宮傳剛,嚴(yán)家平,陳孝楊,徐良驥,劉 杰,喻懷君
(1.安徽理工大學(xué) 地球與環(huán)境學(xué)院,安徽 淮南232001;2.安徽理工大學(xué) 測(cè)繪學(xué)院,安徽 淮南232001;3.安徽淮北礦業(yè)集團(tuán)公司,安徽 淮北235006)
煤炭作為最重要的礦產(chǎn)資源之一,在我國能源結(jié)構(gòu)中占有舉足輕重的地位,然而,煤炭資源在開發(fā)過程中產(chǎn)生的環(huán)境負(fù)效應(yīng)卻不容忽視[1]。隨著工業(yè)化進(jìn)程的加快,我國對(duì)能源和原材料的需求急劇增加,隨之改變和破壞地球表面和巖石圈的自然平衡,產(chǎn)生采煤塌陷區(qū)等一系列人為引發(fā)的地質(zhì)環(huán)境問題[2]。目前,3S技術(shù)不僅被廣泛應(yīng)用于土地適宜性評(píng)價(jià)[3]、水質(zhì) 監(jiān)測(cè)[4]、景觀格 局變化分析[5]、碳匯價(jià)值研究[6-8]等多方面,同時(shí)在礦區(qū)土地利用變化分析方面也表現(xiàn)突出[9]。
近年來,我國大部分礦區(qū)采用因地制宜的復(fù)墾辦法對(duì)采煤塌陷區(qū)進(jìn)行治理并取得了顯著的效果。對(duì)于我國這個(gè)土地資源相對(duì)貧乏的國家,這些措施有利于緩解人地矛盾 改善被破壞區(qū)的生態(tài)環(huán)境提高土地利用率等[10,11]。
淮北礦區(qū)已探明的煤炭儲(chǔ)量超過80億t,是我國重點(diǎn)建設(shè)的大型煤炭生產(chǎn)基地之一。多年來,淮北煤礦為國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)和能源安全做出重要貢獻(xiàn),但由于煤炭的開采,礦區(qū)環(huán)境的改變和破壞也隨之產(chǎn)生。伴隨著礦區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人口的快速增長,對(duì)礦區(qū)塌陷區(qū)的土地復(fù)墾重新利用迫在眉睫[12,13]。
閘河礦區(qū)位于安徽省北部,總面積約200 k m2,屬于淮北市煤炭資源開發(fā)歷史最早的礦區(qū)之一。區(qū)內(nèi)包括楊莊礦、朱莊礦、張莊礦、岱河礦、石臺(tái)礦、朔里礦、袁莊礦、沈莊礦、孟莊礦和毛郢孜礦等多個(gè)煤礦,在煤炭資源開發(fā)之前,礦區(qū)的土地主要以農(nóng)業(yè)用地為主。自上世紀(jì)九十年代以來,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和礦區(qū)資源的持續(xù)開采,礦區(qū)內(nèi)土地利用情況發(fā)生顯著變化,其中塌陷塘和矸石山對(duì)土地的浪費(fèi)和破壞顯得尤為突出。為了研究閘河礦區(qū)內(nèi)本世紀(jì)以來土地利用的動(dòng)態(tài)變化情況,本文開展了以下一系列調(diào)查及研究。
本次研究采用2000年6月、2006年5月的Landsat5 T M遙感數(shù)字影像和2013年5月的Landsat8 OLI遙感數(shù)字影像,條帶號(hào)均為(122,036)為數(shù)據(jù)源,云量均小于5%。輔助資料為研究區(qū)地形圖、礦區(qū)地面變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、礦區(qū)資源開發(fā)與利用現(xiàn)狀圖。現(xiàn)場(chǎng)綜合調(diào)查包括地面塌陷區(qū)及塌陷水域分布、塌陷區(qū)土地復(fù)墾及利用情況、復(fù)墾植被類型、地表物質(zhì)組成、復(fù)墾年限等信息。其他信息包括研究區(qū)30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)、行政區(qū)劃圖及統(tǒng)計(jì)年鑒等。
研究方法主要采用基于ENVI的遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理、目視解譯地面景觀特征提取及其時(shí)空變化分析、研究區(qū)土地利用變化過程分析等3個(gè)方面[14,15]。
利用ENVI 4.8軟件對(duì)影像進(jìn)行幾何精校正,校正的平均誤差控制在0.5個(gè)像元內(nèi);采用“6S模型”進(jìn)行大氣輻射校正;采用傅立葉變換進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理;根據(jù)研究區(qū)范圍進(jìn)行裁減。
將處理后的遙感影像導(dǎo)出,利用Arc GIS 10.1的空間分析模塊處理 分析研究區(qū)空間數(shù)據(jù)信息結(jié)合遙感分類圖、最新交通圖、地形圖及礦區(qū)CAD圖進(jìn)行矢量化,細(xì)化出每個(gè)礦的塌陷范圍、塌陷水域范圍、治理情況等[16]。
在參考國內(nèi)外的土地利用分類系統(tǒng)后,基于調(diào)查研究區(qū)的土地利用狀況,建立研究區(qū)土地利用/土地覆蓋分類體系,包括水域、建筑用地、林地、耕地、灌草、裸地六大類。通過目視解譯[17]選取訓(xùn)練樣本,并采用最大似然法對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類[18]。
為了驗(yàn)證分類結(jié)果準(zhǔn)確性,采用混合矩陣重采樣的方法來檢驗(yàn)分類結(jié)果[18-19]。Kappa系數(shù)均超過最低標(biāo)準(zhǔn)0.7,表明分類精度較高,見表1。統(tǒng)計(jì)分類后各土地利用類型像元個(gè)數(shù),結(jié)合影像分辨率計(jì)算出各土地利用類型的面積及所占比例如表2所示。
表1 分類精度匯報(bào)表
表2 2000年、2006年、2013年各土地利用類型的面積及所占比例
對(duì)2000年、2006年、2013年分類后的圖像進(jìn)行比較,可以得出6種土地利用類型在不同時(shí)期的面積變化情況,見表1。研究區(qū)的主要土地利用類型為建筑用地和耕地。2000~2013年這13年間城市建筑面積明顯增加,由2000年的34.10 k m2增加到2006年的72.81 k m2,再增加到2013年的102.52 k m2,分別增加了113.52%和40.80%;耕地面積持續(xù)下降,由2000年的118.91 k m2下降到2006年的88.24 k m2,再下降到2013年的63.71 k m依次降低了25.79%和27.80%水域面積有所下降,由2000年的21.47 k m2下降到2006年的14.82 k m2,再下降到2013年的13.81 k m2,依次降低了30.97%和6.82%;林地、灌草、裸地所占面積很小,變化不大。
礦區(qū)各種土地利用類型在其土地總面積中所占的比例在不同的時(shí)期也有不同變化趨勢(shì)。城市建筑比例變化最為明顯,由2000年的18.86%增加到2006年的40.23%,再增加到2013年的56.66%。耕地面積下降最為明顯,在2000年時(shí)占65.76%,2006年減小到48.76%,2013年又減小到35.21% 水域面積持續(xù)緩慢減小 林地 灌草 裸地面積所占比例很小,比例變化不大。
基于ENVI4.8,通過對(duì)礦區(qū)不同時(shí)期的土地利用圖進(jìn)行空間疊加運(yùn)算,求出各時(shí)期土地利用類型的轉(zhuǎn)移矩陣,對(duì)其進(jìn)一步分析土地利用變化過程。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣?yán)玫貓D代數(shù)法求得,
式中:Ai為研究區(qū)土地利用類型轉(zhuǎn)移代碼;Bk為研究區(qū)前一時(shí)期的土地利用情況;Bk+1為研究區(qū)后一時(shí)期的土地利用情況,如表3、表4所示。
表3 閘河礦區(qū)2000~2006年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣
表4 閘河礦區(qū)2006~2013年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣
通過分析土地利用轉(zhuǎn)移矩陣可以得出,林地、灌草、裸地的總面積都很小,對(duì)土地利用變化影響不大。2000~2006年期間,城鎮(zhèn)建筑面積的迅速增加主要來源于耕地,另一部分來源于水域的復(fù)墾,有27.14%的耕地(32.72 k m2)和34.85%的水域(7.35 k m2)轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)建筑用地;耕地面積迅速減少,有30.08%轉(zhuǎn)為建筑用地,2.39%轉(zhuǎn)為水域見表3。2006~2013年期間,有38.17%的耕地(33.68 k m2)和32.58%的水域(4.83 k m2)轉(zhuǎn)為城鎮(zhèn)建筑用地見表4。
研究區(qū)地下水水位較高,在塌陷區(qū)易形成常年積水區(qū),且不同季節(jié)面積有所不同,冬季積水面積約為夏季85%。利用2013年5月的數(shù)字遙感影像,基于Arc GIS 10.1的分析、統(tǒng)計(jì)功能對(duì)研究區(qū)現(xiàn)狀分類圖進(jìn)行分析,得出現(xiàn)階段礦區(qū)各礦塌陷情況見表5。
表5 不同礦井分布范圍 地面塌陷及塌陷積水水域分布
由表5可知,隨著煤炭資源的開采,楊莊礦和朔里礦塌陷導(dǎo)致的水域面積較大,其中楊莊礦塌陷面積17.25 k m2,占楊莊礦總面積的53.69%,塌陷水域面積4.27 k m2,占礦區(qū)總面積的13.29%;朔里礦塌陷面積10.97 k m2,占礦區(qū)總面積64.75%,塌陷水域面積4.03公頃,占礦區(qū)總面積的23.79%。岱河礦、袁莊礦、沈莊礦、孟莊礦、毛郢孜礦等礦由于地勢(shì)高、開采煤層薄等原因,使得塌陷水域面積較小,僅占礦區(qū)總面積2%左右。
近年來礦區(qū)開采強(qiáng)度大幅增加,但塌陷區(qū)水體面積卻在緩慢減少,尤其體現(xiàn)在岱河礦、石臺(tái)礦。分析其原因有下:①多煤層礦井,下部煤層的開采主要影響的是原始沉陷區(qū)的塌陷深度,對(duì)沉陷區(qū)面積增大影響不大 ②在沉陷幅度較小的區(qū)域 當(dāng)?shù)卣图瘓F(tuán)多數(shù)采用充填和挖深墊淺的方式進(jìn)行復(fù)墾。隨著復(fù)墾力度的加大,老塌陷區(qū)水域面積逐漸變小。③岱河礦、石臺(tái)礦等北部礦井煤炭資源分布區(qū)有煤層淺、可采煤層厚度小、地勢(shì)高等特點(diǎn),使得其開采區(qū)塌陷去水域面積較小。
驅(qū)動(dòng)力是指導(dǎo)致土地利用方式和土地利用類型發(fā)生改變的主要因素。影響土地利用類型面積變化的因素主要有自然和社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩個(gè)方面。在短時(shí)間尺度內(nèi),氣候、土壤、水文等驅(qū)動(dòng)力對(duì)耕地面積變化的影響較小不予考慮[20]。在本研究中,城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積持續(xù)增加,且有增幅變大的趨勢(shì)。城鎮(zhèn)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的驅(qū)動(dòng)力主要體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平和人口等方面[21-22]。以1999~2013年的為例,分析研究區(qū)城鎮(zhèn)迅速擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)力。
近年來,淮北市的經(jīng)濟(jì)建設(shè)得到持續(xù)快速的發(fā)展,見表6。2013年,全市生產(chǎn)總值703.7億元,較1999年的96億元增長了633.02%;全市人均生產(chǎn)總值由5 104元增長到32 996元,增加了546.47%;1999年,全市城鎮(zhèn)居民可支配收入2 190元、農(nóng)民人居純收入2 000元,2013年,全市城鎮(zhèn)居民可支配收入22 460元、農(nóng)民人均純收入8 240元,與1999年相比分別上漲了332.76%和312%,城鄉(xiāng)居民收入迅速增加,人民生活水平得到大幅提高。
表6 1999年、2005年及2013年淮北市各項(xiàng)指標(biāo)情況
其中,第一產(chǎn)業(yè)增加42.50億元,增長了193.21%;第 二 產(chǎn) 業(yè) 增 加472.89億 元,增 長 了948.06%;第 三 產(chǎn) 業(yè) 增 加173.81億 元,增 長 了377.72%。煤炭行業(yè)是淮北市的主要工業(yè),原煤開采量由1999年的2 335萬t增長到2013年的5 356.7萬t,增長了129.41%,煤礦的建設(shè)與發(fā)展對(duì)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了巨大的推動(dòng)作用。
人口因素是地區(qū)城市化進(jìn)程的最主要因素。1999年淮北市總?cè)丝跀?shù)為186.58萬人,其中農(nóng)業(yè)人口114.38萬人,非農(nóng)業(yè)人口72.2萬人;到2013年,人口總數(shù)增加到214.50萬人,增加了14.96%,其中農(nóng)業(yè)人口122.3萬人,非農(nóng)業(yè)人口92.2萬人,分別增長了6.96%和27.70%,到2013年末淮北城鎮(zhèn)化率達(dá)到58.5%。地區(qū)人口的增長,尤其是非農(nóng)業(yè)人口的增長加劇了城市化的速度,淮北兩大煤炭集團(tuán)員工總數(shù)約14萬人,占淮北市非農(nóng)業(yè)人口的15.2%。煤炭產(chǎn)業(yè)的建設(shè)與發(fā)展為提高城市人口城鎮(zhèn)化起到重要作用
一個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以在一定程度上反映城市化水平。1999年第一產(chǎn)業(yè)在全市國民經(jīng)濟(jì)中的比重為15.1%,到了2013年變?yōu)?.1%,下降了近5成;第二產(chǎn)業(yè)比重由47.0%上升到67.2%,增長了42.98%,其中原煤產(chǎn)量由1999年的2 335萬t增長到2013年的5 356.7萬t,增產(chǎn)129.41%;第三產(chǎn)業(yè)比重由1999年的37.9%下降為2013年的24.7%?;幢笔幸廊皇且悦禾繛橹鞯拿禾啃彤a(chǎn)業(yè)城市,近年來以煤為經(jīng)濟(jì)主體的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不會(huì)動(dòng)搖。
1)隨著煤炭工業(yè)的迅速發(fā)展,閘河礦區(qū)不僅加快了城市化進(jìn)程,礦區(qū)的土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了巨大變化。利用3S技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確、便捷地獲取土地利用及覆蓋的動(dòng)態(tài)變化。
2)通過采取合理的城鄉(xiāng)規(guī)劃和土地環(huán)境整治工程,礦區(qū)的土地仍然得到高效利用。礦區(qū)的土地利用類型從煤炭開采前的以耕地為主變?yōu)殚_采后以建筑用地和耕地兩種類型為主。農(nóng)用地呈逐年下降趨勢(shì),13年來共減少了55.20 k m2,占2000年的一半以上,建筑用地從2000年到2013年面積翻倍。復(fù)墾后的土地約33%轉(zhuǎn)變?yōu)槌鞘薪ㄔO(shè)用地。通過對(duì)部分塌陷水域?qū)嵤┏涮顝?fù)墾工程,塌陷區(qū)地表水域也出現(xiàn)減少趨勢(shì)。林地、灌草、裸地面積變化不大。煤炭資源開發(fā)雖然造成土地資源的毀損,但煤礦企業(yè)和當(dāng)?shù)卣鶕?jù)該區(qū)的煤炭資源賦存與礦山環(huán)境地質(zhì)條件的特點(diǎn),通過科學(xué)的規(guī)劃與設(shè)計(jì),對(duì)采煤沉陷區(qū)進(jìn)行合理整治,取得了該區(qū)土地資源高效利用的效果。
3)綜合分析造成閘河礦區(qū)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力,起主導(dǎo)因素是煤炭的開采直接導(dǎo)致土地利用的類型發(fā)生變化,同時(shí)礦業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和地區(qū)人口的增長對(duì)城鎮(zhèn)建設(shè)用地的需求量劇增,使得農(nóng)田和復(fù)墾后的土地變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。
[1] 喬岡,徐友寧,何芳,等.采煤塌陷區(qū)礦山地質(zhì)環(huán)境治理模式[J].中國礦業(yè),2012(11):55-58.
[2] 張錦瑞,陳娟濃,岳志新,等.采煤塌陷引起的地質(zhì)環(huán)境問題及其治理[J].中國水土保持,2007(4):37-39.
[3] 何英彬,陳佑啟,楊鵬,等.國外基于GIS土地適宜性評(píng)價(jià)研究進(jìn)展及展望[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2009,28(6):898-904.
[4] 宋瑜,宋曉東,郭青海,等.太湖藻華水體的遙感監(jiān)測(cè)與預(yù)警[J].光譜學(xué)與光譜分析,2011,31(3):753-757.
[5] 楊斌.基于GIS的丘陵區(qū)耕地景觀格局時(shí)空演變特征分析[J].測(cè)繪工程,2014,23(9):1-8.
[6] 肖陽,佘濟(jì)云,陸禹,等.GIS在天然林碳匯價(jià)值評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào),2013,33(12):32-36.
[7] 陳民,于學(xué)政,王寧,等.3S技術(shù)在土地利用變化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪與空間地理信息,2014,37(2):80-83.
[8] 謝高地,李士美,肖玉,等.碳匯價(jià)值的形成和評(píng)價(jià)[J].自然資源學(xué)報(bào),2011,26(1):1-10.
[9] 李保杰,顧和和,紀(jì)亞洲.礦區(qū)土地利用分形特征動(dòng)態(tài)變化[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2013,29(21):233-240.
[10]喬慧.城市土地高效利用評(píng)價(jià)及典型案例研究[D].西安:西安建筑科技大學(xué),2008.
[11]包茹.昌吉市土地利用變化預(yù)測(cè)研究[D].烏魯木齊:新疆大學(xué),2013.
[12]王劍,周躍.礦山土地復(fù)墾的探討[J].礦業(yè)工程,2005(2):47-49.
[13]范忻,汪云甲,張書建.淮南礦區(qū)土地利用變化遙感監(jiān)測(cè)及驅(qū) 動(dòng) 力 分析[J].礦 業(yè) 研 究 與 開 發(fā),2012(4):81-84.
[14]解修平,周杰.土地利用變化預(yù)測(cè)研究:以西安地區(qū)為例[J].干旱區(qū)研究,2008(1):125-130.
[15]KNORN J,RABE A,RADELOFF V C,et al.Land cover mapping of lar ge areas using chain classification of neighboring Landsat satellite i mages[J].Remote Sensing of Envir on ment,2009(113):957-964.
[16]陳百明,周小萍.《土地利用現(xiàn)狀分類》國家標(biāo)準(zhǔn)的解讀[J].自然資源學(xué)報(bào),2007(6):994-1003.
[17]杜蕾.遙感影像解譯在地理國情普查中的應(yīng)用[J].測(cè)繪工程,2014,23(6):46-49.
[18]鄧書斌.ENVI遙感圖像處理方法[M].北京:科學(xué)出版社,2010:129-132.
[19]嚴(yán)家平,趙志根,許光泉,等.淮南煤礦開采塌陷區(qū)土地綜合利用[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2004(10):56-58.
[20]王莉,衛(wèi)海燕,鳳鵬,等.基于遙感影像的西安地區(qū)土地利用 變 化 分 析[J].資 源 開 發(fā) 與 市 場(chǎng),2010(7):589-592.
[21]溫禮,程博,柴淵,等.SAR遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)土地利用變化的研究[J].測(cè)繪科學(xué),2014,39(6):63-69.
[22]李閩,孫在宏,楊素靜,等.江蘇省環(huán)太湖地區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)演變與驅(qū)動(dòng)力分析[J].地球信息科學(xué),2008(2):136-141.