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基于灰色聚類模型的重慶市典型礦區(qū)損毀程度研究

2016-08-15 11:16:59李妍均朱祥柯唐紫晗魯嘉濠
中國水土保持 2016年8期
關(guān)鍵詞:白化灰色重慶市

周 川,李妍均,朱祥柯,唐紫晗,魯嘉濠,鄒 蜜

(1.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院 外生成礦與礦山環(huán)境重慶市重點實驗室,重慶 4000422.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院 重慶市地質(zhì)災(zāi)害自動化監(jiān)測工程中心,重慶 400042;3.重慶大唐國際石柱發(fā)電有限責(zé)任公司,重慶 409106)

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基于灰色聚類模型的重慶市典型礦區(qū)損毀程度研究

周川1,2,李妍均1,2,朱祥柯3,唐紫晗1,2,魯嘉濠1,2,鄒蜜1,2

(1.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院 外生成礦與礦山環(huán)境重慶市重點實驗室,重慶 4000422.重慶地質(zhì)礦產(chǎn)研究院 重慶市地質(zhì)災(zāi)害自動化監(jiān)測工程中心,重慶 400042;3.重慶大唐國際石柱發(fā)電有限責(zé)任公司,重慶 409106)

灰色聚類分析;礦區(qū)損毀級別;評價模型;重慶

煤礦采空對礦區(qū)土地?fù)p毀過程復(fù)雜,損毀程度影響因素多樣??紤]各煤礦面積和規(guī)模的差異性,選取受損耕地比值(Q1)、地表變形比值(Q2)、水源破壞比值(Q3)、煤炭開采深厚比(Q4)、煤層傾角(Q5)5個聚類指標(biāo),在有機(jī)結(jié)合灰色系統(tǒng)理論與煤炭科學(xué)的基礎(chǔ)上,考慮重慶市采煤特點對聚類模型進(jìn)行優(yōu)化,給出評價中模型的計算方法,并以重慶市8個典型煤礦為例對其受損程度進(jìn)行評價。結(jié)果表明,2個煤礦屬于輕度損毀(Ⅱ),6個煤礦屬于極嚴(yán)重?fù)p毀(Ⅴ)。同時,根據(jù)粗糙集評價方法分析各煤礦的恢復(fù)難易程度,得出在評價結(jié)果Ⅴ級中石壕煤礦最難恢復(fù),其次為南井、北井和松藻煤礦、曹家溝煤礦、福田煤礦;在評價結(jié)果Ⅱ級中韋家溝煤礦恢復(fù)治理難于田家煤礦。實踐證明,評價結(jié)果與實際情況相符,此方法用于礦區(qū)損毀程度評價和恢復(fù)難易程度評價是可行、有效的。

煤炭作為我國工業(yè)化進(jìn)程的能源基礎(chǔ),對我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著舉足輕重的作用。目前,煤炭占我國能源生產(chǎn)和消費的70%左右[1],比世界平均水平高40%。然而,隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,對煤炭資源大肆開發(fā)利用的背后,隱藏著巨大的環(huán)境、社會代價。就煤礦開采而言,便導(dǎo)致了嚴(yán)重的地表裂縫、塌陷、缺水、生態(tài)環(huán)境破壞[2-3]??茖W(xué)有效地評定礦區(qū)損毀程度,優(yōu)化利用礦區(qū)土地是改善當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境、生產(chǎn)生活的根本途徑。灰色聚類是根據(jù)關(guān)聯(lián)矩陣或灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)將觀測指標(biāo)或?qū)ο缶奂扇舾蓚€可定義類別的方法[4],在農(nóng)業(yè)生態(tài)、環(huán)境污染、煤炭科學(xué)等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。如在礦山地質(zhì)災(zāi)害評價[5]、耕地?fù)p毀程度評價[6]、鉆井安全評價[7]、水環(huán)境評價[8-9]、土壤污染評價[10-11]等方面均有大量研究。重慶是我國西南地區(qū)重要的煤炭生產(chǎn)基地,煤炭資源分布廣泛,全市約90%的區(qū)縣有含煤地層分布。以重慶市8個典型煤礦為研究對象,通過對煤礦基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及各類受損面積的調(diào)查研究,結(jié)合礦區(qū)實際情況,利用優(yōu)化灰色聚類模型對8個典型煤礦的各項聚類指標(biāo)進(jìn)行白化函數(shù)和限制性指數(shù)賦值,比較各礦區(qū)的土地?fù)p毀程度,對于及時恢復(fù)與調(diào)整礦區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)具有一定的指導(dǎo)作用。

1 研究區(qū)概況

重慶市地處我國內(nèi)陸西南部,轄23個市區(qū)、11個縣、4個自治縣,轄區(qū)東西長470 km、南北寬450 km,總面積8.24萬km2。地勢由南北向長江河谷逐級降低,西北部和中部以丘陵、低山為主,東北部靠大巴山,東南部連武陵山。年均氣溫16~18 ℃,年日照時數(shù)1 000~1 400 h,無霜期長,年均降水量大部分地區(qū)1 000~1 350 mm,降水多集中在5—9月,期間降水量占全年的70%左右,年均相對濕度多在70%~80%,氣候溫和,屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候區(qū)。

2 數(shù)據(jù)采集與處理

2014年10—11月,利用重慶市地形圖、土地利用現(xiàn)狀圖、復(fù)墾規(guī)劃圖等現(xiàn)有資料,采用手持GPS定位和皮尺測量相結(jié)合的技術(shù)方法,對煤礦區(qū)面積、受損面積、耕地受損面積、水源地破壞面積等現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行實地采集,并通過查閱煤礦資料對煤礦區(qū)的地層信息、開采埋深、煤層傾角、頂板管理方法、開采規(guī)模等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行現(xiàn)場搜集。

重慶含煤地層主要集中于三疊系須家河煤層、二疊系吳家坪煤層和二疊系龍?zhí)督M煤層,且存在分布廣泛、煤層賦存條件差、開采難度大等特點。本研究在綜合考慮重慶市煤炭開采的實際情況后,選取煤炭采空土地受損最具代表性的8個煤礦為研究對象,分別是位于渝西的韋家溝煤礦、渝北的曹家溝煤礦、渝中的中梁山南井、北井,渝南的石壕煤礦、松藻煤礦,渝東南的田家煤礦和福田煤礦。各煤礦基本情況見表1。

表1典型煤礦基本情況

3 重慶市典型礦區(qū)損毀程度評價模型構(gòu)建

灰色聚類評價方法的根本在于對幾個灰類進(jìn)行歸納,以判斷該聚類對象屬于哪一種灰類的評價方法。首先是確定聚類指標(biāo)和聚類對象,即樣本空間T={T1,T2, …,Tx},聚類指標(biāo)空間Q={Q1,Q2,…,Qy},聚類對象Tk的聚類指標(biāo)實測值{Tk1,Tk2, …,Tki…,Tkn},Tki表示聚類對象Tk的第i聚類指標(biāo)的監(jiān)測數(shù)據(jù),各對象的監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)成空間指標(biāo)特性矩陣Tx×n。

(1)標(biāo)準(zhǔn)矩陣分級。將聚類指標(biāo)Qi劃分為 m個等級,其分級標(biāo)準(zhǔn)為[Qi1,Qi2, …,Qim],則對于某個具體研究區(qū)域,其分級標(biāo)準(zhǔn)矩陣為Qn×m。

(2)白化函數(shù)。白化函數(shù)是灰色聚類的基礎(chǔ),是計算聚類系數(shù)的依據(jù),通過白化函數(shù)可以反映聚類指標(biāo)對灰類的親疏關(guān)系。當(dāng)分級標(biāo)準(zhǔn)Qij依次增大時,指標(biāo)在j級上的白化數(shù)按公式(1)求得;當(dāng)Qij依次減小時,指標(biāo)在 j 級上的白化數(shù)按公式(2)求得,白化函數(shù)(fkij)計算公式為

(1)

(2)

依次對各聚類指標(biāo)進(jìn)行白化處理,即可得到聚類對象Tk的白化矩陣Fk為

(3)相對限制性指數(shù)。根據(jù)上述要求構(gòu)造指標(biāo)的限制性程度公式(3)、指標(biāo)的相對限制性指數(shù)公式(5)。

(3)

(4)

(5)

上三式中:xci為本研究所選8個煤礦各聚類指標(biāo)中的最優(yōu)值;xmi為所研究煤礦聚類指標(biāo)的最大損毀值。

(4)聚類系數(shù)。得到聚類權(quán)值和白化矩陣后即可計算聚類對象的聚類系數(shù)。利用公式(6)即可計算得到評價對象的聚類系數(shù)矩陣Mx×m

(6)

(7)

(5)評定損毀等級?;疑垲愂歉鶕?jù)聚類系數(shù)的大小來判斷所屬的級別。在聚類系數(shù)矩陣Mx×m的行向量中,聚類系數(shù)最大者所對應(yīng)的灰類即是該評價對象所屬的級別。

4 結(jié)果與分析

4.1標(biāo)準(zhǔn)矩陣分級

結(jié)合重慶市煤礦井工開采的特點,本研究通過對研究區(qū)礦區(qū)面積、損毀面積、耕地面積、耕地?fù)p毀面積等的實地測量,選取開采活動的幾個主要影響因子作為聚類指標(biāo),分別為受損耕地面積與耕地面積比值(Q1)、耕地因地表變形損壞比值(Q2)、耕地因水源破壞損毀比值(Q3)、煤炭開采深厚比(Q4)、煤層傾角(Q5)共計5個聚類指標(biāo)。在各煤礦范圍內(nèi)進(jìn)行實地踏勘,運用GPS技術(shù)等實測礦區(qū)面積、耕地面積、不同形式的受損耕地面積等,經(jīng)過數(shù)據(jù)匯總、整理、分析,得出各聚類指標(biāo)的定值。8個聚類對象包含5個聚類指標(biāo),構(gòu)成的空間指標(biāo)特性矩陣為

在所選的8個典型煤礦中,其地域和環(huán)境存在諸多差異,為更好地反映其損毀程度,本研究以所選聚類指標(biāo)的最大值與最小值為本次研究背景值,采用等間距法進(jìn)行指標(biāo)的分類。因重慶煤炭開采無露天開采,均為井工開采形式,根據(jù)土地受損影響因子分析,認(rèn)為煤炭開采深厚比(Q4)越大,對地表土地影響越小,故Q4背景值取最大值。同理可得其他指標(biāo)的背景值及等級標(biāo)準(zhǔn)值。根據(jù)實際需要,本文將礦區(qū)損毀程度劃分為損毀不明顯(Ⅰ)、輕度損毀(Ⅱ)、中度損毀(Ⅲ)、重度損毀(Ⅳ)、極嚴(yán)重?fù)p毀(Ⅴ)5個等級,對應(yīng)的指標(biāo)等級標(biāo)準(zhǔn)值矩陣為

4.2白化函數(shù)的確定

根據(jù)白化函數(shù)公式,即可得到各評價對象對應(yīng)的白化矩陣{FT1,FT2, …,FT8}。以韋家溝煤礦為例,其白化矩陣為

在白化矩陣中如兩個等級所分布數(shù)相同,則以更優(yōu)評價等級為主。由上述矩陣可以看出,5個聚類指標(biāo)對應(yīng)的等級分別為Ⅰ、Ⅰ、Ⅱ、Ⅰ、Ⅰ,聚類指標(biāo)Q3和Q5有一定的白化數(shù)值,矩陣中的白化數(shù)準(zhǔn)確反映了聚類對象對不同損毀等級的隸屬關(guān)系。

4.3相對限制性指數(shù)的確定

本文以所選8個典型煤礦各指標(biāo)的最優(yōu)值作為背景值,綜合分析可得各最優(yōu)值分布為xT1=0.46(受損耕地比值),xT2=0.01(變形比值),xT3=0.02(水源地破壞比值),xT4=2500(開采深厚比),xT5=8°(煤層傾角)。依據(jù)上述模型介紹,根據(jù)公式(5)可計算出λ8×5為

4.4煤礦評價等級分析

依據(jù)公式(7)可得到評價對象在各等級中的聚類系數(shù)及評定等級,見表2。

表2 各煤礦綜合聚類系數(shù)等級評定

通過灰色聚類模型對重慶市8個典型煤礦分析得到,8個煤礦中6個煤礦屬于極嚴(yán)重?fù)p毀(Ⅴ),分別是曹家溝、南井、北井、石壕、松藻和福田煤礦,韋家溝與田家兩煤礦屬于輕度損毀(Ⅱ)。評價結(jié)果與實地踏勘所得的部分耕地結(jié)構(gòu)損毀、缺水漏水嚴(yán)重,最終不得不撂荒或轉(zhuǎn)變土地利用方式的實際情況基本一致。

4.5煤礦恢復(fù)難易度分析

由圖2可以得出,在判別研究對象所屬灰類的同時,利用粗糙集評價方法可以得出相鄰灰類煤礦的占有值,如曹家溝煤礦與石壕煤礦同屬極嚴(yán)重?fù)p毀(Ⅴ),如果我們采取相同的措施對其礦區(qū)進(jìn)行恢復(fù),曹家溝煤礦顯然較石壕煤礦恢復(fù)快。如圖2顯示,在極嚴(yán)重?fù)p毀(Ⅴ)中,曹家溝該等級占總值的33.89%,而石壕占總值的77.30%。在礦區(qū)土地恢復(fù)工作中,綜合考慮礦區(qū)的損毀等級及所在等級占比顯得十分重要,損毀等級高且占比大的礦區(qū)應(yīng)加大投入力度,通過充填、封堵等工程技術(shù)或?qū)⒏刈優(yōu)榱值亍@地等提高土地利用率,實現(xiàn)土地資源的節(jié)約集約利用。

5 結(jié) 語

以重慶市8個典型煤礦作為評價對象,并根據(jù)損毀數(shù)據(jù)、煤層情況等資料構(gòu)建評價指標(biāo),建立了基于灰色聚類模型的評價體系。評價結(jié)果表明,2個煤礦屬于輕度損毀(Ⅱ),6個煤礦屬于極嚴(yán)重?fù)p毀(Ⅴ)。鑒于煤礦采集對區(qū)域生態(tài)環(huán)境影響的

圖2 各煤礦所在評價等級占比情況

復(fù)雜性、潛在性、空間性、累計性和不確定性,在評價所屬同級煤礦中,根據(jù)粗糙集評價方法分析得出,在評價結(jié)果Ⅴ級中恢復(fù)難易程度為石壕煤礦最難恢復(fù),其次為南井、北井、松藻、曹家溝、福田煤礦;在評價結(jié)果Ⅱ級中恢復(fù)難易程度為韋家溝煤礦略難于田家煤礦。在礦區(qū)土地的恢復(fù)利用進(jìn)程中,應(yīng)充分考慮礦區(qū)土地受損的等級及所在等級占比,分片區(qū)分階段分步驟進(jìn)行土地恢復(fù)利用工作。

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(責(zé)任編輯孫占鋒)

重慶市國土資源和房屋管理局科技計劃項目(CQGT-KJ-2014003)

S181

A

1000-0941(2016)08-0049-04

周川(1987—),女,重慶市人,助工,碩士,主要從事土地規(guī)劃及利用方面的研究;通信作者李妍均(1979—),女,重慶市人,高級工程師,碩士,主要從事土地復(fù)墾及利用方面的研究。

2015-07-06

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