GIS与层次分析法相结合在宁东矿区煤矿可采性风险评价中的应用

王艳伟，周文生，童 珏，王亚军

(1．中国地质大学(北京)，北京 100083；2.宁夏回族自治区地质调查院，宁夏 银川 750011)

近年来，层次分析法在区域矿山开采风险安全评价中得到了越来越多的应用，虽然层次分析法在多要素综合评价中具有独特的优势，但无法有效反映评价结果的空间分布格局。区域评价中，多要素综合评价只是其中一个方面，要把握区域矿山开采安全评价的总体质量状况，对其空间格局进行深入分析是必不可少的[1]。GIS技术强大的空间分析能力恰好弥补了层次分析法的不足。因此，GIS与层次分析法相结合将有助于提高区域矿山安全可采性风险评价的水平。本文的研究为了配合国家西部大开发战略的实施，满足宁夏规划的火电基地和煤化工项目对优质环保型煤炭资源的需求，做好煤炭开发建设过程中的地灾预测和防治工作，为此开展本研究，为能源基地规划建设，资源的合理开采与环境保护等提供科学依据，同时也为其他处煤矿的可采性安全评价提供参考。

1 研究区概况

本文研究的区域位于宁夏回族自治区中东部地区，行政区划隶属灵武市宁东镇(磁窑堡镇)和马家滩镇管辖。研究区处鄂尔多斯台地与银川平原的过渡带。东部属于鄂尔多斯台地区，西部属于银川平原。因而境内地形较复杂，地貌形态主要表现为低山丘陵、缓坡丘陵和冲积平原。本区地处西北内陆，为典型的半干旱半沙漠大陆性气候。气候特点是冬季寒冷、夏季炎热，昼夜温差较大。区内无常年地表迳流，在红柳井田东北部外约2km处的碱沟子有水流，其流量受季节性影响变化较大，其径流量一般为0.36～2.38L/s，水质较差，不能饮用。近年来，经过多年建设已形成较为完善的公路网。银(川)-古(窑子)-王(家圈)高速公路及国道307线沿本井田南部东西向穿过，向西经灵武市、吴忠市及青铜峡镇可接国道109线和包兰铁路，向东经盐池县、定边县可达榆林、延安、太原等地。

2 基本研究方法与工作流程

影响研究区煤矿开采的主要影响因子主要为两类：地表环境(包括植被覆盖、水体、林地耕地、道路、村庄)影响因子与地下岩层(即煤层顶板埋深)影响因子。

对于地表环境的影响本次研究的主要思路是首先利用层次分析法建立层次模型，通过计算得到研究区煤矿可采性环境影响因子的权重。然后利用GIS技术对地表各影响因子进行提取，从而得到各环境影响因子的地理数字图层，根据层次分析法得到的影响因子权重并对各图层的影响因子进行权重赋值。最后利用GIS的叠置分析功能得到研究区煤层环境影响可采性评价分区图。对于煤层顶板埋深的影响，首先通过计算得全区的煤层顶板埋深分布图，然后对埋深进行分级，由于煤层顶板埋深影响因子单一，对于煤层每一级埋深所对应的权重值的设定采取专家评判的方式。

研究区地层、环境综合评价方式利用GIS的叠置分析功能，采用专家评判加对比分析的方式进行。其工作流程图见图1所示。

图1 工作流程图

3 环境影响因子的层次分析

3.1 层次分析法简介

层次分析法是美国著名的运筹学专家匹兹堡大学教授T.L.Saaty于70年代提出的层次排序法(AHP法)，有较严格的数学依据，广泛应用于复杂系统的分析与决策[2-4]。层次分析法的基本思路是把复杂的问题分解成各个因素，将各个因素按照支配关系分组，形成有层次的结构，通过两两比较的方式确定层次中诸要素的相对重要性，然后综合人的判断以决定诸因素相对重要性的总顺序。在这个过程中，决策者需要判断各项评判标准的重要性、决策变量相对于评判标准的优先级。应用层次分析法可以给出各个标准的权重，各个决策变量对于每项标准的优先级，量化决策变量，从而为决策提供依据[5]。

3.2 层次分析结构模型的建立

煤层可采的地表环境影响因子可行性分析考虑了地表植被及地表建筑、农田、水体等影响因素的分布，依据研究区实际情况，根据地表建筑设施以及植被分类情况确定不同的因子，建立的层次结构模型如图2所示。

图2 层次结构模型结构图

3.3 判断矩阵的构建

层次分析法的基础主要靠对各层次两两元素相互重要程度差异给出判断，并将这些判断用树枝表示出来，形成判断矩阵，即两两比较矩阵。该矩阵式层次分析法的出发点，也是整个权重确定过程中的关键。在构造判断矩阵的过程中，除了最顶层因素外，其余煤层可采性影响元素都要构造比较矩阵，在综合评价指标体系中需要构造多个两两比较矩阵。对同一层次的指标，通过两两比较的方式建立判断矩阵[6-7](表1)。

3.4 层次单排列

用归一化求和法进行层次单排序的步骤如下：

1) 将判断矩阵的每一列元素作归一化处理：

表1 判断矩阵构建表

2) 将按列归一化的判断矩阵按行相加：

所得的向量W即为所求的特征向量，亦判断矩阵的层次单排序结果。本次计算结果所得的特征向量为：

W=(0.122026，0.048997，0.026007，

0.122026，0.122026，0.122026，

0.316864，0.122026)。

3.5 计算矩阵的最大特征值

本文求得的最大特征值为：8.112391。

3.6 一致性检验

以上得到的特征向量为所求权数，权数的分配是否合理，需要对判断矩阵进行一致性检验，检验使用公式：

CR=CI/RI

其中CR称为判断矩阵的随机一致性比率；CI称为判断矩阵的一般一致性指标，由下式给出：

本次模型得到的CI值为：

CI=(8.112391-8)/(8-1)= 0.0161

RI称为判断矩阵的平均随机一致性指标，由大量试验给出，见表2。

表2 随机一次性指标表

经查表得知本次模型所采用的判断矩阵一致性检验指标RI=1.41。

若CR<0.10时，判断矩阵B具有满意的一致性，所获得的权重值比较合理；否则不具有满意的一致性，应参照比较矩阵一致性调整方法进行修改。

则在此模型中，计算得到

CR=0.0161/1.41=0.0114<0.1

由此可知，该判断矩阵具有较高的一致性，其层次单排序是可以接受的，权重的设定是合理的。

3.7 环境综合评价与GIS可视化

以ArcGis为工具，分别提取各个评价因子的数字化矢量图，以此来作为后面综合评判分区的基础数据集。然后在属性表中加入权重的属性数据。提取的各影响因子矢量图如图3所示。

图3 环境影响因子提取图

由于上述影响因子在空间拓扑关系上并不完全是重叠覆盖关系。因此在综合分析的时候采用了层间MVC最大值合成的方法，即一个区域包含若干影响因子时，在综合评定其影响权重的时候，取所包含各层影响因子权重的最大值做为该区域的权重。得到研究区煤矿安全可采性评价环境影响因子综合分区图，见图4所示。根据权重值，将研究区划分为3个区域：环境敏感区、一般敏感区、不敏感区。

图4 研究区环境影响综合分区图

4 煤层顶板埋深影响分析

煤层埋深的提取所用到的数据为研究区钻孔资料和地表30m分辨率DEM。首先整理钻孔，提取各钻孔的煤层顶板标高，然后利用ArcGIS把各钻孔顶板标高进行插值，然后用DEM数字高程数据减去得到的煤层标高，即可得到研究区煤层埋深图，见图5所示。从图中可以看出煤层西高东低，向东倾伏，依据以往研究资料得知煤层的冒落带高度和冒落裂隙带高度分别为70m和115m。以此为依据用ArcGIS软件将煤层顶板埋深划分为四个等级，权重值采用专家打分的方式设为四级，见表3。

5 煤层可采性综合分析

利用ArcGIS工具，将环境影响因子综合评价图与煤层顶板埋深图进行叠加，由于两图层在空间关系上是覆盖关系，因此对权重采用加和的方式。再根据得到的权重进行分级，可得到宁东矿区煤层可采性综合评价图，见图6。

图5 顶板埋深分级图

图6 宁东矿区煤层可采性综合评价图

表3 顶板埋深分级表

影响煤层可采性的主要因素是煤层顶板的埋深，然后再考虑地表压覆地物地貌的影响。从图中可以看出，宁东矿区煤层可采性重点保护区主要分布在煤层顶板埋深较浅的冒落区与冒落裂隙区，且地表有道路、村庄、河流等保护对象。如果冒落区与冒落裂隙区地表没有重点保护对象，而是荒漠或沙地，煤层的冒落也不会造成环境破坏和经济损失，并不会做为煤层开采的重点保护区域。

6 结语

矿产资源开发不以牺牲环境为代价，避免走“先污染后治理，先破坏后恢复”的老路，从生态环境保护的角度确定矿产资源开采的准入规划条件，严格执行矿山地质环境影响评估和矿山环境恢复治理保证制度，避免产生更多的生态破坏和环境污染。本次研究针对宁东矿区的地层和环境特点，将层次分析法与GIS相接合，层次分析法用于计算各影响因素的权重，GIS用于影响因素和评价结果的空间表达，充分发挥了层次分析法的多因素结合分析能力和GIS强大的空间分析能力，为煤层可采性评价提供了新方法。

[1]王静雅，何政伟，于欢.GIS与层次分析法相结合的生态环境综合评价研究——以渝西地区为例[J].生态环境学报，2011，20(8-9)：1268-1272.

[2]许树柏.层次分析法原理[M].天津：天津大学出版社，1988.

[3]沈雪娇,田兆伟.层次分析法在惠州市水资源分配中的应用[J].广东水利水电，2011(7)：49-51，66.

[4]黄敏，姜琛.层次分析法在煤矿冲击矿压发生原因中的应用[J].能源技术与管理，2011(2)：4-6.

[5]贺连芝，张争艳.层次分析法在安全评价中的应用[J].大众科技，2011(5)：93-94.

[6]秦涛，商宇航，刘振文.基于层次分析法的煤矿安全评价指标体系研究[J].现代矿业，2010(5)：70-72.

[7]邹义怀，江成玉，李春辉，等.基于层次分析法和模糊数学的煤矿安全生产评价[J].工矿自动化，2010(10)：39-41.