服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化與調控

程琳琳，張寧凌，崔慧珍，尹玉亮，孫海元

·土地保障與生態安全·

服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化與調控

程琳琳，張寧凌，崔慧珍，尹玉亮，孫海元

（中國礦業大學（北京）地球科學與測繪工程學院，北京 100083）

礦業廢棄地的優化再利用對資源型城鎮轉型所需的各項建設拓展空間具有重要的現實意義。該研究以北京市門頭溝區為例，集成3S技術與實地調研，分析其礦業廢棄地再利用的狀況及時空變化，采用面向地理過程動態環境模型（Environment for Geoprocessing Objects, Dinamica EGO）模擬趨勢發展情景下的礦業廢棄地再利用格局；基于門頭溝區“首都生態涵養發展區”的功能定位，耦合主成分分析與BP神經網絡方法對礦業廢棄地再利用為生態農業、生態旅游業、高新技術產業的適宜性進行評價；依據適宜性評價結果及產業轉型的用地需求設置土地轉換規則，結合生態位線性規劃模型及約束條件對其進行數量結構優化，采用Dinamica EGO模型對服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用空間格局進行優化；對比優化格局和趨勢發展格局，進行調控。結果表明：1）2006—2018年門頭溝區共323.30 hm2的礦業廢棄地得到再利用，西部各鎮的礦業廢棄地主要再利用為林地、耕地和果園，東部各鎮的礦業廢棄地主要再利用為林地、公園、住宅用地和高新技術產業用地；2）趨勢發展情景格局中，再利用為生態農業用地的礦業廢棄地分布于妙峰山鎮和潭柘寺鎮等，再利用為生態旅游業的礦業廢棄地多分布在大臺街道、王平鎮等，再利用為高新產業用地的礦業廢棄地多分布在大臺街道和軍莊鎮等；服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化格局中，再利用為生態農業的礦業廢棄地面積為251.75 hm2，主要集中在軍莊鎮、王平鎮等，再利用為生態旅游業的面積為64.25 hm2，主要分布在妙峰山鎮、清水鎮等，再利用為高新技術產業的面積為84.25 hm2，主要分布在王平鎮和妙峰山鎮；3）兩情景下有108.5 hm2的礦業廢棄地再利用用途一致，無需調整。約有63.75 hm2的礦業廢棄地在趨勢發展情景下被再利用為生態旅游用地，應調整為生態農業用地，約有61 hm2的礦業廢棄地在趨勢發展情景下再利用為生態農業用地，應調整為生態旅游業用地；妙峰山鎮、王平鎮、永定鎮約12.5 hm2的礦業廢棄地結合當地基礎設施，調整發展為高新技術產業用地。研究成果可為當地礦業廢棄地再利用的調控提供理論支持。

土地利用；復墾；礦；產業轉型；Dinamica EGO模型；適宜性評價

0 引 言

節約資源、保護環境是中國的基本國策，黨的十七大首次將“建設資源節約型、環境友好型社會”寫入《中國共產黨章程》，在黨的十九大修改通過的黨章里又重申此理念[1]。節約并高效利用資源，保護生態環境，倡導人與自然和諧共存，以最少的資源消耗和環境污染獲得最大的經濟與社會效益，是構建兩型社會的基本宗旨。

作為基礎能源的供應地，以礦業為主導的資源型城鎮為中國經濟社會發展做出了巨大貢獻。但由于長期的資源開采，此類城鎮產生了大量的礦業廢棄地，生態環境破壞嚴重，同時由于資源衰減或規劃等原因，亟需產業轉型以實現城市的可持續發展。優化再利用量大面廣的礦業廢棄地，挖掘用地潛力，為各項建設拓展空間，同時改善生態環境，以礦業廢棄地的再利用為契機，推動產業轉型和“兩型社會”的建立是這些城鎮未來發展的一個現實途徑，因此，開展服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用研究具有重要的現實意義和實踐應用價值。

伴隨復墾技術的進步、礦業廢棄地再利用實踐的推進以及人們節約集約用地意識增強，國內外學者在礦業廢棄地的評價、監測、規劃等優化再利用方面的研究也日益增多[2]。不僅開展了復墾土地污染及生態風險的評價、損毀程度的評價、礦業廢棄地復墾為各類型土地的潛力和適宜性評價、土地復墾模式及效果評價等[3-5]，而且對評價方法及模型等不斷進行改進和創新、對礦業廢棄地復墾的監測指標、機制、方案制定等進行了探討，使得新GIS、遙感等技術手段逐漸運用到復墾監測中[6-9]；對復墾規劃的理論、方法及實例進行研究、從經濟可持續性的角度進行空間規劃，對規劃的關鍵環節和涉及的利益主體進行分析，將新技術運用到規劃中，逐步實現可視化、現代化、信息化[1,8,10-12]。但就總體而言，這些研究多集中于評價、監測等某單個方面，規劃方面的則多集中于小尺度的單個礦區，且多為一般意義上的復墾規劃，區域尺度的研究較少。

部分學者從區域尺度對北京市門頭溝區礦業廢棄地的再利用進行了研究，賀麗潔等[13]以門頭溝區王平鎮的礦業廢棄地為例，將生產性理念運用到礦業廢棄地的綠色更新中，通過對綠色生產、農業生產、能源生產和智能生產的整合應用，提出礦業廢棄地的綠色更新策略，為中國其他礦業廢棄地再利用提供參考；程琳琳等[14]構建了礦業廢棄地再利用空間結構優化的技術體系，綜合考慮了土地利用的生態、經濟、社會效益，對門頭溝區廢棄地的復墾適宜性評價，而后對其數量、空間結構進行優化；分析該地區轉型為北京“生態涵養發展區”的發展潛力，在總結分析國內外礦業城市礦業廢棄地的再利用模式基礎上，提出產業轉型背景下礦業廢棄地的土地利用開發模式和戰略[15]。

礦業廢棄地的再利用應從可持續發展角度出發，與采礦后的區域經濟社會的發展相銜接[16]。產業轉型是礦產資源型城鎮面臨的必然選擇，但綜觀已有研究，僅有少數學者提出了產業轉型背景下的礦業廢棄地再利用對策、戰略、模式等[15]，受限于定性分析，缺乏與產業轉型的實質性結合。基于此，本文將深入開展服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用研究，對礦產資源型城鎮礦業廢棄地的再利用進行優化與調控，以實現礦業廢棄地再利用與產業轉型用地需求的實質結合。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

北京市門頭溝區（圖1）下轄9鎮及4個街道辦事處，蘊藏豐富的礦產資源，區內大小礦山眾多，礦業經濟曾是全區經濟結構主體，一度是首都的能源基地。2004—2020年的《北京城市總體規劃》將門頭溝區確定為“生態涵養發展區”，成為北京市生態涵養發展帶的重要組成部分。在2019年批復的門頭溝分區規劃（國土空間規劃）（2017－2035年）中，又進一步提出落實該功能定位，推動產業轉型。功能定位確定后，門頭溝區對不符合功能定位和影響環境的資源開采型企業進行徹底的清理整頓，關閉所有鄉鎮煤礦，結束了該地區上千年的小煤窯開采史。區內非煤礦山、砂石企業、石灰土窯、煤矸石磚廠和水泥廠等都基本關閉，由此產生了大量的礦業廢棄地。門頭溝區山地多平原少，平原面積僅占全區土地總面積的1.5%，發展空間十分有限。優化再利用量大面廣的礦業廢棄地資源以服務于其產業轉型，挖掘用地潛力，為其“生態涵養發展區”的建設拓展空間，無疑是其未來發展的一個現實途徑。

1.2 數據來源

本文作者研究團隊自2011年開始對門頭溝區礦業廢棄地再利用的研究，文中使用的2006、2010、2014、2018年礦業廢棄地及其再利用數據均是自2011年起承擔國土資源部公益性行業科研專項課題“產業演替型城市礦業廢棄地再利用節地優化技術研究與示范”（201111014-6）及國家自然科學基金面上項目“服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化與調控（41877533）”的研究過程中，以基于GF-1衛星數據進行解譯為輔、反復多次實地調查為主所得。GF-1號衛星數據、全色相機數據和多光譜相機數據的空間分辨率分別為2和8 m，數據來源為中國資源衛星應用中心（http://218.247.138.119:7777/DSSPlatform/index.html）。使用的社會經濟數據源自《北京市門頭溝區統計年鑒》和《北京區域統計年鑒》。土地利用現狀數據來源為北京市規劃和自然資源委員會門頭溝分局，參考《土地利用現狀分類標準(GBT_21010-2017)》，并結合研究區實際情況，對土地資源進行分類與歸并。

圖1 研究區位置圖

2 研究方法

2.1 總體思路與方法

首先綜合利用3S技術，結合實地調研，調查分析礦產資源型城鎮自產業轉型以來礦業廢棄地再利用的時空變化；基于此，設置趨勢發展情景，采用數量預測與其他模型一致、對空間格局的模擬比目前國內普遍采用的CLUES、CA 等模型更加接近真實的土地利用變化的面向地理過程動態環境模型（Environment for Geoprocessing Objects,Dinamica EGO）對該情景下的土地利用格局進行模擬，進而確定趨勢發展情景下礦業廢棄地再利用的方向、數量結構及空間分布等；依據礦產資源型城鎮轉型的定位或戰略，綜合礦業廢棄地自身的損毀程度與特征，構建指標體系，對礦業廢棄地再利用為轉型產業用地的適宜性進行評價；基于產業轉型的用地需求和適宜性評價結果，設置服務于產業轉型情景的轉換規則，利用Dinamica EGO模型構建服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化格局；通過優化格局與趨勢發展格局的對比，進行礦業廢棄地再利用的調控。

2.2 礦業廢棄地再利用的時空變化分析方法

自2004年首都“生態涵養發展區”功能定位確定、礦山企業陸續關閉后，門頭溝的部分礦業廢棄地已逐步得到再利用，對礦業廢棄地再利用時空變化情況進行分析，為構建趨勢發展格局提供數據支持。根據損毀類型，北京市門頭溝區的礦業廢棄地可劃分為挖損、壓占和塌陷三大類，其中壓占地細分為廢棄房屋壓占地、煤矸石壓占地和廢棄石渣壓占地。依照各類型礦業廢棄地的影像特征，建立各類礦業廢棄地在GF-1遙感影像上的解譯標志以及Google Earth影像上對應解譯標志的特征描述（見表1、圖2）。經多次實地調研對解譯結果進行驗證，并選取常用的混淆矩陣（Confusion Matrices）方法，通過計算總體分類精度及Kappa系數來檢驗影像解譯精度。將礦業廢棄地單列為一種獨立地類，基于GIS空間分析、單一土地利用動態度方法[17]，對2006-2018年礦業廢棄地再利用的時空變化情況及速度變化特征進行分析。

表1 礦業廢棄地解譯標志特征描述

圖2 不同類型礦業廢棄地的影像示例圖

2.3 礦業廢棄地再利用適宜性評價方法

門頭溝區的功能定位是首都的“生態涵養發展區”，依據相關規劃，綜合考慮生態功能優先與綜合效益最佳結合的原則，應因地制宜大力發展生態涵養相關產業，即生態農業、生態旅游業、高新技術產業等，以實現區域的可持續發展。因此，本文主要對礦業廢棄地再利用為上述3種產業用地的適宜性進行評價。

2.3.1 評價指標選取

采用德爾菲法[18]，從生態農業、生態旅游業和高新技術產業3個方向確定礦業廢棄地再利用的適宜性評價指標。結合對再利用實際案例的多次實地調研分析各自的影響因素，并參考相關文獻[2,19-20]構建指標體系見表2。

2.3.2 評價單元劃分

考慮到礦業廢棄地的特殊性，利用歐氏距離依次將面積較小的同質單元與相鄰的最相似單元合并，合并后的單元定性指標按較大單元的指標值計算，定量指標則按式（1）計算。

式中為合并后的單元的定量指標值，k、k為第種土地利用類型在土地利用系統中所處地位，G、G分別為合并前評價單元、的定量指標值。

2.3.3 評價模型

采用耦合主成分分析與BP神經網絡的土地適宜評價方法[21]進行評價，通過主成分分析法與BP神經網絡的耦合，能有效地發揮BP神經網絡的優點，同時克服其存在的收斂速度慢、容易陷入局部收斂而不能保證全局最小、網絡學習和記憶不穩定等缺點。輸入層節點數由輸入的評價指標數目決定，輸出層節點數由輸出結果個數確定，隱層節點數由累積方差大于80%時的主成分數目和隱層節點經典經驗公式（式（2）～（3）[22]）確定。

表2 礦業廢棄地再利用為生態涵養產業用地的適宜性評價指標

式中為隱層的節點數目，為輸入層的節點數目，為輸出層的節點數目，為[1,10]之間的一個整數。圖3為研究區礦業廢棄地再利用適宜性評價過程。

圖3 耦合主成分分析與BP神經網絡的礦業廢棄地再利用適宜性評價過程[21]

2.4 礦業廢棄地再利用格局模擬與調控

2.4.1 礦業廢棄地再利用的數量結構優化

采用基于生態位的線性規劃模型進行數量結構的優化[23-24]，具體模型計算式如下[23]：

式中P為第種土地利用類型的生態位，S為第種土地利用類型在土地利用系統中所處地位，F為第種土地利用類型在土地利用系統中功能地位提升的潛力，W為第種土地利用類型上的單位面積的勞動力投入。

式中N、E、S和C分別代表第種土地利用類型的自然、經濟、社會和綜合生態位，元/hm2；λ(=1,2,3)代表各類生態位所占的權重；X代表第種土地利用類型的面積，hm2；代表研究區內綜合效益的最大值，元。

結合研究區實際情況，設置約束條件式（6）～（16）。式中1、2、3分別為礦業廢棄地再利用為生態農業、生態旅游業、高新技術產業用地，11、12、13分別為生態農業用地中的耕地、園地、林草地，4、5、6、7、8、9、10分別為其他常規建設用地、耕地、林草地、園地、水域、礦業用地、未利用地的面積（hm2)。

1+2+3=407.48（6）

1+2+3+4+5+6+7+8+9+10=144 800（7）

1≤373.42,2≤183.99,3≤108.57（8）

9≤659.41（9）

2+3+4≤7 000（10）

5+11≥1 133（11）

6+13≥115 840（12）

6+13+8≥124 528（13）

11+12+13=1（14）

max=116 111+40 7922+611 883（15）

1,2, …,13≥0（16）

式（6）表示適宜進行產業轉型的礦業廢棄地總面積約束；式（7）表示門頭溝區總面積約束；式（8）表示礦業廢棄地再利用為生態產業用地的適宜性評價結果約束；式（9）表示門頭溝分區規劃2017－2035年中提出，到2035年各類工礦用地減量1 200 hm2，為實現此目標礦業用地至少減少798.59 hm2。式（10）～（11）表示門頭溝分區規劃2017－2035城鄉建設用地規模和耕地保有量約束性指標；式（12）～（13）表示根據國家生態文明建設試點示范區指標，山區的林草地覆蓋率不得低于80%，限制開發區內生態用地比例不得低于60%。考慮到門頭溝區現有生態用地的比例已達到86%，則2035年生態用地的比重不得低于現有水平。式（14）表示生態農業用地內部細分為耕地、園地、林草地；式（15）表示綜合效益約束。式（16）表示各地類面積非負性約束。

2.4.2 空間格局模擬及情景設置

Dinamica EGO模型是基于CA原理并結合貝葉斯原理估計轉化概率的土地利用時空動態模型[25]，由巴西米納斯聯邦大學Dinamica項目組2002年提出[26]。近年來，該模型在國外得到了廣泛應用[27-29]。根據研究區特點，選取合適的驅動因素，對各項參數進行優化，以達到高精度模擬土地利用變化的目的[30]。本文將礦業廢棄地作為一種獨立的地類與其他地類共同參與模擬，并設置兩種土地利用情景，具體設置如下：

1）趨勢發展情景。根據研究區2010和2014年土地利用數據及2006－2018年礦業廢棄地再利用現狀和變化規律，利用Dinamica EGO模型預測研究區2035年趨勢發展情景下的礦業廢棄地再利用格局。

2）服務于產業轉型情景。將數量結構優化結果作為目標年的礦業廢棄地優化利用需求標準，依據門頭溝區首都“生態涵養發展區”的功能定位，礦業廢棄地的再利用應服務于其產業轉型，以滿足轉型產業用地的需求為前提，未來礦業廢棄地的再利用應以轉向生態農業、生態旅游業、高新技術產業等生態涵養類產業用地為主。通過Dinamica EGO模型限制或定量轉換來實現數量和空間的協同優化，并結合適宜性評價結果進行修正和檢驗。

3）將兩情景下的模擬結果進行疊加分析，比較二者差異，明確重點調控區域及方向，對涉及地類進行調整。

3 結果與分析

3.1 礦業廢棄地再利用時空變化結果

3.1.1 礦業廢棄地再利用的時序變化

2006年到2018年，門頭溝區礦業廢棄地總面積整體呈平穩的下降趨勢，共減少229.56 hm2。其中，2010年門頭溝區礦業廢棄地總面積達到峰值581.26 hm2，經整治，門頭溝區礦業廢棄地在2018年總面積達到最低。

各鎮、街道的礦業廢棄地再利用基本情況如圖4，2006－2018年共有323.30 hm2的礦業廢棄地得到再利用，其中2010－2014年間礦業廢棄地再利用的面積最大為179.67 hm2，變化態勢整體呈現為先上升后下降。研究期內，雁翅鎮礦業廢棄地再利用面積始終處于全區最低，再利用效果不明顯。潭柘寺鎮、軍莊鎮、龍泉鎮、清水鎮、東辛房街道和大臺街道的礦業廢棄地再利用面積均有大幅增加，其中潭柘寺鎮發展較好，再利用面積增長最多，其次為軍莊鎮。

圖4 2006－2018年門頭溝區各鎮礦業廢棄地再利用面積變化

根據礦業廢棄地再利用面積計算2010－2018年門頭溝區各鎮、街道的礦業廢棄地再利用動態度，其中2010－2014年礦業廢棄地再利用整體動態度為58.38%，顯著高于2014－2018年的6.5%。為貫徹十七大“建設資源節約型、環境友好型社會”精神，門頭溝區在2010－2014年對廢棄地開展大量整治修復措施，實現了廢棄地的再利用。除此之外，大部分鎮、街道的礦業廢棄地再利用動態度均呈減少趨勢，即對礦業廢棄地的整治速度減緩，僅有王平鎮在2014－2018年礦業廢棄地再利用的動態度提高。2010－2014年，大臺街道與龍泉鎮的礦業廢棄地再利用動態度明顯高于其他各鎮、街道，分別高達3 587.42%和2 092.2%，原因是兩地在2010年礦業廢棄地再利用面積過少，直至2014年，大臺街道和龍泉鎮加大了對礦業廢棄地整治及再利用力度，加快城鎮生態環境的修復進程，兩地對礦業廢棄地的再利用面積增幅較大，達到21.39和20.9 hm2。自2010至2018年，王平鎮的礦業廢棄地再利用動態度呈增長趨勢，提高了7.77%，表明在此時段內王平鎮、雁翅鎮對礦業廢棄地的再利用程度相比其他地域較高。

3.1.2 礦業廢棄地再利用的空間變化

由圖5中a區域可知，門頭溝區西南部的礦業廢棄地主要再利用為林地、耕地和果園；圖5中b區域所示為研究區東北部區域，該區域的礦業廢棄地主要再利用為林地、養殖場、高新技術產業用地；由圖5中c區域可知，在潭柘寺鎮內存在大片礦業廢棄地被再利用為住宅用地，鎮南有較大區域被再利用為高新技術產業用地。礦業廢棄地再利用類型呈現上述分布規律多與地形、地勢相關，門頭溝區西部主要為山區，交通不便，人類活動區域較少，故再利用類型多為林地、耕地和果園；東部地勢較平坦，居民較多，且交通便利，因此，除再利用為林地外，還有部分礦業廢棄地被再利用為公園、住宅用地和高新技術產業用地等人類活動所需的用地類型。

圖5 2006－2018年門頭溝區廢棄地再利用類型分布

3.2 礦業廢棄地再利用適宜性評價

3.2.1 主成分分析及神經網絡仿真

運用主成分分析法確定生態農業、生態旅游業和高新技術產業適宜性評價BP神經網絡隱層節點分別為10、9和8個為宜，并分別提取對應個數的主成分。從隨機生成的同質單元中構建符合正態分布的模擬數組樣本100組，其中70組作為訓練樣本，30組作為測試樣本。等級評定結果采用專家打分法，邀請相關研究領域學者組成評委，依據評價標準分別從生態、社會、經濟和工程技術角度等方面對礦業廢棄地再利用為生態農業、生態旅游業和高新技術產業用地進行打分，以此構造判斷矩陣，求算出各樣本的適宜等級，確定等級分別為非常適宜、比較適宜、一般適宜、勉強適宜和不適宜。

運用Matlab 2017b軟件對進行適宜性評價的BP人工神經網絡模型進行訓練和檢驗。當訓練次數分別達到496次、274次和499次時模型達到穩定要求。通過對測試樣本的BP神經網絡預測與專家評定的適宜等級比較分析，預測準確率分別達到86.7%、90%和89.6%，準確性較高。

3.2.2 適宜性評價結果

圖6為門頭溝區礦業廢棄地再利用適宜性評價結果。生態農業用地的一般適宜與非常適宜面積較大，約占總面積的40.19%和38.82%，多分布在軍莊鎮與大臺街道連線方向及潭柘寺鎮區域；生態旅游業用地中比較適宜與勉強適宜等級占比較高，合計占比為43.13%，多分布在妙峰山鎮、大臺街道、王平鎮與潭柘寺鎮；高新技術產業用地不適宜面積較少，占總面積的6.8%；一般適宜等級占比最多，主要分布在妙峰山鎮與大臺街道，約占總體的35.3%。

圖6 門頭溝區礦業廢棄地再利用為生態農業、高新技術產業、生態旅游業用地適宜性評價結果

3.3 礦業廢棄地再利用格局優化分析

3.3.1 趨勢發展情景模擬

趨勢發展情景即礦業廢棄地再利用的變化延續3.1節的趨勢，以2014年門頭溝區土地利用現狀為實際值，借助Dinamica EGO模型確定經過精度驗證的2010－2014土地利用變化參數，包括土地利用轉換類型、轉換速率、平均斑塊面積、斑塊面積變異系數和斑塊聚合度以及Expander和Patcher等擴散系數，模擬該情景下2035年礦業廢棄地再利用格局(圖7)。由圖可知，所有鄉鎮和街道中，潭柘寺鎮和妙峰山鎮生態農業用地數量最多，面積分別達49、44.25 hm2，大臺街道、清水鎮有少量轉為生態農業用地；轄區內礦業廢棄地再利用為高新產業用地多分布在大臺街道、軍莊鎮以及少量分布在清水鎮，面積共約為34.25 hm2；再利用為生態旅游業用地的礦業廢棄地多分布在大臺街道、王平鎮、龍泉鎮、軍莊鎮，東辛房街道也有少量轉化。研究區內整體存在約97.25 hm2廢棄地未得到利用，其中54%的未利用礦業廢棄地都位于妙峰山鎮境內，該地區原有礦業廢棄地面積也是最多的，故未利用面積占比例較大。總的來說，趨勢發展情景下，礦業廢棄地再利用不合理及再利用方式粗放等問題嚴峻，各生態產業用地分布相對破碎化，無益于壯大當地經濟發展和綠色生產方式的推行。

圖7 趨勢發展情景下礦業廢棄地再利用空間分布

3.3.2 服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用格局

參照量化自然生態位方面的研究方法與成果[14]，首先，通過土地利用服務生態價值計算自然生態位，并結合區域實際情況對結果適當修正；其次，對研究區社會經濟發展統計數據和相關產業的投入產出數據進行分析，綜合考慮歷年數據及其年均增長率，計算各種土地利用類型的經濟生態位。根據式（4）、（5）最終計算出不同土地利用類型的自然、經濟、社會及綜合生態位如下表3所示，礦業廢棄地生態位為0，不予顯示。

表3 不同土地利用類型生態位

采用專家咨詢法，確定自然、經濟、社會生態位的權重分別為0.4、0.4、0.2，最終目標函數為

=max[11 081(5+11)+11 692(6+13)+10 284(7+12)+39 476(2+3+4+9)+5 8418+4 76210]

根據生態位模型，結合已有學者對門頭溝區的研究，同時考慮約束條件計算式，最終反解出礦業廢棄地適宜轉型為生態農業、生態旅游、高新技術產業的最大面積分別為373.42、183.99、108.57 hm2。

門頭溝區的主體功能定位為生態涵養區，主要以保護自然保護區、基本農田、公園綠地等生態區域為主，同時控制建設用地規模，保障研究區的生態功能。為實現礦業廢棄地的優化利用，改善礦區環境，在基于Dinamica EGO模型進行情景模擬時，對模擬出的2035年土地利用狀況中礦業廢棄地再利用轉化的新地類不符合適宜性評價結果和生態涵養區戰略的情況進行調整。將礦業廢棄地地塊再利用為生態產業用地的適宜性等級空間分布情況與模擬結果疊加，禁止礦業廢棄地轉向評價結果為勉強適宜、不適宜的生態產業用地。

綜合斑塊周邊地類、2035年預測及適宜性評價結果，經調整后得到礦業廢棄地再利用為生態農業、生態旅游業、高新技術產業理想狀態下的最佳數量分別為252、70、84.25 hm2。依據此結果，逐年對門頭溝區土地利用空間格局進行模擬，并將模擬結果與數量優化結果進行對比，若礦業廢棄地再利用為某種生態產業用地的面積已接近最優數量，則動態調整元胞轉換相關參數，使礦業廢棄地轉化為該類型的概率變小；相反，再利用為某種生態產業用地的面積遠低于最優面積，則可適當調整轉換規則，提高礦業廢棄地轉換為該類型的概率。最終構建出2035年門頭溝地區服務于產業轉型情景下的礦業廢棄地再利用空間格局如圖8。

該情景中，2035年礦業廢棄地再利用為生態農業用地、生態旅游用地、高新技術產業用地的面積分別為251.75、64.25、84.25 hm2，與三大生態用地最佳面積結果相近，可信度較高。再利用為生態農業用地的礦業廢棄地主要集中在軍莊鎮、王平鎮、妙峰山鎮、大臺街道及潭柘寺鎮，上述鄉鎮都屬于淺山區，氣候溫潤、降雨量充足，適合耕種。生態旅游用地主要分布在妙峰山鎮、清水鎮、龍泉鎮、大臺街道與潭柘寺鎮，妙峰山風景區與清水鎮內的龍門澗風景區都是國家級旅游景點，結合自身發展優勢，兩地區內的礦業廢棄地轉型為生態旅游用地面積分別達到了13.75和27 hm2。王平鎮和妙峰山鎮的礦業廢棄地多轉型為高新技術產業用地，面積分別為17.75及33.5 hm2，永定鎮也有少量廢棄地適宜轉型為高新技術產業用地。高新技術產業的選址既要考慮地形是否適宜建設，又要考慮周邊基礎設施條件及交通情況。王平鎮和妙峰山鎮基礎設施建設較為完善，地形條件適宜、地理位置靠近城區、交通便利，在人才引進上具有一定優勢，因此具備形成綠色創新產業鏈的條件。

總之，經優化后，土壤地形條件利于耕種區域的礦業廢棄地再利用為生態農業用地，所在轄區內旅游資源豐富的礦業廢棄地再利用為生態旅游用地，城區及其周邊地區的礦業廢棄地再利用為高新技術產業用地。礦業廢棄地的再利用更加集中緊湊，斑塊碎片化現象與飛地數量減少，有利于門頭溝立足于自身生態涵養區發展定位，加快形成當地生態產業集群效應。

3.4 礦業廢棄地再利用調控方向

將基于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化格局與趨勢發展情景下礦業廢棄地分布格局進行疊加（見圖9），由圖可知，兩種情景下再利用用途一致的面積約有108.5 hm2，主要位于研究區東北部，此類礦業廢棄地無需調整。另外，約有49 hm2的礦業廢棄地不適合利用為生態產業用地，主要分布于研究區東南區域，當地政府需結合當地實際發展進行整治與生態修復。在所有鄉鎮中，妙峰山、大臺街道、潭柘寺鎮存在大量再利用方式不合理的礦業廢棄地，未來需要重點關注這些區域，著力展開廢棄地再利用整治工作。

與優化格局結果對比發現，趨勢發展情景與優化格局情景下生態旅游用地與農業用地面積相近，但轉換方式發生錯配，約有63.75 hm2的礦業廢棄地在趨勢發展情景下被再利用為生態旅游用地，而實際上這些廢棄地適宜再利用為生態農業用地，農業農村部門應當會同政府有關部門推動當地農業結構調整，推行農業綠色生產方式，加強農業生態和資源保護，提升產地環境質量和資源利用效率，培育無公害、綠色、有機和地理標志農產品，推廣特色農林品牌。同時，約有61 hm2的礦業廢棄地適宜再利用為生態旅游用地，但當下有被再利用為生態農業用地的可能，政策制定者應當挖掘生態涵養區文化和自然資源價值，打造精品旅游線路，促進文化、旅游、生態等產業融合發展。隨著國家大力推動傳統農業生態化發展，觀光生態農業與鄉村旅游的聯系愈發緊密。由此應制定鼓勵生態農業用地、生態旅游用地協同發展政策，推動區域產業升級，以期實現旅游業與農業的有效結合，促進人口、經濟、環境協調發展。

王平、永定鎮、妙峰山鎮約有12.5 hm2的礦業廢棄地需轉變土地利用方式發展高新技術產業，其中妙峰山鎮此類土地位于門頭溝生態產業園區內，作為中國首個規劃建設的生態高新技術產業園，具備獨特的內部運行體系，可將該地區礦業廢棄地的再利用與高新技術產業、生態優勢有機結合。王平、永定鎮依托中關村門頭溝科技園，該園區確定了互聯網為主，醫藥健康、智能制造、節能環保為輔的主導產業鏈，將礦業廢棄地產業轉型融入園區創新創業發展帶，構建“高精尖”產業結構。

圖8 優化后的2035年礦業廢棄地再利用分布

圖9 礦業廢棄地再利用調控情況

4 結 論

本文以北京市門頭溝區為例，提出了轉型期資源型城鎮礦業廢棄地再利用進行優化調控的思路，即構建服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化格局，分析發展趨勢，通過優化格局和趨勢發展格局的對比，發現差異，明確調控的區域和方向，以實現礦業廢棄地再利用與產業轉型用地需求的直接和實質結合，主要結論如下：

1）2006－2018年，北京市門頭溝區礦業廢棄地再利用面積呈先增后減態勢。由于這一時期對于廢棄地再利用后的用途沒有整體的布局與思路，導致存在廢棄地利用相對粗放等問題，但總體上礦業廢棄地不斷得到再利用，且再利用類型日漸豐富。

2）依據門頭溝區“首都生態涵養發展區”的功能定位及產業轉型的用地需求，利用 Dinamica EGO 模型模擬優化后的礦業廢棄地再利用格局結果表明：2035年礦業廢棄地再利用為生態農業用地、生態旅游用地、高新技術產業用地的面積分別為251.75、64.25、84.25 hm2，該優化格局既考慮了綜合效益最大化又符合適宜性評價預期，各生態產業用地集聚效應增加，斑塊碎片化及飛地數量減少，更易形成產業群效應。

3）通過分析門頭溝區礦業廢棄地再利用的發展趨勢，發現約有108.5 hm2礦業廢棄地無需調控，其余廢棄地再利用需要調整為更科學合理的利用方式。

[1] 陳昌吉. 礦業廢棄地的循環利用研究：評《礦業廢棄地地表空間生態開發及關鍵技術》[J]. 礦業研究與開發，2020，40(11)：193.

[2] 廖啟鵬，許紅梅，劉欣冉. 面向綠色基礎設施體系優化的礦業廢棄地再生研究：以大冶為例[J]. 地質科技通報，2021，40(4)：214-223.

Liao Qipeng, Xu Hongmei, Liu Xinran.Regeneration of mining wasteland in view of optimization of urban green infrastructure system : A case study of Daye [J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2021,40(4): 214-223. (in Chinese with English abstract)

[3] 王雄. 鋁礦區復墾土地重金屬質量分數特征及潛在生態風險評價[J]. 中國水土保持科學，2019，17(2)：94-102.

Wang Xiong. Characteristics and potential ecological risk assessment of heavy metals in reclaimed land of a bauxite mine [J]. Science of Soil and Water Conservation, 2019, 17(2): 94-102. (in Chinese with English abstract)

[4] 李海東，胡國長，燕守廣. 礦區生態修復目標與模式研究[J]. 生態與農村環境學報，2022，38(8)：963-971.

Li Haidong, Hu Guochang, Yan Shouguang. Target and modes of ecological restoration in mining areas[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2022, 38(8): 963-971. (in Chinese with English abstract)

[5] 潘葉，王臘春，張燕. 基于生態價值的幕府山采礦廢棄地修復效果評估[J]. 水土保持研究，2019，26(2)：180-186.

Pan Ye, Wang Lachun, Zhang Yan. Assessment of restoration effects of abandoned mining lands in Mufushan Mountain based on ecosystem value [J]. Research of Soil and Water Conservation, 2019, 26(2): 180-186. (in Chinese with English abstract)

[6] 程琳琳，陳良，楊麗鈴，等. 基于模糊模型識別的土地復墾適宜性評價：以某礦區為例[J]. 江蘇農業科學，2018，46(20)：272-276.

Cheng Linlin, Chen Liang, Yang Lilling, et al. Suitability evaluation of land reclamation based on fuzzy model identification:Taking a mining area as an example [J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2018, 46(20): 272-276. (in Chinese with English abstract)

[7] 王世東，劉毅，王新闖，等. 基于改進決策樹模型的礦區土地復墾適宜性評價[J]. 中國水土保持科學，2016，14(6)：35-43.

Wang Shidong, Liu Yi, Wang Xinchuang, et al. Quality evaluation farmland and land reclamation suggestions of mining subsidence area based on unmanned aerial vehicle remote sensing [J]. Science of Soil and Water Conservation, 2016, 14(6): 35-43. (in Chinese with English abstract)

[8] 徐巖，胡振琪，陳景平，等. 基于無人機遙感的開采沉陷耕地質量評價及復墾建議[J]. 金屬礦山，2019(3)：173-181.

Xu Yan, Hu Zhenqi, Chen Jingping, et al. Quality evaluation and reclamation suggestion of mining subsidence cultivated land based on UAV remote sensing [J]. Metal Mine, 2019(3): 173-181. (in Chinese with English abstract)

[9] 趙會順，胡振琪，陳超，等. 采煤預塌陷區超前復墾適宜性評價及復墾方向劃定[J]. 農業工程學報，2019，35(11)：245-255.

Zhao Huishun, Hu Zhenqi, Chen Chao, et al. Suitability evaluation and reclamation objectives for advanced land reclamation in coal mining pre-subsidence area [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(11): 245-255. (in Chinese with English abstract)

[10] 張璐，褚俊民. “市場+”模式下礦業廢棄地生態轉型路徑探索：以天津市薊州區礦山綜合治理為例[J]. 天津大學學報（社會科學版），2021，23(4)：362-369.

Zhang Lu, Chu Junmin. Paths of post-mining ecological transformation under the “Market +” Model:Taking the restoration project of abandoned quarries in Tianjin Jizhou as an example[J]. Journal of Tianjin University (Social Sciences Edition), 2021, 23(4): 362-369. (in Chinese with English abstract)

[11] 辛儒鴻，曾堅，任蘭紅，等. 歐洲采礦廢棄地景觀恢復經驗及對中國的啟示[J]. 中國園林，2021，37(2)：82-87.

Xin Ruhong, Zeng Jian, Ren Lanhong, et al. The experience of landscape restoration of abandoned mining areas in Europe and its enlightenment to China[J]. Chinese Landscape Architecture, 2021, 37(2): 82-87. (in Chinese with English abstract)

[12] 張玉臻，熊建華，葉劍平. 基于利益相關者視角的待復墾礦區土地再利用適宜性評價[J]. 地理與地理信息科學，2021，37(1)：89-97.

Zhang Yuzhen, Xiong Jianhua, Ye Jianping. Suitability evaluation of mining-land reuse from the perspective of stakeholders [J]. Geography and Geo-Information Science, 2021, 37(1): 89-97. (in Chinese with English abstract)

[13] 賀麗潔，程凱，王珂鈺，等. 生產性理念下礦業廢棄地的綠色更新探索：以北京門頭溝區王平礦廢棄地為例[J]. 規劃師，2021，37(23)：53-58.

He Lijie, Cheng Kai, Wang Keyu, et al. Research on the green renewal of abandoned mining area with productive concept:wangping mine,Mentougou District Beijing[J]. Planners, 2021, 37(23): 53-58. (in Chinese with English abstract)

[14] 程琳琳，婁尚，劉巒峰，等. 礦業廢棄地再利用空間結構優化的技術體系與方法[J]. 農業工程學報，2013，29(7)：207-218，297.

Cheng Linlin, Lou Shang, Liu Lufeng, et al. Technical system and method for spatial structure optimization of mining waste land reuse[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(7): 207-218, 297. (in Chinese with English abstract)

[15] 程琳琳，劉曇曇，楊麗鈴，等. 產業轉型背景下的礦業廢棄地開發利用模式和戰略：以北京市門頭溝區為例[J]. 中國礦業，2018，27(7)：70-74，80.

Cheng Linlin, Liu Tandan, Yang Liling, et al. Development and utilization model and strategies of mining wasteland in the background of industrial transformation:taking Mentougou district as an example [J]. China Mining, 2018, 27(7): 70-74, 80. (in Chinese with English abstract)

[16] 楊灝. “城市雙修”視角下礦業廢棄地再生規劃研究[D].北京：中國礦業大學，2018.

Yang Hao. Study of Abandoned Mining Land Regeneration under the Perspective of “Urban Renewal and Ecological Restoration”[D]. Beijing: China University of Mining and Technology, 2018. (in Chinese with English abstract)

[17] 袁承程，張定祥，劉黎明，等. 近10年中國耕地變化的區域特征及演變態勢[J]. 農業工程學報，2021，37(1)：267-278.

Yuan Chengcheng, Zhang Dingxiang, Liu Liming, et al. Regional characteristics and spatial-temporal distribution of cultivated land change in china during 2009-2018 [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(1): 267-278. (in Chinese with English abstract)

[18] 錢鳳魁，王賀興，項子璇. 基于潛在土地利用沖突識別的主城區周邊耕地保護[J]. 農業工程學報，2021，37(19)：267-275.

Qian Fengkui, Wang Hexing, Xiang Zixuan. Cultivated land protection in the periphery of the main urban areas based on potential land use conflict identification[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(19): 267-275. (in Chinese with English abstract)

[19] 李海波. 工礦城市礦業廢棄地生態修復潛力綜合評價：以茂名某露天礦區為例[J]. 安全與環境學報，2022，22(1)：505-511.

Li Haibo. Research on comprehensive evaluation of ecological restoration potential of mining wasteland in mining cities: A case of an open-pit mining area in Maoming[J]. Journal of Safety and Environment, 2022, 22(1): 505-511. (in Chinese with English abstract)

[20] 鄒宇. 基于GIS的礦業廢棄地建設用地復墾適宜性評價：以北京市門頭溝區為例[J]. 測繪與空間地理信息，2019，42(3)：123-125，128.

Zou Yu. Reclamation suitability evaluation of mining wasteland and construction land based on GIS:A case of Mentougou District of Beijing [J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2019, 42(3): 123-125, 128. (in Chinese with English abstract)

[21] 程琳琳，孫海元，喬朝飛. 一種耦合主成分分析與BP神經網絡的土地適宜評價方法: CN113191689A [P].2021-07-30

[22] Yan J, Pan Z F, Tan J, et al. Assessment of water quality by firefly algorithm based on BP neural network model[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology, 2020, 18(4): 104-110.

[23] 趙素霞，牛海鵬，張捍衛，等. 基于生態位模型的高標準基本農田建設適宜性評價[J]. 農業工程學報，2016，32(12)：220-228.

Zhao Suxia, Niu Haipeng, Zhang Hanwei, et al. Suitability evaluation on high standard capital farmland construction based on niche-fitness model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(12): 220-228. (in Chinese with English abstract)

[24] 劉丹丹，黃安民，楊德偉，等. 浙江省城市生態位尺度效應[J]. 生態學報，2022，42(2)：528-538.

Liu Dandan, Huang Anmin, Yang Dewei, et al. Scale effect of urban niche in Zhejiang Province[J]. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(2): 528-538. (in Chinese with English abstract)

[25] Cheng L L, Liu M, Zhan J Q. Land use scenario simulation of mountainous districts based on Dinamica EGO model[J]. Journal of Mountain Science, 2020, 17(2): 289-303.

[26] 孫哲. 基于SD-Dinamica EGO模型的區域土地可持續利用時空優化研究—以宜興市為例[D]. 南京：南京農業大學，2014.

Sun Zhe. Regional Temporal Optimization of Sustainable Land Use Based on the SD-Dinamica EGO Model [D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2014. (in Chinese with English abstract)

[27] Leija-Loredo E G, Pavón N P, Sánchez-González A, et al. Land cover change and carbon stores in a tropical montane cloud forest in the Sierra Madre Oriental, Mexico[J]. Journal of Mountain Science, 2018, 15(10): 2136-2147.

[28] Ulloa-Espíndola R, Martín-Fernández S. Simulation and analysis of land use changes applying cellular automata in the south of quito and the machachi valley, province of Pichincha, Ecuador[J]. Sustainability, 2021, 13: 1-25.

[29] Stan K D, Sanchez-Azofeifa A. The edmonton-calgary corridor: Simulating future land cover change under potential government intervention[J]. Land Use Policy, 2017, 63: 356-368.

[30] Lacher I L, Ahmadisharaf E, Fergus C, et al. Scale-dependent impacts of urban and agricultural land use on nutrients, sediment, and runoff[J]. The Science of the Total Environment, 2019, 652(20): 611-622.

Optimization and regulation of the abandoned mining land reuse for industrial transformation

Cheng Linlin, Zhang Ningling, Cui Huizhen, Yin Yuliang, Sun Haiyuan

(,(),100083,)

The optimal reuse of abandoned mining land is of great practical significance to construct and expand the space that required by the transformation of resource-based towns in China. Taking Mentougou District of Beijing as an example, the 3S technology and field research were integrated to analyze the type, area, distribution, reuse status, as well as the temporal and spatial changes of abandoned mining land. A dynamic environment model of geographical process (Dinamica EGO) was used to simulate the reuse pattern of abandoned mining land under the trend development scenario. The appropriateness of abandoned mining land was evaluated to reuse for the ecological agriculture, ecological tourism, and high-tech industry under the functional positioning of “Capital ecological conservation development area” of Mentougou District using principal component analysis and BP neural network. According to the suitability evaluation and the land needs of industrial transformation, the land conversion rules were established to optimize the quantitative structure using the linear niche programming model and constraint conditions. Dinamica EGO model was then used to optimize the spatial pattern of the abandoned mining land that reused for the industrial transformation. Regulation was conducted to compare the optimization pattern with the trend development. The results showed were as follows: 1) A total of 323.30 hm2of abandoned mining land was reused in the study area from 2006 to 2018. The abandoned mining land in the western towns was mainly reused as the woodland, cultivated land and orchards, while the abandoned mining land in eastern towns was mainly reused as the woodland, park, residential, and high-tech industrial land. 2) In the trend development scenario pattern, the abandoned mining land reused as ecological agricultural land was mainly distributed in Miaofengshan and Tanzhesi Town, the ecological tourism industry was mainly distributed in Datai Street and Wangping Town, and the high-tech industrial land was in Datai Street and Junzhuang Town. In the optimized pattern of abandoned mining land reuse for the industrial transformation, the area of abandoned mining land reused as the ecological agriculture was 251.75 hm2, mainly concentrated in Junzhuang, and Wangping Town, the reused area of the ecotourism was 64.25 hm2in Miaofengshan, and Qingshui Town, and the area as the high-tech industry was 84.25 hm2in Wangping and Miaofengshan Town. 3) In the two scenarios, about 108.5 hm2of abandoned mining land was reused for the same purpose, indicating no adjustment to need. About 63.75 hm2of abandoned mining land was reused as the ecological tourism land under the trend development scenario, which should be adjusted to the ecological agriculture land. By contrast, the ecological agriculture land was about 61 hm2of abandoned mining land under the trend development scenario, which should be adjusted to the ecological tourism land. There was the 12.5 hm2abandoned mining land should be developed into the high-tech industrial land in the Miaofeng Mountain, Wangping, and Yongding Town, according to the local infrastructure. Consequently, the direct and substantial combination were realized for the reuse of abandoned mine land and the demand for the industrial transformation of mineral resource-based towns. The findings can provide the theoretical support for the reuse and regulation of local abandoned mine land.

land use; reclamation; mines; industrial transformation; Dinamica EGO model; suitability evaluation

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.022

F301.24

A

1002-6819(2022)-23-0203-10

程琳琳，張寧凌，崔慧珍，等. 服務于產業轉型的礦業廢棄地再利用優化與調控[J]. 農業工程學報，2022，38(23)：203-212.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.022 http://www.tcsae.org

Cheng Linlin, Zhang Ningling, Cui Huizhen, et al. Optimization and regulation of the abandoned mining land reuse for industrial transformation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(23): 202-212. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.022 http://www.tcsae.org

2022-09-21

2022-11-11

國家自然科學基金項目（41877533）

程琳琳，博士，教授，博士生導師，主要研究方向為土地利用、土地評價、土地復墾等。Email：chll@cumtb.edu.cn