城镇化进程中苏州城市扩张过程及其对降水规律影响研究

崔婷婷，王银堂，金义蓉，胡庆芳，刘 勇

(1.南京水利科学研究院，南京 210029；2.南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210098)

城镇化水平是衡量一个国家或地区经济发展与社会进步的重要标志[1]，定量分析城镇化对城市水文要素影响对城市发展、防洪规划等具有重要意义。苏州城镇化进程开始较早，截止至2010年苏州城市化率跃升至70.5%，城市空间不断拓展[2,3]，城市下垫面也发生着巨大的改变，直接影响到区域水文要素，并带来了诸多防洪、内涝方面的问题，因此在研究城市下垫面空间扩张过程的基础上分析城市扩张对区域降水规律的影响十分重要[4,5]。在城市扩张研究方面，传统方法依赖于城市统计数据，对现代规模越来越大的城市来说，缺乏空间分布信息，时间上又缺乏过程性[6,7]。因此，本文利用中尺度Landsat TM/ETM+遥感影像，采用光谱混合分析(SMA)法提取苏州市不透水面信息，研究1995-2010年苏州城市空间扩张过程，并通过城市空间扩张过程，选取不同站点分析城镇化过程中苏州城市扩张对区域降水规律的影响。

1 研究区域及方法

1.1 研究区域

苏州，地处太湖之滨，京杭运河与娄江的交汇处，东临上海，南接浙江，西抱太湖，北依长江，气候温和，雨量充沛，属北亚热带季风气候，地貌特征以平缓平原为主，全市地势低平，自西向东缓慢倾斜，古称吴郡，隋代始称苏州。2500年前，伍子胥在苏州建造“阖闾大城”，当时这座城市只有14.2 km2，而今全市面积已经扩展到8 488 km2。

1.2 数据及预处理

利用1995、2000、2005、2010年4个年份Landsat TM/ETM+遥感影像数据源(Level 1T产品，轨道号119行号38和轨道号119行号39)，研究苏州市城市扩张过程。影像的成像时间在10～11月份，所有影像成像时间天气状况良好，影像质量高，下载数据已经过地面控制点几何校正，并且通过DEM进行了地形校正。现有研究已经表明，当使用影像端元时，大气校正对盖度影像的获取并没有明显效果[8]，因此，本文采用的TM/ETM+影像也没有经过大气校正。选用影像的第1到第5及第7波段进行光谱混合分析。

1.3 光谱混合分析(SMA)

光谱混合分析被用来计算一个像元内土地覆盖的组分，通过建模把混合光谱分解成不同种纯土地覆盖类型的组合，对于定量研究地面覆被类型具有重要意义。遥感影像中混合像元的普遍存在，使得光谱混合分析在近几年的研究中逐渐成为热点。光谱混合分析(SMA)主要包括线性光谱混合模型和非线性光谱混合模型。线性光谱混合模型假定传感器量测的像元内所有组分的光谱呈线性组合[9]。可以利用多个端元描述一个像元的地面组成信息，每个端元代表了一种纯土地覆盖类型[10]。线性光谱混合模型可以用下式来表示：

(2)

式中：Rd是Landsat TM/ ETM+影像的第d波段反射率；N是纯净端元的数目；fi是端元i的权重，它由纯净端元i占像元的比例来决定；Rid是终端地类i在第d波段的反射率；ed是残差。

模型的正确性需要通过检验影像中每个波段的残差ei的均方根来确定，其公式如下：

(3)

式中：N是影像的波段数。

光谱混合分析的结果将得到混合像元内各纯净端元对应的丰度值，即fi满足式(2)，并使得RMS最小。

2 光谱混合分析(SAM)结果

求得苏州市不透水面丰度信息如图1所示，数值越大，表示该混合像元中所含的不透水面成分越多。利用该方法，得到苏州市1995-2010年不透水面的空间分布情况，图中左侧一列颜色差异清晰的反映了不透水面丰度以及空间分布情况，右侧一列反映了光谱混合分析提取不透水面信息的误差分布情况。

进行线性光谱混合分解之后，必须对分解精度进行评价，以确保分解结果的可靠性。由图1可以看出，各个代表年份的分解误差(RMS)最大值为0.02，最小值为0，该分解结果完全满足误差小于0.02的精度要求，也定量的说明了本次研究选取的端元数目较为合适，端元光谱值选取合理，分解精度较高，分解结果具有实际意义。

3 城市扩张及其对降水影响

3.1 城市扩张过程

城市不透水面的变化是表征城市扩张过程的重要因素。由图1可以看出城市的中心区域不透水面丰度值变化不大且接近于1，从城市中心向外扩展不透水面丰度值逐渐减小，城市郊区处耕地与建设用地相互交错，其不透水面丰度值接近于0.5左右，城市边缘的耕地区域不透水面丰度值接近于0。

表1给出了苏州市不同时期城市不透水面扩张程度，可以看出苏州市在1995-2010年城市扩张迅速，尤其以2000年之后最为显著，其中1995-2000年间苏州市不透水面积增加53 km2，但2000-2005年间苏州市不透水面积增加达482 km2，是1995-2000年间不透水面积增加量的9倍之多，2005-2010年间苏州市不透水面积增加达800 km2，且从4个时期不透水面空间分布图(图1)上看，苏州市不透水面呈现出以城市中心为核心向四周不断扩张的整体趋势。

表1 苏州1995-2010年城市不透水面扩张情况表Tab.1 Suzhou 1995-2010 urban expansion in the case of the surface

不同时期苏州市城市扩张老城区和新城区不透水面变化速率有所区别。在城市的中心区域即老城区，由于前期发展的比较完善，不透水面丰度变化较小，城市郊区在城市化的推动下不透水面丰度不断增加，1995-2000年和2000-2005年苏州市不透水面丰度变化呈现从城市中心向四周环形扩张的趋势，且扩张的范围逐渐增大。2005-2010年苏州市不透水面丰度扩展速度较前两个时期更加迅速，从不透水面扩张的空间分布可以看出，苏州市与其西边相邻的无锡市和东边相邻的上海市空间连续性加强，表现出较明显的带状关联特征，并有逐渐相互联通形成城市群的趋势，这跟这5年来这些区域经济快速发展及快速城市化进程密切相关。

图1 苏州市不透水面丰度提取及误差分布结果Fig.1 Impervious and Error distribution of Suzhou City

图2 苏州市建成区扩张及不透水面积增长情况Fig.2 Suzhou City Expansion and Increase in Impervious Area

3.2 城市扩张对降水影响

3.2.1 雨量站点选取

从苏州市不透水面信息提取结果可以看出，苏州主城区不透水面积不断向外扩张，受城镇化进程影响显著，而太湖湖区主要为水面，1995-2010年不透水面变化不显著，相对受城市扩张影响较小。因此，在选取分析站点时分别选取在城市中心受城镇化影响大的苏州站和在城市扩张边缘受城市扩张影响小的洞庭西山站。两站直线距离约40.0 km，苏州站地理坐标为120°38′E、31°17′N，位于苏州主城区，受城镇化影响较大。洞庭西山站位于太湖湖区，地理坐标为120°18′E、31°06′N，受城镇化直接影响较小。苏州和洞庭西山站设立于1921年，数据资料连续，数据质量高。站点位置如图3所示。

图3 苏州站及洞庭西山站位置示意图Fig.3 Suzhou and Dongting xishan station locations

3.2.2 城市扩张对年降水量影响

对苏州、洞庭西山两站1979-2013年年降水量进行分析，得到年降水量及其双累积曲线。从图4(a)可以看出，2000年之前，洞庭西山占年降水量显著高于苏州站，但2000年以后，苏州站年降水量越来越接近于洞庭西山站，两站年降水量差距减小。以2000年为分界点，对苏州站和洞庭西山站2000前后两个时段年降水量进行分析，如表2所示。从两个时段的比较来看，2000年之后洞庭西山年均降水量较2000年之前显著降低(平均降低130.2 mm)，苏州站年降水量较2000年之前也有减少(平均减少68.5 mm)。1979-2000年，苏州和洞庭西山年均降水量差异比较显著，后者比前者高72.1 mm；而2001-2013年，苏州和洞庭西山年均降水量比较接近，后者较前者高10.4 mm。

一般在下垫面及气候条件不变的情况下，苏州站和洞庭西山站年降水量双累积曲线斜率保持不变，但从图4(b)可以看出，2000年左右两站双累积曲线斜率发生显著变化，双累积曲线斜率较2000年前有所减小，这一时期为年降雨量下降期，其中洞庭西山站年降水量下降趋势较苏州站显著。双累积曲线斜率的变化说明流域下垫面或气候情况发生了显著变化，但由于苏州站与洞庭西山站距离较近，年降水量受气候影响因素几乎相同，因此导致洞庭西山站年降水量减少趋势显著高于苏州站的原因可能是受城市不透水面快速扩张影响，城市局部热源排放量增加、地表水文参数变化显著等改变了城市热力、动力交换过程，从而影响了城市降雨。

图4 1979-2013年苏州和洞庭西山站年降水量及双累积曲线Fig.4 1979-2013 Suzhou and Dongting xishan station annual precipitation and double mass curve

mm

注：两地雨量差为苏州-主站雨量与洞庭西雨量之差。

3.2.3 城市扩张对极值降水量影响

为探讨苏州城市扩张对城市极值降雨的影响，统计了1979-2013年苏州、洞庭西山两站1、3、7 d最大降水量均值。其中，洞庭西山站2001-2013年连续1、3、7 d最大降水量较1979-2000年1、3、7 d最大降水量分别减少19.6、22.0和36.6 mm。与洞庭西山站相比苏州站这两个时间段的1、3、7 d最大降水量变化较小，分别减少13.8、3.6、29.2 mm。

如表3所示，2000年之前苏州站极值降水量均值均小于洞庭西山站，而2001-2013年苏州站1、3 d最大降水量均值超过了洞庭西山站，且两个站点在这两个时间段7 d极值降水量均值差距也显著缩小。表明苏州在快速城市扩张的同时也对城市极值降水产生了一定影响，受城市扩张直接影响的苏州站极值降水量逐渐超过位于城市边缘受城市扩张影响小的洞庭西山站，这与近年来提出的城市雨岛效应相一致即城市化缓慢期城市对降水影响不明显，而快速发展期则表现出明显的雨岛效应，城市化使雨岛增强[8]。

表3 1979-2013年苏州、洞庭西山站极值降水量均值及其差异 mm

注：两地雨量差为苏州-主站雨量与洞庭西雨量之差。

4 结 语

(1)苏州市在1995-2010年间城市扩张呈现逐渐加速的趋势，2000年以后的扩张速度显著高于2000年之前，其中以2005-2010年扩张最为迅速，城市不透水面扩张面积达800 km2，是1995-2000年城市不透水面扩张面积的15倍之多。苏州市城市扩张空间特征主要为城市中心区域社区较成熟，不透水面丰度变化不大，不透水面由城市中心不断向城市周边扩展，到2010年表现出与周边城市相互连通形成城市群的趋势。

(2)分别选取受城市扩张直接影响的苏州站和位于太湖湖区受城市扩张影响小的洞庭西山站1979-2013年年降水量和极值降水量进行分析，发现2000年之前，洞庭西山站年降水量显著高于苏州站，但2000年以后，苏州站年降水量越来越接近于洞庭西山站，两站年降水量差距减小。苏州站和洞庭西山站年降水量双累积曲线2000年后曲线斜率减小，这一时期为年降雨量下降期，其中洞庭西山站年降水量下降趋势较苏州站显著。同时，2000年之前苏州站极值降水量均值均小于洞庭西山站，而2001-2013年苏州站1、3 d最大降水量均值超过了洞庭西山站，且两个站点在这两个时间段7d极值降水量均值差距也显著缩小。

(3)苏州站与洞庭西山站距离较近，年降水量受气候影响因素几乎相同，因此导致洞庭西山站年降水量减少趋势显著高于苏州站的原因可能是受城市不透水面快速扩张影响，城市局部热源排放量增加、地表水文参数变化显著等改变了城市热力、动力交换过程，从而影响了城市降雨。苏州在快速城市扩张也对城市极值降水产生了一定影响，受城市扩张直接影响的苏州站极值降水量逐渐超过位于城市边缘受城市扩张影响小的洞庭西山站，这与近年来提出的城市雨岛效应等现象相一致。

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