基于30年遙感監(jiān)測的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境變化
——以南四湖周邊礦區(qū)為例

劉 虎 姜 岳 夏明宇 高均海 姜 巖

（1.山東科技大學測繪科學與工程學院，山東 青島 266590；2.中國礦業(yè)大學環(huán)境與測繪學院，江蘇 徐州 221116；3.中煤科工生態(tài)環(huán)境科技有限公司唐山分公司，河北 唐山 063000）

南四湖形成于宋元時期的黃河泛濫，其濕地生態(tài)系統(tǒng)具有典型性，且生物多樣性豐富、自然景觀獨特。南四湖作為中國北方最大的淡水湖，“南水北調(diào)”工程中重要的地表水調(diào)蓄區(qū)，對區(qū)域防洪、抗旱、水資源調(diào)蓄、氣候調(diào)節(jié)等具有重要意義。南四湖地下煤炭資源豐富，湖區(qū)有上百年的采煤歷史，且處于北煤南運黃金水道的中樞位置，過去二十多年一直是山東重要的能源基地，煤炭產(chǎn)量占山東省煤炭總產(chǎn)量的15%。煤炭開采為地方社會經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮了重要的支撐作用。

煤炭地下開采破壞了地層的原始應力平衡狀態(tài)，導致巖層由下至上發(fā)生垮落、斷裂、彎曲，當開采影響傳播到地表時，導致地表下沉［1-2］。關(guān)于地表下沉對陸地環(huán)境影響的研究具有較長歷史［3-4］，但是對開采引起的水體生態(tài)環(huán)境損害的認識不充分。大量有關(guān)煤炭開采研究的文獻都闡述了以下觀點：①地下開采不會引起地表水泄漏到礦井內(nèi)，開采對地表水體沒有直接影響；②開采引起的地層下沉，能夠增加水體深度，擴大蓄水量，能夠減緩水體淤積，有利于灌溉、航運、水產(chǎn)養(yǎng)殖等［5-7］。由于地表下沉將改變湖區(qū)的原始地貌，引發(fā)一系列生態(tài)環(huán)境的改變，對湖區(qū)生態(tài)產(chǎn)生無污染性損害。在水體下開采有近百年的歷史，為有效保護礦井安全和最大限度地開采煤炭資源，已經(jīng)形成了一套成熟的水下安全防范與開采技術(shù)［8-9］。現(xiàn)有研究重點關(guān)注巖層的斷裂規(guī)律［10-11］，較少考慮開采下沉對水文過程的改變及對水體區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響。環(huán)境監(jiān)管部門重點關(guān)注煤炭開采過程中矸石、礦井水排放等，對于煤炭開采與水域生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)系關(guān)注較少。目前，關(guān)于煤炭開采對南四湖環(huán)境影響的生態(tài)效應還不清楚。

傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測一般采用動態(tài)巡查方式，具有時效性差、周期長、效率低、監(jiān)測結(jié)果片面等不足。近幾十年來，衛(wèi)星遙感對地觀測系統(tǒng)以其宏觀、快速、長時間序列的優(yōu)點在生態(tài)環(huán)境領域得到了廣泛應用［12］。LEGG C A利用衛(wèi)星遙感技術(shù)對采礦引起的環(huán)境問題以及礦區(qū)土地復墾進行了定性分析［13］；張合兵等［14］借助RS和GIS技術(shù)快速、高效地對焦作礦區(qū)進行了生態(tài)安全狀態(tài)評價；XU J等［15］將景觀生態(tài)學和遙感技術(shù)相結(jié)合構(gòu)建了生態(tài)質(zhì)量評價模型，定量研究了沛縣礦區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況和時空變化。目前針對礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測主要側(cè)重于單一的生態(tài)環(huán)境要素監(jiān)測，如植被覆蓋變化［16-18］、地表沉陷［19］、土地利用［20-21］、熱環(huán)境影響［22］、土壤含水率［23］等。監(jiān)測的結(jié)果只是單方面的，不能從多個方面來反映礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境變化。徐涵秋［24］提出了一種完全基于遙感信息、綜合了多種生態(tài)因子的遙感生態(tài)指數(shù)（Remote Sensing Ecology Index，RSEI），用來評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。RSEI指數(shù)的優(yōu)勢在于利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）來確定各生態(tài)因子的權(quán)重，避免了人為確定權(quán)重的主觀性偏差，計算結(jié)果具有客觀性和穩(wěn)定性。

因煤礦開采引起的地表塌陷是一個時間過程，開采塌陷對環(huán)境的影響是一個累積的過程［25］，在短時間內(nèi)是無法發(fā)現(xiàn)其影響效應。本研究利用1988—2019年期間長時間序列的遙感數(shù)據(jù)，基于RSEI方法對研究區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進行評價，間接反映出煤礦開采對南四湖地區(qū)生態(tài)環(huán)境影響的累計效應，為評估煤礦開采對南四湖生態(tài)環(huán)境的影響提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

南四湖位于山東省的西南部，是山東省境內(nèi)最大的淡水湖，中國第六大淡水湖。2003年，南四湖被山東省政府設立為省級自然保護區(qū)，2019年，山東省政府同意對南四湖省級自然保護區(qū)范圍和功能區(qū)進行調(diào)整（圖1），調(diào)整后保護區(qū)總面積1 116.51 km2，其中核心區(qū)面積451.15 km2，占保護區(qū)總面積的40.41%，緩沖區(qū)面積126.97 km2，占保護區(qū)總面積的11.37%，試驗區(qū)面積538.39 km2，占保護區(qū)總面積的48.22%。南四湖流域?qū)儆谂瘻貛Ъ撅L氣候，年平均氣溫21℃。南四湖被二級壩分為上級湖和下級湖，平均水深1.5 m。研究區(qū)位于上級湖及其周邊地區(qū)，上級湖由南陽湖、獨山湖和昭陽湖組成。流域內(nèi)分布有兗州、濟寧、滕縣、官橋、韓臺等煤田，其中濟寧、滕縣（分為滕南和滕北）煤田位于研究區(qū)內(nèi)（圖2）。

1.2 煤炭開采資源概況

南湖地區(qū)自然資源豐富，主要礦產(chǎn)資源為煤炭、天然氣、稀土等，以煤炭資源分布最廣、儲量最大。已探明的主要煤田有北部的濟寧煤田、中部的滕北煤田和滕南煤田、東南部的韓臺煤田，現(xiàn)已形成濟寧、滕北、滕南、大屯四大礦區(qū)，東南部還有徐州礦區(qū)的部分礦井；東鄰兗州、棗莊礦區(qū)［26］。湖區(qū)含煤面積1 789 km2，含可采煤層8～10層，可采厚度11 m左右，單層最大厚度17.96 m［26］。經(jīng)過數(shù)十年的勘探和開發(fā)，現(xiàn)有礦井40余座。

1.3 數(shù)據(jù)源及預處理

本研究的主要數(shù)據(jù)源為Landsat系列遙感影像，從美國地質(zhì)勘探局（https://earthexplorer.usgs.gov/）免費獲取，其中1988—2005、2010、2011年是Landsat-5 TM數(shù)據(jù)，2006—2009、2012年是Landsat-7 ETM數(shù)據(jù)，2013—2019年是Landsat-8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，行列號都為122036，影像日期為8月或9月，且云量少質(zhì)量較好。在影像預處理方面，首先以2019年的影像為基準對其他年份的影像進行配準，精度控制在0.5個像元以內(nèi)；然后進行輻射定標、大氣校正和影像裁剪等預處理。

2 研究方法

2015年3月，國家環(huán)境保護部發(fā)布了最新修訂的《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］，其中主要基于遙感技術(shù)的生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)（Ecological Index，EI）由5個評價指標通過加權(quán)求和構(gòu)成，5個指標分別為生物豐富度、植被覆蓋、水網(wǎng)密度、土地退化和污染負荷。其中前3個指標可以通過遙感技術(shù)獲得，而后兩個指標較難獲取，并且每個指標的權(quán)重由人為確定，有一定的主觀性偏差。RSEI指數(shù)用綠度、濕度、干度和熱度4個指標作為評價指標，利用主成分分析確定各指標的權(quán)重，避免了人為確定權(quán)重的主觀性偏差。其中，選取的綠度指標與《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的植被覆蓋和生物豐富度指標相近，是因為它們的計算依據(jù)相似；濕度指標與《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的水網(wǎng)密度指標相近，不僅能代表湖泊、河流等開放性水體，還能表示植被和土壤的濕度；干度指標則與《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的土地退化指標相關(guān)，用裸土指數(shù)來表示干度指標，其值越高說明土地退化越嚴重；代表熱度的地表溫度與城鎮(zhèn)擴張以及其他環(huán)境變化有關(guān)。

2.1 水域面積提取

本研究使用支持向量機（Support Vector Machine，SVM）分類器對南四湖上級湖水域進行提取，相對于其它單波段閾值法自動提取的方法，SVM分類法充分利用了遙感影像數(shù)據(jù)豐富的光譜信息以及幾何紋理信息，水體提取精度更高。支持向量機是一類按監(jiān)督學習方式對數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器，廣泛應用于遙感影像分類和其他信息提取研究。其分類原理是以一個超平面作為決策邊界，可以做到正確分類，并使得分類間隔最大。

利用SVM分類法提取水體用到了遙感數(shù)據(jù)的多個波段：①位于0.76～0.90 μm的近紅外波段，該波段位于水體的強吸收區(qū)，用于勾繪水體邊界，識別與水有關(guān)的地質(zhì)構(gòu)造、地貌等；②位于2.08～2.35 μm的遠紅外波段也處于水的強吸收帶，該波段中的水體呈黑色。此外，還結(jié)合了湖泊水域在影像中呈現(xiàn)的幾何紋理為不規(guī)則的面狀水域信息，從而與周圍呈現(xiàn)規(guī)則面狀、邊界明顯的水田魚塘區(qū)分。分類總體精度在85%以上，Kappa系數(shù)在0.82以上。

2.2 遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）是將濕度（Wet）、綠度（FVC）、干度（NDBSI）、熱度（LST）4個分量進行主成分分析（PCA），然后將其第一主成分（PC1）歸一化處理，即可生成RSEI指數(shù)。主成分分析是一種通過降維技術(shù)將多個變量化為少數(shù)幾個主成分（綜合變量）的統(tǒng)計分析方法［28］。這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，它們通常表示為原始變量的某種線性組合［28］。

（1）綠度指標。植被覆蓋度即單位面積內(nèi)植被地上部分（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積與統(tǒng)計區(qū)總面積的比值［29］。因此，本研究采用FVC來表示綠度指標：

式中，NDVI為歸一化植被指數(shù)；NDVIsoil為完全是裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值；NDVIveg為完全被植被所覆蓋區(qū)域的NDVI值；ρR為紅波段的光譜反射率；ρNIR為近紅外波段的光譜反射率。

（2）濕度指標。濕度指標反映了水體與土壤、植被的濕度，與生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)［30-32］。對于Landsat-5 TM數(shù)據(jù)采用式（3）計算，對于Landsat-7 ETM數(shù)據(jù)采用式（4）計算，Landsat-8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)采用式（5）計算：

式中，ρB為藍波段的光譜反射率；ρG為綠波段的光譜反射率；ρR為紅波段的光譜反射率；ρNIR為近紅外波段的光譜反射率；ρSWIR1為中紅外波段的光譜反射率；ρSWIR2為遠紅外波段的光譜反射率。

（3）干度指標。干度指標是由建筑指數(shù)IBI［33］和裸土指數(shù)SI［34］二者合成的，本研究采用二者的平均值來表示：

式中，ρB為藍波段的光譜反射率；ρG為綠波段的光譜反射率；ρR為紅波段的光譜反射率；ρNIR為近紅外波段的光譜反射率；ρSWIR1為中紅外波段的光譜反射率。

（4）熱度指標。熱度指標采用地表溫度來表示，其反演模型［35］為

式中，LST為地表溫度，K；T為傳感器處溫度，K；λ為熱紅外波段的中心波長，μm；ρ=1.438×10-2m?K；ε為地表比輻射率，其取值依據(jù)SOBRINO J A等提出的模型［36］進行估算；LTIR為TM、ETM和TIRS熱紅外波段在傳感器處的輻射值；K1和K2分別為定標參數(shù)；對于TM，K1=607.76 W·m-2·sr-1·μm-1、K2=1 260.56 K；對于 ETM，K1=666.09 W·m-2·sr-1·μm-1、K2=1 282.71 K；對于 TIRS band10，K1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1、K2=1 321.08 K。

由于上述4個指標在進行主成分分析前各量綱不統(tǒng)一，故需要對該類指標進行標準化處理后，再對其進行主成分分析，最后將得到的第一主成分進行標準化處理（圖3），所生成的遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）其值越大表示生態(tài)質(zhì)量越好，反之，表示質(zhì)量越差。

3 結(jié)果與分析

3.1 水域面積變化分析

本研究使用SVM分類方法提取了南四湖上級湖1988—2019年間每年的水域，選取了部分年份的水域圖制作了變化圖（圖4）。根據(jù)對南四湖上級湖水域的遙感變化監(jiān)測，其中1988年和2000年水域面積明顯小于其他年份（圖4（a）、圖4（e）），南陽湖和昭陽湖幾乎干涸，是由于1987—1989年和2000—2002年南四湖地區(qū)發(fā)生大旱，上級湖水位降至歷史最低水位，湖水基本干涸，湖區(qū)生態(tài)環(huán)境瀕臨毀滅。湖邊水域區(qū)域逐年有所減少且呈現(xiàn)碎片化的形態(tài)（圖4），說明湖區(qū)邊緣地帶的水域面積有所減少。

本研究還獲取了1988—2019年微山湖地區(qū)8月和9月的月平均降水量數(shù)據(jù)，結(jié)合提取的水域面積數(shù)據(jù)進行綜合分析，以便客觀分析評價1988—2019年間上級湖水域面積的變化。圖5（a）至圖5（d）分別表示了南陽湖、獨山湖、昭陽湖以及整個上級湖1988—2019年間每年8、9月的水域面積與降水量的變化情況，圖中降水量折線與水域面積折線的變化趨勢基本一致，基本保持著同升同降的趨勢，個別年份除外，說明近30年間南四湖上級湖的水域面積變化趨勢與期間的降水量趨勢基本吻合。

綜合以上分析，研究區(qū)內(nèi)濟寧和滕北兩大礦區(qū)的煤炭開采對湖區(qū)水域面積幾乎沒有影響，其變化與降水量變化相關(guān)。但隨著向湖區(qū)內(nèi)部開采的延伸，湖區(qū)水域面積將會受到影響。濟寧礦區(qū)與湖區(qū)重疊面積約155 km2，平均煤層厚度約8.5 m；滕北礦區(qū)與湖區(qū)重疊面積約243 km2，平均煤層厚度約4.2 m。而南四湖上級湖湖面面積約602 km2，平均水深1.5 m，儲水量約9.03億m3。據(jù)計算，當濟寧和滕北兩大礦區(qū)湖下煤炭全部開采完畢，將會造成湖底的塌陷區(qū)體積約19.4億m3，大部分的湖水將集中到塌陷區(qū)，淺水區(qū)將干涸，從而造成水域面積大幅減少。

3.2 RSEI因子指標分析

利用PCA分析確定了研究區(qū)內(nèi)各年份遙感生態(tài)指數(shù)的4個因子指標的權(quán)重如表1所示。由表1可知：研究區(qū)內(nèi)的RSEI均值由1988年的0.583到2009年0.632，近20年間上升了8.40%；而從2009年的0.632到2019年的0.584，10年間下降了7.59%。說明近30年間研究區(qū)的RSEI指數(shù)總體呈先緩慢上升然后大幅下降的趨勢。同時，對比不同年份的各因子指標的PC1載荷可以看出，濕度和綠度的載荷值都是為正值，說明二者對生態(tài)環(huán)境都有積極作用，而干度和熱度的載荷值都為負值，說明二者對生態(tài)環(huán)境有消極作用。進一步對比各年份因子指標的PC1載荷值的絕對值可以發(fā)現(xiàn)，濕度和綠度的貢獻度總體上呈降低趨勢，而干度以及熱度的貢獻度總體呈增長趨勢，說明植被覆蓋度和建設用地對生態(tài)環(huán)境評價結(jié)果有較大影響，植被覆蓋度下降以及城鎮(zhèn)建設用地增加都會導致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降。

3.3 礦區(qū)及其周邊生態(tài)環(huán)境動態(tài)變化分析

為了更好地監(jiān)測研究區(qū)內(nèi)生態(tài)狀況的變化，本研究進行了時空變化的可視化分析，進一步將各年份的RSEI值以0.2為間隔劃分為5個等級，即差（0～0.2）、較差（0.2～0.4）、中等（0.4～0.6）、良（0.6～0.8）、優(yōu)（0.8～1.0），如圖5所示。并結(jié)合《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的生態(tài)環(huán)境狀況分級說明對每個等級進行分析（表2）。

從RSEI變化的空間分布上看，1988—2019年間南四湖東部的生態(tài)環(huán)境總體上比西部差（圖6），主要是因為南四湖東北部的地形以低山丘陵為主，地形破碎，水土流失比較嚴重，但從圖6上可以看出，隨著時間的發(fā)展，近30年間東北部山區(qū)的生態(tài)環(huán)境有所改善，這與這期間采取的植樹造林、退耕還林等一系列有利于改善水土流失的措施有關(guān)。東南部有滕北礦區(qū)和滕南礦區(qū)兩個較大的礦區(qū)（圖7），常年進行采煤活動（表3），導致局部地區(qū)產(chǎn)生地表沉陷，導致原有的耕地、草地和林地覆蓋度發(fā)生變化，從而使得植被覆蓋度降低以及產(chǎn)生其他一系列環(huán)境問題。生態(tài)環(huán)境等級從原來的優(yōu)、良變成較差、差等級，自然生態(tài)環(huán)境變差，存在明顯的生態(tài)環(huán)境問題，生態(tài)功能變脆弱（表2）。西部的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體上較好，但也有局部地區(qū)質(zhì)量差，并且逐年向外擴張（圖6），主要是由于周邊城鎮(zhèn)外擴張，城市建設用地大幅增加導致生態(tài)環(huán)境逐年變差。湖區(qū)的生態(tài)環(huán)境等級從1988年的優(yōu)、良等級變成2019年的中等等級（圖6），主要由于位于湖區(qū)的濱湖煤礦、新安煤礦和湖西煤礦常年進行的湖下采煤活動（圖7）所致，其中新安煤礦1998年投產(chǎn)，設計生產(chǎn)能力353萬t/年；湖西煤礦和濱湖煤礦分別于2001年、2005年投入生產(chǎn)，設計生產(chǎn)能力分別為90、110萬t/年（表3），致使湖區(qū)的生物多樣性處于一般水平，自然生態(tài)狀況一般，存在一定的生態(tài)環(huán)境問題，生態(tài)功能較脆弱。

為了對研究區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境進行定量化分析，將各年份的RSEI值繪制成變化曲線圖，如圖8所示，并統(tǒng)計了各等級面積及其所占比例，如表4所示。

從圖8中可以發(fā)現(xiàn)2019年的RSEI曲線在優(yōu)（0.8～1.0）這個級別都在其他曲線之下，在差（0～0.2）和較差（0.2～0.4）這兩個級別上在1988年和1998年之下、2009年之上，而在中等（0.4～0.6）這個級別出現(xiàn)峰值，說明2019年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體上趨于中等。由表4可知：優(yōu)（0.8～1.0）這個級別所占面積從1988年到2019年逐年下降，下降了18.017%；中等（0.4～0.6）和良（0.6～0.8）這兩個級別面積2009年占比較1988年有所增加，但2019年較2009年又有所下降；而在差（0～0.2）和較差（0.2～0.4）這兩個級別上卻表現(xiàn)相反，2009年較1988年有所下降，2019年較2009年又有所增加。

4 結(jié) 論

（1）1988—2019年間，南四湖上級湖的水域面積變化與濟寧和滕北兩大礦區(qū)的煤炭開采幾乎沒有關(guān)系，而與每年的降水量有關(guān)。但是，據(jù)計算濟寧和滕北兩個礦區(qū)與湖區(qū)重疊的面積約398 km2，當這兩個礦區(qū)的煤炭全部開采完畢后，將造成湖底的塌陷體積約19.4億m3，而南四湖上級湖儲水量約9.03億m3，當兩個礦區(qū)全部開采完畢后大部分的湖水將流向塌陷區(qū)，可能造成上級湖的水域面積大幅減少，水深加大，從而破壞淺水區(qū)現(xiàn)有的生態(tài)環(huán)境。

（2）生態(tài)環(huán)境變差的區(qū)域主要分布在滕北和滕南礦區(qū)。這些地區(qū)正是由于采煤塌陷、矸石壓占等原因?qū)е轮脖桓采w度下降，從而使得綠度、濕度下降，干度、濕度上升。湖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要受到湖西煤礦、新安煤礦和濱湖煤礦的湖下采煤活動影響；非湖區(qū)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要受到錦丘煤礦、王晁煤礦和東大煤礦等影響。生態(tài)環(huán)境變好的區(qū)域集中在東北部丘陵山區(qū)，得益于植樹造林、退耕還林等一系列措施的有效實施，改善了水土流失狀況，使生態(tài)環(huán)境變好。

（3）若要改善生態(tài)環(huán)境差的地區(qū)，應當調(diào)整區(qū)域內(nèi)各礦井煤炭資源開發(fā)規(guī)劃，對于礦業(yè)權(quán)與自然保護區(qū)重疊的礦井，按照自然保護區(qū)內(nèi)礦業(yè)權(quán)退出的相關(guān)規(guī)定，有序退出南四湖自然保護區(qū)。并且放棄相對劣勢資源的開采，全面采用生態(tài)保護性采礦技術(shù)，積極開展地表生態(tài)修復與治理工作，將采礦活動對生態(tài)環(huán)境的影響降低到最小程度。