不透水面是指城市中由建筑物、道路、广场等人工结构覆盖的地表，其突出特征在于阻碍了地表水分的自然渗透和蒸发过程[1]。在流域城市中，不透水面的扩张不仅改变了地表水文循环，还对区域气候产生了较大影响。相关学者围绕不透水面与区域气候的相互作用开展了大量研究。数据提取技术方面，黄昕等[2]研发了全球高分辨率年度不透水面动态数据集（GISA），并在Landsat卫星支持下实现了1972—2019 年间30 m分辨率的全球覆盖；冀建任等[3]在径向基核函数的基础上引入多项式核函数，发现光谱与熵纹理相结合的方法可改善特征提取效果，并运用该方法提升了不透水面提取精度；Wei等[4]采用改进的CA-DeepLabV3+模型，提升了城区不透水面提取精度；朱伟等[5]基于Landsat-8影像，运用生物物理成分指数（BCI）方法提取不透水面信息并分析了其时空特征。尺度研究方面，安磊等[6]以30 m不透水面数据代替建设用地，运用扩张速率、扩张强度、转移矩阵以及转移图谱等方法，探究了石家庄市区1990—2020年不透水面扩张变化特征；李伟等[7]利用多源遥感数据，运用地表不透水面指数（LISI）反演了城市不透水面，同时结合高分不透水面产品，对比分析了其地表类型与空间结构；再结合反演的地表温度分析了城市热岛效应与不透水面的关系。气候变化及影响机制解析方面，黄晓东等[8]利用遥感技术反演城区不透水面分布及扩张特征，通过回归模型剖析不透水面比例与降水特征变化的相关性，确定影响城区降水的不透水面比例阈值，借助城郊对比法揭示不透水面扩张对主城区降水的影响程度；何敏等[9]研究发现，不透水面面积是引发城市热岛效应等温度问题的关键因素，其与温度呈正相关。
相关学者在不透水面研究领域已取得丰硕成果，现有研究多聚焦于单一城市或非喀斯特区域，对喀斯特流域不透水面长期动态演变特征、其对区域多尺度下关键气候要素（气温、降水）的影响及互馈机制，需深入分析。基于此，选取乌江流域（贵州省境内）为研究区，根据1990—2023年长时序遥感影像与气象观测数据，运用空间分析技术与统计方法，分析该区域近30年不透水面扩张的时空演变格局与动态特征；评估了气温、降水等关键气候要素的长期变化趋势；深入探究不透水面扩张与区域气温、降水的相互作用关系，为喀斯特地区气候变化的灾害风险防控、适应性规划与管理提供参考。
1 材料与方法
1.1 研究区基本情况
研究区地处中国西南喀斯特地区，为长江上游右岸重要支流，地跨贵州大部、重庆东南部及云南东北部，该区域位于云贵高原向四川盆地的过渡地带，地貌以喀斯特山地丘陵为主，地势起伏明显，高程208～2 887 m。该区域属亚热带季风气候，年均气温在12～18 ℃，降水量在1 000～1 400 mm，集中在5—9月，降水呈现东南多、西北少的格局。
1.2 数据来源
遥感数据来自武汉大学黄昕教授团队制作的中国土地覆盖数据集（CLCD），分辨率为30 m。气象数据来源于欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发布的高分辨率地表再分析数据集（ERA5-Land），空间分辨率为0.1°×0.1°（约10 km），时间分辨率为1次/h。本文选取1990—2023年的数据进行研究。
1.3 研究方法
利用变化速率、变化强度等指标描述不透水面面积时间变化特征；利用ArcGIS软件分析不透水面面积空间变化特征；基于ERA5-Land气象数据资料，分析不同时间尺度（年、季节、月）和空间的气候变化特征；利用线性回归方法分析不透水面面积变化与气候变化的相关性。
1.3.1 变化速率
变化速率（v）反映了不透水面面积的增长速度，用于衡量某一时间段内不透水面扩张或缩减的幅度和趋势。计算如式（1） 。
式中， 表示起始年不透水面面积， 表示终止年不透水面面积， 表示相隔年数。
1.3.2 变化强度
不透水面变化强度指数（R）可量化不透水面变化的剧烈程度和空间扩张速度。计算如式（2） 。
式中，S表示研究区总面积。
1.3.3 ArcGIS空间处理分析
采用ArcGIS空间分析方法，基于已有的数据提取乌江流域不透水面信息。在此基础上，利用ArcGIS的空间分析模块计算不透水面的扩张范围、速率与空间变化分布；从而系统揭示不透水面扩张的时空格局与动态过程。
1.3.4 线性回归分析
线性回归通过数学建模探究因变量与自变量之间的关联性，构建最优拟合的关系式，并利用该模型进行外推预测，从而估计未来因变量的可能变化趋势。本研究以年不透水面比率作为不透水面扩张程度的指标，通过一元线性回归分析不透水面扩张与不同尺度气候因子的相关性。计算如式（3） 。
式中，y为因变量，a为回归系数，x为自变量。
2 结果与分析
2.1 研究区不透水面时空特征
2.1.1 时间特征
1990—2020年研究区不透水面呈扩张态势，总面积由149.71 km2增至751.05 km2，净增长601.34 km2，增幅达402%，变化速率为20.04 km2/a。其中，2010—2020年变化较为剧烈，变化速率为38.17 km2/a，变化强度为0.055%。其余的2个时段扩张相对较少，1990—2000年变化速率为6.40 km2/a，变化强度为0.009%，2000—2010年变化速率为15.57 km2/a，变化强度为0.023%（表1）。
表1 不透水面时间变化情况 |
| 年份 | 不透水面面积 | 时期 | 不透水面面积变化 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 面积/km2 | 比例/% | 变化速率/ （km2/a） | 变化强度/% | ||
| 1990 | 149.71 | 0.22 | 1990—2000年 | 6.40 | 0.009 |
| 2000 | 213.67 | 0.31 | 2000—2010年 | 15.57 | 0.023 |
| 2010 | 369.37 | 0.54 | 2010—2020年 | 38.17 | 0.055 |
| 2020 | 751.05 | 1.09 | 1990—2020年 | 20.04 | 0.029 |
2.1.2 不透水面空间特征
1990—2020年不透水面呈现出由单核集聚向多中心网络化发展的演变过程，扩张速度呈现先加速后减缓的阶段性特征，且具有下游优先发展、中上游梯度推进的空间分布规律。在空间分布上，1990年不透水面主要零散分布于城区；2000年后呈现轴向延伸特征，逐步形成了放射状发展格局；2020年演变为多中心城市群结构。从演变过程来看，1990—2000年主要表现为“核心—边缘”扩散模式，在贵阳和遵义形成直径15～20 km的集中连片区；2000—2010年进入“双核驱动、轴向拓展”阶段，两大核心城市沿交通干线加速扩张；2010—2020年形成多中心格局，但扩张速度明显放缓。值得注意的是，流域下游地区始终是扩张热点，中游地区在2000年后加速发展，而上游地区则在2010年后才显现出显著增长，反映出城镇化进程的空间梯度差异。
2.2 研究区气象要素变化特征
2.2.1 时间变化特征
从季节尺度来看，降水和气温总体呈“春季稳定、夏季集中、秋季减少、冬季稀少”的格局。由图2A可知，春季降水总量相对稳定，但年际波动明显，部分年份呈现极端干旱与丰水交替现象，其中2011年的最低值和2016年的峰值相差3倍。夏季降水最为集中，1990—2010年为多丰水年，2010年后极端旱涝频发。秋季降水量较少，但在2009年和2022年异常偏低，且2015年后呈持续减少趋势。冬季降水最少，年际差异显著，在2009年和2022年严重偏少，而1990年和2019年相对丰沛。由图2B可知，春季气温总体稳定，在1997年和2009年出现明显低温，2010年后波动加剧。夏季增温明显，在0.8～1.2 ℃。秋季气温变化平缓，在2015年后低温增多，而2009年和2019年异常偏暖。冬季变暖幅度最小在0.3～0.5 ℃。
从月份尺度来看，区域内气候年内变化呈现暖湿季与冷干季交替特征，且降水和气温的季节性波动基本一致。降水方面，整体呈单峰型分布，1—2月为全年最干燥期，降水量最低；6—8月为降水集中期，6月通常达到全年峰值；9月降水开始减少，10—11月降水量急剧下降进入干燥状态，12月与1月共同构成干燥闭环。气温方面，1—2月为最冷时段，1月气温为全年最低；6—8月是持续高温期，7月高温持续最久且强度最大；10—11月降温加速，向冬季过渡，12月气温稳定在冬季水平，略高于1月。
2.2.2 空间变化特征
2.3 不透水面扩张与气象关系分析
2.3.1 年尺度气象
2.3.2 季节尺度气象
在降水量方面，年不透水率每增加1%，春季、夏季和冬季降水量分别减少65.50、189.58和56.35 mm，R 2分别为0.06、0.17和0.14，但秋季降水量增加15.64 mm，表明不透水率的增加，减少了春季、夏季和冬季的降水量，增加了秋季降水量。在气温方面，不透水率与季节性气温之间存在正相关关系；由图5A~D可知，年不透水率每增加1%，春季、夏季、秋季和冬季的平均气温增加3.60、3.49、1.42、1.49 ℃，R 2分别为0.31、0.35、0.04和0.03。表明不透水率的升高会引发夏季和秋季气温的快速上升；而春季和冬季呈较弱的上升趋势。
2.3.3 月尺度气象
从月尺度来看，6—8月总降水、月均气温与不透水率呈现明显差异。在降水量方面，不透水率与月度降水量之间存在负相关关系，且在7月和8月更为明显。年不透水率每增加1%，6月、7月、8月降水量分别减少2.09、3.96和45.08 mm，R 2分别为0.02、0.19和0.09；表明不透水表面积增加对8月降水产生的影响最大。气温方面，不透水率与月度气温存在正相关关系，且在8月表现最为明显。具体来看，年不透水率每增加1%，6月、7月和8月的平均气温分别升高0.67 、1.15 和1.27 ℃，表明不透水表面积的增加可能对夏季末期的气温升高产生较为明显的影响。
3 结论与展望
本研究基于1990—2023年中国土地覆盖数据集（CLCD）和ERA5-Land气象数据，综合运用GIS空间分析和线性回归等方法，分析了乌江流域不透水面扩张、气象变化的时空特征及二者间的相关性，得出以下结论。
（1）不透水面扩张的时空特征显著。时间上研究区1990—2020年不透水面面积从149.71 km²增至751.05 km²，增幅达402%，扩张强度呈阶段性加速，2010—2020年变化较为剧烈。空间上呈现梯度分异，下游优先扩张形成热点，中上游滞后响应，演变模式从“单核集聚”到“双核驱动”转向“多中心网络化”。
（2）气象要素变化明显。1990—2023年研究区气候呈现协同变化。降水量波动变化，1990—1999年年均降水量在1 672.62～1 967.77 mm，2000—2009年呈下降趋势，2010—2023年呈现先上升后下降的趋势，中下游干旱风险突出；季节尺度呈夏季旱涝频发，春、冬季持续减少，秋季微弱增加；降水集中于6—8月，1—2月最干。研究区全域显著升温，年均气温从13.02～14.22 ℃升至14.76 ℃；季节尺度夏季增温最大为1.2 ℃，春、秋季波动加剧，7月高温持续最久，1月气温最低，呈典型季风气候特征。
（3）不透水面扩张与气候因子的相关性具有时空差异。在年尺度，不透水率每增加1%，年降水量减少276.05 mm，年均气温上升0.81 ℃，升温效应强于降水减少。季节尺度，夏季响应最敏感，年不透水率每增加1%，夏季降水量减少189.58 mm、气温升高3.49 ℃。月尺度方面，8月为调控关键期，年不透水率每增加1%，降水量减少45.08 mm；气温上升1.27 ℃，凸显夏季末气候的脆弱性。
尽管本研究系统分析了不透水面扩张和降水、气温的时空特征，并揭示了二者之间的关系，但结论仅基于统计分析得出，其适用性有待进一步提升。首先气象数据分辨率不足，使用的ERA5-Land数据空间分辨率约10 km，可能无法精确捕捉喀斯特地区复杂地形下的局地气候特征；其次分析方法主要使用ArcGIS和线性回归，对非线性关系的挖掘不够深入；最后未充分考虑社会经济驱动因素，如城市规划政策、人口迁移、产业发展等与气候因子的交互作用。未来可进一步加强以上方面的研究。