基于RSEI模型的平朔矿区生态环境变化研究

2022-04-14毕卫华钱倬珺赵庆合姜念念李清彩花逢春

中国矿业 2022年4期

毕卫华，钱倬珺，王辉，赵庆合，姜念念，李清彩，花逢春

(1.皖北煤电集团有限责任公司通防地测部，安徽宿州 234000；2.中国矿业大学公共管理学院，江苏徐州 221116；3.中国矿业大学矿区土地利用与生态安全治理研究中心，江苏徐州 221116；4.山东省地质矿产勘查开发局第二地质大队，山东济宁 272100；5.中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 221116)

煤炭资源开发在保障我国经济社会发展的同时也给生态环境带来诸多负面影响，例如地表塌陷、矿坑积水、占用农田、废水和废渣排放等[1]。山西省朔州市煤炭资源丰富，自1987年开采至今，带动了当地经济发展、城市建设，提高了整体就业率，但长期大规模开发利用导致煤炭资源耗费率高，损失浪费情况严重，露天采区土地挖损、压占总面积逐年增长；井工开采导致地面不均匀下沉，建筑物开裂、倾斜、倒塌，道路凹凸不平，加剧坡地水土流失[2-3]。

遥感技术在生态环境变化动态监测方面发挥越来越重要的作用，如反演地表温度监测城市热岛效应[4-5]、利用遥感数据提取归一化植被指数研究森林、草原生态变化[6-7]、利用水体提取模型分析流域生态变化等[8]。但研究多采用单一生态指标或多种生态指标简单加权，选取多个生态指标建立生态评价模型进行综合监测评估更能准确反映生态环境质量。本文选用的遥感生态指数模型(remote sensing ecology index，RSEI)由学者徐涵秋提出，选取绿度、湿度、干度、热度四个生态指标，根据主成分的贡献率建立模型，综合评价区域生态环境变化[9-10]。目前，国内学者应用遥感生态指数模型对永定矿区、神东矿区、紫金山矿区等进行了生态环境质量评价[11-13]，在矿区生态环境监测应用方面取得了一定成果。

1 研究区与数据来源

1.1 矿区概况

平朔矿区地处山西省北部朔州市平鲁区，位于宁武煤田北端，地理坐标为：东经112°17′～112°27′，北纬39°25′～39°35′，属于温带半干旱大陆性季风气候，年平均气温4.8～7.5 ℃，年平均降水量428.2～449 mm，地形以山地、丘陵为主，为强烈侵蚀的黄土丘陵生态脆弱区，矿区南北长23 km，东西宽22 km。平朔矿区包括安太堡露天矿、安家岭露天矿、东露天矿、井工一矿、井工二矿、井工三矿6个煤矿及其配套选煤厂，面积为158.73 km2，地理位置及煤矿总体布局如图1所示。1987年安太堡露天矿按期投产，1987—1991年，平朔公司原煤产量由154万t增长到1 337万t，2003年安家岭露天矿投产，2005年井工一号矿、井工二号矿投产，2006年井工三号矿投产，至2007年原煤产量增长至7 286万t，2009年东露天矿开始建设。自1987年开采至今，平朔矿区的煤炭开采经历了创业、发展、跨越、转型四个发展阶段，1987—2007年平朔矿区处于创业阶段和发展阶段，致力于大规模煤炭开采，产量高、消耗高，对生态环境破坏严重。

图1 平朔矿区地理位置及煤矿总体布局Fig.1 Location of Pingshuo Mining Area and its coal mines layout

1.2 矿区修复概况

从2007年起，平朔矿区进入跨越阶段和转型阶段，绿色可持续发展逐渐成为企业发展核心理念，2008年平朔矿区积极开展安家岭露天矿、安太堡露天矿复垦工作，复垦土地4万余亩(1)1亩约等于666.67 m2。，排土场植被覆盖率高达90%。平朔矿区总体地表植被覆盖度由40.9%上升至57.3%，基本恢复原有绿化水平。其中，植被恢复区面积4 000亩，种植油松、云杉、沙棘、柠条等30余种生态植被，植被覆盖率高达95%；种植园区面积4 900亩，并已通过原国土资源主管部门验收；农牧示范区面积9 700亩，主要发展现代设施农业，建成300座日光温室、16 000 m2智能温室；生态示范区内共有各类植物213种，昆虫600余种，野生动物30余种，平朔矿区生物多样性丰富，人工生态系统结构合理、功能完善。打造了“农-林-牧-药-农业产品加工-生态旅游”一体化的绿色循环经济产业链；建立草、灌、乔复垦种植立体模式，形成采、排、复一条龙作业的生态示范区。

1.3 数据处理

根据矿区开采修复顺序1987年(开采前)、2007年(大规模修复前)、2018年(大型生态园区基本完工)三个年份最具有代表性，1998年位于1987—2007年时间段中点，2013年位于2007—2018年时间段中点，用于验证RSEI模型先降后升的趋势。因此，本文选用1987年6月20日、1998年7月11日、2007年6月18日、2013年6月25日、2018年7月1日五期Landsat5卫星、Landsat8卫星拍摄的TM、ETM+和OLI遥感影像数据，空间分辨率30 m，影像云层覆盖率小于10%，质量较好，夏季数据便于提取绿度指标。影像数据经辐射定标、大气校正、误差控制等预处理，获取高精度底图资料[11-12]。同时查阅影像所摄日期相关气候数据，并计算标准差。遥感影像数据所摄时间对应气候情况见表1，温度、湿度、降水情况都较为一致，且所研究年份朔州市全年降水均大于300 mm，小于500 mm，没有极端干旱和洪涝灾害，可排除气候因素对RSEI结果的影响。

表1 平朔矿区遥感影像数据所摄时点气候数据Table 1 Climate data of time point taken by remote sensing image data of Pingshuo Mining Area

2 研究方法

2.1 RESI评价模型

遥感生态指数反映关乎生态环境质量最直接的区域生物量、水、热以及地表情况，公式见式(1)[14]。

RSEI=f(NDVI,WET,NDSI,LST)

(1)

式中，NDVI、WET、NDSI和LST分别为绿度指标、湿度指标、干度指标和热度指标。

2.1.1 绿度指标

绿度指数采用归一化植被指数(normalized difference vegetation index，NDVI)表示，主要用于监测植被覆盖度、植物长势、叶面积指数以及植物生物量，公式见式(2)[15]。

NDVI=(BNir-BRed)/(BNir+BRed)

(2)

式中，BNir、BRed分别为Landsat 5 TM卫星的第4波段、第3波段或Landsat 8 OIL卫星的第5波段、第4波段。

2.1.2 湿度指标

湿度指数的计算，采用缨帽变换中的湿度分量表述，该分量与土壤和植被的湿度紧密相关，能较好地反映陆地生态环境湿度，公式见式(3)和式(4)[16]。

Landsat 5 TM影像的湿度指标计算见式(3)。

WETTM=0.031 5BBlue+0.202 1BGreen+

0.310 2BRed+0.159 4BNir-

0.680 6BSwir1-0.610 9BSwir2

(3)

Landsat 8 OLI影像的湿度指标计算见式(4)。

WETOIL=0.151 1BBlue+0.197 3BGreen+

0.328 3BRed+0.340 7BNir-

0.711 7BSwir1-0.455 9BSwir2

(4)

式中：WETTM、WETOIL分别为Landsat 5 TM和Landsat 8 OIL数据计算的湿度指标；BBlue、BGreen、BRed、BNir、BSwir1、BSwir2分别为Landsat 5卫星的第1波段～第5波段、第7波段以及Landsat 8卫星的第2波段～第7波段。

2.1.3 干度指标

平朔矿区存在大量建设用地，植被覆盖区域也存在部分裸地，因而干度指标(normalized difference built-up soil index，NDSI)由裸土指数(SI)、建筑指数(IBI)两部分组成，公式见式(5)～式(7)[17-18]。

NDSI=(SI+IBI)/2

(5)

SI=[(BRed+BSwir1)-

(BNir+BBlue)]/[(BRed+BSwir1)+

(BNir+BBlue)]

(6)

IBI=[2BSwir1/(BNir+BSwir1)-

BNir/(BNir+BRed)-BGreen/(BGreen+BSwir1)]/

[2BSwir1/(BNir+BSwir1)+

BNir/(BNir+BRed)+BGreen/(BGreen+BSwir1)]

(7)

2.1.4 热度指标

热度指标计算依托热红外数据源，涉及Landsat 5卫星第6波段、Landsat 8卫星第10波段和第11波段，结合平朔矿区实际情况选择单通道算法，先将DN值转化为辐射亮度值，计算出亮度温度，在此基础上反演地表温度即热度指标，公式见式(8)～式(10)[19]。

L=gain×DN+bias

(8)

(9)

LST=TL/(1+λTLlnε/ρ)-273.15

(10)

式中：L为TM/TIRS影像热红外波段的像元辐射值(Landsat5数据L取值11.5 μm；Landsat8数据L取值10.9 μm)；DN为像元灰度值；gain和bias分别为热红外波段的增益与偏置值；TL为亮度温度；K1、K2为卫星发射预设的常数；λ为地表发射辐射的波长；ε为地表比辐射率，通过NDVI阈值进行计算；ρ值为1.438×10-2mK。

2.2 评价指标标准化

RSEI各指标量纲不同，无法进行相互比较，故需要进行标准化处理。绿度和湿度与RSEI呈正相关，干度和热度与RSEI呈负相关，为使RSEI数值与生态质量同向变化，运用极差变换法进行标准化，使所有指数都变为正向指标，与RSEI正相关，其值域范围为[0,1]，标准化公式见式(11)和式(12)[13]。

ST=(I-Imin)/(Imax-Imin)

(11)

ST=(Imax-I)/(Imax-Imin)

(12)

式中：I、ST分别为指数原值和标准化值；Imax为指数最大值；Imin为指数最小值；绿度指标计算见式(11)；湿度指标计算见式(12)。

2.3 主成分分析

主成分分析通过正交变化将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关变量，在一定程度上避免了人为赋权的主观性和随意性。统计结果中包括协方差矩阵、相关系数矩阵和特征值及其特征向量矩阵，主成分载荷结果需要运用特征值与其特征向量计算，公式见式(13)～式(15)。

(13)

(14)

RSEI0=PCA[f(NDVI,WET,NDSI,LST)]

(15)

式中：lij为主成分载荷；λi为特征值；eij为对应特征向量；ni为主成分贡献度(i，j=1，2，…，p)；RSEI0为根据主成分贡献度计算得出的初始生态指数。

为了便于指标对比，同样对RSEI0进行标准化处理，计算见式(16)。

RSEI=

(RSEI0-RSEI0min)/(RSEI0max-RSEI0min)

(16)

式中：RSEI为标准化后的遥感生态指数；RSEI0min为初始遥感生态指数最小值；RSEI0max为初始遥感生态指数最大值。

3 结果与分析

3.1 RSEI影响指标分析

五期影像数据提取的绿度、湿度、干度、热度统计值见表2，土地利用统计表见表3。

表2 平朔矿区RSEI各指标统计值Table 2 Statistical value of each index of RSEI in Pingshuo Mining Area

表3 1987—2018年平朔矿区土地利用变化统计表Table 3 Land use changes in Pingshuo Mining Area from 1987 to 2018

第一主成分(CP1)载荷值对应的NDVI值和WET值为正、NDSI值和LST值为负，对生态环境分别起正作用和负作用。五年期CP1的贡献率分别为72.23%、71.77%、83.95%、88.05%、74.08%，均大于70%，表明第一主成分已集中了4个指标绝大部分信息，且4个指标对CP1的贡献度相对稳定，因此，选择CP1代替4个指标构建RSEI模型。NDVI、WET、NDSI、LST四个指标对RSEI数值有关键性影响，指标贡献度绝对值越大则表明该指标对RSEI数值影响越大，各指标的RSEI贡献度绝对值分别为0.248、0.251、0.242、0.259，影响程度较为均衡。权重确定完成后，得到最终RSEI计算公式见式(17)。

RSEIi=0.248×NDVIi+0.251×WETi-

0.242×NDSIi-0.259×LSTi

(17)

遥感方法对生态环境的监测本质上是对用地类型的识别以及地物特征的提取，耕林草地面积对植被覆盖度、近地表湿度有积极影响，耕林草地面积越多，植被生长越茂密NDVI值、WET值越高，RSEI值也就越高，林地最高，其次为草地。采矿用地、建设用地、裸地面积则是对近地表温度、近地表干度有积极影响，采矿用地、建设用地、裸地面积越多，NDSI值、LST值越高，RSEI值则越低，采矿用地最低，其次为建设用地。相同用地类型提取的指标也略有不同，耕林草用地植被覆盖度越高、郁闭度越高的区域NDVI值、WET值越高；建设用地中，工矿建设用地也比居民点建设用地的NDSI值、LST值高，用地类型的质和量综合决定了RSEI指标。

3.2 RSEI评价结果分析

标准化后的RSEI值范围在[0,1]之间，RSEI值越大表示生态环境质量越好，反之亦然。平朔矿区RSEI指数空间分布见图2。1987年采矿初期矿区整体生态质量良好；至1998年，经历10年高产高消耗开采后，安太堡露天矿区整体生态质量恶化；1998—2007年，这10年间矿区继续加大开采，安家岭露天矿率先投产，井工一号矿、井工二号矿也陆续开始建设，且未即使开始生态恢复治理，致使矿区南部地区生态环境恶化加速，北部地区井工三号矿、东露天矿开发建设较晚，生态质量遭受破坏较小，总体呈现出南部生态质量差、北部生态质量较好的格局。2007年之后，矿区逐步开展土地复垦及生态修复工作，复垦范围主要集中在安家岭露天矿、安太堡露天矿周围，整个南部地区生态质量逐渐改善，经过10年恢复治理，到2018年，矿区整体生态质量提高，南部地区生态环境改善明显，但仍呈现南部生态质量较差、北部生态质量好的格局。

图2 1987—2018年平朔矿区RSEI指数空间分布Fig.2 Spatial distribution of RSEI index in Pingshuo Mining Area from 1987 to 2018

1987—2018年平朔矿区生态环境质量总体呈先降后升的V形变化(图3)。1987—1998年RSEI值下降0.017，1998—2007年RSEI值进一步下降0.035，2007年企业大力开展土地复垦及生态修复工作后，生态环境质量快速回升，2013年RSEI值增至0.558，到2018年，RSEI值已上升至0.576，总体上已经恢复并超过1987年采矿初期生态环境质量。

图3 1987—2018年平朔矿区RSEI指数变化趋势Fig.3 Trend of RSEI index in Pingshuo Mining Area from 1987 to 2018

3.3 生态环境质量动态变化分析

在RSEI指数空间分布图像基础上，进一步将RSEI值以0.2间隔划分为差、较差、中等、较优、优5个生态质量等级，分别对应RSEI值范围为[0,0.2)、[0.2,0.4)、[0.4,0.6)、[0.6,0.8)、[0.8,1.0][9]，形成RSEI指数分级图(图4)。1987年平朔矿区整体生态质量良好，矿区各等级生态质量面积分布均匀，南部地区与北部地区没有明显生态质量差异，随后20年各矿逐步投入生产，至2007年RSEI差等级面积增至13.68%，较差面积增至23.84%，优等级、较优等级面积减少，南部地区矿区集中、投产早，大部分区域生态质量在中等及以下；北部地区矿区分散、投产晚，生态质量等级无太大变化，矿区整体生态质量中等偏下。2007后平朔矿区逐步开展生态治理、土地复垦工作，南部地区安太堡露天矿、安家岭露天矿复垦为生态示范区，北部地区井工三号矿、东露天矿建设投产，边开采边治理，至2013年已有取得初步成效，主要体现在南部地区差等级、较差等级面积减少，优等级、较优等级增加；北部地区井工三号矿区生态质量等级下降，东露天矿区生态质量等级无明显变化，生态质量两极化显著，对比明显。到2018年优等级面积持续增加至2 522.60 hm2，占比15.89%，较1987年增加2.88%，整体北部地区仍优于南部地区。横向对比5年期数据与RSEI分级图，较差等级、差等级面积先增后减，优等级、较优等级面积先减后增，1987—2018年平朔矿区经历了先开发破坏后恢复治理的发展过程，但原生生态格局发生较大变化，各等级单元更为集中(表4)。

表4 1987—2018年平朔矿区生态等级面积变化Table 4 Changes of ecological grade area in Pingshuo Mining Area from 1987 to 2018

图4 1987—2018年平朔矿区RSEI指数分级Fig.4 Classification of RSEI index in Pingshuo Mining Area from 1987 to 2018

3.4 生态环境质量时空差异分析

根据平朔矿区1987—2018年生态环境变化趋势，结合矿区煤炭开采与生态恢复治理实际情况，选取1987年、2007年、2018年为时间节点，在RSEI指数5个等级划分的基础上，对平朔矿区1987—2007年及2007—2018年两个阶段RSEI指数进行差值分析，区分生态质量变差、不变、变化区域，变化监测结果分布如图5所示，变化幅度分级见表5。从三类面积占比大小来看，1987—2007年平朔矿区生态环境变差面积占比50.16%；不变面积占比20.99%；变好面积占比28.85%，生态环境变差面积远大于不变、变好面积，南部地区以及部分北部地区为变差区域，北部地区大部分为不变区域，仅部分地区生态质量变好，20年来的煤炭开采导致平朔矿区生态环境遭受破坏。2007—2018年生态环境变差面积占比24.07%；不变面积占比17.52%；变好面积占比58.41%，经过10年恢复治理矿区整体生态环境显著改善，对应1987—2007年监测结果，原先安太堡露天矿矿区、安家岭露天矿矿区生态质量变差区域因恢复治理得当而变好，另有部分原生态质量不变的区域在这10年间被破坏，且未及时恢复治理。

图5 平朔矿区RSEI指数变化监测结果Fig.5 Monitoring results of RSEI index change in Pingshuo Mining Area

表5 平朔矿区RSEI指数变化幅度分级表Table 5 Range grading of variation of RSEI index in Pingshuo Mining Area

4 结论与不足

4.1 结论

本文选取NDVI、WET、NDSI、LST四个评价指标，构建RSEI模型，研究了平朔矿区五个年度生态环境的时空变化，并分析了生态环境治理前后两个阶段生态环境质量等级的时空差异，主要结论如下所述。

1)在RSEI遥感生态指数模型中，绿度、湿度、干度、热度指标为主要影响因素，其中，湿度、绿度指标与RSEI指数正相关，干度、热度指标负相关。4个指标的绝大部分信息集中于第一主成分，RSEI值主要受该4个指标影响较为均衡。

2)平朔矿区1987—2018年生态环境质量变化总体先降后升，1987—2007年生态质量大幅下降，该时期企业为高生产高损耗的发展模式，对生态环境损害大于修复治理；2007年后，企业转变为绿色可持续发展模式，积极开展生态环境修复治理工作，矿区生态环境质量逐步转好，至2018年已经接近采矿初期水平。

3)1987年矿区生态质量总体较为均衡，生态质量各等级分布较均匀，在经过30年先破坏后治理的发展历程后，整体生态环境质量逐渐改善，生态质量改善地区集中于安家岭露天矿、安太堡露天矿周围及南部地区，但整体上北部地区仍优于南部地区，原生生态格局发生改变，建议后续生态恢复治理工作应继续着重在矿区南部地区开展。