本研究基于全球逐年不透水面变化: 1985-2018数据集,对长江下游地区的不透水面进行分析,长江下游地区不透水面空间分布格局与建设用地具有较高的相似性,在2000年之前,不透水面主要分布于上海、苏州、无锡、常州、南京、合肥以及杭州等大城市,2000年之后,不透水面沿大城市径向扩张的同时,中小城镇的不透水面也迅速发展,到2010年长江下游地区中南京、常州、无锡、苏州以及上海等城市逐渐形成连片化格局。
采集时间 | 1985/01/01 - 2018/12/31 |
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采集地点 | 长江下游地区 |
数据量 | 561.7 MiB |
数据格式 | *.tif |
数据空间分辨率(/米) | 30m |
数据时间分辨率 | 年 |
坐标系 | WGS84 |
投影 | Albers Equal Area Conic Projection System |
数据来源于清华大学(http://data.ess.tsinghua.edu.cn.), 基于长时序的Landsat光学影像(近150万景)及其他的辅助数据(夜间灯光数据及Sentinel-1雷达数据),首先通过空间掩模和特征评价(“Exclusion-Inclusion”)算法实现了对逐年不透水面的快速制图,然后通过时间一致性检验(“Temporal Consistency Check”)算法对初始的不透水面序列进行时间域滤波和转化逻辑推理,从而保证了获取的不透水面序列在时空上的合理性。针对全球干旱区不透水面制图的难点,研究组引入了Sentinel-1雷达数据和夜间灯光数据,较之前的研究显著提高了产品在干旱区的制图精度。通过对典型年份的精度评价分析可知GAIA的平均总体精度超过了90%。同时对比全球主要的城市数据产品发现,GAIA在城市面积的量级和时序特征上均更为合理。
基于ArcGIS“按掩膜提取”功能,输入研究区矢量面文件和不透水面栅格文件,得到所研究长江下游地区不透水面分布图。
数据研究整理长江下游地区不透水面,长江下游地区不透水率从1985年的1.2%升高至2018年的17.6%,时程变上总体呈现先慢后快又趋于平缓的特征,表现为2000年前缓慢增加,增速为0.27%/a,2000-2010年不透水率增速明显提高,达到0.44%/a,而到2010-2016年,增速提升至0.99%/a,2016-2018年进入相对平缓阶段。从各省份角度看,不透水率的高低排序为上海市>太湖流域>江苏省>浙江省>安徽省;总体上、上海市、江苏省、浙江省以及太湖流域也呈现与长江下游地区出类似的时程变化,安徽省不透水率长期处于缓慢增加状态,但增速在2010年后有所增加;各省份在2016年后均呈现不透水率增速明显放缓的趋势,这与海绵城市低影响开发设施的建设有一定关系。
# | 编号 | 名称 | 类型 |
1 | 2021YFC3000100 | 长江下游洪涝灾害集成调控与应急除险技术装备 | 国家重点研发计划 |
# | 标题 | 文件大小 |
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1 | 不透水面数据集 |
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