基于RSEI的北京王平煤矿生态环境修复效果评估及预测.pdf

扫码阅读下载钟安亚,孙娟,胡春明,等.基于 RSEI 的北京王平煤矿生态环境修复效果评估及预测J.矿业安全与环保,2023,50(4):89-96.ZHONG Anya,SUN Juan,HU Chunming,et al.Evaluation and prediction of ecological environment restoration effect of Beijing Wangping Coal Mine based on RSEIJ.Mining Safety&Environmental Protection,2023,50(4):89-96.DOI:10.19835/j.issn.1008-4495.2023.04.015基于 RSEI 的北京王平煤矿生态环境修复效果评估及预测钟安亚1,2,孙 娟3,胡春明1,谷海红2(1.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085;2.华北理工大学 矿业工程学院,河北 唐山 063210;3.北京市生态环境评估与投诉中心,北京 100161)摘要:为研究北京王平煤矿生态修复成效,以 19902021 年 Landsat 遥感影像数据为基础,采用遥感生态指数(remote sensing ecology index,RSEI)对北京王平煤矿区生态修复工程展开效果评估,并结合 GM(1,1)模型对研究区生态环境质量进行动态监测、时空分析及预测研究,以期为矿山生态修复工程的管理提供参考。结果表明:19902021 年,王平煤矿生态环境质量呈现出“先降低,后上升”的势态;19902001 年研究区 RSEI 等级差与较差的区域集中在东北部与西南部,生态修复工程开展后,王平煤矿生态环境质量逐年得到改善,少量较差区域集中在东北部边界地区;对王平煤矿 RSEI 进行预测,预计 2025 年 RSEI 将达到 0.826,研究区生态环境质量将达到“优”级,表明开展矿山生态修复工程效果较显著。关键词:生态环境;王平煤矿;遥感生态指数;主成分分析;GM(1,1)模型;修复效果中图分类号:TD88;X171.4;X87 文献标志码:A 文章编号:1008-4495(2023)04-0089-08收稿日期:2023-01-12;2023-03-19 修订基金项目:北京市生态环境领域营商环境改革与支持项目(2241STC60470)作者简介:钟安亚(1997),男,安徽合肥人,硕士研究生,主要从事生态恢复与环境评价方面的研究。E-mail:zhonganya 。通信作者:胡春明(1982),男,江西遂川人,博士,高级工程师,主要从事湿地生态系统保护及水生态修复技术研究工作。E-mail:cmhu 。Evaluation and prediction of ecological environment restoration effect of Beijing Wangping Coal Mine based on RSEIZHONG Anya1,2,SUN Juan3,HU Chunming1,GU Haihong2(1.National Key Laboratory for Urban and Regional Ecology,CAS,Beijing 100085,China;2.School of Mining Engineering,North China University of Science and Technology,Tangshan 063210,China;3.Beijing Municipal Center for Ecological Environment Assessment and Complaints,Beijing 100161,China)Abstract:In order to clarify the ecological restoration effect of Beijing Wangping Coal Mine.Based on the remote sensing image data of Landsat from 1990 to 2021,remote sensing ecological index(RSEI)was used to evaluate the effect of the ecological restoration project in Wangping coal mining area in Beijing,and combined with GM(1,1)model,dynamic monitoring,spatio-temporal analysis and prediction of ecological environment quality in the study area were carried out in order to provide reference for the management of mine ecological restoration project.The results show that from 1990 to 2021,the ecological environment quality of Wangping Coal Mine shows a trend of“first decreasing,then rising”.From 1990 to 2001,the areas with poor RSEI grade in the study area are concentrated in the northeast and southwest,and after the ecological restoration project is carried out,the ecological environment quality of Wangping 98第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection Vol.50 No.4Aug.2023Coal Mine is improved year by year,and a small number of poor areas are concentrated in the border area of the northeast.Based on the prediction of RSEI in Wangping Coal Mine,it is expected that the RSEI will reach 0.826 in 2025,and the ecological environment quality of the study area will reach the“excellent”level,indicating that the effect of the mine ecological restoration project is remarkable.Keywords:ecological environment;Wangping Coal Mine;remote sensing ecological index;principal component analysis;GM(1,1)model;repair effect 我国是矿产资源大国,新中国成立以来特别是改革开放后,矿业发展迅速。然而矿产资源开采在为国家经济发展提供坚实资源保障的同时,也给矿山及周边区域带来了严峻的生态环境问题,诸如水体污染、大气污染、地质灾害、地表沉降、生态承载力脆弱等1-2。自 2000 年以来,国家有关部门划拨专项资金用于矿山生态修复治理工作,截至 2015 年,共计治理修复矿山 1 773 个,33 片矿产资源开采区生态环境得到显著改善3。但在矿山治理后,大部分项目仅进行了验收,缺乏对其修复效果进行长期有效的评价与监管。遥感技术因其具有空间覆盖范围广、时间序列长及可实时监测等特点,近些年被广泛应用于矿区生态环境监测评价领域4。我国环保部门在 2006 年颁布的生态环境状况评价技术规范中提出 一 种 基 于 遥 感 技 术 的 生 态 环 境 状 况 指数(ecological environment index,EI),对我国县级以上区域生态环境评价相关指标作出了明确规定,使生态环境评价工作得到进一步完善 5-6。但在该指数的应用中发现了诸如权重合理性赋值、指标易获取度、归一化系数设定等种种弊端7-8。针对这一问题,徐涵秋9于 2013 年提出了集成多指标因素的遥感生态指数(RSEI)。该指数完全基于遥感技术,可快速、客观地将区域生境状况可视化地呈现出来。因其不依赖实地调查数据,确保了指标的易获取性,且无需人为赋予权重,一定程度上保证了评价结果的合理客观性,应用性较好。近年来,我国学者基于遥感技术在矿山的应用多集中于矿区生态环境监测10、地貌环境研究11及矿业城市景观格局变化12。经文献梳理,对矿区生态环境质量进行预测的相关研究目前还较为缺乏。笔者以北京王平煤矿修复区为研究对象,运用RSEI 指数结合多时相遥感数据,探究研究区生态环境修复效果,并引入 GM(1,1)模型对王平煤矿未来生态环境质量进行预测研究,以期为矿区生态修复与管理提供参考。1 研究区与数据来源1.1 研究区概况王平煤矿位于北京市门头沟区王平镇境内,属于王平村煤矿废弃矿区,地理坐标东经 11557331155857,北纬 395717395759,总面积 123 hm2,属暖温带半湿润半干旱季风气候,年均降水量675 mm,年均气温 12。区域内有 2 个典型煤矿废弃地生态破坏类型,即煤矸石山压占及塌陷坑,是门头沟区生态修复示范工程。王平煤矿于 1958 年建设投产,1994 年关闭,曾是京西矿务局所属的八大煤矿之一。该研究区修复工程自 2007 年开始陆续实施,于 2010 年初步完成治理。20112020 年,通过生态种植区、京津风沙源治理工程等项目,进一步使王平煤矿修复区生态环境得到改善。研究区如图 1 所示。D E M高：6 2 3 m低：1 9 3 mN延庆区怀柔区昌平区房山区大兴区门头沟区石景山区海淀区丰台区00.7 51.5 0k m图 1 研究区概况1.2 数据与处理本文 数 据 来 源 于“地 理 空 间 数 据 云”网 站(http:/ 8 期 Landsat 系列遥感数据影像进行分析,如表 1 所示。选用遥感数据成像时间为 58 月份,影像云量均小于 2%,质09Vol.50 No.4Aug.2023 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection 第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月量较好。数据均已经进行了辐射定标、大气校正等预处理,且配准均方根误差控制在 0.5 个像元以内,数据代表性较好,能准确反映研究区不同年份状况并用于生态环境质量预测。表 1 19902021 年 8 期遥感影像部分参数年份卫星传感器分辨率/m成像日期1990Landsat5TM301990-06-052001Landsat5TM302001-05-112011Landsat5TM302011-05-232013Landsat8OLI302013-05-122015Landsat8OLI302015-05-182017Landsat8OLI302017-05-142019Landsat8OLI302019-05-132021Landsat8OLI302021-08-062 研究方法2.1 RSEI 指标分量构建以徐涵秋 2013 年所提出的 RSEI 指数来进行矿区生态环境监测与评价。RSEI 将绿度指标(FVC)、湿度指标(WET)、干度指标(NDBSI)及热度指标(LST)进行耦合,通过主成分分析法归一化处理进而反映区域生态环境,具备大尺度、客观性、范围广等优点13-14。同时可将研究区的生境质量可视化地呈现出来。RSEI 表达式如下:RSEI=f(FVC,WET,NDBSI,LST)(1)式中:FVC 表示绿度指标;WET 表示湿度指标;NDBSI 表示干度指标;LST 表示热度指标。1)绿度指标。植被覆盖度为描述区域植被状况及生态环境的重要指标,对植被初级生产力、土壤理化状态与生态系统功能有着极为重要的影响15。其表达式为:FVC=NDVI-NDVIsoil()/NDVIveg-NDVIsoil()(2)式中:NDVI 为像元归一化植被指数;NDVIveg为纯净植被像元;NDVIsoil为纯净裸土 NDVI 值。以区 域 植 被 生 长 旺 季 的 95%观 测 值 代 表NDVIveg,以处于裸土状态的区域全年 NDVI 观测值的 95%表示 NDVIsoil。2)湿度指标。该指标可用缨帽变换的第三分量表示,以表征像元对应地物的水分含量,反映土壤与植被的湿度状态,与生态环境息息相关16。Landsat TM与 Landsat OLI 计算湿度分量公式为:WETTM=0.144 6B+0.176 1G+0.332 2R+0.339 6NIR-0.621 0SWIR1-0.418 6SWIR2(3)WETOLI=0.151 1B+0.197 3G+0.328 3R+0.340 7NIR-0.717 7SWIR1-0.455 9SWIR2(4)式中 B、G、R、NIR、SWIR1、SWIR2分别为 TM 及 OLI数据的蓝、绿、红、近红外、短波红外 1 与短波红外 2波段反射率数据。3)干度指标。由于城市建设用地与裸露自然地表都会呈现出“干化”状态17,因此用建筑指数 IBI与土壤指数 SI 合成表示干度 NDBSI:IBI=2SWIRSWIR+NIR-NIRNIR+R+GG+SWIR()2SWIRSWIR+NIR+NIRNIR+R+GG+SWIR()(5)SI=SWIR+R()-NIR+B()SWIR+R()+NIR+B()(6)NDBSI=SI+IBI2(7)式中 B、G、R、NIR、SWIR分别为 TM 和 OLI 的蓝、绿、红、近红外与短波红外波段反射率数据。4)热度指标。以地表温度代表热度指数,反演地表温度(LST)采用大气辐射传输方程法18:T=K2/ln K1/L+1()(8)L=gain DN+bias(9)LST=T/1+(T/)ln(10)式中:T 为传感器温度值;L 为 TM 与 OLI 的热红外波段在传感器辐射值;K2、K1为辐射定标参数;gain与 bias 为波段的增加值和偏置值;DN 为像元灰度值;为 TM 数据 6 波段中心波长(11.5 m)和 OLI数据 10 波段中心波长(10.9 m);为地表亮温,取值 1.43810-2 m K;为地表比辐射率。2.2 主成分分析主成分分析(PCA)是一种将多指标变量通过线性正交变换按贡献率筛选出少数重要指标的多维数据压缩技术19。首先对上述 4 个遥感生态分量指标进行归一化处理,消除量纲差异,将各指标统一划分至 01 范围,以便后续进行主成分分析20。计算公式如下:NIi=Ii-Imin()/Imax-Imin()(11)式中:NIi表示归一化后某像素点指标值;Ii表示各指标在第 i 个的像元值;Imax表示该指标的最大值;Imin表示该指标的最小值。通过主成分分析后再次对第一主成分进行归一化计算,其结果便可表示为 RSEI。依据前人的研究,以 0.2 为界,将遥感生态指数划19第 50 卷 第 4 期2023 年 8 月 矿业安全与环保Mining Safety&Environmental Protection Vol.50 No.4Aug.2023分为优、良、一般、较差、差5 个等级21,结果见表2。表 2 遥感生态环境等级划分等级指标范围特点描述优0.8RSEI1.0植被茂盛,生物丰度高,生境系统稳定良0.6RSEI0.8植被较茂盛,气候宜人,适合人类生活一般0.4RSEI0.6植被覆盖度中等,存在不适合人类生活的制约因子较差0.2RSEI0.4植被稀疏,存在限制人类生活的因素差 0-0.3 时,GM(1,1)模型可适用于中长期预测27,因此尝试预测中长期王平煤矿修复区的 RSEI。从 2012 年开始,RSEI 预测值逐年增加,至 2031 年 RSEI 预测值接近阈值 1,而 2033 年与 2035 年 RSEI 预测值为 1.063、1.132,均大于 1。因此,将 GM(1,1)模型用来对 RSEI 进行短期预测效果较好,而应用于中长期预测则有待进一步论证。在王平煤矿生态修复工程完成后,研究区 RSEI 从2011 年的 0.429 一直呈上升趋势,预计 2025 年RSEI 达到 0.826,也就是说王平煤矿区生态环境质量将达到“优”级。整体上 RSEI 值提高近1 倍,说明开展矿区生态修复工程效果较显著。4 结论1)19902021 年,王平煤矿生态环境质量呈现出“先降低,后上升”的态势。RSEI 分别从 1990 年的 0.548 下降至 2011 年的 0.429,降低了 21.72%;实施生态修复工程后,上升至 2021 年的 0.729,较2011 年提高了 69.93%,生态环境质量得到明显改善。2)从时间变化上看,19902011 年王平煤矿生态环境质量大部分等级为“良”与“一般”,20112021 年RSEI 各等级区域面积有明显规律变化,等级“优”的面积占比总体呈波动上升趋势。从空间分布上看,2011 年以前研究区 RSEI 等级“差”与“较差”区域集中在东北部与西南部;2021 年,研究区 RSEI“优”级占比最高。3)引入 GM(1,1)模型对王平煤矿修复区生态环境质量进行预测,得出该模型可用于 RSEI 指数短期预测且效果较好。根据 GM(1,1)模型预测结果,2025 年 RSEI 达到 0.826,评价等级达到“优”级,说明矿区生态修复工程效果较显著。可为接下来王平煤矿修复区内的产业结构调整、村镇转型规划提供一定参考。参考文献(References):1 顾一芳,冯启言,孟磊,等.河北省关闭煤矿地质环境影响评价J.矿业安全与环保,2021,48(5):118-121.2 王世虎.生态文明建设背景下历史遗留矿山环境问题与对策J.矿业安全与环保,2018,45(6):88-91.3 张进德,郗富瑞.我国废弃矿山生态修复研究J.生态学报,2020,40(21):7921-7930.4 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