煤礦區生態儲存估算及其對土地利用的綜合響應評價

徐占軍，馮俊芳，程 盼，張 媛

（山西農業大學資源環境學院,晉中，030801）

0 引 言

煤炭是中國最主要的能源，對國民經濟的發展有著舉足輕重的作用。但相關資料顯示，2016年中國的煤炭年產量為33.6億t，據預計，截止到2035年，煤炭在中國基礎能源消費中仍會占比51%[1]。多年的高強度開采，在礦區產生了嚴重的生態環境災害，破壞了整個礦區的原有的土地利用結構以及景觀格局[2]，并持續威脅區域經濟發展與生態安全[3]。因此，在礦區優化土地利用結構，實現最大化生態儲存，從而最小化生態損失已成為礦區可持續發展的重點目標之一[4-7]。

生態存儲是土地利用數量、質量、類型及分布所引起的生態變化的綜合表達[8]，對于煤礦區而言，要最大化煤炭開采中的生態儲存，需要估算煤礦區的生態儲存狀態，并明確其對土地利用的綜合響應程度。對此張建軍基于生態服務價值構建“生態存儲”模型，從生態儲存狀態、生態儲存加速度、生態儲存轉化率等指標研究了礦業城市以及礦業城鎮生態儲存對土地利用的響應過程[4,9]。但是基于礦業城市和礦業城鎮空間尺度上的研究及其結論還不能精確和全面的描述煤炭開采活動對煤礦區生態存儲影響及其過程，因為人類煤炭開采活動對生態存儲影響最為劇烈的核心區域是煤礦區。在礦區人類活動對土地利用以及景觀格局的擾動因素、形式、過程、程度與其周邊的非礦區完全不同，故而其生態存儲狀態及其對土地利用的綜合響應也不同。

針對該問題，張笑然等基于煤礦區尺度利用生態儲存模型對平朔露天煤礦的生態存儲進行了定量分析和研究[8]，本文則以山西省晉煤集團11個集中連片的井工煤礦區為研究區，基于生態儲存理論研究煤炭開采區土地利用轉變中的生態儲存和保護，集中于煤礦區空間尺度，強調“轉變進程”，將生態內涵量化，研究井工煤礦開采區生態儲存和保護對土地利用轉變的響應，從而為井工礦區土地利用及生態環境的治理與保護提供基礎和依據，推動經濟、生態協調發展。

1 數據和方法

1.1 研究區概況

研究區位于山西省晉城市長河流域（圖1），流域內部包含川底鄉、大東溝鎮和下村鎮，共48個村莊，總面積約108 km2，總人口約5.4萬人，屬于溫帶大陸性氣候，冬季寒冷干燥，夏季炎熱濕潤，全年四季分明，降水較少，降水量自西北向東南遞增，年平均氣溫10～11℃，且自南向北遞減。地貌呈現為黃土高原與褶皺山板兩者交錯分布，整體上北高南低。

流域境內礦產資源以煤為主，含煤面積達528.6 km2。含煤地層為山西組和太原組，共含煤8～17層，總厚度約9.18～14.23 m。該區煤礦隸屬山西晉煤集團，集中分布著成莊煤礦等11個煤礦，煤礦的生產規模目前均在45萬t/a以上，是中國主要的產煤區之一。該地區地處黃土高原，依靠豐富的煤炭資源，經濟得到快速發展，但特殊的黃土層和粗放的煤炭開采方式使該區的土地塌陷，滑坡、泥石流等地質災害頻發，生態環境破壞嚴重[10-13]，抑制著區域的經濟發展活力，使其在中國北方多數壓煤區、采煤區具有很強的代表性。

圖1 研究區礦區分布Fig.1 Distribution of mining area in study area

1.2 數據來源

澤州縣土地利用現狀數據來源于澤州縣國土局以及晉城市國土局，各年度土地利用現狀調查及變更數據庫和相關遙感影像數據；煤礦區數據由晉城市長河流域各煤礦提供，其他社會經濟數據依托國土資源部行業性專項，由澤州縣農業局、統計局等提供。

1.3 研究方法

1.3.1 生態服務價值評價模型

本文使用的生態服務價值評價模型來自Robert Costanza于1997年提出的ESV（ecosystem service value）評價模型[14]，即：按照不同的生態系統類型，運用數學模型將生態系統服務功能量化，使得抽象的生態概念與具體的經濟效益相聯系，以便更好地評價和衡量研究區綜合發展能力[4]。

式中ESV是研究區的生態系統服務價值總量，Ai是生態系統類型i的面積，hm2；VCi是與生態系統類型i對應的價值系數。除了上述模型，本文還參考了謝高地等于2003年制定的生態系統單位面積的服務價值系數[15]，其結果更切合中國實際情況。本文的研究對象是研究區內的礦區及非礦區。因此本文依據張建軍根據成本法估算出的礦業城市城鎮和工業生態系統的價值系數，以及修正的水體生態系統中關于季節性河流的價值系數[4]，得到最終的價值系數（表1）。

表1 不同陸地生態系統服務功能價值系數Table1 Different land ecosystem service function value coefficient

1.3.2 生態儲存模型及其相應評價指標

生態儲存描述的是土地利用變化與其生態響應之間的相互關系，是由過去、當前及未來可能的自然活動和人類活動共同決定的土地利用數量、質量、類型及分布所引起的生態變化的綜合表達。根據張建軍提出的生態儲存理論，生態儲存不僅是生態系統恢復力的主要積累方式，還是使生態系統在各種人為和自然活動擾動下得到更新與保護的重要前提。生態儲存估算模型包括狀態模型（ecological storage state，ESS）、過程模型（ecological storage process）和能力模型（ecological storage capacity，ESC）。

生態儲存狀態（ESS）描述的是當前研究區的生態儲存的靜態情況。而偏差（deviation,D）被用來描述生態儲存狀態與區域平均生態儲存狀態的偏差以及兩年之間生態儲存狀態的偏差，生態儲存加速度（ecological storage acceleration，ESA）則被用來描述在研究期內研究區生態儲存水平的變化狀態。

生態儲存過程描述的是礦區2種煤礦區土地利用類型轉變的過程中帶來的生態儲存的變化，可用生態儲存轉化率（ecological storage transformation rate，ESR）來表征。

生態儲存能力（ESC）描述的是過去及當前生態儲存水平在未來某時段發生轉換的可能性。ESC越高意味著一種具有低效生態功能的系統向另一種具有高效生態功能的系統轉變的可能性越大。

ESS、D、ESA、ESR、ESC的計算公式如下[4]。

式中ESS是礦區的生態儲存狀態，h是估算礦區生態儲存狀態對應的年數（ESS是每年都進行估計，h可以看成是“1”），ESVi是生態系統類型i所對應的生態服務價值，Ai是生態系統類型i的面積。

式中D表示第k個礦區生態儲存狀態與整個研究區域生態儲存狀態之間的偏差，ESSk表示第k個礦區的生態儲存狀態值，k是待評估礦區。是整個研究區生態儲存狀態的平均值。

式中ESA是礦區的生態儲存加速度，表示ESS改善或退化的程度，q和j是起始年和結束年，nq和nj是估算年初期和末期礦區生態儲存狀態所對應的年份數（由于ESS是每年估計的，nq和nj都看作是1），N是研究階段的總年數。

式中ESR是生態儲存轉化率，a是轉變之前的生態系統類型，b是轉變之后的生態系統類型，Aa→b表示研究區生態系統類型由a類型轉變為b類型的轉換面積，VCb和VCa分別代表生態系統類型b和a的價值系數，ESV0指研究區初始生態服務價值。

式中ESC是生態儲存能力，是生態系統類型i轉變為其他類型的極端生態服務價值的平均數，f是生態系統類型i可能轉變的所有類型的數量，Pi是生態系統類型i轉變為其他類型的可能性，Ai是生態系統類型i占研究區的面積，At是研究區的總面積。

1.3.3 生態儲存對土地利用的綜合響應評價模型和方法

在工礦區人類采煤活動越活躍，強度越高，礦區土地利用轉化就越頻繁，對礦區生態環境的的影響越強，礦區生態儲存的響應也越為明顯，而土地作為媒介，能夠指示這種響應程度。所以本文通過生態“活躍度”來反映礦區生態儲存對土地利用綜合響應，以生態儲存狀態（ESS）、生態儲存過程（ESR）和生態儲存能力（ESC）的綜合評估為基礎，分別代表土地利用對生態影響的活躍狀態、活躍程度和活躍可能性；同時，工礦區穩定的生態系統模式決定了未來長期的土地利用和生態平衡，所以選擇生態儲存格局（ecological storage pattern，EP）作為指標體系的組成部分，作為土地利用對生態影響的活躍平衡性；而且，在某些人口密集或者產業集中的工礦區，條件較差的土地是十分重要的后備生態補償資源。因此，本文也將生態儲存條件（ecological storage condition，LC）考慮在內，作為土地利用對生態影響的活躍條件。

生態儲存格局（EP）指標我們選用景觀格局指標中的香農指數（Shannon指數）求取[16-17]。而生態儲存條件（LC）定義為礦區內不可利用土地（裸地）的面積與礦區整體面積的比率。二者的計算公式：

式中P′c是第c種土地利用類型的面積占整個研究區的面積比；μ指研究區土地利用類型的數量，Ac是指研究區第c種土地利用類型的面積，hm2；At是指整個研究區的面積，hm2；LCk是礦區k的生態儲存條件值，Ask是礦區k中未利用土地的面積，hm2；As是研究區未利用土地的面積，hm2。

綜上所述，利用ESC、ESR、ESC、EP和LC來綜合評價生態存儲對土地利用的響應程度，評價方法選用模糊綜合評價法。評價過程如下：

1）建立上述5個評價指標的評價單元集合

2）計算指標權重矩陣

3）建立評價等級集合并確定模糊隸屬度函數。

4）計算評價要素所對應評價等級的模糊隸屬度矩陣其中rij代表指標ui到評價等級vj的隸屬度[18-20]。在指標映像中，值為0意味著指標不在模糊集合中；值等于1說明指標完全在模糊集合之內；0～1之間的數值描述指標的隸屬程度。

5）運用B=WR確定各礦區的隸屬度矩陣，進行總體評價。

1.4 數據處理

1.4.1 ESS、ESR、ESC、EP和LC的計算

基于生態服務價值模型，依據ESS、ESR、ESC、EP和LC的計算公式，并利用研究區2010—2015年的土地利用變化數據計算了研究區11個煤礦的ESS、ESR、ESC、EP和LC值。

1.4.2 建立評價單元集合（U）并計算權重矩陣（W）設總體使用AHP法確定上述5個指標的權重，并在Matlab軟件實現（表2）。

表2 判別矩陣和權重確定Table2 Discriminant matrix and weight

1.4.3 建立評價等級集合V，確定模糊隸屬度函數

首先確定指標的評價等級劃分標準：1）研究區內指標值的發生概率（頻數）；2）評分標準閾值區間的等間隔分布；3）區分指標值的正值與負值。運用SPSS制作出各指標在各個區域評價分值的頻數圖，結合頻數圖及另外兩項原則，得到各指標等級的劃分標準（表3）。

表3 研究區生態保護評價指標的等級標準Table 3 Evaluation index of ecological conservation level standard in study area

其次確定各個指標的模糊隸屬度函數。以ESS指標為研究案例，其分組關系依據分級標準及本文1.3.3小節，基于三角模糊分布、升半梯形模糊分布和降半梯形模糊分布隸屬度函數[21-25]，來確定指標的分組。ESS的5組等式集被劃分成如下5組群組關系，其中x代表ESS所對應等級的劃分標準值，yi代表各等級。其他指標的分組關系計算方法類似。

1.4.4 綜合響應評價

將研究區各個煤礦區的ESS、ESR、ESC、EP、LC這5個指標代入基于模糊隸屬度函數得到模糊隸屬度矩陣R結合權重矩陣W，依據公式B= WR，來對研究區11個煤礦區的生態儲存對土地利用的綜合響應進行評價。以研究區的天安岳圣煤礦區為例進行數據處理，其他區域的數據處理過程與之相同。計算過程如下：

1）將5個指標起始數據與分組關系功能對應，然后可以得到5×5模糊矩陣；

2）用模糊矩陣乘以表2中的權重矩陣，可以得到綜合評價矩陣B；

3）最后，根據模糊評價法中的最大隸屬度原則得到天安岳圣的生態保護值為等級3。

2 結果與分析

2.1 土地利用變化和ESV變化

2.1.1 土地利用變化

如圖2所示，研究區共7種土地利用類型，其中耕地是土地利用結構的重要組成部分，占總面積一半以上。但從2006起，晉煤集團執行《山西省煤炭工業“十二五”發展規劃》，加快實“億噸基地、千億規模、百年企業、能源旗艦”的戰略，促使研究區采礦用地增加，同時由于煤礦的擴大生產，礦區人口也快速增加，促使建設用地也逐漸增多。盡管在2012之后，由于政府加強推進煤炭工業產業結構升級以及嚴格控制各類用地之間的轉換，變化趨勢有所減緩，但是該區采礦用地和建設用地在研究期（2006—2015年）仍然大量增加，建設用地和采礦用地分別增加271.33和283.35 hm2，耕地和林地面積分別減少360.24和219.37 hm2，變化明顯。總體來說，研究區具有正向生態效應的土地利用類型大都有減少的趨勢，不利于研究區生態環境的改善。

圖2 研究區2006—2015年土地利用變化Fig.2 Land use change in study area from 2006 to 2015

2.1.2 生態服務價值的變化

研究表明，土地利用變化是影響生態系統服務功能的主要因素[26]。由于研究區各類用地面積變化及其生態服務價值系數不同，所以各類土地利用類型的生態服務價值（ESV）變化也不同。圖3顯示研究區耕地、林地和采礦用地ESV的主要變化情況，其中采礦用地的ESV值大幅下降且與研究區ESV總值變化程度趨同。

圖3 研究區2006—2015年ESV變化Fig.3 ESVs change in study area from 2006 to 2015

研究期內，研究區內耕地和林地面積逐年減少，兩者ESV值均小幅下降，鑒于林地的價值系數高于耕地區，因而林地ESV的變化幅度更明顯。此外，采礦用地ESV下降趨勢最明顯，主要是由于采礦用地的增加以及采煤活動的開展，強烈干擾著區域土壤基質、生物區系、植被類型與分布[27-30]，這種多方位的損傷使得每單位采礦用地的增加所帶來的生態負價值比其他各類用地都強，最終導致生態系統結構破壞，從而影響區域整體的生態系統服務價值。綜上所述，與林地、耕地相比，研究區總ESV值與采礦用地ESV值變化趨勢更為接近。具體表現為：2006—2012年明顯減少，2012年之后下降趨勢逐漸減緩。

表4 研究區2010和2015年礦區及非礦區的生態儲存狀態Table 4 Ecological storage state of the mining area and non-mining area between 2010 and 2015 in study area

2.2 生態儲存狀態

表4為研究區11個煤礦區的2010和2015年的生態儲存狀態（ESS）值和生態儲存加速度（ESA）值。從表4中可以發現研究區除了天安盈盛的生態儲存狀態由正變負外，其余都為正，說明研究區整體生態儲存狀態良好。其中天安圣華的ESS最佳。據實地調研數據，在2010年后天安圣華煤礦經兼并重組，井田面積大幅縮小，加之有序發展農業，人類經濟建設活動對固有生態系統擾動較小，因而該煤礦的生態儲存狀態最佳。而天安盈盛煤礦在研究期間生產規模擴大，由30萬t/a增加到60萬t/a，加劇了礦區生態環境的脆弱性和敏感性，導致其2015年生態儲存大幅下降，甚至變為負值。

本文利用生態儲存加速度（ESA），以分析研究區生態儲存狀態的改善水平。表4顯示，在2010和2015年，除天安圣華的ESA為正值，ESS得到改善，其他區域ESA值均為負，其中天安盈盛煤礦以1000.41元/hm2·a的速度發展，生態退化最嚴重。研究區90%以上的煤礦區以及非礦區的ESA均為負值，表明研究區生態環境處于不斷退化的狀態，且主要區域集中在礦區，因為非礦區的ESA絕對值與其他10個煤礦區相比很小，表明非礦區生態退化不嚴重。

相比于整個研究區的平均ESS（圖4），4個礦區的ESS處于低水平，其偏差都為負值，生態儲存狀態不穩定，而5個ESS處于高水平的礦區在一定程度上彌補了其他礦區所帶來的負生態儲存，保證了研究區總體生態平衡。此外，由于天安壁盈煤礦連年的采礦活動對礦區原有地貌和生態環境損毀加劇，使其生態儲存狀態不斷惡化。而天安晉瑞和非礦區則恰恰相反，采煤活動所帶來的部分消極影響基本被后期土地復墾和植被恢復所增加的積極生態用地所抵消，其生態儲存狀態逐漸趨穩。

圖4 研究區2010年和2015年礦區及非礦區的生態儲存偏差Fig 4 Ecological storage deviation of mining area and non-mining area between 2010 and 2015 in study area

2.3 生態儲存過程

生態儲存過程可通過生態儲存轉化率和生態儲存轉化量來表示。如表5所示，研究區2010年到2015年的生態系統整體上呈消極轉化態勢。在研究時段和研究區范圍內，由于天安圣華只分布耕地和水域2種具有積極生態儲存功能的用地類型，其生態儲存轉化量為9.33千元/hm2，轉化率最高，為23.12%，且無消極生態儲存，故生態儲存朝正向發展。其余研究區的生態儲存轉化量和轉化率均為負值，其消極轉化量主要來自由于研究區工業活動強度的增加所引起區域土地利用變化，如礦區基礎設施的建設與升級以及工業化帶動城鎮化的發展，從而使整個研究區生態儲存朝消極方向發展。此外，在研究區內，天安盈盛的耕地和林地減少最為明顯，且未得到相應補償，因而總轉化率最低，為-115.38%；除天安圣華外，由于非礦區居民點較多，城鎮建設用地比例大，但城鎮生態系統的生態服務功能價值系數遠大于工業生態系統，故非礦區總生態轉化率最高，為-3.27%。

表5 研究區2010—2015年生態儲存過程Table 5 Ecological storage process from 2010 to 2015 in study area

表6 研究區2010—2015年生態系統類型轉換面積Table 6 Ecosystem type conversion area in study area from 2010 to 2015

2.4 生態儲存能力

結合研究區實際情況，本文把不同生態系統類型之間的轉換作為估算ESC的基礎。表6顯示研究區的生態系統類型從原先的4種轉變為5種，其中森林生態系統和農田生態系統向其他生態系統轉出面積最多，分別為114.78和158.93hm2，且兩者都未出現轉入的情況。轉出的生態系統類型主要集中在工業、城鎮、草地生態系統，其中工業生態系統的轉入量最多，為134.61hm2，占總轉化面積的46.33%；城鎮生態系統和草地生態系統分別占到41.11%、35.04% 。綜上所述，研究區生態系統之間轉化頻繁，主要表現為積極生態功能的生態系統面積減少，且多轉化為具有消極功能的生態系統。

本文以天安岳圣為例，估算ESC，其他煤礦區和天安岳圣的估算過程相同，不一一列出。根據表1以及ESC計算公式，可以得到天安岳圣的ESC（表7）及其他區域的ESC（表8）。

表7 天安岳圣的生態儲存能力（ESC）Table 7 Estimation of ecological storage capacity in Tian’an yue sheng 103元×hm-2×a-1

表8 研究區各煤礦的生態儲存能力Table 8 Ecological storage capacity of study area

如表8所示，研究區所有區域的ESC都為正值，表明該研究時段研究區的生態儲存狀況較積極。在研究期（2006—2015年），由于山西省煤炭資源整合政策的施行，各個礦區都先后進行兼并重組，并實施礦山地質環境保護恢復治理與土地復墾工程，有力地推進了研究區的生態工程建設，逐步實現采礦和建設用地向生態用地的轉變，增加潛在的生態儲存能力。通過對比，天安海天的ESC最小，土地類型的單一，易受干擾的礦區生態系統，導致與其他用地之間的轉換可能性較小，故生態儲存能力最小；而天安圣華的土地類型主要為具有積極生態功能的耕地和水域用地，其生態系統基本上能保持平衡，所以ESC值最大。總體而言研究區的生態儲存能力有積極轉變趨勢。

2.5 生態儲存對土地利用的綜合響應評價

生態保護綜合規劃一共涉及5個因素（包括ESS、ESR、ESC、EP和LC），其他2個因素——生態儲存格局（EP）和生態儲存條件（LC）的計算結果見表9。不同于EP，LC則與區域的地形地貌相關。成莊煤礦的裸地較多，故LC值最高；而天安葦町、天安海天、天安壁盈、天安圣華、天泰岳南在研究區內沒有裸地，所有土地都得到利用，LC值均為0。

表9 研究區生態系統多樣性和土地條件Table 9 Ecosystem diversity and soil conditions of study area

基于本文1.3.3節有關研究區生態儲存對土地利用的綜合響應評價的計算模型和方法，其他煤礦區的生態儲存綜合響應評價結果以及評價等級均可以得到（圖5）。

圖5 研究區生態儲存等級Fig.5 Ecological protection level in study area

結果表明研究區11個煤礦的生態儲存對土地利用的綜合響應評價等級集中在第3級。天安圣華屬于第一級區域（高生態保護能力），根據《澤州縣生態功能區劃》發展綱要，天安圣華煤礦所在區域屬于長河流域煤產業發展生態經濟區，依靠優越的地理位置，長期堅持發展與保護并重的政策，著重建設蔬菜基地，促進當地農業產業化發展，因而生態保護程度最高，屬于較為積極的生態響應等級。而在第4、5級的區域中，天安壁盈、天安葦町和天安盈盛等煤礦則是由于其前期落后的煤炭開采方式，導致采空區煤柱面積比率較其他礦區大，采礦和生產建設活動對環境的破壞遠超生態系統承受能力，在生態脆弱的黃土高原，其難以持續保持高的生態水平，這些煤礦區礦區生態儲存對土地利用的響應較為被動。但總體來看，研究區的生態儲存綜合響應能力較強，大多數區域屬于第3級。

由圖5可知，第2、3級區域存在豐富的林地，在一定程度可提高區域的生態保護能力；第5級區域建設用地和采礦用地分布多，因而生態風險高，而人類采煤活動是研究區的生態破壞的主要因素。除了天安壁盈，1、2、4、5級區域都分布在研究區的邊緣地帶，中心部分則被第3級區域覆蓋。最重要的是第1級與第5級區域之間存在過渡帶，這非常有益于研究區整體的生態改善。

3 結論

本文基于生態儲存理論，以山西省晉煤集團11個集中連片的井工煤礦區為研究區，研究了煤礦區生態儲存估算及其對土地利用的綜合響應，得到了以下研究結論。

1）研究區總體的生態儲存狀態（ESS）較好，幾乎所有煤礦區以及非煤礦區都是正生態儲存。從整體來看，研究區頻繁的土地利用轉變帶來了消極的生態儲存。在所有區域中，只有天安圣華總體處于積極生態儲存過程，其他煤礦區的消極生態儲存轉化都多于積極轉化，生態環境退化，且都比非礦區嚴重。而在這之中，天安盈盛的消極生態儲存轉化最多。

2）研究區所有煤礦區的生態儲存格局（EP）值都為負值，生態系統多樣性差，生態模式不穩定。而非礦區由于受到附近礦區采煤的影響，EP也為負，表明采煤對礦區及其周邊的生態環境具有負影響。

3）在研究期（2006—2015年）研究區煤礦的生態儲存能力有積極轉變趨勢，原因是山西省煤炭資源整合政策的施行以及積極實施的礦山地質環境保護恢復治理與土地復墾工程，能夠有力地推進了研究區的生態工程建設，并增加潛在的生態儲存能力。

4）研究區煤礦的生態儲存等級集中在第3級，從研究區生態儲存等級的空間分布上發現，在第1級與第5級區域之間存在過渡帶，非常有益于研究區整體的生態改善。其中天安壁盈煤礦接近研究區中心位置，相關部門應著重該區的的生態恢復和改善，調整土地利用結構，增加生態投入，使得生態退化在可控范圍之內，平衡生態格局以促進生態多樣化。

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