礦業城市景觀格局時空演變分析
——以淮南市潘集區為例

于偉宣，毛 亞，劉 樾，林 萌，肖 銳

(1. 武漢大學遙感信息工程學院，湖北 武漢 430079； 2. 中國礦業大學環境與測繪學院，江蘇 徐州 221116)

人類進行煤炭資源開發利用過程中會對區域生態和景觀產生干擾和破壞[1]。伴隨著礦產資源的大量開采，產生了大面積的地下采空區，引發土地沉陷，極大影響著區域地表景觀格局[2]。采空區沉陷導致整個區域景觀類型的組成和結構發生相應的變化，使得礦業城市成為資源、環境與人口矛盾相對集中顯現的區域之一；同時各礦區為實現可持續發展相繼開展了土地復墾等修復性工作，使得區域景觀格局變得更為復雜。景觀格局分析是景觀生態學基本理論研究的重要組成部分，也是景觀生態評價、規劃、管理及建設等應用方向的基礎[3]。通過對景觀格局指數的變化分析可以將區域景觀的空間特征與時間過程聯系起來，進一步挖掘人類活動強度與景觀結構演變的潛在規律，從區域尺度上探究兩者之間的關系。近年來，如何定量探究人類采礦活動下區域景觀格局演變成為國內外學者關注的研究熱點[4-5]。

淮南市作為我國重要的能源基地，是一座以煤炭開采利用為主的資源型城市，區域發展與環境保護之間矛盾較為突出，生態問題日益凸顯[6]。潘集區作為淮南市重要的煤炭開采區域，轄區內原煤儲量豐富，煤炭資源開發是潘集區主要的經濟支柱，研究其區域內景觀格局時空變化規律，揭示人類采礦活動與其景觀內在變化的關系，對潘集區生態經濟系統的可持續發展具有重要意義。本文試圖通過對研究區內土地利用動態變化及景觀格局指數的時空變化分析，探討礦業城市人類活動影響下景觀格局變化的一般規律，為相關研究提供一種新的思考方式，為該地區生態環境評估以及景觀格局優化提供理論和技術支持。

1 研究區域及數據來源

1.1 研究區概況

潘集區位于安徽省淮南市北部，東與懷遠縣相鄰，西與鳳臺縣毗鄰，瀕臨淮河，總面積為600 km2，是淮南國土面積最大的區，下轄1個街道、9個鎮、1個民族鄉。研究區屬于淮北平原，全區地勢特征為西北高東南低，平均海拔22 m。屬暖溫帶季風氣候，四季分明，雨量充沛。同時，由于季風氣候的影響，使研究區降雨和高溫均出現在同一季節，區域內土壤含水豐富，并具有較豐富的古地理沉積資源。境內原煤探明儲量37億噸，有七大煤礦、三大電廠，被譽為“華東第一煤電大區”。

1.2 數據來源與預處理

以2期(2005/05/02、2009/05/03)Landsat TM影像、1期(2013/05/13)Landsat8 OLI影像(分辨率30 m×30 m)共3期Landsat衛星系列遙感影像和ASTER GDEM V2數字高程模為基礎數據，參考淮南市統計年鑒，結合野外調查成果進行景觀類型劃分。利用ENVI5.1及ArcGIS10.1軟件對影像數據進行預處理及裁剪，將景觀類型劃分為耕地、建設用地、林地、水體4大類，并利用最大似然分類器進行分類(如圖1所示)。利用Google Earth進行精度評估，結果顯示，2005、2009和2013年景觀分類圖的總體分類精度分別為95.69%、88.06%和91.24%，Kappa系數分別為0.93、0.82、0.86，符合分類精度要求。

圖1 2005、2009、2013年潘集區景觀類型

2 研究方法

景觀格局(landscape pattern)一般指景觀的空間格局，反映景觀斑塊在空間上的分布和排列情況[7]。景觀格局與生態過程是景觀生態學研究的重要內容，在景觀生態學中，常采用景觀指數法來定量研究景觀格局的異質性[8-10]。景觀指數高度概括景觀格局信息，通過單個或多個指數組合，將格局與過程聯系起來，具體的數值通過其表征的生態學意義來描述區域景觀格局及其變化。景觀格局指數分為斑塊水平指數(patch-level index)、斑塊類型水平指數(class-level index)及景觀水平指數(landscape-level index)[11]。本文根據景觀指數的相關性，結合潘集礦區的特點，從斑塊類型水平指數和景觀水平指數入手，分析研究區在不同尺度上的景觀格局變化，具體指標體系見表1。

3 結果分析

3.1 潘集區土地利用變化分析

耕地是研究區內景觀基質，而建設用地、水體和林地則以斑塊或廊道的形式鑲嵌其中(如圖1、圖2所示)。從圖2可以看出，研究期內潘集區耕地、水體和林地面積以相近的速率減少，而建設用地所占比重急劇增加，已由2005年的22.3%增長到2013年的32.2%。為了更加清晰地分析2005—2013年潘集區各景觀類型變化的特征及方向，計算出研究區內景觀類型轉移矩陣(見表2)。由表2可知，2005—2013年近10年內潘集區耕地轉出面積總量達3 577.32 hm2，為轉出量最多的景觀類型。其中，耕地轉化為建設用地的面積最大，為3 168.81 hm2，占耕地轉出總面積的88.6%。同時發現研究期內潘集區水體在持續減少，這與礦區土地復墾有著密切的關系，將在下文中繼續討論。

表1 景觀格局指標體系

圖2 潘集區景觀類型特征

3.2 潘集區景觀格局時空演變分析

3.2.1 斑塊類型水平指數變化分析

本文選取斑塊個數(NP)、斑塊密度(PD)、斑塊所占景觀面積的比例(PLAND)、散布與并列指數(IJI)、最大斑塊所占景觀面積的比例(LPI)、聚合度指數(AI)6個景觀斑塊類型指標進行計算與分析。由圖3可以看出，2005—2013年間，區域內耕地、建設用地及林地斑塊數量整體呈先增后降的趨勢，且建設用地的斑塊個數較其他景觀類型占主導優勢。ED的變化與NP變化趨勢總體相似，但林地的邊界密度在逐漸下降。從PLAND的變化可以看出，2005—2013年各景觀類型所占面積比例均有一定的變化，研究區內耕地占主導地位，但隨著時間推移面積在持續減少，建設用地面積大幅增加。在研究期內各景觀類型的IJI整體呈下降趨勢且AI總體無明顯變化，表明各景觀類型變得較為集中。LPI反映出2005—2009年耕地是潘集區的絕對優勢景觀，隨著城鎮化的擴張和人類采礦活動的影響，建設用地最大斑塊所占景觀面積的比例在2013年最為突出，為24.2%，成為潘集區的優勢景觀。

表2 2005—2013年潘集區景觀類型轉移矩陣

圖3 景觀斑塊類型水平指數變化

3.2.2 景觀水平指數變化分析

表3為研究區2005、2009和2013年3個年份的景觀水平特征指數變化情況。可以看出，該區的景觀斑塊總數NP呈先增后減的趨勢，表明破碎化程度變化不具備傳統城市的規律性[12-14]，主要由于礦區的土地利用變化情況較為復雜，采礦活動所導致的采空區沉陷及人類主動進行的土地復墾等修復性工作影響著區域景觀斑塊總數變化。LPI呈下降趨勢，由2005年的53.46%降為2013年的24.28%，最大斑塊在區域內逐漸弱化，反映了人類的活動對各種土地類型利用方式的影響在逐漸深入。CONTAG與SPLIT指數呈上升趨勢，表明區域內景觀均勻性增大，且景觀呈聚集式發展。SHDI和SHEI略有下降，主要由于研究時段內建設用地面積比例上升，且受到城鎮化及礦業生產的影響，使得總體的景觀類別所占比例差異大，受人為影響顯著。

表3 2005—2013年潘集區景觀尺度指數變化

3.3 討 論

礦業城市是城市的特殊類型，由于產業結構單一，礦產資源分布的剛性約束，自身發展類型有別于傳統城市[15]。由于地下煤層采空，地面沉降成為礦業城市發展中不可避免的問題，采煤塌陷區的產生帶來了地表耕地、建筑設施、水體的破壞，使得區域景觀格局發生改變，區域生態系統隨之發生變化。本研究所涉及的淮南市潘集區正是“因煤而興”的典型區域，轄區內共有7大煤礦廠，原煤探明儲量達37億噸，長期面臨著煤層采空區塌陷與生態環境不斷惡化的問題。結合遙感影像及相關調研資料(如圖4所示)，可以看出潘集區處在塌陷與復墾交織的復雜過程，造成了區域景觀格局的演變較為復雜。隨著區域內采礦業的迅猛發展，礦產資源的大量開采，使得土地資源結構被破壞，生態系統退化、景觀破碎化日趨凸顯，而政府引導的土地復墾可以改善礦區土地利用結構，提高土地利用效益，改善人居環境，促進區域生態環境可持續發展，兩者的共同作用使得區域內景觀格局演變較為復雜；同時研究區內水體除正常流經轄區的河流外，還包含采煤塌陷積水區(如圖5所示)，使得研究區景觀異質性更加凸顯。近年來，隨著當地區政府的重視，持續推進煤礦采空區塌陷土地復墾工作，使得轄區內采空區得到一定的治理，進一步使得區域景觀格局發生微妙的轉變，生態系統的結構和功能也隨著改變。經濟效益驅使下的礦業城市，如何實現生態環境保護與區域經濟協調發展是區域政府部門關注的重點，關于礦業城市的景觀格局時空演變研究仍處在探索階段，應結合當地實際情況，進行深入的實地調研，為相關部門的合理規劃提供科學依據。

圖4 礦區沉陷與復墾示意圖

圖5 潘集區水體變化

4 結 語

本研究依據礦業城市的生態特征，結合遙感解譯、野外調研及年鑒統計等多源數據，以景觀生態學為理論基礎，通過景觀格局分析，構建礦業城市景觀格局演變指標體系，對淮南市潘集區近10年來土地利用及景觀格局變化進行分析。研究表明：耕地是研究區內景觀基質，而建設用地、水體和林地則以斑塊或廊道的形式鑲嵌其中，且隨著時間推移建設用地所占比重急劇增加。通過對區域景觀格局的時空分析，得出研究區在時間尺度上景觀格局變化較小，景觀多樣性隨時間推移整體呈下降趨勢，景觀類型呈聚集式發展。本文討論了煤礦采空區塌陷及土地復墾對礦業城市景觀格局的影響，認為經濟效益驅使下的礦業城市應著力實現生態環境保護與區域經濟協調發展。關于礦業城市的景觀格局演變研究仍處在探索階段，在評價指標等基本問題上尚未達成共識[16]。總的來說，礦業城市景觀格局時空演變研究應結合當地實際情況，進行深入的實地調研，使得規律結果更有說服力，進而為相關政府部門生態規劃及區域經濟協調發展提供科學有益的幫助。

致謝：本研究在數據收集及論文撰寫過程中得到安徽理工大學趙明松老師、王世航老師、余珂同學、趙明君同學、張平同學及中國礦業大學劉春陽博士的幫助，在此表示感謝!

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