基于随机森林模型的闭坑铀矿山遗迹旅游地学开发评价

2022-11-24李立尧

东华理工大学学报(社会科学版) 2022年5期

李立尧，夏菲，乐融

(1.东华理工大学核资源与环境国家重点实验室，江西南昌 330013； 2.东华理工大学水资源与环境工程学院，江西南昌 330013；3.东华理工大学经济与管理学院，江西南昌 330013)

闭坑矿山是指伴随着采矿活动结束/暂停而形成的关闭/废弃的矿井，包括废弃矿坑、巷道、遗留的矿渣(堆)、矿山建筑、设备等人为遗迹[1]。“十四五”规划纲要明确指出，生态文明建设要实现新的进步，能源与资源的配置要合理[2，3]。在此背景下，我国的能源与资源结构开始出现变化，各类型的闭坑矿山有所增加。但矿山废弃后，仍存在着很多再利用的资源，由于矿业企业可持续发展的意识淡薄，这导致大多数矿井被直接遗弃，不仅造成了巨大的资源浪费，还可能诱发相应的安全、环境等问题[4-6]。因此，开展闭坑矿山遗迹资源的开发与利用具有重大意义。

当前，国内外对于闭坑矿山的开发已经有诸多先例，国内对于闭坑矿山的开发主要包括3个方向：功能化、能源化和资源化。功能化主要是指闭坑矿山的二次利用。例如，江苏常州的金坛地区为了解决天然气的季节性供需问题，改造了地下盐岩溶腔作为地下储气库，形成了5 000万m3的储存量；江苏南京的冶山以“采冶文化、采矿遗迹、铁矿采选”为主题，集合了科普、休闲和教学等功能为一体，建立了国家矿山公园[7]。能源化主要是指针对闭坑矿山开展如光伏发电、煤层气开采方面的开发。山西的多个矿区成为我国光伏发电的重要基地。资源化是指利用废弃矿山的地下空间建立蓄水库等资源储存设施，进而实现废弃矿山的资源化利用[8]。

我国的旅游地学最早起源可追溯到古代帝王、文人雅士的游记，其中最著名的当属《徐霞客游记》。书中较详细地记载了国内丹霞地貌和喀斯特地貌的特征，已形成旅游地学的雏形。近年，国内开始出现针对旅游地学资源的可行性评价，刘德政[9]应用昂普分析(RMP)先对庐山世界地质公园的资源做定性分析，接着应用层次分析(AHP)的方法做定量分析。郭青华[10]对武夷山南麓石城盆地的旅游资源进行了分析，并对其可能的开发方式进行了探讨。但上述研究的分析方法往往存在主观性较强的问题，随着人工智能算法的普及，一些主观、客观兼容的分类评价算法被应用到了评价决策的研究中，取得了很好的效果[11]。

矿业是江西省抚州市经济发展的重要产业之一。抚州市的乐安县相山地区有丰富的铀矿资源，曾是国内最大的铀矿石开采基地，有“中国铀都”的美称[12]。但随着铀矿的持续开采，矿产资源面临枯竭，目前已处于关停状态。铀矿的开采形成了大量井下采空区和地表裸露矿坑，造成地面塌陷、植被破坏、废渣污染水体等环境问题。根据《抚州市矿产资源总体规划(2008—2015年)》[13]，抚州市虽然已开展过不同类型废弃矿山环境治理、恢复、再利用的示范工程建设工作，但当前的工程与有关标准、规范还有很大差距；矿山治理修复也需要大量资金支持，而矿山所在的乐安县2019年才实现脱贫。如何在实现矿山生态问题得到解决的同时，带动当地经济发展？独具特色的相山铀矿山遗迹能否进行旅游地学开发？这些成为研究区当下所面临的问题。

参考国内闭坑矿山的二次开发经验，以抚州市相山铀矿为例，调查了研究区地理和地质概况；结合旅游资源划分规范，初步厘清了研究区的矿山开采遗迹等岩石圈旅游资源；最终依据旅游资源划分规范，结合相山铀矿旅游地学景观实际特点，构建了2个一级指标及12个二级指标评价体系；同时选择基尼指数作为节点分类评价的准则，引入随机森林算法，建立随机森林判断模型，得到最优结果，判断旅游地学开发的可行性；进而对研究区的优势、劣势进行讨论，提出合理的开发利用建议。

1 研究区地理概况与区域地质背景

1.1 研究区地理概况

江西省抚州市的相山位于乐安县与崇仁县边界地带，东北方向接抚州市临川区，东南方向毗邻抚州市宜黄县。研究区内有多条公路，包括两条高速、国道以及省道，县乡道路早已经实现了村村通。此外，为相山铀矿田勘探开发服务修建的公路网也非常发达。铁路方面，研究区内有向塘—乐安铁路，但该铁路目前停运；京九铁路新干县车站位于研究区西北方向约60 km。总体来说，研究区目前主要以便利的公路交通为主。

研究区属于武夷山脉的余脉，地势呈现中间高四周低的特点，地形起伏变化较大，以中低山地和丘陵地貌为主，主峰相山海拔约1 219.2 m，最低处海拔90 m左右；气候属于典型的亚热带季风气候，夏季潮湿闷热，冬季湿润寒冷；研究区属于抚河流域公跛河水系，区域内多山涧小溪，由于地势原因成为周边含水系统的源头。在人文地理方面，研究区居民居住较为分散，主要分布在山区四周的狭小平原地区，区域内经济主要以第一产业为主，二、三产业不发达。研究区历史文化底蕴深厚，民风淳朴，拥有相山、曹山寺、仙盖山等诸多风景区，还有红色遗址、戏曲等相关旅游资源，但这些资源大都尚未开发或处于开发的初级阶段。

1.2 区域地质背景

区域内地层出露较为丰富，主要包括中部的下白垩统火山沉积岩、下白垩统岩浆岩、青白口系浅变质岩、上白垩统的红层沉积等。构造方面，研究区位于乐安—抚州断隆带，形成了丰富的褶皱、断裂和火山环形构造。研究区经历了漫长的地质演化，形成了复杂的构造与地层特征，拥有丰富的地质地貌遗迹[14]。

2 研究区的主要旅游地学资源

旅游资源一般分为自然和人文两大类，其中自然资源主要涉及岩石圈、水圈、生物圈和大气圈4个大系统[15]。岩石圈系统包含地质旅游资源系统，如矿产资源的遗迹、开采遗留景观等，区域构造或中小型构造形成的独特景观，标志性地层景观等；地貌旅游资源系统包括不同岩性的地貌景观，如丹霞地貌、喀斯特地貌等，还包括火山地貌遗迹；洞穴旅游资源系统包括一些风化的岩洞景观等。总的来说，研究区的岩石圈旅游资源主要是地质和少量地貌方面的旅游资源(图1)。

图1 研究区岩石圈旅游资源

研究区根据矿床的分布位置差异，采用平硐、斜井和竖井三种方式相结合进行矿石开采[16]。经历数十年的生产，从地面到地下，从前期的开拓到后期的回采留下一系列的矿山开采遗迹(图2)。相山地区构造受到了华夏板块与杨子板块的共同作用，属于相山火山盆地与临港火山盆地构造，山体表面大都被植被所覆盖，拥有花岗岩地表出露景观，如奇石、奇峰、石蛋等，造型精美而有特色；研究区内还发育少量丹霞地貌点，岩层受到地质构造、风化、流水侵蚀等综合作用的影响，形成红色岩层并出露于地表，具有一定的观赏性。

图2 研究区的矿山开采遗迹及环境注：a.竖井;b.矿石;c.矿石仓;d.矿山周边道路

3 随机森林算法与基尼指数耦合模型

随机森林算法是以决策树为基础的集成学习算法。它在分类、回归和评价上表现出很好的适用性[11]。因此，随机森林算法也被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。其算法主要步骤可以概括为：通过不断地建立样本(1～n)，生成对应的决策树；通过随机但不重复的选择样本的d个特征，对样本进行划分，找到最佳划分特征；重复以上步骤k次，k即为随机森林中决策树的个数，最终选择决策树分类最多的结果作为结果输出，如图3所示。

图3 随机森林算法示意图

基尼指数可作为评价指标来衡量特征的重要性，并对其在数据集中的影响进行评估。大量的数据中拥有很多特征，随机森林算法可对众多特征进行分析，判断出不同特征在每一棵树上的影响，然后再取平均。基尼指数可反映出特征的贡献度。

(1)

其中，C表示有C个类别，pqc表示节点q中类别c所占的比例。直观地说，就是随便从节点q中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。特征Xj在第i棵树节点q的重要性，即节点q分枝前后的Gini指数变化量为：

(2)

(3)

4 抚州市相山铀矿山遗迹旅游地学资源开发评价

4.1 评价体系的构建

依据《旅游资源分类、调查与评价》(GB/T18972—2003)相关规定，结合相山地区旅游地学景观资源类型及特点，确立了景观资源价值A1与开发利用条件A2两个一级指标，观赏性B1、稀有性B2、可研究性B3、科普功能B4、生态环境B5、适游期B6、设施完善程度B7、环境游览容量B8、市场条件B9、交通便利性B10、政策条件B11、当地经济B12共12个二级指标，构建了相关的评价体系(图4)。邀请熟悉相山地区实际情况的10位专家，按照0～100分的范围对12个二级指标进行打分(表1)，结合相关的分类评价规范，分为0～40、41～60、61～80、81～100四段等级，分别对应着较差、一般、较好、优秀4个等级。

4.2 旅游地学资源开发评价

闭坑铀矿山旅游地学开发的影响因素较多，为了消除10位专家对于指标评价的主观性影响，引入了随机森林算法结合基尼指数，构建相应的模型，对研究区铀矿山遗迹的旅游地学资源开发进行评价。将表1数据导入数据分析软件，选择基尼指数作为节点分类评价的准则，根据式(1)至(3)计算出各指标的重要性评分并导出，即权重向量W：

(wB1, wB2, wB3, wB4, wB5, wB6, wB7, wB8, wB9, wB10, wB11, wB12)=(8.20%, 3.70%, 16.90%, 11.20%, 6.40%, 7.30%, 6.20%, 9.10%, 7.10%, 10.70%, 3.10%, 10.00%)。

图4 闭坑铀矿山旅游地学开发评价体系

表1 评价指标专家打分情况

根据权重系数构建新的评价矩阵I：

根据新的权重计算出新的综合得分向量S：(61.27,61.484,55.886,66.754,62.998,76.429,59.748,65.521,63.195,71.675)。利用随机森林回归的计算方式(图3)，将评价矩阵I做为原始训练样本，将综合得分S做为预测结果，输入建立的耦合模型，选择数据洗牌将数据打乱进行重新分割。采取有放回取样的方式，选择30%的数据进行训练。根据原始样本的数量规模，选择构建100棵决策树，应用样本外数据进行测试验证以保证模型的泛化性，最终得到模型的判断预测结果(表2)。表中综合得分预测一至十分别代表综合得分向量S中的10个得分，模型预测结果的召回率和精确率分别为76.6%和81.7%，其中第五项得分62.998，预测概率达到31%，说明建立的100棵决策树中有31棵树的决策结果选择了第五项，经过四舍五入，得分最终63分，属于综合评价中的61～80的较好级区间。

表2 随机森林模型最优得分预测结果

4.3 开发评价结果讨论

分析综合得分向量S中的得分可知，其平均得分在64，中位数得分在63分，与最终随机森林模型的结果相近。虽然最后模型预测结果在较好级别，但是得分较低，濒临界限分数。综合分析其二级指标评价得分可知，研究区的观赏性、稀有性、可研究性等景观资源价值评价较高，说明研究区景观资源具有利用价值，尤其是研究价值；但是研究区当地的设施完善程度、经济发展状况、周边市场条件等开发利用方面的条件一般。例如，矿区周边的道路等基础设施还有待完善(图2)，说明研究区的基础设施是开发利用的短板，还需要加大这一方面的投入和建设，提升当地的游客接待能力，促进经济发展。

近几年，江西省政府和抚州市出台了相关政策[17]，对相山铀矿山及周边的一些旅游设施进行了修复。乐安县提出了建设“公溪军工特色小镇”，把军工文化资源的优势延伸至旅游产业中。结合上述分析结果，研究区的总体开发思路应当是在基础设施进一步提升的基础上，围绕着一个中心“核军工文化”，融入当地的风景与文化特色，打造“相山矿山公园”和“旅游地学特色”文化村两个基本点，将区域内的矿山遗迹、地质景观、自然风光、民俗文化等资源结合起来，建设自然与人文景观融合的特色旅游地学景区。