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城市发展及其环境影响分析——坦帕湾流域

坦帕湾位于佛罗里达州中西部的墨西哥湾沿岸，面积约1030平方公里，是美国东南部最大的开阔水域之一坦帕湾流域面积约6600平方公里，包括Pinellas，Hillsborough和Manatee县的大部分地区以及Pasco，Polk和Sarasota县的部分地区。四种主要的地表水源 - 希尔斯堡，阿拉菲菲亚，小海牛和海牛河流入海湾。该流域包括十个主要流域：Hillsborough河，沿海旧坦帕湾，沿海Hillsborough湾，Alafifia河，沿海中部坦帕湾，小海牛河，海牛河，Boca Ciega湾，沿海下坦帕湾和Terra Ceia湾。 图1显示了希尔斯伯勒县流域和次流域的空间范围。流域内最大的城市是坦帕圣彼得堡，克利尔沃特和布雷登顿。

自19世纪80年代后期以来，坦帕湾地区的城市发展一直在持续。该地区气候温暖，沿海地区和丰富的娱乐机会吸引了人们前往该地区。许多住宅区在希尔斯伯勒河，沿海旧坦帕湾，科斯塔尔希尔斯堡湾，阿拉菲菲亚河，沿海中部坦帕湾和博卡切加湾流域开发。大部分增长发生在Pinellas和Hillsborough县，从1960年到2001年，人口分别增加了148%和158%。到2000年，有超过200万人居住在流域。最近的城市土地利用发展已扩展到 坦帕的东北侧，有大片开阔的土地（Xian et al.2005）。

容纳该地区不断增长的人口需要提高对与城市增长趋势相关的环境条件的认识。虽然几十年来人们普遍研究了城市化，人口增长和不透水面覆盖对水质和流域健康的影响（Slonecker等，2001），但在量化不透水性的详细空间范围和分布方面存在挑战。城市区域通常是异质的，大多数具有Landsat（30米）或其他类似卫星图像分辨率的城市图像像素由不同表面类型的混合物组成。为了测量城市空间范围并评估其环境影响而不失去城市LULC异质性，选择亚像素百分比ISA作为识别流域城市化的空间范围和强度的指标。使用高分辨率正射影像估算亚像素百分比不透性以创建样本点的训练数据集，并使用中等分辨率Landsat卫星图像通过回归模型推断大面积ISA。来自遥感图像的ISA信息提供了空间范围和城市LULC强度的细节（Yang等，2003; Gillies等，2003）。为了在亚像素级别估计ISA，需要高分辨率图像，例如来自航空摄影的1-m数字正射影像四分之一四边形（DOQQ），IKONOS，QuickBird和0.3-m正射成像，以创建ISA训练数据集。中等分辨率卫星图像用于大面积ISA估计。 ISA估算的一般程序包括（1）从研究区域中选定的高分辨率图像中分类城市和非城市土地利用，（2）从分类图像中计算不透水性百分比，并将不透水度百分比调整为30米分辨率。在回归建模中开发训练数据，（3）回归树模型的因变量选择，（4）使用回归树模型估计大面积ISA，以及（5）不透性变化确定和准确性评估。从训练数据获得的回归树模型包含规则集合，其中每个规则具有关联的多元线性模型。

Rules m

If [conditions] are true then

y=f(x1,x2,x3...xn)

其中y是不透性的并且被定义为模型中的因变量，并且f（x1，x2，y，xn）是包括不同光谱带和其他输入地理信息的多个独立变量的线性组合。 为了确定流域内城市土地利用随时间的变化，处理了从20世纪90年代初至2000年代的四个日期中获得的路径17，第40和41行以及第41行第41行的三个Landsat场景。 详细程序可以在Xian and Crane（2005）和Xian（2007）中找到。准确性评估表明，2002年ISA估计的平均系统误差（SE）和均方根误差（RMSE）分别为-5.8和18.9。 通过利用10％的ISA阈值来区分城乡，确定了流域城市土地利用的空间范围和强度。

与该地区城市发展相关的直接影响之一是人口增加。为了探索流域的人口分布，美国2000年人口普查数据用于显示人口并计算流域的人口密度。 人口密度计算为给定区域内每单位面积的人数。图2显示了整个流域的每平方公里的人口密度。人口密度高的中心与圣彼得堡和坦帕的城市有关，那里的密度大于每平方公里1800人。另一个高人口密度区域发生在坦帕的东南侧。大多数高密度区域似乎与高百分比的不透水覆盖物相关。 低密度区域与中低住宅城市土地利用相关。

对该地区土地利用信息的检查表明，希尔斯伯勒县的大部分BOD5和氮负荷都集中在农业和居民区。 居民区的密集景观维护也提高了TKN和TP值。 然而，TSS值（Hillsborough County，1999）低于美国的平均水平，反映了较少的土壤侵蚀和有效的施工规定。该县的铅数据低于佛罗里达州的其他地区，这可能表明因使用无铅汽油而减少了排放量。

利用由陆地卫星图像估计的10%ISA阈值，计算了堆积表面的空间范围。1991年至2002年期间的城市发展分析表明，大部分新增长发生在坦帕湾，那里有空置土地可供新发展（西安和克雷恩，2005年）。图3显示了1991年至2002年流域城市土地利用程度的变化。在此期间，城市土地从约600 km2增加到约1800 km2（占总流域面积的27%）。流域内2002%的ISA分布如图4所示。大部分高不透水性覆盖层位于城市和主要公路沿线。中低密度ISA的分散性代表了中低密度居住区，这表明在过去10年中有许多新开发的区域。

为了研究城市土地利用率及其对环境的影响，利用ISA百分比及其分布来表征希尔斯堡县16个次流域的建成地面。图5a给出了2002年ISA百分比的空间分布。透水性高的地区主要分布在该县西北侧。南部沿海地区也出现了高百分比的ISA。各次流域的堆积面或Isa密度的比例是通过将总不透水面积除以10%的不透水阈值并除以各流域总面积来确定的。表2给出了五个ISA密度最高的子流域和三个最大的子流域的总面积和相关的ISA覆盖率。下甜盆地约76.46%由不透水面组成，是全县最发达的次排水盆地。在76.06%的不透水性下，鸭塘是城市土地覆盖中仅次于鸭塘的一个。最大的三个次流域阿拉法维亚河、希尔斯堡河和小海牛河的ISA密度均小于20%。

ISA密度一般与城市土地利用强度相对应。为了研究各次流域不透水面比例与人口密度的关系，采用不同的搜索半径计算人口密度。用于绘制坦帕湾流域人口密度图的5公里搜索半径对县级计算而言过于粗糙。因此，较小的搜索半径具有较窄的搜索区域被用来产生菲林分辨率密度。图5b显示了县分水岭内1公里搜索半径的人口密度。为了确定人口密度与城市土地利用密度之间的关系，对每个次流域500-m和1-km搜索半径计算的不透水率和相关人口密度进行比较（图6）。相关结果表明，不同搜索尺度下的ISA密度与人口密度存在线性关系。从1-km和500-m搜索量中获得的isa和人口密度的线性回归分别导致相应的r2值分别为0.80和0.69。对较小搜索区的人口密度进行进一步的分析表明，人口分布与当地城市土地利用模式没有更密切的相关性。1公里搜索区人口密度的空间分布格局与区域城市土地利用格局更为接近。伊萨密度与希尔斯堡县人口密度之间的线性关系表明，从城市中心到郊区的土地利用过渡与人口逐渐减少有关。一般来说，高密度的综合服务设施，如商业和商业综合体，以及工业和公用事业区，都不是由大型住宅组成的。由单套或多套住房和公寓组成的中高密度综合服务区人口众多。

表3概述了希尔斯堡县16个次流域的年平均非点源污染物负荷，包括营养素、重金属和油脂。在9个非点源污染物量中，TSS的最大污染物量为156.52吨/平方公里/年，BOD5的第二大污染物量为36.73吨/平方公里/年。TN还显示，向流域输送的水量相对较大，为11.53吨/平方公里/年。铅和锌金属具有相似的负载值。图7显示了BOD5、TDP、TSS、油脂、TN、Tkn、NO3 NO2、Pb和Zn的年负荷空间分布。BOD5和TDP具有相似的空间分布格局。两者在南部的价值都比在县分水岭北部的价值更大。希尔斯堡县东部和南部的大部分地区主要是农业用地，例如牛蛙和小海牛子盆地分别为48%和49%的农业，并且经常施肥，含有较高的BOD5和TDP值。相比之下，该县西北部的甜水、低甜水和多岩石、灌木状的次盆地则由58%以上的城市土地组成。TSS和石油和油脂的高负荷也出现在人口密度相对较高的流域西北角。高TSS也沿着该地区的主要公路行驶，包括4号州际公路和75号州际公路。TN和TKN的空间分布格局相似。尽管tn值不大，但阿拉法维亚河次流域东部边缘出现了一个高Tkn区。在淡水盆地和部分石质灌丛盆地，tn和tkn的值都较大，其中只有2%的土地用于农业，9%的土地用于农业。流域西北角和南部的NO3 NO2含量相对较大。这些地区的高NO3 NO2与大量的居住活动有关。金属（铅和锌）的负载在主要运输道路上可见，尤其是沿75号州际公路的海湾东海岸。各主要非点源在流域内的空间分布格局均表现出较强的区域特征。

为了更好地了解这些负荷与人口和建成面之间的关系，利用希尔斯堡县各次流域的污染源、不透水覆盖率和人口数据进行了多项式回归分析。图8显示了以各次流域的总Isa为自变量，以9个不同参数的总荷载为因变量的多项式模型。指数多项式回归模型和相应的r2值表明，isa与大多数化学和生物负荷具有很强的相关性。当不透水性超过150km2时，大多数响应函数都有较大的增加。与除锌以外的化学和生物源的回归结果相比，ISA和金属负载的最佳回归响应函数也是指数函数，相对较低的r 2值。BOD、TSS、TDP和NO3_NO2具有相似的相关性模式。tkn、tn和oil_润滑脂的响应函数也非常相似。锌的负载具有最高的r 2值。这些关系表明，随着城市化程度的加强，非点化学、生物和金属负荷往往会扩大。对四个参数进行了人口密度与年非点源负荷强度的相关分析。图9给出了与1公里搜索半径计算的人口密度相关的锌、铜、油脂、TSS和NO3的年面积负荷率的五个最佳模型。在线性回归模型中，锌和油脂的r2值最高为0.85，而NO3的r2值最低为0.65。cu和tss的r2值分别为0.75和0.82。金属、化学和生物负荷率高与人口密度相对较高的地区有关。其他震源加载率与人口密度之间没有很强的相关性。

为了检验ISA密度与污染物负荷率的相关性，对相同的有效负荷参数与各流域不透水覆盖率的相关百分比进行了回归分析。所有的线性回归模型，这些先进的污染物负荷率和百分比isa显示在图10。所有五次负荷的线性回归模型的r 2值均低于负荷率和人口密度分析的相应r2值。ISA和人口密度都被用来衡量城市化的强度。然而，这两个变量的性质往往不同。ISA密度来源于具有30米空间分辨率的卫星图像，描述了地块水平的土地利用模式。人口密度是从分区一级的人口普查数据中获得的，分辨率要粗得多，相当于几十个地块。因此，人口密度从区域角度或地表污染物负荷的背景条件来反映城市化的强度。在污染物负荷估算中，1公里半径内的人口密度比ISA密度是更好的预测因子。另一方面，流域的水质受区域土地利用模式和当地条件的影响。这强调需要通过地方和区域规划措施来管理水和周围环境条件，包括从水道中清除污染源，保持河流和湖泊走廊沿线的绿地，以及建立必要的污水系统和污水处理设施。通过对线性回归结果的分析，我们得出结论：不透水程度对希尔斯堡县的污染物总量有相当大的影响。非渗透性百分比是估算年度非点源污染物负荷的一个很好的预测因子。然而，人口密度是一个更好的预测污染物负荷率比ISA密度，特别是对锌和油脂来源。城市化及其相关的人口增长有助于增加流域内的非点污染物负荷，当然也会影响水生和陆地生态系统的质量。

利用卫星遥感资料估算的不透水面百分比，可以评价城市土地利用的空间范围和城市发展密度。与坦帕湾流域的城市化相关的是不透水覆盖面积的增加和人口的扩张。Hillsborough县相关分析结果表明，高人口密度中心与坦帕湾东岸、坦帕市和圣彼得堡市以及主要公路沿线的高不透水性地区有关。地下排水层的人口和ISA密度在统计学上呈线性关系。

随着坦帕湾流域人口和城市的暂时性增长，对水生和陆地生态系统的直接影响是不可避免的。可能的结果包括非点源污染物导致的水质退化，这些非点源污染物收集并积聚在不透水的表面上，然后通过雨水径流输送至水体。希尔斯堡县主要非点源污染物负荷和ISA空间范围的多项式回归分析表明，年化学、生物和重金属负荷量与地下排水盆地不透水表面的空中范围密切相关。不同化学、生物和重金属负荷的相关模式相似。重金属，如锌和铅的负荷，更紧密地与主要的公路联系在一起，而TSS、石油和油脂以及NO3 NO2的负荷集中在城市地区。相比之下，BOD5和TDP负荷明显来自农业相关活动。

利用卫星遥感数据对坦帕湾地区城市发展的强度和空间范围进行了表征，绘制了人为不透水面图。研究发现，ISA的空间范围和人口密度在空间上密切相关，因此，卫星遥感数据估计的亚像素ISA为城市化强度提供了一个很好的估计，包括土地利用强度和人口分布。希尔斯堡县非点源污染负荷的空间分布与土地利用特征有关。为了考察城市化对水质的影响，进行了回归分析。比较了非点源污染物（通常用水质参数、人口密度和ISA密度表示）的相关性。分析结果表明，流域ISA的空间范围与年非点源污染负荷密切相关。然而，从年平均负荷率的调查来看，对于大多数非点源污染物而言，人口密度似乎是一个比ISA密度更好的指标。

Hillsborough县采用的回归分析建模技术非常适合于更大规模的水质调查。在坦帕湾地区目前的城市发展条件下，本研究所得的相关模式可用于估算整个坦帕湾流域的非点源污染物负荷分布。这可以通过几个额外监测点的水质数据来实现，这些数据可用于新的卫星图像和衍生的ISA信息。研究结果表明，该方法是监测坦帕湾流域城市发展和非点源地表水负荷的有效手段。它可用于帮助城市规划者、海岸管理者和决策者评估城市化的潜在长期影响，以便实施适当的政策以减轻或减少未来的影响。

本研究是根据SAIC和美国地质调查局之间的03CRCN001号合同编制的。我们要感谢两位匿名评审员的建设性意见和建议。我们还要感谢Cory McMahon先生对陆地卫星图像进行预处理并生成部分不透水地

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