李 鹏，刘苑秋，刘 青

(1.江西农业大学 林学院，江西 南昌 330045；2.江西农业大学 鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室，江西 南昌 330045)

1 引言

全球气候变化导致了极端气候的频繁发生，并引发了一系列的自然灾害，其中对城市环境影响比较严重的自然灾害问题就是城市内涝[1]。中国是世界上受洪水灾害影响最严重的国家之一[2]。相关记录表明，自1980 年以来，受极端降水影响，中国城市内涝现象不断增加[3]。《中国水旱灾害公报》最新资料表明：2018年我国83座城市受到洪涝灾害影响，受灾人口5576.55万人，房屋倒塌8.51万间，直接造成经济损失1615.47亿元，占全年GDP的0.18%[4]。由此可见，城市内涝灾害给居民的生命和财产安全带来了巨大威胁，严重影响了城市的健康发展。因此，如何有效应对及缓解城市内涝的发生是可持续城市化进程中的重要问题。

城市内涝灾害频发引起了广大学者的密切关注。大量研究表明在城市内涝灾害形成的众多原因之中,土地利用类型的影响十分显著,并逐渐成为城市内涝灾害日趋严重的主要原因[5，6]。吴健生等[7]对深圳内涝的研究表明绿地与内涝呈现显著负相关，绿地聚集越高，越不易发生内涝，建设用地聚集度越高，内涝程度越高；吴江华等[8]的研究证实了绿地对蓄滞城市地表雨水，减少地表径流，减缓城市暴雨内涝压力有较为明显的作用。赵丽元等[9]通过对武汉主城区内涝情况的研究得出大面积的地表封闭是造成城市内涝发生的主要原因，而绿地可以有效缓解内涝的发生。

近年来，南昌市随着城市化进程的加快，内涝事件也愈演愈烈，严重影响了居民的正常生产生活。但目前针对南昌市内涝事件的研究较少，且分析尺度单一[10～12]。由于高度城市化地区具有很大的异质性，单一尺度的分析是远远不够的。基于此，本研究选取南昌市中心城区(东湖区、西湖区、青云谱区、青山湖区和红谷滩区)为研究区，以网络收集的83个内涝点为数据，通过多个网格尺度探究以下问题：南昌市中心城区内涝事件空间分布具有怎样的特点？影响内涝事件的发生的主要因素是什么？是否会随着网格尺度的变化而改变？以期为城市内涝的合理解决和有效减缓提供理论和实践参考。

2 研究区概况

南昌市地处江西省中部偏北，赣江、抚河下游，濒临我国第一大淡水湖鄱阳湖西南岸，位于115°27′～116°35′ E、28°10′～29°11′ N，是我国中亚热带地区的内陆城市。全境以平原为主，山、丘、岗、平原相间，兼有广阔的水域，东南相对平坦，西北丘陵起伏，城区地势偏低洼，平均海拔22 m[12]。南昌市属于亚热带湿润季风气候，日照充足，无霜期长，气候温和湿润，四季分明，一年中春季和秋季短，夏季和冬季长，夏天炎热，有“火炉”之称；冬天较寒冷。年均气温17.1～17.7 ℃，年降雨量1600～1700 mm，年降水日147～157 d，年平均暴雨日5.6 d，年平均相对湿度78.5%，全年主导风为东北偏北风[13]。由于每年季风强弱和进退迟早不同，气温变化较大，降水分布不均，高温干旱，低温降雪冷害和暴雨洪涝等气象灾害发生较频繁，给人们生产生活带来不利影响。

3 数据和方法

3.1 数据来源

研究所需的全部数据及来源如表1所示。内涝点数据来源于网络，2019年7月10日和2020年8月20日暴雨后，对所收集的内涝点数据进行了两次实地核实，调查了内涝点的位置环境，如地形、周边绿地、建筑、道路等。经两次核实均无误后，共获取了83个内涝点。此外，本研究在使用ArcGIS进行数据分析时，图层的投影坐标系为Asia North Albers Equal Area Conic，中央经线为115°E。

表1 研究数据信息

3.2 土地利用数据

原始土地利用数据依据《土地利用现状分类》(GBT 21010-2017)将土地利用类型共分为12个一级类、73个二级类。本文根据研究的需要，首先对南昌市中心城区的土地利用类型进行了重新分类，将其分为了4大类，分别为绿地、不透水表面、水体和裸地，然后绘制了研究区土地利用类型图(图1)。绿地由林地、草地和耕地组成[7,19]，不透水表面包括建设用地、住宅用地和道路等。

图1 研究区中心城区土地利用类型

3.3 分析尺度的确定

尺度效应是影响景观现象变化的重要因素之一[14]，单尺度分析只能提供景观特征的部分信息。因此，考虑尺度效应有助于全面了解环境因素对城市内涝的影响。

本文首先利用ArcGIS10.7将收集到的83个内涝点数据进行矢量化，建立了内涝点空间分布数据集，并将内涝点空间分布数据集与南昌市行政区划进行叠加处理(图2a)。然后计算了研究区内每个内涝点平均最近欧氏距离(766 m)。最小分析尺度应该大于平均最近距离，所以选取1 km的网格单元为最小分析尺度。由表3可以看出，当分析尺度增大到3 km时，只有27个网格单元有内涝点。这意味着只有27个数据集可以用于探究绿地对城市内涝的影响，如果分析尺度继续增大，可用的数据集就会过少。基于以上标准，本研究选取1 km、2 km和3 km的网格单元作为分析尺度(图2 b～d)。

图2 内涝点空间分布(a)及1 km、2 km和3 km网络分析尺度(b～d)

3.4 内涝事件空间分布格局

空间自相关就是根据要素的位置和值来描述事物在空间上的依赖关系是分散还是随机或者聚类，又分为全局空间自相关和局部空间自相关[15,16]。全局空间自相关能反映整个区域的地域单元与相邻单元的总体聚集特征,但不能凸显局部区域单元的聚集状态[17]。公式如下：

(1)

局部空间自相关可以准确把握空间单元与邻近单元的聚集性与分异特征[18]。公式如下：

(2)

式(2)中各变量定义与公式(1)相似。局部空间自相关的结果有以下5种：①高—高集聚：网格单元及其相邻网格内的城市内涝事件数量显著高于平均水平，表明城市内涝事件集中在一个地方。②高—低集聚：网格内的内涝事件数量远高于平均水平，而其周边网格内的内涝事件数量低于平均水平。③低-高集聚：网格内的内涝事件数量显著低于平均水平，而相邻网格内的内涝事件数量相对较高。④低—低集聚：城市内涝事件及其周边网格数相对低于平均值。⑤“不显著”：指网格与周围环境网格没有显著的局部空间相关关系。

3.5 统计分析

研究中的因变量为所选网格单元内城市内涝点的数量，自变量为不同土地利用类型占其所在网格单元的面积比例。利用SPSS25.0进行皮尔逊相关分析，计算皮尔逊相关系数，探究土地利用类型与城市内涝事件的相关性。同时，通过建立不同的网格尺度进行分析，进一步验证其关系的稳定性。

4 结果分析

4.1 城市内涝事件的空间格局

为了探求研究区内涝点分布的聚集格局，本文进行了核密度分析(图3a)，并在不同尺度下，通过计算全局Moran 's I指数(表2)，进行空间自相关分析，验证城市内涝事件的空间聚集格局(图3 b ～ d)。

核密度结果表明，南昌市中心城区的内涝事件主要集中分布在南昌市“一环”(由前湖大道快速路、九州高架快速路、洪都大道高架快速路以及英雄大桥和昌九快速路组成)以内，呈现两个核心向四周辐射的格局。城市内涝事件高密度区(图中红色部分)主要集中在红谷滩区和东湖区；城市内涝事件的中高密度地区(图中黄色部分)主要集中分布在青山湖区、红谷滩区和西湖区；而城市内涝事件的低密度区(图中绿色部分)在各行政区均有分布。

由于空间格局也受到尺度效应的影响，因此在不同的分析尺度下可能会出现不同的结果。空间自相关结果(表2，图3 b～d)表明：在所有分析尺度下，Z值或P值均表现出显著的聚类效应，即内涝热点明显。这说明发生在南昌市中心城区的城市内涝事件在所有分析尺度下均具有显著的空间集聚效应，城市内涝热点明显。研究区内涝事件的热点(高-高集聚)主要分布在南昌市的红谷滩区和东湖区，而低-高集聚网格则集中在内涝热点周围；高-低聚类网格稀疏分布。不同分析尺度下内涝事件分布格局虽然相似，但全局Moran 's I指数的结果略有不同。在分析尺度为2 km时，Moran 's I指数最大(Moran 's I=0.6718)，表明在2 km分析尺度下，南昌市中心城区的城市内涝点分布的聚类趋势最强。

图3 核密度分析(a)和不同分析尺度下(1 km、2 km、3 km)内涝事件的空间聚集格局(b～d)

表2 不同分析尺度下内涝事件的全局Moran 's I指数

值得关注的是，在所有分析尺度下研究均显示南昌市无论是作为新城区的红谷滩区，还是作为历史城区的东湖区都出现了内涝事件显著聚集的现象。内涝热点主要分布在凤凰中大道、丰和立交桥涵洞、丰和翠苑路、会展路、沙井路、芳华路、象山北路建德观路口、八一大道江西饭店门口和雅苑路洪都中医院等地。说明这些地区内涝灾害严重，已经影响了城市的健康发展和市民的正常生产生活。

4.2 城市内涝的影响因素

4.2.1 地形地势

本研究利用DEM数据在ArcGIS中进行了填洼分析和坡度分析，提取了研究区内的局部低洼部分和坡度信息，然后分别与内涝点数据进行叠加(图4)，结果显示70%的内涝点分布在南昌市中心城区的低洼地区，93%的内涝点分布在南昌市中心城区相对平坦(坡度<5°)的地区。这可能是由于地表径流容易从周围地区汇集到这些区域，且以在短时间内排出。这也说明了地形地势是影响城市内涝的一个重要因素。

图4 研究区低洼地区分布(a)、坡度(b)与内涝点叠加图

4.2.2 土地利用类型

本研究在3个分析尺度下对不同土地利用类型占其所在网格单元的面积比例与该网格单元的内涝点数量进行了皮尔逊相关分析，计算了皮尔逊相关系数(表3)，探究不同土地利用类型对内涝的影响。

由表3可以看出，网格单元内的绿地面积比例与城市内涝事件呈现显著负相关(α=0.05)；不透水表面面积比例在1 km和2 km分析尺度下与城市内涝事件呈现显著正相关，但在3 km分析尺度下不透水表面与城市内涝事件相关性不显著，这主要是由于南昌市主城区面积较小，随着网格增大，网格单元内将涵括不同开发阶段的地块(如新城区、老城区、郊区等)，网格内所包含的用地类型也必然泛化，网格内的用地特征差异也随之逐渐减小。裸地面积比例仅在3 km分析尺度下呈现显著正相关(α=0.05)，可能的原因是在较小尺度上网格单元内的裸地较少。水体面积比例与城市内涝无显著相关性，这主要是因为城市中水体面积小，且分布也不均匀，无法清晰的反映其对内涝的影响。

表3 多个分析尺度下城市内涝与土地利用类型的皮尔逊相关系数

上述结论表明土地利用类型是影响城市内涝的一个重要因素，随着网格单元内绿地面积的增大，可以有效减少城市内涝的发生。相反，网格单元内不透水表面所占面积比例越大，城市内涝的程度越严重。而在较大尺度上，裸地面积逐渐增大，也显示出可渗透地表的缓解雨洪内涝的性质和能力。所以在新城区建设和老城区改造中可以通过调节绿地和不透水表面的面积比例，从而有效的降低城市内涝灾害发生的风险。不同分析尺度下土地利用类型与城市内涝的相关性也不同，这也验证了土地利用类型与城市内涝事件的关系中存在尺度效应。

5 讨论

南昌市是一个内陆城市，但其属于亚热带湿润季风气候，雨水充沛，特别是极端降雨事件频发，这也是南昌市城市内涝灾害严重的原因之一。从城市内涝灾害的空间格局来看,内涝事件主要集中分布在南昌市的“一环”以内，在红谷滩区、东湖区和西湖区的交界处空间聚集效应最为显著，表明在这些地区容易发生内涝灾害。这与Zhang等[19]对广州市内涝格局的研究不同，南昌市不仅在旧城区出现内涝聚集现象，新城区也出现了类似的现象。这可能是因为：①红谷滩区海拔较低，相对平坦，一旦发生强降水事件，地表径流容易从周围地区汇集且难以在短时间内排除；同时，红谷滩区作为最具活力的新城区，近些年城市建设规模不断增大，城市框架不断扩大，城镇化进程不断提高，不透水表面面积不断增加，阻挡了地表水的下渗，加剧了城市内涝程度。②东湖区海拔较高，坡度较大。在强降水事件下，地表水受到坡度的影响，流速较快，导致排水不畅，产生积水；此外，东湖区作为南昌市的老城区，建筑密度大，且地下雨污管网系统相对老旧和不完善，地表积水无法及时排除，亦容易引发内涝事件。

在城市景观格局对城市内涝的影响研究中，往往单一分析尺度的研究只能提供整体景观特征的部分信息，不同学者使用的分析尺度不同，得出各种因素的相对贡献也不同，甚至会改变相关方向。本文以网络收集的位于南昌市中心城区的83个内涝点为数据，运用皮尔逊相关分析在多个网格尺度下进行分析，发现绿地与内涝事件呈现显著负相关，而不透水表面与内涝事件呈现显著正相关，说明可以通过调节绿地和建设用地的比例有效缓解城市内涝灾害的发生。这与以往广大学者对斯洛伐克[6]、深圳[7]、呼和浩特[20]等地的研究结果一致。而本研究将获取的内涝点数据在两次暴雨事件后进行了两次实地核实，证明了数据的时效性，同时从多个网格尺度进行分析，验证了土地利用类型对城市内涝事件影响的稳定性，得出了更为客观准确的结论。

城市内涝具有突发性和持续性，威胁城市居民生命财产安全、降低城市居民环境质量，并引发一系列潜在问题。政府和城市规划者应该充分了解城市内涝事件的空间分布格局，建立城市内涝风险预警，在暴雨天气下更优先考虑内涝热点地区的防涝工作。在城市更新时,可以积极治理城市蔓延，减少城市建设用地扩张,适当增加绿地面积,充分发挥绿地的调滞蓄雨能力，优化生态用地的空间布局及组成结构,同时要确保排水排涝设施的及时更新[21～23]。

6 结论

揭示城市内涝的影响因素，有利于城市建设布局的合理规划，对优化城市内涝防治和管理具有重要意义。本研究得到以下结论：①南昌市内涝事件主要集中分布在南昌市的“一环”以内，呈现两个核心向四周辐射的格局。在所有分析尺度下，内涝事件的热点均主要分布在红谷滩区和东湖区，其中在2 km分析尺度下(Moran 'sI=0.6718)，南昌市中心城区的城市内涝点分布的聚类趋势最强。②70%的内涝点分布在低洼地带，93%的内涝点分布在相对平坦的地区，说明地形因子是导致城市内涝的重要因素之一。③绿地与城市内涝事件呈现显著负相关(α=0.05)，不透水表面与城市内涝事件呈现显著正相关(α=0.01)，这说明土地利用类型对城市内涝事件的影响显著。在新城区规划和旧城区改造中适当调整绿地和建设用地的面积比例，优化空间配置，可以有效地缓解城市内涝。