辽宁海城-大石桥菱镁矿矿集区生态环境变化的遥感评价

赵金桐，姚玉增，付建飞，杨富强，胡思汉

(东北大学资源与土木工程学院，沈阳 辽宁 110004)

辽宁省作为全国重工业基地，矿产资源开发利用程度较高。海城-大石桥菱镁矿矿床巨大，资源集中，是中国乃至世界的菱镁矿石及原材料供应基地，但露天开采的菱镁矿区山体的破环强度较大，基岩裸露，植被破坏严重，矿坑陡深，矿区及其周边环境受到严重破坏，土地、大气、水源也面临着被污染的威胁[1]。2011年,辽宁省实施青山工程，全面拉开了治理矿山生态环境的序幕。生态环境质量是对生态系统要素、结构和功能等特征的综合表现，能够反映区域生态环境状况的优劣程度[2-3]。科学评价矿区生态环境质量是进行生态修复的基础工作[4]。

传统的环境评价一般采用实地调查的方法，不仅费时费力，而且难以获得完整客观的信息，在时间和空间跨度上也存在不足。遥感技术具有观测范围广、信息获取快、获取资料周期短、不受地面限制等优点，有效弥补了传统评价方法的短板。国内外学者利用遥感技术对城市、森林、矿区、流域和自然保护地等方面的生态环境质量动态监测和评价进行了大量研究和应用。管涛等[5]列举了卫星遥感与无人机遥感的多项应用领域及其技术优势，通过数个应用实例，说明了遥感技术在绿色矿山中具有很好的应用前景。OCHOA等[6]利用植被指数和其衍生的植被覆盖度监测森林生态系统的变化。王琎[7]基于RS技术与GIS技术，监测分析了珠江口地区1960—2015年期间土地利用的变化与人为影响因素的相关性。但单指标评价只能解释某一方面的生态特征，不能从多层次、多尺度来反映研究区的生态环境变化。RAJCHANDAR等[8]基于RS技术与GIS技术，通过分析土地利用、湿度和地表水、植被覆盖率，对德国西部某矿区进行环境监测。朱远辉等[9]综合考虑研究区实际情况，基于遥感技术综合气象、高程模型(DEM)、土地利用等构建模型来研究新丰江区域的生态状况。这些方法是基于研究区实际情况建立的，并不能适用于其他区域。2006年，原国家环境保护部出台了《生态环境状况评价技术规范》引入生态状况指数(EI)，选择了5个指数综合评价，但该指数每个指标的权重多由人为确定，有一定的主观性偏差。2013年，徐涵秋[10]基于遥感技术提出遥感生态指数(RSEI)，该指数集成了绿度、湿度、干度、热度这四个指标，该方法利用主成分分析(PCA)确定各生态因子的权重，避免了人为确定权重的主观性偏差，计算结果具有客观性和稳定性，具备很好的普适性，可以快速对研究区进行生态监测。国内众多学者将遥感生态指数应用到诸多地区[11-12]，呈现出良好的应用前景。

本文利用遥感技术，基于生态遥感指数(RSEI)对研究区环境质量进行评价，结合土地利用变化来分析研究区生态环境演化，同时定量化评估露天矿区开采对生态环境质量的影响，为矿区生态环境治理提供科学依据和理论支撑，对保证矿区绿色发展有现实意义。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

研究区位于辽宁南部海城-大石桥一带(图1)，地理位置处于东经122°28′～122°54′、北纬40°33′～40°46′之间，全境气候温和，年平均气温10.4 ℃，降雨量721.3 mm，处于暖温带季风气候区，四季分明、雨量充沛。

图1 研究区位置Fig.1 Location of study area(注：Landsat8影像图波段组合4/3/2，成像时间2016年8月)

研究区菱镁矿床呈带状分布，长度超过40 km，为菱镁矿矿床大规模聚集区。在研究区范围内由西南至东北分布有圣水寺、平二房、青山怀、桦子峪、下房身、杨家甸等6处大型菱镁矿床，2处中型菱镁矿床，30余处矿点(图2)[13]。辽宁省菱镁矿在抗战时期就有少量开采，20世纪50年代初大石桥、海城等地开采量日增，60年代已初具规模，至80年代，海城-大石桥形成采掘、加工和销售一体的菱镁矿生产基地；2005—2016年，开采量处于高峰状态[14]。

1-第四系覆盖物；2-辽河群白云大理岩、方解大理岩等；3-鞍山群斜长角闪岩等；4-菱镁矿；5-黑云母花岗岩、似斑状花岗岩；6-片麻状花岗岩；7-地质界线；8-矿区编号；9-矿区范围；①-圣水寺矿区；②-高庄-平二房矿区；③-青山怀矿区；④-桦子峪矿区；⑤-宋家堡子矿区；⑥-王家堡子-金家堡子-下房身矿区；⑦-杨家甸矿区图2 辽宁省海城至大石桥一带菱镁矿分布图Fig.2 Distribution map of magnesite from Haicheng to Dashiqiao,Liaoning Province(资料来源：据蓝海洋[13]，2020年修改)

20世纪90年代左右，由于选冶工艺和矿山生态环境基本建设落后，矿山生态环境问题突出，矿区周围生态环境遭到破坏。矿山开采对环境的破坏主要由三个部分组成：一是矿石开采对地表土层和植被的直接破坏；二是矿山开采废弃物(如尾矿、废石等)堆置占用土地的生态破坏；三是矿石加工粉尘对周边土地的污染，主要是镁石加工粉尘飘落地面导致的土壤板结[15]。从2000年起，海城市环境保护局就将矿山的生态环境恢复作为生态文明建设的工作重点，与原国土资源局、镁资源办公室等相关部门一起，投资5 000多万元进行植被恢复，植树200万株。2007年，海城市封停矿山22家。2011年，辽宁省开始实施青山工程，矿区加大生态治理力度[16-17]。

1.2 数据来源及预处理

本文遥感影像数据均在地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)下载，数据类型为Landsat TM、Landsat OLI_TIRS，获取影像的轨道号为119/032。为了避免云层覆盖对结果的影响，选取无云或少云的遥感影像，影像云量控制在15%以内。时间序列上，为了保证数据结果的可比性，尽量减小因季节差异、植被生长状态不同而造成的差异，成像时间集中在7—9月份。综合考虑矿区开采的重要时间节点以及遥感影像的可获取性，同时查阅了该区域近30年的历史天气，避免年降雨量、温度、极端天气等气候变化产生的影响，选取了5景Landsat影像作为数据源，时间分别为矿区大规模开采、生产早期的1984年、1990年，环境重点治理的2007年、2010年，以及近期的2016年；2016—2021年间，由于云层影响无法获取有效数据。本文采用的遥感数据信息具体见表1。

表1 遥感数据详细信息Table 1 Remote sensing data details

为保证数据分析的准确性，对原始数据进行数据预处理，在ENVI中进行辐射定标和大气校正，然后以2016年的影像为基准对其他年份的影像进行配准，精度控制在0.5个像元以内，最后根据研究区范围裁剪图像。

2 遥感生态指数(RSEI)

遥感生态指数(RSEI)是基于遥感信息来耦合多种生态因子，能够对研究区的生态环境状况进行快速监测与评价的新型生态指数。该指数选取了自然生态环境中的绿度、湿度、干度以及热度指标来建立生态指数，这四个指标更能贴近人们的日常生活，同时也是人类可以直观感受的重要因素，因此常被用于评价生态环境质量[18]。通过遥感影像，提取各评价指标，通过主成分分析法，根据数据本身的性质分析出各指标对主分量的贡献度来客观进行权重设定，可以避免因人为设定的差异性而造成权重不均。

以遥感影像中提取的归一化植被指数、湿度分量、干度指标、地表温度分别代表绿度、湿度、干度、热度。构建的RSEI指数表达式见式(1)。

RSEI=f(Greenness,Wetness,Heat,Dryness)

(1)

其遥感定义为式(2)。

RSEI=f(NDVI,WET,LST,NDBSI)

(2)

式中：Greenness、Wetness、Heat、Dryness分别为绿度指标、湿度指标、热度指标、干度指标；NDVI为归一化植被指数；WET为湿度分量；LST为地表温度；NDBSI为干度指数[19]。

NDVI主要与植物生物量、叶面积指数和植被覆盖度有关，是当前应用最广泛的植被指数。WET主要与植被和土壤的湿度有关，如果研究区中有大片水域，应利用掩膜去除水域范围，否则计算的WET不能真正反映植被和土壤的湿度。热度指标由地表温度代表，可以通过热红外波段传感器处的辐射值求得。建筑物的出现取代了地表原有的自然生态系统，导致地表“干化”，在区域环境中，裸土同样会造成地表的“干化”，因此，NDBSI由建筑指数IBI和裸土指数SI二者合成表示[18]。

计算出遥感生态指数的4个分量指标后，进行归一化处理，将其数值映射到[0，1]区间，消除量纲差异，该处理还有助于消除不同时相影像之间的季相差异[19]。然后利用主成分分析方法进行分析，最后将得到的第一主成分进行标准化处理，生成遥感生态指数。主成分分析是一种通过降维技术将多个变量化为少数几个主成分(综合变量)的统计分析方法[20]。该方法集成各指标的权重不是人为确定，而是根据数据本身的性质，以及各个指标对各主分量的贡献度来确定，可以有效避免人为设定权重造成的结果偏差。

3 结果与分析

3.1 RSEI分析

对5个时相的绿度、湿度、热度、干度指标进行归一化处理，利用ENVI软件中的主成分分析模块进行分析，结果表明，1984—2016年PC1特征值贡献率分别为71.66%、74.16%、75.45%、76.15%和82.13%。经过主成分变换后PC1占比均在70%以上，包含的原有信息较多，所以可以用PC1来替代原有的绿度指标、湿度指标、热度指标和干度指标。

通过提取PC1，构建RSEI指数，各指标相关性见表2。由表2可知，NDVI和WET的特征向量为正值，表示绿度指标和湿度指标对生态环境起积极作用；而NDBSI和LST为负值，表示干度指标和热度指标对生态环境起负面作用，这与实际情况相符合，证明了数据的可靠性。1984—2016年RSEI均值分别为0.611、0.635、0.665、0.631和0.672。遥感生态指数呈先上升后下降再上升的趋势，表明生态质量先变好后变差再变好。20世纪80年代、90年代是研究区矿产行业开采的上升期，因为当时环境保护意识比较淡薄，技术落后，容易出现侵占林地、占用土地等现象。受技术限制，在相当长的时期里，菱镁矿主要利用块矿为原料进行生产，大量粉矿未能利用，在矿区堆积，占用土地，污染环境[21]。据鞍山市国土资源局1999年的统计，岫岩、海城的镁砂窑年排粉尘7.22万t。截至2002年底，鞍山市矿山总面积达17 100 hm2，土地破坏面积10 200 hm2[22]。因此，1984年、1990年的生态指数较低，环境较差。21世纪以来，辽宁省开始规范矿山，提高资源利用率，恢复绿化。2007年起，辽宁省开始限制新建菱镁矿山，对菱镁矿的采矿能力进行调整。对效益低下、规模小或工艺落后的菱镁矿山实行关停并转，2007年底，海城市封停矿山22家[23]。矿山开采变得更加科学有序，对环境的破坏大大减小，生态指数在2007年也表现出升高趋势。2010年，城市建筑面积快速扩大，致使生态指数再次降低。2011年以后，辽宁省开始实施青山工程，加大了矿山复垦力度，增加绿化面积。截至2013年，辽宁省共完成治理面积60.55万hm2。其中，进行植被恢复33.15万hm2，超坡还林17.19万hm2。营口市为30座矿山完成复垦，大石桥市关闭矿山5座，同时栽植经济林苗木150多万株。海城市对排岩场进行复垦，绿化面积超过30万m2[24]。经过治理，2016年研究区生态指数再次升高，且达到了5期时相的最高值。

表2 1984—2016年各指标第一主成分分析Table 2 The first principal component analysis of each index from 1984 to 2016

3.2 生态质量等级的划分

为了直观地分析该地区生态环境质量的变化，把经过归一化处理的RSEI值以0.2为间隔等距划分为5个等级，制作RSEI分级图(图3)，并对各等级面积占比进行统计(表3)。由表3可知，1984—2016年各期处于优等级的生态环境质量比例分别为14.54%、12.88%、28.13%、18.73%、32.77%，整体呈波动上升趋势；生态质量良的区域面积最大，各期占比都在40%以上；生态质量差的比例呈现先升高后下降的趋势。

图3 研究区各期RSEI分级图Fig.3 Classification map of RSEI in each period of the study area

表3 研究区各期RSEI分级统计表Table 3 Classification statistics of RSEI in each period of the study area

3.3 海城-大石桥地区生态指数时空变化分析

为了更好地分析研究区生态环境质量变化的原因，根据《土地利用现状分类》(GB/T 21010—2017)，考虑研究区土地覆盖的差异性及当地土地利用现状等实际情况，运用ENVI软件监督分类板块的支持向量机(support vector machine)功能将研究区土地利用类型分类，共划分为水域、林地、耕地、建设用地和采矿用地5种类型[25-26](图4)，对分类结果进行统计(表4)。结合全球30 m土地覆盖类型图和Google Earth对分类结果进行进一步修正，总体精度在80%以上。

图4 1984—2016年研究区土地利用类型分类图Fig.4 Classification map of land use types in the study area from 1984 to 2016

由表4可知，采矿用地与建设用地面积不断增加，尤其是建设用地，随着城市快速发展和人口数量增加，面积不断扩大；1984—2010年，林地面积逐渐减少，耕地面积逐渐增加，2010—2016年，林地面积增加，耕地面积减少；该地区水域面积占比很小且变化不大。将各期RSEI分级图与对应的土地利用分类图叠加，得出不同土地利用类型中RSEI指数各等级所占比例，各期统计结果见表5(由于水域面积过小，故不参与统计)。

表4 研究区各期土地利用类型占比Table 4 Proportion of land use types in each period of the study area

表5 1984—2016年各土地利用类型中不同RSEI等级占比Table 5 Proportion of different RSEI grades in various land use types from 1984 to 2016

对5期土地利用类型与RSEI等级进行综合分析，林地中优等级面积不断增加，中等等级面积不断减少，良等级面积占比较大且比较稳定，差等级面积和较差等级面积占比很小，因此林地对改善生态环境作用最大。早期林地中有相当一部分中等生态区域，应与矿区早期不合理的开采、废弃物与粉尘的污染有关。在5期时相中，林地的生态环境得到了很好的改善，后期研究区环境变好主要是因为林地面积增加与林地生态改善的共同作用。耕地中良等级面积最大，其次是中等等级和优等级。结合生态指数来看，生态变差时，中等等级面积增加，优等级面积减少，生态变好时反之。由此可见，耕地对生态环境也具有一定的积极作用，但是只有使耕地保持良好的生态质量，才能有利于总体环境，生态质量差的耕地对改善生态环境的作用较小。建设用地的面积增加迅速，主要生态等级为中等及以下，对环境有较大的负面作用，在满足人口增长、城市扩张等的同时，应协调生态环境，加强绿化建设，提高城乡生态质量。采矿用地占比稍有增加，生态等级主要为差和较差，对环境造成负面作用，但是差等级面积所占比例呈减少趋势，矿山生态质量略有改善。

对比1984年与2016年土地利用类型与RSEI值的大小，可以发现，虽然1984年林地面积、耕地面积更大，矿区与建设用地面积更小，更有利于生态环境，但是1984年的RSEI值反而较低。结合表5分析这种现象的原因，相对于2016年来说，1984年林地与耕地的RSEI值更小，林地与耕地中生态等级较低的面积所占比例较大。为了深入探究两期RSEI值的变化原因，将1984年与2016年耕地、林地面积和绿度、湿度、干度、热度四个指数进行综合分析，将经过归一化处理的四个指数以0.2为间隔等距划分，分别求出林地和耕地中各个指数在不同数值范围的分布占比，如图5和图6所示。

图5 1984年和2016年林地RSEI各指数分布范围占比Fig.5 Distribution range and proportion of RSEI indexes in forest land in 1984 and 2016

图6 1984年和2016年耕地RSEI各指数分布范围占比Fig.6 Distribution range and proportion of RSEI indexes in cultivated land in 1984 and 2016

相对于1984年来说，2016年耕地与林地绿度与湿度指标都有较为明显的改善，干度指数明显降低，其中，林地中温度指数也有明显改善，耕地中温度基本没有变化。林地和耕地在改善环境方面有很大的潜力，特别是对于长期露天开采区域，不仅要保障绿化面积，还应提高植被覆盖度，积极改善林地和耕地生态质量。研究区后续应长期采取积极的措施进行持续的生态治理及保护，在提高研究区植被面积的基础上努力提升生态质量。充分发挥林地与耕地对生态质量的促进作用，在保证发展的同时，维持良好的区域环境。

通过监测研究区生态环境状况并结合土地利用，较为客观地评价了该区域生态环境，可以为研究区生态环境治理进展提供参考意见，为生态环境保护提供了一定科学依据和决策支持，同时也对其他区域的遥感生态评价具有一定的研究意义。

4 结 论

1)分析研究区RSEI指数表明，1984—2016年间，RSEI均值呈先上升后下降再上升的趋势，通过对RSEI值分级结果表明，1984—2016年，生态环境质量为优的区域整体呈波动上升趋势，生态质量良的区域占比最大，生态质量差的区域呈现先升高后下降的趋势。

2)结合土地利用类型，分析研究区生态质量变化的原因。在矿山大规模开发的初期，该地区经济发展相对落后、城镇建设比较缓慢，林地与耕地面积大，但是采选冶工艺和生态环境建设不足，导致林地和耕地生态质量不高，造成总体的生态环境质量较差，其后林地、耕地生态质量变好，生态环境质量也有所提升；中期，该地区城镇化推进加快、经济飞速发展、林地面积减少，耕地生态质量变差，从而导致该地区生态环境质量退化；后期，自2011年辽宁省实施青山工程后，加大了环境保护力度，通过矿区复垦、植树造林等措施，提升了林地面积与林地生态环境质量，使得总体生态质量得到明显改善。

3)保护林地，改善耕地，提高城乡绿化面积，充分发挥林地和耕地对改善生态环境的促进作用，是研究区应长期采取的环境治理措施。对于生态环境差的地区，应当调整区域内各矿区资源开发规划，放弃相对劣势资源的开采，对造成的环境污染和破坏及时采取措施进行治理，复垦土地，植树造林，将采矿活动对生态环境的影响降低到最小程度。