基于多源數(shù)據(jù)的錫林浩特礦區(qū)資源環(huán)境承載力評價

孫俊東，宋仁忠，李飛躍，佘長超，郭添玉，李 軍，張成業(yè)

(1.神華北電勝利能源有限公司，內(nèi)蒙古 錫林浩特 026015；2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院，北京 100083)

煤炭作為我國的主體能源，長期以來在我國能源構(gòu)成中占據(jù)主導(dǎo)地位，且在今后一段時期煤炭仍然會是我國最穩(wěn)定的基礎(chǔ)能源[1]。煤炭開采會對礦區(qū)及周邊環(huán)境造成難以衡量的影響，亟需評價礦區(qū)資源環(huán)境承載力，定量化表達(dá)區(qū)域可承受開采活動的強(qiáng)度，用以指導(dǎo)修復(fù)工作和開采任務(wù)。同時，礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與治理是生態(tài)文明建設(shè)的重要組成部分，而對礦區(qū)資源環(huán)境承載力的科學(xué)監(jiān)測是保護(hù)與治理的前提條件[2]。因此，科學(xué)合理地設(shè)計礦區(qū)資源環(huán)境承載力評價技術(shù)體系，揭示煤炭開采活動對生態(tài)環(huán)境的影響，對于開采活動的調(diào)控和生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要指導(dǎo)意義。

國內(nèi)外學(xué)者對承載力的研究越來越多，早期主要是對人口、土地等方面的研究，后逐步轉(zhuǎn)入水資源、礦產(chǎn)資源、旅游資源等方面。在評價指標(biāo)體系方面，最具影響力的評價指標(biāo)體系是由歐洲環(huán)境署EEA 提出的DPSIR 模型[3]，該模型由驅(qū)動力指標(biāo)、壓力指標(biāo)、狀態(tài)指標(biāo)、影響指標(biāo)和響應(yīng)指標(biāo)組成。在評價指標(biāo)方面，國外學(xué)者大多從人口、環(huán)境、資源和發(fā)展等方面選取[4]，或從要素方面進(jìn)行選擇，如土地資源、水資源、氣候資源等[5-6]。國內(nèi)學(xué)者主要從自然環(huán)境、社會環(huán)境和經(jīng)濟(jì)環(huán)境3 個方面選取指標(biāo)，或是將資源環(huán)境承載力分為資源承載力、環(huán)境承載力、社會經(jīng)濟(jì)承載力3 方面來進(jìn)行評價[7-8]。在評價方法方面，資源環(huán)境承載力評價方法主要有系統(tǒng)動力學(xué)方法[9]、狀態(tài)空間法[10]、生態(tài)足跡法[11]、層次分析法[12-14]等。而針對礦區(qū)進(jìn)行的承載力評價比較單一，閆旭騫[15]、陳志超[16]等運(yùn)用層次分析法基于資源要素和環(huán)境要素建立礦區(qū)資源環(huán)境承載力綜合評價模型，并進(jìn)行了實(shí)證研究。孫順利[17]、黃秋香[18]等運(yùn)用矢量法，從資源要素和環(huán)境要素兩方面選取指標(biāo)探究礦區(qū)資源環(huán)境承載力。另外，也有從礦區(qū)環(huán)境地質(zhì)特征出發(fā)選取指標(biāo)進(jìn)行承載力綜合評價的案例[7]。但現(xiàn)存文獻(xiàn)大多按照字面意思，從資源、環(huán)境2 個方面選取指標(biāo)進(jìn)行評價，評價模型單一且針對性較差。

遙感技術(shù)在礦區(qū)生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測方面越來越重要[19-20]，為礦區(qū)資源環(huán)境承載力評價提供了新方向。鑒于此，筆者以內(nèi)蒙古錫林浩特礦區(qū)為研究區(qū)，綜合利用多源遙感數(shù)據(jù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，提出運(yùn)用層次分析法構(gòu)建資源環(huán)境承載力綜合評價指標(biāo)體系，分別進(jìn)行承載本底分析和承載狀態(tài)評價，最后綜合2 個評價結(jié)果得到內(nèi)蒙古錫林浩特礦區(qū)資源環(huán)境承載力等級，以期為礦區(qū)資源環(huán)境承載力評價提供參考。

1 研究區(qū)資源環(huán)境概況與數(shù)據(jù)獲取

1.1 資源環(huán)境概況

勝利一號露天礦、西二礦和東二礦是內(nèi)蒙古錫林浩特礦區(qū)的3 對生產(chǎn)礦井，位于錫林浩特市中部，其范圍如圖1 所示。礦區(qū)所在區(qū)域?qū)儆谥袦貛О敫珊荡箨懶詺夂颍貏菽细弑钡停瑫円箿夭畲螅L(fēng)多雨少。土壤類型主要為栗鈣土[21-22]，植被類型以典型草原為主。土地覆蓋類型豐富，包括林地、草地、耕地、裸地等。錫林浩特市煤田眾多，煤炭資源豐富，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了煤炭、鉻、鐵、錫、銅、鋅、鎢、鎂、金、銀、鍺等30 余種礦產(chǎn)資源[23-24]。筆者研究的3 個井田采用露天開采方式，這種方式對生態(tài)環(huán)境的破壞最為直接和明顯。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

本文使用的數(shù)據(jù)有Landsat 8 衛(wèi)星遙感影像、高空間分辨率衛(wèi)星影像(GF-2)、ASMR-2 土壤含水量產(chǎn)品、ERA5 大氣再分析數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)據(jù)、煤炭開采數(shù)據(jù)等。Landsat 8 衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)來源于Google Earth Engine 平臺，并經(jīng)過了篩選、去云、輻射定標(biāo)、幾何校正等過程，影像為2016 年6-8 月的合成影像。數(shù)據(jù)詳情見表1。

表1 研究數(shù)據(jù)Table 1 Research data

2 技術(shù)方法

根據(jù)礦區(qū)資源環(huán)境特征，從承載本底和承載狀態(tài)2 個方面進(jìn)行評價，分別得到承載本底等級和承載狀態(tài)等級，再進(jìn)行綜合評價，得到礦區(qū)資源環(huán)境承載力綜合評價等級。其中，承載本底采用資源可利用量占比表示，承載狀態(tài)用礦業(yè)開發(fā)指數(shù)表示。礦業(yè)開發(fā)指數(shù)包括煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)、煤礦就業(yè)指數(shù)、采礦破壞指數(shù)和廢物排放強(qiáng)度，以及一個起調(diào)節(jié)作用的開發(fā)限制性指數(shù)。其中，采礦破壞指數(shù)由當(dāng)前狀態(tài)下和理想狀態(tài)下的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)MEI 的差值來表示，MEI 計算所需的植被覆蓋度、土壤含水量、大氣濕度以及目視解譯獲得的土地利用分類數(shù)據(jù)4 個指標(biāo)通過遙感數(shù)據(jù)反演獲得。技術(shù)路線如圖2 所示。

圖2 研究技術(shù)路線Fig.2 Technology roadmap

2.1 遙感數(shù)據(jù)反演方法及結(jié)果

2.1.1 土地覆蓋分類

參考國家現(xiàn)行土地利用分類標(biāo)準(zhǔn)及內(nèi)蒙古錫林郭勒盟的區(qū)域特點(diǎn)，結(jié)合本研究的應(yīng)用目標(biāo)，將土地利用類型分為草地、耕地、林地、裸地、水體、工礦用地和城鎮(zhèn)建設(shè)用地7 類。按此分類體系，采用隨機(jī)森林[25]法處理遙感影像，通過對高空間分辨率衛(wèi)星影像進(jìn)行目視解譯獲取分類數(shù)據(jù)的標(biāo)簽樣本，隨機(jī)選取1 000 個點(diǎn)對分類結(jié)果進(jìn)行精度評定，分類結(jié)果的Kappa 系數(shù)[26-27]為0.82。土地覆蓋分類數(shù)據(jù)結(jié)果如圖3 所示。

圖3 土地覆蓋分類結(jié)果Fig.3 Results of land use classification

2.1.2 植被覆蓋度反演

對原始影像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化植被指數(shù)(NDVI)計算，公式如下：

式中：ρNIR為近紅外波段地表反射率；ρR為紅波段地表反射率。

植被覆蓋度(FVC)采用像元二分模型計算，其計算公式如下：

式中：NDVImin為完全裸土的像元NDVI 值；NDVImax為純植被像元的NDVI 值。植被覆蓋度反演結(jié)果如圖4 所示。

圖4 植被覆蓋度反演結(jié)果Fig.4 Inversion results of vegetation coverage

2.1.3 土壤含水量反演

利用ASMR-2 土壤含水量產(chǎn)品通過降尺度方法得到所需土壤含水量數(shù)據(jù)。其主要原理是：利用土壤含水量與遙感影像各成像波段之間存在的高維關(guān)系，通過高空間分辨率的Landsat 影像對低空間分辨率土壤含水量產(chǎn)品進(jìn)行擾動，得到高分辨率的土壤含水量產(chǎn)品。本文選取2016 年6-8 月的ASMR-2 產(chǎn)品數(shù)據(jù)，進(jìn)行月均值處理后，通過隨機(jī)森林算法[28]建立土壤含水量產(chǎn)品數(shù)據(jù)與Landsat 多光譜遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的聯(lián)系，進(jìn)行土壤含水量參數(shù)的尺度降解，最終獲得6-8 月的土壤含水量均值結(jié)果，如圖5 所示。

圖5 土壤含水量反演結(jié)果Fig.5 Inversion results of soil moisture

2.1.4 大氣濕度反演

大氣濕度從ERA5 大氣再分析資料中提取，采用位勢高的再分析資料數(shù)據(jù)需轉(zhuǎn)換為大地高系統(tǒng)[29]。基于克里金插值法對大氣再分析數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化處理，在此基礎(chǔ)上，計算得到2016 年6-8 月的大氣濕度均值數(shù)據(jù)，如圖6 所示。

圖6 大氣濕度數(shù)據(jù)結(jié)果Fig.6 Results of atmospheric humidity

2.2 層次分析法

指標(biāo)權(quán)重的確定采用層次分析法。層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)由美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty[30]于20 世紀(jì)70 年代初提出，主要包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、要素層和指標(biāo)層，其原理主要是將指標(biāo)層要素兩兩比較得到判斷矩陣，再根據(jù)矩陣的特征值和特征向量確定指標(biāo)權(quán)重。層次分析法的步驟主要包括：(1) 選取相關(guān)因素構(gòu)建指標(biāo)體系，建立層次分析模型；(2) 將因素按照影響程度的大小進(jìn)行排序，并根據(jù)判斷矩陣的標(biāo)度方法(表2)構(gòu)造判斷矩陣，求取判斷矩陣的最大特征值和特征向量；(3) 進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

表2 權(quán)重矩陣標(biāo)度及含義Table 2 Scales of weight matrix and their meaning

2.3 評價指標(biāo)體系構(gòu)建方法

2.3.1 礦區(qū)資源環(huán)境承載本底評價

資源可利用量占比是指被評價礦區(qū)可開采利用的煤炭資源量占被評價礦區(qū)所在區(qū)域的可開采利用煤炭資源總量的比例。計算公式如下：

式中：Pro為被評價礦區(qū)資源可利用量占比；Rt為被評價礦區(qū)煤炭資源剩余可采儲量(或保有儲量)；RT為被評價礦區(qū)所在區(qū)域煤炭資源剩余可采儲量(或保有儲量)。

根據(jù)計算得到的資源可利用量占比對承載本底進(jìn)行分級，分級標(biāo)準(zhǔn)見表3。

表3 礦區(qū)資源環(huán)境承載本底分級標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Classification standard for the resources and environment carrying capacity background in the mining area

2.3.2 礦區(qū)資源環(huán)境承載狀態(tài)評價

礦業(yè)開發(fā)指數(shù)(MDI)可以反映礦區(qū)資源環(huán)境的承載狀態(tài)。其中，煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)是指被評價礦區(qū)煤礦開發(fā)的工業(yè)增加值占被評價礦區(qū)所在區(qū)域的生產(chǎn)總值的比重，反映的是煤炭經(jīng)濟(jì)對評價區(qū)域生產(chǎn)總值的重要程度；煤礦就業(yè)指數(shù)是指被評價礦區(qū)的從業(yè)人員數(shù)占被評價礦區(qū)所在區(qū)域的人口總數(shù)的比重，反映的是煤礦產(chǎn)業(yè)影響人口就業(yè)的程度；采礦破壞指數(shù)是指煤礦開采對周圍生態(tài)環(huán)境等的破壞程度，利用礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)的差值來反映這種破壞程度；廢物排放強(qiáng)度是指煤礦開采過程中產(chǎn)生的工業(yè)廢氣、廢水、固體廢物等污染的程度；開發(fā)限制性指數(shù)為約束性指標(biāo)，用來調(diào)節(jié)承載狀態(tài)等級。煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)、煤礦就業(yè)指數(shù)、廢物排放強(qiáng)度的計算公式和開發(fā)限制性指數(shù)的約束內(nèi)容均參考文獻(xiàn)[31]。

采礦破壞指數(shù)計算公式為：

式中：Amdb為被評價礦區(qū)采礦破壞指數(shù)的歸一化系數(shù)；MEIb為理想狀態(tài)下的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)；MEIT為當(dāng)前狀態(tài)下的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)。

礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)MEI 可以用來表示礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的整體狀態(tài)，可以定量描述礦區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況的優(yōu)劣情況。植被覆蓋度、土壤含水量、大氣濕度和耕地面積分別反映了礦區(qū)植被覆蓋度情況、土壤環(huán)境狀況、大氣中水的含量以及人類活動影響。采用層次分析法確定4 個指標(biāo)的權(quán)重(表4)。

表4 礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)評價體系Table 4 Ecological environment evaluation index system of the mining area

為了得到礦區(qū)生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)，利用ArcGIS軟件的緩沖區(qū)工具，根據(jù)每個礦的矢量邊界生成6 km 的緩沖區(qū)作為計算區(qū)域，保證植被覆蓋度、土壤含水量、大氣濕度、耕地面積4 個指標(biāo)具有差異性。其中，植被覆蓋度、土壤含水量、大氣濕度均為遙感反演數(shù)據(jù)，耕地面積則是根據(jù)2016 年的土地利用分類數(shù)據(jù)，經(jīng)過量化得到柵格數(shù)據(jù)。最后，通過綜合計算得到MEIb和MEIT。

礦業(yè)開發(fā)指數(shù)MDI 計算公式為：

式中：MDI 為礦業(yè)開發(fā)指數(shù)；Em、Jm、Imdb、TPDQ、Kx分別為煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)、煤礦就業(yè)指數(shù)、采礦破壞指數(shù)、廢物排放強(qiáng)度、開發(fā)限制性指數(shù)；w1、w2、w3、w4分別為煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)、煤礦就業(yè)指數(shù)、采礦破壞指數(shù)、廢物排放強(qiáng)度的權(quán)重。

針對資源環(huán)境承載力評價建立層次分析模型如圖7 所示。經(jīng)資料調(diào)查和實(shí)地調(diào)查煤礦產(chǎn)業(yè)在當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的重要程度和相關(guān)人員建議，礦業(yè)開發(fā)指數(shù)中各個分指標(biāo)的重要程度排序如下：煤礦就業(yè)指數(shù)＞采礦破壞指數(shù)=廢物排放強(qiáng)度＞煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)。將指標(biāo)兩兩比較，根據(jù)其重要程度和礦區(qū)人員及專家建議確定分指標(biāo)的權(quán)重矩陣，見表5。

圖7 層次分析模型Fig.7 Model of analytic hierarchy process

表5 指標(biāo)權(quán)重矩陣Table 5 Index weight matrix

權(quán)重矩陣的最大特征值為4.006 32，特征向量為：[0.417 5、0.583 3、0.492 7、0.492 7]。一致性比例結(jié)果為0.002 3，小于0.1，通過一致性檢驗(yàn)，得到煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)、煤礦就業(yè)指數(shù)、采礦破壞指數(shù)和廢物排放強(qiáng)度的權(quán)重分別為0.20、0.30、0.25、0.25。

根據(jù)《國土資源環(huán)境承載力評價技術(shù)要求》(試行)[31]中的礦產(chǎn)資源承載狀態(tài)評價分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行等級劃分：若MDI≥80，則承載狀態(tài)為盈余；若60≤MDI＜80，則承載狀態(tài)為均衡；若MDI＜60，則承載狀態(tài)為超載。

2.3.3 礦區(qū)資源環(huán)境承載力綜合評價

在完成承載本底和承載狀態(tài)評價的基礎(chǔ)上，進(jìn)行礦區(qū)資源環(huán)境承載力綜合評價。將承載力等級分為大、較大、中、較小、小5 個等級，具體情況見表6。

表6 礦區(qū)資源環(huán)境承載力綜合評價等級劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 6 Classification standard of comprehensive evaluation grade for resources and environment carrying capacity in the mining area

3 評價結(jié)果分析

3.1 承載本底

將計算得到的資源可利用量占比結(jié)果按照礦區(qū)資源環(huán)境承載本底分級標(biāo)準(zhǔn)(表3)進(jìn)行分級，得到內(nèi)蒙古錫林浩特礦區(qū)資源環(huán)境承載本底評價結(jié)果(表7)。由結(jié)果可知，勝利一號礦、東二礦的承載本底為“高”，西二礦承載本底為“中”。總體來說，錫林浩特市3 個礦區(qū)的承載本底等級水平較高，煤炭資源自然稟賦條件較好，具有良好的礦產(chǎn)開發(fā)優(yōu)勢，可為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。

表7 錫林浩特礦區(qū)資源可利用量占比情況Table 7 Proportion of the resources available in Xilinhot mining area

3.2 承載狀態(tài)

礦業(yè)開發(fā)指數(shù)計算結(jié)果見表8。根據(jù)實(shí)地調(diào)查和資料調(diào)查，3 個礦區(qū)均沒有發(fā)生開發(fā)限制性指數(shù)所約束的內(nèi)容，無需對承載狀態(tài)進(jìn)行調(diào)節(jié)。從承載狀態(tài)評價結(jié)果來看，勝利一號礦、東二礦和西二礦的礦業(yè)開發(fā)指數(shù)分別為55.74、37.85 和31.99，3 個礦都處在超載狀態(tài)，亟需生態(tài)恢復(fù)措施來調(diào)整礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況。具體來看，3 個礦的采礦破壞指數(shù)均在70 以上，三者相差不大，表明煤炭開采活動對礦區(qū)及周邊地區(qū)的植被、土壤、大氣等都產(chǎn)生了一定的影響，需要自然和人工修復(fù)措施來進(jìn)行生態(tài)修復(fù)。可以種植沙打旺、苜蓿、檸條、沙蒿等叢生草本植物和灌木來進(jìn)行排土場綠化，或加強(qiáng)土壤改良技術(shù)，進(jìn)行土壤結(jié)構(gòu)重構(gòu)。相較于東二礦、西二礦而言，勝利一號礦的開發(fā)程度與污染物排放強(qiáng)度都更高，這表明勝利一號礦需要緊急制定相對應(yīng)的修復(fù)方案計劃，首要任務(wù)是要降低其污染排放，優(yōu)化選礦、洗礦工藝，清潔制煤。西二礦礦業(yè)開發(fā)指數(shù)與煤礦經(jīng)濟(jì)占比指數(shù)較低，采礦破壞程度高于勝利一號礦、東二礦，這表明此礦需要改進(jìn)開采計劃，提高開采工作效果，在降低開采破壞程度的同時，提升礦場的效益。

表8 礦業(yè)開發(fā)指數(shù)Table 8 Table of MDI

3.3 綜合評價

根據(jù)承載本底評價結(jié)果和承載狀態(tài)評價結(jié)果以及礦區(qū)資源環(huán)境承載力等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，可以得出內(nèi)蒙古錫林浩特礦區(qū)資源環(huán)境承載力評價結(jié)果，見表9。

表9 錫林浩特礦區(qū)資源環(huán)境承載力評價結(jié)果Table 9 Evaluation results of resources and environment carrying capacity in Xilinhot mining area

總體來看，錫林浩特市3 個礦區(qū)的資源環(huán)境承載力等級為“中”和“小”，并未達(dá)到承載極限，礦區(qū)的生態(tài)恢復(fù)和環(huán)境治理措施在一定程度上有效緩解了煤炭開采帶來的壓力，這與現(xiàn)有研究結(jié)果一致[32]。但對于3 個礦區(qū)來說，仍要在保證發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時，最大程度地將生態(tài)環(huán)境恢復(fù)到原始狀態(tài)，做到經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的同步可持續(xù)發(fā)展。尤其是西二礦這種承載能力小的礦區(qū)，需要重新擬訂開采計劃，制定詳細(xì)的生態(tài)環(huán)境修復(fù)計劃。

4 結(jié) 論

a.從承載本底和承載狀態(tài)2 個方面分別選取資源可利用量占比和礦業(yè)開發(fā)指數(shù)來綜合評價錫林浩特礦區(qū)資源環(huán)境承載力，得出勝利一號礦、東二礦、西二礦的承載力狀況處于中等偏下水平，說明3 個礦區(qū)經(jīng)過長時間的煤炭開采和消耗，資源環(huán)境承載力有所減弱，但由于生態(tài)修復(fù)措施的同步進(jìn)行，3 個礦區(qū)的環(huán)境并未嚴(yán)重惡化，證明評價體系可行。

b.在定性評價的基礎(chǔ)上，依托遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行定量評價，并以精細(xì)尺度評價礦區(qū)內(nèi)部及其周邊的承載力水平，得到的結(jié)果更加精確。但礦區(qū)這種特定場景具有研究范圍小的特點(diǎn)，在收集例如礦區(qū)人數(shù)、產(chǎn)量等非共享的統(tǒng)計資料時具有一定的困難，因此，部分未能獲取的指標(biāo)選擇了近似指標(biāo)代替，這就會造成結(jié)果有細(xì)小的偏差，今后要繼續(xù)探索更準(zhǔn)確的替代方法。