徐州市城市不透水面变化及其影响因素分析

2021-11-14石春艳张连蓬

地理空间信息 2021年10期

石春艳，张连蓬，赵清

（1.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏徐州 221000；2.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏徐州 221000；3.江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院，江苏徐州 221000）

不透水面是指由水泥等筑成，阻止水分渗入到土壤中的一种人工地表类型，一般由建筑、道路、广场等构成[1]。随着社会经济的高速发展和城镇化率的不断提高，建设用地面积大幅增加，不透水面覆盖度也随之上升。不透水面的扩展为城市发展拓展了空间，也为改善生产、生活条件提供了基础。同时也引起了城市地域下垫面结构的变化，进而引起城市生态环境质量的变化[2]。因此，利用不透水面信息研究城市空间发展、土地利用/覆被变化及其生态环境效应，已受到城市规划学、地理学、遥感科学、生态学、环境学等学科的高度重视。

随着RS和GIS技术的发展，不透水面信息的获取已较为便捷和成熟[3-4]。自Ridd提出植被、土壤、不透水面3种地表覆被分类模型后，Wu等[5]结合V-I-S 模型运用LSMA模型提取了美国Columbus地区的不透水面信息。徐涵秋[6]采用复合波段形式，利用不同地表反射率的强弱，提出了归一化差值不透水面指数（NDISI），可快速提取较大范围内地表不透水面信息，该方法不用进行水体掩模，能有效减少阴影的影响，最大限度突出地表不透水面信息，国内学者对该方法进行了大量的运用和验证[7-10]。目前不透水面信息的应用研究多集中于城区不透水面变化特征及其环境效应，研究区域主要是北京、上海、南京、广州、西安等特大城市[11-15]，市县级城市关注较少。大城市地价、房价持续上涨，部分企业和人口为降低生产生活成本，有向中小城市迁移趋势，尤其是随着“新型城镇化”的落实和“新农村建设”的推进，及基础设施快速现代化，城乡不透水面的面积正发生显著变化。因此，中小城市不透水面变化研究应受到足够重视。

综上可知，城市不透水面是一种重要的下垫面或地表覆被类型，其与建设用地有密切关系，但又不同于一般意义上的建设用地。城市不透水面变化是人类经济社会发展的结果，同时也会影响到人类经济社会和环境，因此不透水面变化信息可视为人地关系特性的直观反映。在发展新型城镇化背景下，对各类城市不透水面变化及其形成机制、生态环境效应的分析，有助于了解城市发展过程和现状特点，预测城市未来发展格局，也可为城市规划、城市可持续发展及城市人地关系性质研究提供新途径。本文以徐州市为研究区域，拟分析研究区内不同等级和类型城市的不透水面时空变化特征及其影响因素。

1 研究区与研究数据

1.1 研究区概况

徐州市位于江苏省北部，为苏鲁豫皖四省交接处，地处33°43′N～34°58′N、116°22′E～118°40′E间，市域包括徐州市区及所辖的泉山、鼓楼、云龙、贾汪、铜山等5个区，丰县、沛县、邳州市、新沂市、睢宁县等5个县市，总面积11258km2。黄河和京杭大运河纵横穿过市域，也是京沪线、陇海线等铁路的交汇点，是我国重要的交通枢纽，同时也是徐州都市圈、淮海经济区的中心城市。图1为研究区市域的区位示意图。

图1 研究区示意图

徐州市地处黄淮海平原的中南部，主要是平原地貌，地势由西北向东南缓降，局部有少数石灰岩残丘。徐州属暖温带湿润半湿润季风气候，年均温约14℃，年均降水量800～930mm，四季分明、光照充足、雨热同期，利于农作物的生长，是江苏省重要的商品粮生产基地。市内沂河、沭河、京杭大运河和故黄河穿境而过，濒临骆马湖和微山湖。此外，还有众多水库，境内大小水库与河、湖、沟、渠等构成了完整的水网系统，徐州市区有“半城青山半城湖”的美誉，并获得了2018年的联合国人居环境奖。此外徐州矿产资源富集，有煤、铁、大理石等30多种矿产，储存量大、品位高，其中煤炭储量达69亿吨，号称“百里煤海”，是我国重要的煤炭产地和华东地区电力基地。

自改革开放以来，徐州市经济社会持续稳定发展。2017年，徐州市地区生产总值达到6605.95亿元、在全国地级市中位列29位。在经济社会发展的同时，徐州市区及其所辖市县的城镇建设也不断发展，城市建成区迅速扩张。在城市规划建设中，徐州市坚持不同等级城镇协调发展，初步形成以徐州市区为核心，以所辖5县市城区为骨干，30个重点镇区为基础的新型城镇等级体系（见表1）。

据表1可知，徐州市区及其所辖市县总体经济社会发展较高，共同特点是第二产业比重较高，且都较为接近。但6个单元据其人均生产总值及其产业结构差异可分为3种类型：徐州市区作为中心城市，综合实力最强，第三产业比重最高；经济社会发展水平较低的丰县和睢宁县，第一产业比重较高，人均生产总值也最低；沛县、邳州市和新沂市属于综合实力较强的地区，都是多年入围全国经济百强县。

表1 2017年徐州市区及所辖市县经济社会主要指标

1.2 研究数据

1.2.1 数据来源

本文主要分析研究区内的徐州市区（包括5个区）、邳州市区、新沂市区、丰县县城、沛县县城、睢宁县城等6个单元的城市不透水面变化状况，研究数据包括：①源自美国地质调查局（https://glovis.usgs.gov/）1997年和2007年Landsat-5TM遥感数据，及2017年Landsat-8 OLI遥感数据，空间分辨率为30m，详细参数见表2。②徐州市区及下辖5县市的矢量图等。③各行政单元的《经济社会统计年鉴》、《城市总体规划》和《土地利用总体规划》等。

表2 研究区遥感数据信息表

1.2.2 数据处理

首先使用ENVI5.1软件对3个时相的遥感影像进行辐射定标、大气校正、图像镶嵌、图像裁剪等预处理，获得研究区的遥感影像数据，然后利用各研究单元的矢量数据进行剪裁，图2为数据处理流程。

图2 不透水地表信息提取流程

1.2.3 不透水面提取

本文采用了改进型的归一化不透水面指数法获取研究区不透水面信息[16]。指数法中水体对不透水面的提取影响较小，不需要事先对水体掩脱。城市内地表覆盖类型主要由不透水面、植被、裸土、水体等4类构成，利用不透水面与裸土在可见光波段光谱特征相似，在近红外、短波红外波段光谱差异明显的特性，将二者进行差值运算可以最大程度突出不透水面信息，其表达式为：

式中，MNDISI为改进型归一化不透水面指数；RN、RS、RB分别代表近红外、短波红外、蓝波段反射率值（对应TM影像的4、5、1波段和OLI影像的5、6、2 波段）。由于MNDISI指数具有归一化特征，其数值在-1～1之间[9,16]，因此需要设置阈值来剔除干扰信息，突出不透水面信息。通过对照原始遥感影像，目视解译来确定不透水面的阈值，最终得到研究区不透水面的二值化图像。图3为徐州市主城区及所管辖县市1997年、2007年和2017年的城市不透水面分布图。

图3 研究区1997、2007、2017年不透水面分布

1.2.4 精度验证

由于阈值法提取不透水面后生成的图像为二值图像，无法直接计算kappa系数，所以采用迭代次数为一次的ISODATA算法将二值图像转变为ENVI标准分类图像，最终获取的分类结果与二值图像具有一致性。本文精度验证选用Google Earth作为对比验证材料，在ENVI分类结果中随机选取200个样本点进行验证，并进行人工判读，最终获取县市主城区不透水面提取精度，结果见表3。据表3可知，kappa系数均大于0.7，3个时期的不透水面提取精度均高于85%。研究表明运用归一化不透水面指数法提取不透水面简单快捷且精度高。

表3 精度验证

2 研究区不透水面变化特征分析

2.1 时间变化特征

将1997年、2007年、2017年3个时期的不透水面提取结果做差值，再进行小斑块处理，过滤掉面积较小的斑块得到差值图像。图4为徐州市主城区及所管辖县市1997年、2007年和2017年的城市不透水面变化图。

图4 研究区各个时期的不透水面变化

利用ArcGIS10.2通过计算像元个数获得不透水面面积，表4是徐州市主城区及所辖市县的3个年份的城市不透水面及其变化状况。

表4 研究区1997、2007、2017年的城市不透水面及其变化状况

据表4可知，研究区城市1997－2017年间不透水面变化特征主要有：

1）全市的城市不透水面以每年年均4%的增长率持续增长，期间城市不透水面总面积增长了一倍，目前城市不透水面已达全市总面积的10%左右。前期（1997－2017）的增长率为4.37%，后期（2007－2017）为3.64%，因此不透水面增长率总体上有减缓的趋势。

2）城市不透水面变化特征具有显著的地域差异。在6个研究单元中，尽管各单元各时期都是增长型，但增长幅度差异很大，最高的达9.14%，最低的仅0.39%。根据研究区内各单元不透水面前后期增长率变化特点，可分3种变化模式：①持续稳定型，特点是持续增长，但增幅略有减缓，如徐州市区；②先快后慢型，特点是前期扩张速度较快，后期明显降低，如丰县城区、邳州市区、睢宁县城区；③先慢后快型，特点是前期增长较慢，后期增度明显加快，如沛县县城、新沂市区。

3）城市特性与不透水面变化特点有密切关系。城市区域的综合实力越强，经济社会发展水平越高，其不透水增速的变化幅度越小，如徐州市区变幅最小，而丰县和睢宁县变幅最大。

4）同类或同级城市的不透水面的总面积的差距有不断缩小的趋势。1997年面积最大的与面积最小的比为3.6，2007年为1.9，而2017年则降为1.6。同时，最大面积城市和最小面积城市也不是固定不变的，实际上一直在变化中。

2.2 空间变化特征

对比分析图3、4可以看出，研究区不透水面空间变化特征主要有：

1）始终保持了团块状格局，并且得到了进一步强化。6个研究单元的不透水面形状，早期以一个集中的团块为主，个别有副中心，但副中心一般也呈团块状。经过20a的发展变化，原主要的团块中心与原副中心或新形成的副中心逐渐融合，团块状结构得以加强。目前团块状空间结构都是以主城中心不透水面密度较高，集中连片，随着距城中心距离的变大，不透水面密度降低，更为分散。

3）空间格局变化方式具有多样性。目前的团块状结构的形成方式主要有3种：①逐步蔓延式，即新增不透水面以原团聚式主中心和副中心为基础逐步向外蔓延，如徐州市区、沛县城区，该形式的不透水面年均增长率变幅较小，呈稳步增长态。②先外扩后内填式，该模式的不透水面变化一般是前期快速增长，后期增速急剧下降，如丰县县城、睢宁县城。 ③先内填后外扩式：该模式不透水面增长方式较为复杂，既可是先快速增长后慢增，也可以是先慢增后快增，如邳州城区、新沂城区。

2）空间格局变化过程多是点-轴-面的顺序。首先是出现分离的副中心，这些副中心一般是工业园区、新行政中心、新住宅区等，轴线主要是交通线路和河流等，经过一段时间的发展，副中心逐渐通过沿轴线扩展的新增面积与主城区融合，形成新的团块结构。

3 不透水面变化的影响因素

3.1 自然地理条件因素

自然条件对城市不透水面的变化的影响是显而易见的，其既可起到强化作用，也可作为限制性因素，其作用还与经济社会发展因素间有密切联系。总体而言，自然条件对不透水面变化的影响主要是影响了城市不透水面的空间格局及其形成过程。

地形是影响城市不透水面空间总体格局的重要因素。徐州市以平原地形为主，地势变化缓和，这是不透水面呈团块状的自然基础。但局部的地形变化也会影响到不透水面的覆盖度、聚集度和扩展方向，如市内的铜山区因有部分丘陵存在，导致不透水面斑块数量增多，面积变小，聚集度降低。

水文条件则多是影响城市不透水面扩张方向。河流沿岸地区地势平坦，环境承载力大，通航能力强，因此早期城市也多依河而建，并沿河扩张。新沂市区和邳州市区分别由沂河和京杭大运河从南向北穿过，邳州市不透水面沿河向北扩展，而新沂市不透水面沿河向南扩张。

自然资源，如矿产资源、旅游资源等是城市不透水面副中心形成的重要原因。如徐州市贾汪区由最初的煤炭资源开发再到后来的湿地旅游资源开发，导致不透水面副中心形成；沛县北部煤炭资源丰富，是大屯煤电集团公司所在地，集团公司对煤炭资源的开发也导致不透水面增加。

此外，自然条件有时也是引起不透水面向透水面转化的原因，如城区中的水域附近因绿化植被增多，导致部分不透水面向透水面转化。

3.2 经济社会发展因素

3.2.1 不同经济社会发展指标的作用

评价区域经济社会发展状况的指标很多，这些指标与不透水面的形成有直接或间接关系，理论分析可知，不同经济指标与不透水面变化间的关系也是不同的。为进一步确定不同经济指标与不透水面变化间的关系，本文选取地区生产总值等8个常用的经济社会指标，并利用熵值法[17]计算了各指标的权重，结果如表5所示。据表5可知，对研究区经济社会发展状况影响排在前列的分别是建筑业增加值、年末总人口、政府财政支出、第二产业增加值。

表5 熵值法计算权重结果

为进一步明确社会经济因素与城市不透水面的相关性，将社会经济数据与城市不透水面做相关性分析，结果如图5、6所示。结果显示研究区的主要经济指标、社会指标与不透水面间呈显著正相关，这表明1997－2017年间，徐州市的经济发展、人口增长导致建设用地的需求也持续增长，这是导致不透水面增长的根本原因，其中不透水面与政府财政支出的相关拟合系数为R2=0.985、与第二产业增加值的相关拟合系数为R2=0.965、与建筑业增加值的相关拟合系数为R2=0.76、与人口的相关拟合系数为R2=0.739，这说明经济指标与城市不透水面的相关性要高于人口与城市不透水面的相关性，即研究区的经济发展对城市不透水面变化的影响要大于人口因素的影响。

图5 经济指标与不透水面的关系

3.2.2 不同经济社会发展水平的作用

研究区内6个单元分属地级市、县级市、县区 3种类型，其经济发展水平也存在明显差异。为进一步了解经济发展水平与不透水面变化的关系，本文对 6个研究单元分别进行不透水面与经济社会指标的相关性分析，结果如图7所示。结果表明经济发展水平较高的徐州市区、邳州市、新沂市的经济指标与不透水面变化的相关性由高到低分别为：财政支出R2=0.9953、建筑业增加值R2=0.9872、第二产业增加值R2=0.952，即3个经济指标与不透水面变化都呈高度相关，表明不透水面的变化是多种经济因素影响的综合结果，即基础设施建设、住宅和产业发展共同促进了不透水面的增长。但经济社会发展水平较低的丰县县城、睢宁县县城经济指标与不透水面的相关性由高到低分别为：财政支出R2=0.9742、第二产业增加值R2=0.6111、建筑业增加值R2=0.4422，由此可见，其不透水面变化主要受财政支出的影响，其城市不透水面增长变化主要是政府投入进行基础设施建设与完善的结果，居住和产业发展是次要原因。

图7 市级城市和县级城市不透水面与经济指标相关性拟合

图6 人口变化与不透水面的关系

为验证上述结论，将徐州市区、邳州市、新沂市不透水面前后期变化特点与其建筑业增加值、政府财政支出、第二产业增加值的前后期变化特点进行比较，发现两者具有较高的吻合度，这说明综合经济实力较强的城市不透水面变化影响因素较多，是多因素综合作用的结果。

4 结语

4.1 主要结论

本文以徐州市为研究区，基于1997年、2007年和2017年遥感数据，分析了研究区近20 a来的城市不透水面时空变化特征及其影响因素。研究得出的主要结论有：

1）研究区内6个研究单元的不同时期的城市不透水面都是以不同速率增长，20 a间城市不透水面总面积增加了一倍。因此，随着城镇化进程和城市经济社会的发展，城市不透水面增长是一种普遍现象和必然趋势。

2）研究区内6个研究单元在不同时间段内城市不透水面的增速差异很大，根据不透水面前后期增长率变化特点，可分持续稳定型、先快后慢型和先慢后快型，根据空间格局变化方式可分逐步蔓延式、先外扩后内填式和先内填后外扩式，这表明即使在同一个研究区域内，其城市不透水面时空变化特征也存在复杂的内部差异，这说明城市不透水面变化是多因素复杂作用的结果。

3）研究区内城市不透水面变化仍有一定共性特征。如：城市区域综合实力越强，经济社会发展水平越高，其不透水增速的变化幅度越小；同类或同级城市的不透水面的总面积的差距有不断缩小的趋势；不透水面空间结构始终呈团块状，并有进一步强化的趋势；点-轴-面的扩展过程是不透水面空间演化的主要形式。

4）研究区内，自然条件和经济社会发展状况对城市不透水面变化都有显著作用，自然条件主要影响了不透水面空间结构形式和空间变化方向，而经济社会因素主要影响了城市不透水面变化的规模和速率。

5）研究表明，研究区内经济发展因素对城市不透水面变化的作用要大于人口因素的作用；经济社会发展水平较高，综合实力较强的城市，不透水面变化受多种经济因素综合作用，基础设施建设、住宅和产业发展共同促进了不透水面的增长，而经济社会发展水平较低的城市，不透水面变化主要受财政支出影响，城市不透水面增长变化主要是政府投入进行基础设施建设与完善的结果。