锡林郭勒盟大型露天煤矿区地质环境时空演化评价

内蒙古锡林郭勒盟大型露天煤矿区经过20多年的开发,产生了一系列矿山地质环境问题,矿区地质环境在一定程度上遭到破坏,因此,开展大型露天煤矿区地质环境时空演化评价可为矿区生态地质环境修复提供参考。本文对锡林郭勒盟3个大型矿区进行地质环境时空演化评价。首先通过现场调查,明确了研究区主要的矿山地质环境问题,包括植被覆盖度下降、土地压占(排土场和工业场地)、地形地貌景观破坏(露天采坑)和含水层破坏等4类;其次利用遥感影像定量获取了2000—2020年之间的矿山地质环境问题信息,并建立了矿山地质环境评价指标体系;然后应用层次分析法确定了矿山地质环境评价指标的权重,并通过基于GIS的影响指数模型对矿山地质环境影响进行了评价和区划,探讨了矿山地质环境时空演化规律。研究结果表明:(1)3个大型矿区植被覆盖度下降区域的面积、排土场压占土地面积和露天采坑破坏地形地貌景观面积随时间不断增加;(2)大型矿区采矿对地质环境的影响划分为无影响区、轻微影响区、一般影响区、较强影响区和强烈影响区5个等级分区;(3)3个大型矿区地质环境时空演化规律基本相同,不同影响区的空间分布特征和面积随时间变化的规律不同。

露天煤矿区生态风险受体分析——以内蒙古平庄西露天煤矿为例

煤矿露天开采行为导致矿区岩体剥离、植被破坏和土壤物理化学性质的巨大改变,对采矿区土壤生态系统造成剧烈扰动,使其成为水土流失、滑坡等矿区潜在生态风险的主要受体。以内蒙古平庄西露天煤矿区土壤生态系统为研究对象,通过分析矿区主要景观单元的土壤理化性质、植被演替规律与土壤线虫群落结构特征,研究其生态脆弱性分布与变化规律。结果表明矿区土壤系统的成熟度与稳定度与其形成年限具有相关性,但与农田生态系统和未受扰动的自然生态系统相比,煤矿开采区与排弃物堆放区的土壤结构较差、土壤肥力偏低、动、植物群落成熟度和稳定性较差。受土壤养分条件及土壤微生物数量等因素的限制,其植被自然恢复速度慢,生态系统脆弱,需通过土壤改良、合理选种适生植物、改善土壤养分条件,促进植被重建。

露天煤矿区生态风险评价方法

以露天煤矿区这一脆弱生态系统为对象进行了生态风险评价方法的探讨 ,阐述了生态风险评价的基本概念。针对露天矿区生态环境特点 ,通过描述露天矿区的主要生态环境问题 ,分析了矿区风险源、风险受体以及评价终点 ,最后建立了典型露天煤矿区生态风险的评价指标体系 。

大型露天煤矿区土地扰动的时空变化

选择平朔矿区安太堡露天煤矿为研究区域,采用主成分分析方法对1990年和2005年两期Landsat-TM遥感影像进行分析,探讨了研究区15年间的土地利用变化.结果表明:由于露天矿区土地扰动下土地类型、面积分布及其景观格局的不同,其遥感影像的光谱空间特征也不相同,但前2个主成分构成的空间特征结构十分明显,第1主成分主要表示采煤运煤区、边坡区以及剥离堆垫区的特征信息,第2主成分主要表示植被高覆盖区及植被低覆盖区的特征信息.将研究区的土地利用类型按照剥离区、采挖区、复垦区和原地貌四大类型进行分类,15年间,采挖区基本保持原有面积;原地貌面积减少了15.263km2;复垦区面积增加了8.513km2;剥离区面积不断扩大,从1990年的5.522km2增加到2005年的11.889km2.

采矿扰动下草地荒漠化的遥感分析——以霍林河露天煤矿区为例

煤炭开发对草地的影响主要体现在对草地的直接破坏和草地荒漠化。以霍林河露天煤矿区为例,基于决策树和BP神经网络,完成了草地荒漠化信息提取,并对研究区16年来的荒漠化情况进行了分析,结果表明:①从1987年至2003年间,研究区荒漠化总面积存在由强转弱、再由弱变强的演变过程,这与气候变化和人为活动有直接关系,但更多的是受气候变化影响的缘故;②轻度荒漠化、中度荒漠化面积同样经历了由强转弱、再由弱变强的演变过程,分析其原因,主要是受气候变化的影响,其次是受超载放牧、掏挖药材以及垦荒等因素影响;③受煤炭开发的影响,重度荒漠化草地多围绕矿业建设用地呈“▲”状分布,并且受季风影响向矿业建设用地东侧发展迅速;④重度荒漠化草地面积在16年间始终呈现出高增长的态势,并与矿业建设用地相关关系显著,可将矿业建设用地面积作为评价、预测该区煤炭开发对生态环境影响的重要依据。

特大型露天煤矿区生态系统演变及其生态储存估算

露天煤矿区生态系统在人为干扰下具有特殊的演变过程。从土地利用变化的角度描述矿区生态系统演变及生态水平变化,旨在为特大型露天煤矿区生态系统研究提供科学依据。以山西省朔州市平朔大型露天煤矿区为研究对象,以1986年、2000年、2013年的遥感影像为主要数据源,在分析研究区近30年土地利用特征的基础上,探讨矿区生态系统的演变过程;同时利用生态储存模型定量分析矿区生态系统在研究时段内所处的水平。结果表明:(1)1986—2013年耕地和林地大幅减少,城镇建设用地和采矿造成的损毁土地面积迅速增加;(2)矿区生态系统各子系统用地之间的转化均较为活跃,城镇扩张、采矿活动加剧、损毁土地复垦是造成这一现象的主要原因;(3)平朔矿区生态系统演变可划分为原地貌阶段、损毁阶段、重建阶段;(4)研究区生态储存状态呈恶化趋势,生态储存转化表现为逆向过程,生态储存能力增强。研究结果可为中国特大型露天煤矿区生态系统研究提供科学依据。

基于遥感影像的露天煤矿区土地特征信息及分类研究

该研究利用Landsat TM数据，以安太堡大型露天煤矿为例，在对地物光谱特征深入分析的基础上，设计了大型露天矿区土地剧烈扰动下不同地物特征提取模型，提取了安太堡露天矿区植被高覆盖区、植被低覆盖区、剥离堆垫区、采煤运煤区及边坡区等不同地物信息。采用归一化植被指数（NDVI）提取植被低覆盖区与植被高覆盖区信息，采用（TM4-TM5）〉O提取植被高覆盖区信息并与NDVI进行了比较，采用TM4〈40提取采煤运煤区信息，采用TM4／TM7在0．99～1．01范围来提取边坡区信息，并统计计算了各类地物所占面积和分布情况。对研究区TM影像进行主成分分析，剥离堆垫区、采煤运煤区和边坡区等反映矿区扰动特征的信息主要由第1主成分反映，植被低覆盖区和高覆盖区等反映矿区植被覆盖特征的信息主要由第2主成分反映，两个主成分的贡献率达到97．16％，并利用扰动特征和植被特征对研究区地物进行了分类。该技术与方法为露天矿地物变化动态监测以及土地复垦与生态重建均提供了准确数据支持。

草原露天矿区草地荒漠化遥感分析与治理对策——以霍林河露天煤矿区为例

以霍林河露天煤矿区为例,基于决策树和BP神经网络,完成了草地荒漠化信息提取,并对研究区16 a来的荒漠化情况进行了分析.结果表明:1)研究区荒漠化总面积存在由强转弱、再由弱变强的演变过程,这与气候变化和人为活动有直接的关系,但更多的是受气候变化影响的缘故;2)轻度、中度荒漠化面积同样经历了由强转弱、再由弱变强的演变过程,其原因,主要是受气候变化的影响,其次是受超载放牧、掏挖药材以及垦荒等因素影响;3)受煤炭开发的影响,重度荒漠化草地多围绕矿业建设用地呈分布,并且受季风影响向矿业建设用地东侧发展迅速;4)重度荒漠化草地面积在16 a间始终呈现出高增长的态势,并与矿业建设用地相关关系显著.针对草原露天矿区草地荒漠化的发生特点,提出了在矿区营造防护林网、加强土地复垦和转变观念、改变落后生产经营方式以及草地改良利用分区的荒漠化治理措施,以实现草地资源最大化.

阜新露天煤矿区生态风险分析

煤炭作为一种不可再生资源,长期的开发话动已经引起了与我国国民经济可持续发展不协调的诸多环境问题,并且这些问题也已成为影响我国社会、经济和区域环境发展的综合性制约因素。本文主要从地形地貌的破坏、“三废”污染、重金属污染、水土流失等方面,分析了阜新露天煤矿区的生态风险问题。

海州露天煤矿区土壤线虫的群落特征

2010年7月—8月间对海州露天煤矿区的采场、排土场、排矸场不同年龄梯田层以及矿区农田、村庄周围土壤线虫群落特征进行研究。研究结果表明:露天煤矿区土壤线虫群落中,植物寄生类群线虫数量占主导优势(77.8%),其次是食细菌类群(16.64%)、食真菌类群(5.80%),捕食/杂食类群数量最少(0.39%),排土场(除覆盖表土层)、排矸场土壤线虫数量随着梯田年限增加而增高;捕食/杂食类在远郊山坡最高(每kg干土67条),排土场与排矸场混排岩土中、农田、村庄周围土壤中没有发现敏感的捕食/杂食类线虫;线虫成熟指数在排土场稳定土壤环境中较高,在严重干扰地如农田、年轻梯田中很低。土壤线虫群落特征的研究为露天煤矿区土壤生态系统稳定性、土壤生物评价实践提供科学依据。

露天煤矿区草地荒漠化的遥感分析

以位于草原区的霍林河露天煤矿为例,基于决策树和BP神经网络,在荒漠化信息提取的基础上,对研究区16年来的荒漠化情况进行了分析。结果表明:①受气候变化、超载放牧、掏挖药材以及垦荒等因素的影响,轻度荒漠化、中度荒漠化以及荒漠化总面积存在由强转弱、再由弱变强的演变过程;②受煤炭开发的影响,重度荒漠化草地多围绕矿业建设用地呈“”状分布,并且受季风影响向矿业建设用地东侧发展迅速。矿业建设用地面积与重度荒漠化面积相关关系显著,可将其作为评价、预测该区煤炭开发对生态环境影响的重要依据之一。

重建植被视角下露天煤矿区土地复垦演替过程及管控模式研究

重建植被在能量交换与生态循环中发挥着重要作用,其动态变化可表征煤矿区生态系统受扰动和修复的广泛细节。从植被的不同扰动状态(未扰动状态、采煤扰动状态、复垦恢复状态和修复后状态)出发,分析了煤矿区重建植被演替的6种情景:高效恢复至成熟型、低效恢复至成熟型、高效恢复而后退化型、高效恢复发展型、低效恢复发展型与无效恢复型。通过模拟重建植被发展的阶段性特征,将煤矿区土地复垦全生命周期划分为:未复垦期、土地复垦发展期(复垦初期、快速发展期和稳定发展期)和成熟期。再对不同恢复阶段的重建植被分别设置判断标准,提出煤矿区土地复垦关键保护区域的识别思路,据此确立煤矿区土地复垦管控的4种修正模式:生态保育、生态管护、生态修复、生态重建。并以黄土高原山西平朔大型露天煤矿区为研究区开展应用分析,在学习掌握重建植被发展规律基础上,通过判断土地复垦模式与矿区生态系统演变机理的适应性水平,具体落实平朔露天煤矿复垦排土场集群区生态保育、生态管护、生态修复和生态重建等4大修正模式的具体管控措施。本研究归纳了露天煤矿区重建植被动态发展的演替规律,并据此提出加强土地复垦管控的修正模式,可为国家绿色矿山建设提供方法论基础。

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱(Vis-NIR)为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0~10 cm深度的土壤样品,在实验室中分别测定样品的有机质(SOM)含量、重金属砷(As)含量与高光谱;使用基于 JAVA 语言自主开发的两波段组合软件V1.0(No: 2018R11S177501)计算不同高光谱数据变换形式(原始反射率( R),倒数(1/ R),对数(lg R)和平方根( R)下Vis-NIR区域(400~2 400 nm)所有两波段组合得到的优化光谱指数(NPDI)与As的相关性,在最优光谱指数(| r |≥0.73和 p =0.001)中通过变量重要性准则(VIP)进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量,基于地理加权回归(GWR)模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准:相对分析误差(RPD),决定系数(R^2),均方根误差(RMSE)和最小信息准则(ACI)评价模型精度,从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明:(1)研究区As含量离散度较高,所有样品中SOM含量均小于2%,且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性(| r |=0.113)。(2)As含量与单波段光谱反射率的相关性很低(| r |≤0.228),而通过 R , 1/ R , lg R , R 计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外(NIR, 780~1 100 nm)和短波红外(SWIR, 1 100~ 1 935 nm)光谱中发现最高的相关系数和最低的 p 值(|r|≥0.73和 p =0.001),在长波近红外(LW-NIR)区域基于 R 形成的NPDIs与As含量相关性最高(|r|=0.74)。(3)VIP方法分别筛选NPDI R (1 417/1 246), NPDI 1/ R (799/953, 825/947)、 NPDI sqrt- R (1 023/1 257, 1 008/1 249, 1 021/1 250, 1 020/1 247)和NPDI lg R (801/953, 811/953, 817/951, 825/947, 828/945)为GWR模型自变量。(4)从4个预测模型的表现可以看出, Model-a( R)与其他三个模型(Model-b(1/ R), Model-c( R)和Model-d(lg R))相比,它具有最高的验证系数(R^2=0.831, RMSE=4.912 μg·g^-1 , RPD=2.321)和最低的最小信息准则值(AIC=179.96)。优化光谱指数NPDI R (1 417/1 246)有助于快速准确地估算As含量,为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考,促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。

北方草原露天煤矿区植被退化因素分析

露天煤矿区植被退化问题日益严峻且对环境影响较大,确定植被退化主控因素并实施精准防治意义重大。为此,选取胜利与平庄露天矿区作为研究区域,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)反映植被退化程度。同时,将熵权法引入灰色关联分析来构建熵权灰色关联模型,利用该模型分析NDVI值与挖损、压占、沙漠化和土壤侵蚀4个因素的关联性,根据各因素的关联性排序确定引起植被退化的主控因素。结果表明:(1)胜利矿区不同因素熵权关联序排序为压占(熵权关联度为0. 294 7)>沙漠化(0. 155 5)>挖损(0. 151 0)>土壤侵蚀(0. 119 3),平庄矿区则为挖损(0. 169 3)>压占(0. 163 7)>土壤侵蚀(0. 150 5)>沙漠化(0. 103 4);(2)露天煤矿区植被退化最直接、最严重的影响因素是土地挖损、压占;(3)沙漠化、土壤侵蚀2项因素对植被退化影响比挖损、压占因素小,但亦不容忽视。基于研究结果提出了相应措施,有助于避免植被退化防治的盲目性。

基于DeepLabv3+与GF-2高分辨率影像的露天煤矿区土地利用分类

遥感与深度学习为及时掌握露天煤矿区土地利用情况提供了高效率的技术手段。基于国产高分二号(GF-2)卫星高分辨率遥感影像,利用深度学习DeepLabv3+模型实现露天煤矿区土地利用识别,并与U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法进行对比。首先,制作高分辨率影像样本数据,通过敏感性测试确定适合研究区露天煤矿场景的样本最佳裁剪尺寸和方式;然后,训练深度神经网络DeepLabv3+模型,进行土地利用识别实验;最后,比较不同方法的识别结果。结果表明:研究区露天煤矿场景下的样本最佳裁剪尺寸为512像素×512像素,最佳裁剪方式为随机裁剪。采用的DeepLabv3+模型对露天煤矿区土地利用识别的总体精度、Kappa系数分别为80.10%、0.73,均优于U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法的识别精度。DeepLabv3+模型的识别速度与上述5种方法保持在同一数量级,验证了DeepLabv3+模型和GF-2卫星影像在露天煤矿区土地利用识别中的可行性,对露天煤矿区生态环境监测与修复规划具有重要意义。

新疆准东露天煤矿区新型边坡治理技术

新疆准东露天煤矿区采矿易形成高而陡的边坡,对于此类边坡防护技术的选取,应综合考虑研究区的自然特征、经济发展等因素,以及各种边坡治理技术的适用条件,得出生态修复是治理该矿区边坡的当务之急。本文先分析了研究区概况,进而讨论如何对边坡进行防护,最终提出新型边坡生态修复恢复技术:液压喷播技术、新型生态袋技术、TBS植被护坡技术、藤立方技术。本文使资源开发与环境协调成为可能,且美化了矿区景观,防止水土流失,并为其他矿区边坡治理提供借鉴和指导。

国产HJ-1B卫星数据的地表温度及湿度反演方法——以呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿区为例

草原露天煤矿的土壤湿度遥感监测可以反映露天开采活动对生态环境的扰动程度。选择国产环境卫星(HJ-1B)多光谱及热红外光谱数据,探讨HJ-1B数据在中国北部呼伦贝尔草原伊敏露天煤矿区地表温度及湿度的反演模型及适宜性,对比分析JM&S,Qin和Artis算法在研究区温度反演中的精度及适用性;进一步利用归一化植被指数和地表温度(NDVI-LST)的特征空间反演温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI);通过野外实测土壤湿度数据对NDVI–LST特征空间中的干边模型进行修正。结果表明:基于Qin算法反演的温度数据精度最高;干边纠正系数为0.3时,TVDI与实测土壤含水量相关性最高,"湿边"呈现剖物线特征,"干边"呈现线性规律。反演结果能够很好地反映露天煤矿区内不同地物的地表干旱状况及空间异质性,可为草原露天煤矿区的长周期陆面演变监测提供基础数据。

安太堡露天煤矿区复垦地不同植被下草本植物群落生态关系研究

为揭示不同植被下草本植物群落与环境因子的关系,本研究采用双向指示种分析(TWl NSPAN)、除趋势对应分析(DCA)、丰富度指数(Pa)、多样性指数(H'、DS)和均匀度指数(JP)方法,对安太堡露天煤矿区排土场复垦地不同植被下草本植物群落进行了数量分类、排序及物种多样性研究。结果显示:(1)TWl NSPAN等级分类将其63个样方划分为11个草本植物群丛,分别位于该矿区复垦地不同植被类型下;(2)DCA第一轴反映了植被恢复年限的梯度变化,沿第一轴从左到右,11个草本植物群丛的恢复年限逐渐缩短;DCA第二轴反映了排土场复垦地地形的梯度变化,沿第二轴从下到上,地形从平台→东北坡,11个草本植物群丛的物种多样性降低;(3)随着植被恢复年限的增长,11个草本植物群丛物种多样性从高到低的变化为:平台>东北坡,乔木林下>灌丛林下>草地。研究表明,植被恢复年限、植物种类和地形是影响安太堡露天煤矿区复垦地不同植被下11个草本植物群丛结构和物种多样性的关键因子。

露天煤矿区噪声污染监测优化布点研究

为有效减轻露天煤矿区噪声污染对周边居民的生活影响,提出露天煤矿区噪声污染监测优化布点方法。通过分析历史噪声污染数据,根据不同监测点位的模糊等价关系进行聚类分析,将属于同等特征的监测点归类到一个范围内;采集所有监测点捕捉的噪声数据,将序列端点的噪声污染监测误差值作为参考,从而可以监测到布点各范围内贴近百分位标准的最大化目标,将噪声污染监测范围、监测点数量以及监测精准度作为优化目标,建立优化布点的目标函数;对目标函数进行求解,获取的解即为最优布点。仿真实验表明:优化布点后,对露天煤矿的噪声特征捕捉能力强,噪声污染监测精准度较高。

露天煤矿区土地损毁与复垦景观指数分析

露天煤矿区的资源开发会导致土地损毁和景观格局破坏，损毁土地的复垦规划和实施也应该考虑景观生态的保护。景观指数作为定量化研究景观格局的手段之一，其本身具有明显的尺度依赖性并存在生态学意义的重叠，因而针对矿区土地损毁与复垦过程进行景观指数尺度效应分析及代表性景观指数筛选是一个重要前提。本文以北方农牧交错生态脆弱区魏家峁露天煤矿区为例，应用景观生态学和传统统计学方法，分析了矿区开采前、开采结束和完全复垦3个阶段的13种格局水平景观指数的粒度效应，筛选了能够反映矿区开采损毁、复垦对景观格局产生影响的10个代表性景观指数。结果表明：除斑块丰富度密度指数外，其余12种景观指数表现出很强的粒度效应，该生态区露天煤矿区景观指数计算的适宜粒度范围为10～15m；最终确定表征该露天煤矿区开采结束后景观格局变化的代表性景观指数为香农多样性指数、景观形状指数、面积加权分维数和几何最邻近距离，表征该露天煤矿区完全复垦后景观格局变化的代表性景观指数为香农多样性指数、景观形状指数、面积加权分维数和聚集度。研究结果可为进一步分析露天煤矿区开采损毁与复垦多阶段、多复垦模式的景观格局变化提供参考，为切实保护矿区土地资源和景观生态提供指导。