矿山生态环境数字孪生：内涵、架构与关键技术

李全生 ，刘举庆 ，李 军，张成业，郭俊廷，王兴娟，冉文艳

(1.煤炭开采水资源保护与利用国家重点实验室,北京 102209；2.中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京 100083；3.Department of Geomatics Engineering,University of Calgary,Calgary T2N1N4；4.北京低碳清洁能源研究院,北京 102211)

煤炭具有基础能源和工业原料的双重属性，长期以来为我国经济社会的高速发展做出了突出贡献[1]。在能源属性方面，由于我国的“富煤，贫油，少气”的独特资源禀赋特点，从1949 年至今累计生产煤量达960 亿t 以上，在一次能源消费结构中占70%以上，支撑国内生产总值年均增长9.5%[2]，近10 a 来煤炭在一次能源消费结构中仍然占比60%左右，属于我国的绝对主体能源，为国家能源保供发挥了不可替代的作用[3]。作为重要工业原料，煤炭经过现代化工技术能够实现煤的清洁高效转化，生产特种油品和高端化工产品，也被广泛用于冶炼、建筑、纺织、农业种植等领域，被誉为国民经济发展的“工业粮食”[4-5]。在能源和原料的双重属性加持下，煤炭在未来较长时期内仍将扮演着重要角色。

煤炭开采会不可避免地对矿区生态环境产生破坏，带来环境污染、水土流失、地下水位下降、生态退化等一系列问题，加剧着经济社会建设与生态环境保护之间的矛盾[6-8]。党的十八大以来，国家各级政府高度重视生态环境保护，先后发布了一系列环保政策，如生态文明建设、“30·60”双碳战略等，对煤矿绿色低碳开采提出了高标准要求[9]。尤其是党的二十大提出的中国式现代化更需要煤矿开采与生态环境保护治理协调发展，以促进人与自然的和谐共生。在现实问题和战略需求的双重背景下，矿山生态环境治理成为保障国民经济发展和生态环境保护的重要举措之一，是架在“绿水青山”与“金山银山”之间的重要桥梁。因此，如何科学有效地开展矿山生态环境治理变得尤为重要，受到工业界、学术界及各级政府的广泛关注，也成为国内外学者的研究热点[10-12]。

煤矿区生态环境是承载着煤炭开采活动的一种特定的生态环境场景，往往呈现生态本底弱、扰动强度大、破坏时间长、扰动具有立体性等特点[13]。现有常规技术难以支撑矿区生态环境的高效精准监测与治理，迫切需要借助大数据、人工智能、机器人、物联网、云计算、无线通信等新一代信息技术促进矿区生态环境信息采集、管理、计算分析、可视化等全链条环节进步[14-16]。特别地，各类新一代信息技术的发展促生了数字孪生技术，为矿山生态环境治理提供新的研究视角。具体来讲，数字孪生技术具有数据共享性、过程演绎性、虚实互动性、决策自主性等典型特征，可以将真实矿山生态环境全要素融合表达，对生态演变过程动态模拟，构建一个虚拟的矿山生态环境，支撑矿山生态全过程治理的感知、表达、监测、模拟、仿真、预测与控制，以提高我国在矿山生态环境治理方面的信息化与现代化水平。

在此背景下，笔者旨在深入剖析当前矿山生态环境治理的信息化建设进展及存在的不足之处，提出矿山生态环境数字孪生技术，明确其内涵及特点，在此基础上面对新时期生态治理要求设计矿山生态环境数字孪生的总体架构和功能，并进一步介绍构建矿山生态环境数字孪生系统的技术架构及关键技术，为推进矿山生态环境治理信息化建设，实现全过程数字孪生提供理论和技术支撑。

1 矿山生态环境治理信息化现状

21 世纪初，伴随着计算机技术、通信技术的突破性进展，我国环境信息技术得到快速发展，生态环境监测与治理信息化建设拉开序幕。随后，生态环境信息化建设在“十二五”、“十三五”10 a 间得到迅猛发展，尤其是2017 年我国把生态文明建设纳入中国特色社会主义事业“五位一体”总布局的战略决策。与此同时，在矿山信息化建设方面，我国数字矿山在理论研究、技术攻关、平台研发及应用实践上同步推进，其中吴立新[17]、卢新明[18]等先后对数字矿山的概念、内涵、特征、关键技术等进行了探讨与完善；在此基础上，部分学者基于空间信息技术、三维地质建模、计算机网络通信技术等初步设计了数字矿山基础平台及系统软件[19-20]，各大矿山企业如神华集团、紫金矿业等也纷纷提出数字矿山建设方案并进行示范应用[21-22]。

在生态环境信息化与数字矿山建设并行背景下，矿山生态环境作为我国重要的一类生态环境，也作为数字矿山建设的重要一环，在信息化建设方面也取得较大进步。主要有3 方面：

(1)矿山生态环境调查监测手段的信息化现状。作为治理工作的基础前提，矿山企业和学者们采用了各式各样的调查监测技术和设备实现矿区生态要素监测与参数采集，包括：地面生态监测传感网络、三维激光雷达、地球物理勘探、航空/航天遥感平台等。例如，有些学者设计各类监测传感器如土壤温度传感器、粉尘浓度传感器、地表水质监测仪等对矿区地表温度、粉尘浓度、水质参数等生态要素动态监测[23-24]；针对煤矿开采引起的地表沉陷问题，一些学者利用水准监测网、干涉合成孔径雷达(InSAR)、三维激光雷达等技术对采煤矿区岩层、地表的移动与变形全过程监测，以预防生态地质灾害的发生[25-28]；还有学者针对地下生态要素如煤层、地质构造、地下水等，通过三维地震勘探技术、高精度探地雷达、水位传感网等手段对其进行监测，获取地下煤层构造、地下裂缝以及地下水位等信息[23,29-30]；多源遥感技术也被广泛应用到矿区生态大范围、多要素协同监测中[31-33]，如部分学者将无人机遥感技术应用到矿区地表沉陷信息提取[34]、地质灾害探测[35]、土地复垦效果监测[36]等多个方面；李军等[13]提出基于定量遥感技术的矿区生态环境监测评价技术框架，对矿区植被、土壤、水体、大气等多类生态环境要素进行综合监测。

(2)矿山生态环境数据管理与分析的信息化现状。基于各类监测手段获取的矿山生态环境信息均以数字化形式存在，为了更好地管理好这些监测数据并从中提取有价值的信息，政府、企业和学者们开展了大量的探索工作。一方面，利用GIS 和数据库技术对矿区生态环境数据实现统一管理，如曹志国等[37]基于Web-GIS 构建了矿区生态监测与管理信息系统，实现了对矿区生态环境各类监测数据、工程数据的存储、管理和展示；KIM 等[38]重点针对矿区生态环境治理环节开发了GIS 拓展模块，实现矿区地形、地质构造、采矿专题数据(如矿井、钻孔等)等信息的组织管理，为矿区生态环境修复提供数据支撑。另一方面，研究时空分析方法、数理统计法等理论方法对矿山生态环境监测数据进行深入分析，以获取矿区生态演变的过程和规律，例如一些学者针对矿区生态特定场景，提出了各种矿山生态环境质量指数[39-41]，另有学者利用回归分析、机器学习、人工神经网络等实现矿山生态演变驱动机制分析建模[42-45]。此外，云计算技术也逐渐被应用到矿山生态环境分析中，如肖武等[46-47]利用Google Earth Engine 对淮南采煤沉陷区积水变化和蒙东矿区的土地复垦过程进行了分析。

(3)矿山生态环境治理的信息化现状。为了使矿山生态环境的治理过程更自动化、更有效，学者们也尝试将信息化技术应用于治理过程中。首先，一些学者将各类矿山生态环境数据聚合成图，为生态治理规划提供基础底图如土地复垦专题图、煤矸石山地形图等[48-49]；还有学者通过各类生态指数构建评价指标体系，对矿区生态环境服务功能、治理现状、修复效果等进行综合定量评价[50-51]，为矿区生态环境治理提供客观现实依据；针对部分治理环节，一些学者通过数学模型、规则推理等方法对治理过程进行建模，为矿区生态环境治理如土地复垦面积计算、矿区用地适宜性评估等环节提供支持[52-53]，少量学者尝试将这些功能集成并开发了面向矿山生态环境治理的信息系统，如张继栋等[54]和陈英义等[55]设计开发了面向矿区土地复垦、植被恢复的信息化系统，为矿区土地修复中植被恢复潜力分析、适生植物品种选择、土地复垦方案确定等提供参考依据。

虽然矿山生态环境治理的信息化建设方面已取得许多成果，但面对新时期矿山生态治理对质量、效率和效益的高标准要求，仍然存在以下问题需要进一步解决：①现有矿山生态环境监测手段主要侧重专题性监测，例如采煤塌陷区土地损毁、地下水水位、固体废弃物堆放、排土场修复效果等，因此现有研究往往针对单一的生态环境要素，缺乏多监测平台协同、多生态要素协同的综合性立体化监测体系，不足以感知矿山生态环境的全局、高动态变化；②当前用于矿山生态环境演变过程的分析方法主要是线性回归、因子关联等简单统计方法，难以建模表达复杂的矿区生态演变过程和机制并揭示主导驱动因子，也无法实现对未来一段时间生态变化的推演预测；③矿山生态环境治理与修复主要依赖人的主观经验，例如排土场坡度设置为多少能确保水土保持功能和占地成本间达到综合最优，当前信息化手段仅停留在初级结果分析上，治理过程缺乏精准的科学决策技术支持；④ 当前矿山生态环境相关软件大都为地形地貌测量、平面方案设计等专题性软件，缺乏面向矿山生态环境治理的综合信息管理与决策支持平台，无法实现对矿山开采前、中、后全周期的变化监测、数据管理、决策支持、可视化仿真的智能分析与决策。

2 矿山生态环境数字孪生的内涵及特点

2.1 数字孪生的概念

自美国密歇根大学Michael Grieves 教授2003 年提出数字孪生概念后，数字孪生技术先后被美国防部、NASA、西门子公司等所重视，连续3 a 被国际权威IT 研究顾问咨询公司 Gartner 列为十大战略科技发展趋势之一，并被纳入德国工业4.0、美国工业互联网、中国“十四五”智能制造发展规划中。数字孪生(Digital Twin)又称为数字镜像或数字双胞胎，是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力[56-57]。由于数字孪生具有数据共享性、过程演绎性、虚实互动性、决策自主性等优势，在工业制造、航天航空、城市管理、数字医疗、娱乐游戏等社会各领域得到广泛应用。近几年来，在矿山智能化发展大趋势下，数字孪生技术也开始应用于矿业领域，如挪威Oseberg-H 油矿试点平台利用数字孪生技术实现无人化生产运作，其开发运营成本较原计划降低约20%[58]；葛世荣等[59]研究了数字孪生智采工作面系统(Digital Twin Smart Mining Workface，DTSMW)，提升智采工作面的自主感知和优化调控能力，并通过实验发现DTSMW 系统较现有远程集控中心的智能性提高了一个层级；王国法等[60]在数字孪生基础上提出了掘锚一体掘进工作面标准化、模块化高效设备配套方式，并在张家峁煤矿智能化建设实践中提高掘进效率50%。

2.2 矿山生态环境数字孪生的概念与内涵

从数字孪生的概念、特性及应用可以总结出数字孪生技术适用于高价值、复杂过程、特殊环境、高社会效益等应用场景[59,61]，而矿山生态环境治理场景天然具有这些特点。因此，为了更好地全面监测、模拟与分析矿区生态环境的变化与治理过程，迫切需要将数字孪生技术应用到矿山生态环境治理，实现矿山生态环境数字孪生系统。基于此，笔者将数字孪生与矿山生态环境治理相结合，提出矿山生态环境数字孪生(Digital Twin of Mine Ecological Environment,DTME)这一概念，并将其定义为：利用天空地多源监测手段感知矿区生态环境要素变化，借助人工智能构建生态环境演变的复杂驱动模型，在虚拟空间建立与现实矿山生态环境要素一一对应、演变过程相互映射、作用机制相互匹配的孪生系统，进而通过方案优化或反馈控制支持矿山生态环境全过程科学治理。

矿山生态环境数字孪生的内涵是依托天-空-地平台协同的多源监测技术，利用长时序生态参数定量反演技术，针对现实(物理)矿山生态环境场景中的生态要素(植被、土壤、水体、大气等)、人类活动(采矿活动、城镇开发、农牧活动等)和自然条件(气候气象、地形地貌、地质状况等)，采集它们的空间位置、状态属性和时间变化并进行数字化表达，形成孪生数据；然后，对各生态要素间的相互关联作用及人类活动、自然条件对生态要素的影响过程进行数学建模，实现对物理矿山生态环境的数字化仿真模拟，形成虚拟矿山生态环境；最终，通过将专业模型融入虚拟矿山生态环境，实现对物理生态环境的质量评价、风险预警、方案优化、推演预测、反馈控制等，来指导实际矿山生产计划与矿区生态修复治理措施等。

2.3 矿山生态环境数字孪生的特点

常规的数字矿山信息系统往往也包含生态环境信息，但它们只是存储了非常基础的矿山生态环境本底信息，且时空分辨率低、要素单一、更新缓慢，更多侧重信息管理。与之不同的是，矿山生态环境数字孪生是专门服务生态环境治理，具有对矿山生态环境的感知、表达、仿真与控制全链条高级别功能，具有以下特点：

(1)要素丰富且表达精细。通过“天-空-地”多平台协同的立体感知网络及时获取物理矿山“植-土-水-气”生态要素的空间位置、参数状态、变化过程等关键信息，对于每一种生态要素开展不同物理或生态指标(如植被的覆盖度、叶绿素含量、叶片水分等)的多尺度(千米/米/分米/厘米)、长时序(数十年)、高频次(秒/天/周)的信息采集或定量反演，实现对矿山生态环境丰富要素的精细表达。

(2)生态演变仿真模拟。通过对物理矿山生态要素与人类活动、自然条件间的关联关系、影响过程进行定量建模，在虚拟世界中以结构化形式表达要素间的关联规则，可以实现对任一个或若干个要素变化后仿真模拟矿山生态演变过程，为矿区生态环境治理提供可持续、科学精准的决策支持。

(3)虚实融合交互。物理矿山生态环境为数字孪生系统提供了真实的生态要素信息及演变过程及规律，数字孪生系统则对物理矿山生态环境进行全生命周期感知、表达、模拟、预测与控制，两者相辅相成，实现“以实补虚，以虚控实”。

(4)自我学习与动态优化。矿山生态环境数字孪生不仅可以实现对物理矿山生态环境的动态感知与模拟，还能以下一时期的真实数据为参考，通过机器学习、人工智能等技术对已构建的训练模型进行动态纠正，实现自我学习与动态进化。

3 矿山生态环境数字孪生的架构与功能

3.1 矿山生态环境数字孪生的总体架构

矿山生态环境数字孪生系统包含物理矿山生态环境(物理实体)、监测终端、孪生数据、信息链路、云边端服务、虚拟矿山生态环境(虚拟实体)和控制终端7 个部分，各部分的相互关系如图1 所示。首先利用“天-空-地”多平台协同的监测终端对物理矿山生态环境进行数据采集，与模拟数据、计算结果、其他系统数据等融合形成物理矿山的孪生数据，然后基于云边端服务的存储、计算及通信资源，并通过信息链路向虚拟矿山生态环境提供数据支撑；另一方面，以云边端服务的智能算法和领域知识为引导，创建物理矿山生态环境的数字镜像-虚拟矿山生态环境；最后，云边端服务结合虚拟矿山生态环境的状态通过控制终端调整和优化物理矿山生态环境。

(1)物理矿山生态环境。物理矿山生态环境是数字孪生的现实基石，由自然条件、生态要素、人类活动三大类因子构成且客观存在的现实复杂生态环境系统，是矿山生态环境数字孪生的研究对象。考虑到采矿活动对生态环境的影响辐射范围，矿区范围通常在平面方向上覆盖到露天采场或井工开采工作面边界外数公里范围，在竖直方向上涵盖地下-地表-地上三维立体空间。自然条件是指矿区的气候气象和地形地貌条件，包括气温、降水、日照、风速、海拔、坡度、坡向等；人类活动指矿区内存在的各类型采矿活动和非采矿活动，包括矿产采掘、加工和运输、城镇开发、农牧活动等；生态要素指矿区内形成生态系统结构和服务功能的主要要素，包括植被、土壤、水体和大气。

(2)监测终端。监测终端是由多种监测平台对物理矿山生态环境关键组成成分进行信息采集的设备，包含航天监测终端(遥感卫星、全球导航定位卫星、通信卫星)、航空监测终端(无人机、载人飞机)、地面监测网络(气象观测站、生态监测塔、视频监控、探地雷达、走航监测机器人、地表形变GNSS 监测站)、地下监测网络(井巷瓦斯浓度传感器、地下水水位/水质监测站、矿山压力监测系统)。使用各类设备对物理矿山生态环境各要素的位置、属性、状态、行为、变化等全方位监测。

(3)孪生数据。孪生数据是实现矿山生态环境数字孪生的数字底座，包括物理实体数据、虚拟体数据及领域知识3 类数据，数据格式涉及栅格数据、矢量数据、统计数据、传感器监测流数据等。物理实体数据是由监测终端获取的物理矿山生态环境的各类信息，例如矿权边界矢量数据、矿区光学卫星遥感影像、矿区地形三维点云、无人机高光谱影像、地面点GNSS 监测数据、地质结构物探数据、煤炭月开采量数据、气象站观测数据及矿区周边城镇经济社会统计数据。虚拟体数据为使用各类分析模型由物理实体数据中计算出的信息，例如矿区地表土壤含水量分布、植被叶绿素、空气粉尘质量浓度、生态环境质量分布等。领域知识则是矿山生态环境治理相关的专家经验模型、环境质量评价标准、修复效果评价标准、固碳能力计算规程等，主要用于对矿山生态环境数字孪生过程的引导。

(4)信息链路。信息链路是指矿山生态环境数字孪生的数据、信息和资源的交互通道，是整个系统各部分的连接神经。信息链路的实施采用有线通信网络(TCP/IP 协议)和无线信号传输(如4/5G、WiFi6、ZigBee 等无线通信协议)2 种方式。一方面支撑矿山生态环境数字孪生系统内部各模块之间的信息流通和深度交互，另一方面也支撑着矿山生态环境数字孪生系统与矿山其他业务信息系统(如智能采掘系统、安全监控系统、辅助生产系统)之间的通信连接。

(5)云边端服务。云边端服务是具有分布式数据存储和高性能计算能力的矿山生态云原生环境，主要提供高性能存储资源、计算资源、网络资源和专业分析模型算法，同时采用“云-边-端”协同一体化解决方案，保证矿山生态环境治理从生态要素监测到过程虚拟孪生的运转。云计算是将矿山生态环境相关计算任务拆分成若干子任务，利用公有云或私有云的分布式计算资源，完成计算过程并反馈给用户。边缘计算在物理矿山生态环境一侧建立计算能力，可以为矿山生态环境数字孪生系统运转提供资源保障。终端计算主要面向监测终端，可以实现在采集数据的同时进行分析操作，如视频摄像头的火灾即时预警。

(6)虚拟矿山生态环境。虚拟矿山生态环境是对物理矿山生态环境的数字化模拟与仿真，是物理实体中各生态环境要素的状态、演变过程和关联关系在虚拟空间下的映射和孪生。可以在计算机屏幕上向用户展示虚拟矿山生态环境，还可以通过虚拟现实技术(VR)或增强现实技术(AR)呈现虚拟矿山生态环境场景，增强虚拟生态环境的沉浸感和真实感，并提供人机交互的接口。对于企业用户，用户可在虚拟矿山生态环境中查看指定位置、指定时间、特定要素的状态及变化，也能查询生态扰动范围、土地复垦过程等；对于政府或公众用户，它可以展示矿山生态环境的健康状况和治理效果。

(7)控制终端。控制终端是针对矿山生态环境的修复治理或管理而布设的自动控制设备，是虚拟矿山生态环境对物理矿山生态环境实施控制和反馈的执行者，例如种树机器人、水肥自动配比设备、智能灌溉系统等。数字孪生系统在智能筛选出适宜种植的植物类型后，自动控制种树机器人对修复区域实施种植。又如，数字孪生系统诊断出矿区地表土壤缺少的水分、营养物质及比例后，传输指令给设备实施水肥自动配比，并控制安装在地面的智能灌溉系统对指定地点按时浇灌。

3.2 矿山生态环境数字孪生的功能

矿山生态环境数字孪生依托多平台协同监测终端对矿山开采前、中、后的生态环境多要素进行多尺度监测，并借助参数反演、时空数据管理、人工智能分析模型等实现矿山生态环境数字化表达和映射、存储、查询、计算和分析，提供矿山生态环境治理全过程、多维度决策服务，具体包括矿山生态质量动态监测与体检、矿山生态演变模拟与影响因子解析、矿山生态变化过程预测、矿山生态风险预警、智能分级分区生态修复、矿山生态修复效果评价和矿山生态环境监管7项功能(图2)。

图2 矿山生态环境数字孪生的功能Fig.2 Function of the digital twin of mine ecological environment

(1)矿山生态质量动态监测与体检。矿山生态质量动态监测与体检是基于 “地下-地表-地上”立体空间生态要素参数所构建的矿山生态质量综合评价指数，对矿山进行长时序、高频次的动态监测，定期获取不同时期矿山生态环境质量及变化。此功能犹如医生对人体的体检一样，利用综合评价指数对矿山生态进行全方位的“扫描”与“检查”，评估矿山生态健康状况并对其进行分级，包括良好、中等、较差和极差多个等级。矿山生态质量可为诊断生态退化问题提供决策参考，为矿山生态环境制定治理方案提供数据支撑，做到早发现，早干预，早治理。

(2)矿山生态演变模拟与影响因子解析。矿山生态演变模拟与影响因子解析是基于孪生数据对物理实体的历史状态和特征演化进行仿真，能够重现矿山开采“前-中-后”生态关键参数的历史演变过程，发现生态环境突变节点和变化规律，如矿区生态环境破环临界时间点等。同时，具备解析矿山生态关键参数(植被长势、土壤含水量、大气颗粒物质量浓度等)变化的驱动因子及影响程度的功能。具体来说，通过建模分离并量化采矿活动、其他人类活动和自然条件因子对关键生态参数的影响程度，划清采矿活动与其它因子对生态环境退化的责任，确定采矿活动影响的空间范围，为生态环境精准治理提供决策支持。

(3)矿山生态变化过程预测。矿山生态变化过程预测指能够预测矿山生态环境在不同开采方案(如高强度、中强度、低强度开采)和修复方案下未来5～20 a间的生态演变过程。在不同的开采方案或不同修复方案下，推演预测未来的矿区土地利用类型、生态损毁面积、植被长势、土壤养分分布等状态。此外，矿山生态变化过程预测可以向管理人员提供矿山生态环境脆弱区的位置、修复持续时间、生态退化的剧烈程度等，进一步分析矿山开采引起的生态环境演变情况，为矿山开采与生态保护协调发展下的生态修复方案优化升级提供依据。

(4)矿山生态风险预警。矿山生态风险预警是对矿山生态环境正在发生或将要发生的风险隐患进行评估，从而进行及时预警，这是矿山生态环境健康的智能警报器。通过设定风险等级评定的阈值，可以实现分级预警，以“无警情”、“四级预警”、“三级预警”、“二级预警”和“一级预警”5 种预警状态对矿山管理者进行示警。例如，出现异常情况时，能及时通过数字孪生系统中的信息链路以短信、电话、平台发出警报，提醒矿山企业和当地政府及时加强对预警区域的生态治理与保护，以避免生态灾害的发生。通过该功能，管理者也可自行查看风险等级以制定并实施针对性的防范、治理方案，促进科学有效地矿山生态环境保护与修复。

(5)智能分级分区生态修复。智能分级分区生态修复功能是基于矿区生态环境的生态扰动范围及影响程度，自动圈定自然演替区、人工管护区、生态重塑关键区的3 级分区。对矿区生态环境各分级分区进行有针对性地监测，精准把握各分级分区的修复状态，制定适用于各分级分区的修复计划。自然演替区即无需过多的人工干预也可以进行自然的修复，人工管护区需要通过适当的人工管理和护理措施进行干预，生态重塑关键区则需要实施重点生态修复工程。该功能能为“一地一策”的科学精准修复规划、提升生态修复效率效益提供保障。

(6)矿山生态修复效果评价。矿山生态修复效果评价功能可以对一个或若干矿山在生态修复进行中和结束后的修复效果进行定量评价。在资源开采前，矿山生态数字孪生系统通过长时序、高频次监测数据为修复效果评价提供生态本底状态；在资源开采过程中，矿山企业会进行适当的、有针对性的生态修复活动，利用矿山生态数字孪生系统可以进行任意一年或多年的修复效果评价，掌握修复工程的质量和进度，及时调整不合适的修复措施；在资源开采完成后，修复活动仍在继续，此时不仅能够评价当时的修复效果，还能对修复后的生态质量与采矿前的生态本底进行对比，判断生态质量是否恢复到开采前的状态。矿山生态数字孪生系统可为矿山生态修复策略的整体调整提供参考，并提出优化建议，如调整土壤改良技术，更换植物种植模式，施行水资源循环利用技术等。

(7)矿山生态环境监管。基于监测终端和实地验证相结合的方式，能精准地掌握矿山开采“前-中-后”的生态环境状态，有效地实现对矿山生态环境修复和违规开采活动的全生命周期监督与管理。对于矿山生态环境修复活动，实时在线定位生态环境的破坏位置，及时发出修复指令，“线上+线下”全程跟踪修复过程并及时指正不适当的修复措施，实现科学有效的矿山生态环境修复。对于违规开采活动，及时在线识别违规开采类型，依法发出整改警告，对违规矿山进行档案记录和重点监管，实现依法依规矿山开采及生态环境保护。矿山生态环境数字孪生的实现，有助于提高矿山生态环境监管的效果，智能、高效、准确地发现“只开采不修复”和“违规开发矿山”等行为。

4 矿山生态环境数字孪生系统构建

在充分应用新一代信息技术的基础上，构建完整的矿山生态环境数字孪生系统应开展4 个方面工作：矿山生态数字底座搭建、矿山生态数字场景构建、矿山生态演变过程模拟与预测、矿山生态治理智能决策，以实现对物理矿山生态环境的虚拟孪生与治理智能决策，总体技术架构如图3 所示。

图3 矿山生态环境数字孪生系统技术架构Fig.3 Technology framework of the digital twin system of mine ecological environment

4.1 矿山生态数字底座搭建

矿山生态数字底座主要通过矿山生态数据采集、数据融合与管理2 类技术实现，如图4 所示。①由遥感卫星、全球定位导航卫星、无人机、地面/地下监测设备/监测网络组成的矿山生态环境天空地协同监测体系，通过传感器探测获取矿山生态环境各要素的图像、视频、光谱、数值等初级信息，进而采用信号处理、模式识别、机器学习、统计建模等方法从中提取要素的位置、属性、分布及时序变化等高级信息。涉及到的环节包括：利用深度学习模型从遥感影像识别矿区地物类型及变化信息[62]，采用无人机倾斜摄影测量技术获取矿区精细数字高程模型和数字表面模型[63]，构建定量遥感模型反演矿区植被、土壤、水体、大气等理化参数[33]，利用空间插值等方法获取气象气候、地表变形、地下水位分布等信息[64]，形成矿区生态时空大数据集。②针对多源矿山生态环境数据在采集方式、空间参考、存储格式、时空尺度等方面存在差异，采用时空格网编码理论和多层级时空索引实现多源数据融合、时空基准统一和高效时空索引[65]，支撑对指定时间、指定地点、指定尺度、多要素的信息快速查询和提取。

图4 矿山生态数字底座Fig.4 Digital base of mine ecosystem

4.2 矿山生态数字场景构建

根据矿山生态环境特点，在矿山生态数字底座基础上，基于可视化仿真技术，按照“地下-地表-地上”三维空间立体化形态构建能深入刻画矿山生态的数字化场景，将大规模矿山生态要素进行精准复现，并对精细观测要素进行多维度可视分析，实现从全域视角到微观视角领域，对矿山运行态势进行全息动态感知，有效增强矿山生态数字场景的真实感和沉浸感，具体内容如图5 所示。①地下数字场景构建。利用3D MAX+BIM 建模技术构建地下矿山三维空间场景[66]，增强矿山地下空间的真实感。地质模型要素主要包括岩层、煤层、地下水等地物，人工要素包括巷道、斜井、开采工作面、钻孔、物探、矿坑充水通道等地物。②地表数字场景构建。此处重点是呈现矿山开采全过程中地表地物和地貌的变化过程，场景中地形、地貌、土地利用类型、工矿建筑设施、工矿设备、植被、水域、地表温度等元素。对有高程变化的地表元素采用3D Tiles 格式构建三维地表模型[67]，最大程度地呈现其几何形态和纹理特征，精细还原元素的真实情况；对于没有高程信息的元素采用WMS 服务协议对地物进行可视化渲染，并展示在地理信息可视化平台中。③地上数字场景构建。地上场景元素主要包括矿区地上各类气体及风速、风向、气温、粉尘质量浓度等信息，利用Unity 3D、Unreal 可视化渲染技术模拟气体的状态、分布及流动效果[68]，用专题符号来刻画气体的浓度并在矿山生态数字底座上进行复现，进而构建矿山生态地上数字场景。在生成三维模型时由于数据庞大场景复杂，在大场景浏览时引入LOD 技术[69]，采用按需渲染的方式加载模型，提高三维模型的渲染效率。

图5 矿山生态数字场景Fig.5 Digital scene of mine ecosystem

4.3 矿山生态演变过程模拟与预测

矿山生态演变过程模拟与预测旨在对矿区实现回溯历史、展示现在和预测未来，支撑矿山生态环境治理走向数字孪生。模拟与预测从历史数据中学习隐含演变过程中的规律，逐步求精，形成生态环境演变的规则。矿区生态演变是植被、土壤、水体、大气等生态要素的参数在采矿不同阶段发生的时空变化，变化过程受自然条件及人类活动的影响，影响过程具有空间异质性、时间依赖性和要素差异性。以数据驱动的思路，采用地理加权人工神经网络方法，将自然条件(如气温、降水、地形、地貌等)、人类活动(如采矿、发电、城镇开发、放牧等)数据输入至模型中，构建矿区“植-土-水-气”生态参数的时空演变驱动过程模型，计算各驱动因子对生态参数的贡献度大小[70]。基于训练得到的矿区生态要素时空演变驱动过程模型，代入未来时期的自然条件和人类活动驱动因子参数，推演预测未来不同时期矿区生态参数的演变过程和变化趋势，能及时发现生态环境损伤的薄弱参数，及其潜在的发生时间与空间位置(图6)。

图6 未来矿山生态演变预测Fig.6 Prediction of mine ecological evolution

4.4 矿山生态治理智能决策

矿山生态治理面临生态环境质量难以精准评估、生态风险不能及时预警、生态修复缺乏优化方案等问题，因此需要对矿山生态治理进行科学智能决策，实现矿山高效生产与生态精准治理相协调。矿山生态治理智能决策需要从矿山生态治理所面临的各项问题出发，依托多源大数据所获取的各类表征指标，采用人工神经网络、深度学习、层次分析法、主成分分析等处理方法，建立专业性决策模型，构建矿山生态治理智能决策的“数据-指标-模型-业务”关系图谱(图7)，以解决矿山生态治理过程中的决策问题。以矿山生态环境修复智能分级分区和矿山生态修复效果监管2 个业务决策环节为例，将所需要的数据、指标及模型进行梳理。其中，数据层包括能反映自然条件的气象站点数据、数字高程模型，能反映人类活动的煤炭生产数据、城镇GDP 数据、农牧统计数据，以及能反演各类生态要素参数的高分系列卫星影像、Landsat 系列影像、MODIS 影像、InSAR 数据等遥感影像数据。基于多源大数据，通过空间插值、指标标准化等方法计算得到坡度坡向、采矿影响强度、植被NDVI 等多种指标，为建立模型提供了基础。进而构建生态演变过程地理加权人工神经网络模型、驱动因子权重计算模型、显著性检验模型等，以支撑矿山生态环境修复智能分级分区决策服务；构建矿山土地利用类型深度学习模型、矿山生态环境质量评价模型，以支撑矿山生态修复效果监管决策服务。

图7 矿山生态治理智能决策关系图谱示意Fig.7 Relationship graph of intelligent decision of mine ecological governance

5 结语与展望

作为重点和难点的矿山生态环境治理仍然面临缺乏综合性监测体系、生态演变建模不准确、生态治理依赖专家经验、无信息化决策工具等现实问题。矿山生态环境的监测与治理迫切需要实现数据管理高效、过程可模拟、趋势可预测、决策有依据及可视化效果好，而数字孪生技术为达到上述新阶段和实现矿山生态环境治理向智能化、自主化转型升级提供了新的解决思路。

在此背景下，笔者立足于矿山生态环境信息化建设进程，讨论了矿山生态环境治理全过程数字孪生是新时期生态治理的迫切要求。在此基础上，提出了矿山生态环境数字孪生的概念并明确了其内涵，总结了其要素丰富且表达精细、生态演变仿真模拟、虚实融合交互、自我学习与动态优化的特点；然后，详细阐述了矿山生态环境数字孪生的体系架构和7 类典型功能；最后提出了构建矿山生态环境数字孪生系统的技术架构，并对系统各部分的实现方法和技术可行性进行了重点阐述。综上所述，矿山生态环境数字孪生能使治理的体系化、自动化、精准化、智能化得到实质性的提升，为矿山绿色智能开采的实现提供技术保障。

未来，伴随着我国矿山智能化进程的不断推进，完善矿山生态环境监测网是数字孪生的首要任务，尤其是面对长时序遥感影像缺失、移动传感设备不足、信息流通存在壁垒等问题，需要更多标准相统一、参数相协调的监测手段来满足孪生数据的生产；此外，需要更多的矿区样本数据来研究矿区地物自动识别、生态参数反演、演变建模、风险预警等，并通过持续更新的样本对分析模型进行修正，以保证算法模型的有效性和先进性；需要融入专家及领域知识来构建丰富的专家模型，以数据驱动和知识引导的双重方式来完善和升级数字孪生体，促进矿山生态环境孪生向更加智能化、自主决策方向演化。