全 文 ：采煤矿区的生态脆弱性———以内蒙古锡林
郭勒草原胜利煤田为例*
全占军1,2**摇 李摇 远3 摇 李俊生1 摇 韩摇 煜1 摇 肖能文1 摇 付梦娣1
( 1中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室,北京 100012; 2北京师范大学减灾与应急管理研究院地表过程
与资源生态国家重点实验室,北京 100875; 3环境保护部华南环境科学研究所,广州 510655)
摘摇 要摇 以锡林郭勒草原胜利煤田为典型研究区,构建了由生态敏感性、自然与社会压力及
生态恢复力 3 方面 16 个因子组成的生态脆弱性评估指标体系,基于专家打分法和层次分析
法建立了生态脆弱性模型,借助遥感及地理信息工具完成了对区域生态脆弱性指数的计算,
分析了土地利用与生态脆弱性的关系,并通过空间自相关分析对计算结果进行了全局及局部
聚类检验.结果表明: 研究区脆弱性总体属于中等偏高水平;胜利煤田 4 个露天矿的开采导致
采区脆弱性显著增加,由于矿井疏干水和人为活动的影响,矿区周边 300 ~ 2000 m 范围都演
变为生态高脆弱性区;随着矿区的进一步开发,整个煤田都将转变为中度和重度脆弱区,而煤
炭资源开采是导致区域脆弱性提高的主要因素.全区及局部聚类结果显示,该区域脆弱性空
间分布有很好的聚类特征.降低矿区人口密度、控制草地载畜水平、控制建设用地和耕地比率
是解决矿区社会经济压力的最佳途径,增加投入、提高植被恢复系数是改变区域生态脆弱性
的根本措施.
关键词摇 煤摇 矿区摇 生态脆弱性摇 指标体系摇 胜利煤田
*“十一五冶国家科技支撑计划项目(2008BAC43B01)和中国环境科学研究院基本科研业务专项(2009kyyw06)资助.
**通讯作者. E鄄mail: quanzj@ craes. org. cn
2012鄄08鄄15 收稿,2013鄄03鄄13 接受.
文章编号摇 1001-9332(2013)06-1729-10摇 中图分类号摇 X826摇 文献标识码摇 A
Ecological vulnerability of coal mining area: A case study of Shengli Coalfield in Xilinguole of
Inner Mongolia, China. QUAN Zhan鄄jun1,2, LI Yuan3, LI Jun鄄sheng1, HAN Yu1, XIAO Neng鄄
wen1, FU Meng鄄di1 (1 State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese
Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China; 2State Key Laboratory of Earth
Surface Processes and Resource Ecology, Academy of Disaster Reduction and Emergency Management of
Beijing Normal University, Beijing 100875, China; 3South China Institute of Environmental Sciences,
MEP, Guangzhou 510655, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2013,24(6): 1729-1738.
Abstract: In this paper, an ecological vulnerability evaluation index system for the Shengli
Coalfield in Xilinguole of Inner Mongolia was established, which included 16 factors in ecological
sensitivity, natural and social pressure, and ecological recovery capacity, respectively. Based on
the expert scoring method and analytic hierarchy process (AHP), an ecological vulnerability model
was built for the calculation of the regional ecological vulnerability by means of RS and GIS spatial
analysis. An analysis of the relationships between land use and ecological vulnerability was also
made, and the results were tested by spatial auto鄄correlation analysis. Overall, the ecological vul鄄
nerability of the study area was at medium鄄high level. The exploitation of four opencast areas in the
Coalfield caused a significant increase of ecological vulnerability. Moreover, due to the effects of
mine drained water and human activities, the 300-2000 m around the opencast areas was turning
into higher ecologically fragile area. With further exploitation, the whole Coalfield was evolved into
moderate and heavy ecological vulnerability area, and the coal resources mining was a key factor in
this process. The cluster analysis showed that the spatial distribution of the ecological vulnerability
in the study area had reasonable clustering characteristics. To decrease the population density, con鄄
trol the grazing capacity of grassland, and regulate the ratios of construction land and cultivated land
应 用 生 态 学 报摇 2013 年 6 月摇 第 24 卷摇 第 6 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Jun. 2013,24(6): 1729-1738
could be the optimal ways for resolving the natural and social pressure, and to increase the invest鄄
ment and improve the vegetation recovery coefficient could be the fundamental measures for decrea鄄
sing the ecological vulnerability of the study area.
Key words: coal; mining area; ecological vulnerability; index system; Shengli Coalfield.
摇 摇 我国煤炭资源富集区多为生态脆弱区,煤炭资
源开采给这类地区带来一系列生态环境问题[1] . 未
来生态环境管理研究的重点将从损失造成后的恢复
和治理转移到损失造成之前的防范[2] . 加强对采煤
矿区的生态风险管理,首先需要掌握区域生态系统
面对各种压力在时间和空间上的适应能力,而生态
脆弱性评估正是生态风险管理的有效工具[3] . 通过
对采煤矿区生态脆弱性分析,一方面可以确定生态
环境保护重点区域,另一方面可以实现对一系列生
态特征的综合分析,进而理清人为活动的潜在影响,
确定主要的影响因素、方式和途径.
脆弱性反映了一个系统易受影响、但不能被破
坏的程度,是暴露、效应及恢复力的函数[4] . 生态系
统脆弱性指生态系统在时间和空间上对外界压力的
适应潜力,这种潜力通过生态系统各层次的组成特
性得以表征,它是生态系统承受时空压力能力的估
计[5] .
近年来, 随着生态脆弱性研究的逐步深
入[3,6-8],矿区生态脆弱性逐渐被学者们所重视. 马
丽等[9]从自然要素和人为活动干扰两方面入手,基
于全国宏观大尺度,从地形特征、人类活动强度、生
态背景和环境背景 4 个方面,选取 13 个因子构建了
生态环境脆弱性评价指标体系,对我国主要煤炭基
地的生态脆弱性及制约因素进行了分析. 王言荣
等[10]、顾康康和刘景双[11]、蒙吉军等[12]分别针对山
西省、辽中地区和鄂尔多斯市这种中尺度采煤区域
进行脆弱性分析,均从自然因素和人为经济活动两
方面考虑,构建了评价指标体系.刘平等[13]认为,敏
感性和恢复力是生态环境系统的基本属性,在进行
单个露天煤矿脆弱性研究时,所选的 18 个因子都从
这两方面给出考核值,构建了露天煤矿的生态脆弱
性评价体系.
以往的矿区脆弱性分析中,在指标体系组成方
面,大中尺度研究都是从自然因素和人为经济活动
两方面构建指标体系,忽略了生态系统自恢复力因
素;小尺度单个煤矿的脆弱性分析仅考虑了生态系
统敏感性和恢复力,没有考虑人为压力因素.在指标
体系功能方面,部分指标要么可获取性较差、获取成
本较高,要么尺度单一、设计简单、缺乏空间异质性,
所有指标虽然能满足现状脆弱性的分析,但指标灵
活性、可预测和可控制性较差,不能完全满足发展趋
势预测及风险控制需求. 在指标体系的数学模型方
面,当前主要是专家打分法、Delphi 法[3]、层次分析
法[14]、主成分分析法[15]、神经网络法[16]、模糊综合
评判法[17]等,其中,以专家打分法和层次分析法最
常见, 神经网络法和模糊综合评判法因其减少主观
性的优势也得以广泛应用. 特别是层次分析法与
GIS、遥感相结合[6,18]以及主成分分析法与 GIS、遥
感相结合[15]构建综合生态评价模型,成为区域生态
脆弱性评价的发展趋势.
本文以锡林郭勒草原胜利煤田为研究对象,构
建了包含生态敏感性、自然与社会压力以及生态恢
复力 3 方面共 16 个因子组成的生态脆弱性指标体
系,在专家打分法、层次分析法、遥感和地理信息系
统等理论与技术手段支持下,揭示了研究区生态脆
弱性的空间分布规律,探讨了煤炭资源开采对区域
生态脆弱性的潜在影响及控制机制,旨在为矿山生
态环境保护提供理论支撑.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
胜利煤田(43毅54忆15义—44毅13忆52义 N, 115毅24忆
26义—116毅26忆30义 E)位于内蒙古自治区锡林浩特市
西北部胜利苏木和伊利勒特苏木境内,海拔 970 ~
1212 m;地形为缓波状起伏的山前平原.该区属半干
旱草原气候,极端最高气温 38. 3 益,极端最低气温
-42. 4 益,平均气温 1. 7 益;年最大降水量 481. 0
mm,年最小降水量 146. 7 mm,年均降水量 294. 74
mm;年均蒸发量 1794. 64 mm;春季多风,风速 2. 1 ~
8. 4 m·s-1,年均风速 3. 5 m·s-1,瞬时最大风速
36. 6 m·s-1;最大冻土深度 2. 89 m,年无霜期 122
d.胜利煤田共有地质资源量 21986. 65 Mt,其中,查
明地质资源量 17656. 63 Mt,潜在资源量 4330. 02
Mt.根据开工顺序、建设时间及生产规模,2015 和
2020 年胜利煤田的生产规模将分别达到 127. 7 和
138. 90 Mt·a-1 .目前,有 4 个生产矿井,分别为胜利
一号露天矿、胜利西三号露天矿、胜利东三号露天矿
及露天锗矿,其他矿井都处于基础建设阶段.
0371 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
1郾 2摇 指标体系的构建及权重的确定
本文从生态敏感性、自然和社会压力及生态恢
复力 3 方面,利用 16 个指标构建区域生态脆弱性指
标体系.
生态环境敏感性指标涉及坡度、植被类型、植被
盖度、降雨量、潜水埋深、煤层厚深比、沙化土地占比
率、干旱频率.其中,前 4 个指标反映土壤侵蚀敏感
性;沙化土地占比率和干旱频率反映土地沙漠化敏
感性;潜水位埋深反映土壤盐渍化的敏感性以及煤
层开采对土壤水和地表植被的影响敏感性[19-20];煤
层厚深比反映煤层开采对土壤水和地表植被的影响
敏感性[21-22] .
自然和社会压力指标包括人口密度、草地载畜
量、建设用地比率、耕地比率、开采强度、开采工艺.
其中,前 4 个指标反映传统农牧业生产活动对草原
生态系统的影响[23-26];开采强度和开采工艺是决定
地表扰动大小的两个控制因素[27-28],开采强度通过
单位面积的产煤量表达;开采工艺中,地面扰动最大
的是露天开采,最小的是房柱式开采.
生态恢复力指标包括植被净第一性生产力和植
被恢复系数.前者是区域生态系统自恢复的内在动
力,后者表征了人为因素对生态恢复的投入强度,是
生态系统自恢复的外在动力. 通过提高生态系统恢
复力,进而降低区域脆弱性,是调控生态脆弱性的关
键步骤.
本文采用专家打分法和层次分析法(AHP)确
定各指标的权重. 首先,通过专家打分,确立指数间
的重要关系:生态敏感性、自然和社会压力及生态恢
复力同等重要;在生态敏感性方面,潜水埋深和煤层
深厚比是重要因子[29-31],而植被类型及盖度是轻微
因子;在自然和社会压力方面,开采强度和开采工艺
是重要因子,而人口密度及耕地比率是轻微因子;在
生态恢复力方面,植被恢复系数比植被净第一性生
产力更重要[32] .然后,在层次分析法理论支持下,确
定上述 16 个指标的权重. 通过单级排序一次性检
验,生态敏感性的一致性检验(CR)值为 0. 0653,自
然和社会压力 CR 值为 0. 0497,生态恢复力 CR 值
为 0. 0001,均<0. 1,表明该矩阵有很好的一致性.具
体指标及其权重见表 1.
影响生态脆弱性的每个因子根据其程度被划分
为 5 级,分别为潜在影响、微度影响、轻度影响、中度
影响、重度影响,相应的分值分别为 20、40、60、80、
100.区域生态脆弱性评分标准见表 2.
表 1摇 区域生态脆弱性评价指标体系
Table 1摇 Regional vulnerability evaluation index system
第 1 层指数
First level
index
第 2 层指数
Second level
indicators
权重
Weight
第 3 层指数
Third level factors
权重
Weight
区域生态 生态敏感性 0. 333 坡度 0. 078
脆弱性指标 ES 植被类型 0. 030
REVI 植被盖度 0. 035
降雨量 0. 039
潜水埋深 0. 320
煤层厚深比 0. 300
沙化土地占比率 0. 136
干旱频率 0. 062
自然和 0. 333 人口密度 0. 035
社会压力 草地载畜率 0. 063
NSP 建设用地比率 0. 112
耕地比率 0. 030
开采强度 0. 380
开采工艺 0. 380
生态恢复力 0. 333 植被净第一性生产力 0. 167
ERC 植被恢复系数 0. 833
REVI: Regional ecological vulnerability indicator; ES: Ecological sensi鄄
tivity; NSP: Natural and social pressure; ERC: Ecological recovery ca鄄
pability.
1郾 3摇 数据获取与处理
由于研究区较小,降水量、干旱频率 2 个宏观指
标不做异质性处理;坡度来自 SRTM 90 m 分辨率
DEM数据;植被类型、土地利用、植被盖度、植被净
第一性生产力基于 Landset 卫星 2010 年 8 月 31 日
的 TM遥感影像,解译或反演获得;潜水埋深基于研
究区域水文地质调查报告;煤层厚深比基于研究区
地质报告的煤层顶板和底板图;人口密度基于研究
区域居民点人口调查;草地载畜量基于居民点牲畜
调查;开采强度和开采工艺基于煤矿可行性研究报
告;植被恢复系数基于矿山生态恢复治理方案提出
的目标值.
1郾 3郾 1 专题制图摇 该过程是把不同来源、不同介质
的数据进行加工整理,针对 16 个因子分别制作栅格
专题图的过程.关键步骤如下:
摇 摇 1)空间配准. 采用控制点位法进行坐标变换.
通过测定 12 组 TM 图像上特殊地物的坐标点以及
与这些坐标点相对应的 1 颐 50000 地形图上的坐标,
将测得的控制点坐标代入坐标系转换多项式方程,
求出各项系数,从而确定坐标系转换方程.由确定的
多项式方程,以待定的目标图像 x、y 为自变量, 按
逐个点位坐标( xi, y j)输入方程,求出相应的( ci,
r j)点.然后,由(ci, r j) 按双线性插值法求算出最适
宜点(ci, r j)的 TM像素值,存入目标图像的(xi,yi)
点位.如此,最终求算形成配准后的目标图像.
使用ERDAS IMAGINE 9 . 2软件打开TM遥感
13716 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 全占军等: 采煤矿区的生态脆弱性———以内蒙古锡林郭勒草原胜利煤田为例摇 摇 摇
表 2摇 区域生态脆弱性评分标准
Table 2摇 Scoring criteria used in the regional ecological vulnerability indicator (REVI)
属性
Property
指数
Factor
打分标准 Scoring criteria
20 40 60 80 100
生态敏感性 坡度 Slope (毅) <5 5 ~ 8 8 ~ 15 15 ~ 25 >25
Ecological
sensitivity
植被类型 Vegetation type 芨芨草群落
Achnatherum
splendens
community
羊草群落
Leymus
chinensis
community
大针茅群落
Stipa
grandis
community
克氏针茅群落
Stipa
krylovii
community
沙蒿群落
Artemisia
desertorum
community
植被盖度 Vegetation coverage (% ) >75 60 ~ 75 45 ~ 60 30 ~ 45 <30
降雨量 Precipitation (mm) >400 320 ~ 400 240 ~ 320 160 ~ 240 <160
潜水埋深 Phreatic depth (m) 1. 2 ~ 3. 8 3. 8 ~ 5. 0 5. 0 ~ 7 <1. 2 >7
煤层厚深比 Ratio of thickness鄄depth <1 / 35 1 / 35 ~ 1 / 18 1 / 18 ~ 1 / 15 1 / 15 ~ 1 / 8 >1 / 8
沙漠化土地占比率 Ratio of decertified land (% ) 0 0 ~ 5 5 ~ 25 25 ~ 50 >50
干旱频率[33] Frequency of drought (% ) <75 75 ~ 80 80 ~ 85 85 ~ 90 >90
自然和社会压力 人口密度 Human population density (person·km-2) <2 2 ~ 6 6 ~ 10 10 ~ 14 >14
Natural and 草地载畜率[34]Grazing capacity of grassland (% ) >20 0 ~ 20 -20 ~ 0 -40 ~ -20 <-40
social pressure 建设用地比率 Ratio of construction land (% ) <1 1 ~ 3 3 ~ 5 5 ~ 7 >7
耕地比率 Ratio of cultivated land (% ) <1 1 ~ 3 3 ~ 5 5 ~ 7 >7
开采强度 Mining intensity (Mt·km-2) <6 6 ~ 8 8 ~ 10 10 ~ 12 >12
开采工艺 Mining technique 房柱式开采 分层开采 一次采全高 综采放顶煤 露天开采
生态恢复力
Ecological
植被净第一性生产力 Net primary productivity
(g C·m-2·a-1)
>150 120 ~ 150 80 ~ 120 30 ~ 80 <30
recovery 植被恢复系数 Vegetation recovery coefficient (% ) >98 95 ~ 98 90 ~ 95 80 ~ 90 <80
影像与地形图图像,再通过目视判读找寻控制点.为
了提高配准校正精度, 一般应选取地形图和 TM 图
上皆清晰、易于明断的道路、河流的交汇点、捌弯点,
同时使采集的控制点均匀分布于整个 TM 图像. 误
差范围控制在小于半个像元大小.
DEM、区域水文地质图及工程地质图的配准同
TM遥感影像.
2)空间值算法.点插值:采用反距离加权法( in鄄
verse distance weighted)对人口密度点进行差值. 该
方法是以插值点与样本点之间的距离为权重的插值
方法,与插值点越近的样本点所赋予的权重越大,
其权重贡献与距离呈反比;草地载畜量专题图通过
各居民点牲畜调查数据绘制,点的差值采用加权泰
森(Thiessen)多边形插值法. 该方法按数据点位置
将区域分割成子区域,每个子区域包含 1 个数据点,
各子区域到其内数据点的距离小于任何到其他数据
点的距离,并用其内数据点进行赋值,使用该方法得
到的插值结果的变化体现在各子区域之间,子区域
内都是均质的和无变化的.
线插值:等水位线、煤层顶、底板等值线的差值
采用克立格(Kriging)插值法.该方法充分吸收了地
理统计的思想,认为任何在空间连续性变化的属性
均非常不规则,不能用简单的平滑数学函数进行模
拟,可以用随机表面给予较恰当的描述.
3)植被类型和土地利用现状图的遥感解译. 参
考《中华人民共和国植被图(1 颐 1000000)》 [35]的分
类原则,参照《内蒙古植被》 [36],依据野外的实地调
查结果,确定了胜利矿区的自然植被分类系统.依据
《土地利用现状分类》 (GB / T 21010—2007) [37],结
合锡林郭勒市土地利用现状图(2010 年)以及矿区
土地利用状况的实地调查,建立了研究区土地利用
分类系统.
在 TM遥感影像上确定已知植被或土地利用类
型的位置,判读每种类型与周围区域在影像上所显
示的形状、色调及纹理特征. 参考相关文献资料,结
合植被类型的分布规律,如海拔分布范围、环境特点
等间接解译特征进行综合解译分析.
使用 ERDAS IMAGINE 9. 2 软件,通过监督最
大似然法进行分类,制图结果经现场核实具有较高
的精确度.
1郾 3郾 2 遥感反演模型 摇 利用张云霞等[38]在锡林郭
勒建立的归一化植被指数(NDVI)反演植被盖度
(Veg):
Veg=0郾 053NDVI2+0郾 387NDVI+0郾 169
利用李素英等[39]在锡林郭勒建立的 NDVI 反
演植被净第一性生产力(Bio):
Bio= -0郾 007NDVI2+6郾 362NDVI-714郾 01
2371 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
1郾 3郾 3 区域脆弱性指数模型
REVIi =移
m
j = 1
琢 jF ij
式中:REVIi为 i 区域的脆弱性指数;F ij为 i 区域第 j
个评价指标的评分值;琢 j为第 j个评价指标的权重.
1郾 4摇 区域脆弱性与土地利用的关系分析
叠加研究区生态环境脆弱性空间分布图和土地
利用现状图,借助 ERDAS IMAGINE 9. 2 软件的
Summary 功能,提取不同生态环境脆弱等级条件下
土地利用类型比例.
1郾 5摇 空间自相关分析
为检验本文所建方法体系对矿区脆弱性研究结
果的空间分布特征,借助 GeoDa 9. 0 软件,分析研究
区脆弱性指数的空间自相关性,进行全局及局部聚
类检验.
1郾 5郾 1 全局聚类检验 摇 Moran I 指数是用于检验整
个研究区邻近地区是相似(正相关)、相异(负相关)
以及独立的方法.其指数计算公式如下:
I = N
移
n
i = 1
移
n
j = 1
Wij
·
移
n
i = 1
移
n
j = 1
Wij(xi - xave)(x j - xave)
移
n
i = 1
(xi - xave) 2
式中:N 为样本总数;Wij为空间权重;xi和 x j分别是
区域 i 和 j 的属性;xave为属性的平均值;Moran I 值
在-1 ~ 1. 当 Moran I 接近 1 时,表明具有相似的属
性聚集在一起;当 Moran I接近接近-1 时,表明有相
异的属性聚集在一起;当 Moran I 接近 0,表明属性
随机分布.
1郾 5郾 2 局部聚类检验摇 局部 Moran I 指数可用于表
征局部地区是否存在相似或相异的聚集属性,用来
度量区域 i和它邻域之间的关联程度,公式如下:
Ii =
(xi - xave)
Sx2
移 j[Wij(x j - xave)]
式中: Sx2 =移 j(x j - xave) 2 / n为方差. Ii>0,表示高值
被高值包围(高-高),或低值被低值包围(低-低);
Ii<0,表示高值被低值包围(高-低),或低值被高值
包围(低-高).
2摇 结果与分析
2郾 1摇 区域脆弱性指数
针对 16 个指标分别建立栅格数据专题图层,统
一坐标系统为 WGS鄄1984鄄UTM Zone50N,借助区域
脆弱性指数模型,最终计算得出区域脆弱性空间分
布图(图1 a) . 再利用ArcMap 9 . 2的等间距( equal
图 1摇 研究区脆弱性空间分布
Fig. 1摇 Spatial distribution of ecological vulnerability in the stud鄄
ied region (伊104).
玉: 胜利一号露天矿 Shengli NO. 1 Open鄄pit Coal Mine; 域:胜利西三
号露天矿 Shengli West NO. 3 Open鄄pit Coal Mine; 芋:胜利东三号露
天矿 Shengli East NO. 3 Open鄄pit Coal Mine; 郁:露天锗矿 Open鄄pit
Germanium Mine; 吁:锡林三电厂 The Third Power Plant of Xilinhaote.
a)脆弱性指数计算结果 Result of regional ecological vulnerability in鄄
dex; b)脆弱性指数结果分级 Classification result of regional ecological
vulnerability index. 坐标采用 WGS_1984_UTM_50 N 投影坐标系统
Using WGS_1984_UTM_50 N projection coordinates system. 下同 The
same below.
interval)分级法对计算结果进行分级分类(图 1b).
由图 1a 可以看出,研究区生态脆弱性指数值在
32郾 00 ~ 62. 33,平均值为 50. 51,标准差为 4. 17,高
值区主要分布于矿区中部已开采区及矿区西部的荒
漠植被区,低值区主要分布于矿区东部及锡林河两
岸.研究区区域脆弱性以中度和轻度为主,分别占矿
区面积的 55. 8%和 34. 1% ,其次是微度脆弱和重度
脆弱,分别占矿区面积的 5. 0%和 4. 1% ,潜在脆弱
区面积最少,占矿区面积的 1. 0% (图 1b,表 3). 区
域脆弱性总体属于中等偏高水平.
从分布特征来看,锡林河两岸和矿区西部零星
表 3摇 区域脆弱性分级统计
Table 3 摇 Grading statistics of regional ecological vulnera鄄
bility
脆弱性分区
Vulnerability
sub鄄region
面积
Area
(km2)
%
潜在脆弱 Potential 10. 36 1. 0
微度脆弱 Slight 50. 29 5. 0
轻度脆弱 Light 344. 23 34. 1
中度脆弱 Moderate 564. 30 55. 8
重度脆弱 Heavy 41. 77 4. 1
合计 Total 1010. 96 100
33716 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 全占军等: 采煤矿区的生态脆弱性———以内蒙古锡林郭勒草原胜利煤田为例摇 摇 摇
分布的低洼草滩为潜在和微度生态脆弱区,主要是
由于该区域地形平缓,植被以芨芨草为主,盖度>
75% ,潜水埋深 2 ~ 3 m,植被的根系可以充分吸取
地下水,沙漠化占比率低于 5% ,生态敏感性低;而
且该区域人口密度小,建设及耕地比例低,自然和社
会压力小,导致最终的生态脆弱性较低.
矿区中西部和东北部都为轻度脆弱区,但形成
原因不同:东北部区域植被以大针茅为主,煤层厚深
比小,潜水位埋深为 4 ~ 5 m,导致区域生态敏感性
低,同时,人口密度和草地载畜量表达的自然和社会
经济压力较大;中西部区域地形复杂,坡度>5毅,植
被类型主要为克氏针茅,潜水位>5 m,生态敏感性
较高,而以人口密度及建设用地比例和耕地比例所
表达的自然和社会经济压力较小.
锡林河两侧一级台地和矿区西部都为中度脆弱
区,形成的原因也不尽相同.锡林河两侧一级台地地
形平缓,潜水埋深适中(4 ~ 5 m),区域植被以克什
针茅为主,植被盖度小,同时河道两岸区域煤层厚深
比大.该区域属锡林浩特市辐射区,人为活动剧烈,
自然和社会经济压力大.矿区西部人为活动较少,自
然和社会经济压力较小,生态敏感性高,植被以沙蒿
群落为主,植被盖度 < 30% ,沙漠化土地占比率 >
25% ,潜水埋深>7 m,植被需水主要靠降水维持.
已开采的 4 个露天矿(胜利一号露天矿、胜利
西三号露天矿、胜利东三号露天矿及露天锗矿)全
部为重度脆弱区,主要是这些区域开采强度大,开采
工艺为露天开采,导致植被丧失、浅水层破坏,人为
活动剧烈且生态自恢复能力弱. 由于矿井疏干水和
人为活动的影响,矿井周边 300 ~ 2000 m 范围都为
中度脆弱区,一方面是由于含水层破坏,导致矿区周
边(特别是流场下游)地下水位急剧下降,另一方面
是植物群落向旱生及超旱生群落演替,生物多样性
减少,植被盖度降低.
2郾 2摇 区域脆弱性与土地利用的关系
通过研究区生态环境脆弱性空间分布和土地利
用现状图(图 2)的叠加统计分析,提取了不同生态
环境脆弱等级条件下土地利用类型比例(表 4). 潜
在脆弱区内主要的土地利用类型是以芨芨草滩为代
表的其他草地,其次是河道两岸的中盖度草地;微度
脆弱区的主要土地利用类型为河道两岸的中盖度草
地,其次是以芨芨草滩为代表的其他草地;轻度和中
度脆弱区的主要土地利用类型都为中盖度草地;重
度脆弱区的主要土地利用类型为工业用地.
本文特别提取了采矿用地的脆弱性单独进行分
图 2摇 研究区土地利用现状
Fig. 2摇 Current land use in the studied region (伊104).
表 4摇 不同脆弱等级分区的土地利用类型比例
Table 4 摇 Percentage of each land use type in sub鄄regions
with different vulnerability (%)
土地利用类型
Land use type
潜在脆弱
Potential
微度脆弱
Slight
轻度脆弱
Light
中度脆弱
Moderate
重度脆弱
Heavy
疏林地 Sparse forest - 0. 3 0. 2 1. 4 1. 7
灌木林地 Shrub land - 1. 2 0. 3 0. 3 0. 1
旱地 Dry land 0. 1 3. 7 0. 6 0. 6 1. 4
中盖度草地
Moderate coverage grassland
38. 7 41. 5 87. 2 85. 7 33. 1
高盖度草地
High coverage grassland
1. 0 2. 4 4. 0 1. 1 0. 8
其他草地
Other grassland
58. 4 28. 4 2. 7 1. 1 0. 2
人工草地
Artificial grassland
1. 2 15. 8 2. 7 0. 8 0. 2
水面
Water
- 0. 5 0. 1 1. 1 0. 2
住宅用地
Residential land
0. 3 2. 2 0. 6 2. 0 4. 0
工业用地
Industrial land
- 2. 9 0. 9 5. 1 57. 2
铁路用地
Railway land
0. 2 0. 4 0. 0 0. 1 0. 2
公路用地
Highway land
- 0. 6 0. 3 0. 5 0. 8
农村道路
Rural road
0. 2 0. 2 0. 4 0. 4 0. 2
设施农业用地
Facility agriculture land
- - 0 摇 - -
合计 Total 100 100 100 100 100
表 5摇 工业用地脆弱性分析
Table 5摇 Vulnerability analysis for industrial land
脆弱类型
Type of
vulnerability
面积
Area
(km2)
%
潜在脆弱 Potential - -
微度脆弱 Slight 1. 5 2. 5
轻度脆弱 Light 3. 2 5. 7
中度脆弱 Moderate 28. 8 50. 2
重度脆弱 Heavy 23. 9 41. 6
合计 Total 57. 4 100
析.由表 5 可以看出,采矿用地范围内 50. 2%的区
域为中度脆弱,41. 6%的区域为重度脆弱,中度和重
度脆弱区占采矿用地总面积的 91. 8% .说明煤炭资
4371 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷
源开采是导致区域脆弱性提高的主要因素.
2郾 3摇 空间关系检验
由空间自相关性全局聚类检验结果可以看出,
全区 Moran I 值为 0. 6089(图 3),表明该区域脆弱
性空间分布有很好的聚类特征.其中,高值被高值包
围区域占研究区的 4. 0% ,对应于重度脆弱区;低值
被低值包围区域占研究区的 5. 8% ,对应于潜在和
微度脆弱区;低值被高值包围区域占 39. 4% ,对应
于轻度脆弱区;高值被低值包围区域占 49. 4% ,对
应于中度脆弱区;无统计意义区域占 1. 5% .从空间
自相关重要水平来看,P <0. 001 的区域占研究区
87. 2% ,P 值介于 0. 001 ~ 0. 01 之间的区域占研究
区 1. 0% ,P值介于 0. 01 ~ 0. 05 之间的区域占研究
区 10. 4% (图 4).说明整个分区检验结果具有很好
的一致性.
图 3摇 Moran I指数散点图
Fig. 3摇 Scatter plot of Moran爷s I index.
图 4摇 生态脆弱性指数空间相关性(a)及对应的空间自相关
重要水平(b)
Fig. 4 摇 Ecological vulnerability index ( a) and corresponding
significance level of spatial auto鄄correlation (b)(伊104).
摇 摇 综上所述,胜利煤田 4 个露天矿的开采,导致采
区脆弱性显著增加,同时,受矿井疏干水和人为活动
的影响,矿井周边 300 ~ 2000 m 范围都将演变为生
态高脆弱性区域;随着矿区的进一步开发,整个矿区
都将逐渐转变为中度和重度脆弱区,严重威胁区域
生态安全.
生态脆弱性研究的目的是寻找生态脆弱热点区
域,提早采取防止生态环境恶化的对策措施.由本文
建立的区域生态脆弱性评价指标体系及权重贡献可
知,要降低研究区生态环境脆弱性,需从减小自然社
会压力和提高生态恢复力两方面入手. 从减少自然
和社会压力角度看,首先考虑煤炭开采工艺,对生态
影响最小的工艺形式是分层、限面积开采,但这将导
致煤炭采出率低,造成极大的资源浪费,经济成本不
可取;降低人口密度和草地载畜率、控制建设用地和
耕地比率是解决社会压力的最佳途径;从提高生态
恢复力角度看,增加投入,提高植被恢复系数是改变
区域生态脆弱性的根本措施.
3摇 讨摇 摇 论
本文提出由生态敏感性、自然与社会压力以及
生态恢复力 3 方面共 16 个因子组成的生态脆弱性
指数,在专家打分法、层次分析法、遥感及地理信息
系统等理论与技术手段支持下,揭示了研究区生态
脆弱性的空间分布规律,探讨了煤炭资源开采对区
域生态脆弱性的潜在影响及控制机制.结果表明,煤
炭资源开采是导致区域脆弱性的主要原因. 侯新伟
等[40]对神府鄄东胜矿区生态脆弱性的成因进行了定
性分析,认为特殊的地理位置、新构造抬升活动、全
球气候变化及恶劣的气候条件、松散的地面物质是
矿区生态环境脆弱的自然因素,煤田开发是导致脆
弱性升高的人为因素,各种因素互相影响、互相作
用, 使矿区的生态环境进一步恶化.张茂省等[21]分
析了陕北煤炭资源开采对地下水的影响,认为煤炭
资源的不合理开发,引起地面塌陷、破坏含水层和水
资源、加剧水土流失和荒漠化,使本就脆弱的生态环
境更加恶化.总体来说,本研究结论与其他学者结论
基本一致.
综合了其他学者的研究成果[6,9-13],本研究中
大部分指标考虑到煤炭资源开采影响的特殊性,在
指标遴选方面有如下两方面创新:1)在生态敏感性
指标里增加了潜水埋深和煤层厚深比;2)在自然和
社会压力里增加了开采强度和开采方式.
潜水埋深和煤层厚深比作为自然赋存状况,是
53716 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 全占军等: 采煤矿区的生态脆弱性———以内蒙古锡林郭勒草原胜利煤田为例摇 摇 摇
采煤矿区的重要生态敏感性因子. 控制地下水水位
是生态脆弱矿区科学开采的核心[9,20,22] . 被破坏的
植被及土壤通过土地复垦及生态修复手段在短期内
可以恢复,但地下水位的恢复则需要很长的时间周
期[22] .胜利矿区属于典型的浅埋煤层开采区,张茂
省等[20]在鄂尔多斯高原典型草原区研究地下水位
埋深与植被生态的依存关系时,依据地下水位埋深
划分了 4 个生态敏感区:一级敏感区水位埋深<1. 2
m,二级敏感区水位埋深在 1. 2 ~ 3. 8 m,三级敏感区
水位埋深区间在 3. 8 ~ 7. 0 m,>7. 0 m 潜水位埋深
区域属于非敏感区.王双明等[22]确定的该区域地下
水位埋深阈值为:<1. 5 m为盐渍化水位埋深,1. 5 ~
3 m为最佳地下水位埋深,3 ~ 5 m 为乔灌木承受地
下水位埋深, 5 ~ 8 m为警戒地下水位埋深,8 ~ 15 m
为乔木衰败地下水位埋深,>15 m 为乔木枯梢地下
水位埋深.本研究关于浅水位埋深的赋值基本参照
上述两个研究成果,但考虑到草原区无乔木存在,故
不考虑 15 m这个阈值.
关于煤层厚深比的问题,王双明等[22]在对陕北
榆神府浅煤层矿区研究时认为,当煤层上覆隔水岩
组厚度在 33 ~ 35 倍采高时,煤层开采不会导致地
下水位下降;煤层上覆隔水岩组厚度臆18 倍采高
时,煤层开采会破坏隔水层,导致水位下降;18 ~ 35
倍采高时,可采取限制采高等措施实现保水开采.张
杰和马岳谭[40]提出的保护隔水层的安全高度是 15
倍.本研究关于煤层厚深比的赋值主要参考上述两
项研究成果.
煤层开采强度和开采方式是煤炭开采的 2 个技
术参数.这两个指标可以决定一个井田的煤炭产出,
还可以控制导水裂隙带的高度,是决定“保水开采冶
的关键因素.开采强度主要通过单位面积的煤炭产
量表征.关于开采方式:厚煤层分层开采,即厚煤层
分层连续下沉采煤法,通过限制每次采高,控制关键
层的沉降,控制采动裂隙发育的高度,将其限制在潜
水层以下, 就可以实现厚煤层的保水开采[41] .房柱
式采煤、充填开采及采前疏水开采后回灌等可防止
地下水位过多下降. 但这些方法一方面资源回收率
低,另一方面代价较高,在国内很少采用,如果改变
开采方法或调整开采技术参数(如改房柱式为区间
隔离煤柱方法)就可有效地防止水资源破坏;当前
主流的采煤方式为一次采全高工艺,适合大型机械
化作业的采煤方法为综采放顶煤工艺,在浅煤层埋
藏区,这两种工艺会导致导水裂隙带一直发展到地
表,造成潜水流失;露天开采会导致区域地下水流场
的颠覆性改变.本文在对开采工艺的分类中,充分考
虑了上述开采工艺的差异性及影响.
大部分对煤炭资源开采的生态脆弱性研究都是
典型的针对个别问题的特殊研究[13] .本研究所选指
标更具广泛性和普适性,该套体系基本适用于整个
半干旱区及农牧交错地区;更具可测量性及低成本
性,所有数据通过矿区基础技术资料及遥感资料,并
辅助以一定的野外调查就能实现;更具可调整性及
实用性,对部分指标的调整可以实现多种情形的分
析,最终便于生态脆弱性管理策略的制定. 但是,本
套指标体系更多地关注生态系统结构,而生态敏感
性同样受生态系统过程和物种组成、种群结构及其
他小尺度指标的影响.因此,生态脆弱性研究在如下
三方面亟待加强:1)在对某些系统特别是陆域生态
系统进行评价时,当前主要以植被指数(如 NDVI)
及优势植物群落为生态系统表征指标[20],仍然缺乏
一些反映群落动态的种群竞争性指标,应加强物种
及种群与外来压力和生态状态关系的研究,继续寻
找能够反映生态系统脆弱性动态和变化趋势的、新
的指示指标将是一个重要的研究方向;2)生态系统
的能量流通、物质循环以及呼吸和蒸腾作用的变化
趋势反映了系统的内在生态学进程的变化趋势,对
生态系统脆弱性变化有一定的指示作用,指标体系
中逐渐纳入反应过程的指标,可以为评价方法开辟
一个新的途径;3)脆弱性评价过程中评价指标的选
取、指标权重的确定和评价模型的运用受人为主观
因素影响过大,可能导致不同评价者对同一生态系
统的评价结果不一致[42-43] . 因此,制定统一标准的
数学模型方法体系将有助于提高各评价结果的可
比性.
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作者简介 摇 全占军,男,1979 年生,博士,助理研究员. 主要
从事恢复生态学及资源开发的生态风险研究. E鄄mail: quanzj
@ craes. org. cn
责任编辑摇 杨摇 弘
8371 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 24 卷