采礦與氣候變化對戈壁礦區土地生態系統的影響
——以準東煤炭基地為例

于昊辰,陳 浮,3,尹登玉,韓曉彤,牟守國,雷少剛,4,卞正富

(1.中國礦業大學 資源枯竭礦區土地修復與生態演替教育部野外科學觀測研究站，江蘇 徐州 221116; 2.中國礦業大學 礦山生態修復教育部工程研究中心，江蘇 徐州 221116; 3.中國礦業大學 低碳能源研究院，江蘇 徐州 221008; 4.山東省采煤塌陷地與采空區治理工程研究中心，山東 濟寧 272100)

當前煤炭仍是中國能源安全的基石，約占一次能源生產和消費的60%～70%[1]，富煤、缺油、少氣的資源稟賦決定了煤炭的主體地位短期內難以撼動[2]。新疆煤炭預測儲量2.19×1012t，約占全國的39.3%[3]。囿于自然環境及其煤炭賦存迥異，采煤誘發的土地損毀也具有區域異質性[4]。因此，以往在東中部積累的礦區生態修復經驗幾乎無法應用于新疆[5-6]。其特殊性主要有3點:① 大量優質資源富集于生態脆弱的戈壁區[7-8]，該區植被蓋度與物種豐度均難以同森林或濕地比擬[9]，但卻保留了大量抗逆性植被、野生保護動物、孑遺物種，是國家重要的物種資源庫；② 大型煤田多、煤層厚、埋藏淺的賦存特征決定了新疆以露天開采為主[10]。但露天開采會直接損毀地表[11]，大量排棄物堆積亦會改變原有地貌[12]，極易破壞戈壁礫幕層[13]、加劇沙土吹蝕[14]；③ 氣候極為干旱，除采礦擾動外，降水、溫度等氣候變化亦是決定新疆植被生長及分布的重要因素[15]。因此，亟需高效精準揭示土地生態系統質量態勢，識別戈壁礦區生態系統退化或改善成因，為科學權衡戈壁煤炭開發與生態保護提供技術支撐。

遙感反演的生態指數可實現長時序、大范圍的監測[16-17]，如歸一化植被指數(INDV)、地表溫度(TLS)、歸一化濕度指數(INDM)等。但單項指標評判并不公允[18]，例如戈壁區植被稀疏，僅用INDV衡量土地生態系統退化有失偏頗[18-19]。新修訂的HJ 192—2015《生態環境狀況評價技術規范》提出一項生態環境狀況指數(IE)，可有效監測生態環境演變，但空間可見性仍然不足[20]。為了彌補這一缺憾，XU等[15]提出耦合綠度、濕度、干度、熱度4項指標的遙感生態指數(IRSE)。隨后，IRSE對半干旱礦區生態環境質量的有效性得以證實[21-22]。但戈壁礦區多為荒漠或山地自然生態系統，罕有人類活動的建設用地，其干度指標結果往往會被高估，勢必干擾整體結果的準確性。為此，王杰等[23]以鹽漬化指數與土地退化指數替代干度指標，構建了干旱遙感生態指數(IARSE)，并證實了IARSE在干旱區衡量土地生態系統質量的適用性。

戈壁礦區生態十分脆弱，一旦擾動短時間極難恢復甚至無法逆轉[24]。準東煤田是世界最大的整裝煤田，預測儲量3.9×1011t，占新疆總儲量的17.8%。準東煤炭基地依托該煤田規劃建設，擁有中國煤炭儲量最高的超大型露天煤礦群。但準東煤炭基地位于生態極端脆弱的戈壁區，且又毗鄰卡拉麥里山自然保護區[17]，采煤對土地生態系統負面效應大，亟需采取行之有效的措施守住戈壁礦區生態紅線。筆者此前發現，準東煤炭基地土地退化兼受自然因素與開采擾動影響，并表現為沙漠化與土壤侵蝕[25]。但該結果尚未顧及土壤濕度、地表溫度、鹽漬化等要素影響。那么，如何評估戈壁礦區土地生態系統質量及其變化？氣候變化與采礦如何影響其土地生態系統質量？該區應采取何種開發方式與生態修復措施，已成為亟需回答與解決的問題。為此，筆者嘗試將IARSE指數引入戈壁礦區，揭示近20 a準東煤炭基地IARSE時空演變規律，解析采礦與氣候變化對戈壁礦區土地生態系統的影響，以期為國家能源戰略西移、構建新疆煤炭高質量發展新格局提供科學依據。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

準東煤炭基地位于新疆昌吉州(44.22°～45.01°N，88.91°～90.82°E)，下轄五彩灣、大井、西黑山、將軍廟、老君廟5個礦區，總面積約7 441.24 km2(圖1)。其中，五彩灣、大井、西黑山礦區總體規劃均在2010年獲國家發改委批復，將軍廟礦區于2017年獲批復，老君廟礦區目前尚未獲得批復。研究區煤炭品位高、厚度大、埋藏淺，層位穩定，開采條件優越，是“西氣東輸”、“疆電外送”的特大型能源基地[26]。但該區北接卡拉麥里山自然保護區，西鄰古爾班通古特沙漠[27]，土壤貧瘠、植被稀疏，土地利用類型以荒漠戈壁為主[15]，生態環境極為脆弱。其外，囿于地處亞歐大陸腹地，加之山環盆地的封閉環境，該區年平均氣溫5～6 ℃，年均降水量僅約223 mm，但年均蒸發量卻高達2 000 mm，氣候極為干旱。可見，研究區煤炭富集、生態脆弱、氣候干旱并存，亟需破解煤炭資源開發與生態環境保護的矛盾。

圖1 研究區位置Fig.1 Location of study area

1.2 數據來源及預處理

Landsat 5 TM與Landsat 8 OLI多光譜遙感數據來源于美國地質調查局(https://earthexplorer. usgs.gov/)，空間分辨率為30 m。根據徐軒等[19]研究，研究區周邊植被5—6月份長勢最好、7—8月份次之。因此，每年優選1期云量遮蓋低、植被長勢較好的影像;其中，2012年無相關影像，2013，2018年采集影像均為大范圍云層覆蓋。最終共選用36幅影像(表1)。Landsat影像數據預處理包括:輻射定標、大氣校正、鑲嵌同年份的2幅影像，使用研究區邊界裁剪影像。DEM高程數據以及2000，2005，2010，2015，2018年土地利用數據來源于資源環境科學與數據中心(http://www.resdc.cn/)，空間分辨率均為30 m。其余年份基于Landsat 5 TM與Landsat 8 OLI多光譜遙感數據，參照《中國多時期土地利用/土地覆蓋遙感監測數據分類系統》標準通過人機交互解譯獲得。為驗證其分類精度，利用Google Earth歷史高分影像，隨機選取600個樣本點，采用混淆矩陣方法，對2016，2017，2019，2020年分類結果進行評價，Kappa系數均高于0.81，符合精度要求。氣候要素原始數據來源于國家氣象科學數據中心(http://data.cma.cn/)，并參照YU等[15]研究，輔以DEM數據對氣溫、降水數據進行空間插值。

表1 Landsat影像的信息Table 1 Information of Landsat images

1.3 研究方法

1.3.1干旱遙感生態指數(IARSE)

干旱遙感生態指數(IARSE)耦合了綠度、濕度、熱度、鹽度、土地退化信息度5項指標[23]，可有效衡量干旱區土地生態系統質量。利用專題信息增強技術提取相關指標的表征信息[28]，5項指標分別以歸一化植被指數(INDV)、纓帽變化的濕度分量(CTW)、鹽度指數(IS-T)、地表溫度(TLS)、土地退化指數(ILD)表征，各指標測算方法參照文獻[23]。考慮5項指標結果范圍差異，需進一步標準化處理[21]，令各指標取值范圍為[0,1]。隨后，運用PCA分析獲取各指標的主成分、特征值及方差貢獻率，以第1和第2主成分生成IARSE0，并將IARSE0進一步作標準化處理獲取IARSE:

(1)

IARSE取值范圍為[0，1]，值越高表示其土地生態系統越健康。將IARSE劃分為5個等級:差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、中(0.4～0.6)、良(0.6～0.8)、優(0.8～1.0)。

1.3.2逐像元趨勢分析法

運用一元線性回歸方程擬合2000—2020年IARSE五項指標的時空演變特征，以及分別擬合2000—2005，2006—2010，2011—2015，2016—2020，2000—2020年間的IARSE年際時空變化(IARSEs)狀況:

(2)

式中，i為某一具體年份;n為總年份。

若IARSEs>0，則表明土地生態系統有改善趨勢;反之則表示存在退化趨勢。運用F檢驗變化趨勢顯著性。結合IARSEs及F檢驗結果，IARSE變化趨勢可分為7類:大幅改善(IARSEs>0，p<0.01)，一般改善(IARSEs>0，p<0.05)，輕微改善(IARSEs>0，p<0.10)，變化不顯著(p>0.10)，輕微退化(IARSEs<0，p<0.10)，一般退化(IARSEs<0，p<0.05)，大幅退化(IARSEs<0，p<0.01)。

1.3.3多元回歸模型法

構建IARSE與氣候要素間的理想回歸方程，理論上需完全剔除人類活動干擾，但現實中罕有這種情景[29]。研究區位于人煙稀少的戈壁，2006年五彩灣礦區建設之前幾乎無其他人類活動，因此可將2000—2005年的研究區視為無人類活動干擾的自然生態系統，即假設IARSE與氣候要素間保持一種平衡狀態。因此，以柵格像元為單元，統計這6年IARSE、月氣溫、月降水均值，測算IARSE與各月份氣溫、降水的相關系數。參照前人研究[15,29]，按相關性大小篩選與IARSE相關性最高和次高的2個氣溫月值和2個降水月值，解析IARSE同氣溫、降水的空間關系:

I′ARSE=a1Px+a2Py+b1Tm+b2Tn+e

(3)

其中，I′ARSE為基于氣候條件的模擬值;Px,Py分別為與IARSE相關性最高和次高的2個降水月值;Tm,Tn分別為與IARSE相關性最高和次高的2個氣溫月值;a1，a2，b1，b2為待定系數。在模擬2006—2020年氣候變化時，e取2000—2005年IARSE的平均值。

1.3.4殘差分析法

干旱區IARSE主要由氣候與人類活動所決定，可通過土地利用方式來體現。研究區2018年戈壁與沙地分別占59.5%與27.2%，2者之和超過研究區總面積的86.7%;草地僅占約8.7%，除野生黃羊等有蹄類保護動物外，不存在任何放牧活動;建設用地占2.8%，為礦坑、排土場、工業廣場、運輸道路等。因此，采礦以及運輸可視為該區域惟一的人為干擾。采礦活動受開采方式、采速、采高、采深等多重因素共同作用，其開發強度較難量化[25]。該區生態先天不足，其復墾措施也有別于東部地區，即礦山開采后沒作任何綠化措施，而多是通過礫幕層重構來實現。因此復綠本質上并不存在，復墾對局部小氣候的影響也可忽略不計。因此，采礦和氣候變化是區域惟一的干擾。若假設氣候與采礦活動2者互不干擾，該區采礦活動的影響可近似等于IARSE實際值與基于氣候變化的模擬值之間的殘差。參照式(3)模擬2006—2020年I′ARSE的空間格局，進而測算IARSE與I′ARSE的殘差，分離氣候要素和采礦活動對IARSE的影響:

δi=IARSEi-I′ARSEi

(4)

其中,IARSEi與I′ARSEi分別為第i年度IARSE的實測值與模擬值;δi為實測值與模擬值間的殘差，即采礦活動對IARSE的影響。δi為正值表示采礦對礦區土地生態系統有恢復作用，反之則加劇退化程度。

2 結果與分析

2.1 戈壁礦區干旱遙感指數的向量特征

IARSE五項指標的前2項PC載荷及其累積貢獻率如圖2(a)所示，IARSE與各指標相關性如圖2(b)所示，其中，PC為主成分。INDV，CTW，ILD在前2項PC的載荷為負值，與IARSE的相關系數為正值，表明植被、水分、良好的土地利用對戈壁礦區土地生態系統質量有正向作用;IS-T,TLS在前2項PC的載荷為正值，2者與IARSE為負相關關系，表明土壤鹽分、地表溫度對研究區土地生態系統質量有負向效應。TLS，CTW與IARSE的平均相關系數分別為-0.728，0.569，平均載荷為0.661，-0.517，表明溫度與水分是研究區IARSE的重要指標。INDV，ILD，IS-T與IARSE的平均相關系數分別為0.562，0.534，-0.523，平均載荷為-0.302，-0.223，0.256。各指標與IARSE的相關性多數高于0.5，表示IARSE可更好表征各指標的綜合信息。

圖2 IARSE各指標主成分分析與相關性分析結果Fig.2 Principal component analysis and correlation analysis of IARSE

2.2 戈壁礦區土地生態系統質量的總體態勢

準東煤炭基地IARSE各等級面積占比如圖3(a)所示。研究區以中與較差等級為主，平均占比分別為44.22%與41.27%;差、良等級次之，平均占比分別為7.17%與5.77%;優等級的占比極低，平均占比1.57%。變幅方面，差等面積在2006年基本穩定，2007—2011年持續上升，2014年后逐步下滑;較差等面積波動較大，2005年之前波動上升，2006—2011年波動下降，2014年后呈波動上升趨勢;中等面積整體呈波動下降趨勢;較優等面積2006年前基本呈遞減趨勢，2007—2011年逐步上升，2014年降至不足1%，隨后再呈升上趨勢;優等面積基本穩定。

圖3 不同等級IARSE面積占比的年際變化Fig.3 Interannual variation of the area proportion for different grades of IARSE

研究區及其下轄五大礦區IARSE的年際變化特征如圖3(b)所示。IARSE最小值、均值和最大值均刻畫了準東煤炭基地土地生態系統質量，但不同礦區最小值與最大值幾乎相近，難以體現各礦區差異;而均值可近似刻畫研究區及其下轄礦區的土地生態系統質量，因此均值的結果相對而言更合理。準東煤炭基地近20 a平均IARSE為0.403 8，五彩灣、大井、將軍廟、西黑山、老君廟礦區IARSE均值分別為0.371 7，0.377 1，0.452 6，0.407 1，0.368 0。其中，將軍廟礦區IARSE均值遠高于其他礦區;西黑山礦區與研究區IARSE均值基本持平;老君廟礦區、五彩灣礦區、大井礦區的IARSE均值低于研究區平均水平。從IARSE年際變化看，研究區2000—2007年IARSE均值呈下降趨勢，2007—2011年有小幅上升，隨后降至2014年的0.356 9，相比于2011年峰值降低了近15%;2014—2017年IARSE均值出現明顯上升，相較于2014年峰值增加了近13%;2019年后基本穩定于0.38左右的水平，仍未恢復至2000—2005年的平均水平(約0.43)。

盡管IARSE均值可近似表征研究區總體土地生態系統質量，但也可能造成部分信息缺失，如一些高值區、低值區被掩蓋。因此，采用整體研究區均值加各礦區局部均值的嵌套方法，并輔以研究區IARSE時空格局特征(圖4)，消除信息偏差問題，可以更好地刻畫各礦區土地生態系統質量變化趨勢。總體上看，準東煤炭基地土地生態系統質量總體表現以較差與中等級為主，表現為優的極少。其中，研究區南部IARSE值較高，以中等水平(0.4～0.6)為主;而北部、東北部與東南部IARSE值較低，以差等級(0～0.2)與較差等級(0.2～0.4)為主。在變化層面，與2000年相比，2005—2020年北部與東南部差等級與較差等級大幅增加。與2005—2010年相比，2015，2020年北部較差等級與差等級區域開始形成連片態勢，并逐漸向南延伸。分礦區看，五彩灣、老君廟、大井礦區變幅比整體更為顯著。其中，五彩灣礦區2000—2006年基本穩定，2007—2010，2011—2014年大幅降低，五彩灣礦區于2006年開發建設、2010年礦區總體規劃獲批復，與降低期所處時間基本一致;2015年后IARSE逐步增加，有所好轉。2000—2007年老君廟礦區IARSE呈持續下降趨勢，2007—2008年小幅升高，其后再次下降。2008年老君廟礦區曾發生安全事故，所有煤礦被迫關停。但該區域IARSE值2014年后才出現明顯地上升，這表明礦區生態恢復存在滯后性，礦山關停后生態環境并不會很快得到恢復。這種滯后性與穩沉、地下水位恢復、地災消除等多方面因素有關，如關停后地下煤火燃燒迅速、缺乏有效滅火舉措，煤火區面積擴張了20倍[30]，極大地制約區域生態恢復。大井礦區IARSE呈先降低(2000—2011年)、后增長(2011—2016年)、再降低(2016—2020年)的趨勢。西黑山礦區IARSE變化與整體基本一致;將軍廟礦區IARSE波動也較大，2000—2003年大幅下降、2004—2020年雖有波動，但相對較穩定。

圖4 準東煤炭基地IARSE時空分布格局Fig.4 Spatio-temporal distribution pattern of IARSE in Zhundong Coal Base

2.3 戈壁礦區土地生態系統質量的時空演變

研究區近20 a間IARSE的時空演變格局如圖5，6所示。整個研究期內，退化區面積占比遠高于改善區。其中，大幅退化、一般退化、輕微退化面積占比分別為3.23%,7.58%,30.38%，大幅改善、一般改善、輕微改善面積占比分別為3.28%,2.32%,1.45%。其中一般退化與輕微退化主要發生在大井礦區，大幅改善與一般改善主要分布在五彩灣礦區南部。值得注意的是研究區煤炭開采范圍內(即礦山尺度)，大幅退化與一般退化之和的占比高達82.3%。

分階段看:① 2000—2005年，退化區占比約48.8%，其中輕微退化區占比為40.44%，廣泛分布于各礦區;一般退化區占比7.97%，主要分布在高海拔地區，即大井北部與老君廟礦區東部。改善區占比不足4%，主要分布于五彩灣西北部。② 2006—2010年，改善區與退化區占比均在25%左右，并呈顯著的南北分異，研究區南部以改善區為主，北部則以退化區為主。③ 2011—2015年，退化區面積約占45.33%，其中約一半為輕微退化區，主要分布在大井礦區南部與將軍廟礦區。一般退化區占比約15.44%，也主要分布在大井與將軍廟礦區;大幅退化區占比約7.68%，主要分布在五彩灣南部與將軍廟礦區。改善區面積約占13.92%，主要分布在老君廟礦區。④ 2016—2020年，改善區面積占比(19.23%)略高于退化區(17.57%)。大幅退化與一般退化占比之和約為4%，主要分布在煤炭開采區，以及大井礦區北部。改善區主要分布于五彩灣、將軍廟、老君廟礦區。

2.4 戈壁礦區土地生態系統質量變化的成因解析

2.4.1氣候變化對礦區土地生態系統質量變化的影響

研究區逐月氣溫與降水均值變化如圖7所示。研究區近20 a年均氣溫11.41 ℃，年均降水量約223.18 mm。降水主要集中在5—8月，除2007年7月降水量達95.66 mm外，其余月份降水均不足70 mm。從趨勢看，研究區呈微弱的“冷濕化”，即呈溫度下降、降水增多的趨勢。

考慮海拔高度對氣溫的影響，依據DEM修正氣溫數據[15]。相關性分析結果顯示，4月氣溫、12月氣溫、4月降水、5月降水這4項氣候要素與IARSE的相關系數最高，分別為-0.269，-0.358，0.305，0.382，且均通過了p<0.001水平的顯著性檢驗。以IARSE為因變量，以4月與12月氣溫、4月與5月降水為自變量，運用Matlab R2019b對2000—2005年進行逐像元回歸，構建基于氣候條件模擬的I′ARSE回歸模型(表2)，且方程F值通過p<0.01的顯著性檢驗，表2中，T4與T12分別為4月與12月的氣溫;P4與P5分別為4月與5月的降水量。結合表2方程，溫度系數均為負，降水系數均為正，而研究區“冷濕化”恰好對IARSE是利好趨勢。

表2 基于氣候條件模擬的I′ARSE回歸模型Table 2 Regression model of I′ARSE based on climate condition’s simulation

準東煤炭基地2006—2020年I′ARSE范圍落于0.007～0.885，平均值約0.463(圖8(a))。I′ARSE與IARSE在空間分布上具有較高的相關性，相關系數為0.726(p<0.01)。氣候驅動下，I′ARSE呈現由西南向東北遞減的格局，且高海拔區的IARSE較低，特別是老君廟北部與大井北部。分礦區看，五彩灣與將軍廟礦區I′ARSE較高，均值分別為0.563與0.548。其次大井與西黑山礦區，均值分別為0.448與0.426。老君廟礦區最差，均值僅為0.332。

從時間維分析，2006年以來氣候變化對I′ARSE呈現利好趨勢，I′ARSE變化斜率為0.000 8，遠高于IARSE的變幅(-0.000 5)。結合圖8(b)，氣候變化驅動下的I′ARSE退化區主要分布在五彩灣礦區，變化斜率均值為-0.002 2;改善區則集中在大井東部、將軍廟東北部、西黑山北部，3個礦區I′ARSE變化斜率均值分別為0.000 70，0.000 30，0.000 13。

圖8 基于氣候條件的I′ARSE及其變化斜率的空間格局Fig.8 Spatial pattern of I′ARSE and its slope based on climatic conditions

2.4.2采礦對礦區土地生態系統質量變化的影響

通過各年度IARSE與I′ARSE的殘差δ衡量采礦活動對土地生態系統質量的影響(圖9(a))。研究區2006—2020年平均δ為-0.128，表明采礦活動對土地生態系統具有負效應。五彩灣礦區出現集中連片的δ負值區，并且不局限于煤炭開采區。該礦區具有5個大型露天煤礦，并已初步形成了煤電化一體的工業園。其外，δ負值廣泛分布于鐵路與公路周邊，特別是研究區東西向的能源專線鐵路的兩側出現大面積δ負值，并且其單側緩沖寬度可長達5.5 km。因此，戈壁礦區開采的生態環境效應并不局限于礦點，并且極易沿著點(煤炭開采區)—線(公路或鐵路)連接形成網狀，進而形成集中連片的面狀生態負效應。

圖9 準東煤炭基地IARSE殘差δ及其變化斜率的空間格局Fig.9 Spatial pattern of IARSE residual δ and its variation slope in Zhundong Coal Base

時間維度上采礦活動的負環境效應呈上升趨勢，2006—2020年δ變化斜率為-0.001 4，表明采礦活動加劇了研究區土地生態系統退化。其中，退化區分布可大致劃分為2類:① 五大礦區新增的煤炭開采區;② 新建道路周邊，特別是大井、西黑山、將軍廟接壤區的新增道路(圖9(b))。道路是礦區開發建設的重要基礎設施，如若缺乏運輸途徑，則開采的煤炭資源將無從運出。相較之下，早期的煤炭開采區殘差變化率并不顯著。其主要原因是煤炭開采區土地生態系統IARSE值非常低，已經完全退化，生態恢復難度高，所以既未發生顯著改善、也未發生顯著退化。通過分區計算氣候變化與人類活動的貢獻率:IARSE改善區采礦活動的貢獻率約為11.47%，相應地氣候變化貢獻率為88.53%;而IARSE退化區采礦活動的貢獻率約為41.32%，相應地氣候變化貢獻率為58.68%。

3 討 論

3.1 IARSE方法評估戈壁礦區土地生態系統質量的適用性

綠度指標表征地表植被覆蓋狀況，較穩定的植被覆蓋對維護干旱區生態系統具有重要意義[16]。此前有研究指出，五彩灣礦區植被受煤炭開發影響較明顯[19]。但實地調研發現該區植被極為稀疏，即便受開采擾動，也不應出現大面積植被退化[17]。而本研究綠度載荷與相關性均處于中等水平，低于濕度與溫度，但高于鹽度與土地退化信息度。可見，以往僅以植被覆蓋度評判戈壁區土地生態系統質量是有失偏頗的。濕度與熱度指標的載荷與相關性較高，也可佐證氣候對于戈壁礦區土地生態系統質量的重要影響。濕度指標可表征植被、土壤、地表水體的水分，熱度指標也是干旱區荒漠化程度的表征參數之一，在戈壁礦區土地生態系統質量評估中均占據舉足輕重的地位。研究區降水稀少、夏季地表溫度高、晝夜溫差大[15]，這也決定其氣候條件的惡劣，也造就了僅少數旱生植被可存活的現實，如白梭梭、沙生針茅、短葉假木賊等(圖10(a))。此外，露天開采需疏干大量地下水并排至地表，且煤炭吸熱較強，也會增加蒸散發。例如五彩灣南部形成一個面積較大的疏干水池(圖10(b))，改變了煤炭開采區周邊濕度。鹽漬化在干旱區十分普遍[31]，且該區表現尤為嚴重(圖10(c))。鹽漬化會造成土壤板結，抑制植被生長，并致使植被向鹽生植被或荒漠植被轉變[23]，加劇礦區土地生態系統退化態勢。此外，土地利用方式與生態系統服務息息相關[32]，而煤炭開發勢必會改變土地利用方式，不同煤炭開采強度也會影響其生態環境效應[24]。

圖10 研究區實拍影像Fig.10 Images in the study area

因此，IARSE集成濕度、綠度、熱度、鹽度、土地退化信息度5項指標，可較好反映客觀自然環境信息、揭示戈壁礦區土地生態系統質量。盡管不同地形部位土地生態質量有所差異，但除露天或井工開采導致的微地貌變化外，并不會改變其余大部分地區的地形。結合圖4可知，IARSE時空分布與地形基本呈負相關，即海拔越高，IARSE越低，事實上已表征出了地形對戈壁礦區土地生態系統質量的影響。與氣候變化及采礦活動不同，在不考慮采礦導致的微地貌變化的前提下，地形因素在像元尺度上基本可視為一個常量。而王杰等[23]曾將IARSE引入烏蘭布和沙漠，很好地表達了干旱區的生態系統變化，表明該指數對于干旱區具有較好的適用性。本研究各指標與IARSE相關性多數高于0.5，也可佐證IARSE對戈壁礦區土地生態系統質量評價的適用性較好。此外，IARSE指數所需的相關數據易獲取，可較好實現戈壁區土地生態系統大范圍、長時序動態監測。需要說明，IARSE也具有一定的局限性，例如選取的遙感影像精度有限(僅30 m)，難以有效識別部分零星植被，而這些植被對于戈壁生態系統質量也具有重要作用。因此，今后筆者將進一步結合野外考察與實驗，借助“星—地”結合的多元生態質量監測技術，形成更適用于此區域、更科學的指標與方法，為科學評判開采對戈壁礦區的影響提供更為切實的數據與理論支撐。

3.2 戈壁礦區土地生態系統對氣候變化的響應

本研究以象元為基本單元，構建了IARSE與4月氣溫、12月氣溫、4月降水、5月降水的多元回歸模型。但在此之前，本研究也曾嘗試以年降水與年均溫度、各季度降水與平均溫度為自變量，或以更多月份的氣溫與降水為自變量，構建IARSE與氣候要素的回歸方程。但由于年際變化過小，或選取自變量過多，其R2均遠低于本研究的0.413 5。此前李慧霞等[29]曾選用2個最高相關度的氣溫與降水，與INDV構建了多元回歸方程，實現了較好的擬合效果。因此，本研究也選取了相關性最高的4月氣溫、12月氣溫、4月降水、5月降水這4項氣候要素參數，取得了較好的擬合效果。此外，基于氣候模擬的I′ARSE與實際IARSE相關系數高達0.726，達到p<0.01水平的顯著相關，也可佐證將2000—2005年研究區視為無人類活動干擾的自然生態系統的原假設基本成立，這種情景下可基本代表無干擾狀態，且IARSE與選取相應月份的降水、溫度間存在較高的相關性。

正視戈壁礦區土地生態系統退化問題，不該只停留于問題表象描述，更應有深刻而科學的研判。即便近年氣候“冷濕化”對土地生態系統質量呈現利好趨勢，該區仍不乏大面積退化區。有研究發現，中國西北干旱區出現“變綠”趨勢[33]，這與氣候變化息息相關。雖然研究區生態環境改善與降水漸增、溫度漸降關系密切[19]，但這僅是近20 a的短期氣候變化。若放眼長期，氣候變暖趨勢已然不可避免的全球性問題，對陸地生態系統影響深遠[34]，必須謹防“暖化”對戈壁區帶來的生態風險。

大尺度的氣候持續干旱不僅會導致陸表水持續虧損，也會降低土壤沙粒孔隙水的表面張力及顆粒間黏合力[35]。因此，戈壁生態系統受損退化后極大地受制于水資源的空間分配和循環特征。此外，該區由于高溫干燥與蒸散發強烈，土壤可溶性鹽分積聚表層[31]，出現大面積土壤板結[23]，加劇了鹽漬化。二者耦合交織進一步加劇植被退化、加速群落逆向演替。

戈壁區地表反照率高，地表獲得凈輻射減少，相應的感熱通量和潛熱通量隨之減少[35]，引起地表溫度上升;其外，也會減弱空氣輻合上升，進而減少降水發生。礫石覆蓋地表形成穩定的戈壁天然礫幕層，可有效地抵御沙土吹蝕[36]，抑制沙塵暴等自然災害[14]，是戈壁不可或缺的珍貴資源。但其存量極少，平均厚度僅7～8 cm[13]。一旦礫幕層損毀，不可避免地會加劇沙漠化。而沙漠化會增加大氣中沙塵氣溶膠的含量，過量的沙塵凝結核導致水汽的無效凝結[37]，進而抑制降水發生。如若不予以適度人工引導，生態系統將步入惡性循環。另外，筆者此前提出準東煤炭基地生態退化主要表征為沙漠化與土壤侵蝕[25]，特別是礫幕層損毀后的沙化，以及特殊氣候條件下的風蝕或凍蝕。相關研究表明，本研究區的風蝕模數高達6 456.17 t/(km2·a)[7-8]，也是一個值得關注的重點問題。但由于凍蝕、風蝕在該區廣泛存在，可視為一種全局變量，但較難實現空間層面的展示。因此本研究未量化侵蝕這一變量，這也將是筆者未來在該領域重要的研究方向。

需要說明，本文尚未考慮極端氣候與氣候的周期性變化，也未兼顧降水年內分配不均以及降水對土地生態系統影響的滯后性問題。例如，研究區2007年7月降水量高達95.66 mm，幾乎是其余年份月降水量最高值的1.8倍，這種極端氣候也勢必會對土地生態系統產生深遠影響。再比如，戈壁礦區植被生長季與中東部的其他地區也有差異，該區植被在5—6月份生長狀況更佳。但由于降水在年內分配極不均勻，這種統計結果可能會受到降水影響滯后性的干擾。因此，未來可考慮將極端氣候(例如極端氣溫、極端降水等)變量納入研究范圍。

3.3 戈壁礦區土地生態系統對采礦活動的響應

本研究通過殘差分析法較好地分離出近20 a采礦相關活動對礦山土地生態系統的影響，采礦活動對IARSE改善區貢獻率約為11.47%，對退化區貢獻率約為41.32%。無論退化區或改善區，采礦活動的貢獻率均低于氣候變化，但需要注意的是氣候變化是一種研究區全局性影響，而采礦活動是一種局部性擾動。結合筆者此前對礦區與礦山2個尺度的界定[25]，本研究礦山尺度IARSE退化比率超過85%，其中，大幅退化與一般退化之和的占比高達82.3%，其余未發生退化主要是開采較早區域。劉芳等[27]發現準東生態風險區主要集中于開采區與工業區附近，與本研究結果相似。這表明在礦山尺度上，距離開采區越近，生態環境受損越嚴重。此外，煤炭開采區與土地生態系統退化或改善并非簡單的線性關系，而是由自然與人為多因素共同調節的過程。相較之下，新增煤炭開采區更易加劇退化。其原因有二:① 新增煤炭開采區改變了土地利用方式，直接損毀地表礫幕層[11]，破壞了原有穩定生態系統;② 歷史煤炭開采區IARSE值已非常低，基本逼近退化極限，除非采取行之有效的生態修復措施，否則難以出現較大程度改變。

值得關注的是，用于煤炭運輸的公路、鐵路等基礎設施對戈壁礦區土地生態系統的負效應不容小覷，這些線狀地物通過礦點間相互連接形成了大片集聚的生態退化區，佐證了白中科等[9]此前提出的觀點，煤炭開采的生態擾動不局限于礦點，而是會隨著“點—線—面—網”擴張。但與這種擴張模式稍有不同，本研究發現隨著礦點與道路連接會形成網狀，如若不予以及時的預防與修復，可能進一步形成區域性、大規模退化，即“點—線—網—面”式擴張。

在開采期間，露天開采會剝離礫幕層，煤層露出地表具有較高自燃風險，加之與采、排、剝等工作交織，極易提升地表溫度。此外，采煤需疏干大量地下水并排至地表，加劇地下水位下降、形成地下水降落漏斗[38-39]，更易出現鹽漬化[9]。而在運輸期間，道路沿線拋灑煤渣情況嚴重，而煤渣掉落路面后吸收熱量，加大周邊蒸發;且道路兩邊也缺少有效的植被緩沖區，汽車尾氣等對周邊生態環境也有污染。其外，研究區毗鄰卡拉麥里山有蹄類野生動物保護區，是黃羊、蒙古野驢、鵝喉羚等野生動物的重要棲息地，道路建設必然會阻礙原有生物流通，甚至威脅野生動物的生命健康，例如在實地調研時筆者曾親眼目睹黃羊被車輛撞死的慘狀。因此，不僅應重視煤炭開采過程對生態環境的影響，更需規避煤炭運輸途中對生態系統的隱患。與中國東部濕潤地區不同，囿于該區干旱脆弱的生態環境，道路周邊開展生物工程或建設綠化緩沖帶并不現實，其養護成本極高，如若不予以適度人工引導將難以存活。

4 結論與啟示

4.1 結 論

(1)研究區近20 a平均IARSE為0.403 8，以中等(44.22%)與較差等(41.27%)為主，優等占比僅1.57%。礦區尺度上，IARSE多年均值大小排序為將軍廟(0.452 6)、西黑山(0.407 1)、大井(0.377 1)、五彩灣(0.371 7)、老君廟(0.368 0)。變化幅度上，退化區面積占比(41.19%)遠高于改善區(7.05%)。其中，一般退化與輕微退化主要發生在大井礦區，大幅改善與一般改善主要分布在五彩灣南部。礦山尺度大幅退化與一般退化之和的占比高達82.3%。

(2)基于氣候條件模擬的I′ARSE平均值約0.463，且I′ARSE與IARSE空間分布的相關系數為0.726(p<0.01)。I′ARSE呈現由西南向東北遞減的格局，且高海拔區的IARSE較低，特別是老君廟北部與大井北部。在時間維上，I′ARSE變化斜率為0.000 8，氣候變化呈現利好趨勢。氣候驅動的改善則集中在大井東部、將軍廟東北部、西黑山北部，而退化主要分布在五彩灣礦區。氣候變化對改善區的貢獻率約88.53%，對退化區的貢獻率約58.68%。

(3)采礦活動對土地生態系統具有負效應，平均殘差δ為-0.128。五彩灣礦區出現集中連片的δ負值，且δ負值廣泛分布于鐵路與公路周邊。此外，2006—2020年δ變化斜率為-0.001 4，采礦活動加劇了研究區土地生態系統退化，并集中在新增煤炭開采區與新建道路周邊。采礦活動對改善區的貢獻率約11.47%，對退化區的貢獻率約41.32%。

4.2 啟 示

(1)合理規劃能源產業布局，規避生態脆弱區與自然保護區。礦產資源開發需綜合考慮區位條件與資源稟賦，科學制定礦產資源開發規劃、區域產業結構規劃、城鎮發展規劃以及國土空間生態修復規劃。特別是戈壁區極度缺水，尤其需要考慮水資源約束，并據此規劃未來能源產業規模與結構。此外，煤炭資源開發不僅要考慮經濟價值，也應綜合考慮資源環境價值，特別是針對一些重要生態與生境保護區及其周邊，應限制或禁止礦產資源開發。例如，盡管大井礦區開發程度不算高，但2010年以來出現連片式生態退化，考慮該礦區毗鄰卡拉麥里自然保護區，未來應盡量規避自然保護區、并設置相應過渡地帶。

(2)推進煤炭資源保護性開發，降低基礎設施的生態負效應。新疆戈壁生態極為脆弱，針對可開發區而言，也不宜過度開發。應選用一種與區域水土資源相匹配的開發方案和開采技術，確保煤炭開發強度與區域環境承載力相匹配，以減輕開采對土地生態系統的擾動。戈壁區煤層埋藏淺、厚度大，決定了以露天開采為主。目前我國具有代表性的采排復一體化、邊采邊復等工藝，可有效減少外排土場壓占、緩解水土流失。上述技術可進一步結合戈壁實際，使得原有工藝與礫幕層重構相融合:如通過礫幕層剝離與回填，并輔以近自然地貌重塑手段，增強邊坡穩定性，形成適用于戈壁礦區的生態修復技術體系。針對部分煤層埋藏深的地區，例如大井礦區，可通過保水開采等措施減少地下水損失，以緩解戈壁嚴峻的水資源約束。此外，戈壁煤炭開發的生態負效并不局限于開采階段，因此應盡量減少不必要的新增道路建設，嚴控基礎設施增量。同時也要重視現有公路、鐵路周邊的生態保護與修復，避免生態退化由礦點通過道路向外擴張，形成網狀甚至面狀的生態退化區。

(3)自然恢復與人工引導相結合，重視礫幕層保護與修復。可借鑒基于自然的解決方案(Nature-based Solution)，依托氣候變化利好趨勢，發揮自然修復和自修復的作用以節約修復成本，促進受損生態系統的自然修復，增強戈壁礦區土地生態系統對于氣候的適應性管理。不能忽視的是，該區先天生態不足決定了礦區生態修復需輔以必要的前期人工引導，例如選種適應性強、耐旱耐寒耐瘠的沙生植被。需要強調，戈壁礦區不能僅以植被恢復評判生態修復效果，更需重視戈壁生態系統原有屬性與特征是否得到恢復，例如礫幕層、水土資源條件等，以促進戈壁礦區土地生態系統自發走向恢復與良性循環。