基于加权耦合模型的矿山地质环境影响性评价——以攀枝花市为例

李永平， 赵晓燕， 罗杨洁， 谈树成

(1.内江师范学院 a.国际教育学院 b.地理与资源科学学院， 四川 内江 641100；2.云南大学 地球科学学院， 云南 昆明 650500)

0 引言

矿产资源作为一个国家或地区经济发展的重要储备资源，对推动城市化建设、基础设施建设和国防安全起着重要的作用[1-2].随着人类活动对矿山自然环境的干预与破坏，矿区内土地压占与损毁、粉尘污染、水体污染、地面塌陷、泥石流、滑坡、崩塌等地质环境问题较为严重，在一些重点矿集区表现极为明显.由于矿业活动的特殊性和特定的寿命期，在矿山开发开采的过程中以及矿业活动结束后都要重视矿山环境的整治与恢复问题，而我国从2006年后才陆续开展矿山环境恢复治理工作并取得一定的成效.相较国外而言起步较晚但是发展很快，推动了矿山生态环境恢复治理、矿山灾害预防与监测以及矿业开发规划的发展.刘博等[3]基于RS和GIS平台，采用层次分析法开展了临武县的矿山地质环境评价，结合区内矿山地质环境问题确定了14项评价指标，其评价结果与实地调查较为吻合；王东旭等[4]在综合分析新疆地区非金属矿山地质环境问题的基础上，建立了一套较为科学合理的评价指标体系和基于Fisher判别分析法的评价模型，并用9个矿山验证了模型的准确性；罗锋等[5]从自然和采矿两个角度入手，采用模糊综合评价法对鄂东南大冶矿区开展了地质环境影响性评价研究；张茂兰等[6]采用改进的物元可拓法对江西省萍乡市的矿山地质环境开展了评价研究，并对模糊综合评价法和物元可拓法的评价结果进行了对比分析；张汉[7]、黄敬军等[8]对矿山环境评价的指标选取进行了深度的研究和探讨，建立了一套切实可行的评价指标体系；朱涛等[9]、赵晓燕等[10]、李永平[11]对矿山地质环境评价的方法进行研究，采用层次分析法和证据权法评价地质环境有较好的效果;He等12]选取自然地理、地质环境条件、煤矿开采深度、生态环境恢复、矿山地质灾害5个方面下的18个评价指标，采用层次分析法计算各因子的权重并对评价因子进行一致性检验，发现开采强度和生态环境恢复是影响区内矿山地质环境质量的控制因子；Saedpanah等[13]借鉴其他学者的文献资料，选取了植被覆盖率、土地利用类型、环境污染、矿业开发程度、坡度、岩石和土壤结构6个评价指标，在专家打分的基础上采用层次分析法对伊朗Qhorveh矿区的生态环境开展了评价研究，其中环境污染是主要影响因子；Sun等[14]采用突变理论和主成分分析法对攀西地区的矿山地质环境进行了评价，该评价方法对研究长时间序列的地质环境有较好的适用效应；Guo等[15]采用支持向量机模型对吉林省中部地区的矿山地质环境开展了评价，侧重于避免人为干扰，采用信息系统和新的评价方法开展研究.我国在借鉴美国、英国、法国等发达国家环境影响性评价的基础上，编制了我国的矿山环境影响性评价技术指南[16-17].随着全国矿山地质环境调查工作的开展，矿山地质环境评价模型、评价指标和评价方法取得快速的发展，推动了矿山恢复治理工程的评估和建设.综上所述，现有对矿山地质环境问题的研究集中在评价指标的选取及评价模型的构建、矿山地质环境现状评价与预测分析.评价指标权重赋权的方法主要有主观赋权法(层次分析法)和客观赋权法(证据权法、物元可拓法、主成分分析法、信息量法等)，评价模型的构建主要有单一模型和加权耦合模型.因信息量模型具有客观性强、指标因子量化简单、评价精度高的优点常常用于地质环境评价；确定性系数具有计算方法严密、能够反映各影响因子内部不同特征对环境问题敏感性的影响.故本文采用加权耦合模型能够更好地优化信息量和确定性系数模型，能够更为精准地开展矿山地质环境评价研究.

1 研究区概况及矿山地质环境现状

攀枝花市位于四川省的最南端，地处中国西南川滇结合部，雅砻江和金沙江的汇合处，区域交通位置十分重要.区内辖三区两县，地理坐标为102°15′～108°08′E，26°05′～27°21′N，总面积为7378.04 km2，截至2017年底，总人口约为110万人.地处攀西裂谷中南段，地形受横断山区构造带控制，地质构造复杂，出露的地层较全，中生界、古生界和元古界地层发育较好，新生界零星分布，其中以地层较厚的中生界占主要地位，岩浆岩和沉积岩覆盖大面积区域，在河流沟谷和山间盆地地带第四系松散黏土广泛分布；整体地势由西北向东南倾斜，地貌类型复杂多样，主要以低中山和中山为主，属于典型的峡谷地貌；区内海拔最高点为4195.5 m，最低点为937.0 m，相对高差为3258.5 m，一般高程在1500～2000 m之间；位于著名的南北地震带中南段，属南北向石棉-元谋地震带、北东向的盐源-洱源地震带组成部分，地震活动频繁且烈度较大，断裂带发育较好；属于亚热带亚湿润气候，受季风和河谷地貌的影响，全年气温变化小且温暖，夏季降雨量大且集中在6-10月，年均降雨量在800 mm以上，其中米易县年均降雨量最多，高达1101.2 mm；日照长，太阳辐射强，湿度低，蒸发量大；气候的垂直地带性显著，从山麓到山顶的植被类型依次为稀树灌草丛、常绿阔叶林、针叶林、亚高山灌丛、高山草甸，植被类型复杂多样；区内水系发育较好，雅砻江水系和安宁河水系汇入金沙江水系，构成庞大的水系格网.

为了深入地研究攀枝花市矿山地质环境影响性程度，本文借助全国矿山开发状况遥感地质调查与监测项目，对三江北地区的矿产资源和矿山地质环境展开了调查，文中数据均来源于2019年三江北矿产资源遥感监测调查结果.区内矿产资源丰富且矿类齐全，有特大型和大型矿床45处，中型矿床31处，其中钒钛磁铁矿产量大、品位高，是全国四大铁矿之一[18].东区、仁和区和米易县的采矿活动较为频繁且强度较大，通过2019年室内遥感解译和野外实地核查发现，区内共发育环境问题点66处，其中崩塌9处、滑坡14处、泥石流23处、采空塌陷7处、粉尘污染10处、水体污染3处；矿山占地损毁和破坏面积为58.66 km2，约占全市总面积(7440.75 km2)的0.78%，其中开采面为22.88 km2，中转场地为13.19 km2，固体废弃物为20.69 km2，矿山建筑物为1.90 km2；在矿山采选的过程中不合理地排放废水、废渣、废气对周围环境造成不同程度的水土污染和大气污染.

2 矿山地质环境影响性评价方法

2.1 信息量模型

信息论最早由美国数学家香农提出，是一种统计分析模型，最早用于对矿藏的探查，后延伸到地质灾害和环境评价领域，预测已发生环境问题点区域的生态环境受影响的概率.通过分析各评价指标因子对区域环境问题点发生的贡献率，来预测区内地质环境受影响的程度.根据公式1计算单个因素的信息量值以及根据公式2计算某个评价单元内各指标因子总的信息量值.

(1)

式中：Ni表示在因素Xi内特定类别内环境问题点的个数；N表示研究区域内环境问题点发生的总数；Si表示研究区内含有评价因素Xi的单元数；S表示研究区域内评价单元总数.

(2)

式中：I表示某个评价单元内各指标因子总的信息量值，也表示该评价单元内环境问题发生的可能性大小.

2.2 确定性系数法

确定性系数法是一种概率函数，主要通过分析已发生环境问题点与影响其事件发生的环境因素之间的统计关系，来确定事件发生与各因素之间的敏感程度.确定性系数模型的计算方法：

(3)

式中：Pa为事件发生的条件概率；Ps为事件发生的先验概率；CF为环境问题点的确定性系数.权重计算方法为：

W=CF(i，max)-CF(i,min)，

(4)

式中：CF(i，max)表示因子i各分类对环境问题点发生的确定系数的最大值；CF(i,min)表示因子i各分类对环境问题点发生的确定系数的最小值.

2.3 加权信息量模型

由于矿山环境问题发生的原因很多且较为复杂，各因素对环境问题发生的贡献程度也不一样.鉴于信息量模型未能考虑到各指标因子对环境问题发生贡献程度的大小，因此本文结合确定性系数法计算各因子不同特征变量对应的确定性系数值，将信息量模型和确定性系数法的权重进行加权求和，得到攀枝花市矿山地质环境影响指数，其计算模型为：

(5)

3 GIS支持下的攀枝花市矿山地质环境评价

3.1 评价指标的选取与分级

矿山地质环境的质量是基础地质环境条件和矿业开采活动共同作用的结果.本文参照国家和行业的标准、规范、技术要求[16-17]，参考国内专家[5-6,14,18]建立的评价指标体系，结合攀枝花市矿山地质环境调查现状及相关研究结果[11]，在遵循科学与可操作性相结合、数据是否可以量化、地质灾害发生的主导因素三个原则的基础上，选取了地质环境背景条件(距断层的距离、坡度、距河流水系的距离、工程地质岩组、降水量、植被覆盖度)，地质环境问题现状以及矿业开采活动(土地压占与损毁、开采规模、开采方式)3种要素下的9个评价指标.

3.1.1 距断层的距离

地质构造的复杂程度，断裂构造发育是否强烈，节理是否发育对区域地质环境的稳定性起着重要的作用.区内的断裂构造主要为呈南北走向的华力西—印支期古裂谷带，为山脉和河流的主要构造骨架.断裂构造与矿山开采活动中的崩塌、滑坡地质灾害的相关性较大，与采空塌陷无相关性.将断层指标因子分为<500 m、500 m～<1000 m、1000 m～<1500 m、1500 m～<2000 m、≥2000 m五个等级.

3.1.2 坡度

坡度直接影响斜坡的稳定性，是崩塌、滑坡、泥石流3类斜坡地质灾害形成的基本因素[16].矿山开采活动对坡度的破坏力度较大，在不同的坡度上发育着大大小小的矿山地质灾害.根据区内地形地貌特征和不同矿山地质灾害发育的现状，将坡度因子分为0～<15°、15°～<30°、30°～<45°、≥45°四个等级.

3.1.3 距河流水系的距离

区内河流水系发育较好，金沙江和雅砻江水系交汇于此，受地质构造的影响河流沿岸矿产资源较为丰富，人类的采矿活动多且受河流水系的冲刷影响，矿山地质灾害较为发育.按照距河流水系的距离将指标因子分为<800 m、800 m～<1600 m、1600 m～<2400 m、≥2400 m四个等级.

3.1.4 工程地质岩组

区内出露的地层较为齐全，岩浆岩和沉积岩覆盖大面积区域，第四系松散黏土主要分布在河流沟谷和山间盆地地带.根据《工程地质手册》(第四版)的岩层软弱程度的划分标准，将区内的地层岩组划分为软岩、软硬间夹岩、硬岩、松散黏土.

3.1.5 降水量

降水量的大小对矿山地质环境的影响较为重要，降水量增多不仅会使地表物质软化且渗入岩层使得地质灾害的发生，而且会影响矿山周边植被的生长、矿山粉尘污染、土壤污染以及水污染的面源范围.区内属于亚热带季风气候，年均降水量800 mm以上，其中米易县的降水量最大且高达1100 mm.综合考虑区内降水量的分布规律， 将其分为<900 mm、900 mm～<1000 mm、≥1000 mm三个等级.

3.1.6 植被覆盖度

植被的覆盖和茂盛程度对土壤的固定能力,减轻暴雨对环境的影响以及吸附矿山粉尘起着积极的作用.植被覆盖度越好，对土壤的固定能力越强，地质灾害的发生概率越小，越能吸附更多的矿山粉尘.运用ENVI软件对SPOT6遥感影像进行监督分类得到植被覆盖度，并分为0～<30、30～<60、60～<80、≥80四个等级.

3.1.7 土地压占与损毁

矿山开采活动对土地形成一定的压占和损毁，主要包括开采面、中转场地、固体废弃物和矿山建筑，是构成矿山的主要组成部分，其中开采面和固体废弃物的占地面积较多，开采面的损毁情况最严重.将区内的土地压占与损毁分为开采面、中转场地、固体废弃物、矿山建筑和无土地压占与损毁.

3.1.8 开采规模

开采规模越大对矿山地质环境的破坏和干扰力度越大，将开采规模分为<10万吨/年、10～<50万吨/年、≥50万吨/年以及无矿区的地区.

3.1.9 开采方式

矿山的开采方式主要有露天开采、地下开采、露天/地下联合开采和无活动区，其中不同的开采方式对矿山地质环境的影响程度不同.露天开采对地质环境的破坏和影响较大，其次是露天/地下联合开采，影响最小的是地下开采.

3.2 评价因子权重的确立

从20世纪70年代起，国内外学者在考虑区域地质环境背景、矿业开发活动、矿山地质环境问题的基础上选取对应的评价指标，采用主客观权值法对矿山地质环境开展了评价研究[19-21].信息量模型通过计算单因子指标对矿山地质环境影响的贡献值来反映区域地质环境的质量差异；确定性系数法主要通过单个指标因子分级的最大值与最小值的差来确定单因子的权重值，是一种通过概率函数来分析评价指标对矿山地质环境影响的敏感程度.如前文所述，采用信息量模型和确定性系数法分别计算单个指标因子的权重值，见表1，从表中可以看出基于两种模型计算得出的指标因子权重值整体上呈现相同的趋势.

表1 信息量模型、确定性系数法的各因子权重值

通过加权信息量模型计算方法对信息量模型和确定性系数法计算得到的权重值进行加权叠加，得到攀枝花市矿山地质环境各指标总的权重值.

3.3 评价结果分析

运用信息量模型的计算公式先得到单个评价单元内各指标因子的信息量值，再对最小单元内各指标因子的信息量值做加权叠加，得到研究区每个评价单元网格总的信息量值；运用确定性系数模型的计算公式先得到各因子分类级别的确定性系数值，再将每个因子的最大值与最小值作差得到每个指标因子总的确定性系数值；最终运用加权信息量模型的计算公式将以上两种模型计算得到的权重值做加权耦合，

并借助ArcGIS自然断点法将加权耦合结果进行分区，见表1，从表中可以看出将矿山地质环境影响性分为严重影响区、较严重影响区、一般影响区和轻微影响区.其中，严重影响区面积为384.97 km2，占总面积的5.22%，发育环境问题点59处；较严重影响区面积为840.95 km2，占总面积的11.4%，发育环境问题点6处；一般影响区面积为2935.74 km2，占总面积的39.79%，发育环境问题点1处；轻微影响区面积为3216.71 km2，占总面积的43.6%.综上所述，研究区的严重、较严重、一般和轻微四个影响分区所占面积比例符合区域矿山地质环境问题的分布规律，即严重和较严重影响区占地面积较小，为16.62%，评价结果具有可靠性和合理性.

表2 攀枝花市矿山地质环境影响性评价分区一览表

从评价结果分区表可以看出，攀枝花市矿山地质环境严重影响区主要分布在仁和区、东区、盐边县和米易县矿产开采活动强度大且频繁的铁矿、煤矿和花岗岩矿山；较严重影响区分布在核心区矿山外围地带，其中以仁和区的东北部较为突出，并且严重和较严重影响区主要围绕矿山从中心到四周做闭环分布，且区内发生泥石流23处、粉尘污染9处、崩塌9处、滑坡14处、水体污染3处、地面塌陷7处，共计65处；一般影响区主要分布在地质环境脆弱区，其中河流沿线较为突出；轻微影响区内无地质灾害发生且分布面积最广，占到研究区总面积的43.6%.结合野外现场调查情况和评价结果，可以发现严重和较严重影响区植被覆盖度低、岩性主要为松散黏土和软岩、矿山开采面和中转场地占地广、开采规模>50万吨/年，以地下开采为主.为了更好地促进严重和较严重影响区矿山地质环境的治理和监测，结合野外实际调查中发现的问题，针对以下矿山提出对策和建议.

(1)仁和区宝顶煤矿矿山地质环境问题区.该区存在的主要问题有:大量的固体废弃物堆放造成的土地压占,煤矸石堆不合理边坡堆放造成的滑坡和泥石流,以及地下采空引发的地面塌陷等.建议平整固体废弃物并种植植被进行绿化；对堆放的煤矸石堆修建工程挡墙、拦坝；对废弃的采空区进行回填，并且随时监测采空周围地区的裂缝和土方的滑动情况，尤其是雨季.这样通过工程治理和生态环境恢复措施进行治理.

(2)东区朱家包包兰尖铁矿矿山地质环境问题区.该区存在排土场面积较大且占地面积严重，开采面崩塌和排土场引发的泥石流灾害较多，选矿厂在提炼矿产品的过程中排放大量的废水废渣造成环境污染的问题.建议对开采面采取规范化的梯级开采，降低坡度，减少崩塌灾害的发生；因离市区较近，建议借鉴昆阳磷矿区的矿山环境整治措施，将排土场进行平整修建为体育场、公园或居住小区，达到环境治理和优化资源的目的；同时制定废水废渣的过滤和处理标准，将选矿厂的废水废渣达到标准后才排放，减少水体污染.

(3)盐边县红格铁矿矿山地质环境问题区.该区存在尾矿库数量多、占地广、环境污染严重且有溃坝的风险等问题.建立对未废弃的尾矿库设置专人进行管理，严禁人畜进入且在雨季做好监测,防止溃坝，并设置防扬尘装置；对废弃尾矿库进行覆土，种植庄稼或植被，恢复生态环境.

(4)米易县潘家田铁矿、青岗坪仰天窝和白马铁矿、花岗岩矿矿山地质环境问题区.该区存在矿山地质灾害严重和排土场压占土地的问题.建议对排土场进行覆土植树种草，进行梯级开采减少崩塌,设置挡墙和拦坝，防治固体废弃物引发泥石流和滑坡灾害，改善矿山生态环境，提高环境质量.

3.4 评价结果精度验证

进一步验证评价结果的精度，可随机选取泥石流、崩塌、土地压占与损毁等矿山地质环境问题点进行验证，将SPOT6遥感卫星影像中的矿山地质环境问题与矿山地质环境影响性分区结果进行叠加，得到野外实地调查与评价结果的对比情况，发现区内的崩塌、泥石流和矿山占地等环境问题点均落在严重影响区范围内，周边的矿山道路等落在较严重影响区范围内.研究结果分区和野外实际调查结果相吻合，评价分区科学合理，精度较高.

3.5 耦合模型精度评价及检验

耦合模型对确定性系数和信息量的优缺点进行了优化，既能科学合理地量化指标因子，又能反映各个指标因子之间的相关性.为了更好地检验耦合模型的科学性和可靠性，采用了受试者工作特征曲线(ROC)进行了验证.以发生矿山地质环境问题被正确预测的单元为纵坐标，未发生矿山地质环境问题被正确预测的单元为横坐标进行曲线的绘制.曲线越靠近左上角或曲线下方面积AUC值越接近1，说明评价模型的精确度越高.AUC<0.7，说明模型精度低；0.7≤AUC≤0.9，说明模型精度高；AUC>0.9，说明模型精度极高.基于SPSS软件，对确定性系数与信息量耦合模型进行ROC曲线的绘制，得到耦合模型的线下面积(AUC)值为0.918.结合表1，可以看出有89.4%的矿山地质环境问题点落在严重影响区，有9.09%的矿山地质环境问题点落到较严重影响区，也表明了耦合模型的预测精度较高.

4 结论

(1)本文采用的确定性系数法和信息量耦合模型的评价方法充分发挥了两种数学方法的综合评判优势，将定性的评价因子定量化，对攀枝花市复杂的矿山地质环境开展了较为客观的评价，评价结果符合研究区实际情况.

(2)通过自然断点法将研究区划分为轻微影响区、一般影响区、较严重影响区和严重影响区，其中严重影响区主要分布在宝顶煤矿、朱家包包兰尖铁矿、红格铁矿、潘家田铁矿、青杠坪仰天窝铁矿、白马铁矿和花岗岩矿等地区，占研究区面积的5.22%，占到环境问题点的89.4%.从矿山中心向四周外围矿山地质环境影响性逐渐减弱，对区内严重和较严重矿山进行问题分析并提出对应的建议和措施.严重影响区和较严重影响区是国土部门开展防灾减灾规划，加强灾害监测和应急预案的重点关注地区.

(3)对影响矿山地质环境发育的指标因子进行分析，可以发现严重和较严重影响区植被覆盖度低,岩性主要为松散黏土和软岩,矿山开采面和中转场地占地广,开采规模>50万吨/年，以地下开采为主.其中工程地质岩组、植被覆盖度、土地压占与损毁、开采规模和开采方式是影响矿山地质环境问题点分布的主要控制因子.

(4)通过野外验证模型检验了评价结果与野外实际调查的吻合度，经过验证发现矿山地质环境问题点均落入在严重和较严重影响区，评价结果较为科学合理.运用ROC模型验证了确定性系数与信息量模型的精确度，经过验证发现耦合模型的ROC值高达0.918，精确度较高，分区可靠.评价结果为国土部门开展矿山环境整治与保护、生态系统恢复与重建以及生态文明建设的提供参考和借鉴.