西部山區(qū)某礦開采擾動下地形變化特征及致災(zāi)點分析

席寶順 高銀貴 楊 斌 李 亮 孔皖軍

（1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院，江蘇 徐州 221116；2.鄂爾多斯市中北煤化工有限公司，內(nèi)蒙古 鄂爾多斯 017000；3.寧夏回族自治區(qū)地球物理地球化學(xué)勘查院，寧夏 銀川 750004）

我國經(jīng)濟快速發(fā)展對礦產(chǎn)資源的需求越來越大，礦產(chǎn)開發(fā)過程中造成了土地資源破壞同時也給煤炭開采和礦區(qū)建設(shè)造成了極大不便［1-2］，在一定程度上阻礙了國民經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。在煤炭開采過程中，隨著地下采煤活動的推進，采區(qū)周圍上覆巖層及圍巖原始平衡狀態(tài)受到破壞，產(chǎn)生移動、變形等情況［3-4］，礦區(qū)地表沉陷問題越來越嚴(yán)重，不僅影響土地合理利用，而且會引發(fā)嚴(yán)重的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境問題［5-7］，所以在開采期間對于開采地表進行動態(tài)監(jiān)測極為重要。為了確保礦山開發(fā)過程中建設(shè)安全和環(huán)境安全，應(yīng)該吸取國內(nèi)外礦山沉陷監(jiān)測的經(jīng)驗教訓(xùn)，定性、定量地分析開采期間地表沉陷程度，以便針對可能出現(xiàn)的安全問題及時制定有效的應(yīng)對措施［8-10］。

目前，常規(guī)的地表變化監(jiān)測方法是利用全站儀、GNSS進行監(jiān)測，也有利用三維激光掃描系統(tǒng)進行監(jiān)測，缺點是耗費大量人力和時間，如果遇到地形復(fù)雜區(qū)域，作業(yè)難度加大且存在安全隱患；測量精度受多種因素影響，如儀器靈敏度、操作人員熟練程度、數(shù)據(jù)計算等［11-12］。對于地形復(fù)雜的礦區(qū)，如何高效獲取測量數(shù)據(jù)是當(dāng)前亟待解決的問題。無人機攝影測量技術(shù)的出現(xiàn)改變了傳統(tǒng)測繪作業(yè)模式［13］，其特點是無需接觸監(jiān)測體，減少了由于實地觀測接觸監(jiān)測體而帶來的變形誤差［14］；外業(yè)工作量小，觀測時間短，能快速獲取測區(qū)內(nèi)DEM；影像信息量大，利用率高，可以實現(xiàn)自動化建模［15］。基于無人機監(jiān)測的多種優(yōu)勢，國內(nèi)已有學(xué)者將其應(yīng)用于礦山監(jiān)測領(lǐng)域，白洋等［16］利用無人機在露天礦山開采過程中進行數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)對露天礦邊坡穩(wěn)定性監(jiān)測；田帥帥等［17］顧及到高潛水位采煤沉陷區(qū)的地形特點，利用無人機快速構(gòu)建礦區(qū)DEM，精確分析礦區(qū)沉陷程度；高冠杰等［18］利用四旋翼無人機對寧夏羊場灣煤礦開采沉陷量進行了監(jiān)測，結(jié)果表明，監(jiān)測精度可以滿足礦區(qū)沉陷監(jiān)測要求［18］。上述成果分析表明：較多的學(xué)者關(guān)注無人機獲取的沉陷信息，對于開采前后整體地形特征變化的研究涉及較少，并且由于西部山區(qū)地形復(fù)雜，西部礦區(qū)開采沉陷及地形整體變化問題有待進一步深入研究。本研究通過無人機對西部某礦區(qū)S201工作面進行多次觀測，研究無人機技術(shù)監(jiān)測礦區(qū)地表形變的新方案，掌握開采前后地表整體變化規(guī)律，以便對礦區(qū)進行更為安全有效的監(jiān)測。

1 研究區(qū)域概況

西部某煤礦位于黃河幾字彎河套腹地，起伏不平，地形復(fù)雜，地表侵蝕強烈，沖溝發(fā)育，水土流失嚴(yán)重，局部地區(qū)基巖裸露，是典型的山地溝壑區(qū)［19］。區(qū)內(nèi)斜坡大面積覆蓋黃土層，且多為馬蘭黃土，厚度大于10 m，節(jié)理發(fā)育較強，結(jié)構(gòu)疏松，空隙較大，受降水和溝內(nèi)水流的沖刷，有較大概率形成陡壁，具備造成崩塌與滑坡的條件［20］。

S201工作面走向長1 252 m，傾向長260 m，煤層采深為200 m，平均傾角2°，為水平煤層，平均采礦厚度為3 m，工作面在2018年7月正式回采，在同年10月停采。

礦山開采工作面上方地勢起伏較大，不適合利用常規(guī)觀測法進行監(jiān)測。因此，利用天寶無人機搭配索尼A5700鏡頭在2018年6月、9月、12月和2019年4月，即開采前1個月、開采后2個月、停采后2個月和停采后6個月共進行了4次飛行試驗。

2 監(jiān)測方案設(shè)計

2.1 飛行試驗

首先，通過野外調(diào)研和實地考察，參考礦區(qū)地質(zhì)資料及沉陷參數(shù)，確定工作面位置和地表沉降范圍，預(yù)先埋設(shè)控制點，利用全站儀進行測區(qū)像控點測量，設(shè)計航拍范圍，避免出現(xiàn)航攝信息冗余和不足等問題；然后進行航線設(shè)計，將設(shè)計的航攝范圍制作成地理信息數(shù)據(jù)，導(dǎo)入飛控軟件。按照航線進行飛行試驗。其中設(shè)置航向重疊為80%，旁向重疊為60%，航高230 m。外業(yè)結(jié)束后，對航攝像片進行處理，通過影像匹配和空三加密等步驟，生成多期數(shù)字高程模型和數(shù)字正射模型，飛行試驗流程與測區(qū)概況如圖1所示。

2.2 DEM精度檢測

依據(jù)《數(shù)字測繪成果質(zhì)量檢查與驗收》（GB/T 18316—2008），均方誤差（M）可進行如下計算：

式中，Δ為某點全站儀所測高程與無人機DEM提取高程之差，m；n是研究區(qū)域內(nèi)所測檢查點數(shù)量。

從無人機觀測數(shù)據(jù)生成的DEM中提取點的高程值，與全站儀采集的地面點高程值進行比較，得到DEM的誤差和精度。第1期無人機觀測數(shù)據(jù)生成的DEM觀測誤差見表1。無人機的4期觀測數(shù)據(jù)按照上式得到的DEM精度見表2。

3 下沉盆地與地形特性分析

3.1 下沉盆地

以第1期DEM為基準(zhǔn)，分別用第2、3、4期DEM減去第1期DEM，初步獲得開采后2個月、停采后2個月、停采后6個月的沉陷數(shù)據(jù)。首先過濾研究區(qū)內(nèi)面積較小區(qū)域，然后進行平滑處理，獲得沉陷區(qū)域圖像，如圖2所示。從圖中可以看出，下沉盆地比較明顯，第1次研究間隔內(nèi)下沉盆地中心最大沉陷值為2.6 m；第2次研究間隔內(nèi)，研究區(qū)域地表沉陷程度略有增大，盆地中心最大下沉值為2.9 m，下沉盆地面積有所擴大；第3次研究間隔內(nèi)，受相鄰工作面開采影響，研究區(qū)沉陷范圍進一步擴大，但盆地中心最大下沉值仍為2.9 m。

3.2 坡度變化

選擇監(jiān)測范圍內(nèi)的典型區(qū)域進行坡度變化分析，分別提取4期DEM中典型區(qū)域的坡度信息并進行分級處理。分級時，按照坡度值分成0～5°，5°～15°，15°～30°，30°～50°和>50°5個等級。其中，第1期DEM中的坡度分布如圖3所示，各期DEM中的坡度分級情況見表3。

統(tǒng)計結(jié)果表明：研究區(qū)域主坡度在0～30°區(qū)間內(nèi)，大部分區(qū)域較為平坦，但少量區(qū)域為地形起伏較為明顯的溝谷區(qū)。受坡度因素影響，地表開采沉陷呈現(xiàn)非均勻狀態(tài)，山坡區(qū)域下沉要比平地下沉更大，該地區(qū)坡度整體呈現(xiàn)減小的趨勢。分時段具體表現(xiàn)為：

（1）2018年6—9月，隨著S201工作面開采逐漸達到充分采動，地表受采煤擾動的影響趨于穩(wěn)定，坡度較小區(qū)域占比逐漸增大，0～5°的坡度區(qū)間變化較為明顯。坡度較大區(qū)域占比逐漸減小，研究區(qū)域內(nèi)地形總體逐漸平坦。2018年9—12月坡度變化形態(tài)與2018年6—9月基本一致。

（2）2018年12月—2019年4月，受位于S201工作面西側(cè)的S202工作面回采影響，研究區(qū)內(nèi)坡度較大區(qū)域逐漸增多，地勢變化再次出現(xiàn)陡坡，但是整體坡度仍小于2018年6月前未受開采影響的原始地形。

為了進一步分析原始坡度走向隨工作面開采過程的變化情況，在開采前后的DEM中沿工作面走向和傾向方向分別截取了剖面線，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知：開采后地勢整體平緩，原始地形中的孤峰或凸起被修平，但是有部分區(qū)域新出現(xiàn)較大的陡坡，原因在于開采活動改變了研究區(qū)域的原始坡向，當(dāng)開采后的坡向與原始坡向同向時，坡度變化表現(xiàn)為增大，開采活動破壞和惡化了研究區(qū)地形，反之，坡度變化表現(xiàn)為減小，開采活動對周邊環(huán)境整體上起修復(fù)和改善作用。

3.3 坡向變化

對研究區(qū)域DEM進行坡向提取，原始地形坡向提取效果如圖5所示，各期坡向占比數(shù)據(jù)見表4。

該地的溝谷呈東西向水平分布，與工作面走向方向平行，由表4可以看出，坡向在開采前后總體沒有發(fā)生較大變化。但是，平面區(qū)域變化較為明顯，2018年6月—2019年4月，平面區(qū)域占比呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢，與原始地形相比，開采后的平面區(qū)域占比仍大于開采前，這與表3中低坡度區(qū)域的變化特征相吻合。

從開采前的2018年6月到開采結(jié)束，坡向各方向占比均逐漸減小，但是減幅不大。2018年12月—2019年4月，除了西方向坡向變化占比開始增大外，其余各方向仍舊保持減小的趨勢，原因是位于S201工作面西側(cè)的S202工作面開始開采，對S201工作面坡度有所影響，使得西方向坡向變化較明顯。

3.4 地表起伏度變化

選擇5 m×5 m窗口采用焦點統(tǒng)計法提取地表起伏度數(shù)據(jù)，原始地形的起伏度分布如圖6所示，各期數(shù)據(jù)地形起伏度分級情況見表5。

由表5可知：地表起伏度集中在0～3.0 m區(qū)間，隨著起伏度等級增大占比逐漸減小。而在0～0.5 m區(qū)間內(nèi)起伏度變化趨勢為降低—增加—降低，在0.5～1.0 m，1.0～3.0 m，3.0～5.0 m區(qū)間均呈現(xiàn)增加—降低—增加的趨勢，原因在于2018年6月—2018年9月，開采初期誘發(fā)的地表沉陷導(dǎo)致地勢起伏度整體變大，高等級起伏度占比出現(xiàn)增加趨勢。2018年9月—2018年12月，隨著工作面開采充分程度增加，地表沉陷速度減慢，地表起伏度減小，出現(xiàn)降低趨勢。2018年12月之后，相鄰工作面S202回采擾動導(dǎo)致地表沉陷范圍擴大，受影響區(qū)附近地表起伏度變大，高等級起伏度占比再次呈現(xiàn)增加趨勢。

4 致災(zāi)點分析

致災(zāi)點是在煤礦開采過程中容易產(chǎn)生滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害的點。黃土高原地區(qū)由于特殊的地質(zhì)條件，在長期的風(fēng)化侵蝕作用下，溝谷兩側(cè)多呈現(xiàn)出一種近乎垂直的陡坡形態(tài)，進而引發(fā)滑坡和崩塌等地質(zhì)災(zāi)害。若僅考慮坡度改變對誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的影響，根據(jù)已有學(xué)者對黃土高原地區(qū)災(zāi)害發(fā)生規(guī)律的分析［21］，滑坡災(zāi)害大多發(fā)生在 20°～50°的斜坡，崩塌災(zāi)害多集中分布于60°以上的斜坡。

為了確定開采對坡度的擾動程度，將開采前DEM原始坡度分為 0～30°、30°～50°、50°～70°和>70°4個區(qū)間，利用開采前后的兩期坡度結(jié)果相減獲得坡度變化情況，從開采前的2018年6月到開采后2019年4月的坡度變化如圖7所示。

開采前后坡度變化為負(fù)，表示該點坡度變化趨于平緩；變化為正，表明該點坡度趨于陡峭。圖7中，隨著原始坡度增大，開采導(dǎo)致的坡度變緩情況呈增多趨勢，原始坡度大于70°時，90%以上的點坡度變化為負(fù)。

4.1 致災(zāi)點分布與原始坡度的關(guān)系

將開采前后坡度變化量劃分為4個等級，1級致災(zāi)5°～15°，2級致災(zāi)15°～30°，3級致災(zāi)30°～50°，4級致災(zāi)＞50°，若坡度變化小于5°（含負(fù)數(shù)），但是原始坡度較大則認(rèn)為非地下開采影響致災(zāi)。研究區(qū)所有致災(zāi)點分布與原始坡度的關(guān)系如表6所示。

由表6可知：大量的致災(zāi)點分布在原始坡度較低的區(qū)域，原始坡度較高的區(qū)域致災(zāi)點較少，所以在進行土地復(fù)墾與場地穩(wěn)定性評價時，原始坡度小于30°的區(qū)域是需要重點關(guān)注的區(qū)域。另外，在同一原始坡度區(qū)間內(nèi)，致災(zāi)點等級與數(shù)量成反比，即等級越高數(shù)量越少，4級致災(zāi)點在整個研究區(qū)內(nèi)分布較少，分布成簇，進行礦山治理時相對容易。

圖8為一致災(zāi)區(qū)域局部放大圖。該區(qū)域位于斜坡處，且為一陽坡，周圍降雨沖刷出現(xiàn)多條溝壑，有利于雨水匯合；植被較少，坡頂有一條寬0.2 m的平行于走向方向的地裂縫，斜坡比較陡，坡頂與周邊道路的高差達到13.3 m，為滑坡的剪出創(chuàng)造了條件；地下開采打破了土體應(yīng)力均衡狀態(tài)，外向張應(yīng)力、剪應(yīng)力增大，加劇了土體裂隙發(fā)展，增加了崩塌災(zāi)害形成的概率。

4.2 致災(zāi)點分布與沉陷量的關(guān)系

將致災(zāi)點分布情況與沉陷盆地進行聯(lián)合分析，獲得致災(zāi)點與沉陷量的關(guān)系，如圖9所示。

總體來說，0.5～1.0 m沉陷區(qū)內(nèi)致災(zāi)點數(shù)目最多；從開采前到開采結(jié)束，各級致災(zāi)點在各個沉陷區(qū)間內(nèi)均有分布，且致災(zāi)點等級越低，占比越高；4級致災(zāi)點多分布于大于2.1 m的沉陷區(qū)域內(nèi)。

4.3 致災(zāi)點分布

在無人機高分辨率遙感影像和原始高程圖上顯示的3、4級致災(zāi)點的分布情況，如圖10所示。

由圖10可知，高級致災(zāi)點的分布特征為：①多分布于原始高程較高的區(qū)域，高程較低的區(qū)域鮮有分布；②多分布于測區(qū)內(nèi)溝谷附近的道路兩側(cè)；③致災(zāi)點受植被覆蓋影響明顯，植被長勢較好的區(qū)域致災(zāi)點數(shù)量較少，而裸露的巖石周圍聚集大量致災(zāi)點，該類區(qū)域容易產(chǎn)生滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害。

5 結(jié) 論

（1）利用無人機對西部山區(qū)某礦進行沉陷監(jiān)測，完成外業(yè)數(shù)據(jù)采集和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理，獲得3期地表沉陷盆地數(shù)據(jù)，分析得知研究區(qū)地表最大下沉為2.9 m。

（2）引入坡度、坡向和起伏度等地形特征因子分析開采擾動下的地形變化特征，研究表明，隨著工作面的開采，坡度整體上表現(xiàn)為逐漸變緩，起伏度明顯逐漸減小，在坡向特征上變化較小。

（3）利用坡度獲得開采活動產(chǎn)生的致災(zāi)點，并結(jié)合開采下沉值和原始地形分析，結(jié)果表明，高級致災(zāi)點多產(chǎn)生于地表沉陷值大于2.1 m、原始坡度為0～30°、開采前海拔相對較高且植被覆蓋較少的道路和溝谷兩側(cè)。由此可知在礦山開發(fā)過程中，對于開采沉陷產(chǎn)生較多的致災(zāi)點，可以采取植樹種草、養(yǎng)護路基等方式，保證礦區(qū)道路安全運行。