《CATENA》：Spatiotemporal disparities in flood exposure during transformations from natural areas to settlements
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•经济增长驱动了洪水暴露区域随时间的变化，而气候因素则塑造了其空间格局。•城市化与气候变化加剧了洪水暴露区域，尤其在高危险度和极高危险度区域表现更为显著。•区域集聚特征揭示出不同的风险特征，需要制定因地制宜的区域性适应性政策。引言洪水是地球上最具破坏性的自然灾害之一，其发生频
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经济增长驱动了洪水暴露区域随时间的变化，而气候因素则塑造了其空间格局。
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城市化与气候变化加剧了洪水暴露区域，尤其在高危险度和极高危险度区域表现更为显著。
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区域集聚特征揭示出不同的风险特征，需要制定因地制宜的区域性适应性政策。
引言
洪水是地球上最具破坏性的自然灾害之一，其发生频率和严重程度不断上升，对人类社会构成了多方面的威胁（Merz等，2021年；Tellman等，2021年；Rogers等，2025年）。这些灾难性事件不仅造成直接破坏——包括人员死亡、财产损失和关键基础设施失效，还会引发连锁性的次生影响（如水质污染和疾病暴发），对发展中国家的冲击尤为严重（Jongman等，2015年；Tellman等，2021年；Lindersson等，2023年）。在此背景下，气候变化通过两种主要机制加剧了洪水风险：一是加强的水文循环导致更频繁和极端的降水事件（Sharma等，2018年；H. Du等，2022年；Rogers等，2025年；Balaian等，2024年）；二是海平面上升加剧了沿海洪水——尤其是在人口稠密的三角洲地区（Ganguli和Merz，2019年；Rentschler等，2023年；Wang等，2021年）。此外，城市化通过不透水面的扩张和洪泛区开发进一步加剧了脆弱性（Rentschler等，2023年；Fang等，2021年；Ma和Mostafavi，2024年）。这些不断升级的洪水危害从根本上源于大规模土地利用转变、广泛的洪泛区占用，以及自然与人为景观过程的交织演化。因此，阐明此类人类与景观耦合变迁如何重塑洪水暴露动态，构成了亟需系统研究的关键问题（Dottori等，2023年）。
作为人类社会经济活动的核心载体和景观高强度改造的主要区域，建成区在快速城市化进程中不成比例地容易受到加剧的洪水风险影响（Rentschler等，2023年）。具体而言，城市化水文系统的人为改造是洪水脆弱性加剧的根本驱动力（Fletcher等，2024年；Tran等，2024年）。地表不透水化的过程——即自然透水表面被混凝土和沥青所取代——降低了水的入渗能力。这种转变通过三种机制改变了流域响应特征：径流系数增加、汇流时间缩短，以及超过开发前水平的峰值流量（Tran等，2024年）。此类水文变化使建成区流域对强降水事件尤为脆弱。此外，排水基础设施质量的系统性不足加剧了这些挑战（Bach等，2014年；Tran等，2024年）。大多数城市雨水排水系统的设计基于历史降水记录，而当前气候现实已不再与这些记录相符。这种制度滞后造成了关键的适应缺口，尤其与城市扩张模式同洪泛区边界之间的空间不匹配相互叠加时更为突出。
Rentschler等人（2023年）揭示了不同危险情景下全球洪水暴露的动态变化，为全球洪水风险管理提供了重要的数据支持和理论基础。然而，其研究主要侧重于描述洪水暴露区域的变化特征，未深入探讨这些变化背后的驱动因素。自然因素，如气候变化引起的极端降水变化，可直接影响洪水的频率和强度（Bass等，2022年；Yin等，2018年）。此外，社会因素，如经济增长导致的城市扩张、人口增长和土地利用变化，可改变建成区的表面特征和防洪能力（Ma和Mostafavi，2024年；Wing等，2022年；Degeai等，2022年）。然而，对于这些因素如何相互作用并共同影响洪水暴露区域的变化，以及不同因素在不同地区的相对重要性，尚缺乏清晰的认识。
在中国，经济快速发展与加速城市化并行推进，导致建成区不断扩张（Smith等，2019年；Fang等，2021年；S. Du等，2018年）。这些区域人口密集、资产集中，已成为洪水风险不断升级的热点区域（L. Wu等，2025年；S. Du等，2018年）。洪水频率和强度的增加威胁人类生命安全，并对基础设施造成重大损毁，导致经济活动中断和社会经济损失（Zhang等，2014年；Cai等，2018年）。由于中国不同省份和地区的地理位置、气候条件、经济发展水平和社会结构存在差异，洪水暴露等级的变化特征相应地表现出显著的区域差异。具体而言，一些地区可能由于地处沿海且易受风暴潮影响而面临更高风险，而其他地区则可能更容易受到河流洪水的威胁（Fang等，2021年；Devitt等，2023年）。因此，需要系统分析环境驱动因素（如气候变化下的降水强度变化）和人为因素（如城市化），以理解这些空间异质性的风险特征。此类针对性研究有助于制定科学的、有效的、针对各地区具体需求的洪水风险管理策略，从而降低建成区的洪水风险。
本研究旨在解决以下核心问题：（1）中国各省级行政区的洪水暴露具有怎样的空间异质性和区域分化特征？（2）从长期时间视角来看，是气候变化还是社会经济增长主导了建成区洪水暴露水平随时间的动态变化？与整合危险性和暴露度及脆弱性来量化预期损失的洪水风险不同，本研究仅将洪水暴露定义为淹没区内资产的数量和空间分布。为回答上述问题，首先，在 varying hazard levels 下分析了中国各类建成区的洪水暴露变化特征，以阐明洪水暴露区域的空间时间格局。其次，开展了洪水暴露区域与自然和经济因素之间的相关性和敏感性分析，以定量解耦洪水暴露变化的空间分异驱动机制和时序动态主导因素。最后，通过聚类分析识别了具有相似洪水暴露、自然条件和经济特征的区域。总体而言，本研究为制定空间定向、时间自适应的差异化洪水风险管理策略奠定了基础。
章节摘要
研究区域
中国本土南北跨度极大，涵盖了多个气候区，包括寒温带、暖温带、亚热带和热带（S. Wu等，2019年）。如此辽阔的地理跨度使全国的气候格局高度多样化（图1）。过去几十年间，中国极端降水事件的发生频率有所增加（S. Wu等，2019年；L. Wang等，2022年；Qin等，2021年）。具体而言，
方法
本研究建立了多步骤分析工作流程，系统调查并归因中国各省和地区的洪水暴露（图2）。首先，在 varying hazard levels 下量化和表征了各省和地区洪水暴露区域的长期空间时间格局和轨迹。其次，构建了一个多维指标体系，纳入经济指标和气候指标以表征驱动力。第三，
中国洪水暴露区域的特征
图3展示了1985年至2015年间中国不同洪水危险等级下建成区的评估结果。在此期间，中国的建成区面积呈持续增长趋势，从1985年的100,806.57 km2增长到2015年的270,440.24 km2，面积增至近三倍（图3a）。在所有洪水危险等级（无、低、中、高和极高）下，建成区面积均有所增长，其中高危险度区域的增幅尤为显著（+219%），
讨论
本研究系统地揭示了1985年至2015年间中国洪水暴露时空动态背后的多维驱动因素。我们发现经济发展主导了时间维度的增长，这与Rentschler等人（2023年）所揭示的全球趋势一致，后者记录了全球洪水淹没区内的快速城市扩张。然而，尽管全球尺度的评估通常将这些行为进行统一汇总，我们的区域分析则提供了关键的本地化精细度。重要的是，
结论
本研究调查了1985年至2015年间中国不同省份和地区在 varying hazard levels 下的洪水暴露区域特征，旨在揭示导致这些变化的自然和社会驱动因素。通过综合分析高分辨率建成区数据、洪水危险性地图、降水和经济指标，得出以下主要发现。首先，洪水暴露区域的空间和时间演变
CRediT作者贡献声明
姚宇彤：初稿撰写、可视化、软件、方法论、正式分析、数据管理、概念构思。任康：审阅与编辑、方法论、资金获取、概念构思。陈林：审阅与编辑、正式分析、概念构思。项成：审阅与编辑、方法论、概念构思。
利益冲突声明
作者声明不存在已知的竞争经济利益或个人关系可能影响本文所报道的工作。
致谢
本研究由国家自然科学基金（52309025）和中国三峡大学人才研究基金（2024RCKJ020）资助。
姚宇彤|任康|陈林|项成
