基于GIS和RS的自贡市长山盐矿区生态环境评价

李 喆，吴敏宁，何政伟，夏福瑞

(1．成都理工大学 数字国土与生态科学研究所，四川成都610059;2．成都市国土资源局 国土规划地籍事务中心，四川成都610074;3．四川省地矿局物探队，成都610072)

基于GIS和RS的自贡市长山盐矿区生态环境评价

李 喆1，2，吴敏宁2，何政伟1，夏福瑞3

(1．成都理工大学 数字国土与生态科学研究所，四川成都610059;2．成都市国土资源局 国土规划地籍事务中心，四川成都610074;3．四川省地矿局物探队，成都610072)

根据研究区生态环境特点和评价指标选取的原则，选取土壤湿度、土地利用/覆盖、地形地貌、土壤盐碱化、土地压占与破坏指数为影响要素层，以评价指标体系中的各个主要细节为指标层，建立长山矿区生态环境评价指标体系，并运用层次分析法确定各评价指标的权重。通过目视解译与计算机自动提取相结合的方式提取评价指标信息，并对各个评价指标进行量化分级以及标准化，运用加权综合评价法建立研究区生态环境综合评价模型，将长山矿区生态环境质量划分为优、良、中、差、劣五个等级。

长山盐矿;RS与GIS技术;矿区生态环境评价

0 前言

矿产资源是影响和制约经济发展的重要物质基础，在盐矿开采过程中，由于开采技术的有限性及长期的不科学开采，许多生态环境问题相继出现，这对矿区的生态环境产生了深远的影响［1]。作者在本文针对矿山开采对生态与环境破坏的特点，对长山矿区生态环境影响因素，生态环境质量进行了客观、符合实际的综合评价，一方面为生态环境保护和经济发展提供技术参考，同时也为矿区生态环境恢复治理提供科学依据，促使矿山开采与生态环境、经济的协调发展。

1 数据的预处理

作者在本次遥感解译工作中，选用具有较高空间分辨率和光谱分辨率的陆地卫星Landsat7 ETM+数据，成像时间为2001年6月，轨道号为129/040，总占地面积约720 km2。对图像的预处理包括遥感影像的波段组合，图像融合，图像裁剪，最终得到了较为满意的图像［2～4]。

2 指标因子的选取及信息提取

2．1 土地利用

通过对不同土地利用类型的人类干扰强度赋值，构建出土地利用分类指数，作为评价研究区生态环境状况的指标［5]。由于作者在本论文中研究的主要目的是对矿区的生态环境进行评价，侧重点在于生态方面的地物类型，因此设定研究区地物类型为对环境影响较为重要的有林地、疏林地、水体、居民地、裸地等，结果如下页图1所示。

通过研究区土地利用分类的柱状图可以看出，长山矿区以有林地和疏林地为主，有林地和疏林地面积分别达到了30%和45%，其它类型的土地较少。而且由于在矿产资源开采过程中形成的裸地，主要分布于研究区的东部和中部地区，面积仅占研究区总面积的12%左右。

2．2 植被覆盖度

植被是反映区域生态环境的一个重要因素，而在矿产资源的开发过程中常常会砍伐树木，对植被的覆盖有直接影响。作者经过波段运算出NDVI的图像，其值范围为－1～0.72，然后在ARCGIS中进行密度分割，将研究区NDVI划分为四级。这四级对应植被覆盖度分别为:

(1)－1～0，为水体和云，为无植被覆盖区域。

(2)0.01～0.3为裸露的岩石或是城市密集的建筑物，为低植被覆盖区域。

(3)0.31～0.5为中植被覆盖区域。

(4)0.51～0.72为高植被覆盖区域，结果如图2所示。

图2 研究区植被覆盖度图Fig．2 Vegetation coveragemap of the study area

通过计算可知，研究区高植被覆盖区面积为14 km2，占研究区总面积的2.0%;中度植被覆盖区面积为324 km2，占研究区总面积的45%;低植被覆盖区面积为201.6 km2，占研究区总面积的28%;无植被覆盖区面积为180 km2，占研究区总面积的25%，该区域植被覆盖度总体较高。

2．3 坡度指数

在矿产开采过程中，坡度影响到水的流动，从而为矿区的地面坍塌，坑道突水创造条件，易形成汇水区。因此，作者选用地形地貌因子中坡度因子来参与生态环境评价，作为生态环境的另一个评价因素［7]。作者在本文中，利用ARCGIS软件中建立数字高程模型DEM(见图3)，采用不规则三角网(TIN)模型进行剖分坡度分级图绘制，提取研究区坡度信息。

结果表明，研究区地形坡度大多在15°～45°之间，15°以下的地区占研究区面积的30%左右，35°以上地区面积占研究区总面积的10%左右。根据研究区的地形起伏状况，结合其对生态环境的影响将坡度划分成四级，坡度分级图见图3。

图3 研究区坡度分级图Fig．3 Slope classification map of the study area

2．4 水体密度指数

作者选用地表水体密度指数，作为研究区生态环境评价的另一重要指标。根据水体的光谱特征将地表水提取出来，将研究区划分为相同大小的栅格单元，通过计算单元格内水体的面积与单元格面积的比值，构建得到研究区水体密度指数［8]，得到研究区的水体密度指数图(见图4及下页图5)。

图4 研究区水体分布图Fig．4 Water distribution of the study area

图5 研究区水体密度图Fig．5 Water densitymap of the study area

2．5 土壤湿度指数

土壤湿度又称土壤水分含量，是反映一定深度土层的土壤干湿程度，土壤湿度决定植被和农作物的水分供应状况。作者在结合前人研究的基础上，采用遥感数据进行波段运算，从而得到反映土壤水分状况的土壤湿度指数TMW。TMW指数与ETM各波段的系数关系公式表达为:

作者根据研究区土壤特点，利用上述土壤湿度计算公式，并通过阈值分割，得出研究区土壤湿度分级指数图，如图6所示。

通过研究区土壤湿度指数图可以看出，研究区湿度较大的地方主要分布在研究区的西北部，占研究区总面积的50%以上。而研究区东北部及东南部，山地土壤较干燥。

图6 研究区土壤湿度指数图Fig．6 Soilmoisture indexmap of the study area

2．6 土壤的盐碱化指数

作者选用研究区ETM1、2、3、4、5、7波段进行主成份分析产生的第三主成份、ETM3波段，以及K－T变换后的绿度特征作为彩色合成的三个特征变量［9]。在合成后的图像上，能够较准确地反应出重度盐渍化土壤、中度盐渍化土壤，以及轻度盐渍化土壤。从而较准确地提取出研究区盐碱地的分布，得出研究区土地盐碱化分级指数图，如图7所示。

在研究区中，土壤盐碱化总体状况较轻，无盐碱化地区面积约占研究区总面积的81.37%，盐碱化土地面积有134 km2，约占研究区总面积的18.63%。其中，轻度盐碱化地区占12.7%;中度盐碱化占4.4%;重度盐碱化只占到约1.53%。盐碱化土壤主要分布于研究区的东部地区。

图7 研究区土壤盐碱化分级指数图Fig．7 Classification indexmap of soil salinization of the study area

2．7 土地压占与破坏

作者运用MAPGIS软件，对研究区进行目视解译，提取研究区土地压占与破坏分布，并根据研究区的实际面积和研究区土地压占与破坏的分布情况，得出研究区土地压占与破坏分级图(见下页图8)。通过统计得知，研究区土地压占与破坏面积约9.8 km2，占研究区总面积的1.4%。

3 矿区生态环境评价模型及评价

3．1 数据标准化处理

要进行叠加分析，应首先将不同类型的指标数据，根据其对生态环境质量的贡献程度，进行合理评分，量化本研究的各个评价指标数据。在经标准化处理后，形成一组反映其属性特征的数值，以栅格形式存在，栅格大小为30*30m，其标准化后的值规定在1～7之间［10]。

图8 研究区土地压占与破坏分级指数图Fig．8 Total land pressure and damage grade indexmap of soil salinization of the study area

3．2 确定评价指标权重

作者结合长山盐矿区生态环境的特点，以长山矿区生态环境评价为目标层，以土壤湿度、土地利用/覆盖、地形地貌、土壤盐碱化、土地压占与破坏等五个指标作为影响要素层，以生态环境评价指标体系中的七个细节指标作为指标层，建立起长山矿区生态环境综合评价的三层次指标体系结构，利用层次分析法给出各指标权重值，并通过一致性检验确定矿区生态环境评价体系，见表1。

表1 长山矿区生态环境评价指标体系Tab．1 Evaluation index system of ecological environment of Changshan mining

3．3 矿区生态环境评价及分析

利用生态环境评价模型，结合评价系统中各评价指标的最终权重值，利用ARCGIS影像叠加运算，计算出研究区综合评价指标值介于1.7～6.9之间。按等间距原则划分等级，将长山矿区的生态环境质量分为优、良、中、差、劣五个等级，生成长山盐矿区生态环境综合评价结果图(见图9)。

图9 长山矿区生态环境评价综合图Fig．9 Comprehensive Evaluation of the ecologicalenvironmentmap of Changshan mining

由图9可以看出，长山矿区生态环境质量计算结果值落在1.7～6.9范围之间，值越小代表生态环境质量越好。长山矿区生态环境质量整体情况较好，环境质量优良和质量中等的地区，约占研究区总面积的85%，主要分布在水分充足，气候条件良好，地势低，盐碱化较轻，以及远离矿井的地区。生态环境质量差和质量劣的地区，面积占研究区总面积的15%。主要分布在研究区东部以及西南部地区。

3．4 3D效果图精度初判

本研究在ARCGIS软件的支持下，生成评价结果3D效果图(见图10)，使得评价结果更直观化，有利于对评价结果的准确性进行评判。结合分类结果图和相应的3D效果图，通过初步分析判断可以看出，研究区生态环境质量优良的地区处于研究区的中部和西部地区。并且这些地区地势平坦，水分充裕，植被覆盖较高，土地破坏较轻。而生态环境质量较差的东部和中部地区，地势较高，气候干燥，植被覆盖较低，裸土分布广泛并且土地破坏面积较大。

图10 长山矿区生态环境评价3D效果图Fig．10 3Dmap of evaluation of the ecological environment of Changshan mining

由此可见，本次对长山矿区生态环境评价准确率较高，较真实客观地反映了研究区生态环境现状。

4 结论与讨论

作者在本文中，以ETM遥感图像和地形图作为主要数据源，对长山矿区进行生态环境评价，取得的主要成果有:

(1)选取具有代表性的土壤湿度、土地利用/覆盖、地形地貌、土壤盐碱化、土地压占与破坏等七个评价指标，建立了长山矿区生态环境评价体系，并将研究区的生态环境质量分为五级。

(2)长山矿区生态环境整体情况良好，质量为优、良、中、差、劣的地区面积，分别占长山矿区总面积的6.52%、33.09%、45.33%、9.60%和5.46%。生态环境质量除主要与人类开采盐矿有关外，还与地形、气候、水文条件等密切相关。

(3)将研究区生态环境评价结果生成3D效果图，使评价结果更直观化，有利于对评价结果的准确性进行评判。结合分类结果图和相应的3D效果图判断，对长山矿区生态环境评价准确率较高，可较真实客观地反映研究区生态环境现状。

作者在研究中采用了遥感和GIS技术以及相应的数学方法，取得了较满意的评价效果。但在实际应用中，还存在着一些不足之处以及有待改善的问题，主要表现在:

(1)在采用的层次分析法确定评价指标权重时，不可避免会掺杂主观因素的影响，或多或少会影响结果的精确性，需要更准确客观的研究方法。

(2)有些评价指标的提取是以目视解译为主要手段，不能很好地保证解译精度。因此，解译方法和精度有待进一步提高。

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2010－08－06改回日期:2010－12－17

李喆(1984－)，男，四川省成都市人，博士，研究方向:3S技术及地理信息工程。