基于灰色和模糊綜合評價法的礦山地質環(huán)境評價：以萍鄉(xiāng)市湘東鎮(zhèn)地區(qū)為例

茹 曼，劉 冰，張 斌，白濰銘，姚 暢

(河南省航空物探遙感中心，河南 鄭州 450053)

“百年煤城”江西省萍鄉(xiāng)市正面臨著曾經高強度礦業(yè)開采造成的水土流失、環(huán)境惡化、采煤沉陷區(qū)等生態(tài)問題，嚴重影響群眾生產生活和城鄉(xiāng)環(huán)境面貌。因此，通過科學、系統(tǒng)化的礦山地質環(huán)境評價，將其進行定量化、差異化的區(qū)分，為下一步的環(huán)境治理規(guī)劃與治理模式轉型提供具有指導性數據支撐具有重要意義。目前在礦山環(huán)境評價方面，評價方法越來越多元化與跨學科應用化，如綜合指數法、模糊數學綜合評判法、證據權法、物元評價法、灰色綜合評價法、神經網絡法等[1-6]。無論從評價模型、評價指標體系建立及評價方法各個層面都有了快速發(fā)展，但各種方法在評價過程中均存在其自身的優(yōu)點和應用的局限性[7]，所以對不同區(qū)域、不同礦種的評價因子選取和評價方法選擇方面仍需進一步研究。

萍鄉(xiāng)市湘東鎮(zhèn)地區(qū)北部為采石場，南部屬于煤礦集中開采區(qū)，為了能更準確地反映該地區(qū)礦山環(huán)境現狀，在綜合調查該研究區(qū)礦山地質環(huán)境的基礎上，選取合適的評價因子構建該區(qū)礦山地質環(huán)境影響綜合評價體系，并用層次分析法(AHP)確定評價因子的權重，采用灰色綜合評價法和模糊綜合評價法進行對比驗證[8-10]，為當地更有針對性地開展“礦山復綠”行動提供具有價值的數據。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處江西省萍鄉(xiāng)市域西部，北接上栗縣，東與安源區(qū)相連，總面積約170 km2。研究區(qū)地貌的基本特征是區(qū)內以丘陵、平原為主，在東北部及東南部分布中低山區(qū)；山脈走向與主構造方向一致，為北東、北北東走向。

研究區(qū)內礦產資源豐富，以煤礦為主，礦產開采有著悠久歷史，長期以來礦山開采造成了一系列的礦山地質環(huán)境問題，直接或者間接影響著區(qū)內的環(huán)境及生產活動。本文詳細調查了區(qū)內采礦權礦山46個，其中，能源類煤礦礦山26個，建筑類非金屬礦山20個；按開采方式劃分為露采礦山18個，地采礦山28個；按生產狀態(tài)分為生產礦山20個，廢棄礦山13個，恢復治理13個。

2 礦山地質環(huán)境遙感調查

2.1 遙感數據源的選取

本文采用2019年覆蓋工作區(qū)的國產高分二號遙感影像數據(全色波段分辨率為1 m)及2019年夏季Landsat8 OLI_TIRS遙感數據(空間分辨率為15 m)。

2.2 遙感解譯提取

本次解譯的內容為研究區(qū)內的地形地貌、植被覆蓋、巖土體、礦山開發(fā)占地情況、地面塌陷區(qū)、環(huán)境污染面源等地物特征并按閾值進行分級，同時結合實地調查結果進行檢驗與修正。

1) 地形地貌。采用2019年8月的Landsat 8 OLI 752波段假彩色合成，運用DEM數字高程模型根據地形、坡度資料解譯出研究區(qū)地貌類型分為侵蝕堆積河谷平原、丘陵、中低山三類，并結合地質背景進行修正，提取分類結果如圖1所示。

圖1 研究區(qū)地形地貌信息提取分類圖Fig.1 Topographic and landform information extraction classification map of the study area

2) 植被覆蓋。采用歸一化差異植被指數進行信息自動提取，針對信息提取結果，結合區(qū)內植被的基本特征，將植被覆蓋度劃分為三類，提取分類結果如圖2所示。

3) 巖土體工程特性。在ENVI軟件利用光譜增強，突出影像中的地物類型的輪廓特征，結合工程地質背景，共劃分為三種巖土類型，分類結果如圖3所示。

4) 礦山開發(fā)占地。采用2019年覆蓋工作區(qū)的國產高分二號遙感影像數據，并與實地調研相結合的方式進行解譯。分別提取了采礦場、選礦廠、煤矸石堆、廢渣堆、排土場、尾礦庫等各類礦山地物信息，如圖4所示。

圖2 研究區(qū)植被覆蓋信息提取分類圖Fig.2 Classification map of vegetation coverage information extraction in the study area

圖3 研究區(qū)巖土體信息提取分類圖Fig.3 Classification map of rock and soil information extraction in the study area

圖4 礦山開發(fā)遙感解譯標志與遙感解譯要素提取圖Fig.4 Mining development remote sensing interpretation signs and remote sensing interpretation elements extraction map

5) 地質災害(地面塌陷)。研究區(qū)內煤礦企業(yè)眾多，煤炭開采歷史悠久，形成了大面積的地下采空區(qū)，主要地災類型為地面塌陷，經過多期影像比對結合實地調查，其特征如圖5所示。

圖5 地面塌陷遙感影像特征圖Fig.5 Remote sensing feature map of ground collapse

6) 環(huán)境污染。 環(huán)境污染分為粉塵污染和水體污染。 研究區(qū)北部集中分布采石場，南部煤礦企業(yè)較為集中，在采選過程引發(fā)粉塵污染，廢棄煤渣堆長期堆放會對水體造成一定污染，提取結果如圖6所示。

3 主要的礦山地質環(huán)境問題

通過遙感調查顯示，研究區(qū)2019年礦山開發(fā)占用破壞土地面積約7.03 km2，地貌景觀破壞面積9.96 km2，在破壞形式上主要為采礦場、固體廢棄物(排土場、煤矸石堆、廢渣堆、尾礦庫)、中轉場地(選礦廠、其他礦石堆)；在礦山方面以煤礦開采對土地資源的損毀破壞及引發(fā)地質災害最為嚴重，特別是已關停的萍鄉(xiāng)巨源煤業(yè)、臘市富盛煤礦隨著時間推移，地面塌陷程度越發(fā)嚴重；此外，礦山采選、運輸礦石等礦業(yè)活動及歷史遺留的礦山也會引發(fā)不同程度的水體污染、粉塵污染、水土流失等。

4 礦山地質環(huán)境評價

4.1 評價因子選取及分級

根據研究區(qū)域特征，通過遙感解譯信息提取，結合資料收集和實地調查，選取影響研究區(qū)礦山地質環(huán)境的3個一級評價指標和10個二級評價指標，如圖7所示。

圖6 環(huán)境污染要素提取圖Fig.6 Extraction map of environmental pollution elements

圖7 研究區(qū)礦山地質環(huán)境評價因子架構圖Fig.7 Framework diagram of evaluation factors of mine geological environment in the study area

地質環(huán)境背景從地形地貌C1、植被覆蓋率C2、巖土體工程特性C3三方面進行分析；礦山開發(fā)狀況選取礦山開采方式C4、開采礦種C5及土地壓占與破壞C6；礦山地質環(huán)境選取針對礦山活動對環(huán)境具有直接影響的4個因子，分別是地形地貌景觀破壞C7、地質災害C8、環(huán)境恢復治理難易程度C9、礦山環(huán)境污染C10。參照《礦山地質環(huán)境調查評價規(guī)范》《區(qū)域環(huán)境地質勘查遙感技術規(guī)定》等對其因子進行量化賦值并確定礦山地質環(huán)境評價指標等級，見表1。

表1 評價因子取值和分級表Table 1 Evaluation factor value and grading table

4.2 確定權重

層次結構模型將采用圖7所示的模型。利用層次分析法確定本次研究的各子系統(tǒng)權重及各個評價因子權重，詳細過程和結果見表2～表5。

表2 判斷矩陣A-UTable 2 Judgment matrix A-U

經計算CR=0.062<0.1，滿足一致性檢驗。

表3 判斷矩陣U1-CTable 3 Judgment matrix U1-C

經計算CR=0.004<0.1，滿足一致性檢驗。

表4 判斷矩陣U2-CTable 4 Judgment matrix U2-C

經計算CR=0.062<0.1，滿足一致性檢驗。

表5 判斷矩陣U3-CTable 5 Judgment matrix U3-C

經計算CR=0.02<0.1，滿足一致性檢驗。

4.3 評價單元的劃分

本次研究區(qū)范圍為規(guī)則四邊形，根據研究區(qū)實際情況及精度要求進行網格劃分，每個單元格為邊長250 m×250 m的正方形，最終研究共劃分為2 714個評價單元。

4.4 研究區(qū)礦山地質環(huán)境影響灰色綜合評價

1) 確定要素集及評價等級。 一級評價指標：U={U1，U2，U3}；二級評價指標：C={C1，C2，…，C10}。本次礦山地質環(huán)境影響程度指標分為一般、較嚴重、嚴重3個評價等級：E={E1，E2，E3}。

2) 確定參評要素的權重。指標因子選取及權重已經通過層次分析法模型確定，直接引用。

3) 樣本評價矩陣。按照評價指標評分等級標準，可以給出評價指標的評價值，評價樣本矩陣[11]見式(1)。

(1)

式中，djp為評價者p對評價指標U的打分。

4) 確定評價對象灰類。本次評價采用3個評價灰類，分別代表礦山地質環(huán)境影響的程度三個等級1(一般)、2(較差)、3(差)，灰數取值及白化權函數[8]如下所述。

第一灰類：m=1，灰數?∈[0，2，4]，白化權函數f1見式(2)。

(2)

第二灰類：m=2，灰數?∈[0，5，10]，白化權函數f2見式(3)。

(3)

第三灰類：m=3，灰數?∈[7，∞]，白化權函數f3見式(4)。

(4)

5) 灰色評價權向量，見式(5)～式(7)。

fm(dj1)+fm(dj2)+…fm(djp)

(5)

(6)

(7)

式中：Xjm為在m灰類下，評價指標Cj的灰色評價系數；Xj為評價指標Cj的總灰色評價系數；rjm為在m灰類下，評價指標Cj的灰色權向量。

6) 綜合評價。將各評價指標權重W和由所有評價指標的灰色評價權向量組成的灰色評價矩陣R合成，最終計算出綜合評價值，計算見式(8)和式(9)。

B=W×R=(w1,w2,w3,…,w10)×

(r1,r2,r3,…,r10)T=(B1,B2,B3)

(8)

Z=B×CT

(9)

式中：Z為綜合評價值；C為各灰類等級賦值形成的向量，即CT=(2，5，7)T。 各個評價等級標準見表6。

表6 灰色綜合評價法評價標準Table 6 Evaluation standard of grey comprehensive evaluation method

本文將研究區(qū)分為2 714個單元，以第2319號研究單元為例，之前巨源煤礦地下開采造成地面塌陷、大量遺留的煤矸石堆，造成植被破壞較嚴重。該單元具體情況為：該評價單元主要為侵蝕堆積河谷平原，巖土體類型為堅硬碳酸鹽巖夾較軟-半堅硬碎屑巖，植被破壞嚴重；該單元所處礦區(qū)原為萍鄉(xiāng)巨源煤業(yè)有限公司，現已關閉，破壞土地與占壓土地面積為0.062 5 km2，占該評價單元面積的100%；地形地貌景觀破壞面積為0.062 5 km2，占總面積的100%，地面塌陷面積為0.03 km2，屬于小型，環(huán)境恢復治理難度較大，無粉塵污染，出露地下水，附近均為煤矸石堆，易受污染。評價矩陣見式(10)。

(10)

各指標的灰色權向量計算得出為：r1=(0.117 1，0.515 1，0.367 9)；r2=(0，0.230 8，0.769 2)；r3=(0，0.583 3，0.416 7)；r4=(0.636 4，0.212 1，0.151 6)；r5=(0.421 7，0.337 3，0.241 0)；r6=(0，0.062 5，0.937 5)；r7=(0，0.062 5，0.937 5)；r8=(0，0.411 8，0.588 2)；r9=(0，0.333 3，0.666 7)；r10=(0，0.567 0，0.433 0)。

綜合評價為B=WR=(0.042 0，0.218 7，0.739 2)，計算研究區(qū)域的綜合評價值Z=BCT=6.352 3。由此可知，該區(qū)域的礦山地質環(huán)境影響評價等級為影響嚴重區(qū)(Ⅲ)。用上述方法對所有單元格依次進行計算評價，再對整個研究區(qū)域的礦山環(huán)境影響等級進行插值分析，得到礦山地質環(huán)境分區(qū)結果見圖8。

圖8 基于灰色綜合評價法的研究區(qū)礦山環(huán)境 影響評價分區(qū)圖Fig.8 Zoning map of mine environmental impact assessment in the study area based on grey comprehensive evaluation

由圖8可知，基于灰色綜合評價的萍鄉(xiāng)市湘東鎮(zhèn)地區(qū)礦山環(huán)境嚴重影響區(qū)及較嚴重影響區(qū)分布在研究區(qū)北部及中部采石場區(qū)域、南部及東部的巨源、大金坡、上官嶺、青山等煤礦區(qū)域，分別占比為3.01%和4.34%；一般影響區(qū)分布的面積較廣，占比為92.65%。

4.5 研究區(qū)礦山地質環(huán)境影響模糊綜合評價法

模糊綜合評價法是目前國內礦山地質環(huán)境綜合評價中應用最為廣泛且已成為一種成熟的分析模型，其原理和計算步驟不再具體陳述。經過對所有單元格計算評價得到基于模糊評價模型的研究區(qū)礦山環(huán)境影響評價分區(qū)，如圖9所示。

由圖9可知，基于模糊綜合評價的萍鄉(xiāng)市湘東鎮(zhèn)地區(qū)礦山環(huán)境嚴重影響區(qū)及較嚴重影響區(qū)分布在研究區(qū)北部及中部采石場區(qū)域、南部及東部的巨源、大金坡、上官嶺及青山等煤礦區(qū)域，分別占比為2.98%和4.12%；一般影響區(qū)分布的面積較廣，占比為92.90%。

4.6 兩種評價結果分析

如圖10所示，兩種方法得到的各等級環(huán)境影響區(qū)面積占研究區(qū)面積的百分比大體一致，但仍存在少量差異。

圖9 基于模糊綜合評價法的研究區(qū)礦山環(huán)境 影響評價分區(qū)圖Fig.9 Zoning map of mine environmental impact assessment in the study area based on fuzzy comprehensive evaluation

圖10 礦山地質環(huán)境評價分區(qū)結果對比Fig.10 Comparison of results of mine geological environment assessment division

從評價結果的準確性和評價方法的復雜性兩個方面來進行比較，具體如下所述。

1) 評價方法的成本。兩種方法在數據計算的過程中，模糊綜合評價需要一人提供評價數據，灰色綜合評價法需要三人提供評價數據；相同的數據量在計算時間成本上灰色綜合評價也相對更多一些，即灰色綜合評價的成本要高于模糊綜合評價。

2) 評價結果的準確性。如圖11所示為青山煤礦礦區(qū)，該礦區(qū)已關閉，屬于廢棄礦山，還遺留有中轉場地及煤矸石堆，根據該地區(qū)礦山開發(fā)占地在遙感影像上的分布(圖11(c))及實地調查(圖11(d))顯示，該區(qū)堆積的煤矸石堆，高度較高、面積較大，對環(huán)境影響嚴重，兩種評價結果都顯示為環(huán)境影響嚴重區(qū)(圖11(a)和(b))，實際調查發(fā)現煤矸石堆相鄰的中轉場地規(guī)模較廣，與其他較嚴重影響區(qū)的礦山分布密集程度相似，灰色綜合評價得到的結果更細化、更符合實際情況。在具體評價計算過程中，灰色評價中的白化權函數特征值是該灰類的核心值，白化權函數采用“半降梯形”算子，其優(yōu)勢會有效避免因評價值的微小變化而引起最終評價值的波動。在模糊綜合評價中，采用模糊算子來構建模糊關系矩陣，在計算過程中，尤其對研究區(qū)內廢棄礦山遺留的中轉場地的綜合評判值較難把握，會出現由于指標評價值的微小變化而引起隸屬度等級的變化[12]。綜上分析，針對該研究區(qū)，灰色綜合評價得到的評價結果更加優(yōu)化。

圖11 青山煤礦礦區(qū)局部評價結果對比圖Fig.11 Comparison of evaluation results of Qingshan Coal Mine

5 結 論

本文針對研究區(qū)礦山地質環(huán)境特征，在遙感調查和實際調查基礎上，采用灰色綜合評價和模糊綜合評價兩種方法對該區(qū)進行礦山地質環(huán)境綜合評價，得出結論如下所述。

1) 萍鄉(xiāng)市湘東鎮(zhèn)地區(qū)礦山環(huán)境嚴重影響區(qū)及較嚴重影響區(qū)分布在研究區(qū)北部及中部的建材類采石場區(qū)域，南部及東部的巨源、大金坡、上官嶺、青山等煤礦區(qū)域，這些地區(qū)開采強度高且較為集中，特別是煤礦開采歷史悠久，長期礦山開采引發(fā)了一系列的生態(tài)環(huán)境問題。

2) 兩種評價方法得到的評價結果大體一致，灰色綜合評價法可以更好地避免由于評價指標等級臨界值的微小變化而導致評價結果不準確性，更真實反映該地區(qū)等級分布差異化。