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大都市沿岸都市における湛水イベントの支配的要因の特定中国・広州市の事例研究
Identifying dominant factors of waterlogging events in metropolitan coastal cities: The case study of Guangzhou, China.
PMID: 32579518 DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.110951.
抄録
都市の湛水災害は、環境条件や人間活動の影響を受けている。これまでの研究では、比較的小規模な流域における土地利用の種類が湛水に及ぼす影響を調査してきた。しかし、都市の湛水災害に対する環境要因と人為的要因の相対的な寄与を、さまざまな分析スケールで包括的に明らかにした研究はほとんどない。実際、どのような要因が支配的なのか、どのような分析尺度で分析を行うのが適切なのかについては、あまり知られていない。この限界を克服するために、ステップワイズ回帰モデルと階層的分割分析を統合した新しい手法を提案した。その目的は、複数のスケール（1km、2km、3km、4km、5km）の解析において、各環境要因と人為的要因の相対的な寄与度と、影響要因と湛水を結びつける安定性を明らかにすることで、都市における湛水の複雑なメカニズムを調査することである。本研究では、2009年から2015年までの広州市（中国PR）中心市街地における湛水イベントをケーススタディとして検討した。その結果、中心市街地における湛水イベントの空間分布は、強い集積パターンを呈していることがわかった。湛水ホットスポットは主に広州の歴史地区に集中している。すべての分析スケールにおいて、都市緑地の被覆率（44.74％）、住宅地の被覆率（41.03％）、傾斜標準（36.85％）のいずれもが都市の湛水に支配的に寄与していることがわかり、都市の湛水を決定する上で土地被覆の構成が重要であることが示唆された。しかし、湛水の相対的寄与度と支配的要因は、分析規模の違いによって変化し、強いスケール効果を示している。小規模な解析スケール（1km）では、地形要因（勾配標準、相対標高）が支配的な変数であることが確認されたが、解析スケールが大きくなるにつれて、土地被覆構成（緑地、居住地、草地）や土地被覆空間構成（LPI、AI、凝集指数）が湛水量に及ぼす影響が他の要因よりも大きくなることが示された。この知見は、土地被覆の相対的な構成のバランスをとり、空間構成を最適化することで、都市部の湛水を緩和できることを示している。都市浸水研究のための最適な統計規模は、特定の影響因子に対してのみ有効であったため、都市浸水研究のための適切な分析規模は、研究地域の特性に応じて決定されるべきである。本研究は、高度に都市化された沿岸都市における湛水の複雑なメカニズムについての科学的理解を深めることができ、都市部の湛水の予防と管理に有用な支援を提供することができる。
Urban waterlogging disasters are affected by environmental conditions and human activities. Previous studies had explored the effect of land-use type on waterlogging in relatively small watersheds. Few, however, have comprehensively revealed the relative contributions of the environmental and anthropogenic factors to urban waterlogging concerning different scales of analysis. Indeed what is less known, are the dominant factors and the appropriate scale of analysis. To overcome this limitation, a novel method that integrates the stepwise regression model with hierarchical partitioning analysis is presented. The purpose is to investigate the complex mechanism of urban waterlogging by identifying the relative contribution of each environmental and anthropogenic factor and the stability linking waterlogging to influencing factors at multiple scales of analysis (i.e. 1 km, 2 km, 3 km, 4 km, and 5 km). We consider waterlogging events in the central urban districts of Guangzhou (PR China) from 2009 to 2015 as a case study. The results show that the spatial distribution of waterlogging events in the central urban area presents a strong agglomeration pattern. The waterlogging hot spots are mainly concentrated in the historical area of Guangzhou. Under all analysis scales, we find that the percent cover of urban green spaces (44.74%), percent cover of residential area (41.03%), and slope.std (36.85%) both have a dominant contribution to urban waterlogging, which suggests the importance of land cover composition in determining urban waterlogging. However, the relative contribution and dominant factors of waterlogging varied across different analysis scales, presenting a strong scale effect. Under a small analysis scale (1 km), the topography factors (slope.std and relative elevation) are confirmed as the dominant variables; however, with the increase of analysis scale, the influence of land cover composition (greenspace, residence area, grassland) and land cover spatial configuration (LPI, AI, Cohesion index) on waterlogging magnitude is greater than other factors. This finding provides additional insights that the urban waterlogging can be alleviated by balancing the relative composition of land cover features as well as by optimizing their spatial configuration. Since the optimal statistical scale for urban waterlogging studies only worked for specific influencing factors, the appropriate analysis scale for urban waterlogging study should be determined by the characteristics of study areas. This study has the capability to extend our scientific understanding of the complex mechanisms of waterlogging in the highly urbanized coastal city, providing useful support for the prevention and management of urban waterlogging.
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