遼寧海城-大石橋菱鎂礦礦集區(qū)生態(tài)環(huán)境變化的遙感評價

趙金桐，姚玉增，付建飛，楊富強(qiáng)，胡思漢

(東北大學(xué)資源與土木工程學(xué)院，沈陽 遼寧 110004)

遼寧省作為全國重工業(yè)基地，礦產(chǎn)資源開發(fā)利用程度較高。海城-大石橋菱鎂礦礦床巨大，資源集中，是中國乃至世界的菱鎂礦石及原材料供應(yīng)基地，但露天開采的菱鎂礦區(qū)山體的破環(huán)強(qiáng)度較大，基巖裸露，植被破壞嚴(yán)重，礦坑陡深，礦區(qū)及其周邊環(huán)境受到嚴(yán)重破壞，土地、大氣、水源也面臨著被污染的威脅[1]。2011年,遼寧省實施青山工程，全面拉開了治理礦山生態(tài)環(huán)境的序幕。生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是對生態(tài)系統(tǒng)要素、結(jié)構(gòu)和功能等特征的綜合表現(xiàn)，能夠反映區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況的優(yōu)劣程度[2-3]。科學(xué)評價礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是進(jìn)行生態(tài)修復(fù)的基礎(chǔ)工作[4]。

傳統(tǒng)的環(huán)境評價一般采用實地調(diào)查的方法，不僅費(fèi)時費(fèi)力，而且難以獲得完整客觀的信息，在時間和空間跨度上也存在不足。遙感技術(shù)具有觀測范圍廣、信息獲取快、獲取資料周期短、不受地面限制等優(yōu)點，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)評價方法的短板。國內(nèi)外學(xué)者利用遙感技術(shù)對城市、森林、礦區(qū)、流域和自然保護(hù)地等方面的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量動態(tài)監(jiān)測和評價進(jìn)行了大量研究和應(yīng)用。管濤等[5]列舉了衛(wèi)星遙感與無人機(jī)遙感的多項應(yīng)用領(lǐng)域及其技術(shù)優(yōu)勢，通過數(shù)個應(yīng)用實例，說明了遙感技術(shù)在綠色礦山中具有很好的應(yīng)用前景。OCHOA等[6]利用植被指數(shù)和其衍生的植被覆蓋度監(jiān)測森林生態(tài)系統(tǒng)的變化。王琎[7]基于RS技術(shù)與GIS技術(shù)，監(jiān)測分析了珠江口地區(qū)1960—2015年期間土地利用的變化與人為影響因素的相關(guān)性。但單指標(biāo)評價只能解釋某一方面的生態(tài)特征，不能從多層次、多尺度來反映研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境變化。RAJCHANDAR等[8]基于RS技術(shù)與GIS技術(shù)，通過分析土地利用、濕度和地表水、植被覆蓋率，對德國西部某礦區(qū)進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測。朱遠(yuǎn)輝等[9]綜合考慮研究區(qū)實際情況，基于遙感技術(shù)綜合氣象、高程模型(DEM)、土地利用等構(gòu)建模型來研究新豐江區(qū)域的生態(tài)狀況。這些方法是基于研究區(qū)實際情況建立的，并不能適用于其他區(qū)域。2006年，原國家環(huán)境保護(hù)部出臺了《生態(tài)環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》引入生態(tài)狀況指數(shù)(EI)，選擇了5個指數(shù)綜合評價，但該指數(shù)每個指標(biāo)的權(quán)重多由人為確定，有一定的主觀性偏差。2013年，徐涵秋[10]基于遙感技術(shù)提出遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)，該指數(shù)集成了綠度、濕度、干度、熱度這四個指標(biāo)，該方法利用主成分分析(PCA)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，具備很好的普適性，可以快速對研究區(qū)進(jìn)行生態(tài)監(jiān)測。國內(nèi)眾多學(xué)者將遙感生態(tài)指數(shù)應(yīng)用到諸多地區(qū)[11-12]，呈現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。

本文利用遙感技術(shù)，基于生態(tài)遙感指數(shù)(RSEI)對研究區(qū)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評價，結(jié)合土地利用變化來分析研究區(qū)生態(tài)環(huán)境演化，同時定量化評估露天礦區(qū)開采對生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響，為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理提供科學(xué)依據(jù)和理論支撐，對保證礦區(qū)綠色發(fā)展有現(xiàn)實意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于遼寧南部海城-大石橋一帶(圖1)，地理位置處于東經(jīng)122°28′～122°54′、北緯40°33′～40°46′之間，全境氣候溫和，年平均氣溫10.4 ℃，降雨量721.3 mm，處于暖溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，四季分明、雨量充沛。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area(注：Landsat8影像圖波段組合4/3/2，成像時間2016年8月)

研究區(qū)菱鎂礦床呈帶狀分布，長度超過40 km，為菱鎂礦礦床大規(guī)模聚集區(qū)。在研究區(qū)范圍內(nèi)由西南至東北分布有圣水寺、平二房、青山懷、樺子峪、下房身、楊家甸等6處大型菱鎂礦床，2處中型菱鎂礦床，30余處礦點(圖2)[13]。遼寧省菱鎂礦在抗戰(zhàn)時期就有少量開采，20世紀(jì)50年代初大石橋、海城等地開采量日增，60年代已初具規(guī)模，至80年代，海城-大石橋形成采掘、加工和銷售一體的菱鎂礦生產(chǎn)基地；2005—2016年，開采量處于高峰狀態(tài)[14]。

1-第四系覆蓋物；2-遼河群白云大理巖、方解大理巖等；3-鞍山群斜長角閃巖等；4-菱鎂礦；5-黑云母花崗巖、似斑狀花崗巖；6-片麻狀花崗巖；7-地質(zhì)界線；8-礦區(qū)編號；9-礦區(qū)范圍；①-圣水寺礦區(qū)；②-高莊-平二房礦區(qū)；③-青山懷礦區(qū)；④-樺子峪礦區(qū)；⑤-宋家堡子礦區(qū)；⑥-王家堡子-金家堡子-下房身礦區(qū)；⑦-楊家甸礦區(qū)圖2 遼寧省海城至大石橋一帶菱鎂礦分布圖Fig.2 Distribution map of magnesite from Haicheng to Dashiqiao,Liaoning Province(資料來源：據(jù)藍(lán)海洋[13]，2020年修改)

20世紀(jì)90年代左右，由于選冶工藝和礦山生態(tài)環(huán)境基本建設(shè)落后，礦山生態(tài)環(huán)境問題突出，礦區(qū)周圍生態(tài)環(huán)境遭到破壞。礦山開采對環(huán)境的破壞主要由三個部分組成：一是礦石開采對地表土層和植被的直接破壞；二是礦山開采廢棄物(如尾礦、廢石等)堆置占用土地的生態(tài)破壞；三是礦石加工粉塵對周邊土地的污染，主要是鎂石加工粉塵飄落地面導(dǎo)致的土壤板結(jié)[15]。從2000年起，海城市環(huán)境保護(hù)局就將礦山的生態(tài)環(huán)境恢復(fù)作為生態(tài)文明建設(shè)的工作重點，與原國土資源局、鎂資源辦公室等相關(guān)部門一起，投資5 000多萬元進(jìn)行植被恢復(fù)，植樹200萬株。2007年，海城市封停礦山22家。2011年，遼寧省開始實施青山工程，礦區(qū)加大生態(tài)治理力度[16-17]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文遙感影像數(shù)據(jù)均在地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)下載，數(shù)據(jù)類型為Landsat TM、Landsat OLI_TIRS，獲取影像的軌道號為119/032。為了避免云層覆蓋對結(jié)果的影響，選取無云或少云的遙感影像，影像云量控制在15%以內(nèi)。時間序列上，為了保證數(shù)據(jù)結(jié)果的可比性，盡量減小因季節(jié)差異、植被生長狀態(tài)不同而造成的差異，成像時間集中在7—9月份。綜合考慮礦區(qū)開采的重要時間節(jié)點以及遙感影像的可獲取性，同時查閱了該區(qū)域近30年的歷史天氣，避免年降雨量、溫度、極端天氣等氣候變化產(chǎn)生的影響，選取了5景Landsat影像作為數(shù)據(jù)源，時間分別為礦區(qū)大規(guī)模開采、生產(chǎn)早期的1984年、1990年，環(huán)境重點治理的2007年、2010年，以及近期的2016年；2016—2021年間，由于云層影響無法獲取有效數(shù)據(jù)。本文采用的遙感數(shù)據(jù)信息具體見表1。

表1 遙感數(shù)據(jù)詳細(xì)信息Table 1 Remote sensing data details

為保證數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，在ENVI中進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，然后以2016年的影像為基準(zhǔn)對其他年份的影像進(jìn)行配準(zhǔn)，精度控制在0.5個像元以內(nèi)，最后根據(jù)研究區(qū)范圍裁剪圖像。

2 遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)

遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)是基于遙感信息來耦合多種生態(tài)因子，能夠?qū)ρ芯繀^(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行快速監(jiān)測與評價的新型生態(tài)指數(shù)。該指數(shù)選取了自然生態(tài)環(huán)境中的綠度、濕度、干度以及熱度指標(biāo)來建立生態(tài)指數(shù)，這四個指標(biāo)更能貼近人們的日常生活，同時也是人類可以直觀感受的重要因素，因此常被用于評價生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[18]。通過遙感影像，提取各評價指標(biāo)，通過主成分分析法，根據(jù)數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)分析出各指標(biāo)對主分量的貢獻(xiàn)度來客觀進(jìn)行權(quán)重設(shè)定，可以避免因人為設(shè)定的差異性而造成權(quán)重不均。

以遙感影像中提取的歸一化植被指數(shù)、濕度分量、干度指標(biāo)、地表溫度分別代表綠度、濕度、干度、熱度。構(gòu)建的RSEI指數(shù)表達(dá)式見式(1)。

RSEI=f(Greenness,Wetness,Heat,Dryness)

(1)

其遙感定義為式(2)。

RSEI=f(NDVI,WET,LST,NDBSI)

(2)

式中：Greenness、Wetness、Heat、Dryness分別為綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、熱度指標(biāo)、干度指標(biāo)；NDVI為歸一化植被指數(shù)；WET為濕度分量；LST為地表溫度；NDBSI為干度指數(shù)[19]。

NDVI主要與植物生物量、葉面積指數(shù)和植被覆蓋度有關(guān)，是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)。WET主要與植被和土壤的濕度有關(guān)，如果研究區(qū)中有大片水域，應(yīng)利用掩膜去除水域范圍，否則計算的WET不能真正反映植被和土壤的濕度。熱度指標(biāo)由地表溫度代表，可以通過熱紅外波段傳感器處的輻射值求得。建筑物的出現(xiàn)取代了地表原有的自然生態(tài)系統(tǒng)，導(dǎo)致地表“干化”，在區(qū)域環(huán)境中，裸土同樣會造成地表的“干化”，因此，NDBSI由建筑指數(shù)IBI和裸土指數(shù)SI二者合成表示[18]。

計算出遙感生態(tài)指數(shù)的4個分量指標(biāo)后，進(jìn)行歸一化處理，將其數(shù)值映射到[0，1]區(qū)間，消除量綱差異，該處理還有助于消除不同時相影像之間的季相差異[19]。然后利用主成分分析方法進(jìn)行分析，最后將得到的第一主成分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成遙感生態(tài)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[20]。該方法集成各指標(biāo)的權(quán)重不是人為確定，而是根據(jù)數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)，以及各個指標(biāo)對各主分量的貢獻(xiàn)度來確定，可以有效避免人為設(shè)定權(quán)重造成的結(jié)果偏差。

3 結(jié)果與分析

3.1 RSEI分析

對5個時相的綠度、濕度、熱度、干度指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，利用ENVI軟件中的主成分分析模塊進(jìn)行分析，結(jié)果表明，1984—2016年P(guān)C1特征值貢獻(xiàn)率分別為71.66%、74.16%、75.45%、76.15%和82.13%。經(jīng)過主成分變換后PC1占比均在70%以上，包含的原有信息較多，所以可以用PC1來替代原有的綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、熱度指標(biāo)和干度指標(biāo)。

通過提取PC1，構(gòu)建RSEI指數(shù)，各指標(biāo)相關(guān)性見表2。由表2可知，NDVI和WET的特征向量為正值，表示綠度指標(biāo)和濕度指標(biāo)對生態(tài)環(huán)境起積極作用；而NDBSI和LST為負(fù)值，表示干度指標(biāo)和熱度指標(biāo)對生態(tài)環(huán)境起負(fù)面作用，這與實際情況相符合，證明了數(shù)據(jù)的可靠性。1984—2016年RSEI均值分別為0.611、0.635、0.665、0.631和0.672。遙感生態(tài)指數(shù)呈先上升后下降再上升的趨勢，表明生態(tài)質(zhì)量先變好后變差再變好。20世紀(jì)80年代、90年代是研究區(qū)礦產(chǎn)行業(yè)開采的上升期，因為當(dāng)時環(huán)境保護(hù)意識比較淡薄，技術(shù)落后，容易出現(xiàn)侵占林地、占用土地等現(xiàn)象。受技術(shù)限制，在相當(dāng)長的時期里，菱鎂礦主要利用塊礦為原料進(jìn)行生產(chǎn)，大量粉礦未能利用，在礦區(qū)堆積，占用土地，污染環(huán)境[21]。據(jù)鞍山市國土資源局1999年的統(tǒng)計，岫巖、海城的鎂砂窯年排粉塵7.22萬t。截至2002年底，鞍山市礦山總面積達(dá)17 100 hm2，土地破壞面積10 200 hm2[22]。因此，1984年、1990年的生態(tài)指數(shù)較低，環(huán)境較差。21世紀(jì)以來，遼寧省開始規(guī)范礦山，提高資源利用率，恢復(fù)綠化。2007年起，遼寧省開始限制新建菱鎂礦山，對菱鎂礦的采礦能力進(jìn)行調(diào)整。對效益低下、規(guī)模小或工藝落后的菱鎂礦山實行關(guān)停并轉(zhuǎn)，2007年底，海城市封停礦山22家[23]。礦山開采變得更加科學(xué)有序，對環(huán)境的破壞大大減小，生態(tài)指數(shù)在2007年也表現(xiàn)出升高趨勢。2010年，城市建筑面積快速擴(kuò)大，致使生態(tài)指數(shù)再次降低。2011年以后，遼寧省開始實施青山工程，加大了礦山復(fù)墾力度，增加綠化面積。截至2013年，遼寧省共完成治理面積60.55萬hm2。其中，進(jìn)行植被恢復(fù)33.15萬hm2，超坡還林17.19萬hm2。營口市為30座礦山完成復(fù)墾，大石橋市關(guān)閉礦山5座，同時栽植經(jīng)濟(jì)林苗木150多萬株。海城市對排巖場進(jìn)行復(fù)墾，綠化面積超過30萬m2[24]。經(jīng)過治理，2016年研究區(qū)生態(tài)指數(shù)再次升高，且達(dá)到了5期時相的最高值。

表2 1984—2016年各指標(biāo)第一主成分分析Table 2 The first principal component analysis of each index from 1984 to 2016

3.2 生態(tài)質(zhì)量等級的劃分

為了直觀地分析該地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化，把經(jīng)過歸一化處理的RSEI值以0.2為間隔等距劃分為5個等級，制作RSEI分級圖(圖3)，并對各等級面積占比進(jìn)行統(tǒng)計(表3)。由表3可知，1984—2016年各期處于優(yōu)等級的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量比例分別為14.54%、12.88%、28.13%、18.73%、32.77%，整體呈波動上升趨勢；生態(tài)質(zhì)量良的區(qū)域面積最大，各期占比都在40%以上；生態(tài)質(zhì)量差的比例呈現(xiàn)先升高后下降的趨勢。

圖3 研究區(qū)各期RSEI分級圖Fig.3 Classification map of RSEI in each period of the study area

表3 研究區(qū)各期RSEI分級統(tǒng)計表Table 3 Classification statistics of RSEI in each period of the study area

3.3 海城-大石橋地區(qū)生態(tài)指數(shù)時空變化分析

為了更好地分析研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的原因，根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)，考慮研究區(qū)土地覆蓋的差異性及當(dāng)?shù)赝恋乩矛F(xiàn)狀等實際情況，運(yùn)用ENVI軟件監(jiān)督分類板塊的支持向量機(jī)(support vector machine)功能將研究區(qū)土地利用類型分類，共劃分為水域、林地、耕地、建設(shè)用地和采礦用地5種類型[25-26](圖4)，對分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(表4)。結(jié)合全球30 m土地覆蓋類型圖和Google Earth對分類結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步修正，總體精度在80%以上。

圖4 1984—2016年研究區(qū)土地利用類型分類圖Fig.4 Classification map of land use types in the study area from 1984 to 2016

由表4可知，采礦用地與建設(shè)用地面積不斷增加，尤其是建設(shè)用地，隨著城市快速發(fā)展和人口數(shù)量增加，面積不斷擴(kuò)大；1984—2010年，林地面積逐漸減少，耕地面積逐漸增加，2010—2016年，林地面積增加，耕地面積減少；該地區(qū)水域面積占比很小且變化不大。將各期RSEI分級圖與對應(yīng)的土地利用分類圖疊加，得出不同土地利用類型中RSEI指數(shù)各等級所占比例，各期統(tǒng)計結(jié)果見表5(由于水域面積過小，故不參與統(tǒng)計)。

表4 研究區(qū)各期土地利用類型占比Table 4 Proportion of land use types in each period of the study area

表5 1984—2016年各土地利用類型中不同RSEI等級占比Table 5 Proportion of different RSEI grades in various land use types from 1984 to 2016

對5期土地利用類型與RSEI等級進(jìn)行綜合分析，林地中優(yōu)等級面積不斷增加，中等等級面積不斷減少，良等級面積占比較大且比較穩(wěn)定，差等級面積和較差等級面積占比很小，因此林地對改善生態(tài)環(huán)境作用最大。早期林地中有相當(dāng)一部分中等生態(tài)區(qū)域，應(yīng)與礦區(qū)早期不合理的開采、廢棄物與粉塵的污染有關(guān)。在5期時相中，林地的生態(tài)環(huán)境得到了很好的改善，后期研究區(qū)環(huán)境變好主要是因為林地面積增加與林地生態(tài)改善的共同作用。耕地中良等級面積最大，其次是中等等級和優(yōu)等級。結(jié)合生態(tài)指數(shù)來看，生態(tài)變差時，中等等級面積增加，優(yōu)等級面積減少，生態(tài)變好時反之。由此可見，耕地對生態(tài)環(huán)境也具有一定的積極作用，但是只有使耕地保持良好的生態(tài)質(zhì)量，才能有利于總體環(huán)境，生態(tài)質(zhì)量差的耕地對改善生態(tài)環(huán)境的作用較小。建設(shè)用地的面積增加迅速，主要生態(tài)等級為中等及以下，對環(huán)境有較大的負(fù)面作用，在滿足人口增長、城市擴(kuò)張等的同時，應(yīng)協(xié)調(diào)生態(tài)環(huán)境，加強(qiáng)綠化建設(shè)，提高城鄉(xiāng)生態(tài)質(zhì)量。采礦用地占比稍有增加，生態(tài)等級主要為差和較差，對環(huán)境造成負(fù)面作用，但是差等級面積所占比例呈減少趨勢，礦山生態(tài)質(zhì)量略有改善。

對比1984年與2016年土地利用類型與RSEI值的大小，可以發(fā)現(xiàn)，雖然1984年林地面積、耕地面積更大，礦區(qū)與建設(shè)用地面積更小，更有利于生態(tài)環(huán)境，但是1984年的RSEI值反而較低。結(jié)合表5分析這種現(xiàn)象的原因，相對于2016年來說，1984年林地與耕地的RSEI值更小，林地與耕地中生態(tài)等級較低的面積所占比例較大。為了深入探究兩期RSEI值的變化原因，將1984年與2016年耕地、林地面積和綠度、濕度、干度、熱度四個指數(shù)進(jìn)行綜合分析，將經(jīng)過歸一化處理的四個指數(shù)以0.2為間隔等距劃分，分別求出林地和耕地中各個指數(shù)在不同數(shù)值范圍的分布占比，如圖5和圖6所示。

圖5 1984年和2016年林地RSEI各指數(shù)分布范圍占比Fig.5 Distribution range and proportion of RSEI indexes in forest land in 1984 and 2016

圖6 1984年和2016年耕地RSEI各指數(shù)分布范圍占比Fig.6 Distribution range and proportion of RSEI indexes in cultivated land in 1984 and 2016

相對于1984年來說，2016年耕地與林地綠度與濕度指標(biāo)都有較為明顯的改善，干度指數(shù)明顯降低，其中，林地中溫度指數(shù)也有明顯改善，耕地中溫度基本沒有變化。林地和耕地在改善環(huán)境方面有很大的潛力，特別是對于長期露天開采區(qū)域，不僅要保障綠化面積，還應(yīng)提高植被覆蓋度，積極改善林地和耕地生態(tài)質(zhì)量。研究區(qū)后續(xù)應(yīng)長期采取積極的措施進(jìn)行持續(xù)的生態(tài)治理及保護(hù)，在提高研究區(qū)植被面積的基礎(chǔ)上努力提升生態(tài)質(zhì)量。充分發(fā)揮林地與耕地對生態(tài)質(zhì)量的促進(jìn)作用，在保證發(fā)展的同時，維持良好的區(qū)域環(huán)境。

通過監(jiān)測研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況并結(jié)合土地利用，較為客觀地評價了該區(qū)域生態(tài)環(huán)境，可以為研究區(qū)生態(tài)環(huán)境治理進(jìn)展提供參考意見，為生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供了一定科學(xué)依據(jù)和決策支持，同時也對其他區(qū)域的遙感生態(tài)評價具有一定的研究意義。

4 結(jié) 論

1)分析研究區(qū)RSEI指數(shù)表明，1984—2016年間，RSEI均值呈先上升后下降再上升的趨勢，通過對RSEI值分級結(jié)果表明，1984—2016年，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量為優(yōu)的區(qū)域整體呈波動上升趨勢，生態(tài)質(zhì)量良的區(qū)域占比最大，生態(tài)質(zhì)量差的區(qū)域呈現(xiàn)先升高后下降的趨勢。

2)結(jié)合土地利用類型，分析研究區(qū)生態(tài)質(zhì)量變化的原因。在礦山大規(guī)模開發(fā)的初期，該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后、城鎮(zhèn)建設(shè)比較緩慢，林地與耕地面積大，但是采選冶工藝和生態(tài)環(huán)境建設(shè)不足，導(dǎo)致林地和耕地生態(tài)質(zhì)量不高，造成總體的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差，其后林地、耕地生態(tài)質(zhì)量變好，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量也有所提升；中期，該地區(qū)城鎮(zhèn)化推進(jìn)加快、經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展、林地面積減少，耕地生態(tài)質(zhì)量變差，從而導(dǎo)致該地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量退化；后期，自2011年遼寧省實施青山工程后，加大了環(huán)境保護(hù)力度，通過礦區(qū)復(fù)墾、植樹造林等措施，提升了林地面積與林地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量，使得總體生態(tài)質(zhì)量得到明顯改善。

3)保護(hù)林地，改善耕地，提高城鄉(xiāng)綠化面積，充分發(fā)揮林地和耕地對改善生態(tài)環(huán)境的促進(jìn)作用，是研究區(qū)應(yīng)長期采取的環(huán)境治理措施。對于生態(tài)環(huán)境差的地區(qū)，應(yīng)當(dāng)調(diào)整區(qū)域內(nèi)各礦區(qū)資源開發(fā)規(guī)劃，放棄相對劣勢資源的開采，對造成的環(huán)境污染和破壞及時采取措施進(jìn)行治理，復(fù)墾土地，植樹造林，將采礦活動對生態(tài)環(huán)境的影響降低到最小程度。