北京周邊重點礦山開采區的植被恢復狀況評價

蔣美琛，田淑芳，詹 騫(中國地質大學(北京)地球科學與資源學院，北京 100083)

北京周邊重點礦山開采區的植被恢復狀況評價

蔣美琛，田淑芳，詹 騫
(中國地質大學(北京)地球科學與資源學院，北京 100083)

北京地區礦產資源豐富、礦種多樣，頻繁的礦山開采活動嚴重地破壞了礦山周邊的生態平衡。近年來經過各級國土資源部門的努力，礦山周邊環境治理與保護工作力度不斷加大。了解北京市重點礦山開采區整體環境變化狀況對于合理制定環境保護政策、平衡礦產資源開采與環境可持續發展具有重要的意義。本研究利用了2000年、2005年、2010年和2015四個時期的Landsat TM/OLI影像，采用像元二分模型反演了北京市重點礦山開采區的植被覆蓋度，揭示了2000～2005年、2005～2010年以及2010～2015年礦山開采區植被覆蓋度的時空變化特征，對礦山開采區的生態環境變化進行了定性定量的分析與評價。研究結果表明，門頭溝區與密云區在三個時期中植被復綠和退化均相對不明顯，當地政府在礦產資源開發的同時對周邊生態環境的保護工作一直高度重視；房山區在2000～2005年間由于礦山開發使得周邊植被退化，但在后兩個五年階段政府在礦山開采的同時加強了周邊生態環境保護工作。說明礦山環境恢復治理工作進展比較順利，取得的成果比較明顯，為全市建設綠色礦山打下了良好基礎。

遙感監測；礦山環境；生態評價；綠色礦山

0 引 言

隨著礦產資源需求的不斷增加，礦山的開采日益頻繁，開發活動日漸增多的同時，一系列的環境問題也隨之出現。以往我國在開發利用礦產資源的同時經常忽視礦山附近的環境保護工作，導致次生崩滑塌、泥石流、地下水均衡破壞及水質污染、大氣污染和植被破壞等嚴重的礦山環境惡化情況時有發生[1]。北京地區礦產資源品種多，儲量豐富，多年以來礦山開采、盜采活動頻繁。由于北京地區大部分的礦產資源的開采方式為露天開采，多年的開采活動使很多礦山滿目瘡痍，其附近的陸表植被嚴重退化，已無法自然恢復，工礦型荒漠化土地在礦區周圍出露。根據野外調查，2015年北京地區的工礦型荒漠化面積占總荒漠化土地面積的15%，并且有連年上升趨勢*摘自中國國土資源航空物探遙感中心項目《北部沿海地區自然資源遙感綜合調查(京津區)》(項目編號DD2016007709)。近年來盡管合法礦山開采活動逐年減少、礦山環境恢復治理工作力度加大，但由于過去礦山開采導致的歷史遺留環境問題較多、違法開采現象依舊存在，礦山地質環境恢復治理難度依舊極大。由于普遍存在的這一系列問題，北京市自2013年1月起開展了礦山復綠行動，2015年度北京市通過礦山環境調查確定待治理礦山面積為6 860.1 hm2。截至2015年底，對北京地區的礦山復綠工程進行調查結果得知已復綠工程為4處，正在復綠工程17處，未復綠工程為18處。對北京周邊礦山環境整體變化進行及時有效的監測和評價能夠為礦山環境治理政策的制定和工作的實施提供合理的科學依據。相對于傳統的調查手段，遙感技術能夠在環境變化監測上展現其明顯的全方位、直觀及準確性*摘自中國國土資源航空物探遙感中心項目《京津地區礦產資源開發環境遙感監測成果報告》(項目編號12120115060901)。

植被是陸地生態系統最主要的組成部分之一[2]，陸表植被覆蓋通過碳循環在全球變化中扮演著重要的角色。植被覆蓋度是描述陸表植被生長狀況及變化的重要參量，對其的準確測定是環境監測與評價的重要基礎[3]，可以為協調資源開采和環境保護提供重要的科學建議。本文以2000年、2005年、2010年和2015年四個時相的Landsat TM/OLI (Thematic Mapper/Operational Land Imager)遙感影像定量反演了北京市三個重點礦山開采區(房山區、密云區、門頭溝區)四個時期的植被覆蓋度，分析了礦山開采區植被覆蓋度在2000～2015年這16年間的時空變化規律，同時進行了植被恢復情況的生態評價。

1 研究區域與數據

1.1 研究區域

北京市坐落于華北平原北部，上靠遼東半島，下臨山東半島，背靠燕山，毗鄰天津市和河北省，總面積約16 410.54 km2，下轄16個行政區(圖1)。北京市礦產資源種類豐富，廣泛分布于遠郊區縣，礦種相對集中。2015年度北京市礦山主要集中在房山區、密云區和門頭溝區。房山區內礦山開發占地面積約為2 347.54 hm2，開采礦種主要為石灰石、煤礦等；密云區內礦山開發面積約為1 340.45 hm2，以鐵礦開采的最多；門頭溝區開發面積約為670.08 hm2，開采礦種主要為煤礦。大面積的礦山開發加劇了區域生態環境的退化和地質災害的發生，調查發現北京全區的地質災害多發生于房山-門頭溝及密云區內，尤其是房山-門頭溝同時存在崩滑塌、泥石流及塌陷等災害隱患。另外水體、粉塵等礦山環境污染也較為嚴重*摘自中國國土資源航空物探遙感中心項目《京津地區礦產資源開發環境遙感監測成果報告》(項目編號12120115060901)。

1.2 遙感數據

本研究采用的遙感數據為2000年、2005年、2010年和2015年的各四景Landsat-5 TM和Landsat-8 OLI 正射影像，空間分辨率為30 m，由美國地質調查局(USGS)、中國科學院遙感與數字地球研究所及中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云平臺無償提供。所有16景影像的成像時間均在7～8月間，云量少于2%。影像級別為L1T，即已完成地形校正，因此后續對影像進行了輻射定標、大氣校正及幾何校正。前人研究提出Landsat-8 OLI數據相對于Landsat-5 TM數據存在數值偏差，尤其存在于紅波段及近紅外波段[4]，因此本文針對OLI和TM數據進行了直方圖匹配，以使多源遙感影像的輻射值可比。另外我們對所有影像進行大氣校正時在可選擇的范圍內運用了相同的定標參數，這也可以校正偏差。每年的四景影像在ENVI 5.1中進行了無縫鑲嵌處理，最后在鑲嵌后的北京市整體影像中裁剪出房山區、密云區與門頭溝區三個區。

1.3 植被覆蓋度的野外實測數據

為了驗證遙感反演植被覆蓋度的精度，野外植被覆蓋度實測數據于2015年6月和8月以目估法獲得。考慮到野外可行性、人員有限性、便利性及植被分布，在懷柔區、延慶區、昌平區、門頭溝區和房山區進行了野外調查。共布設60個100 m×100 m精度驗證樣地，其中7個樣地分布于城區，17個樣地分布于近郊，6個樣地分布于山區。樣地選取的原則是樣地及周邊大范圍內物種組成、群落結構與生境相對均勻，樣地分布見圖1。每個樣地選取2個30 m×30 m的樣方。在每個樣方內選用三個人員采用對角線法獨立估算樣方植被覆蓋度，三名人員的估算結果的平均值為該樣方的植被覆蓋度，兩個樣方植被覆蓋度的平均值為該樣地的實測植被覆蓋度值，并利用GPS記錄樣方坐標。

圖1 研究區域、野外實測點、北京市重點固體礦產資源及2015年北京市合法/違法礦山分布圖

2 植被覆蓋度反演方法與精度驗證

2.1 像元二分法

通常情況下一個像元包含多種陸表地物信息，因此通過建立一種光譜混合模型，可以將一個像元中的多種地物信息分解開來，以確定各類地物所占像元的比例。像元二分法是一種簡單且實用的線性光譜混合分解方法，并且可以削弱大氣、土壤背景及植物種類帶來的影響[5]。許多研究已經證實了該模型適用于多樣的植被類型以及各種尺度的遙感數據[6-7]。

在像元二分模型中，假設一個像元僅包含植物和非植物兩種地物信息。一個像元的遙感觀測值用S表示，其中植物信息用Sv表示，非植物信息用Sn表示，具體見式(1)。

S=Sv+Sn

(1)

那么植被覆蓋所占該像元的比例即為該像元的植被覆蓋度，用fc表示。則非植被覆蓋所占像元的比例即為1-fc。設全由植被覆蓋的純凈像元所得的遙感信息為Sveg，全由非植被覆蓋的純凈像元所得的遙感信息為Snon，則Sv可以表示成fc與Sveg的乘積，見式(2)。同理Sn可以表示成1-fc和Snon的乘積，見式(3)。根據式(1)，結合式(2)、式(3)，計算fc，可得式(4)、式(5)。

Sv=fc×Sveg

(2)

Sn=(1-fc)×Snon

(3)

S=Sv+Sn=fc×Sveg+(1-fc)×Snon

(4)

(5)

Rundquist對植被覆蓋度和歸一化植被指數(NDVI)進行了相關性分析，結果表明植被覆蓋度與NDVI之前存在良好的線性關系[8]。Wittich和Hansing也在研究中揭示了NDVI對植被覆蓋度的指示性。NDVI是在植被生長研究中應用最廣泛的植被指數[9]。將NDVI代入像元二分模型，即植被覆蓋度(FVC)可以表示為式(6)。

(6)

式中：DVInon為非植被覆蓋區域的NDVI值，理論上這個值應為0；NDVIveg代表完全植被覆蓋區域的NDVI值，理論上這個值應為1。然而實際上，由于大氣或土壤等噪聲的存在，NDVInon通常在-0.1～0.2之間[8]。同理，NDVIveg在實際中也不經常為1。李苗苗[5]認為NDVIveg和NDVInon應該由遙感影像本身來確定，這樣才能排除整幅圖像所受的各種影響因素對NDVI值的干擾。在本研究中，根據經驗在NDVI頻率直方圖中，選取累積頻率為1%所對應的NDVI值為NDVInon，累積頻率為99%所對應的NDVI值為NDVIveg。

2.2 精度驗證

為了驗證研究區內植被覆蓋度反演精度，對60個野外植被覆蓋度實測數據與對應的反演值進行了雙變量相關分析(圖2)。Pearson相關系數為0.773(p<0.01，RMSE=0.091)，符合研究精度要求，進一步證實了像元二分模型在反演植被覆蓋度上的可信性，與前人研究一致[2]。

(注：x軸為2015年的植被覆蓋度反演結果，y軸為2015年野外實測數據。實線為線性擬合線，虛線為1∶1線。r=0.773(p<0.01)，R2=0.598，RMSE=0.091(n=60))圖2 野外實測植被覆蓋度值與遙感反演值的線性相關結果

3 植被覆蓋度反演結果

3.1 重點礦山開采區植被覆蓋度反演結果

圖3為門頭溝區、房山區及密云區這三個重點礦山開采區每年的平均植被覆蓋度值(其中水體不計入統計，下同。)，可以看出在這15年間，整體上這三個礦山開采區的植被覆蓋度都處于上升水平。其中門頭溝區與密云區的植被覆蓋度在2015年有所下降，但并未低于2005年水平。最高值出現在2010年的密云區，為0.849 9，最低值出現在2005年的房山區，為0.648 8。

圖3 門頭溝區、房山區及密云區四個時期平均植被覆蓋度圖

運用自然斷點法將植被覆蓋度值分為5個等級，該分級方法可以使類內差異最小，類間差異最大[10]。植被覆蓋度值0～0.3為1級，用白色表示；0.3～0.5為2級，用20%灰色表示；0.5～0.7為3級，用50%灰色表示；0.7～0.8為4級，用70%灰色表示；0.8～1為5級，用黑色表示。圖4中顯示了北京市三個重點礦山開采區在2000年、2005年、2010年及2015年四個時相的植被覆蓋度遙感反演結果。從圖4上來看，2000年的門頭溝區植被覆蓋以3級和4級居多；在2005年及2010年，5級植被覆蓋逐漸變多；到2015年，則又出現大面積3級植被。2005年的房山區與2000年相比，5級植被覆蓋出現了減少的趨勢；而在2010年和2015年整體植被又出現明顯恢復。2010年與2015年的密云相比于2000年與2005年的密云在植被恢復上表現良好。

3.2 被恢復/退化分布統計結果及制圖

通過在ArcGIS中對每相鄰兩個時期的植被覆蓋度反演結果做差值運算，我們得到了植被恢復/退化結果，差值的數值在-1～1之間，如圖5所示。基于野外實際調查情況及前人經驗[11]，我們將像元值小于-0.2的定義為植被退化區域，用80%灰色表示；大于0.2的代表植被恢復區域，用白色表示；介于-0.2～0.2之間的定義為植被無變化區，用40%灰色表示。表1統計了植被恢復/退化/無變化面積所占各區總面積的百分比。

在2000～2005年間，門頭溝區以區內中北部植被復綠為主，恢復的面積百分比達到15.5%；房山區大面積植被復綠(11.7%)與退化(12.6%)并存；密云水庫周邊存在明顯植被復綠，植被退化多發生在區內西南及北東位置，但復綠與退化的面積百分比都相對較低。在2005～2010年間，門頭溝區整體植被基本無明顯變化(93.7%)，有少量植被退化發生在區內東部；房山區依舊并存大面積植被復綠(13.5%)及退化(11.2%)情況，但空間位置照前五年期發生變化，此期植被復綠集中于區內西部，退化集中于區內東部；密云區的植被復綠與退化百分比依舊相對較低，但北東部主要變化為復綠，退化主要集中于西南部。在2010～2015年間，門頭溝區北部出現明顯植被覆蓋度退化現象(12.2%)，東部植被有少許復綠；房山區的退化情況有明顯減少，東部植被大面積復綠(16.2%)；密云區退化部分稍微增多(7.7%)，但分布比較零散，西南部植被明顯復綠。

圖4 植被覆蓋度反演結果圖

表1 各區植被恢復、退化、無變化的面積百分比(%)

4 重點礦山開采區生態環境變化分析與評價

植被與北京市重點礦產開發的關系可以在圖1和圖5中清晰的顯示出來。門頭溝區在2000～2005年間，西南部小面積碎斑狀植被退化區域與煤礦、鐵礦集中區契合；近東部少許退化斑塊為頁巖、灰巖、板巖資源集中區；極東部有大面積植被退化現象，但未有重點固體礦產集中，該處接近城區，植被覆蓋度變化應為城市擴張所致[13]。近東部部分頁巖、灰巖、石灰巖及煤礦資源集中區域對應的植被復綠現象在空間上面積大且連續，應為其他人類活動或自然因素所致，與礦產資源相關活動無關。這一時期該區礦產資源周邊植被恢復和退化并存，以恢復為主，恢復面積可觀，退化面積不大。在2005～2010年間，西南部鐵礦、煤礦區植被有所恢復，但退化現象依舊存在。而東部各類固體礦產集中區周邊植被基本均處于退化狀態。在2010～2015年間，西南部鐵礦、煤礦區大部分植被無明顯退化，但仍存在少許退化現象。東部恢復及退化現象并存，但面積均極小，以無明顯變化為主。說明礦產資源開采活動力度減弱，礦山周邊環境得到了有效治理。

圖5 植被空間變化結果

房山區在2000～2005年間，煤礦、板巖、花崗巖、頁巖及水泥用砂集中區域出現了明顯的碎斑狀植被退化現象。但灰巖、石灰巖集中區域植被空間上大面積連續返綠，應與礦產開發活動無關。在2005～2010年間，煤礦、板巖、水泥用砂集中區植被以無明顯變化并存復綠為主；而石灰巖、花崗巖及頁巖集中區以植被退化為主。在2010～2015年間，幾乎所有礦產資源集中區域都對應著植被無明顯變化或復綠，以復綠為主，僅有少許板巖開采區域周邊植被退化。這一變化很大程度上得益于2010年出臺的《國土資源部關于貫徹落實全國礦產資源規劃發展綠色礦業建設綠色礦山的指導意見》。依據該案件，北京地區將按照礦種、地理位置等因素對礦山進行合并或關閉。確定的礦山環境復綠工程為39處，總面積達2 435.62 hm2，主要分布于房山區、門頭溝區、密云區等。從結果來看，截至2015年底，門頭溝區與房山區的整體礦山環境恢復治理工作進展比較順利，取得的成果比較明顯，這可以為其他區域環境治理工作提供指導，為全市綠色礦山示范區建設打下良好基礎。

密云區主要礦產為鐵礦，在2000～2005年和2005～2010年間，鐵礦集中區周邊植被覆蓋度以無明顯變化為主，東北部有少量退化現象。在2010～2015年間，礦產資源集中區域的植被以無明顯變化并存退化為主。2015年北京市正在開采的礦山有60處，經野外調查，其中5個為合法開采，密云區占1個；55個為違法開采，35個在密云區、門頭溝區和房山區。根據圖1所示的2015年三個區的合法及違法礦山開采點分布情況，房山區的違法礦山集中在極南部；密云區的違法礦山集中在鐵礦區；門頭溝區違法礦山僅有1處。這進一步說明門頭溝區的礦山開采治理和礦山環境保護工作到位。而主要存在于房山區和密云區的違法礦山對應的區域在2010～2015年間植被幾乎均在退化，尤以密云區為甚，雖然面積不大，但反映出北京市礦山治理存在的一個最大的問題，即違法開采情況屢禁不止，主要形式包括越界開采、礦權到期后繼續開采、廢棄轉開采及群眾小型偷挖盜采等。因礦山治理的宗旨為誰開采誰治理，因此這就導致由于違法開采的存在，周邊環保工作不力，不利于長期可持續發展。因此針對該情況，政府應強力整治礦山非法開采行為。另外，應增強全市統籌協調力度，帶動其他待治理礦山綠色建設，充分發揮建設綠色礦山的示范作用。

5 結 論

本研究利用了2000年、2005年、2010年和2015年四期遙感影像，采用像元二分模型反演了北京市重點礦山開采區的植被覆蓋度，對礦山開采區周邊生態環境進行了變化監測及定性與定量分析與評價。結果表明：門頭溝區與房山區的整體礦山環境恢復治理工作進展比較順利，取得的成果比較明顯，為全市綠色礦山示范區建設打下了良好基礎。而主要存在于房山區和密云區的違法礦山對應的區域在2010～2015年間植被幾乎均在退化。反映出北京市違法礦山開采情況屢禁不止，導致周邊環境保護工作不到位，不利于長期可持續發展。政府應強力整治礦山非法開采行為。另外，應增強全市統籌協調力度，帶動其他待治理礦山綠色建設，充分發揮建設綠色礦山的示范作用。

[1] 劉文清.北京市礦山地質環境現狀及發展趨勢[J].城市地質，2014，9(1)：4-8.

[2] Tong S Q，Zhang J Q，Ha S，et al.Dynamics of Fractional Vegetation Coverage and Its Relationship with Climate and Human Activities in Inner Mongolia，China [J].Remote Sensing，2016，8(10)：776.

[3] Matteucci S D，Totino M，and Arístide P.Ecological and social consequences of the Forest Transition Theory as applied to the Argentinean Great Chaco [J].Land Use Policy，2016，51：8-17.

[4] Zhu Z，Fu Y C，Curtis E，et al.Including land cover change in analysis of greenness trends using all available Landsat 5，7，and 8 images：A case study from Guangzhou，China (2000-2014) [J].Remote Sensing of Environment，2016，185：243-257.

[5] 李苗苗.植被覆蓋度的遙感估算方法研究[D].北京：中國科學院遙感與數字地球研究所，2004.

[6] Di B F，Zeng H J，Zhang M H，et al.Quantifying the spatial distribution of soil mass wasting processes after the 2008 earthquake in Wenchuan，China [J].Remote Sensing of Environment，2010，114(4)：761-771.

[7] Jia K，Yao Y J，Wei X Q，et al.A review on fractional vegetation cover estimation using remote sensing [J].Advances in Earth Science，2013(7)：774-782.

[8] Rundquist B C.The influence of canopy green vegetation fraction on spectral measurements over native tallgrass prairie [J].Remote Sensing of Environment，2002，81(1)：129-135.

[9] Wittich K P and Hansing O.AREA-AVERAGED VEGETATIVE COVER FRACTION ESTIMATED FROM SATELLITE DATA [J].International Journal of Biometeorology，1995，38(4)：209-215.

[10] Jenks G F，Caspall F C.ERROR ON CHOROPLETHIC MAPS：DEFINITION，MEASUREMENT，REDUCTION [J].Annals of the Association of American Geographers，1971，61(2)：217-244.

[11] Piao S L，Wang X H，Ciais P，et al.Changes in satellite-derived vegetation growth trend in temperate and boreal Eurasia from 1982 to 2006 [J].Global Change Biology，2011，17(10)：3228-3239.

[12] 北京市規劃和國土資源管理委員會.北京市綠色礦業發展規劃(2013～2020年)[R].2013.

[13] Jiang M C，Tian S F，Zheng Z J，et al.Human Activity Influences on Vegetation Cover Changes in Beijing，China，from 2000 to 2015 [J].Remote Sensing，2017，9：271.

Assessment of the vegetation restoration of the key mining areas around Beijing

JIANG Meichen，TIAN Shufang，ZHAN Qian

(School of Earth Sciences and Resources，China University of Geosciences (Beijing)，Beijing 100083，China)

Beijing is rich in diverse mineral resources.Frequent mining activities have seriously damaged the ecological balance around the mine.In recent years，thanks to the efforts of land and resources departments，management and protection efforts on mine environment are increasing.Understanding the vegetation restoration and degradation for the key mine areas of Beijing is significant for formulating the environmental protection policies and balancing resources mining and environmental sustainability.In this study，Landsat TM/OLI images of the year 2000，2005，2010，and 2015 were used to estimate the fractional vegetation coverage in the key mining areas of Beijing using dimidiate pixel model.The temporal and spatial characteristics of vegetation coverage change during 2000～2005，2005～2010，and 2010～2015 were demonstrated.The ecological environment changes in the mining areas were qualitatively and quantitatively analyzed and assessed.Our results showed that the restoration and degradation of vegetation in Mentougou and Miyun were relatively insignificant in the three periods.The local government has paid great attention to the protection of the ecological environment when the mineral resources have been exploited.From 2000 to 2005，as the development of the mining，the vegetation degraded，but in the last two five-year periods，the government strengthened the ecological and environmental protection while resources mining.It is indicated that the environmental restoration and management work of mine is effective，making a good foundation for the city to build green mine.

remote sensing monitoring；mine environment；ecological assessment；green mine

2017-03-07 責任編輯：宋菲

“全國礦產資源開發環境遙感監測”項目資助(編號：121201203000160009)

蔣美琛，女，博士研究生，主要從事植被與生態遙感方面的研究工作，E-mail：jmc0713@163.com。

田淑芳，女，副教授，主要從事資源與環境遙感方面的教學和研究工作，E-mail：sftian@cugb.edu.cn。

X87；TD88

A

1004-4051(2017)06-0088-07