多尺度景观格局对城市内涝的驱动机制研究——以中国成都为例

本研究针对快速城市化背景下城市内涝频发问题，通过构建包含28个影响因子（景观格局、地形和水文特征）的数据集，采用主成分分析(PCA)和逐步泊松回归方法，系统探究了成都市中心城区不同空间尺度(1-3 km)下景观格局对内涝的驱动机制。研究发现：1 km尺度地形因子主导，2 km尺度不透水面影响最大，3 km尺度景观构型作用显著；斑块平均面积(AREAm)和连接度(COHESION)是跨尺度关键指标。成果为多尺度城市防洪规划提供了理论依据，发表于《Ecological Indicators》。

　　

随着气候变化和城市化进程加速，城市内涝已成为全球性挑战。中国郑州2021年"7·20"特大暴雨造成398人遇难、直接经济损失655亿元的惨痛教训，凸显了城市防洪的紧迫性。传统排水管网改造成本高昂，而从城市规划角度调控地表环境成为更具可持续性的解决方案。尽管已有研究关注土地利用类型的影响，但景观空间分布与配置（即景观格局）的多尺度效应研究仍存空白。成都作为中国西南特大城市的典型代表，其中心城区夏季内涝频发，为探究这一科学问题提供了理想研究场域。

四川大学的研究团队创新性地构建了包含28个影响因子的多维数据集，涵盖景观组成（9项）、景观构型（12项）、地形（6项）和水文（1项）特征。研究采用1 km、2 km和3 km三级分析尺度，基于ASTER GDEM V2数字高程模型、Sentinel-2遥感影像和微博平台验证的内涝点数据，运用主成分分析(PCA)降维和逐步泊松回归模型，揭示了景观格局影响内涝的尺度效应。成果发表在环境科学领域权威期刊《Ecological Indicators》上。

关键技术方法包括：(1) 多尺度网格分析（1/2/3 km）结合Fragstats 4.2软件计算景观指数；(2) 主成分分析提取关键驱动因子；(3) 逐步泊松回归量化因子影响力；(4) 基于社交媒体的内涝点数据空间验证。研究样本涵盖成都中心城区3640 km²范围，整合了全球土地利用数据(Gong et al., 2020)和30 m分辨率DEM数据。

【3.1 主成分数量确定】
通过碎石图和平行分析确定保留8个主成分(PCs)，累计解释方差超80%。其中PC1在1 km尺度解释30%方差，景观构型指标占主导。

【3.2 S1尺度分析】
1 km尺度PC1由边缘密度(ED)、景观形状指数(LSI)等景观构型因子构成；PC2以地形因子为主。回归显示高程(PC5系数-1.1)影响最显著，低洼区域更易内涝。

【3.3 S2尺度分析】
2 km尺度PC1由分割指数(DIVISION)、香农多样性(SHDI)等主导。不透水面比例(PC4系数0.88)成为最大正相关因子，每增加1单位内涝风险提升2.4倍。

【3.4 S3尺度分析】
3 km尺度地形因子解释主要方差。景观构型PC2(含LPI和DIVISION)系数达-0.41，显示破碎化景观可降低内涝风险。

【3.5 原始因子回归】
跨尺度验证发现：斑块平均面积(AREAm)始终与内涝负相关，而连接度指数(COHESION)保持正相关；河道距离(DisRIVERm)每增加100 m，内涝风险降低19-24%。

研究结论创新性地揭示了"尺度-格局-过程"耦合机制：(1) 关键驱动因子存在尺度更替现象，1 km→3 km尺度主导因子依次为地形→不透水面→景观构型；(2) 景观破碎化(AREAm减小)和分散化(COHESION降低)能有效缓解内涝；(3) 河道邻近区域风险显著提升。这些发现突破了传统单尺度研究的局限，为《城市防洪规划规范》的尺度适配性优化提供了科学依据。

实践意义体现在三方面：在1 km微尺度应建设下凹式绿地增强坡度排水；2 km中尺度需控制不透水面连片发展；3 km大尺度则需保持绿地廊道连通性。研究团队特别建议，在河道周边200 m范围内优先布局雨水花园等滞蓄空间，这对中国正在推进的"海绵城市"建设具有重要指导价值。未来研究可结合水动力模型，进一步量化景观格局改变对地表径流的调控阈值。