3 不透水面率的影響因素

居住區內對不透水面率產生影響的不透水面形態包括道路廣場、低層建筑和高層建筑。由表4可知,道路廣場是不透水面的主要形態,占比高達56.01%；高層建筑占比最小,為8.08%；不透水面形態占比順序為道路廣場>低層建筑>高層建筑。

表4 上海市閔行區不透水面形態占比/%

分析242個樣本居住區不透水面形態與不透水面率的關系發現（圖4）,隨著低層建筑和道路廣場的增加,不透水面率逐漸增加,且每增加1%的道路廣場占比,不透水面率相應增加1.06%。不透水面形態對不透水面率的貢獻度依次為道路廣場＞低層建筑＞高層建筑。

圖4 居住區不透水面類型以及建設年代與不透水面率的相關性

3 結 語

結合Photoshop CS6與ArcGIS10.1等軟件,本文提取了上海市閔行區242個樣本居住區的不透水面形態面積占比,分析了居住區不透水面率及其影響因素。

1）研究區域居住區平均不透水面率為60.04%,80%的居住區不透水面率處于45%～72%之間。道路廣場是影響不透水面率的主要形態,每增加1%的道路廣場占比,不透水面率相應增加1.06%。居住區建設年代與不透水面率未呈現顯著相關關系。

2）居住區中道路廣場、低層建筑、高層建筑、綠地和水體面積占比差異較大,綠地占比最高,達39.59%；道路廣場次之,占比為33.77%。總體趨勢為綠地＞道路廣場＞低層建筑＞高層建筑＞水體。

3）在城市居住區建設規劃和管理過程中,應重點改善道路建筑結構,使不透水路面逐漸向透水性路面發展,這也符合于我國建設海綿城市的理念。