基于主成分分析法的矿区生态环境脆弱性评估方法.pdf

摘要针对传统煤矿矿山生态环境监测评估方法存在的不足，选用主成分分析法，从矿山复杂生态环境的各项影响因素中获取多个基点样本参数，提取关键特征数据进行成分分析，确定具有代表性的各项环境分析指标，分析主要成分与各项指标之间的偏向相关关系、独立性系数等要素，划分脆弱性评估标准阈值，最后将各项指标参数代入评估概念模型依次进行脆弱性评估。通过数据研究分析，本文所提方法的环境脆弱性评估准确率高达 95%，弥补了环境监测评估技术的不足。关键词矿区生态；生态环境评估；成分分析法；环境脆弱性文章编号：1005-9598(2023)-05-0125-04中图分类号：X826文献标识码：A基于主成分分析法的矿区生态环境脆弱性评估方法赵怀涛，常浩，王鹏（河北省地质矿产勘查开发局第一地质大队，河北邯郸 056001）收稿日期：2023-06-29第一作者：赵怀涛（1980），男，汉族，河北邯郸人，高级工程师，学士，2010 年本科毕业于石家庄经济学院环境工程专业，主要研究方向为矿山生态修复、地质灾害、水文地质、地热与浅层地热能等，E-mail：。DOI：10.19889/ki.10059598.2023.05.029煤矿资源是我国能源产业中的重要支柱，而煤炭开采会导致生态环境恶化；现今，国家越来越重视生态环境的保护与恢复，不断加大矿山生态环境保护的投入力度；环境脆弱性综合评估有助于针对不同区域的环境问题采取对应措施，尽可能地减少对周边环境的破坏，避免资源浪费，提高生态修复的工作效率。文献1采用遥感信息技术和层次分析法分析区域未来环境变化趋势和动态规律，构建环境熵权模型，预测区域环境变化形态和脆弱程度。但该方法为全局性评估方法，对具体区域的环境脆弱性评估不准确。文献2通过选取地形对应指标数据，构建生物丰富度 OWA 算子评估模型，利用生态平衡原则加权运算完成对复杂环境的生态脆弱性评估。但该方法缺少各项因素的相关关系分析，评估结果的信息误差较多。针对传统方法存在的不足，本文提出了一种基于主成分分析法的矿区生态环境脆弱性评估方法，从生态环境的主要成分因素出发分析环境的脆弱性。1矿区生态环境条件分析1.1自然环境条件白家海子煤矿位于内蒙古鄂尔多斯市毛乌素沙漠中部地区，始建于 20 世纪 70 年代，总面积大约为132.9 km2，矿区地形起伏较大，东北高西南低，主要地形为丘陵与沙地，地表植被覆盖率较低。该区域气候属于温带半干旱大陆气候，降水集中，蒸发量大于降水量3；地表侵蚀损毁面积较大，水土流失严重，地表土层中主要成分为沙土和砾石。但地下水比较丰富，在地下 1.2 m15.3 m 处，能够满足区域内多种植物的生长，针对地下水分布，可设置区域划分函数来表示该区域地下水含量。调查显示：矿区内地表植被主要为中小型灌木类植物，叶小但根部发达；动物物种主要为爬行动物，体型小巧，耐寒耐旱，生存能力强；鸟类物种主要为过境候鸟，大约 23 科 54 种；鱼类约有 11 科 37 种。总体来说自然条件比较恶劣，存在沙尘暴、泥石流等自然灾害，水土流失问题尖锐4。1.2环境脆弱性影响因素分析白家海子煤矿矿井根据地形地势呈东北西南走向分布，总体结构层次为 6 层，煤矿开采集中在下部4 层中，每层煤层的厚度在 3.7 m9.1 m，层间距为26.7 m66.9 m，会随着地势增高而增大。矿区部分土壤主要为风沙土，含盐量较高，需要对该区域土壤、温度、湿度、植被等因素进行实地采样监测，具体分析矿引用格式：赵怀涛，常浩，王鹏.基于主成分分析法的矿区生态环境脆弱性评估方法J.煤化工，2023，51（5）：125-128.第 51 卷第 5 期2023 年 10 月煤 化 工Coal Chemical IndustryVol.51No.5Oct.20232023 年煤 化 工表 1矿区生态环境成分指标土地类型天然牧草地灌木丛地沙地盐地林地农用地筛选贡献值/%pH8.677.218.368.697.139.3156.639SSC0.910.420.233.081.151.3718.031表 2主成分相关关系参数偏向关系系数0.687卡方近似值732.91独立自由度23独立性系数0.002区生态环境的影响因素5。根据矿区地形结构选择具有代表性的监测点，对不同类型的土壤植被均需要进行采样，综合分析矿山及其范围内多种土地类型的分布情况。调查结果显示：研究目标区域内天然牧草地范围最大、占比高达 52.1%，林地灌木丛约占 37.6%，其余农用地只占 10.3%，但天然牧草地的水土流失问题明显，植被覆盖率越来越低，出现大量荒地和风沙地6。根据以上土地主要特点，可确定环境的关键影响因素，自然因素为风沙大、土壤盐碱化、水资源短缺、植被覆盖率低等，人为因素包括过度开采、放牧、水土流失等7。2矿区生态环境主成分分析2.1主要成分与指标参数根据实地勘测采集获取的具体环境参数信息，识别提取关键数据，通过标准化计算得到量化参数样本，再根据数据特征划分为不同成分数据集，得到各项指标的数据基本情况见表 1。2.2主成分提取根据提取出的成分与指标的相关关系数据，设置相应的检验公式，见式（1）：T=L=C2姨v=nn(n-1)D=乙(v-i)扇墒设设设设设设缮设设设设设设（1）式中：T 表示检验参数，L 表示自由度因素，C 表示转换因子，v 表示卡方近似值，n 表示检验数据数量，D表示标准化成分参数，i 表示数据相关性。根据上述过程得到的偏向关系和独立性关系参数见表 2。当偏向关系系数0.5，独立性系数0.05，独立自由度超过 50，则不存在明显相关关系。由表 2 可知：该矿区生态环境监测评估的主要成分与影响指标之间存在比较明显的相关关系，可以确定为环境分析模型的主要成分8。3基于主成分分析法的矿区生态脆弱性评估3.1脆弱性评估指标体系基于主成分分析法构建矿山生态环境评估的概念模型主要由指标体系、评估标准、评估方法三部分组成9。最关键的一步就是构建评估指标体系，根据指标的相关关系将评估体系划分为三个组成部分：人文管理指数、生态环境指数、自然状态指数10。根据评估体系层次确定基本结构，分别为目标层、指导层和基数层的评估指标，同时设置相应的评估方程式，见式（2）：S=滋2r-ni=1Q姨+1（2）式中：S 表示评估数值，r 表示评估时长，滋 表示评估指标，Q 表示评估分层结构因素。目标层为评估的最终目的，是宏观综合性的环境目标因素，进行矿区脆弱性监测评估为目标层评价准则。指导层是自然因素和人文因素两方面具有导向性的指标因素。基数层则是最基础的各项指标参数，是评估分析最基本也是最重要的数据基础。根据上述结构和指标参数，构建矿山生态环境脆弱性评估模型的评估指标体系，见图 1。3.2生态环境脆弱性评估概念模型构建基于主成分分析法建立矿山生态环境概念模型的评估标准，依据评估指数的各项数据，提取指标层级之间的传递因子，建立脆弱性标准评估矩阵 R，见式（3）：R=r11r12r1nr21r22r2nrn1rn2rnn扇墒设设设设设设设缮设设设设设设设伤赏设设设设设设设商设设设设设设设（3）式中：rnn表示矩阵数据序列，该矩阵结构为互反矩阵，采用归一化计算得到矩阵的指标特征向量，代入指标因素归一化系数，见式（4）：Ai=ni=1移i=1rij（4）注：pH 代表土壤酸碱度，又称“土壤反应”；SSC 代表侧向角散射。126-第 51 卷第 5 期表 3矿区环境成分脆弱性评估结果等级等级一等级二等级三权重年开采量/万 t303090900.148剥采比22550.195植被覆盖率/%1051050.171年降水量/mm150050015005000.114污染指数22550.004环保投入比/%0.90.60.90.60.006科技人员比管理投入比煤矿区位指数环境管理指数人文管理指数地貌条件矿区面积空气污染指数土壤污染指数生态环境指数受灾面积水污染指数废物利用率植被覆盖率年降水量土层厚度出煤率年开采量自然状态指数矿区生态环境评估图 1矿山生态环境脆弱性评估指标体系评价因素体系矿山生态环境特征矿区生态环境评估模型构建评价等级指标等级划分因子权重定量评估因子量化因子体系图 2矿区生态环境脆弱性评估概念模型示意图式中：Ai表示指标因素，rij表示归一化因数相关联的矩阵数列的乘积。根据式（4）计算所得数据判断构建评估标准阈值。该研究方法为定量研究，采用数字对各项评估指标进行描述，最后构建生态环境脆弱性评估概念模型，具体步骤如下：（1）根据目标区域矿山生态环境的各项指标特征和评估标准，将特征指标划分为优、良、中、差四个等级11。（2）参考评估标准的阈值划分每个等级的临界值，并对特征因子设定参考标准，对于难以定性的参考指标，可以根据评估参考标准进行评价，并构建评价表达式，见式（5）：f=ni=1移l+u3姨2p-姿+滓2（5）式中：f 表示评价系数，l 表示定性指标，u 表示阈值，p表示参考标准，姿 表示特征因子，滓 表示划分等级临界值。（3）对需要进行评估的数据进行标准化处理，得到可用于评估模型的指标数据，再将得到的标准量化数据进行加权的归一化运算，以便于统一评估单位，进行指标因素评估12。根据以上步骤构建的生态环境脆弱性评估概念模型示意图见图 2。4评估与结果分析4.1环境脆弱性评估采用主成分分析法对目标矿区生态环境的脆弱性进行评估，结合白家海子煤矿的地理环境条件，勘测获取各个采样区域的环境评估数据。通过主成分分析评估模型，得到该区域生态环境脆弱性评估程度分布为：环境脆弱程度总体上东北部较高，西部较低，矿区东部及东北部地势较高，地质结构复杂，更容易受到季风影响，水土流失问题严重，进而造成植被生长率低，长期循环导致土壤结构更加松散；并且矿山中的煤层分布主要在东部，长期的人为开采和环保意识的缺乏，导致东部环境破坏越来越严重，自然条件越发恶劣，滑坡、泥石流、地层塌陷、土地沙化等问题频发，而西部海拔较低，地势平缓，不是主要的矿井开发地区，水土保持情况较好，植被覆盖率基本满足环境需求，地层结构稳定，灾害发生的概率较低。具体成分评估结果见表 3。4.2评估结果与分析监测数据显示，本文选用的主成分分析法对矿区环境脆弱性的评估准确率均在 86%以上，随着评估范围的增大，区域总体评估准确率最高可达 97%，对于细节部分的脆弱程度评估比传统方法更加真实具体，总体而言更贴近矿区实际生态环境条件。传统的层次分析评估方法获取到的环境脆弱性评估结果准确率赵怀涛等：基于主成分分析法的矿区生态环境脆弱性评估方法127-2023 年煤 化 工不高，小范围单位面积的评估准确率在 78%左右，矿区开发等复杂地理环境的区域，评估结果具有很强的不稳定性，准确率最高只有 88%；OWA 算子评估方法在脆弱性程度划分方面存在欠缺，信息处理在评估监测过程中存在一定滞后性，评估结果准确率低于 90%，对于相关区域的环境影响关系分析不足，导致局部地区环境评估结果误差较大，特别是地质条件不稳定的开采矿区，对地质灾害多发点的监测判断也与实际有较大出入。5结语针对传统生态环境评估方法评估精准率不高的问题，研究了一种基于主成分分析法的矿区生态环境脆弱性评估方法。对于复杂的自然生态环境，根据环境条件数据分析影响指标因素，提取成分数据作为成分分析的关键参数；确定具有代表性的各项分析指标，识别环境指标的主要成分，构建概念模型依次进行脆弱性评估，得到评估结果更加具体准确。该方法虽具有良好的实用效果，但仍存在一些局限性：该方法是基于主成分分析的一种定量研究方法，实地监测工作量太大；后续应开发智能监测技术与大数据处理技术相结合的研究方法，以提高评估的速度与效率。参考文献：1 姚昆，张存杰，何磊，等.雅砻江中上游流域生态环境脆弱性动态评价及预测J.国土资源遥感，2020，32（4）：199-208.2 宋海彬，武富庆，于翠芳.复杂地质生态环境脆弱性评估方法研究J.能源与环保，2022，44（6）：17-23.3 秦红正.西部生态脆弱矿区土壤环境影响评价研究J.煤炭工程，2020，52（8）：44-48.4 洪增林，李永红，张玲玉，等.一种基于主成分分析法的区域性地质灾害危险性评估方法J.灾害学，2020，35（1）：118-124.5 王红梅.基于层次分析法的煤矿矿山生态环境评价定量模型研究J.中国矿业，2020，29（7）：70-75.6 茹少峰，马茹慧.黄河流域生态环境脆弱性评价、空间分析及预测J.自然资源学报，2022，37（7）：1722-1734.7 刘慧，师学义.静乐县生态脆弱性时空演变与分区研究J.生态与农村环境学报，2020，36（1）：34-43.8 肖武，张文凯，吕雪娇，等.西部生态脆弱区矿山不同开采强度下生态系统服务时空变化以神府矿区为例J.自然资源学报，2020，35（1）：68-81.9 于贵瑞，徐兴良，王秋风.全球变化对生态脆弱区资源环境承载力影响的研究进展 J.中国基础科学，2020，22（5）：16-20.10 郑慧玲，王永红，马卫.基于 PSR 模型的珠江三角洲生态环境脆弱性评价J.水土保持通报，2022，42（4）：210-217.11 苗旭，李九一，柳玉梅，等.鄂尔多斯市生态脆弱性评价及归因分析J.西北林学院学报，2023，38（1）：168-173.12 张学渊，魏伟，周亮，等.西北干旱区生态脆弱性时空演变分析 J.生态学报，2021，41（12）：4707-4719.Assessment method of ecological environment vulnerability in mining area based onprincipal component analysisZhao Huaitao,Chang Hao,Wang Peng(The First Geological Brigade of Hebei Provincial Bureau of Geology and Mineral Explorationand Development,Handan Hebei 056001,China)AbstractIn response to the shortcomings of traditional methods for monitoring and evaluating the ecologicalenvironment of coal mines,the principal component analysis method was used to obtain multiple base point sample parametersfrom various influencing factors of the complex ecological environment of the mine,extract the key characteristic data for thecomponent analysis,determine representative environmental analysis indicators,analyze the bias correlation relationship andindependence coefficient between the main components and various indicators,specify the threshold of vulnerabilityassessment standards,and finally input the index parameters into the assessment conceptual model for vulnerabilityassessment in turn.Through data research and analysis,the accuracy of environmental vulnerability assessment of theproposed method was as high as 95%,which showed the inadequacy of environmental monitoring and assessment technology.Key wordsmining area ecology;ecological environment assessment;component analysis;environmental vulnerability128-