基于生态风险评价的采煤矿区土地损毁与复垦过程分析*
2017-06-12白中科曹银贵
孙 琦,白中科,2**,曹银贵,2
(1.中国地质大学土地科学技术学院 北京 100083;2.国土资源部土地整治重点实验室 北京 100035)
基于生态风险评价的采煤矿区土地损毁与复垦过程分析*
孙 琦1,白中科1,2**,曹银贵1,2
(1.中国地质大学土地科学技术学院 北京 100083;2.国土资源部土地整治重点实验室 北京 100035)
煤炭开采和复垦活动带来强烈的地表变化和生态环境扰动。该文以山西省平朔矿区为例,通过构建评价模型分析采煤矿区的生态风险动态变化。通过采用最小损毁累积模型测算风险源累积损毁影响值,利用遥感影像结合野外实测数据计算生态脆弱度指数,得出矿区2001年和2010年矿区生态风险值,分析不同开采年份中矿区由于采矿和复垦活动带来的生态风险变化。结果表明:随着煤炭产量的增加,2010年土地损毁的累积影响范围比2001年增长了7 095.17 hm2;但是已复垦排土场的损毁累积危害下降明显,并且随着矿区扰动区域的东移,采矿对研究区西部的影响也在减弱。经过10年的土地复垦与生态重建措施,已复垦的排土场生态风险值呈下降趋势,生态系统趋于稳定。在采矿扰动区中,2001年处于中等风险及以下的区域占比为0.02%,到2010年为16.77%。特大型采煤矿区扰动范围较大,但是采后土地复垦有助于降低局部生态风险的影响。通过研究矿区土地损毁情况、复垦过程和复垦后的状态,分析不同区域生态风险的动态变化,可以为矿区的生态环境治理和区域发展规划提供参考,为矿区管理和相关决策提供科学依据。
生态风险评价;生态脆弱度;土地损毁;土地复垦;采煤矿区
作为环境风险管理的重要组成部分及科学支撑,生态风险评价是当前环境管理领域中的重点和难点[1-3]。由以往的研究中可以看到,矿业开采与能源生产等会引发一系列的生态环境问题,威胁着区域生态环境的稳定与可持续性[4-6]。学者们对矿区的生态风险评价研究多为重金属污染风险评价和基于土地利用变化的景观风险评价,试图通过风险发生概率、生态损失度、生态承载力、景观格局指数等探讨生态风险发生的可能性与严重性[7-10]。随着矿业开采对土地扰动的增强,对矿区生态风险的研究也在不断深入,其定量评价方法的探讨已成为我国矿区生态风险研究的趋势[11-13]。
矿业开采使矿区土地利用类型处于快速变化的动态过程,矿区的土地损毁作为风险源,其对生态系统的潜在危害是一定时期内的累积风险[11],使用静态的景观生态风险评价结果不适宜表征矿区生态系统的组织与更新,有必要从可持续的角度定量化生态风险评价指标,反映矿区生态风险的动态变化。而学者对于矿区的生态环境评价多关注在运用生命周期理论对不同发展期的矿业城市进行评价[14-15],且遥感数据多用来判断景观动态变化特征[16-17],从时空变化趋势来分析矿区的生态风险变化的研究尚鲜见报道。在全球环境形势及我国经济发展与生态保护并存的制度下,研究矿区土地损毁情况、复垦过程和复垦后的状态,对潜在复垦区域进行生态风险评价,可以为煤矿区的生态环境治理和区域发展规划提供决策参考。
我国煤炭资源大部分处于干旱、半干旱的生态脆弱区,矿区在开采的过程中不可避免地造成大面积地表挖损和塌陷[18]、多次损毁、土壤生态破坏、植被受损、水土流失、土地和水污染等问题[9,19]。本文以山西省平朔矿区为例,利用2001年和2010年的Landsat TM影像数据,结合矿区地表土地损毁特征及开采和复垦两类活动带来的生态环境变化,分析一定时期内矿区生态风险变化的过程特征。
1 研究区概况和数据来源
1.1 研究区概况
平朔矿区位于山西省北部朔州市平鲁区内,属温带半干旱季风气候,年平均气温4.8~7.8℃,年降雨量428.2~449.0 mm,属于草原植被类型。地带性土壤为栗钙土和栗褐土,土壤有机质含量低、结构差、抗蚀能力弱,是桑干河流域土壤侵蚀最为严重的地区,同时本地区冬春季节风大风多,地表干燥。本地区生态系统抗逆能力差,属黄土高原典型的生态脆弱区。平朔矿区属于大型露井联采矿区[20],现包含3个大型露天矿、3个井工矿,处于不同的开采阶段,矿区范围近160 km2。地貌为黄土低山丘陵,海拔高度1 300~1 400 m。自2001年以来,矿区的生产呈现出持续稳定增长的趋势,原煤产量由2001年的2 180万t提高到2010年的10 388万t,增长4.77倍,年均增长1 174万t。截至2010年矿区已复垦的土地面积为 1 084.87 hm2,占已有排土场面积的33.45%,土地复垦类型主要以乔木林地和灌木林地为主。
1.2 数据来源
本文以2001年和2010年的TM影像为主要数据源,分别为2001年8月20日和2010年7月12日的Landsat 5平台数据,以ENVI 4.8软件为操作平台,对影像进行预处理,主要包括大气辐射校正、几何校正、影像裁剪等操作,并采用人工神经网络(artificial neural net)分类与目视解译相结合的方法,获得研究区2001年和2010年的土地利用数据;结合研究区特点,将研究区土地划分为耕地、草地、林地、城镇用地、农村居民点、交通运输用地、露天采坑、排土场剥离区、工业场地。此外,本文参考朔州市国民经济和社会发展统计数据、《朔州市土地利用总体规划(2006—2020年)》、朔州市2010年土地利用变更数据等,对遥感影像数据作补充,确保研究数据可靠;其他数据资料包括矿山实地调研数据成果、矿区1∶2 000地形图等。
2 研究方法
2.1 研究思路
矿区土地按不同的演变阶段可分为3种类型:原地貌、扰动地和复垦地。从土地生态系统的稳定性来看,原地貌处于原始的生态系统环境中,具有一定的稳定性;扰动土地因人为活动而处于快速动态变化中;复垦地是在露天采空区或原地貌上快速堆叠形成的人工重塑地貌上进行土壤重构与植被重建,生态系统处于再造过程中,具有一定的波动性。同时,由于平朔矿区是典型的露井联采矿区,开采类型为镶嵌型和叠加型,采矿作业相互作用加大了地质灾害、土壤侵蚀、水土流失等风险的发生。
风险源和风险受体是生态风险评价的重要组成,在矿区生态风险因果链研究的基础上[6],从风险压力的释放和承受风险的能力两方面构建生态风险评价指标体系,即土地损毁压力和生态脆弱度。将风险源确定为矿区土地损毁的各个环节,土地损毁造成的环境压力越大,生态系统承受的风险性就越高。基于最小累积阻力的连通性模型近年来在生态安全评价和景观格局优化等方面广泛应用[4,21-22],可以定量表征矿区生态风险源与受体间的风险累积关系。
风险受体在生态风险评价中通常被认为是研究区所在的各类生态系统,可以通过生态脆弱性评价来判断生态系统在特定时空尺度相对于外界干扰所具有的敏感反应和自我恢复能力[23]。如果生态环境本身较脆弱,其抵抗风险和恢复的能力也相应较低,承受风险的能力也弱,选取的指标既要反映生态系统结构的健康程度,同时又要反映生态系统服务功能的强弱,可从植被、气候条件、土壤侵蚀度以及环境质量等方面进行评价[24]。
2.2 矿区生态风险评价方法
2.2.1 评价指标体系
基于上述分析,将生态风险“暴露—响应”评价过程具体化为对风险源土地损毁累积评价和风险受体生态脆弱度评价两个方面,分别反映“矿业开采-生态系统”不同风险源、风险受体及其交互作用的特征,可以表征具体的开采、复垦活动或生态过程,通过对研究区30 m´30 m的像元进行评价实现矿区的生态风险空间上的响应。
土地损毁累积评价的准则层是土地损毁压力,各指标通过划分矿业活动扰动区获得矢量数据,进而通过空间分析方法提取指标值;二级指标包括土地损毁过程的7个具体指标(表1)。风险受体生态脆弱度评价则包括植被、湿度、土地利用类型等5个指标(表1),通过遥感手段和矿区野外调研实测数据获得。
基于德尔菲法和0~4对比评分法确定指标权重,即2个因子比较时,相对重要程度有以下3种基本情况:1)影响很大的因子得4分,另一很小的因子得0;2)较大影响的因子得3分,另一影响较小的因子得1分;3)同样影响的因子各得2分。对这12个指标进行标准化,定量表征矿区生态风险(表1)。
对指标值采用极差标准化的方法,公式为:
式中:Xa′为指标xa的标准化值,xa为某指标x的取值,xmax为指标x的最大值,xmin为指标x的最小值。
2.2.2 评价方法
2.2.2.1 土地损毁累积评价
通过土地损毁的累积作用(cumulative effect, CE)表征不同类型损毁土地的综合危害的作用大小,通过各类土地损毁压力值及风险源对外扩散耗费系数(sprawl resistance index,SRI)进行量化,即风险源作用到空间上某点的生态阻力越小,则此点累积的土地损毁危害越高,生态风险越高。
式中:CEi表示空间内任意像元对某类风险源的累积损毁值,表示矿区损毁耗费程度的标准化值,β表示对应像元的土地损毁压力指标中的指标权重,SRIi¢是该类风险源的扩散到此点时的耗费系数的标准化值,i为30 m×30 m的像元单位。
表1 矿区生态风险评价指标体系Table 1 Ecological risk evaluation index system of mining area
扩散耗费系数SRI可借助GIS中Cost distance模块进行计算,任一单元的耗费成本(cost)越高,越有利于该单元抵抗外来风险。借鉴景观评价中对土地利用类型的划分情况,将Cost值设置为林地赋值1,草地赋值0.6,耕地赋值0.4,居民点赋值0.3,裸地赋值0.2,采矿用地与交通设施用地赋值为0[4]。
2.2.2.2 生态风险脆弱度评价
风险受体生态脆弱度各指标的选择依据和计算方法如下:
1)湿度指数(WET):通过监测矿区地面土壤湿度及其变化规律,可为恢复矿区土地原貌、恢复植被覆盖等工作的展开提供基础信息[25]。采用Crist提出的公式提取所需指数[26],根据植被指数信息和地表温度信息,采用温度植被干燥指数法反演得到研究区的土壤湿度信息。
2)裸土指数(NDSI):由纯裸土指数SI和建筑指数IBI二者合成,是由于本研究区中不只有单纯的裸土,还有相当一部分的工业用地硬化表面,具体指标选用及计算方法参考徐涵秋提出的指数计算方法[27]。
3)植被覆盖度:植被是生态系统的主体成员,植被覆盖度可以作为农业、环境遥感监测和评估分析的定量因子[28],与单纯强调绿地面积不同,植被覆盖度更能反映植物的功能属性和生态系统的健康程度[29]。本研究借鉴前人研究结果[30],将NDVI>0.5的像元认为纯植被像元,当NDVI<0.2时,作为纯裸土像元,植被覆盖度(Pv)采用下式计算:
式中:NDVImax取值为0.5,NDVImin取值为0.2。
4)生态服务价值:土地利用类型是最常见的景观表达方式之一,可以直观表达人类活动过程,借鉴生态系统服务价值的表述方式来进行赋值。有学者根据地域特征提出了山西省的生态服务功能价值的当量[31-32],而矿区生态系统具有一定的特殊性[33-35],通过参考前人研究得到不同土地利用类型的生态系统服务价值(表2)。
表2 平朔矿区不同土地利用类型的生态系统服务价值当量Table 2 Ecosystem service value of different land use types in Pingshuo Coal Mine
5)土壤侵蚀度:土壤侵蚀程度反映土体的稳定性。由于采矿、排土造成土壤侵蚀加剧,研究区内土壤侵蚀包括风蚀、水蚀和工程侵蚀,考虑因子包括坡度、植被覆盖度等。根据平朔矿区历年统计数据、资料和图件得出研究区内不同区域的土壤侵蚀模数。
生态脆弱度的计算方法如下:
式中:EVIi表示露天矿内任一像元上的生态脆弱度指数(ecological vulnerability index),WVj为各指标权重,Vij¢为Vij的标准值,Vij为相应的指标值,j表示生态脆弱度评价中的评价指标,i为30 m×30 m的像元单位。
2.2.3 矿区生态风险评价
借鉴理想景观向量模型[36-37]可得到生态风险评价的计算方法如下:
式中:ERVi是研究区空间单元上的生态风险值(ecological risk value),EVIi是生态脆弱度值,CEi是土地损毁累积作用值,i为30 m×30 m的像元单位。
为了进一步说明生态风险值的空间分布差异和土地扰动类型间的变化,在研究区设置两条剖面线,经过原地貌、已复垦排土场、工业场地、未复垦排土场、井工开采、露井复域、露天采区和剥离区8类区域(图1),对不同区域的生态风险值进行比较。
3 结果与分析
3.1 矿区土地损毁生态风险累积
随着开采活动的推进,研究区土地扰动类型面积扩大、类型增加(图1)。2001—2010年露天开采造成大量土地被剥离、挖损、塌陷、压占和占用,原地貌向剥离区、采场和排土场等类型转变,新增土地损毁面积为2 767.79 hm2,露天采场面积增加428.09 hm2,未复垦排土场面积增加为1 281.32 hm2,其中二次损毁的排土场面积为 1 449.04 hm2;至2010年研究区已复垦排土场1 084.87 hm2,与损毁土地的面积比为1∶4,低于2001年的1∶3。研究期内年均复垦面积为46.93 hm2,年均土地损毁面积276.78 hm2,复垦速度低于土地的损毁速度。从土地扰动类型的年度变化来看,2001—2010年剥离区的变化最为剧烈,年均变化率为16.92%,其次是未复垦排土场,为14.61%。
2001—2010年土地损毁累积危害值(CE)的空间分布、区域大小发生了明显变化(图2)。2001年和2010年的损毁累积危害高值区域(0.7≤CE<1)为剥离区、采矿区和工业场地,中值区域(0.35≤CE<0.7)是未复垦的排土场和距离较近的原地貌,低值区域(0≤CE<0.35)是远离矿业开发扰动的原地貌。随着煤炭开采量增加及井工煤矿和研究区东北方向东露天矿的投入使用,2010年土地损毁的累积影响范围(CE>0.35)达 24 113.23 hm2,比 2001年增长了7 095.17 hm2。其中,已复垦排土场的损毁累积值明显下降,并随矿区扰动区域的东移,对研究区西部的影响减弱。
3.2 矿区生态脆弱度指标分析
将矿区生态脆弱度评价指标分为5个等级(表3),定量揭示两个研究期5个指标的面积变化。2001年WET指数主要分布在0.4~0.8,2010年则主要分布在0.6~1.0,整体呈增长趋势,且在0.8~1.0范围内2010年比2001年增加8 394.91 hm2。NDSI指数在2001年主要分布在0.4~1.0范围中,而2010年向低值区域转移,主要分布在0.2~0.8,2010年0.4~0.6中值面积明显增加。两期植被覆盖度在不同值域的分布较稳定,2010年相比2001年植被覆盖情况总体呈下降态势,植被覆盖度小于20%的区域面积增长较多。矿区的生态服务价值低值区面积(0~0.4)在2010年相比2001年增长了1倍;2001—2010年间,由于煤矿的开采,原地貌耕地、林地和草地面积大量减少,转化为剥离区、露天采坑、排土场等土地利用类型,生态系统服务能力下降; 0.4~0.6这一范围的面积也呈下降趋势,由于复垦地多适宜优先恢复为林草地,故区域内耕地面积减少;高值区数据变化不明显,研究区内林草地的损毁与恢复水平基本持平。研究区原地貌是风蚀和水蚀并重区,但在矿区内由于采矿工程造成的工程侵蚀重于原地貌,随着排土场面积的扩大,土壤侵蚀强烈的区域面积也在增加(0.6~1)。
结合研究区的扰动变化图(图1)进行交互分析,有助于了解到矿区生态环境的退化和改善情况。从图3中可以看出剥离区和未复垦排土场等区域其生态脆弱度属于高值区,但是会随着矿业开采的推进和复垦工程的实施而发生空间的变化。这两类区域的地表植被组成基本没有,保水能力差,土壤侵蚀严重,容易引发地质不稳定、水土流失、扬尘污染等问题。工业场地区的生态脆弱强度没有明显变化,在空间上表现为面积的扩大。已复垦的排土场的评价结果较复杂,总体为低生态脆弱度,并表现出良性变化趋势,局域生态系统稳定性优于原地貌。其中已复垦内排、西排及南排的生态系统恢复情况极好,少数中度脆弱区受到早期排土技术不科学和后期管护不当的影响:南排西南区域由于矸石自燃造成植被大量死亡,大面积的表土裸露,还有部分区域有灌浆灭火用的混凝土浆料溢出;西排部分区域由于火灾的影响造成了植被的退化。生态脆弱度的变化反映了伴随着植被消失和重建、土壤结构发生较大改变的过程中矿区生态系统结构及功能的变化。
图2 2001年和2010年平朔矿区土地损毁风险累积危害Fig.2 Land destruction cumulative effect in Pingshuo Mining Area in 2001 and 2010
3.3 矿区生态风险空间异质性
对于生态风险值(ERV)采用ArcGIS中的自然裂点法进行划分,2001年的裂点为[0.00,0.13,0.26, 0.40,0.53,0.66,0.79,1.00],2010年的裂点为[0.00, 0.29,0.40,0.50,0.61,0.71,0.82,1.00]。据此将ERV分为4个等级:高风险区,0.71 从图4可以看出,2001—2010年平朔矿区的生 态风险分布发生了较大改变。2001年受采矿扰动区域(采矿区和复垦区)的像元数为34 377个,2010年为105 964个,分别占两期研究区像元总量的9.76%和30.08%。在扰动区中,2001年处于中等风险及以下的区域仅为0.02%,2010年为16.77%,可以看出虽然矿区开采范围在扩大,但是随着采后复垦工作的开展,局部生态风险降低。在两个评价期中均为已复垦排土场的安太堡南排土场和西排土场,生态风险均值发生显著变化,南排土场从0.64降低0.50,西排土场从0.62降低到0.46。排土场的均值差异反映平朔矿区多年复垦期的变化,由于早期排土工艺不规范南排土场出现诸如滑坡、矸石自燃等生态问题,评价结果表现出较高生态风险;西排土场排土和复垦时间晚于南排土场,但是排土工艺较南排土场科学合理,对生态系统的维护有一定正向影响,经过10年的管护表现为低生态风险。 表3 2001年和2010年平朔矿区生态脆弱度指标不同等级的面积Table 3 Areas of different levels of ecological vulnerability indexes in Pingshuo Mining Area in 2001 and 2010 hm2 图3 2001年和2010年平朔矿区生态脆弱度空间分布变化Fig.3 Spatial distribution maps of ecological vulnerability in Pingshuo Mining Area in 2001 and 2010 图4 2001年和2010年平朔矿区生态风险分布Fig.4 Distribution of ecological risk in Pingshuo Mining Area in 2001 and 2010 剖面线a和b分别经过原地貌、已复垦排土场、工业场地、未复垦排土场、井工开采、露井复域、露天采区和剥离区8类扰动区(图1),其经过的像元风险值形成剖面曲线,见图5。剖面线a经过的生态风险值由图5A和图5C表示,图中显示原地貌的生态风险基本无变化;已复垦的南排在2010年风险值上升且上下波动,这是由于南排发生了大面积的自燃,局部生态受损严重;2010年已复垦的安太堡内排生态风险值明显下降; 2001年尚在进行开采和剥离的区域已经发展成为工业场地和未复垦的排土场,2010年的生态风险值较十年前有小幅下降;未复垦排土场的风险值远大于已复垦的排土场。 图5 2001年(A,B)和2010年(C,D)平朔矿区生态风险剖面a(A,C)和剖面b(B,D)分析Fig.5 Ecological risk analysis along hatching line a(A,C)and hatching line b(B,D)in Pingshuo mining area in 2001(A,B)and 2010(C,D) 剖面线b在2001年所经过的区域相对简单, 2010年此区域的扰动类型随着采矿推进而丰富起来(图5B和图5D)。位于研究区西南部的原地貌区域在2010年土地利用类型没有发生变化,但受到井工开采的影响,其生态风险值上升,且不稳定,在0.65的数值上下波动;工业场地的风险值基本平稳;安家岭西排经过10年的土地复垦措施,生态风险值显著降低,但风险值变化不稳定且浮动较大,低值小于0.45而高值达到0.80,该区域受井工开采影响属于露井复域,增加了如排土场的不均匀沉降、边坡稳定性、土壤侵蚀度等风险发生的概率和强度;已复垦的安家岭东排由于复垦年限较短且距离露天采区近,生态风险值仍较高;2010年处于两处剥离区之间的原地貌生态风险值受到距离剥离区的远近影响而出现高低不同的变化。 1)本研究以位于生态脆弱区的平朔矿区为研究对象,通过构建生态风险评价模型表征煤矿开采过程中潜在生态风险问题以及土地复垦与生态重建工程对区域生态环境的保护和改善。该模型从土地损毁累积危害和生态系统脆弱度两方面评价了矿区生态系统受损度和承受风险的能力,综合反映矿区经过多年开采和复垦不同区域生态风险的变化,其评价结果符合矿区的实际。通过综合遥感技术和实地测量数据,不仅可以定量评价矿区生态风险值,并实现了评价结果和变化的可视化。 2)矿区生态风险的大小和变化与矿区开采速度、土地损毁面积大小、开采过程科学性和土地复垦措施密切相关。由评价结果可知,经过10年的土地复垦与生态重建措施,已复垦的排土场生态风险值呈下降趋势,生态系统趋于稳定。特大型露井联采矿区扰动范围较大,但是随着采后复垦工作的开展,有助于降低局部生态风险的影响。 3)通过研究矿区的土地损毁与复垦过程,评价生态风险的动态变化,可以识别和确定不同阶段的潜在风险影响以及部分有待优化的用地类型和采矿环节。在开采之前预测可能发生的生态风险,在采矿过程中介入人工干扰手段尽量避免或减少开采对生态系统的破坏,在采矿活动结束后及时进行生态系统的恢复与重建,可以有效避免生态系统的灾难性破坏。作为区域生态系统的风险源,矿区土地复垦应从单一的土地利用类型的数量和质量需求向生态功能需求转变,如何建立可持续发展的生态矿区、构建系统性和统筹规划的复垦矿区有待进一步的研究并具有现实意义。 References [1]Barnes D G,Dourson M.Reference dose(RfD):Description and use in health risk assessments[J].Regulatory Toxicology and Pharmacology,1988,8(4):471–486 [2]Gentile J H,Harwell M A,van der Schalie W H,et al. 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Ecological risk assessment;Ecological vulnerability;Land destruction;Land reclamation;Coal mining area Feb.10,2017;accepted Mar.22,2017 TD88;X171.4 A 1671-3990(2017)06-0795-10 10.13930/j.cnki.cjea.170113 孙琦,白中科,曹银贵.基于生态风险评价的采煤矿区土地损毁与复垦过程分析[J].中国生态农业学报,2017,25(6): 795-804 Sun Q,Bai Z K,Cao Y G.Process analysis of land destruction and reclamation in coal mining areas using ecological risk assessment[J].Chinese Journal of Eco-Agriculture,2017,25(6):795-804 * 山西省科技重大专项(2012BAC10B00)资助 **通讯作者:白中科,主要从事土地整理复垦与生态修复、环境影响评价研究工作。E-mail:baizk@cugb.edu.cn 孙琦,主要研究方向为土地复垦与生态修复。E-mail:qsun2016@126.com 2017-02-10 接受日期:2017-03-22 * This work was supported by the Key Science and Technology Project of Shanxi Province(2012BAC10B00). **Corresponding author,E-mail:baizk@cugb.edu.cn4 结论与讨论
(1.School of Land Science and Technology,China University of Geosciences,Beijing 100083,China;2.Key Laboratory of Land Consolidation and Rehabilitation,Ministry of Land and Resources,Beijing 100035,China)