基于多源数据的锡林浩特矿区资源环境承载力评价

孙俊东，宋仁忠，李飞跃，佘长超，郭添玉，李 军，张成业

(1.神华北电胜利能源有限公司，内蒙古 锡林浩特 026015；2.中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院，北京 100083)

煤炭作为我国的主体能源，长期以来在我国能源构成中占据主导地位，且在今后一段时期煤炭仍然会是我国最稳定的基础能源[1]。煤炭开采会对矿区及周边环境造成难以衡量的影响，亟需评价矿区资源环境承载力，定量化表达区域可承受开采活动的强度，用以指导修复工作和开采任务。同时，矿区生态环境的保护与治理是生态文明建设的重要组成部分，而对矿区资源环境承载力的科学监测是保护与治理的前提条件[2]。因此，科学合理地设计矿区资源环境承载力评价技术体系，揭示煤炭开采活动对生态环境的影响，对于开采活动的调控和生态环境保护具有重要指导意义。

国内外学者对承载力的研究越来越多，早期主要是对人口、土地等方面的研究，后逐步转入水资源、矿产资源、旅游资源等方面。在评价指标体系方面，最具影响力的评价指标体系是由欧洲环境署EEA 提出的DPSIR 模型[3]，该模型由驱动力指标、压力指标、状态指标、影响指标和响应指标组成。在评价指标方面，国外学者大多从人口、环境、资源和发展等方面选取[4]，或从要素方面进行选择，如土地资源、水资源、气候资源等[5-6]。国内学者主要从自然环境、社会环境和经济环境3 个方面选取指标，或是将资源环境承载力分为资源承载力、环境承载力、社会经济承载力3 方面来进行评价[7-8]。在评价方法方面，资源环境承载力评价方法主要有系统动力学方法[9]、状态空间法[10]、生态足迹法[11]、层次分析法[12-14]等。而针对矿区进行的承载力评价比较单一，闫旭骞[15]、陈志超[16]等运用层次分析法基于资源要素和环境要素建立矿区资源环境承载力综合评价模型，并进行了实证研究。孙顺利[17]、黄秋香[18]等运用矢量法，从资源要素和环境要素两方面选取指标探究矿区资源环境承载力。另外，也有从矿区环境地质特征出发选取指标进行承载力综合评价的案例[7]。但现存文献大多按照字面意思，从资源、环境2 个方面选取指标进行评价，评价模型单一且针对性较差。

遥感技术在矿区生态环境遥感监测方面越来越重要[19-20]，为矿区资源环境承载力评价提供了新方向。鉴于此，笔者以内蒙古锡林浩特矿区为研究区，综合利用多源遥感数据和统计数据，提出运用层次分析法构建资源环境承载力综合评价指标体系，分别进行承载本底分析和承载状态评价，最后综合2 个评价结果得到内蒙古锡林浩特矿区资源环境承载力等级，以期为矿区资源环境承载力评价提供参考。

1 研究区资源环境概况与数据获取

1.1 资源环境概况

胜利一号露天矿、西二矿和东二矿是内蒙古锡林浩特矿区的3 对生产矿井，位于锡林浩特市中部，其范围如图1 所示。矿区所在区域属于中温带半干旱大陆性气候，地势南高北低，昼夜温差大，风多雨少。土壤类型主要为栗钙土[21-22]，植被类型以典型草原为主。土地覆盖类型丰富，包括林地、草地、耕地、裸地等。锡林浩特市煤田众多，煤炭资源丰富，已经发现了煤炭、铬、铁、锡、铜、锌、钨、镁、金、银、锗等30 余种矿产资源[23-24]。笔者研究的3 个井田采用露天开采方式，这种方式对生态环境的破坏最为直接和明显。

1.2 数据获取

本文使用的数据有Landsat 8 卫星遥感影像、高空间分辨率卫星影像(GF-2)、ASMR-2 土壤含水量产品、ERA5 大气再分析数据、社会经济统计数据、煤炭开采数据等。Landsat 8 卫星遥感影像数据来源于Google Earth Engine 平台，并经过了筛选、去云、辐射定标、几何校正等过程，影像为2016 年6-8 月的合成影像。数据详情见表1。

表1 研究数据Table 1 Research data

2 技术方法

根据矿区资源环境特征，从承载本底和承载状态2 个方面进行评价，分别得到承载本底等级和承载状态等级，再进行综合评价，得到矿区资源环境承载力综合评价等级。其中，承载本底采用资源可利用量占比表示，承载状态用矿业开发指数表示。矿业开发指数包括煤矿经济占比指数、煤矿就业指数、采矿破坏指数和废物排放强度，以及一个起调节作用的开发限制性指数。其中，采矿破坏指数由当前状态下和理想状态下的矿区生态环境综合指数MEI 的差值来表示，MEI 计算所需的植被覆盖度、土壤含水量、大气湿度以及目视解译获得的土地利用分类数据4 个指标通过遥感数据反演获得。技术路线如图2 所示。

图2 研究技术路线Fig.2 Technology roadmap

2.1 遥感数据反演方法及结果

2.1.1 土地覆盖分类

参考国家现行土地利用分类标准及内蒙古锡林郭勒盟的区域特点，结合本研究的应用目标，将土地利用类型分为草地、耕地、林地、裸地、水体、工矿用地和城镇建设用地7 类。按此分类体系，采用随机森林[25]法处理遥感影像，通过对高空间分辨率卫星影像进行目视解译获取分类数据的标签样本，随机选取1 000 个点对分类结果进行精度评定，分类结果的Kappa 系数[26-27]为0.82。土地覆盖分类数据结果如图3 所示。

图3 土地覆盖分类结果Fig.3 Results of land use classification

2.1.2 植被覆盖度反演

对原始影像数据进行归一化植被指数(NDVI)计算，公式如下：

式中：ρNIR为近红外波段地表反射率；ρR为红波段地表反射率。

植被覆盖度(FVC)采用像元二分模型计算，其计算公式如下：

式中：NDVImin为完全裸土的像元NDVI 值；NDVImax为纯植被像元的NDVI 值。植被覆盖度反演结果如图4 所示。

图4 植被覆盖度反演结果Fig.4 Inversion results of vegetation coverage

2.1.3 土壤含水量反演

利用ASMR-2 土壤含水量产品通过降尺度方法得到所需土壤含水量数据。其主要原理是：利用土壤含水量与遥感影像各成像波段之间存在的高维关系，通过高空间分辨率的Landsat 影像对低空间分辨率土壤含水量产品进行扰动，得到高分辨率的土壤含水量产品。本文选取2016 年6-8 月的ASMR-2 产品数据，进行月均值处理后，通过随机森林算法[28]建立土壤含水量产品数据与Landsat 多光谱遥感卫星数据的联系，进行土壤含水量参数的尺度降解，最终获得6-8 月的土壤含水量均值结果，如图5 所示。

图5 土壤含水量反演结果Fig.5 Inversion results of soil moisture

2.1.4 大气湿度反演

大气湿度从ERA5 大气再分析资料中提取，采用位势高的再分析资料数据需转换为大地高系统[29]。基于克里金插值法对大气再分析数据进行空间化处理，在此基础上，计算得到2016 年6-8 月的大气湿度均值数据，如图6 所示。

图6 大气湿度数据结果Fig.6 Results of atmospheric humidity

2.2 层次分析法

指标权重的确定采用层次分析法。层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)由美国运筹学家T.L.Saaty[30]于20 世纪70 年代初提出，主要包括目标层、准则层、要素层和指标层，其原理主要是将指标层要素两两比较得到判断矩阵，再根据矩阵的特征值和特征向量确定指标权重。层次分析法的步骤主要包括：(1) 选取相关因素构建指标体系，建立层次分析模型；(2) 将因素按照影响程度的大小进行排序，并根据判断矩阵的标度方法(表2)构造判断矩阵，求取判断矩阵的最大特征值和特征向量；(3) 进行一致性检验。

表2 权重矩阵标度及含义Table 2 Scales of weight matrix and their meaning

2.3 评价指标体系构建方法

2.3.1 矿区资源环境承载本底评价

资源可利用量占比是指被评价矿区可开采利用的煤炭资源量占被评价矿区所在区域的可开采利用煤炭资源总量的比例。计算公式如下：

式中：Pro为被评价矿区资源可利用量占比；Rt为被评价矿区煤炭资源剩余可采储量(或保有储量)；RT为被评价矿区所在区域煤炭资源剩余可采储量(或保有储量)。

根据计算得到的资源可利用量占比对承载本底进行分级，分级标准见表3。

表3 矿区资源环境承载本底分级标准Table 3 Classification standard for the resources and environment carrying capacity background in the mining area

2.3.2 矿区资源环境承载状态评价

矿业开发指数(MDI)可以反映矿区资源环境的承载状态。其中，煤矿经济占比指数是指被评价矿区煤矿开发的工业增加值占被评价矿区所在区域的生产总值的比重，反映的是煤炭经济对评价区域生产总值的重要程度；煤矿就业指数是指被评价矿区的从业人员数占被评价矿区所在区域的人口总数的比重，反映的是煤矿产业影响人口就业的程度；采矿破坏指数是指煤矿开采对周围生态环境等的破坏程度，利用矿区生态环境综合指数的差值来反映这种破坏程度；废物排放强度是指煤矿开采过程中产生的工业废气、废水、固体废物等污染的程度；开发限制性指数为约束性指标，用来调节承载状态等级。煤矿经济占比指数、煤矿就业指数、废物排放强度的计算公式和开发限制性指数的约束内容均参考文献[31]。

采矿破坏指数计算公式为：

式中：Amdb为被评价矿区采矿破坏指数的归一化系数；MEIb为理想状态下的矿区生态环境综合指数；MEIT为当前状态下的矿区生态环境综合指数。

矿区生态环境综合指数MEI 可以用来表示矿区生态环境的整体状态，可以定量描述矿区生态环境状况的优劣情况。植被覆盖度、土壤含水量、大气湿度和耕地面积分别反映了矿区植被覆盖度情况、土壤环境状况、大气中水的含量以及人类活动影响。采用层次分析法确定4 个指标的权重(表4)。

表4 矿区生态环境综合指数评价体系Table 4 Ecological environment evaluation index system of the mining area

为了得到矿区生态环境综合指数，利用ArcGIS软件的缓冲区工具，根据每个矿的矢量边界生成6 km 的缓冲区作为计算区域，保证植被覆盖度、土壤含水量、大气湿度、耕地面积4 个指标具有差异性。其中，植被覆盖度、土壤含水量、大气湿度均为遥感反演数据，耕地面积则是根据2016 年的土地利用分类数据，经过量化得到栅格数据。最后，通过综合计算得到MEIb和MEIT。

矿业开发指数MDI 计算公式为：

式中：MDI 为矿业开发指数；Em、Jm、Imdb、TPDQ、Kx分别为煤矿经济占比指数、煤矿就业指数、采矿破坏指数、废物排放强度、开发限制性指数；w1、w2、w3、w4分别为煤矿经济占比指数、煤矿就业指数、采矿破坏指数、废物排放强度的权重。

针对资源环境承载力评价建立层次分析模型如图7 所示。经资料调查和实地调查煤矿产业在当地产业结构中的重要程度和相关人员建议，矿业开发指数中各个分指标的重要程度排序如下：煤矿就业指数＞采矿破坏指数=废物排放强度＞煤矿经济占比指数。将指标两两比较，根据其重要程度和矿区人员及专家建议确定分指标的权重矩阵，见表5。

图7 层次分析模型Fig.7 Model of analytic hierarchy process

表5 指标权重矩阵Table 5 Index weight matrix

权重矩阵的最大特征值为4.006 32，特征向量为：[0.417 5、0.583 3、0.492 7、0.492 7]。一致性比例结果为0.002 3，小于0.1，通过一致性检验，得到煤矿经济占比指数、煤矿就业指数、采矿破坏指数和废物排放强度的权重分别为0.20、0.30、0.25、0.25。

根据《国土资源环境承载力评价技术要求》(试行)[31]中的矿产资源承载状态评价分级标准进行等级划分：若MDI≥80，则承载状态为盈余；若60≤MDI＜80，则承载状态为均衡；若MDI＜60，则承载状态为超载。

2.3.3 矿区资源环境承载力综合评价

在完成承载本底和承载状态评价的基础上，进行矿区资源环境承载力综合评价。将承载力等级分为大、较大、中、较小、小5 个等级，具体情况见表6。

表6 矿区资源环境承载力综合评价等级划分标准Table 6 Classification standard of comprehensive evaluation grade for resources and environment carrying capacity in the mining area

3 评价结果分析

3.1 承载本底

将计算得到的资源可利用量占比结果按照矿区资源环境承载本底分级标准(表3)进行分级，得到内蒙古锡林浩特矿区资源环境承载本底评价结果(表7)。由结果可知，胜利一号矿、东二矿的承载本底为“高”，西二矿承载本底为“中”。总体来说，锡林浩特市3 个矿区的承载本底等级水平较高，煤炭资源自然禀赋条件较好，具有良好的矿产开发优势，可为地区经济发展提供基础保障。

表7 锡林浩特矿区资源可利用量占比情况Table 7 Proportion of the resources available in Xilinhot mining area

3.2 承载状态

矿业开发指数计算结果见表8。根据实地调查和资料调查，3 个矿区均没有发生开发限制性指数所约束的内容，无需对承载状态进行调节。从承载状态评价结果来看，胜利一号矿、东二矿和西二矿的矿业开发指数分别为55.74、37.85 和31.99，3 个矿都处在超载状态，亟需生态恢复措施来调整矿区的生态环境状况。具体来看，3 个矿的采矿破坏指数均在70 以上，三者相差不大，表明煤炭开采活动对矿区及周边地区的植被、土壤、大气等都产生了一定的影响，需要自然和人工修复措施来进行生态修复。可以种植沙打旺、苜蓿、柠条、沙蒿等丛生草本植物和灌木来进行排土场绿化，或加强土壤改良技术，进行土壤结构重构。相较于东二矿、西二矿而言，胜利一号矿的开发程度与污染物排放强度都更高，这表明胜利一号矿需要紧急制定相对应的修复方案计划，首要任务是要降低其污染排放，优化选矿、洗矿工艺，清洁制煤。西二矿矿业开发指数与煤矿经济占比指数较低，采矿破坏程度高于胜利一号矿、东二矿，这表明此矿需要改进开采计划，提高开采工作效果，在降低开采破坏程度的同时，提升矿场的效益。

表8 矿业开发指数Table 8 Table of MDI

3.3 综合评价

根据承载本底评价结果和承载状态评价结果以及矿区资源环境承载力等级划分标准，可以得出内蒙古锡林浩特矿区资源环境承载力评价结果，见表9。

表9 锡林浩特矿区资源环境承载力评价结果Table 9 Evaluation results of resources and environment carrying capacity in Xilinhot mining area

总体来看，锡林浩特市3 个矿区的资源环境承载力等级为“中”和“小”，并未达到承载极限，矿区的生态恢复和环境治理措施在一定程度上有效缓解了煤炭开采带来的压力，这与现有研究结果一致[32]。但对于3 个矿区来说，仍要在保证发展经济的同时，最大程度地将生态环境恢复到原始状态，做到经济和环境的同步可持续发展。尤其是西二矿这种承载能力小的矿区，需要重新拟订开采计划，制定详细的生态环境修复计划。

4 结 论

a.从承载本底和承载状态2 个方面分别选取资源可利用量占比和矿业开发指数来综合评价锡林浩特矿区资源环境承载力，得出胜利一号矿、东二矿、西二矿的承载力状况处于中等偏下水平，说明3 个矿区经过长时间的煤炭开采和消耗，资源环境承载力有所减弱，但由于生态修复措施的同步进行，3 个矿区的环境并未严重恶化，证明评价体系可行。

b.在定性评价的基础上，依托遥感数据进行定量评价，并以精细尺度评价矿区内部及其周边的承载力水平，得到的结果更加精确。但矿区这种特定场景具有研究范围小的特点，在收集例如矿区人数、产量等非共享的统计资料时具有一定的困难，因此，部分未能获取的指标选择了近似指标代替，这就会造成结果有细小的偏差，今后要继续探索更准确的替代方法。