山西省煤矿区生态现状评价

霍海鹰，任书樣，彭可平，侯 玮

(1.河北工程大学 建筑与艺术学院，河北 邯郸 056038；2.中煤平朔集团有限公司井工一矿，山西 朔州 036006；3.河北工程大学 矿业与测绘工程学院，河北 邯郸 056038)

煤炭资源的开采对周边环境造成的影响日益引起人们的关注[1]。当前，我国积极推进“碳中和”“碳达峰”等目标的实现，习近平总书记也在2020年两会期间提出“持续推进生态文明建设，加强生态文明建设的战略定力”[2]的重要指示。此外自然资源部发布的《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划(2021—2035年)》，提出加速矿山生态修复工作的要求[3]，因此对煤矿区生态现状进行评价，对指导生态修复工作有着重要的现实意义。

生态评价包括地形、土壤、植被类型等多方面，即以生态学相关概念与方法为基础对矿区现状进行评价[4]。从生态学角度出发，主要可分为三类，首先，生态敏感性能够评估生态环境的敏感程度，是保护生态环境和实现可持续发展的重要前提[5]。其次，生态源地能够识别具有重要生态功能和价值的区域，是保护生态环境和实现可持续发展提供重要支持[6]。最后，生态安全格局评价可以综合评估系统的空间结构、生物多样性、景观格局等因素，为保护生态环境和实现可持续发展提供科学依据[7]。国内外学者针对煤矿区生态评价积极开展了相关研究，苗译伟[8]等人对山西省三个露天煤矿的土壤污染程度进行评价，提出了边开发边修复的生态规划策略；胡振琪[9]等人分析了山西省大同市煤矿的土壤有机物含量，提出了提高生物多样性的生态修复方案；李思佳[10]等人对山西省北部矿区的植被指数进行评价，分析了矿区活动对植被的影响；吴树荣[11]等人对特定煤矿区的土地利用类型和影响因子分析了其异质性和迁移性；王行风[12]等人对山西省潞安矿区进行生态累积效应进行评价。当前针对煤矿区生态现状的研究主要集中在单个或者多个煤矿区，从宏观角度出发的研究较少，对未来煤矿区生态修复工作缺乏统一指导。本文以山西省为例，对当前生态现状进行梳理，以期为山西省煤矿区生态环境治理和修复提供理论依据，为政府和企业后续开展生态修复工作提供数据支撑。

1 研究区域概况

山西省位于中国中部地区，地处中纬度内陆的高原地带，西部与陕西以黄河为界，东南以太行山与河南、河北隔山相望，北部与北京、天津以及内蒙古毗邻，总体面积约为15.67万km2。截至目前，山西省是中国煤炭资源最丰富的地区之一，煤炭资源储量占中国煤炭总储量的1/3以上[13]。作为中国主要煤炭生产和供应地区，其产出的煤炭质量较高，同时外销的价格较低，为国内众多地区提供了长时间的能源供应。但随着煤炭开采工作的进行，山西省环境污染问题日益严重[14]。当前山西省政府逐步开始推动煤炭产业进行转型升级，大力发展清洁能源以及新能源产业，同时积极开展煤矿区的生态修复工作，已经逐步向绿色、可持续发展的方向前进[15]。

2 数据获取及研究方法

2.1 数据获取

2.1.1 山西省煤矿区数据获取

山西省内煤矿区较多，本研究以获取兴趣点(POI)代表煤矿区的位置分布。利用JAVA爬虫程序，通过高德地图控制台创建新应用获取Key，以“矿产公司”为关键词获取山西省煤矿POI点的分布情况，共获取到865条数据，包括煤矿区的经纬度以及所在省市县的详细地址。由于获取到的数据存在非本次的研究对象，不能代表煤矿开采的地点，因此经过筛选后共保留788条数据，如图1所示。

图1 山西省煤矿区分布Fig.1 Distribution of coal mine area in Shanxi Province

据统计，煤矿点个数从大到小依次为晋中市、吕梁市、临汾市、长治市、朔州市、忻州市、晋城市、大同市、太原市、阳泉市、运城市，占比分别为17.64%、16.88%、12.44%、12.31%、8.25%、7.36%、6.98%、6.47%、5.08%、4.44%、2.16%。

2.1.2 山西省土壤数据获取

土壤性质对生态修复工作至关重要，不同的土质会影响生态修复工作的难度，例如高山土、盐碱土等土质在进行生态修复工作时需要投入更多的人力和物力[16]。本研究在中国科学院资源环境科学与数据中心网站获取全国土壤数据，导入到GIS中经裁剪后获取到山西省的土壤数据，并利用自然断点法进行重分类，如图2所示。

图2 山西省土壤类型分布Fig.2 Distribution of soil types in Shanxi Province

2.1.3 山西省高程数据获取

高程数据用于本次研究中对于煤矿区生态敏感性分析以及后续生态阻力面识别和生态安全格局评价使用。通过地理空间数据云网站进行下载，该数据是美国NASA和日本METI联合发布的ASTER GDEMV2的30 m分辨率数字高程数据，由新一代对地观测卫星TERRA卫星观测结果完成。时间为2020年，将下载后的数据导入到GIS中进行拼接和裁剪后如图3所示。数据显示，最低值为201 m，最高值为3072 m。

图3 山西省高程分布Fig.3 Elevation distribution in Shanxi Province

2.1.4 山西省植被指数数据获取

植被指数(简称NDVI)数据能够表达出植被覆盖率以及植物的生长状况，常用来作为植被宏观监测的重要指标[17]。本次数据通过LAADS DAAC网站进行下载，数据来源于NASA的TERRA卫星，其植被指数分辨率为250 m。将下载后的数据导入到MRT软件进行预处理，处理后导入到GIS中进行裁剪，如图4所示。

图4 山西省NDVI数据Fig.4 NDVI data of Shanxi Province

2.1.5 山西省土地利用数据获取

土地利用数据是国土空间规划的基础，能够反映出当前研究地的土地利用现状[18]。本次数据从GlobeLand30网站下载，该数据是自然资源部向社会发布的全球地表覆盖数据，发布时间为2020年，精度为30 m。土地利用类型包括耕地、林地、灌木、草地等共9种，如图5所示。

图5 山西省土地利用数据Fig.5 Land use data of Shanxi Province

2.2 研究方法

针对获取到的数据进行空间分析，利用ArcGIS软件进行叠置分析、缓冲区相交分析、形态空间格局分析(简称MSPA)和最小累计阻力模型分析(简称MCR)，运用AHP层次分析法确定因子权重，重分类以及自然断点法对获取到的数据重新分级。

2.2.1 空间分析方法

简单的空间分析包括叠置分析以及缓冲区相交分析。叠置分析是指将获取到的不同类型的数据在空间上叠加后进行综合分析；缓冲区相交分析是以某一兴趣点(POI)为中心，通过构建不同距离的缓冲圆形区域，从而对兴趣点(POI)影响的范围与其他类型数据相交后的结果进行统计分析。

复杂的空间分析包括MSPA分析和MCR分析。这两者能够识别研究区域的生态源地，构建生态安全格局，为生态修复工作提供有力的依据和支撑。MSPA基于数学形态学原理，通过对图像进行识别后，对二值栅格数据进行处理，从而能够选出与矿区周边连接都较高的生态源地，具有需求数据量较少、处理数据清晰简单、评价模型较为准确等特点[19]。MSPA分析方法需要将土地利用数据分为前景和背景两类，前景数据包括核心区(Core)、孤岛(Islet)、孔隙(Perforation)、边缘区(Edge)、连接桥(Bridge)、环岛(Loop)、以及支线(Branch)7类景观类型[20]。

MCR模型是基于MSPA分析得出的生态源地从而进一步确定目标区域内部的最小累计阻力[21]。该方法是指某一点到目标区域过程中所需要克服的总生态阻力模型。在分析的过程中，阻力越大，代表该点距离生态源地越远；阻力越小，代表该点距离生态源地越近。该模型从源地、距离以及阻力三个方面出发，能够反映出物种运动的方向，体现了源地与源地之间的相互联系。具体计算方法见式(1)。

2.2.2 量化分析方法

量化分析方法包括AHP层次分析法、重分类以及自然断点法。其中AHP层次分析法多用于对数据进行定性和定量分析，确定各项指标的权重。重分类和自然断点法在ArcGIS软件的工具箱中进行，重分类主要对数据进行重新分类，自然断点法在确定分组个数的前提条件下，通过对分组与分组之间的数据断点进行比较，从而使所得到的类别中的平方差之和最小。

3 生态现状评价

本次研究从煤矿区生态敏感性、生态源地以及生态安全格局三个方面进行评价[22]，通过量化分析，以期获得山西省煤矿区生态现状。

3.1 煤矿区生态系统敏感性

生态系统敏感性受多方面的影响，仅凭单个因子或者几个因子很难准确反映出目标地块的生态系统敏感性。因此本研究选择具有主导性和代表性的因子作为生态系统敏感性分析的主要因子。结合吴金华[23]、陆艺杰[24]、杨志峰[25]、尹海伟[26]等的研究成果，最终选取坡度、坡向、高程、植被指数(NDVI)以及土地利用作为生态系统敏感性分析的五个因子，通过自然断点法以及上述研究成果的基础上，对不同因子进行分类，将生态系统敏感性分为非敏感、低敏感、中敏感、高敏感以及极高敏感五个等级，具体分类、敏感性等级以及在GIS中对各等级赋值见表1。

表1 生态因子敏感性等级划分Table 1 Classification of sensitivity of ecological factors

将获取到的数据导入ArcGIS中，对五个因子进行重分类，对重分类后的五个因子采用AHP层次分析法计算权重，计算结果见表2。利用ArcToolbox中栅格计算器对五类因子计算后得到如图6所示。

表2 因子权重选取Table 2 Factor weight selection

图6 山西省生态系统敏感性Fig.6 Ecosystem sensitivity in Shanxi Province

将山西省煤矿区POI点与生态系统敏感性通过ArcGIS属性相连接，导出属性表后，数据整理如图8所示。位于生态极高敏感地区的煤矿共有7处，占比0.89%，其中主要集中在长治市(共3处)，临汾市(共2处)，晋中市(共1处)以及晋城市(共1处)；位于生态高敏感地区的煤矿共有38处，占比4.82%，其中主要集中在临汾市(共15处)，晋中市(共7处)，忻州市(共4处)以及吕梁市(共4处)；位于生态中敏感地区的煤矿共有117处，占比14.85%，其中主要集中在晋中市(共25处)，吕梁市(共19处)，忻州市(共16处)以及临汾市(共14处)。

综上所述，有79.44%的煤矿区位于生态非敏感以及低敏感地区，仅有5.71%的煤矿区位于高敏感和极高敏感地区，这些煤矿区的生态修复的工作迫切性较高，需尽快开展生态修复工作从而保护周边环境。

3.2 煤矿区生态源地

3.2.1 生态源地识别

生态源地是生态修复工作中的重点保护对象，对生态安全绿色发展具有重要的意义。本研究根据MSPA分析方法对山西省行政区范围内进行源地识别。在本研究中前景数据主要包括林地、草地、灌木、水体以及湿地五类用地，通过ArcGIS软件的重分类工具将用地类型重分类为前景和背景两类数据后，导入到GTB-3.0软件中进行MSPA分析，分析结果通过ArcGIS可视化后如图7所示。

图7 MSPA生态源地识别Fig.7 MSPA ecological source identification

本研究选取核心区中面积大于10 km2的土地斑块作为山西省生态源地，结果如图8所示，后续基于此范围对生态源地现状进行评价。

图8 山西省生态源地Fig.8 Ecological source of Shanxi Province

各市生态源地分布存在较大的区别，通过ArcGIS空间连接后，对山西省不同市的生态源地面积统计如图9所示。其中各市生态源地面积较大的为忻州市、吕梁市以及晋中市，分别为1.25万km2、0.82万km2、0.79万km2，占比分别为20.59%、13.60%、13.01%；生态源地面积较小的为朔州市、阳泉市以及运城市，分别为0.19万km2、0.24万km2、0.32万km2，占比为3.13%、3.89%、5.27%。

图9 山西省各市生态源地面积Fig.9 Ecological source area of Shanxi Province

3.2.2 煤矿区影响生态源地范围

煤矿区影响生态源地的范围可以作为判断煤矿区对生态环境破坏的程度，当影响面积越大时，破坏程度越高，因此能够作为判断生态现状的依据[27]。本研究通过对煤矿点进行缓冲区分析，可以得到不同影响范围下生态源地受影响的面积。

针对山西省内煤矿区众多，情况复杂，不同大小的矿区对其周围环境的影响程度不同，因此本文选取5、10、20 km作为多层缓冲区，对其影响范围如图10所示。

图10 煤矿区影响生态源地范围Fig.10 Coal mining area affects the ecological source area

为了进一步量化山西省各煤矿区对生态源地影响的面积，将多环缓冲区与生态源地相交，相交区域与山西省行政区进行空间连接，得到各市生态源地受煤矿区影响面积的大小。在20 km缓冲区范围内，煤矿区对生态源地影响面积较大的为忻州市、吕梁市、临汾市、晋中市以及长治市，影响面积分别为0.55万km2、0.3万km2、0.26万km2、0.25万km2、0.2万km2，占比分别为23.94%、13.11%、11.17%、10.72%、8.77%，这些城市生态源地受煤矿区的影响范围较大，生态修复工作之后可以得到较高收益；受影响面积较小的为阳泉市、朔州市、太原市、运城市、晋城市、大同市，影响面积分别为0.06万km2、0.08万km2、0.13万km2、0.13万km2、0.14万km2、0.19万km2，占比分别为2.80%、3.49%、5.54%、5.76%、6.30%、8.40%，这些城市受影响范围较小，在后续生态修复工作中可恢复面积小，生态服务的价值增加小。在10 km缓冲区范围内，煤矿区对生态源地影响面积较大的为忻州市、晋中市、临汾市、吕梁市，影响面积分别为0.27万km2、0.15万km2、0.13万km2、0.128万km2，占比为24.63%、13.72%、12.33%、11.82%，这些城市在后续需要修复大量的生态源地，以减少煤矿区的影响；受影响面积较小的为阳泉市、运城市、朔州市，影响面积分别为0.026万km2、0.032万km2、0.033万km2，占比为2.64%、3.04%、3.08%。在5 km缓冲区范围内，煤矿区对生态源地影响面积较大的为忻州市、临汾市、晋中市，影响面积分别为0.12万km2、0.09万km2、0.08万km2，占比为21.68%、15.59%、14.91%，这些区域在后续生态修复工作中，可以进一步扩大现有的生态源地面积。

3.3 生态安全格局水平

本文从“源地—阻力面—最小距离成本—安全格局水平”的角度进行研究，以高程、土壤条件以及土地利用类型构建生态阻力面[28]，设置1、3、5、7、9五个阻力值，并对三个阻力因子进行相应的等级划分，通过AHP层次分析法确定不同因子的权重，见表3。

表3 阻力因子分类及权重Table 3 Resistance factor classification and weight

在ArcGIS中通过重分类后对三个阻力因子进行阻力面生成，根据所得权重利用栅格计算器从而确定山西省煤矿区的生态综合阻力，如图11所示。综合生态阻力值高的煤矿区主要分布在大同市、太原市、朔州市、晋城市等地区，说明这些地区在后续开展矿区生态修复的工作中需要考虑的因素更多，实施起来更加困难；综合阻力值低的煤矿区分布在忻州市、运城市、吕梁市等地区，这些地区在后续的生态修复工作中治理难度较低。

图11 生态综合阻力值Fig.11 Ecological comprehensive resistance value

根据生成的综合生态阻力值进一步生成最小累计成本距离值，如图12所示。成本距离小的有忻州市、吕梁市、晋中市、阳泉市等地区，这些地区在后续的生态修复工作中，生态安全格局水平较高，因此在治理时所需要花费的成本较少；成本距离较大的有朔州市、运城市、长治市、临汾市等地区，这些地区自身的生态阻力值较大，并且距离城镇用地较远，在后续人工治理中所需要花费的成本较大，可以考虑在生态修复工作中以自然修复为主对其进行修复。

图12 煤矿区距生态源地最小累计成本距离Fig.12 Minimum cumulative cost distance between coal mining area and ecological source area

在ArcGIS中对生成的最小累计成本距离进行空间聚类分析，将生态安全格局水平分为高、较高、中等、较低、低五个等级，如图13所示。矿区生态安全格局水平高的面积占9.91万km2，主要为忻州市、阳泉市等地区；矿区生态安全格局水平较高的面积占2.70万km2，主要为吕梁市、临汾市等地区；矿区生态安全格局水平中等的面积占1.63万km2，主要为大同市、太原市等地区；矿区生态安全格局水平较低的面积占1.02万km2，主要为运城市、晋中市等地区；矿区生态安全格局水平低的面积占0.42万km2，主要有朔州市、运城市、长治市等地区。综合来看，山西省煤矿区的生态安全格局整体水平较高，大部分分布在山西省的中部，例如忻州市、阳泉市、吕梁市等地区，仅有少数生态安全格局水平较低的矿区分布在朔州市、运城市、长治市等地区。

图13 山西省煤矿区生态安全格局水平Fig.13 Ecological security pattern level of coal mine area in Shanxi Province

4 结 论

1)从生态学的角度出发，综合考虑生态敏感性、生态源地和生态安全格局等多个因素，得出了煤矿区对周边生态环境的影响程度，并分析了不同市煤矿区的生态安全格局水平。

2)研究发现，长治、临汾、晋中等市位于生态敏感性高的煤矿区较多，同时影响生态源地的面积较大，并且朔州、运城、长治等市的煤矿区生态安全格局较低。这些煤矿区的开采和利用已经对生态环境带来了严重的破坏和影响，需要采取有效的生态修复措施以保护当地的生态安全和可持续发展。

3)本研究针对山西省煤矿区生态现状展开评价，原有的研究主要集中在单个煤矿区或者几个煤矿区，评价内容较为单一。本研究包含了煤矿区影响周边生态环境的多个方面，能够为相关部门和决策者提供参考，有助于制定科学有效的生态管理策略，推动生态可持续发展，为煤矿区的生态修复和可持续发展提供了一些有价值的思路和建议。但本文仍存在着一定的局限性，研究结果基于现有的数据和模型，可能存在一定的不确定性，因此在未来的研究可以进一步完善数据收集和分析方法。与现有的研究相比，本研究在评价方法和结果的全面性上有所突破，为后续制定生态保护和恢复方案提供数据支撑。然而，仍需要进一步的研究来完善评价方法、验证评价结果，并制定更具体的管理策略，以实现山西省煤矿区的生态可持续发展。