西部山區某礦開采擾動下地形變化特征及致災點分析

席寶順 高銀貴 楊 斌 李 亮 孔皖軍

（1.中國礦業大學環境與測繪學院，江蘇 徐州 221116；2.鄂爾多斯市中北煤化工有限公司，內蒙古 鄂爾多斯 017000；3.寧夏回族自治區地球物理地球化學勘查院，寧夏 銀川 750004）

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

目前，常規的地表變化監測方法是利用全站儀、GNSS進行監測，也有利用三維激光掃描系統進行監測，缺點是耗費大量人力和時間，如果遇到地形復雜區域，作業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、數據計算等［11-12］。對于地形復雜的礦區，如何高效獲取測量數據是當前亟待解決的問題。無人機攝影測量技術的出現改變了傳統測繪作業模式［13］，其特點是無需接觸監測體，減少了由于實地觀測接觸監測體而帶來的變形誤差［14］；外業工作量小，觀測時間短，能快速獲取測區內DEM；影像信息量大，利用率高，可以實現自動化建模［15］?；跓o人機監測的多種優勢，國內已有學者將其應用于礦山監測領域，白洋等［16］利用無人機在露天礦山開采過程中進行數據采集，實現對露天礦邊坡穩定性監測；田帥帥等［17］顧及到高潛水位采煤沉陷區的地形特點，利用無人機快速構建礦區DEM，精確分析礦區沉陷程度；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測，結果表明，監測精度可以滿足礦區沉陷監測要求［18］。上述成果分析表明：較多的學者關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，并且由于西部山區地形復雜，西部礦區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S201工作面進行多次觀測，研究無人機技術監測礦區地表形變的新方案，掌握開采前后地表整體變化規律，以便對礦區進行更為安全有效的監測。

1 研究區域概況

西部某煤礦位于黃河幾字彎河套腹地，起伏不平，地形復雜，地表侵蝕強烈，沖溝發育，水土流失嚴重，局部地區基巖裸露，是典型的山地溝壑區［19］。區內斜坡大面積覆蓋黃土層，且多為馬蘭黃土，厚度大于10 m，節理發育較強，結構疏松，空隙較大，受降水和溝內水流的沖刷，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，不適合利用常規觀測法進行監測。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 監測方案設計

2.1 飛行試驗

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

2.2 DEM精度檢測

依據《數字測繪成果質量檢查與驗收》（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是研究區域內所測檢查點數量。

從無人機觀測數據生成的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期無人機觀測數據生成的DEM觀測誤差見表1。無人機的4期觀測數據按照上式得到的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，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個月的沉陷數據。首先過濾研究區內面積較小區域，然后進行平滑處理，獲得沉陷區域圖像，如圖2所示。從圖中可以看出，下沉盆地比較明顯，第1次研究間隔內下沉盆地中心最大沉陷值為2.6 m；第2次研究間隔內，研究區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，受相鄰工作面開采影響，研究區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

選擇監測范圍內的典型區域進行坡度變化分析，分別提取4期DEM中典型區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。

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

（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定，坡度較小區域占比逐漸增大，0～5°的坡度區間變化較為明顯。坡度較大區域占比逐漸減小，研究區域內地形總體逐漸平坦。2018年9—12月坡度變化形態與2018年6—9月基本一致。

（2）2018年12月—2019年4月，受位于S201工作面西側的S202工作面回采影響，研究區內坡度較大區域逐漸增多，地勢變化再次出現陡坡，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，但是有部分區域新出現較大的陡坡，原因在于開采活動改變了研究區域的原始坡向，當開采后的坡向與原始坡向同向時，坡度變化表現為增大，開采活動破壞和惡化了研究區地形，反之，坡度變化表現為減小，開采活動對周邊環境整體上起修復和改善作用。

3.3 坡向變化

對研究區域DEM進行坡向提取，原始地形坡向提取效果如圖5所示，各期坡向占比數據見表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生較大變化。但是，平面區域變化較為明顯，2018年6月—2019年4月，平面區域占比呈現出先增大后減小的趨勢，與原始地形相比，開采后的平面區域占比仍大于開采前，這與表3中低坡度區域的變化特征相吻合。

從開采前的2018年6月到開采結束，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窗口采用焦點統計法提取地表起伏度數據，原始地形的起伏度分布如圖6所示，各期數據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區間，隨著起伏度等級增大占比逐漸減小。而在0～0.5 m區間內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區間均呈現增加—降低—增加的趨勢，原因在于2018年6月—2018年9月，開采初期誘發的地表沉陷導致地勢起伏度整體變大，高等級起伏度占比出現增加趨勢。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，出現降低趨勢。2018年12月之后，相鄰工作面S202回采擾動導致地表沉陷范圍擴大，受影響區附近地表起伏度變大，高等級起伏度占比再次呈現增加趨勢。

4 致災點分析

致災點是在煤礦開采過程中容易產生滑坡、崩塌等地質災害的點。黃土高原地區由于特殊的地質條件，在長期的風化侵蝕作用下，溝谷兩側多呈現出一種近乎垂直的陡坡形態，進而引發滑坡和崩塌等地質災害。若僅考慮坡度改變對誘發地質災害的影響，根據已有學者對黃土高原地區災害發生規律的分析［21］，滑坡災害大多發生在 20°～50°的斜坡，崩塌災害多集中分布于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個區間，利用開采前后的兩期坡度結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，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。

4.1 致災點分布與原始坡度的關系

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

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

圖8為一致災區域局部放大圖。該區域位于斜坡處，且為一陽坡，周圍降雨沖刷出現多條溝壑，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，為滑坡的剪出創造了條件；地下開采打破了土體應力均衡狀態，外向張應力、剪應力增大，加劇了土體裂隙發展，增加了崩塌災害形成的概率。

4.2 致災點分布與沉陷量的關系

將致災點分布情況與沉陷盆地進行聯合分析，獲得致災點與沉陷量的關系，如圖9所示。

總體來說，0.5～1.0 m沉陷區內致災點數目最多；從開采前到開采結束，各級致災點在各個沉陷區間內均有分布，且致災點等級越低，占比越高；4級致災點多分布于大于2.1 m的沉陷區域內。

4.3 致災點分布

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

由圖10可知，高級致災點的分布特征為：①多分布于原始高程較高的區域，高程較低的區域鮮有分布；②多分布于測區內溝谷附近的道路兩側；③致災點受植被覆蓋影響明顯，植被長勢較好的區域致災點數量較少，而裸露的巖石周圍聚集大量致災點，該類區域容易產生滑坡、崩塌等地質災害。

5 結 論

（1）利用無人機對西部山區某礦進行沉陷監測，完成外業數據采集和內業數據處理，獲得3期地表沉陷盆地數據，分析得知研究區地表最大下沉為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生的致災點，并結合開采下沉值和原始地形分析，結果表明，高級致災點多產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。由此可知在礦山開發過程中，對于開采沉陷產生較多的致災點，可以采取植樹種草、養護路基等方式，保證礦區道路安全運行。