基于TOPSIS模型的煤礦區土地生態質量評價

摘要：以黃淮海平原的沛北8礦為研究區域，從壓力-狀態-響應角度構建指標體系，利用地理空間分析技術提取數據，采用基于熵權的TOPSIS模型對土地生態質量進行評價，并運用灰色關聯分析法對指標進行了關聯度分析。結果表明：受煤炭開采的影響，沛北8礦的土地生態質量均未達到一等，其中與最優方案貼近度最高的是孔莊煤礦，貼近度最低的是龍固煤礦；多數評價指標與土地生態質量的關聯度都在0.7以上，其中工礦用地比例、土地損毀（壓占、塌陷、廢棄）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度尤為顯著。需要政府和采礦企業在煤炭資源的開采利用過程中，轉變“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式，重視土地生態質量的防治和保護，積極推進土地復墾工程，實現沛北8礦土地生態與礦區經濟的協調發展。

關鍵詞：土地生態質量；熵權；關聯度；礦區

中圖分類號： X822.5文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）09-0300-04

收稿日期：2013-12-18

基金項目：公益性行業（國土資源）科研專項（編號：201115106311）。

作者簡介：董麗麗（1989—），女，四川華鎣人，碩士，主要從事土地規劃、土地開發復墾整理研究。E-mail：liliai20080623@126.com。煤炭礦區的生態環境是礦區生產及周圍居民賴以生存的基礎。由于煤炭資源的長期不合理開發利用，造成了礦區及周邊生態環境的嚴重污染和破壞。我國的煤炭開采分為井工開采和露天開采2種方式，但都是以土地為依托的，所以煤炭礦區的生態環境問題在土地生態質量方面表現得尤為突出。因此，煤炭礦區的土地生態狀況調查與評價是保護礦區生態環境，解決人與環境矛盾，促進經濟、社會和生態環境可持續發展的迫切需求。從2011年起，由國土資源部土地利用重點實驗室承擔實施的土地資源調查評價專項項目“重點區域土地生態狀況調查與評估”開始對黃淮海采煤塌陷區的土地生態狀況進行調查與評估，煤炭礦區的土地生態質量狀況和土地生態系統的平衡性得到國家、社會和科研機構的高度重視。本研究結合黃淮海地區的遙感影像資料，運用遙感影像處理軟件和地理信息系統，從壓力-狀態-響應（PSR）角度建立評價體系，采用熵權法賦予指標權重，基于TOPSIS模型對該地區沛北8礦的土地生態質量進行評價和橫向比較，并且利用灰色關聯法進行因素關聯度分析，以期為礦產資源的合理開發利用以及礦區土地的生態保護提供參考。

1研究區概況

研究區是位于黃淮海地區、江蘇省西北端的徐州沛縣境內的沛北8礦，與山東省微山縣毗連，西北與山東省魚臺縣接壤，西鄰豐縣，南望銅山區?，F已探明煤炭儲量約23.7億t，占江蘇省儲量的40%，徐州市儲量的66%，年產量占江蘇省的50%以上。境內8對礦井，分別是大屯煤電集團的姚橋煤礦、徐莊煤礦、孔莊煤礦、龍東煤礦，徐州礦務集團的三河尖煤礦、張雙樓煤礦，華潤電力集團的天能龍固煤礦、沛城煤礦，涉及龍固、楊屯、大屯、安國、沛城、鹿樓、朱寨、棲山、張寨、沛縣經濟開發區等10個鎮級單位（圖1）。

2數據與方法

2.1數據來源與處理

土地利用基礎數據來源于中國科學院資源環境數據中心2010年ETM+多光譜遙感影像，接收時間為2010年10月28日，同時收集了該研究區相關年份的行政區劃圖、地形圖、等高線圖、土壤圖、礦界圖、土地利用現狀圖以及土地利用類型等資料，并且利用調查獲取了相關野外調查資料。利用ArcGIS 10.0 軟件對遙感影像進行配準和分類，然后進行評價指標原始數據的分層提取?？紤]各景觀組分在礦業開采中的功能特征，兼顧影像解譯的可能性，參照全國土地利用分類體系，土地利用類型確定為建設用地（工礦用地）、耕地、林地、園地、濕地、水域（包括塌陷積水）、其他土地等7類，并且采用直接判讀法對2010年ETM+多光譜遙感影像進行解譯和修改，得到2010 年的土地利用數據。

2.2研究方法

2.2.1評價指標體系的構建本研究參考《生態環境狀況評價技術規范（試行）》（HJ/T 192—2006），并根據礦區土地利用與生態環境的關系，基于壓力-狀態-響應（PSR）的角度[1-2]分別從3個方面構建評價指標體系。煤炭的開發利用會對礦區的生態環境產生壓力，尤其是對土地生態系統的壓力，從而影響土地生態質量；反過來，社會通過意識和行為的改變，采取相應措施對壓力造成的狀態作出響應，在煤炭礦區這種響應主要本著“誰損毀，誰復墾”、“誰投資，誰受益”的原則，因地制宜地采用多種方法進行復墾。

結合已有相關研究[3-5]，圍繞“煤礦區”和“土地生態質量”，選取工礦用地比例（E1）、壓占土地比例（E2）、塌陷土地比例（E3）、廢棄工礦地比例（E4）、土地利用結構指數（E5）、景觀多樣性指數（E6）、植被覆蓋指數（E7）、水域比例（E8）、塌陷土地復墾率（E9）、廢棄工礦地復墾率（E10）等10個指標，構建礦區土地生態質量的評價體系（表1）。其中，土地利用結構指數、景觀多樣性指數、植被覆蓋度指數的計算方法稍作闡述。表1礦區土地生態質量評價指標

準則層指標層計算方法類型權重壓力工礦用地比例E1=工礦用地面積/礦區面積反向0.046 2壓占土地比例E2=壓占土地面積/礦區面積反向0.106 5塌陷土地比例E3=塌陷土地面積/礦區面積反向0.095 3廢棄工礦地比例E4=廢棄工礦地面積/礦區面積反向0.018 8狀態土地利用結構指數E5 正向0.163 6景觀多樣性指數E6 正向0.165 7植被覆蓋指數E7正向0.165 3水域比例E8=水域面積/礦區面積正向0.109 5響應塌陷土地復墾率E9=已復墾的塌陷土地面積/塌陷土地面積正向0.085 8廢棄工礦地復墾率E10=已復墾的廢棄工礦地面積/廢棄工礦地面積正向0.043 5

（1）土地利用結構指數。土地利用結構指數用以反映評價區土地利用的結構構成。根據各類型土地對礦區土地生態質量的貢獻程度，將其量化：林地為5，濕地為4，耕地為3，園地為2，水域為1，建設用地和其他用地為0，分別乘以各類型土地的面積比例。然后依據面積大小，取面積比例排名前五的土地類型，分別賦予權重0.3、0.25、0.2、0.15、0.1。endprint

E5=∑5i=1giwi=0.3g1+0.25g2+0.2g3+0.15g4+0.1g5。（1）

式中，gi為土地類型分值，wi為相應權重。

（2）景觀多樣性指數。景觀多樣性指數用以反映被評價區景觀的多樣化程度，本研究中主要表現為土地利用類型的多樣性。

E6=-∑mi=1pilnpi。（2）

式中，pi為景觀類型i占礦區面積的比例，m為景觀類型數。

（3）植被覆蓋指數。植被覆蓋指數用于反映被評價區植被覆蓋的程度。在地表生態系統的眾多組成因子中，土地利用和土地覆蓋狀況是最為直觀的[4]。

E7=0.28×S林地+0.22×S濕地+0.18×S耕地+0.15×

S園地+0.10×S水域+0.05×S建設+0.02×S其他/礦區面積。（3）

2.2.2熵權法確定指標權重在確定指標權重時，往往多采用主觀性較強的層次分析法，這樣會造成評價結果的較大偏差。為盡量消除指標權重確定過程中的人為干擾，本研究采用信息論中的熵權法，即由指標值構成的判斷矩陣來確定權重。這種方法具有操作性和客觀性強的特點，可以根據指標的變異程度來計算出各項指標的權重，為多指標綜合評價提供依據。計算步驟如下：

（1）數據的標準化。構建原始數據矩陣R=（xij）mn，i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。由于本研究是對同一年份多礦區的土地生態質量作橫向對比，所以xij表示m個評價指標在n個礦區的土地生態質量評價決策矩陣。然后對原始數據進行標準化處理且都轉化為正向指標[6]，得到標準化決策矩陣B。

正向指標（越大越優型）：bij=xij/maxxij

反向指標（越小越優型）：bij=minxij/xij（4）

（2）確定指標熵值。根據熵的定義，確定評價指標的熵Hi：

Hi=-k∑nj=1fijlnfij，其中fij=bij∑nj=1bij，k=1lnn。（5）

Hi為第i項指標的的熵，并假定當fij=0，fij·lnfij=0；k為波爾茲曼常量。

（3）確定指標權重。利用熵權法計算各指標的權重wi，得到各指標權重（表1）。

wi=1-Him-∑mi=1Hi，且滿足0≤wi≤1和∑mi=1wi=1。（6）

2.2.3TOPSIS評價模型TOPSIS模型[7-8]稱為逼近理想解排序法，其基本原理是通過檢測評價對象與正理想解、負理想解的距離來評價礦區土地生態質量狀況。若評價對象最靠近正理想解，同時又最遠離負理想解，則為最好；否則不為最優。

（1）構建加權決策矩陣。在熵權法確定評價指標權重的基礎上，將標準化決策矩陣B的每一個指標與相應的指標權重wi相乘，得到加權決策矩陣V。

3結果與分析

3.1質量評價及對比

利用熵權TOPSIS模型對沛北8礦的土地生態質量進行評價，得到8礦與最優方案的貼近度（表3）。

表3沛北8礦與最優方案的貼近度

礦區貼近度孔莊煤礦0.606 6 龍東煤礦0.262 1 龍固煤礦0.142 5 沛城煤礦0.549 0 三河尖煤礦0.144 4 徐莊煤礦0.521 5 姚橋煤礦0.371 8 張雙樓煤礦0.325 0

從表3可以看出，沛北8礦中孔莊、沛城、徐莊這3個礦區的土地生態質量為二等，生態狀況較穩定；姚橋、張雙樓這2個礦區的土地生態質量為三等，生態狀況不穩定；龍東、龍固、三河尖這3個礦區的土地生態質量為四等，生態狀況很不穩定。其中與最優方案貼近度最低的是龍固煤礦，貼近度最高的是孔莊煤礦。由于各礦分別隸屬于3家不同的煤炭開采企業，各礦的礦山規模、生產階段、內外部條件不同，對土地生態質量的影響程度也不同。

孔莊煤礦和徐莊煤礦均隸屬于大屯煤電集團，孔莊礦屬大型礦山，1977年投產；徐莊礦屬中型礦山，1979年投產。2者的投產時間均較早，土地生態質量與最優方案的貼近度分別為0.606 6、0.521 5，土地生態狀況較為穩定。兩礦的礦界面積較大，使得壓占、塌陷的比例相對較小，并且塌陷土地得到了較大比例的復墾，尤其是孔莊煤礦的塌陷土地復墾率高達63.84%。加上兩礦東臨微山湖，塌陷區復墾為耕地、植物景觀區、濕地公園等，這對土地生態質量起到了一定的改善作用。沛城煤礦的土地生態質量較好，與最優方案的貼近度為0.549 0，這是因為它位于沛城鎮，沛城鎮是沛縣縣城所在地。該礦區在生產開采的過程中特別注重土地問題的防治和保護，壓占土地、塌陷土地和廢棄工礦地的所占比例均很小。并且政府和企業高度重視礦區內的土地利用結構、植被覆蓋程度以及廢棄工礦地的復墾，耕地面積位居8礦之首，使得該礦區的土地生態質量為二等，生態狀況較為穩定。

姚橋煤礦隸屬于大屯煤電集團，1977年投產，屬于大型礦山，其礦界面積是沛北8礦中最大的，其塌陷區面積、壓占地面積和廢棄地面積也是最大的，但是由于投產最早，土地破壞已經穩沉，作為沛縣塌陷地復墾工程的一期工程最早得到復墾利用，加上東面大面積的微山湖濕地水面，土地生態質量為三等。張雙樓煤礦隸屬于徐州礦務集團，也屬于大型礦山，于1986年建成投產，雖然塌陷土地比例和廢棄工礦地比例較大，但區內林地和園地廣布，土地利用結構較為合理，景觀類型多樣，植被覆蓋指數較高，土地生態狀況不穩定。

龍東、龍固、三河尖這3個礦區的土地生態質量很不理想，均為四等，生態狀況很不穩定。3者隸屬于3家不同的集團，位于沛縣最北部龍固鎮和楊屯鎮，土地的塌陷、壓占尤其嚴重，而相應的復墾比率卻不高。區內土地利用結構不大合理，景觀多樣性指數和植被覆蓋指數都較低，水域面積也不大，使得土地生態狀況很不穩定。

3.2指標關聯度分析endprint

3.2.1灰色關聯度模型的建立灰色關聯度模型即用關聯度來反映各評價對象與參考對象（最優向量）的關聯程度，關聯度值越接近1，說明相關性越好。建模步驟如下：

（1）確定數列的最優向量。由于已對原始數據進行了標準化處理且都轉化為正向指標，求取了正、負理想值，最優向量為TOPSIS模型中的正理想解

3.2.2指標關聯度分析通過灰色關聯度計算發現，各項指標與土地生態質量均有較強的關聯性，關聯度都在0.7以上（表4），這說明選取的指標與礦區土地生態質量的關系密切。從指標關聯度強弱的次序來看，工礦用地比例（E1）>廢棄工礦地復墾率（E2）>廢棄工礦地比例（E3）>塌陷土地復墾率（E4）>壓占土地比例（E5）>植被覆蓋指數（E6）>塌陷土地比例（E7）>景觀多樣性指數（E8）>水域比例（E9）>土地利用結構指數（E10）。其中，工礦用地比例與土地生態質量的關聯度達0.904 7，為關聯性最強的影響因素；其次，土地損毀（廢棄、壓占、塌陷）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度也較強；而這些因素對土地生態系統的作用主要通過植被覆蓋程度反映出來，植被覆蓋指數的關聯度達0.805 3。從準則層來看，壓力層和響應層指標的關聯度總體比狀態層要大，這說明采礦擾動對土地生態的壓力以及政府和企業的響應措施與煤礦區土地生態質量的關系較為緊密，這與煤礦區“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式是密切相關的。

表4土地生態質量與各指標的灰色關聯度

準則層指標關聯度壓力工礦用地比例0.904 7 壓占土地比例0.837 5 塌陷土地比例0.799 4 廢棄工礦地比例0.881 5 狀態土地利用結構指數0.729 7 景觀多樣性指數0.788 7 植被覆蓋指數0.805 3 水域比例0.739 3 響應塌陷土地復墾率0.837 7 廢棄工礦地復墾率0.886 6

受地質、地域、開采方式等客觀條件的影響，工礦用地面積（E1）、壓占地面積（E2）、塌陷地面積（E3）、廢棄地面積（E4）的控制較為困難，礦區土地的損毀不可避免，尤其是工礦用地面積的大小直接影響到礦區土地的整體布局和土地生態的整體狀況。煤炭開采對礦區土地的壓力通過土地利用結構（E5）、景觀的多樣性（E6）、植被覆蓋程度（E7）以及水域面積的大?。‥8）等狀態反饋出來，政府和企業再通過復墾措施對土地生態質量進行改善。通過一系列土地復墾工程的實施，提高礦區土地的復墾比例，不僅可以增加耕地數量，提高耕地質量，還可以將采煤塌陷區改造為不同的景觀濕地，這既可以改善礦區的土地利用結構，還可以增加景觀多樣性，提高植被覆蓋率。同時，沛北8礦位于黃淮海高潛水位區，地表塌陷形成的大面積積水，還可以增加水域比例，加上原有的河湖水面，對礦區土地生態質量的優化作用不可忽視。

雖然土地復墾對于煤炭礦區土地生態質量的改善具有重要作用，但是單純依靠后期治理對于礦區土地的可持續利用以及土地生態與礦區經濟的協調發展是不利的。轉變采礦區傳統的土地利用模式，從破壞源頭和采礦過程中加強控制，與后期治理相結合，才能實現礦區土地生態系統的可持續發展。

4結論

在基于壓力-狀況-響應角度的礦區土地生態質量評價指標體系的指導下，將熵權TOPSIS法與灰色關聯法有機結合起來，對黃淮海平原沛北8礦的土地生態質量進行了定量評價和定性分析。得出沛北8礦中孔莊、沛城、徐莊這3個礦區的土地生態質量為二等，生態狀況較穩定；姚橋、張雙樓這2個礦區的土地生態質量為三等，生態狀況不穩定；龍東、龍固、三河尖這3個礦區的土地生態質量為四等，生態狀況很不穩定。其中與最優方案貼近度最低的是龍固煤礦，貼近度最高的是孔莊煤礦。并且工礦用地比例、土地損毀（壓占、塌陷、廢棄）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度高，需要政府和采礦企業在煤炭資源的開采利用過程中，轉變“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式，重視土地生態質量的防治和保護，加大管理力度和投入強度，積極推進土地復墾工程，優化土地利用結構，增加植被覆蓋指數，實現沛北8礦土地生態與礦區經濟的協調發展。

由于沛北8礦均處徐州沛縣以北的黃淮海平原、，受到自然、社會、經濟等區域因素的影響差別不大，在評價指標構建的過程中忽略了區域因素?？紤]到基于礦區范圍的數據收集難度較大，本研究只選擇了2010年的數據對8礦土地生態質量狀況進行橫向比較，并且將行政邊界與礦區邊界疊加，主要考慮沛縣行政范圍內八大礦區的土地生態質量狀況，實際上某些礦區超出沛縣邊界的部分（面積均較?。┰诓僮鬟^程中進行了舍棄。如果有可能獲得更多的數據，我們可以基于行政界線（鎮界、村界等）更加客觀地研究沛北8礦的土地生態質量的動態演變和發展狀況，為黃淮海平原煤炭資源豐富地區的土地生態質量定量評價和定性分析提供更加科學的依據。

參考文獻：

[1]蒙曉，任志遠，戴睿. 基于壓力-狀態-響應模型的寶雞市生態安全動態評價及預測[J]. 水土保持通報，2012，32（3）：231-235，295.

[2]張鳳太，蘇維詞，周繼霞. 基于熵權灰色關聯分析的城市生態安全評價[J]. 生態學雜志，2008，27（7）：1249-1254.

[3]徐嘉興，李鋼，陳國良，等. 礦區土地生態質量評價及動態變化[J]. 煤炭學報，2013，38（增刊）：180-186.

[4]孫凡，李天云，黃軻，等. 重慶市生態安全評價與監測預警研究 ——理論與指標體系[J]. 西南農業大學學報：自然科學版，2005，27（6）：757-762.

[5]徐嘉興，李鋼，陳國良，等. 土地復墾礦區的景觀生態質量變化[J]. 農業工程學報，2013（1）：232-239.

[6]唐恒，杜發興. 基于熵權的模糊物元水資源承載力評價模型[J]. 中國農村水利水電，2006（12）：36-39.

[7]李燦，張鳳榮，朱泰峰，等. 基于熵權TOPSIS模型的土地利用績效評價及關聯分析[J]. 農業工程學報，2013，5（5）：217-227.

[8]魯春陽，文楓，楊慶媛，等. 基于改進TOPSIS法的城市土地利用績效評價及障礙因子診斷——以重慶市為例[J]. 資源科學，2011，33（3）：535-541.endprint

3.2.1灰色關聯度模型的建立灰色關聯度模型即用關聯度來反映各評價對象與參考對象（最優向量）的關聯程度，關聯度值越接近1，說明相關性越好。建模步驟如下：

（1）確定數列的最優向量。由于已對原始數據進行了標準化處理且都轉化為正向指標，求取了正、負理想值，最優向量為TOPSIS模型中的正理想解

3.2.2指標關聯度分析通過灰色關聯度計算發現，各項指標與土地生態質量均有較強的關聯性，關聯度都在0.7以上（表4），這說明選取的指標與礦區土地生態質量的關系密切。從指標關聯度強弱的次序來看，工礦用地比例（E1）>廢棄工礦地復墾率（E2）>廢棄工礦地比例（E3）>塌陷土地復墾率（E4）>壓占土地比例（E5）>植被覆蓋指數（E6）>塌陷土地比例（E7）>景觀多樣性指數（E8）>水域比例（E9）>土地利用結構指數（E10）。其中，工礦用地比例與土地生態質量的關聯度達0.904 7，為關聯性最強的影響因素；其次，土地損毀（廢棄、壓占、塌陷）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度也較強；而這些因素對土地生態系統的作用主要通過植被覆蓋程度反映出來，植被覆蓋指數的關聯度達0.805 3。從準則層來看，壓力層和響應層指標的關聯度總體比狀態層要大，這說明采礦擾動對土地生態的壓力以及政府和企業的響應措施與煤礦區土地生態質量的關系較為緊密，這與煤礦區“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式是密切相關的。

表4土地生態質量與各指標的灰色關聯度

準則層指標關聯度壓力工礦用地比例0.904 7 壓占土地比例0.837 5 塌陷土地比例0.799 4 廢棄工礦地比例0.881 5 狀態土地利用結構指數0.729 7 景觀多樣性指數0.788 7 植被覆蓋指數0.805 3 水域比例0.739 3 響應塌陷土地復墾率0.837 7 廢棄工礦地復墾率0.886 6

受地質、地域、開采方式等客觀條件的影響，工礦用地面積（E1）、壓占地面積（E2）、塌陷地面積（E3）、廢棄地面積（E4）的控制較為困難，礦區土地的損毀不可避免，尤其是工礦用地面積的大小直接影響到礦區土地的整體布局和土地生態的整體狀況。煤炭開采對礦區土地的壓力通過土地利用結構（E5）、景觀的多樣性（E6）、植被覆蓋程度（E7）以及水域面積的大?。‥8）等狀態反饋出來，政府和企業再通過復墾措施對土地生態質量進行改善。通過一系列土地復墾工程的實施，提高礦區土地的復墾比例，不僅可以增加耕地數量，提高耕地質量，還可以將采煤塌陷區改造為不同的景觀濕地，這既可以改善礦區的土地利用結構，還可以增加景觀多樣性，提高植被覆蓋率。同時，沛北8礦位于黃淮海高潛水位區，地表塌陷形成的大面積積水，還可以增加水域比例，加上原有的河湖水面，對礦區土地生態質量的優化作用不可忽視。

雖然土地復墾對于煤炭礦區土地生態質量的改善具有重要作用，但是單純依靠后期治理對于礦區土地的可持續利用以及土地生態與礦區經濟的協調發展是不利的。轉變采礦區傳統的土地利用模式，從破壞源頭和采礦過程中加強控制，與后期治理相結合，才能實現礦區土地生態系統的可持續發展。

4結論

在基于壓力-狀況-響應角度的礦區土地生態質量評價指標體系的指導下，將熵權TOPSIS法與灰色關聯法有機結合起來，對黃淮海平原沛北8礦的土地生態質量進行了定量評價和定性分析。得出沛北8礦中孔莊、沛城、徐莊這3個礦區的土地生態質量為二等，生態狀況較穩定；姚橋、張雙樓這2個礦區的土地生態質量為三等，生態狀況不穩定；龍東、龍固、三河尖這3個礦區的土地生態質量為四等，生態狀況很不穩定。其中與最優方案貼近度最低的是龍固煤礦，貼近度最高的是孔莊煤礦。并且工礦用地比例、土地損毀（壓占、塌陷、廢棄）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度高，需要政府和采礦企業在煤炭資源的開采利用過程中，轉變“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式，重視土地生態質量的防治和保護，加大管理力度和投入強度，積極推進土地復墾工程，優化土地利用結構，增加植被覆蓋指數，實現沛北8礦土地生態與礦區經濟的協調發展。

由于沛北8礦均處徐州沛縣以北的黃淮海平原、，受到自然、社會、經濟等區域因素的影響差別不大，在評價指標構建的過程中忽略了區域因素?？紤]到基于礦區范圍的數據收集難度較大，本研究只選擇了2010年的數據對8礦土地生態質量狀況進行橫向比較，并且將行政邊界與礦區邊界疊加，主要考慮沛縣行政范圍內八大礦區的土地生態質量狀況，實際上某些礦區超出沛縣邊界的部分（面積均較?。┰诓僮鬟^程中進行了舍棄。如果有可能獲得更多的數據，我們可以基于行政界線（鎮界、村界等）更加客觀地研究沛北8礦的土地生態質量的動態演變和發展狀況，為黃淮海平原煤炭資源豐富地區的土地生態質量定量評價和定性分析提供更加科學的依據。

參考文獻：

[1]蒙曉，任志遠，戴睿. 基于壓力-狀態-響應模型的寶雞市生態安全動態評價及預測[J]. 水土保持通報，2012，32（3）：231-235，295.

[2]張鳳太，蘇維詞，周繼霞. 基于熵權灰色關聯分析的城市生態安全評價[J]. 生態學雜志，2008，27（7）：1249-1254.

[3]徐嘉興，李鋼，陳國良，等. 礦區土地生態質量評價及動態變化[J]. 煤炭學報，2013，38（增刊）：180-186.

[4]孫凡，李天云，黃軻，等. 重慶市生態安全評價與監測預警研究 ——理論與指標體系[J]. 西南農業大學學報：自然科學版，2005，27（6）：757-762.

[5]徐嘉興，李鋼，陳國良，等. 土地復墾礦區的景觀生態質量變化[J]. 農業工程學報，2013（1）：232-239.

[6]唐恒，杜發興. 基于熵權的模糊物元水資源承載力評價模型[J]. 中國農村水利水電，2006（12）：36-39.

[7]李燦，張鳳榮，朱泰峰，等. 基于熵權TOPSIS模型的土地利用績效評價及關聯分析[J]. 農業工程學報，2013，5（5）：217-227.

[8]魯春陽，文楓，楊慶媛，等. 基于改進TOPSIS法的城市土地利用績效評價及障礙因子診斷——以重慶市為例[J]. 資源科學，2011，33（3）：535-541.endprint

3.2.1灰色關聯度模型的建立灰色關聯度模型即用關聯度來反映各評價對象與參考對象（最優向量）的關聯程度，關聯度值越接近1，說明相關性越好。建模步驟如下：

（1）確定數列的最優向量。由于已對原始數據進行了標準化處理且都轉化為正向指標，求取了正、負理想值，最優向量為TOPSIS模型中的正理想解

3.2.2指標關聯度分析通過灰色關聯度計算發現，各項指標與土地生態質量均有較強的關聯性，關聯度都在0.7以上（表4），這說明選取的指標與礦區土地生態質量的關系密切。從指標關聯度強弱的次序來看，工礦用地比例（E1）>廢棄工礦地復墾率（E2）>廢棄工礦地比例（E3）>塌陷土地復墾率（E4）>壓占土地比例（E5）>植被覆蓋指數（E6）>塌陷土地比例（E7）>景觀多樣性指數（E8）>水域比例（E9）>土地利用結構指數（E10）。其中，工礦用地比例與土地生態質量的關聯度達0.904 7，為關聯性最強的影響因素；其次，土地損毀（廢棄、壓占、塌陷）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度也較強；而這些因素對土地生態系統的作用主要通過植被覆蓋程度反映出來，植被覆蓋指數的關聯度達0.805 3。從準則層來看，壓力層和響應層指標的關聯度總體比狀態層要大，這說明采礦擾動對土地生態的壓力以及政府和企業的響應措施與煤礦區土地生態質量的關系較為緊密，這與煤礦區“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式是密切相關的。

表4土地生態質量與各指標的灰色關聯度

準則層指標關聯度壓力工礦用地比例0.904 7 壓占土地比例0.837 5 塌陷土地比例0.799 4 廢棄工礦地比例0.881 5 狀態土地利用結構指數0.729 7 景觀多樣性指數0.788 7 植被覆蓋指數0.805 3 水域比例0.739 3 響應塌陷土地復墾率0.837 7 廢棄工礦地復墾率0.886 6

受地質、地域、開采方式等客觀條件的影響，工礦用地面積（E1）、壓占地面積（E2）、塌陷地面積（E3）、廢棄地面積（E4）的控制較為困難，礦區土地的損毀不可避免，尤其是工礦用地面積的大小直接影響到礦區土地的整體布局和土地生態的整體狀況。煤炭開采對礦區土地的壓力通過土地利用結構（E5）、景觀的多樣性（E6）、植被覆蓋程度（E7）以及水域面積的大?。‥8）等狀態反饋出來，政府和企業再通過復墾措施對土地生態質量進行改善。通過一系列土地復墾工程的實施，提高礦區土地的復墾比例，不僅可以增加耕地數量，提高耕地質量，還可以將采煤塌陷區改造為不同的景觀濕地，這既可以改善礦區的土地利用結構，還可以增加景觀多樣性，提高植被覆蓋率。同時，沛北8礦位于黃淮海高潛水位區，地表塌陷形成的大面積積水，還可以增加水域比例，加上原有的河湖水面，對礦區土地生態質量的優化作用不可忽視。

雖然土地復墾對于煤炭礦區土地生態質量的改善具有重要作用，但是單純依靠后期治理對于礦區土地的可持續利用以及土地生態與礦區經濟的協調發展是不利的。轉變采礦區傳統的土地利用模式，從破壞源頭和采礦過程中加強控制，與后期治理相結合，才能實現礦區土地生態系統的可持續發展。

4結論

在基于壓力-狀況-響應角度的礦區土地生態質量評價指標體系的指導下，將熵權TOPSIS法與灰色關聯法有機結合起來，對黃淮海平原沛北8礦的土地生態質量進行了定量評價和定性分析。得出沛北8礦中孔莊、沛城、徐莊這3個礦區的土地生態質量為二等，生態狀況較穩定；姚橋、張雙樓這2個礦區的土地生態質量為三等，生態狀況不穩定；龍東、龍固、三河尖這3個礦區的土地生態質量為四等，生態狀況很不穩定。其中與最優方案貼近度最低的是龍固煤礦，貼近度最高的是孔莊煤礦。并且工礦用地比例、土地損毀（壓占、塌陷、廢棄）比例和土地復墾率等因素與礦區土地生態質量狀況的關聯度高，需要政府和采礦企業在煤炭資源的開采利用過程中，轉變“先破壞，后治理”的傳統土地利用模式，重視土地生態質量的防治和保護，加大管理力度和投入強度，積極推進土地復墾工程，優化土地利用結構，增加植被覆蓋指數，實現沛北8礦土地生態與礦區經濟的協調發展。

由于沛北8礦均處徐州沛縣以北的黃淮海平原、，受到自然、社會、經濟等區域因素的影響差別不大，在評價指標構建的過程中忽略了區域因素?？紤]到基于礦區范圍的數據收集難度較大，本研究只選擇了2010年的數據對8礦土地生態質量狀況進行橫向比較，并且將行政邊界與礦區邊界疊加，主要考慮沛縣行政范圍內八大礦區的土地生態質量狀況，實際上某些礦區超出沛縣邊界的部分（面積均較?。┰诓僮鬟^程中進行了舍棄。如果有可能獲得更多的數據，我們可以基于行政界線（鎮界、村界等）更加客觀地研究沛北8礦的土地生態質量的動態演變和發展狀況，為黃淮海平原煤炭資源豐富地區的土地生態質量定量評價和定性分析提供更加科學的依據。

參考文獻：

[1]蒙曉，任志遠，戴睿. 基于壓力-狀態-響應模型的寶雞市生態安全動態評價及預測[J]. 水土保持通報，2012，32（3）：231-235，295.

[2]張鳳太，蘇維詞，周繼霞. 基于熵權灰色關聯分析的城市生態安全評價[J]. 生態學雜志，2008，27（7）：1249-1254.

[3]徐嘉興，李鋼，陳國良，等. 礦區土地生態質量評價及動態變化[J]. 煤炭學報，2013，38（增刊）：180-186.

[4]孫凡，李天云，黃軻，等. 重慶市生態安全評價與監測預警研究 ——理論與指標體系[J]. 西南農業大學學報：自然科學版，2005，27（6）：757-762.

[5]徐嘉興，李鋼，陳國良，等. 土地復墾礦區的景觀生態質量變化[J]. 農業工程學報，2013（1）：232-239.

[6]唐恒，杜發興. 基于熵權的模糊物元水資源承載力評價模型[J]. 中國農村水利水電，2006（12）：36-39.

[7]李燦，張鳳榮，朱泰峰，等. 基于熵權TOPSIS模型的土地利用績效評價及關聯分析[J]. 農業工程學報，2013，5（5）：217-227.

[8]魯春陽，文楓，楊慶媛，等. 基于改進TOPSIS法的城市土地利用績效評價及障礙因子診斷——以重慶市為例[J]. 資源科學，2011，33（3）：535-541.endprint