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。
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。
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