峁底矿矿山地质环境质量评价

张子宇，关英斌

(河北工程大学 地球科学与工程学院，河北 邯郸 056038)

0 引言

目前，矿山地质环境评价方法可分为三类，一为利用数学手段构建相应模型，主要有综合指数法[1]、层次分析法[2]、模糊综合评价法[3]、灰色关联度评价法[4]等。二为遥感地信技术的应用，2018年柴义伦采用GIS图层叠加分析法对淮南煤炭矿区进行分析，得出了各影响级别土地占比，并预测矿业活动将进一步危害周围环境[5]；2020年张雷等运用遥感技术调查识别登封铝土矿矿区评价因子，通过单因子多因子综合评价反映了矿山地质环境承载力[6]。三是将深度学习引入到矿山地质环境评价中，李东等2015年将BP神经网络与支持向量机(SVM)方法引入到矿山地质环境评价中，对新疆青河县矿集区利用两种模型分别进行了评价并进行对比，都得到了较好的评价精度[7]。

遥感地信技术在大尺度宏观研究中具有优势，其获取的信息量广、工作效率高、能全方位获取地面环境的相关图像和数据参数[8]。机器深度学习在保留事物原有结构信息的同时可大幅度降低人类视觉处理的数据量，但前期需要高质量数量的测试样本数据[9]。目前单一矿山地质环境评价仍以数学方法为主，创新、改进数学模型成为研究趋势。传统模糊综合评价模型中最大隶属度原则存在失效的情况，本文对模糊综合评价模型进行改进，将改进的模型应用于峁底矿矿山地质环境评价，以期获得更加合理的评价结果。

1 研究区域概况

峁底矿井田地处晋西北黄土高原，总体地势南高北低，最大相对高差206.9 m，研究区地形复杂，侵蚀冲刷剧烈，植被覆盖率低。井田内未发现断层、陷落柱及岩浆侵入现象。目前对地质环境的影响主要为矿井建设与采空破坏区对地形地貌、土地资源、含水层的破坏。多年生产在该井田范围中东部形成大面积采空区，井田内发育有少量因采煤形成的地裂缝、不稳定边坡，煤系上覆含水层遭到破坏。工业广场改扩建用地总规模为6.73 hm2，矸石场占地面积4 hm2，对原生地形地貌景观造成了破坏。

2 矿山地质环境质量评价

2.1 构建评价指标体系

结合研究区的矿山地质环境背景、水文地质条件、矿山开采等资料，选取地质环境背景、水资源与环境、土地资源与环境、地质灾害四个要素构成要素层。在咨询专家和相关文献查阅的基础上，依据地质环境评价指标选取原则，对每个要素选取代表性指标构成指标层，最终评价指标体系见图1。

图1 矿山地质环境质量评价指标体系Fig.1 Index system of mine geological environment quality evaluation

2.2 评价指标分级

将评价指标分为Ⅰ(一般)、Ⅱ(较严重)、Ⅲ(严重)三个等级，为方便不可量化指标的计算，将各等级分别赋值1、2、3分，具体指标分级见表1。

表1 评价指标等级划分表

续表

2.3 确定权值

本文的权值通过层次分析法[10](AHP)来计算，该方法简洁、灵活，且在各个领域应用广泛，具体可分为以下两个阶段。

阶段一：构造判断矩阵。用T.L.Satty的1～9标度将指标体系中的各元素两两相比，构造判断矩阵。

阶段二：权向量计算及一致性检验。将判断矩阵进行最大特征值和特征向量计算并进行一致性检验，当一致性比率CR≤0.1，则可将特征向量视为权向量。

(1)

(2)

式中：CI—一致性指标；λmax—最大特征值；n—矩阵阶数，CR—随机一致性比率，RI—平均随机一致性指标。

经计算，各判断矩阵一致性比率均≤0.1，指标权值计算结果见表2。

表2 矿山地质环境影响评价因子及权重

2.4 改进的模糊综合评价模型建立

2.4.1 传统模糊综合评价模型建立

(1)建立参与评价的要素集

U={U1,U2,U3,U4}

其中：U1—地质环境背景，U2—水资源与环境，U3—土地资源与环境，U4—地质灾害。

(2)确定参与评价的因子

U1={u1,u2,u3,u4}

U2={u5,u6}

U3={u7,u8,u9}

U4={u10,u11,u12}

式中：u1—地形地貌，u2—年均降水量，u3—植被覆盖度，u4—地质构造，u5—地下水位下降，u6—地下水影响范围，u7—压占土地类型，u8—压占土地面积，u9—土壤污染，u10—采空区，u11—地裂缝，u12—不稳定边坡。

(3)建立评价集

V=(v1,v2,v3)=(Ι,Π,Ш)

式中：V1—一般、V2—较严重、V3—严重。

(4)确定隶属度函数

梯形分布函数[11-12]在矿山地质环境质量评价中得到了较好的效果。对于指标值越大等级越差的逆指标，如地形地貌、年均降水量等，隶属函数关系为：

(3)

(4)

(5)

式中：x—各因子实测值；S1、S2、S3—评价集的阈值，评判为一般与严重的阈值为区间的下、上限，评判为较差的阈值为算术平均值。

对于指标值大小与矿山地质环境质量呈正相关的指标和不可量化的评价指标，可通过专家打分法进行赋值从而利用上式计算隶属度。根据隶属函数，计算每个因子对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级的隶属度，构造隶属矩阵R。

(5)构造权值矩阵

由前文层次分析法求得结果构成权值矩阵ω=(a1，a2，…，an)。

(6)综合评判

B=ω·R=(b1,b2,…,bm)

(6)

运用公式(6)可得B=(0.395 5，0.379 9，0.382 5)，峁底矿矿山地质环境质量对评语集三个级别的隶属度分别为一般(0.395 5)、较严重(0.379 9)、严重(0.382 5)，根据最大隶属度原则，峁底矿矿山地质环境质量影响程度为一般。

2.4.2 传统的模糊综合评价法的缺陷

(1)运用最大隶属度原则评价结果时，存在一定主观性，可能会忽略某些信息，结果较为粗糙。

(2)当评价结果中各隶属度相差不大时，如本矿评价结果B=(0.395 5，0.379 9，0.382 5)，对各等级区分度较低，评价结果准确度较低。

2.4.3 改进模糊综合评价模型

对传统模糊综合评价得到的结果进一步修正，具体步骤见图2。

图2 改进模糊综合评价法步骤Fig.2 Steps of improved fuzzy comprehensive evaluation method

(1)结果有效度检测

引入有效度[13]α对结果进行检验，其评价标准见表3。

(7)

式中：n—模糊综合评价矩阵B中的元素个数；β—最大隶属度；γ—第二大隶属度。

表3 有效度评价标准

(2)结果量化

若评价结果有效度大于等于0.5，评价结果较为准确，但为了降低模糊综合评价矩阵B的主观性，将模糊评价结果先归一化处理再引入量化向量[14]转换为具体的综合评价值。依据《矿山地质环境保护与恢复治理方案编制规范》将矿山地质环境质量等级分为优秀、良好、较差三个等级具体划分见表4。

表4 矿山地质环境质量级别评价标准

图3 矿山地质环境质量等级分布图Fig.3 Distribution of mine geological environment quality grade

(3)置信度准则修正

对于有效度小于0.5的结果，采用置信度准则[15]对评价结果修正。

置信度准则：设(b1，b2，…，bm)是一个有序的地质环境质量评价集，λ为置信度，矿山地质环境质量x属于bi类的隶属度为Ux(bi)，记评价该矿山地质环境质量级别为Bk0，即有以下表达式：

(8)

3 评价结果

(1)根据AHP确定的权值，峁底矿矿山地质环境评价指标体系中，土地资源与环境要素占主导地位，对地质环境影响程度最大，土地资源与环境的影响因子中，土地压占面积对其影响最大。

(2)根据传统模糊评价结果，峁底矿矿山地质环境质量级别为Ⅰ级(一般)。

(3)对传统评价结果进行有效度检验，有效度α=0.121 89<0.5比较低效，采取置信度准则修正，最终对峁底矿矿山地质环境质量评价结果为Ⅱ级(较严重)，这与矿山实地调查结果契合度较高。

结合评价结果应加强对峁底矿矿山地质环境保护工作，对工业广场扩建、矸石堆放等进行合理规划，减少对原生地形地貌景观和土地资源的破坏。

4 结论

利用传统模糊综合评价模型计算峁底矿矿山地质环境质量，根据最大隶属度原则，矿山地质环境质量为Ⅰ级(一般)，评价结果有效度为0.121 89，比较低效。利用改进模糊综合评价模型进行计算，k0=2时，隶属度为0.775 4，大于置信度0.65，峁底矿矿山地质环境质量修正为Ⅱ级(较严重)，避免了最大隶属度原则失效时，评价结果失真的情况，减小了模糊评价的主观性。利用改进模糊综合评价模型计算的评价结果与实地调查更接近，证明将有效度检验、量化向量、置信度准则与传统模糊综合评价模型相结合的改进模糊综合评价方法是一种更为合理、全面的矿山地质环境质量评价方法。