黑岱溝和哈爾烏素礦區(qū)2000—2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空格局與演變特征分析

常銘, 孟淑英, 周毅, 趙鵬, 趙玉霞, 張子凡

(1.國能數(shù)智科技開發(fā)(北京)有限公司, 北京 100011; 2.中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085; 3.中國地質(zhì)調(diào)查局自然資源綜合調(diào)查指揮中心, 北京 100055; 4.佛羅倫薩大學(xué)建筑學(xué)院, 佛羅倫薩 50121)

黑岱溝和相鄰的哈爾烏素露天煤礦作為國家能源集團(tuán)準(zhǔn)能集團(tuán)的大型露天煤礦處于中國生態(tài)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)域、黃河流域的中游核心地區(qū),自煤礦開發(fā)以來,逐年高產(chǎn)的煤礦開采量對(duì)國家煤炭行業(yè)的發(fā)展起到了積極的促進(jìn)作用,但同時(shí)隨著開采力度的加大,煤礦開采也會(huì)帶來部分負(fù)面環(huán)境效益影響,包括影響當(dāng)?shù)刂脖坏母采w情況、植被生產(chǎn)力水平,也會(huì)潛在引發(fā)如水土流失、土地荒漠化、土壤鹽漬化、地面沉降、地面塌陷、泥石流等眾多生態(tài)環(huán)境問題[1-4]。近年來對(duì)于大型露天煤礦的生態(tài)修復(fù)和保護(hù)研究工作也已成為國內(nèi)外學(xué)者研究的重大生態(tài)熱點(diǎn)問題,但研究方向重點(diǎn)圍繞著時(shí)序分析、生態(tài)功能、植被組合、土壤微生物研究等內(nèi)容[5-10],對(duì)大型露天煤礦的長時(shí)序生態(tài)環(huán)境質(zhì)量研究工作相對(duì)較為薄弱,導(dǎo)致露天煤礦無法即時(shí)掌握自身生態(tài)環(huán)境整體情況,調(diào)整生態(tài)修復(fù)工作方向。

遙感技術(shù)具有覆蓋范圍大、時(shí)序長、數(shù)據(jù)類型豐富、分辨率高、周期短等優(yōu)點(diǎn)[11-12],進(jìn)入21世紀(jì),國內(nèi)外學(xué)者利用遙感技術(shù)手段開展了大量的生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域相關(guān)工作[13]。侯湖平[2]將1987—2008年礦區(qū)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(net primary productivity, NPP)變化引入到礦區(qū)生態(tài)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)中,并構(gòu)建了礦區(qū)尺度的NPP模型。胡振琪等[14]通過分析1993—2006年榆林地區(qū)土地利用/覆被變化(land use/ land cover change, LUCC)變化,實(shí)現(xiàn)了地區(qū)的土地利用類型的數(shù)量和空間變化特征研究。徐佳等[15]通過分析神東礦區(qū)2000—2017年植被NDVI變化,得出礦區(qū)植被時(shí)空變化狀況,進(jìn)而得出礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理情況。單一指標(biāo)評(píng)價(jià)方法存在對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)利用不充分、無法全面反映生態(tài)環(huán)境狀況等問題[16],近年來部分學(xué)者采用構(gòu)建指數(shù)模型的方式開展了區(qū)域生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)工作,主要包括遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing ecological index, RSEI)[17]、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)(ecological index, EI)[18-19]和綜合指數(shù)[20-21]。相比于EI指數(shù)和綜合指數(shù),RSEI指數(shù)模型評(píng)價(jià)體系更為客觀,且由于其每個(gè)指標(biāo)均能生成可視化數(shù)據(jù)圖像,而被國內(nèi)外學(xué)者廣泛使用。

基于Google Earth Engine(GEE)遙感云平臺(tái)開展大尺度區(qū)域的RSEI指數(shù)的生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)被廣泛應(yīng)用[22]。相比傳統(tǒng)的基于ENVI軟件進(jìn)行的RSEI計(jì)算分析,可以較好地改善生態(tài)遙感數(shù)據(jù)缺失、色差和時(shí)間不一致的問題[23];可以極大地節(jié)省時(shí)間計(jì)算成本,包括前期影像預(yù)處理和影像去云、鑲嵌、指標(biāo)計(jì)算統(tǒng)計(jì)等相關(guān)工作[24-25],但在礦區(qū)尺度上利用GEE平臺(tái)開展基于RSEI指數(shù)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空分析工作比較薄弱。因此,現(xiàn)利用GEE平臺(tái)的優(yōu)越性,通過分析2000—2020年Landsat系列遙感影像數(shù)據(jù),計(jì)算黑岱溝和哈爾烏素礦區(qū)RSEI指數(shù),進(jìn)而得到21年來礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境時(shí)空變化特征,并總結(jié)礦區(qū)生態(tài)環(huán)境治理成果,進(jìn)一步保證地區(qū)自然-經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展的雙贏局面。

1 研究區(qū)概況

選取黑岱溝和哈爾烏素露天煤礦作為研究區(qū),兩礦區(qū)緊密相連,屬同一地質(zhì)構(gòu)造單元,其地處準(zhǔn)噶爾煤田中部,位于晉陜蒙交界地區(qū),行政區(qū)劃隸屬于內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市準(zhǔn)格爾旗薛家灣鎮(zhèn)管轄。礦區(qū)北距呼和浩特市127 km、薛家灣鎮(zhèn) 13 km,西距鄂爾多斯市東勝區(qū)約120 km[26-28],如圖1(a)和圖1(b)所示。地理坐標(biāo)111°10′00″E～111°22′30″E、39°39′45″N～39°48′15″N,如圖1(c)所示。兩礦區(qū)地處黃土高原地區(qū),整體地形南高北低,海拔標(biāo)高在 1 100～1 300 m,屬中溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū),礦區(qū)的臨近水系為黃河一級(jí)支流。黑岱溝煤礦自1995年開始投入開采,預(yù)計(jì)可采原煤儲(chǔ)量 1 436 Mt,設(shè)計(jì)服務(wù)年限為75年;哈爾烏素煤礦2006年開始投入正式開采,預(yù)計(jì)可采原煤儲(chǔ)量 1 730 Mt,設(shè)計(jì)服務(wù)年限為79年[28]。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study region

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究數(shù)據(jù)與預(yù)處理

為構(gòu)建RSEI指數(shù),獲取長時(shí)序遙感影像,精細(xì)刻畫礦區(qū)自煤礦開采前到煤礦開采后到目前21年間的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變情況,利用GEE平臺(tái)龐大存儲(chǔ)量和先進(jìn)運(yùn)算能力的優(yōu)勢(shì),基于T1級(jí)別Landsat 5、7、8地表反射率產(chǎn)品(surface reflectance, SR),選擇成像時(shí)間在研究區(qū)植被生長最茂盛、氣候條件相對(duì)較好的8月影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過GEE平臺(tái),基于Landsat云膜、均值合成等算法,合成2000—2020年逐年8月最小云量影像共21幅,影像分辨率30 m,時(shí)間分辨率為12個(gè)月。

2.2 研究方法

2.2.1 建立遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)

徐涵秋[17]將能夠從遙感影像中提取出來的,綠度(normalized difference vegetation index, NDVI)、濕度(WET)、干度(normalized difference building and soil index, NDSI)、熱度(land surface temperature, LST)4個(gè)與人類生存環(huán)境關(guān)系密切的因子,進(jìn)行波段組合形成的新的影像數(shù)據(jù),而后通過主成分分析,即得出RSEI指數(shù),表達(dá)式為

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

(1)

式(1)中:RSEI、NDVI、WET、NDSI、LST分別為遙感指數(shù)、綠度指標(biāo)、濕度指標(biāo)、干度指標(biāo)、熱度指標(biāo),各分指標(biāo)的計(jì)算如下。

1)綠度指標(biāo)

一般采用可以合理反映植物生物量、葉面積指數(shù)以及植被蓋度的植被歸一化指數(shù)(NDVI)代替綠度[29],其具體表達(dá)式如下。

NDVI=(ρnir-ρred)/(ρnir+ρred)

(2)

式(2)中:ρnir、ρred分別為近紅外波段和紅光波段。

2)濕度指標(biāo)

采用經(jīng)過纓帽變換的濕度分量來代表研究區(qū)土壤和植被的濕度即濕度指標(biāo)(WET)[30-31],其表達(dá)式如下。

WETTM=0.031 5ρblue+0.202 1ρgreen+

0.310 2ρred+0.159 4ρnir-

0.680 6ρswir1-0.610 9ρswir2

(3)

WETOLI=0.151 1ρblue+0.197 3ρgreen+

0.328 3ρred+0.340 7ρnir-

0.711 7ρswir1-0.455 9ρswir2

(4)

式中:ρblue、ρgreen、ρred、ρnir、ρswir1、ρswir2分別為藍(lán)光波段、綠光波段、紅光波段、近紅外波段、短波紅外1波段、短波紅外2波段的反射率。

3)干度指標(biāo)

由于礦區(qū)建設(shè)用地較多,單獨(dú)用裸土指數(shù)(soil index, SI)不能真實(shí)反映研究區(qū)干度情況,故采用建筑指數(shù)(index of building integrity, IBI)和裸土指數(shù)(SI)構(gòu)建干度指標(biāo)[32-33],其具體表達(dá)式如下。

(5)

IBI={2ρswir1/(ρswir1+ρnir)-[ρnir/(ρnir+

ρred)+ρgreen/(ρgreen+ρswir1)]}×

{2ρswir1/(ρswir1+ρnir)+[ρnir/(ρnir+

ρred)+ρgreen/(ρgreen+ρswir1)]}-1

(6)

NDSI=(SI+IBI)/2

(7)

式中:ρswir1、ρred、ρblue、ρgreen、ρnir分別為短波紅外1波段、紅光波段、藍(lán)光波段、綠光波段、和近紅外波段的反射率。

4)熱度指標(biāo)

采用地表溫度代表熱度指標(biāo)[34],首先需要將像元灰度值轉(zhuǎn)化為傳感器處的輻射亮度值,通過普朗克公式對(duì)比輻射率計(jì)算得出地表溫度[17, 35-36],其具體表達(dá)式如下。

L=gainDN+bias

(8)

T=K2/ln(K1/L+1)

(9)

LST=T/[1+(λT/ρ)lnε]

(10)

式中:L、DN、gain和bias分別為熱紅外波段的像元在傳感器處的輻射值、熱紅外波段的增益值和偏置值以及像元灰度值,其中g(shù)ain和bias可從影像的頭文件中獲取;T、K1和K2為傳感器處亮度溫度值、定標(biāo)參數(shù);λ、ρ和ε為熱紅外波段中心波長、反射率、地面比輻射率。

由于各因子表達(dá)的環(huán)境要素不同,且存在量綱差異,因此需要對(duì)以上指數(shù)進(jìn)行歸一化處理,使計(jì)算的RSEI值在0～1,表達(dá)式為

NI=(I-Imin)/(Imax-Imin)

(11)

式(11)中:NI為歸一化指標(biāo);I為原始指標(biāo);Imin為指標(biāo)I的最小值;Imax為指標(biāo)I的最大值。之后將歸一化的生態(tài)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析(principal component analysis, PCA)運(yùn)算,得到主成分PC1和PC2,為使PC1、PC2中較大的數(shù)值能夠反映研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,可進(jìn)行如下處理,獲得RSEI0,為使結(jié)果對(duì)比更加直觀,對(duì)RSEI再次進(jìn)行歸一化處理,其值越接近1代表生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。具體表達(dá)式如下。

RSEI0=PC1{f(NDVI,WET,NDSI,LST)}+

PC2{f(NDVI,WET,NDSI,LST)}

(12)

(13)

式中:RSEImin為生態(tài)指數(shù)最小值;RSEImax為生態(tài)指數(shù)最大值。以上運(yùn)算均可在GEE中通過編寫主成分分析腳本(PCA,JavaScript)計(jì)算。

2.2.2 礦區(qū)RSEI重心遷移

利用Arcgis 10.5平臺(tái)繪制兩礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量節(jié)點(diǎn)時(shí)期、不同等級(jí)RSEI重心坐標(biāo),直觀得出兩礦區(qū)21年來RSEI的遷移方向和距離,驗(yàn)證礦區(qū)生態(tài)治理的重心分布,并繪制重心變化遷移曲線。具體計(jì)算表達(dá)式[37]如下。

(14)

(15)

3 結(jié)果與分析

3.1 礦區(qū)各生態(tài)指標(biāo)結(jié)果分析

通過分析礦區(qū)擾動(dòng)區(qū)及恢復(fù)區(qū)21年來以上4個(gè)指標(biāo)及RSEI值的平均值變化情況(圖2),表明該區(qū)域2000—2020年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體變化情況為前期略有下降,后期整體提升。從2000—2005年煤礦開采初期,其生態(tài)破壞情況比較嚴(yán)重,整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較低,其中2002年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量最差(RSEI平均值為0.36),之后至2005年逐漸變好;2005—2015年,煤礦開始注重生態(tài)環(huán)境治理,其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體是穩(wěn)步上升的趨勢(shì),2015年達(dá)到最好狀況(RSEI平均值為0.57);2015—2020年,其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體較高,比較穩(wěn)定,至2020年RSEI平均值為0.54。從4個(gè)生態(tài)指標(biāo)的均值演變來看,NDVI走勢(shì)和RSEI基本一致,總體呈上升趨勢(shì),其中,2002年為最低點(diǎn)(NDVI平均值為0.34),2015年為最高點(diǎn)(NDVI平均值為0.59),NDVI與RSEI總體呈顯著正相關(guān)關(guān)系[圖2(a)];WET走勢(shì)與RSEI大體一致,總體呈上升趨勢(shì),其中,2002年達(dá)到最低點(diǎn)(WET平均值為0.33),2016年達(dá)到最高點(diǎn)(WET平均值為0.63),二者整體呈正相關(guān)關(guān)系[圖2(b)];NDSI與RSEI走向相反,總體呈下降趨勢(shì),其中2002年達(dá)到最高點(diǎn)(NDSI平均值為0.56),2013年為最低點(diǎn)(NDSI平均值為0.35),二者呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系[圖2(c)];LST走向與RSEI大體相反,其整體波動(dòng)較大[圖2(d)],其中2005年達(dá)到最高點(diǎn)(LST平均值為0.52),2017年達(dá)到最低點(diǎn)(LST平均值為0.37)。為更直觀地得出RSEI與各指標(biāo)間的相關(guān)性,利用Arcgis 10.5在每一年度的遙感影像中隨機(jī)生產(chǎn)點(diǎn)10個(gè),共得到210個(gè)點(diǎn)的RSEI值與各分指標(biāo)值,并進(jìn)行線性擬合(圖3)。結(jié)果顯示NDVI、WET、NDSI、LST這4個(gè)指標(biāo)與RSEI的R2值分別為0.255、0.01、0.31、0.004,即NDVI、NDSI是影響RSEI的主要指標(biāo)。

圖2 2000—2020年礦區(qū)各生態(tài)指標(biāo)均值和RSEI均值變化Fig.2 Changes of average ecological index and RSEI in mining area from 2000 to 2020

圖3 2000—2020年礦區(qū)各生態(tài)指標(biāo)與RSEI擬合關(guān)系Fig.3 Fitting relationship between ecological indexes and RSEI in mining area from 2000 to 2020

為更好地討論不同時(shí)間階段的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改變情況,提取2000年、2005年、2010年、2015年、2020年5個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的4個(gè)生態(tài)指標(biāo)進(jìn)行PCA分析,其生態(tài)指標(biāo)主成分分析結(jié)果顯示(表1),PC1貢獻(xiàn)率雖然較大但不足75%,選取PC1和PC2建立遙感生態(tài)指數(shù),PC1與PC2貢獻(xiàn)率之和均大于80%,表明其包含了NDVI、WET、NDSI、LST 4個(gè)指標(biāo)的主體信息,可以作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。同時(shí)4個(gè)指標(biāo)中,正值以NDVI影響較大,負(fù)值以NDSI影響更為顯著,表明植被生長情況和企業(yè)建設(shè)活動(dòng)對(duì)礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響最大,與礦區(qū)真實(shí)情況符合。

表1 礦區(qū)各生態(tài)指標(biāo)主成分分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)值Table 1 Statistical value of principal component analysis of ecological indexes in mining area

3.2 2000—2020年礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分布特征

為更直觀得出研究區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間分布特征,依據(jù)徐涵秋[17]提出的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn),將RSEI值按等間隔劃分為5個(gè)等級(jí),分別為Ⅰ級(jí)(差;0～0.2)、Ⅱ級(jí)(較差;0.2～0.4)、Ⅲ級(jí)(一般;0.4～0.6)、Ⅳ級(jí)(良好;0.6～0.8)、Ⅴ級(jí)(優(yōu);0.8～1.0)。2000年、2005年、2010年、2015年、2020年的RSEI等級(jí)分布如圖4所示,結(jié)果顯示,礦區(qū)周邊的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量要優(yōu)于礦區(qū)內(nèi)部,煤礦的露天開采對(duì)局部區(qū)域生態(tài)的破壞明顯,2000—2020年部分開采區(qū)域及周邊排土場區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量得到了明顯的改善,說明露天煤礦的恢復(fù)治理短期效果明顯,長期來看只要能做到及時(shí)治理,并不會(huì)對(duì)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有太大影響。

統(tǒng)計(jì)5個(gè)年度礦區(qū)擾動(dòng)面積及RSEI等級(jí)面積占比(表2),礦區(qū)擾動(dòng)面積逐年增加,各RSEI等級(jí)面積占整個(gè)礦區(qū)的比值每年不同。其中,2000年,Ⅰ、Ⅱ級(jí)面積占比較大為33.21%;至2005年,礦區(qū)北部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到改善,但是礦區(qū)內(nèi)部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降,Ⅰ、Ⅱ級(jí)面積占比整個(gè)礦區(qū)的32.33%;至2010年,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量整體改善,Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ級(jí)面積占比69.04%,相比于2005年提升了3.74%;至2015年,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善,Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ級(jí)面積占比69.79%;至2020年,礦區(qū)內(nèi)部部分開采區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量存在改善,Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ級(jí)面積占比提升,達(dá)到71.10%。礦區(qū)自2000—2020年,Ⅰ、Ⅱ級(jí)面積占比整體呈下降趨勢(shì),Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ級(jí)面積占比整體呈上升趨勢(shì),RSEI等級(jí)優(yōu)良地區(qū)面積占比后期略有下降。

表2 礦區(qū)不同等級(jí)RSEI面積變化表Table 2 Area change table of different grade RSEI in mining area

3.3 礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變特征

嶺回歸(ridge regression)又稱為脊回歸,是一種專門用于共線性數(shù)據(jù)分析的有偏估計(jì)回歸方法,實(shí)際上是最小二乘估計(jì)的一種改良,其對(duì)病態(tài)數(shù)據(jù)的擬合能力要強(qiáng)于最小二乘法?；贕EE平臺(tái),使用嶺回歸函數(shù),以每5年為一周期,對(duì)研究區(qū)RSEI進(jìn)行擬合,通過擬合結(jié)果斜率(scale)大小表征其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演化趨勢(shì)(圖5),其中,scale大于0表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善,且值越大改善效果越好,小于0表示生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化,且值越小惡化越嚴(yán)重。

圖5 礦區(qū)不同時(shí)期生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變特征圖Fig.5 Characteristic map of eco-environmental quality evolution in different periods in mining area

可以看出,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量轉(zhuǎn)變存在明顯的空間異質(zhì)性,2000—2020年,整體生態(tài)環(huán)境變化趨勢(shì)為惡化→變好→穩(wěn)定。2000—2005年,礦山內(nèi)部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量顯著下降[圖5(a)];2005—2010年,礦山南部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯下降,北部區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降趨勢(shì)減緩[圖5(b)];2010年后,礦區(qū)部分生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所好轉(zhuǎn),同時(shí)開采區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量趨于穩(wěn)定[圖5(c)];2015年后,研究區(qū)西南部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量明顯好轉(zhuǎn),開采區(qū)域較穩(wěn)定[圖5(d)]。

根據(jù)結(jié)果統(tǒng)計(jì),2000—2005年,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化區(qū)域面積占礦區(qū)實(shí)際擾動(dòng)面積74%以上,該時(shí)間段為礦山開采初期,原有地表植被等被大量破壞,導(dǎo)致開采區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化;2005—2010年,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化區(qū)域占礦區(qū)實(shí)際擾動(dòng)面積51%,保持穩(wěn)定區(qū)域占30%,改善面積占19%,該時(shí)段礦山向南部快速擴(kuò)張,因此南部生態(tài)環(huán)境質(zhì)量急劇下降,原北部礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化減緩,礦區(qū)北部周邊位置生態(tài)環(huán)境質(zhì)量指數(shù)有所回升;2010—2015年礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善面積占41%,主要位于礦區(qū)西部與北部周邊及中部部分區(qū)域,惡化區(qū)域占比24%,主要位于礦區(qū)東部新開采區(qū)位置。2015—2020年,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化和改善的面積分別占17%與36%,其中,西部、中部的部分區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)優(yōu)化,東部開采區(qū)質(zhì)量變化平穩(wěn),部分位置生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所惡化。

3.4 RSEI重心轉(zhuǎn)移情況

2000—2020年礦區(qū)RSEI重心遷移情況如圖6所示,可以得出,I級(jí)重心遷移幅度較大[圖6(a)],2000—2010年其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差的重心位置從黑岱溝礦區(qū)向哈爾烏素礦區(qū)轉(zhuǎn)移,與實(shí)際哈爾烏素礦區(qū)自2006年才開始開采相一致,2010—2020年,Ⅰ級(jí)重心逐步向東南部轉(zhuǎn)移,與哈爾烏素礦區(qū)開采區(qū)向東南部轉(zhuǎn)移一致。Ⅱ級(jí)重心遷移與I級(jí)重心遷移軌跡走向大體一致[圖6(b)],2020年其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的重心位置向黑岱溝礦區(qū)東南部偏移,并與黑岱溝礦區(qū)開采位置的轉(zhuǎn)移方向一致。Ⅲ、Ⅳ級(jí)重心遷移軌跡相近[圖6(c)、圖6(d)],其中2000—2010年重心遷移幅度較大,2010—2020年其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般和良好的重心向礦區(qū)東北方向偏移,與黑岱溝復(fù)墾的排土場的方向一致。Ⅴ級(jí)重心遷移幅度較大的年限為2015—2020年[圖6(e)],其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變優(yōu)的方向?yàn)楣枮跛氐V區(qū)的西部,其位置正為哈爾烏素礦區(qū)復(fù)墾的排土場位置,表明其排土場的復(fù)墾效果良好,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到了很大的改善。整體來看21年來,礦區(qū)范圍內(nèi)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量改善區(qū)域偏向于排土場所在位置,其惡化位置偏向東南方向即礦區(qū)新的開采區(qū)位置。

4 討論

4.1 RSEI指數(shù)評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性驗(yàn)證

礦區(qū)地處晉、陜、蒙交界處的黃土地區(qū),礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化與企業(yè)生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)及植被蓋度關(guān)系密切,符合實(shí)際情況。通過RSEI得出的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化情況與通過無人機(jī)航空影像數(shù)據(jù)解譯分類得到的監(jiān)測(cè)結(jié)果相一致,即2010年前,礦區(qū)以開發(fā)擴(kuò)張為主,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化情況與開發(fā)方向基本保持一致,雖在后期部分排土場因自然復(fù)綠生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所回升,但惡化區(qū)域面積占主要地位;2010年后,礦區(qū)開展了一系列恢復(fù)治理工作,通過演化趨勢(shì)可以看出,前期恢復(fù)治理效果顯著,惡化面積占比大幅下降,并在2015年后保持住了開采與復(fù)墾并重,整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量趨于穩(wěn)定,其中黑岱溝煤礦治理更注重礦區(qū)的北部,哈爾烏素礦區(qū)更注重西部的恢復(fù)治理。同時(shí),2000—2010年RSEI的分析結(jié)果也與黃丹等[26]通過1999—2011年分析的地物類型解譯得到的礦區(qū)恢復(fù)治理成果相吻合,即礦區(qū)東南部為建設(shè)活動(dòng)主要地區(qū),涵蓋開采區(qū)、裸土區(qū)、煤矸石堆場等,西北部為植被修復(fù)區(qū)。以上說明RSEI指數(shù)在黑岱溝礦區(qū)和哈爾烏素礦區(qū)中可以作為評(píng)價(jià)其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變的一個(gè)重要指標(biāo)。

4.2 GEE平臺(tái)在礦山生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)中的優(yōu)勢(shì)

企業(yè)的生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)對(duì)礦區(qū)生態(tài)環(huán)境影響很大,因此礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量相比于大區(qū)域尺度其動(dòng)態(tài)變化比較快,因此若想及時(shí)掌握企業(yè)的生態(tài)環(huán)境治理效果,并根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整生態(tài)治理政策,則需及時(shí)完成對(duì)礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的評(píng)價(jià)工作。傳統(tǒng)的基于遙感技術(shù)手段的生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià),往往只是基于單時(shí)相的遙感影像,且影像前期處理工作較多、周期較長,達(dá)不到隨時(shí)獲取,隨時(shí)評(píng)價(jià)的目的。通過GEE平臺(tái),可以無需下載、隨時(shí)調(diào)用多元遙感影像,包括高分、航空、多光譜(Landsat、Sentinel等)以及氣候、高程等數(shù)據(jù)集,并且每日進(jìn)行更新和擴(kuò)展[38],且前期影像預(yù)處理工作也可在GEE平臺(tái)上進(jìn)行,利用GEE平臺(tái)做礦區(qū)尺度的生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)工作具有極大的優(yōu)勢(shì)。研究中的RSEI指數(shù)也是利用GEE平臺(tái)計(jì)算得來,省去了傳統(tǒng)RSEI建模所需要的大量的影像下載和預(yù)處理流程。獲得的主成分分析值PC1與PC2貢獻(xiàn)率之和超過80%,說明其集中了4個(gè)生態(tài)指標(biāo)的關(guān)鍵特征,計(jì)算的結(jié)果也與監(jiān)測(cè)成果和前人地物解譯分類所反映的生態(tài)狀況相一致[26]。綜上,說明GEE平臺(tái)計(jì)算RSEI指數(shù)不僅節(jié)省時(shí)間,且評(píng)價(jià)效果較好,評(píng)價(jià)結(jié)果可靠,對(duì)于礦山的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)具有一定實(shí)用價(jià)值。

4.3 礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空演變因素探討

準(zhǔn)噶爾煤田地處黃河中游核心區(qū)域,整個(gè)煤田的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改變既與各礦區(qū)生態(tài)恢復(fù)治理的措施關(guān)系密切,同時(shí)更與國家對(duì)黃河流域生態(tài)環(huán)境治理的政策,包括一系列如長期實(shí)施的退耕還林還草、水土流失治理等生態(tài)工程密不可分。其礦區(qū)較遠(yuǎn)位置的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的改善即是國家政策的宏觀影響所導(dǎo)致的。

礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量轉(zhuǎn)變的主要區(qū)域?yàn)榕磐翀龊烷_采區(qū)區(qū)域,將礦區(qū)周邊的排土場進(jìn)行編號(hào)明確如圖7所示。結(jié)合2000—2020年各期生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間分布特征、演變特征、前人研究成果[26]以及21年來礦區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)成果可以得出,1號(hào)排土場自2005年開始生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到改善,植被開始恢復(fù),到2008年其生態(tài)環(huán)境恢復(fù)情況已達(dá)到了較為理想的狀態(tài),該排土場的生態(tài)修復(fù)基本完成,之后其生態(tài)狀況一直保持良好,至2020年其植被覆蓋度達(dá)到近80%[圖8(a)];2號(hào)排土場2000—2008年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐步改善,修復(fù)面積和植被蓋度逐年增加,至2020年其植被覆蓋度高達(dá)90%[圖8(b)];3號(hào)排土場2005—2010年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到了較大的改善,其中2008年生態(tài)環(huán)境狀改變最大,2010—2020年其植被覆蓋度也在不斷提高,至2020年覆蓋度達(dá)到近80%[圖8(c)];4號(hào)排土場生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的主要恢復(fù)期為2010—2016年,2016年后其生態(tài)修復(fù)也在進(jìn)行,植被蓋度逐年提升,但整體修復(fù)情況不如1～3號(hào)排土場,至2020年其植被覆蓋度達(dá)65%[圖8(d)];5號(hào)排土場是礦區(qū)面積最大的排土場,自2000—2020年其面積逐年增加,生態(tài)恢復(fù)治理情況較為復(fù)雜,其東南邊緣部分恢復(fù)治理在2005—2008年比較顯著,且至2020年該區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一直比較良好,其余區(qū)域由于目前并未停止使用,并處于開發(fā)和治理并重階段,其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量存在波動(dòng),但整體趨勢(shì)依然是向好,至2020年整體植被覆蓋度在60%～70%[圖8(e)]。6號(hào)排土場是哈爾烏素礦區(qū)唯一的排土場,自2006年投入使用以來便處于隨排隨復(fù)墾的狀態(tài),且逐步向東南方向擴(kuò)大,西北方向生態(tài)環(huán)境質(zhì)量逐年改善顯著,至2020年其整體植被覆蓋度達(dá)到近60%[圖8(f)]。礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差和較差區(qū)域主要是受礦區(qū)開采區(qū)向東南方向轉(zhuǎn)移影響。此外,21年來礦區(qū)周邊RSEI值波動(dòng)也比較明顯,可能是受天氣影響引起的某些生態(tài)指標(biāo)如NDVI、NDSI值改變所導(dǎo)致的,因此以RSEI作為評(píng)判礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量也具有一定的局限性。

1～5號(hào)排土場在黑岱溝礦區(qū);6號(hào)排土場在哈爾烏素礦區(qū)圖7 2020年黑岱溝礦區(qū)和哈爾烏素礦區(qū)影像圖Fig.7 Image of Heidaigou and Harwusi mining area in 2020

21年來礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的轉(zhuǎn)變說明,“邊開采、邊治理、邊恢復(fù)”的復(fù)墾模式,對(duì)于維護(hù)礦區(qū)周邊生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定是可行的,但是同時(shí)也需要注意,企業(yè)的生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)一旦超過恢復(fù)治理的力度,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境會(huì)極度轉(zhuǎn)變,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量會(huì)直線下降。因此,若想保持礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定治理與開采并重是必不可少的,且不能進(jìn)行以犧牲環(huán)境為代價(jià)的過度生產(chǎn)建設(shè)活動(dòng)。

5 結(jié)論

(1)2000—2020年礦區(qū)RSEI指數(shù)呈前期略有下降,后期整體上升狀態(tài),RSEI指數(shù)變化情況與綠度指標(biāo)(NDVI)、濕度指標(biāo)(WET)變化趨勢(shì)相一致,熱度指標(biāo)(LST)與干度指標(biāo)(NDSI)與其趨勢(shì)相反,且綠度指標(biāo)和干度指標(biāo)為主要影響因子。

(2)礦區(qū)5個(gè)年度的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化結(jié)果顯示,2000—2010年,Ⅰ級(jí)(生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差)和Ⅱ級(jí)(生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差)地區(qū)面積占比整個(gè)礦區(qū)面積比值高達(dá)33%左右;2010—2020年,Ⅰ級(jí)和Ⅱ級(jí)區(qū)域面積減少,Ⅲ級(jí)(生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般)、Ⅳ級(jí)(生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好)和Ⅴ級(jí)(生態(tài)環(huán)境質(zhì)量優(yōu))面積占比增加,至2020年高達(dá)71.10%。且Ⅰ級(jí)和Ⅱ級(jí)多分布在礦區(qū)開采區(qū),Ⅳ和Ⅴ級(jí)區(qū)域多分布在礦區(qū)排土場修復(fù)區(qū)域和礦區(qū)周邊植被蓋度較高區(qū)域,Ⅲ級(jí)區(qū)域分布范圍較為分散。

(3)通過嶺回歸函數(shù)對(duì)礦區(qū)每5年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量演變趨勢(shì)擬合結(jié)果得出,2000—2010年為礦區(qū)快速開發(fā)擴(kuò)張時(shí)期,礦區(qū)擾動(dòng)面積增長了4.0 km2,生態(tài)環(huán)境狀況惡化區(qū)域占比較大,兩個(gè)周期分別為74%與51%;2010年后,隨恢復(fù)治理工作開展,礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化面積占比大幅下降,至2015年,占比24%,而改善面積上升至41%;2015—2020年,礦區(qū)保持開采與復(fù)墾并重,整體生態(tài)環(huán)境質(zhì)量趨于穩(wěn)定,改善與惡化面積占比分別為36%與17%,惡化區(qū)域主要位于東部新增開采區(qū)。

(4)礦區(qū)不同時(shí)期RSEI不同級(jí)別重心遷移結(jié)果顯示,Ⅰ、Ⅱ級(jí)重心遷移軌跡大體一致,且至2020年向哈爾烏素礦區(qū)開采區(qū)位置轉(zhuǎn)移;Ⅲ、Ⅳ級(jí)重心遷移軌跡相近,至2020年向黑岱溝礦區(qū)的東北部的排土場方向遷移;Ⅴ級(jí)重心遷移主要是圍繞排土場方向,且至2020年向哈爾烏素礦區(qū)的排土場方向遷移。

(5)相比與傳統(tǒng)RSEI計(jì)算過程的煩瑣,以及需要大量的影像下載和預(yù)處理流程,GEE平臺(tái)可以獲取長時(shí)序的遙感影像、計(jì)算時(shí)間較短,能夠及時(shí)掌握礦區(qū)在生態(tài)治理方面工作的薄弱點(diǎn),為礦區(qū)下一步生態(tài)治理點(diǎn)明方向,且其評(píng)價(jià)效果較好、結(jié)果可靠,可以廣泛應(yīng)用于礦區(qū)尺度的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量時(shí)空探討。

(6)礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的演變主要與礦區(qū)各排土場的復(fù)墾和礦區(qū)開采區(qū)的轉(zhuǎn)移密切相關(guān),開采區(qū)所在區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況一般較差,復(fù)墾區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量一般較好,說明RSEI指數(shù)受植被生長情況和企業(yè)建設(shè)活動(dòng)影響極大。