煤炭開采對礦區土地利用景觀格局變化的影響

徐嘉興，李 鋼，余嘉琦，趙 華，尹鵬程，胡文敏

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煤炭開采對礦區土地利用景觀格局變化的影響

徐嘉興1,2，李 鋼2,3※，余嘉琦2，趙 華2，尹鵬程3，胡文敏1

（1. 中國礦業大學物聯網（感知礦山）研究中心，徐州 221008；2. 中國礦業大學國土環境與災害監測國家測繪地理信息局重點實驗室，徐州 221116；3. 徐州市國土資源局，徐州 221018）

為揭示煤炭資源開采對礦區土地利用景觀格局變化的影響，以徐州沛北礦區為例，應用GIS、景觀生態學和數理統計方法，分析了該區土地利用結構和景觀格局變化，并從生命周期的角度探討了煤炭開采對景觀格局演變過程的影響。結果表明：1994—2014年間沛北礦區土地利用結構和景觀格局變化顯著，耕地、林地和未利用地減少，工礦建設用地和塌陷水體持續增加；景觀呈破碎化和均勻化趨勢，景觀分形特征趨于簡單化和規則化。進一步對景觀指數突變檢驗分析可知，耕地最大斑塊指數和集聚度指數分別在1999年和2001年出現突變點；塌陷水體的最大斑塊指數自1995年起持續上升，而集聚度指數呈顯著上升—變化不顯著—顯著上升的趨勢。煤炭持續大規模開采導致地面塌陷、積水，耕地損毀以及快速城鎮化是景觀格局變化的主要原因，但隨著礦區土地復墾，耕地、水體面積增大，景觀破碎化程度減小，對塌陷地的治理取得了一定成效。研究結果對礦區土地復墾和受損生態景觀修復具有重要的指導作用。

土地利用；復墾；煤礦；景觀格局；動態變化；生命周期；突變檢驗

0 引 言

人類活動已經對生態系統產生了廣泛而深遠的影響[1]，這種影響在地球表層系統中主要表現為土地利用/土地覆蓋變化（land use and land cover change），并與區域水循環、養分循環、能量循環等生態過程密切相關[2]，成為全球氣候與環境變化研究的重要課題[3-5]。煤礦區作為一個特殊的復雜地理區域，長時間、大規模和高強度煤炭開采不可避免地破壞原生的礦床地質條件，占用和破壞大量土地，引發植被退化、水土流失及物種減少等一系列嚴重的生態環境問題[6-7]。據測算，僅土地破壞，每開采萬噸煤炭造成的土地塌陷率平均在0.20～ 0.33 hm2[8]。保守估計，截止到2013年底中國由于煤炭資源開采累計塌陷地面積超過100萬hm2，且每年仍以3.0萬～4.7萬hm2的速度增加[9]。由于人們迄今尚不清楚煤炭資源開采對礦區生態環境效應的影響機理，避免礦區生態環境破壞、修復受損土地、改善礦區生態環境等都是十分復雜、困難和富有挑戰的工作。因此，了解煤炭資源開采所引起的景觀格局變化及其響應規律是協調煤炭資源開發與生態環境保護迫切需要解決的關鍵科學問題之一。

礦區土地利用與景觀格局的時空變化過程是采礦活動對礦區生態系統影響的綜合反映[10]。在煤炭開采的強烈人為干擾下，礦區景觀結構發生劇烈變化，景觀功能變化或衰退，生態環境不斷惡化，已引起諸多學者的關注。Areendran等[11]利用遙感與GIS方法從動力學角度分析印度中央邦辛格勞利煤礦區土地利用與景觀格局時空變化；Redondo-Vega等[12]借助多期航空影像分析了近50a西班牙西北部山區不同類型采礦活動對土地利用變化的影響；Antwi等[6]通過多種土地利用和景觀格局指標分析了德國盧薩蒂亞典型煤炭采空區對土地利用變化及生物多樣性的影響。國內卞正富等[10]利用3期遙感影像分析了徐州煤礦區景觀要素及其景觀格局的演變規律；李保杰等[13]應用GIS和景觀生態學方法對九里礦區復墾前后景觀格局變化和生態效應進行了評價；曹銀貴等[14]利用6期遙感數據分析了平朔礦-農-城復合區近30年土地利用類型轉換過程、特征及主要驅動因素。徐嘉興等[15]在分析徐州賈汪礦區土地利用變化特征基礎上，運用多元logistic回歸模型探討了礦區土地利用演變的驅動力。目前，雖然對區域景觀格局演變的驅動力研究較多，但主要從自然因素、政策、人類活動和空間距離等方面解釋區域景觀格局變化[14-17]，對某一驅動因素是如何影響景觀格局變化的過程，如影響的時間以及不同時間段的影響程度等量化和分析的不夠；另外，目前研究主要根據已有數據將景觀格局的演變階段人為進行劃分，忽略了景觀格局變化的周期性[18]。本文在分析煤礦開采生命周期階段及景觀生態破壞特征的基礎上，運用GIS、景觀生態學和數理統計方法，定量分析土地利用和景觀格局演變，重點從生命周期的角度分析煤礦開采規模與強度對礦區景觀格局變化過程的影響，并從煤礦開采、經濟、城鎮化和土地復墾政策等方面闡述變化的原因，以期為礦區土地資源可持續利用和受損生態景觀修復提供科學依據。

1 研究區概況

研究區位于徐州市沛縣北部（圖1），蘇魯2省結合部，116°41￠～117°09￠E，34°28￠～34°59￠N，為黃淮沖積平原接址地帶，東臨微山湖，地勢平坦，地面高程為33.6～37.5 m，屬暖溫帶季風氣候，年平均氣溫13.8 ℃，年平均降雨量811.7 mm，覆蓋9個鎮，1個新城區和1個經濟開發區，163個行政村，總面積850 km2。

圖1 研究區地理位置圖

沛北礦區是江蘇省煤炭生產基地，也是華東地區最大煤炭工業基地的重要組成部分，煤礦企業及因煤而興的鋁加工、煤化工等產業占全縣經濟總量的55%以上。已探明儲量24億t，從1970年開始建礦，1976年投產，現有生產礦井8對，年產煤炭1 200萬t，受煤炭形勢影響，部分礦井處于關停狀態。經過30多年開采，累計塌陷面積約5 000 hm2，塌陷積水現象嚴重，導致大量土地資源（尤其是耕地）損毀、流失、植被減少、景觀破碎、土壤污染等生態環境破壞現象嚴重，土地生態質量急劇下降，嚴重影響區域的生態安全與糧食安全，形勢十分嚴峻。沛縣采煤塌陷區具有坡地、季節性積水和常年積水類型，與兩淮、兗州、唐山等煤礦塌陷區相似，在黃淮海礦區具有典型性和代表性。

2 數據與方法

2.1 數據來源與處理

本文采用6期遙感影像作為數據源，分別為1994年的SPOT-2全色影像和Landsat TM，1998年SPOT-4多光譜影像，2002、2006、2010年的SPOT-5多光譜影像和2014年GF-1號多光譜影像，成像季節均為秋季，成像質量和成像時的天氣狀況都較為理想；利用ERDAS IMAGE9.3圖像處理軟件和1∶10 000地形圖對2010年影像幾何校正后作為參考影像，采用二次多項式轉換方程對其他影像進行幾何校正，幾何糾正的誤差控制在0.5個像元以內，滿足糾正精度要求。利用1994年TM影像與同期10 m分辨率的SPOT-2全色波段融合以提高影像分辨率。為了使各期不同分辨率影像具有可比性，將6期影像都重采樣到分辨率為10 m′10 m。參照全國土地利用分類體系，結合東部平原礦區景觀特征，兼顧圖像解譯的可能性，將沛北礦區的土地景觀類型分為8類：耕地（旱地、水田）、林地、園地、河流水體、塌陷水體、工礦建設用地、交通用地、未利用地?；贗DL8.4平臺，采用隨機森林分類方法，結合影像紋理特征、光譜特征等信息對各期影像進行解譯，其中塌陷水體是輔助開采沉陷預計結果進行獲取。通過同期土地調查資料驗證、高分辨率影像對比、GPS采點及當地居民訪談等方法對各期景觀分類精度進行評價（表1）。

表1 土地覆被類型精度評價

2.2 方法與模型

2.2.1 景觀動態變化模型

景觀動態變化可通過各景觀類型的變化幅度和年平均變化速度表示[19]，計算公式為：

2.2.2 景觀格局指數

基于景觀格局指數的生態意義，本文從景觀水平和斑塊類型水平2方面選取景觀形狀、分維數、聚集度、最大斑塊指數等來分析礦區景觀格局的變化特征。

1）景觀形狀指數（landscape shape index，LSI）與面積加權斑塊分維指數（area-weighted mean patch fractal dimension，AWMPFD）描述土地利用變化過程中景觀形狀和分形特征，揭示景觀形狀變化的復雜程度，可通過Fragstats3.3軟件計算。

2）最大斑塊指數（largest patch index，LPI）用于描述景觀的基質或優勢類型，其值的變化可以改變干擾的強度和頻率，反映人類活動的方向和強弱[20]，計算公式為：

式中LPI為最大斑塊指數，%，取值范圍：（0, 100），Max12…n表示某景觀中最大斑塊面積，m2，為景觀類型的總面積，m2。

3）斑塊聚集度指數（aggregation index，AI）是描述不同斑塊類型空間分布特征及其混合狀況，反映斑塊類型在空間上聚合的趨勢[21]，計算公式為：

式中g為基于單倍法的斑塊類型像元之間的節點數，maxg為基于單倍法的斑塊類型像元之間的最大節點數。AI越小表示斑塊類型的破碎程度越大，反之則表明斑塊聚集程度越高。

2.2.3 景觀變化趨勢檢驗模型

Mann-Kendall分析是一種非參數統計檢驗法，該方法具有檢測范圍寬，定量化程度高，不受樣本分布的影響等優點，已廣泛用于水文、氣候、植被、污染物監測等長時間序列分析中[22-24]，其定義為：

對于具有個樣本的時間序列，構造一秩序列：

式中S是第時刻數值大于時刻數值個數的累計數，在時間序列隨機獨立的假定下，定義統計量：

式中E(S)，Var(S)是累積數S的均值和方差，在1,2,…,x相互獨立，且有相同連續分布時：

UF為標準正態分布，1=0；按逆序x,x1,…,1,重復上述過程，則反序列的UB由式（8）給出：

其中1=0。給顯著性水平=0.05，則0.05=±1.96，將UF、UB繪制成曲線，若UF>0，表示序列呈上升趨勢，反之則為下降趨勢；當它們超過臨界線時，表明上升或下降趨勢顯著；如果曲線有交點且位于臨界值內，則交點對應的時間為突變開始的時間。

3 結果與分析

3.1 沛北礦區生命周期階段特征分析

由于煤炭是不可再生資源，其賦存條件和有限性決定了礦區發展必然要經歷著形成、發展、穩定、衰退等生命周期過程[25]，處于生命周期不同階段的礦井，對景觀格局的擾動特征亦不同。發展初期，煤炭產量較小，礦區植被覆蓋基本沒發生變化；發展期，礦井建設不斷加大，煤炭開采量不斷增加，礦區土地利用、植被覆蓋等均發生較大變化；穩定期，煤炭持續大規模開采，礦區地表塌陷、耕地損毀，景觀破碎化加劇，生態系統惡化；衰退期，煤炭開采量下降，對景觀格局的影響減弱，由于生態環境損壞的累積效應和滯后性，礦區的生態環境繼續惡化[26-27]。

沛北礦區生命周期曲線與歷年煤炭產量如圖2所示。根據礦區生命周期階段劃分[28-29]，目前沛北礦區處于開采的穩定期（2000年以來），即煤炭持續大規模開采，礦區原有的生態平衡狀態被打破，地面塌陷加快，土地利用、植被覆蓋等均發生劇烈變化，生態系統由穩定轉向脆弱。

圖2 沛北礦區歷年煤炭開采量與煤礦生命周期曲線

3.2 礦區景觀動態變化分析

利用1994－2014年的景觀分類數據，按不同景觀類型面積的統計結果及年均變化速度如圖3、表2所示。

由圖3可看出，各景觀類型中，耕地占整個區域的比例最大，均在40%以上；工礦建設用地次之，從1994年的15 035.2 hm2增加到2014年26 923.5 hm2；第三為自然水體，包括湖泊、河流及坑塘水面，主要受降雨量影響，變化不大；未利用地集中在微山湖周圍及采煤塌陷區內，略有增加；園地與交通用地比例不大，變化緩慢；塌陷水體比例最小，但增加較快，從1994年的56.38 hm2增加到2014年的1 254.31 hm2，增加了約22倍。近20a土地利用景觀變化顯著，主要表現為耕地、林地和未利用地減少，凈減少面積分別為6 752.99、2 560.13和 2 422.12 hm2，而工礦建設用地和塌陷地卻迅速增加，凈增加面積分別為11 888.30和1 188.93 hm2。

圖3 1994—2014年沛北礦區土地利用景觀變化狀況

表2 1994－2014年沛北礦區各景觀類型年平均變化率

從年平均變化速度來看（表2），1994－2014年塌陷水體面積變化速度最快，其次是林地和未利用地；耕地和工礦建設用地的凈變化速度雖大，由于基數較大，因此年均動態度不顯著；研究期內工礦建設用地的動態度持續增加，最大值為2002－2006年的6.74%。從動態度變化程度來看，近20 a來，隨著經濟、社會及城市化快速發展，研究區土地利用程度加快，尤其是進入煤礦開采穩定期（2000年以來），煤炭開采加劇了工礦用地、塌陷地等變化，土地流轉較為頻繁。

3.3 礦區景觀格局變化分析

利用Fragstats3.3軟件計算得出研究區景觀格局指數變化狀況（圖4和表3）。由圖4可知，近20 a景觀形狀指數（LSI）呈先降后升趨勢，特別是1998年處于低谷，之后持續上升，主要原因受亞洲經濟危機及嚴重水害的影響，縣域經濟不景氣，煤炭行業發展進入下行周期，之后又迅速增長；2006－2014年LSI值僅在小范圍波動，主要是受到土地復墾、生態修復等影響，景觀類型趨于穩定；面積加權平均斑塊分形指數（AWMPFD）呈現波動上升趨勢，且均低于1.30，表明景觀分形特征邊緣周長比較簡單，景觀面積變化對景觀幾何形狀復雜程度影響不明顯，而在2010年出現低谷，表明受人為活動影響增大。

圖4 1994—2014年沛北礦區景觀類型指數變化

表3 沛北礦區1994－2014年斑塊類型指數變化

由表3可以看出，1994－1998年耕地的最大斑塊指數（LPI）分別為19.57和26.91，由于這一階段處于煤礦發展期，耕地景觀開始遭到破壞，但在景觀類型中還處于優勢地位，2002－2006年處于開采穩定期，高強度煤炭開采與城市擴張，耕地銳減，LPI持續下降，優勢性大大降低；2010－2014年，由于礦區村莊搬遷、土地復墾等工程實施，塌陷區治理取得了一定成效，增加了耕地面積，LPI持續上升，景觀優勢度逐漸加強。工礦建設用地的LPI呈現波動性增加趨勢，主要是由于城鎮擴張及工礦企業增多，建設用地優勢度在逐漸增加；從斑塊集聚度指數（AI）來看，耕地的AI先升后降，總體呈下降趨勢，工礦建設用地的AI呈波動增加的趨勢。

從林地、園地、交通用地的LPI和AI可以看出，林地、園地和交通用地比例較小，但受人為擾動影響較大，集聚程度逐漸下降，破碎化嚴重；塌陷水體的LPI持續增加，AI呈波動式增加，主要原因是隨著煤炭持續高強度開采，塌陷積水面積逐漸增大，同時隨著復墾工程的實施，塌陷水體也因地制宜地合并或改造成各類濕地景觀，其集聚度不斷增加。1994—2010年間，未利用地的LPI和AI總體呈不斷下降趨勢，表明未利用地逐步得到開發與利用，其面積不斷減少，到2014年LPI和AI的值有所增加，可能的原因是開采導致塌陷區由陸地生態景觀逐漸轉變為水生生態景觀，內陸灘涂面積隨之增加。

3.4 礦區景觀突變檢驗分析

通過上面分析可知，研究區內耕地和塌陷水體的變化最為顯著，因此本文選取耕地和塌陷水體的景觀指數變化進行Mann-Kendall分析。由于只有6a非連續景觀指數數據，本文采用灰色模型（gray model，GM）中一階單變量GM（1，1）模型獲取各指標的擬合曲線，再進行內插得到21a連續數列，進行相關檢驗分析[30]。先將耕地和塌陷水體的LPI和AI指數分別與歷年煤炭產量進行相關性分析，其相關系數分別為-0.634，-0.748、0.911和0.191，表明耕地和塌陷水體的景觀指數與煤炭產量具有較高的相關性，尤其是塌陷水體的LPI指數相關性最高；由于塌陷水體分別處于各煤礦塌陷區內，同時受煤炭開采與土地復墾、整理等活動的影響，因此其AI指數與煤炭產量的相關性不強。

分別對耕地和塌陷水體的LPI和AI指數進行Mann- Kendall突變檢驗分析，并給出顯著性水平=0.05曲線（圖5）。由圖5a可以看出，在置信區間內UF和UB有一個交點，即在2001年前后該序列出現突變點，這表明從2001年前后礦區耕地集聚度開始出現突變，并在2003年之后下降趨勢顯著，表現出景觀破碎化趨勢。根據煤礦生命周期階段劃分，2001年前后是各礦井開采量提速初次達到最大，此時耕地受到較大擾動，聚集度迅速下降，到了2010年，除了姚橋煤礦開采強度增大，其他煤礦開采保持平穩，三河尖煤礦已經閉礦，地面塌陷趨于穩定；同時土地復墾工作落實到位，增加了耕地面積，耕地破壞狀況得到有效緩解，聚集度增加。由耕地LPI指數突變檢驗結果可知（圖5b），UF和UB曲線交點出現在1999年前后，表明耕地景觀的優勢度在1999年就開始發生突變，之后持續下降，直到2010年左右才有所改善，但變化不顯著。研究結果表明煤炭資源開采先影響耕地景觀優勢度，隨著開采強度加大，耕地聚集度開始受到影響，進而影響整個景觀格局。這與耕地AI指數的變化趨勢檢驗結果一致。

由塌陷水體的Mann-Kendall檢驗結果（圖5c）可知，塌陷水體的AI指數并未出現異常突變點，但在1997－2006、2011－2013年間有顯著的上升趨勢；LPI指數正反序列曲線雖然存在交叉點，卻位于置信區間之外，但LPI指數的正序列曲線超過=0.05顯著水平的信度線，向正方向變化（圖5d），表明從1995年之后塌陷積水區域呈持續擴大的趨勢。結合煤炭開采強度及塌陷水體變化情況，表明煤炭開采是造成地面塌陷的直接原因，隨著開采強度的持續，塌陷范圍也不斷增大，塌陷區積水擴展的方向即是煤礦開采的方向。另外，塌陷水體的AI指數曲線在2006－2011年間變化不顯著，其主要原因是隨著土地復墾、生態修復等工程實施，對塌陷水體的治理取得了顯著成效。

圖5 沛北礦區耕地與塌陷水體景觀格局指數序列Mann-Kendall突變檢驗圖

4 討 論

煤炭資源開采所固有的時間持續性、空間擴展性和強干擾性，使得礦區景觀生態系統受到嚴重影響，這種影響具有時間和空間上的累積效應[25]。本文對景觀指數突變檢驗分析可知，耕地的LPI指數和AI指數分別在1999年和2001年出現突變點，之后均呈顯著下降趨勢，符合景觀生態累積效應的滯后性特征[25]。隨著老采空區地表逐步穩沉，新采空區實施矸石充填、離層注漿充填[31]等措施，塌陷水體增加的速度減緩。目前沛北礦區正處于開采的穩定期，煤炭開采對土地利用與景觀格局的影響仍在持續；隨著綠色開采理念、土地復墾與修復工程的實施，礦區土地整治與景觀生態格局有所好轉，研究結果與實際情況基本吻合。

本研究的數據來源于不同衛星傳感器，其空間分辨率及光譜信息不一致，雖然通過影像融合、重采樣和實地調查驗證等，試圖盡可能地減少分類誤差，但由于多源遙感數據間存在本質差異性，致使景觀格局變化特征上存在著一定誤差。此外，礦區景觀格局演變是一個相對復雜的過程，不僅受采礦干擾，也與本地區經濟、人口、城鎮化等因素相關，本文僅從煤炭開采角度分析對礦區景觀格局演變過程的影響，今后還需進一步深入研究景觀格局演變的驅動機制。

5 結 論

基于1994－2014年6期遙感影像，利用GIS、景觀生態學與數理統計方法，分析了煤炭資源開采對沛北礦區土地利用與景觀格局變化的影響。結果表明，近20a來，沛北礦區土地利用景觀變化顯著，耕地、林地和未利用地分別減少了6 752.99、2 560.13和2 422.12 hm2；工礦建設用地和塌陷水體迅速增加，尤其是塌陷水體增加了近22倍。進入開采穩定期（2000年以來），耕地與建設用地、塌陷水體間的轉化過程劇烈且頻繁。

近20a的景觀類型變化直接影響著礦區的景觀格局，主要表現為景觀類型指數呈現波動性上升，后趨于穩定，景觀分形特征趨于簡單化和規則化；耕地、林地、園地等斑塊類型指數總體呈下降趨勢，而工礦建設用地和塌陷水體的斑塊指數則持續增加，斑塊類型趨于破碎化和均勻化。

進一步對景觀指數進行相關性與突變檢驗分析可知，煤炭資源開采與景觀指數變化具有較強的相關性，耕地的LPI和AI指數分別在1998年和2001年出現下降的突變點，塌陷水體的LPI指數從1995年開始持續上升，而AI指數呈顯著上升—變化不顯著—顯著上升的趨勢。隨著礦區生態修復與土地復墾，耕地、水體面積增加，景觀破碎化程度得到緩解。

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Effects of coal exploitation on land use and landscape pattern change in coal mining area

Xu Jiaxing1,2, Li Gang2,3※, Yu Jiaqi2, Zhao Hua2, Yin Pengcheng3, Hu Wenmin1

(1.221008,; 2.221116,;3.221018,)

Mining areas with intensive resources exploitation and utilization have undergone different kinds of environmental influences, such as water pollution and land use and land cover change (LUCC). The extensive coal mining in China has led to significant regional land use change resulting in major ecological damage. In order to research the impact of coal exploitation on landscape pattern change in coal mining area, taking Peibei mining area in Xuzhou City, Jiangsu Provinces, China as an example, the changes in land use and landscape pattern were analyzed quantitatively based on remote sensing (RS), geographic information system (GIS), landscape ecology and mathematical statistics. Influence of the scale and intensity of coal mining on variation process of land use structure and landscape pattern was mainly studied from the perspective of coal industry life cycle. At the same time, the driving factors of land use and landscape pattern change were analyzed from coal mining, economy, urbanization and land reclamation policy. The results were as follows: 1) Over the last 20 years the landscape structure and landscape pattern of land use in the mining area have changed significantly with the continuous exploitation of coal resources, which were mainly manifested by the decrease of cultivated land, forest land and unused land and the rapid increase of industrial and mining construction land and. In particular, the subsidence water increased from 56.38 hm2in 1994 to 1254.31 hm2in 2014, and increased by about 22 times. The process of farmland transformed into construction land and subsidence water has become intense and frequent since 2000, in which the coal mining area has been in stable exploitation period. 2) Landscape type index showed a rising trend in fluctuation and landscape fractal characteristics tended to be simplified and regularized. The patch type index of cultivated land, forest land and garden plot overall declined, but that of industrial and mining construction land and the subsidence water increased continuously, which indicates the landscape of mining area tended to be simple and uniform. 3) Furthermore, correlation analysis and Mann-Kendall abrupt change test show that there is a strong correlation between coal resources exploitation and landscape index change. The abrupt changes of largest patch index (LPI) and aggregation index (AI) of cultivated land occurred in 1999 and 2001 respectively, and showed a rapid downward trend in 2003, which shows that the coal resource exploitation first affects the landscape dominance of cultivated land and then influences the aggregation degree of cultivated land patches with the increase of coal mining intensity. The AI of subsidence water area had a significantly rising trend in 2 periods, 1997-2006 and 2011-2013, but no significant change in 2006-2011, and the LPI of subsidence water area was increasing gradually over the whole period. The main reason is that continuous large-scale exploitation of coal resources seriously resulted in ground subsidence, damage and loss of arable land, vegetation field reduction and landscape fragmentation, and that the management of subsidence area got some effects through land reclamation and landscape restoration in mining area, which were showed as the increase of cultivated land and water area, and the decrease of landscape fragmentation. These results provide an important guide for land reclamation and ecological restoration of damaged landscape in coal mining areas.

land use; reclamation; coal mines; landscape pattern; dynamic change; life cycle; abrupt change test

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.23.033

TD88

A

1002-6819(2017)-23-0252-07

2017-08-16

2017-11-06

國家自然科學基金項目（41401610，41601500）；江蘇省自然科學基金項目（BK20140186）；國土環境與災害監測國家測繪地理信息局重點實驗室開放基金項目（LEDM2014B06）。

徐嘉興，江蘇邳州人，博士，講師，主要從事遙感、GIS與礦山生態環境監測方面研究。Email: xujx@cumt.edu.cn

李 鋼，河北張家口人，博士，教授，博士生導師，主要研究方向為國土資源管理、土地利用與規劃。Email: cumtlig@263.net