不透水面擴張對鄭州主城區降水特征的影響

黃曉東，劉文鍇，曹潤祥，韓宇平,3

(1.華北水利水電大學水資源學院，河南 鄭州 450046； 2.華北水利水電大學校長辦公室，河南 鄭州 450046； 3.河南省黃河流域水資源節約集約利用重點實驗室，河南 鄭州 450046)

降水過程受大氣環流背景和局地環境(下墊面變化)的共同作用[1]。在大區域長時間尺度上，氣候變化是降水變化的主要驅動因素，但在局部區域短時間尺度上，下墊面變化對降水的影響更為顯著[2]。已有研究表明，在經緯度跨度均不超過2°的內陸區域，不同監測站降水參量(降水量、雨日數)之間的相對差異被認為是局地下墊面條件的差異導致[3-5]。不透水面作為高密度城市地區主要的地表覆被類型，是指能夠阻隔地表水直接下滲到土壤中的人工地表覆蓋，包括道路、廣場、建筑物等類型[6]，具有阻斷水分下滲、蓄熱能力強、蒸散能力弱及阻礙氣流傳輸等特點[7-9]。受此影響，在水汽充足、凝結核豐富的條件下，城市地區容易形成對流云和對流性降水，誘導、強化暴雨等極端降水現象的發生，引發城市雨島效應，影響城市降水的形成和分布。2021年發生在鄭州地區的“7·20”極端暴雨事件造成了嚴重的城市內澇災害與重大的社會影響。研究鄭州等特大城市的城市化降水效應對認識城市化對降水影響的物理機制及制定相應防范措施具有重要意義。

針對城市化發展過程中下墊面變化對降水的影響已開展了不少研究，如Souma等[10]證實了下墊面改變引發的熱量傳輸變化會對城市降水產生影響；張建云等[11]指出，城市不透水面的增加會改變城市水循環過程，進而改變城市的水量平衡，具有促進局部降水增加的正反饋效應。另有部分學者針對國內典型高密度城市的降水特征變化開展了案例研究，如金義蓉等[12]研究了上海市快速城市化對局地降水的影響，結果表明，城市化對城區降水具有顯著的強化作用，增加了強降水事件發生概率；陳秀洪等[4]研究了廣州市城市建設對降水特征的影響，結果表明，相比城市化緩慢期，城市化快速期的短歷時降水日、降水強度、降水雨型均發生明顯變化；張杰等[13]研究了北京地區城市化對暴雨過程的影響，表明建設用地的擴張使暴雨持續時間延長。

目前城市化降水效應的相關研究在揭示下墊面變化影響降水的機制方面做了卓有成效的工作[14-18]，但在下墊面變化研究中多采用傳統城市統計數據或離散型的土地利用/覆被分類結果，數據精度有限且缺乏空間分布信息，在城區降水特征變化研究中缺乏對下墊面變化與降水特征變化關系的定量探討。本文以鄭州市主城區為研究區域，基于遙感技術反演獲得可定量表征城市地表覆被動態變化的連續型地表覆蓋數據——不透水面比例[19]，刻畫不透水面的擴張特征，探討不透水面比例與降水特征變化的定量關系，揭示不透水面擴張對降水的影響程度，以期為鄭州市城市空間規劃與極端降水事件風險管控提供參考。

1 研究區概況

鄭州市是中部地區的大都會，近幾十年來城市建設日新月異，城市化率從1978年的32.4%發展到2021年的79.1%，2017年被確定為國家中心城市，城市化發展進程具有典型性和代表性。主城區位于鄭州市北部，北依黃河，南鄰新密市與新鄭市，西靠滎陽市，東接中牟縣，介于34°36′N～34°59′N、113°26′E～113°52′E之間，轄區面積1 016 km2，區域概況如圖1所示。地形以平原為主，約占土地總面積的94.25%，其他地形包括丘陵和山地，主要分布在境內西南部。地勢西南高、東北低，平均坡度3.68%，最低海拔75 m，最高海拔263 m，平均海拔112 m。氣候屬于暖溫帶亞濕潤季風氣候，多年平均降水量634.5 mm，汛期降水量占全年降水量的66.18%。2021年鄭州市“7·20”極端暴雨事件造成重大人員傷亡及財產損失，因災死亡失蹤380人，直接經濟損失409億元，是中華人民共和國成立以來鄭州市遭遇的破壞性最強、人員財產損失最大的降雨。

圖1 研究區概況Fig.1 Overview of study area

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

研究數據包括覆蓋鄭州主城區的衛星遙感影像、鄭州主城區行政區邊界矢量數據以及鄭州市逐日降水量數據。遙感影像下載于美國地質勘探局官網(https://earthexplorer.usgs.gov/)，包括7期Landsat 30 m分辨率的衛星影像和SRTM 30 m分辨率的DEM數據。行政區邊界矢量數據來源于鄭州市自然資源和規劃局。許多學者開展了氣象、水文兩類降水觀測資料的比較和驗證分析工作[20-22]，結果表明，氣象站和水文站的降水觀測資料的相關程度較高，具有較好的一致性。兩類監測站降水資料的融合應用可以一定程度上彌補單個部門站點布設不均導致的研究數據資料不全的問題。本文的降水數據包括鄭州氣象站1990—2017年逐日降水量數據(資料來源于中國氣象數據網)和大吳雨量站1990—2017年逐日降水量數據(資料來源于河南省水文年鑒)。

2.2 研究方法

2.2.1不透水面信息遙感反演

采用變端元線性光譜混合分解模型(dynamic endmember linear spectral mixture analysis，DELSMA)[23]反演研究區不透水面信息。該模型針對現有不透水面反演方法在端元選取過程中存在同物異譜干擾和端元分解過剩的問題，引入影像分層技術和變端元方法，有效提高了高密度城市地區不透水面的反演精度，其表達式[24]為

(1)

PIS=PIS_L+PIS_A

(2)

其中

PIS_L=fG_L+fD_LPIS_A=fD_A

式中：Rb為影像波段b在像元中的反射率；fi為端元i在像元中的占比；Rbi為端元i在波段b的反射率；N是端元數量；eb為影像波段b的標準殘差；PIS_L為亮色層影像中不透水面占比；fG_L、fD_L分別為亮色層影像中高反射率地物和低反射率地物的占比；PIS_A為暗色層影像中不透水面占比；fD_A為暗色層影像中低反射率地物的占比；PIS為整幅影像的不透水面占比。

2.2.2城郊對比法

城郊對比法常被用來分析城區降水與郊區降水的異同，探討城市化是否對城區降水產生影響并揭示其影響程度[25-29]。為重點突出下墊面變化的局地環境作用，選取位于市中心的鄭州站(113°67′E，34°71′N)和位于郊區的大吳站(113°51′E，34°49′N)分別作為城區和郊區代表站，兩站距離不超過21 km，經緯度差距不超過1°，在國家氣候分區中屬于同一氣象分區，大氣環流背景對兩站降水的影響相似。兩站均位于鄭州市中東部黃河沖積平原區，地勢平坦，局部氣象條件基本一致，所以地形起伏對降水的影響基本可以忽略，在兩站橫向比較時可忽略地形因素的影響。城區站位于主城區中心地帶，周圍土地利用類型以道路、居民區、商業區等人工不透水面為主，能夠較好地反映城市化條件下的降水特征；郊區站位于城郊結合處，周圍土地利用類型以耕地、林地、坑塘等自然地表為主，能夠較好地反映自然條件下的降水特征。因此，城郊兩站具有較好的代表性，能夠用來對比下墊面變化情景下的城郊降水特征差異。為分析不透水面擴張對城區降水特征的影響，選取了城郊降水強度比、增雨系數、降水集中度/集中期、降水貢獻率等指標定量分析城郊降水差異。

a.城郊降水強度比。城郊降水強度比Rus是指城區站與郊區站年均降水強度的比值，用于反映城郊降水的差異程度[30]，其計算公式[31]為

(3)

式中Iu、Is分別為城區站和郊區站某個時間段內的年均降水強度。

b.增雨系數。增雨系數k可用于表征不透水面對降水量的影響程度，從而判斷城區是否存在雨島效應，其表達式[32]為

(4)

式中：Pu為城區降水量；Ps為郊區降水量。

c.降水集中度和降水集中期。降水集中度DPC和降水集中期tPC是利用向量原理來定義時間分配特征的參數，作為衡量降水非均勻分配的重要指標，能夠定量揭示區域年內降水的時空非均勻性變化特征[33]。降水集中度與降水集中期的計算公式[34]分別為

(5)

(6)

式中：DPCi、tPCi分別為第i年的降水集中度和降水集中期指數(無量綱)；Pi為某測站第i年的年內總降水量，mm；Pxi、Pyi分別為某測站第i年逐月降水量的水平分量之和與垂直分量之和，mm；Pij為第i年第j月的降水量，mm；θj為第j月降水量的向量角度，(°)。降水集中度能反映年降水總量在各月的集中程度，取值范圍為0～1。如果年降水總量均勻分布于每個月，則各月向量分量累加后為0，即DPC為極小值；如果年降水總量全部集中在1個月內，則該月合成向量與年降水總量之比為1，即DPC為極大值。DPC值越接近0，表示降水越不集中，年內分配趨于均勻；DPC值越接近1，表示降水越集中，年內分配越不均勻。降水集中期代表合成向量的方位角，取值范圍為0°～360°[35]。將計算得到的角度轉換為年內對應的月序，即可反映一年中降水集中出現在哪個時段。

d.降水貢獻率。降水貢獻率wIS可用來定量分析不透水面在城區降水變化這一過程中的貢獻，計算公式[36]為

(7)

式中：ru為城區降水量變化率；rs為郊區降水量變化率。

(a) 1990年

3 結果與分析

3.1 不透水面擴張特征分析

基于Landsat影像，采用DELSMA模型反演得到多時相不透水面分布結果，如圖2所示。

不透水面比例與圖斑面積乘積之和表示不透水面面積，計算結果見表1。

表1 1990—2019年主城區不透水面面積及比例Table 1 Impervious surface area and percentage in main urban area from 1990 to 2019

由圖2和表1可知，鄭州主城區不透水面擴張具有以下特點：

a.1990—2019年鄭州主城區不透水面擴張趨勢明顯，不透水面總面積從71.29 km2增加到523.34 km2，共增加452.05 km2，2019年不透水面比例是1990年的7倍以上，表明鄭州主城區不透水面1990—2019年經歷了快速擴張的過程，擴張形態呈單一核心的“攤大餅”式發展。

b.1990—2019年不透水面面積年均增長量為15.59 km2，以此為閾值，不透水面擴張過程大致經歷3個時期：①低速增長期(1990—2000年)，年均增長量為10.43 km2，不透水面增長相對緩慢，主要以隴海線與京廣線交匯處為中心向四周擴張；②高速擴張期(2000—2010年)，年均增長量達20.73 km2，城市大拆大建導致不透水面擴張現象明顯，受城市規劃、新區開發、產業轉移、土地政策等多重因素影響，不透水面增長的重點、熱點空間從老城區逐步向周邊地區過渡，主導模式從“點+線”過渡到“面+點”；③穩定發展期(2010—2019年)，不透水面年均增長量為15.60 km2，城市不透水面擴張的成熟期，城市建設規模與發展速度更加合理，新增不透水面主要以中低覆蓋度不透水面為主。

3.2 不透水面比例與降水特征變化的相關性分析

對不透水面比例與城郊降水強度比進行回歸分析能夠定量揭示不透水面比例與降水特征變化的相關關系。將1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年、2019年不透水面比例與對應時期內的城郊降水強度比分別進行線性、指數、對數和多項式等多種模型的回歸分析，發現不透水面比例與城郊降水強度比呈正相關關系，以多項式模型的相關度最高，其相關系數為0.829 2，且通過0.05顯著性檢驗，如圖3所示。因此，不透水面比例與降水特征變化具有顯著相關性。

由圖3可以看出，當不透水面比例小于30%時，城郊降水強度比變化無明顯規律，受不透水面比例影響尚不顯著，但當不透水面比例超過30%后，城郊降水強度比近似線性增加趨勢，受不透水面比例影響顯著。這說明高不透水面比例地區的城郊降水強度比增幅明顯高于低不透水面比例地區，不透水面比例的增加對城市降水增加有促進作用。不透水面擴張對降水強度的影響主要與下墊面熱力性質改變引起的熱力不穩定及下墊面粗糙度增大引起的低層氣流輻合過程增強有關。大量的自然地表轉化為不透水面導致產生對流雨的云中氣流垂直速度變大，陣性強降水的發生頻率提高，進而造成城區降水過程出現極端降水的頻率提高，降水強度增大。

圖3 不透水面比例與城郊降水強度比的回歸分析Fig.3 Regression analysis of impervious surface percentage and ratio of precipitation intensity

表2 城郊站不同時期平均降水量及增雨系數Table 2 Average precipitation and precipitation enhancement coefficient in different periods at urban and suburban stations

3.3 不透水面擴張對降水特征的影響程度分析

3.3.1對降水量的影響

1990—2017年不同時期城區站和郊區站年平均降水量、汛期平均降水量、平均最大日降水量及増雨系數統計結果見表2。

由表2可以看出，整體來看，各時期城區站年平均降水量、汛期平均降水量、平均最大日降水量均大于郊區站，增雨系數呈增長趨勢，城區存在雨島效應。1990—2017年城區站的年平均降水量比郊區站多18.30%，汛期平均降水量比郊區站多20.45%。但年降水量增雨系數、汛期降水量增雨系數在不同時期的區別不是很顯著，變化范圍小于0.12。最大日降水量的增雨系數呈倒“V”形，中期為拐點。前期到中期，增雨系數增大0.34，中期到后期減小0.22，但前期到后期增雨系數仍為增加趨勢，增量為0.13。說明城區地表覆被的劇烈變化對最大日降水量有增加作用，且在不透水面擴張最快的中期(2001—2010年)最為明顯，后期(2011—2017年)隨著城市規劃的調整，高密度不透水面比例下降，水體、綠地增多，城市熱島效應得到一定的減緩，熱力對流性暴雨發生的頻率有所減小。

3.3.2對不同等級降水的影響

1990—2017年城區站、郊區站在不同時期各等級降水的平均雨日數計算結果見表3。

由表3可知，1990—2017年城區站觀測到的小雨、中雨、大雨、暴雨雨日數比例比郊區站觀測到的同等級雨日數比例分別高34%、8%、31%和53%。說明不透水面擴張引起城區不同等級降水的雨日數增加，其中對暴雨發生次數的影響最大，其次為小雨和大雨，受影響最小的為中雨。但從不同發展時期來看，不透水面擴張對不同等級降水的影響經歷了不同的發展過程：

a.小雨。城區小雨雨日數逐漸減少，郊區小雨雨日數逐漸增加，但同期仍低于城區。造成這種現象的原因可能是不同發展時期不透水面擴張形式有所不同，不透水面擴張前期呈“攤大餅”式蔓延擴展，類型主要為低層人工建筑物，降水增加主要受城市熱島效應影響，而中期和后期隨著城市人工建筑物密度和高度增加，形成了獨特的城市冠層結構，不僅易引起機械湍流，而且對移動滯緩的降水系統有阻障效應，從而導致城市降水強度增大、降水時間延長等，易形成大雨或暴雨，因此小雨雨日數呈減少趨勢。

b.中雨。城區中雨雨日數呈增加趨勢，郊區中雨雨日數呈減少趨勢，兩者比值均大于1，且呈波動增加趨勢，但變化幅度不大。說明不透水面擴張對中雨雨日數有增強作用，但作用不明顯。

c.大雨。城區大雨雨日數呈先減后增的“V”形增長趨勢，郊區大雨雨日數呈先增后減的倒“V”形減少趨勢，兩者比值整體為增加趨勢，增加幅度達20%左右。自然氣候背景下，郊區大雨雨日數呈減少趨勢，但同期城區大雨雨日數卻呈增長趨勢，說明不透水面擴張對城區大雨雨日數的增加作用遠大于對郊區的抑制作用。

表3 不同時期不同等級降水平均雨日數Table 3 Average rain days of different types of precipitation in different periods

d.暴雨。城區和郊區的暴雨雨日數均呈先增后減的變化趨勢，但同期城區暴雨雨日數均多于郊區，各發展時期分別多50%、31%和200%，可見不透水面擴張對城區暴雨雨日數的影響顯著。城區暴雨雨日數的增加與不透水面擴張引起的地表能量平衡和水分平衡改變密切相關。

總體而言，鄭州地區降水等級主要還是以小雨為主，其次為中雨，大雨和暴雨所占比例較低。但隨著城市擴張，不透水面比例大幅增加，各等級降水變化趨勢有所轉變，體現在小雨雨日數的城郊差異開始變小，但大雨和暴雨雨日數的城郊差異顯著增加。說明不透水面擴張使得城區強降水發生概率增加，其中對暴雨發生概率的影響最大。

3.3.3對降水年內分配的影響

隨著不透水面比例的增加，城市熱島、雨島效應對降水影響愈發凸顯，極端降水變得更加頻繁，降水時空分配的非均勻性加劇。本文利用1990—2017年城區站和郊區站逐日降水數據，以降水集中度與集中期指數為基礎，采用趨勢分析和對比分析等方法，對城區及郊區年內降水非均勻性特征進行定量分析，結果如圖4和圖5所示。

由圖4可以看出，從整體變化趨勢來看，1990—2017年城區站降水集中度呈上升趨勢，變化速率為0.002 9 a-1，略高于郊區站變化速率0.002 5 a-1，但兩個區域變化均未通過0.05顯著性檢驗，說明降水集中度線性趨勢不明顯。從年代際變化特征來看，城區站與郊區站降水集中度均為倒“V”形變化態勢，不透水面擴張前期(1990—2000年)年代均值最低，中期(2001—2010年)年代均值明顯高于多年均值，后期(2011—2017年)年代均值低于多年均值，但略高于前期年代均值。城區站與郊區站降水集中度前期年代均值分別為0.52和0.51，中期年代均值分別為0.58和0.57，后期年代均值分別為0.53和0.51，倍比關系均接近1，說明不透水面擴張對城區的降水集中度影響不明顯。

(a) 城區站

(a) 城區站

由圖5可以看出，從整體變化趨勢看，城區站與郊區站降水集中期均呈波動增長趨勢，但城區站變化幅度大于郊區站，城區站降水集中期變化速率為1.02 a-1，郊區站變化速率0.86 a-1，但這種變化趨勢并沒有通過顯著性檢驗。城區站降水集中期多年均值為188.34°，郊區站降水集中期多年均值為184.33°，參考文獻[34]可知，城區站年內降水多集中在7月17—18日，郊區站年內降水多集中在7月9—10日，城區站年內降水集中期要晚于郊區站約8 d。從年代際變化來看，城區站與郊區站降水集中期均表現為遞增趨勢，年代際變化趨勢與整個研究期變化趨勢相似，不透水面擴張的前期和中期年代均值低于多年均值，后期年代均值明顯高于多年均值。以上分析說明隨著時間推移，區域氣候背景整體上發生一定變化，導致區域降水集中期有延遲趨勢。同時，城區站降水集中時間相對郊區站有所延遲，表明不透水面擴張使城區的降水集中期產生延遲效應。

3.3.4對降水量變化的貢獻率

城區降水受氣候背景和不透水面擴張等因素的影響，本文以降水量變化率為基礎定量分析不透水面擴張對城區年降水量、汛期(6—9月)降水量、主汛期(7—8月)降水量變化的貢獻率。依據1990—2017年城區站和郊區站逐日降水數據，經統計合并計算，可得到城區和郊區的年降水量變化率、汛期降水量變化率、主汛期降水量變化率，結果見表4。

表4 城區站和郊區站降水量變化率Table 4 Rate of change in precipitation at urban and suburban stations

將表4的降水量變化率結果代入式(7)計算，得到不透水面擴張對城區年降水量、汛期降水量、主汛期降水量變化的貢獻率分別為34.76%、21.87%和44.39%。不透水面擴張對年、汛期、主汛期降水量變化的貢獻率均為正值，說明城區降水增加速率比郊區降水增加速率大。不透水面擴張對主汛期降水量變化貢獻率最大，說明夏季城區降水量受不透水面擴張影響最大。不透水面擴張對汛期降水量變化貢獻率不足主汛期一半，這可能是因為不透水面擴張并沒有明顯影響城區的降水集中度，汛期的6月和9月降水量并沒有因為不透水面的擴張而明顯增加。不透水面擴張對年降水量變化貢獻率介于汛期和主汛期之間，說明不透水面擴張對汛期以外的其他月份的降水量也有增加作用，但沒有對主汛期的影響明顯。以上分析表明，雖然降水變化是多種因素綜合影響的結果，但不透水面擴張這一因素在城區增雨效應中作用明顯，尤其對主汛期雨量增加的影響最大。

4 結 論

a.1990—2019年鄭州主城區不透水面擴張趨勢明顯，擴張形態呈單一核心的“攤大餅”式發展。以年均增長量15.59 km2為閾值，可將不透水面擴張過程劃分為低速增長期(1990—2000年)、高速擴張期(2000—2010年)、穩定發展期(2010—2019年)3個時期，各時期年均增長量分別為10.43 km2、20.73 km2和15.60 km2。

b.不透水面比例與城郊降水強度比呈二次多項式函數關系，當不透水面比例在30%以下時，城郊降水強度比變化無明顯規律，城區降水受不透水面比例影響尚不顯著，但當不透水面比例超過30%以后，城郊降水強度比近似線性增加趨勢，城區降水受不透水面比例影響顯著。

c.城郊站不同時期的年降水、汛期降水及最大日降水的增雨系數均大于1，說明不透水面擴張對主城區降水量影響顯著，存在雨島效應；主城區暴雨發生概率增加，暴雨雨日數比郊區多53%；不透水面擴張對主城區降水集中度影響不明顯，但對主城區的降水集中期產生延遲效應，主城區年內降水集中期要晚于郊區約8 d；不透水面對主城區年降水量、汛期降水量、主汛期降水量變化的貢獻率分別為34.76%、21.87%和44.39%，對主汛期降水量增加的影響最大。

d.不透水面因具有高蓄熱、低滲透的固有特征，對地表熱力、動力條件具有顯著影響，已成為城市化影響降水的主要影響因素之一。因此，在考慮城市氣候和地理背景的基礎上，不斷優化城市發展規劃和布局，合理配置不透水面空間分布，可能是一種應對城市化降水效應、防控暴雨洪澇的有效措施。