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不透水性の表面は主に人工構造物であり、舗装路（道路、歩道、私道、駐車場、空港、港湾、物流・配送センターなどの工業地帯など、いずれも相当な面積の舗装面を使用している）はアスファルト、コンクリート、レンガ、石などの耐水性材料で覆われており、屋根も同様である。都市開発によって圧縮された土壌も、非常に不透水性である。
不透水性表面は、その建設が都市の大気や水資源を変化させる一連の事象を引き起こすため、環境問題として懸念されている。
自治体や流域などの地域における不浸透性表面の総被覆面積は、通常、総土地面積に対する割合として表されます。被覆面積は都市化の進行とともに増加します。農村地域では、不浸透性被覆面積はわずか 1 ～ 2 パーセントです。住宅地域では、被覆面積は低密度住宅地の約 10 パーセントから集合住宅の 50 パーセント以上に増加します。工業地域や商業地域では、被覆面積は 70 パーセントを超えます。地域のショッピング センターや密集した都市部では、90 パーセントを超えます。米国の本土 48 州では、都市部の不浸透性被覆面積は合計で43,000 平方マイル (110,000 km 2 )になります。開発により、毎年390 平方マイル (1,000 km 2 )増加しています。通常、被覆面積の 3 分の 2 は舗装、3 分の 1 は建物の屋根です。[ 2 ]
不透水性表面の被覆率は、土地利用密度（例えば、区画内の1エーカーあたりの住宅数）を制限することによって抑えることができますが、この方法では、人口増加に対応するために、区画外の土地が開発されることになります（都市のスプロール現象を参照）。あるいは、都市構造物を、より自然に透水性のある土壌のように機能するように異なる方法で構築することもできます。そのような代替構造物の例としては、多孔質舗装、緑化屋根、浸透池などがあります。
不浸透性表面からの雨水は雨水タンクに集められ、水道水の代わりに利用できる。ロングビーチ港の西に位置するカタリーナ島は、本土からの輸送コストを最小限に抑えるため、雨水利用に多大な努力を払ってきた。
自治体からの最近の批判に一部対応して、CEMEXやQuikreteなどの多くのコンクリートメーカーは、従来の不透水性コンクリートの環境への影響を部分的に軽減する透水性材料の製造を開始しました。これらの新しい材料は、細粒から粗粒の岩石や鉱物、有機物（生物を含む）、氷、風化した岩石や沈殿物、液体（主に水溶液）、ガスなど、天然由来の固体のさまざまな組み合わせで構成されています。[ 3 ] COVID-19パンデミックは、都市の組織を根本的に変える提案を生み出しました。[ 4 ]不透水性表面の存在を大幅に削減し、土壌の透水性を回復することは、バルセロナで建築家および都市理論家のマッシモ・パオリーニによって発表され、160人の学者と350人の建築家によって署名された都市再編成マニフェストの要素の1つです。
計算において一般的に PIMP と呼ばれる不浸透率の割合は、排水を検討する際に重要な要素です。これは、集水域のうち道路、屋根、その他の舗装面などの不浸透面で構成される部分の割合を測定することによって計算されます。PIMP の推定値は PIMP = 6.4J^0.5 で与えられ、J は 1 ヘクタールあたりの住宅数です (Butler and Davies 2000)。たとえば、森林の PIMP 値は 10% ですが、密集した商業地域の PIMP 値は 100% です。この変数は、洪水推定ハンドブックで使用されています。
ホーマーら（2007）によると、米国本土の約76%は不浸透性被覆率が1%未満、11%は1～10%、4%は推定不浸透性被覆率が11～20%、4.4%は推定不浸透性被覆率が21～40%、約4.4%は推定不浸透性被覆率が40%超に分類されている。[ 5 ] [ 6 ]
総不浸透面積 (TIA) は、計算では一般的に不浸透被覆 (IC) と呼ばれ、分数 (0 から 1) またはパーセンテージで表すことができます。TIA を推定する方法は数多くあり、地理情報システム(GIS)を使用した国立土地被覆データセット (NLCD) [ 7 ]の使用、カテゴリ別 TIA 推定値を使用した土地利用カテゴリ、一般化された開発面積率、人口密度と TIA の関係などが含まれます。[ 6 ]
米国NLCD不浸透性表面データセットは、TIA値の推定に使用できるGIS対応フォーマットで、高品質で全国的に一貫性のある土地被覆データセットを提供する可能性があります。 [ 6 ] NLCDは、全国で30メートル（900平方メートル）のピクセル解像度で、NLCDの人為的TIAの割合を一貫して定量化しています。データセット内では、各ピクセルは0～100パーセントの範囲のTIA値を持つものとして定量化されています。NLCD不浸透性表面データセットを使用して行われたTIA推定は、個々の不浸透性フィーチャのTIA値ではなく、各ピクセルの集計されたTIA値を表します。たとえば、草地にある2車線の道路のTIA値は100パーセントですが、道路を含むピクセルのTIA値は26パーセントになります。道路が2つのピクセルの境界を（均等に）またいでいる場合、各ピクセルのTIA値は13パーセントになります。手動で区切られた TIA サンプル領域を含む NLCD 2001 データセットのデータ品質分析によると、予測された TIA と実際の TIA の平均誤差は 8.8 ～ 11.4 パーセントの範囲になる可能性がある。[ 5 ]
土地利用からの TIA 推定は、大きな土地ブロックの土地利用カテゴリを特定し、各カテゴリの総面積を合計し、各面積に特性 TIA 係数を乗じることによって行われます。[ 6 ]土地利用カテゴリは、一般的な土地利用のエリアが現地調査、地図、計画およびゾーニング情報、およびリモート画像から特定できるため、TIA の推定によく使用されます。土地利用係数法は、類似のエリアを特定する計画およびゾーニングマップが GIS 形式でますます利用可能になっているため、一般的に使用されます。また、土地利用法は、土地利用の予測される変化を定量化する計画マップを使用して、将来の開発が TIA に及ぼす潜在的な影響を推定するために選択されます。[ 8 ]文献のさまざまな研究からの実際の TIA 推定と推定 TIA 推定には大きな違いがあります。低密度や高密度などの用語は、地域によって異なる場合があります。[ 9 ] 1 戸あたり 0.5 エーカーの住宅密度は、農村地域では高密度、郊外地域では中密度、都市地域では低密度に分類される場合があります。 Granato (2010) [ 6 ]は、文献中の30の研究から、異なる土地利用カテゴリーのTIA値を示す表を提供している。
開発面積率 (PDA) は、地図を使用して TIA を手動で推定するためによく使用されます。[ 6 ]マルチ解像度土地特性コンソーシアム (MRLCC) は、開発地域を少なくとも 30 パーセントが建設材料で覆われている地域と定義しています[ 10 ] )。Southard (1986) [ 11 ]は、未開発地域を自然地域、農業地域、または散在する住宅開発地域と定義しました。彼は、開発面積率を使用して TIA を予測する回帰方程式を開発しました (表 6-1)。彼は、ミズーリ州の 23 の流域のデータを使用して対数べき関数を使用して方程式を開発しました。彼は、この方法は、大きな流域を迅速に区画し、利用可能な地図から TIA を手動で推定できるため有利であると指摘しました。 Granato (2010) [ 6 ]は、米国本土の 10 の都市圏にある 262 の河川流域のデータを使用して回帰方程式を開発しました。これらの流域の流域面積は 0.35 ～ 216 平方マイル、PDA 値は 0.16 ～ 99.06 パーセントです。
TIA は、関心のある地域の人口を推定し、回帰方程式を使用して関連する TIA を計算することによって、人口密度データからも推定されます。 [ 6 ]人口密度データが使用されるのは、米国全体で GIS 形式で全国的に一貫した国勢調査ブロックデータが利用可能であるためです。人口密度法は、将来の開発の潜在的な影響を予測するためにも使用できます。人口密度と TIA の関係には大きなばらつきがあるかもしれませんが、局所的なばらつきが平均化されるため、流域面積が増加するにつれて、このような推定の精度が向上する傾向があります。[ 12 ] Granato (2010) [ 6 ]は、文献からの 8 つの人口密度関係と、USGS GAGESII データセットの 6,255 の河川流域のデータを使用して開発された新しい方程式の表を提供しています。[ 13 ] Granato (2010) [ 6 ]は、人口密度に関連する住宅密度から TIA を推定するための 4 つの方程式も提供しています。
TIA は、リモート センシングによって抽出された不浸透性マップからも推定されます。リモート センシングは、不浸透性表面を検出するために広く利用されてきました。[ 14 ] [ 15 ]衛星画像と組み合わせた深層学習を使用した不浸透性領域の検出は、リモート センシングと環境モニタリングにおける革新的な方法として登場しました。深層学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラル ネットワーク(CNN) は、高解像度衛星画像から不浸透性表面を識別および定量化する能力を革新しました。これらのモデルは、複雑な空間的およびスペクトル的特徴を自動的に抽出できるため、不浸透性表面と非不浸透性表面を非常に高い精度で区別できます。[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]
自然不浸透域は、小規模および大規模な嵐の際に相当量の地表流出をもたらす可能性があるが、一般的には浸透域として分類される土地被覆として定義される。 [ 6 ]これらの地域は、ほとんどの高速道路および都市部の流出水質調査では、雨水流出の重要な発生源として一般的には考えられていないが、相当量の雨水流出を生み出す可能性がある。これらの自然不浸透域には、開水域、湿地、岩の露頭、裸地（不浸透性の低い自然土壌）、および圧縮土壌の地域が含まれる可能性がある。自然不浸透域は、その性質および先行条件に応じて、浸透超過地表流、飽和地表流、または直接降雨による雨水流出を生み出す可能性がある。自然不浸透域が流出生成に及ぼす影響は、高度に開発された地域よりも、TIAが低い地域でより重要になると予想される。
NLCD [ 19 ]は、自然の不浸透域として機能する可能性のあるさまざまな土地被覆の普及率を定性的に測定するために使用できる土地被覆統計を提供します。開水域は、直接降雨が水路網を通って対象地点に流れ込み、雨水流として到達する場合、自然の不浸透域として機能する可能性があります。湿地は、雨水流のかなりの割合を地下水流出と飽和地表流が占める場合、雨天時に自然の不浸透域として機能する可能性があります。河畔域の裸地は、これらの地域が浸透超過地表流の発生源であるため、雨天時に自然の不浸透域として機能する可能性があります。開発活動の影響を受けた一見透水性の地域は、不浸透域として機能し、浸透超過地表流を発生させる可能性があります。これらの雨水流は、名目上の浸透率に基づいて流出を生み出す降雨量または強度の基準を満たさない雨天時にも発生する可能性があります。
開発された透水性の地域は、開発とその後の利用によって土壌が圧縮され、浸透率が低下する傾向があるため、不透水性の地域のように振る舞う可能性があります。たとえば、Felton と Lull (1963) [ 20 ]は、森林土壌と芝生の浸透率を測定し、開発活動の結果として浸透が 80% 減少する可能性があることを示しました。同様に、Taylor (1982) [ 21 ] は、郊外開発の前後の地域で浸透計テストを実施し、建設活動による表土の改変と圧縮によって浸透率が 77% 以上低下したことを指摘しました。
この記事には、米国地質調査所および連邦道路管理局のウェブサイトまたは文書からのパブリックドメインの資料が含まれています。