高潜水位煤矿区综合风险空间评价体系构建

刘兆敏，雷少刚，金 丹，付尉敏，景日馨，张家强

(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所，中国科学院流域地理学重点实验室，江苏 南京 210008；2.中国科学院大学资源与环境学院，北京 100049；3.中国矿业大学矿山生态修复教育部工程研究中心，江苏 徐州 221116；4.山东省煤田地质局采煤塌陷地与采空区治理工程研究中心，山东 济宁 272100；5.中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221116；6.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 221116)

我国是“富煤贫油少气”的国家，2019年累计原煤产量达到38.46亿吨，占世界煤炭总产量的47.31%，居世界第一。随着煤炭开采利用范围扩大，出现大面积地表沉陷，耕地损失，植被退化，改变地形、景观与生物多样性，污染物扩散，诱发疾病与死亡。2019年全国原煤产量排名前十的省份，山东省、安徽省、河南省均处于高潜水位地区，煤矿区内具有采后易积水、多煤层多次开采、沉陷深度大、开采时期长的特点，大量农田变为沼泽，还伴随诸多环境污染，制约了资源城市的可持续发展。

国内学者们对煤矿区风险评价主要围绕土地损毁、重金属污染等单一风险类型。此外，由于煤炭开采周期长、影响范围广泛、风险构成机制复杂，还存在一些对单个系统风险的评价，如环境风险评价、生态风险评价、地质风险评价、社会经济风险评价。近年来，国内外研究者针对煤矿区风险评价的理论与方法开展了一系列研究，文献[14]提出了矿区生态风险的识别步骤与方法，文献[15]研究了环境敏感地区煤炭开采影响的预测方法，文献[16]构建了典型高潜水位煤矿区生态风险识别与评价方法，文献[17]探讨了一种用于煤炭工业环境评估的耦合方法(C-EIA)，文献[18]分析了潜在环境污染参数在信息系统(IS)中的影响、度量和输入。总的来说，煤矿区风险评价方法与应用研究已取得了很大进展，但现有的风险评价针对不同地质特征、开采特点的煤矿区的专门性研究较少。此外，常见的单一风险类型或单个系统风险评价缺乏对风险的全方位思考，在风险等级的判定上仍有些片面。

合理的综合体系构建可以更全面的分析风险类型与程度，对风险进行分级，制定不同的风险监控与预警措施，为煤矿区治理提供决策指导。本文基于现有理论和方法，通过风险源、风险受体和暴露响应过程分析，研究高潜水位煤矿区的风险表征，突破只针对单一风险类型或单个系统风险评价的研究惯性，探讨煤矿区综合风险评价指标体系与技术流程，借助大数据获取、RS、GIS等手段，以淮南煤矿区为例，讨论体系的具体应用。

1 高潜水位煤矿区综合风险分析

高潜水位煤矿区综合风险分析的前提是对研究区开展综合调查，包括地形地貌、气候、水文、土壤、植被、基础设施、产业经济等，了解煤矿区的矿井生产计划、开采方式、沉陷现状。采用多元大数据获取的方式收集数据，如文献调研、实地采样与实验室分析、遥感影像处理分析等。

暴露-响应过程分析是风险源对风险受体的不同作用过程的分析。在对风险源和风险受体识别的基础上，风险源通过一系列物理、风化、侵蚀等过程作用于风险受体，形成不同的风险表征。这一过程有助于明确煤矿区风险类型，选择合适的指标参与风险评价。

2 综合风险评价技术流程

煤矿区风险评价一般遵循“评价单元划分、指标选取、权重确定、综合评价、结果验证”的过程，根据高潜水位煤矿区综合风险空间评价的要求对其进行补充完善，建立技术流程如图2所示。

图1 高潜水位煤矿区综合风险分析框架

图2 高潜水位煤矿区综合风险空间评价技术流程

3 综合风险指标体系研究

高潜水位煤矿区的风险主要表现为环境污染风险、水土流失风险、洪涝风险、土地破坏风险、生态系统服务功能损失风险以及社会经济风险。

3.1 环境污染风险指标

煤矿区环境污染形式多样，其中有三类污染危害最大。煤矸石浸水后淋滤液以及矸石自燃会污染土壤、水源和大气。塌陷积水面地势较低，周围N、P、K等营养元素沿径流流入积水区，造成水体富营养化。煤炭开采过程中矿井排水、洗选、运输等均会导致重金属元素扩散，危害人体健康。故选择煤矸石堆积、水体富营养化和重金属元素含量作为环境污染风险指标。

通过实地采样和RS手段获取矸石山坐标、水体营养盐或叶绿素实测值、重金属元素实测值、遥感影像。对矸石山进行缓冲区分析，距离矸石山越近，环境污染越严重。将遥感波段信息与各要素实测值进行反演，得到水体富营养化程度和重金属元素含量。

3.2 水土流失风险指标

煤矿区水土流失使耕地减产甚至绝产，主要是由于受塌陷形成的附加坡度影响，塌陷面地表对土壤和水分的固着能力减弱，故选择附加坡度指标表示水土流失风险。

基于实地测量得到的塌陷面实测高程点，空间插值得到塌陷面地形要素，利用GIS的三维分析工具生成附加坡度指标数据。

3.3 洪涝风险指标

高潜水位煤矿区内常有深浅不一的积水坑，采煤沉陷破坏了原来的水系统循环和存储条件，在暴雨或连续降雨天气容易诱发洪涝灾害，故塌陷积水是影响煤矿区洪涝风险的关键指标。

运用实地考察或者遥感影像水体信息提取的方式得到积水范围，对积水面进行缓冲区分析，与积水面的距离越近，洪涝风险越高。

3.4 土地破坏风险指标

采煤塌陷是一种破坏力强、影响广泛的地质灾害，且煤炭的持续开采意味着矿区仍会继续塌陷，威胁居民财产与生命安全。因此将地面塌陷与塌陷区稳定性均列入衡量土地破坏风险指标体系中。

通过实地测量与文献调研收集塌陷面范围，塌陷面水平变形、曲率、倾斜变形等物理数据以及矿井开采计划。通过缓冲区分析与地表沉陷预测技术分别得到研究区的地面塌陷与塌陷区稳定性数据。

3.5 生态系统服务功能损失风险指标

生态系统服务功能分为调节气候、涵养水源、保持土壤等九类。煤矿区作为建设用地，大部分服务功能效用不明显，只选择土壤侵蚀和水源涵养指标。虽然土壤侵蚀和前述水土流失风险形成上有近似，但风险源不同，前者受自然条件影响，后者则是人为活动导致的。

从公开数据网站收集降雨量、蒸散发、土壤属性、遥感影像和DEM数据，利用RS和GIS手段得到参与InVEST模型土壤侵蚀模块和产水模块的运算的各参数，输出土壤侵蚀和水源涵养指标值。

3.6 社会经济风险指标

采煤塌陷造成的直接社会经济风险包括居民人身安全损失以及房屋、耕地损毁等，需要政府或煤炭企业组织搬迁安置。耕地损毁以及矿井闭矿造成大量居民失业，不仅需要促进再就业，还要加快产业转型。综合考虑选定人口变化率、接续替代产业发展项目、失地农民创业园、耕地面积变化率、搬迁居民安置五个关键指标表示社会经济风险。

通过实地调查与遥感影像收集获得道路数据、重要地物坐标、遥感数据。对接续替代产业发展项目与失地农民创业园进行缓冲区分析。利用RS技术处理夜间灯光遥感数据并对遥感影像监督分类得到人口分布与耕地面积。将分类得到的建设用地信息叠加已搬迁安置的村庄数据、塌陷范围，得到搬迁居民安置指标值。

4 综合风险计算方法

4.1 指标因子权重值的确定

指标权重的确定采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)与比例标度法(1-9标度法)，收集相关专家学者对各指标两两比较的打分结果，建立判断矩阵。

对判断矩阵进行一致性检验，检查判断的逻辑是否一致，得到一致性指标CI=0.019，CI=0.059，CI=0.025，对照随机一致性指标RI表，计算得到一致性比例CR=0.037，CR=0.053，CR=0.020，CR值均小于1，一致性检验合格。

经计算，高潜水位煤矿区综合风险空间评价的各因子权重结果如表1所示。

表1 高潜水位煤矿区综合风险指标权重计算结果

4.2 综合计算

评价指标可分为正向贡献类指标、负向贡献类指标，参与综合计算前需进行归一化标准处理。

正向贡献类指标包括煤矸石堆积，水体富营养化、重金属元素含量、附加坡度、塌陷积水、地面塌陷、土壤侵蚀、人口变化率。对这类指标进行归一化标准处理

(1)

式中：

b

表示指标的归一化值，

x

表示指标的实际值，max

x

和min

x

分别表示指标最大和最小值。

负向贡献类指标包括塌陷区稳定性、水源涵养、接续替代产业发展项目、失地农民创业园、耕地面积变化率、搬迁居民安置。对这类指标进行归一化标准处理

(2)

定性指标需要定量化处理后才能参与评价，对这类指标分档取值，各指标取值范围保持一致。

采用加权求和的方式综合计算各层次风险评价结果，基本公式如下

(3)

式中：

W

表示评价指标的权重，

b

表示评价指标的参评值。

5 实证分析

5.1 研究区概况

如图3所示，淮南煤矿区位于安徽省中部偏北，属暖温带半湿润季风气候区，煤炭资源丰富。煤炭开采为多煤层开采，随着煤炭开采时序推进，沉陷面积和沉陷深度持续增大，因潜水位高，塌陷后形成大面积常年积水。截止2019a初，淮南煤矿区塌陷面积已达243.89km，影响涉及30余个乡镇，48.7万居民，占全市总人口的13.9%。

图3 研究区位置示意图

5.2 研究区综合风险空间评价

研究区范围内采用网格法划分出500m×500m的风险单元。通过大数据多元获取方式收集淮南煤矿区2017a的地形地貌、降雨、土壤属性、遥感影像(2010～2017a多时期)、道路、交通等数据，按照前述方法处理数据，归一化后与指标权重叠加计算，可视化得到淮南煤矿区2017a6类单项风险空间分布图(见图4)与综合风险空间分布图(见图5)。

(a)环境污染风险 (b)水土流失风险

(c)洪涝风险 (d)土地破坏风险

(e)生态系统服务功能损失风险 (f)社会经济风险图4 淮南煤矿区2017年6类单项风险空间分布图

图5 淮南煤矿区2017a综合风险空间分布图

淮南煤矿区综合风险评价结果显示，风险等级从低到高的风险单元数分别为966、939、565、323、111个，占总数的33.26%、 32.33%、 19.46%、11.12%、3.82%。高风险区位于塌陷坑附近，受采煤扰动影响最为显著，水土流失风险、洪涝风险、土地破坏风险的风险等级均较高，当地政府应予以高度重视。中风险区和较高风险区也是塌陷问题比较严重的区域，尤其是建设用地类型，社会经济风险等级高，塌陷造成的损失更为严重。低风险区和较低风险区远离风险源，生态环境比较稳定，且大多是草地、林地等，其综合风险较小。

5.3 风险防控

根据综合风险空间评价结果，将高风险区划为一级风险防控重点区域，优先实施治理和复垦措施，其次将较高风险区和中风险区划为二级风险防控重点区域。居住区作为易损性较高的地类，按照《建设项目环境影响评价分类管理名录》中规定的环境敏感区，将其确定为环境保护区。

图6 淮南煤矿区综合风险防控

煤矿区风险防控以风险评价为基础，通过一定的技术手段、政策、措施等消除或降低风险发生的机率以及损失。

1)根据煤矿区6类单项风险空间评价结果，针对不同风险类型、风险程度制定风险防控措施计划，包括调整生产计划、传统工程技术、生物工程技术和生态工程技术等。

2)统筹规划风险治理工作，协调人力、物力、财力资源的调配。依据治理目标、治理对象、土地利用要求等制定治理方案和治理强度，并对方案的施行监督管理，对治理与复垦成果进行验收。

3)明确政府、煤炭企业、个人的责任范围，形成政府主导、煤炭企业配合、公众参与的发展结构。重视政府各部门之间的协调配合，责任落实，追究到人，避免权力交叉，权责模糊。

6 讨论与结论

高潜水位煤矿区综合风险空间评价体系对于高潜水位煤矿区具有一定的普适性，与单一风险类型的风险评价相比，该体系考虑多种风险类型的叠加；与单个系统风险评价相比，该体系既考虑了风险致因因子的自然属性，也考虑了风险承载体的社会经济属性，评价结果更为科学。以淮南煤矿区为例，应用该体系研究综合风险空间分布，评价结果符合研究区的实际情况，说明该体系在实际应用中相对可靠。

高潜水位煤矿区综合风险空间评价体系强调空间异质性，便于将研究区的风险分为不同等级，因地制宜采取治理措施。故在数据获取上有一定的难度，要求参与评价的数据必须具有空间性，传统的数据获取方法肯定是不行的，需要借助大数据多元获取手段。

未来还可以从以下几个方面展开进一步研究：

(1)指标权重确定，指标权重的确定直接影响评价结果的客观性，权重的确定不仅可以用层次分析法，还可以采取模糊综合评价法、隶属函数法、数理统计法中的一种或多种；

(2)指标分级标准，明确的指标分级标准不仅可以提升评价的客观性，还有利于在不同研究区之间建立横向比较；

(3)煤矿区环境效应评价，即对生态、环境、地质条件等复杂程度进行评价，配合煤矿区综合风险评价可以确定区域内开展治理的难度与达标度。