杨琪雪，潘换换，吴树荣，杜自强，张 红，武志涛

（1山西大学资源与环境学院，太原 030006；2山西大学黄土高原研究所，太原 030006）

0 引言

生态环境敏感性指生态系统对区域内自然和人为活动干扰的敏感程度，即生态系统在遇到干扰时，生态环境问题出现的可能性，是评价生态系统的健康活力和生态功能区划的重要指标[1]。目前，区域生态环境敏感性受到国内外学者的普遍关注[2]，其研究内容主要涉及以下方面：基于区域的生态环境敏感性的研究，主要对河流水域[3]、自然保护区[4]、省市县域[1,5]等进行研究；基于区域特定的生态问题敏感性的研究，主要是水土流失[6]、土壤沙化[7]、盐渍化[8]、石漠化[9]等进行研究；基于生态环境敏感性目的研究，采用生态敏感性评价进行自然生态空间分区管制[2]，生态红线划定[10]、区域生态发展规划[11]等。一些学者采用遥感技术、GIS空间分析技术[12-14]、层次分析法[15]、最大值法[16]等方法，对区域的生态环境敏感性进行单因子评价和综合评价。其中，GIS 空间分析技术是将影响生态环境的各评价因子空间叠加，从宏观上展示区域生态环境敏感性等级分布情况，该方法能有效地解释各自然因素对生态环境的综合影响程度，是生态环境敏感性定量分析的有效方法[17]。学者对上述内容进行广泛探索，但仍存在一定不足：目前主要针对自然保护区或省市等区域进行研究，对煤田生态环境敏感性的关注极少；已有的研究中评价指标选取多从自然因素出发，缺乏人为干扰在区域生态环境敏感性定量评价方法中的应用。

针对上述情况，本研究对2018年山西省六大煤田土壤侵蚀、土壤沙化、人为干扰综合强度进行单因子及综合生态环境敏感性评价，揭示煤田生态环境敏感性的地理空间分异特征，以期为煤田的生态修复和分区管制提供理论依据。

山西省六大煤田地处生态脆弱的黄土高原，是国家重点关注的区域生态环境建设区之一。2000—2019年间，该区的自然生态系统受到强烈扰动，区域生态环境问题突出[18]，自2006年实施的煤田生态环境修复治理也对该区的生态环境状况产生了显著的影响。鉴于此，以山西省六大煤田作为研究区具有较好的代表性，以期能为煤田生态规划提供科学借鉴。

1 研究地区与研究方法

1.1 研究区概况

山西省地处黄河中游东岸，黄土高原东部，南北纬度范围为34.57°—40.72°N，东西经度范围为110.23—114.55°E。区域地貌类型复杂多样，由西向东为吕梁山、汾河谷地、太行山，山地丘陵多平原少，区内有大小河流十余条，分属黄河和海河水系。气候属温带大陆性季风气候，四季分明、雨热同期。受纬度跨度范围影响，区域内南北气候差异显著。各地年平均气温介于4.2～14.2℃之间，总体分布趋势为由北向南升高，由盆地向高山降低；各地年降水量介于358～621 mm之间，季节分布不均，夏季降水相对集中，且省内降水分布受地形影响较大。

按照煤田的地理位置和规模大小，全省划分为大同、宁武、河东、西山、霍西和沁水六大煤田（图1）。煤田区覆盖山西省10 个市，总面积约61217 km2[19]。20世纪90 年代以来，山西省作为中国重要的煤炭基地，经济社会快速发展，煤田周围环境变化较为显著。煤炭井工开采不仅造成地表塌陷、地面沉降、地质结构变化和植被生长环境破坏，引发严重的水土流失、土壤沙化等生态环境问题[20]。

图1 研究区地理位置

1.2 数据来源与处理

本研究所使用的指标因子数据主要包括：归一化植被指数数据、DEM 数据、气象数据、土壤类型数据、土地利用数据等。其中DEM 数据、2018 年土地利用数据和NDVI 数据来源于资源环境科学数据中心，气象数据为2018年山西省地面累年值数据集，主要包括累年降雨量、累年气温数据，来源于中国气象科学数据共享服务网。土壤数据来源于HWSD中国土壤图，包括土壤有机质含量与土壤类型分布。对上述空间数据进行统一的坐标投影，栅格大小为1000 m×1000 m。

数据具体的处理方法如下：（1）通过ArcGIS10.2空间分析工具，得到高程数据集的最大值和最小值，经栅格计算器计算得到研究区地形因子栅格图。（2）对土壤质地数据进行提取、分类，对土壤进行可蚀性赋值，得到K 值。（3）通过对山西省24 个气象站点的起风沙天数据进行反距离权重插值处理，得到起风沙天数的栅格图，经裁剪得到研究区起风沙天数栅格图。（4）根据NDVI的频率统计表，计算NDVI的频率累积值，累积频率为2%的NDVI值为NDVIsoil，累积频率为98%的NDVI值为NDVIveg。使用栅格计算器，计算植被覆盖度[21]。

1.3 评价方法及因子选取

生态环境敏感性评价是通过选定评价因子、评定权重等步骤建立评价指标体系[22]，从宏观方向定量展示不同区域生态环境敏感性的区域空间分异特征与演变规律[23]。生态环境敏感性问题主要考虑土壤侵蚀、土地沙漠化、土壤盐渍化和水环境等[24]。本研究评价选取土壤侵蚀性、土地沙化敏感性、人为干扰3 项指标，对山西省六大煤田分布区的生态环境敏感性进行评价[25]。

1.3.1 土壤侵蚀敏感性评价因子选取 区域内土壤流失量主要受来降雨、土壤、地形地貌和地面覆盖或植被和人为活动等因子的影响。土壤侵蚀敏感是自然因素生态系统决定的对人类活动反应的敏感程度。本研究采用通用水土流失方程的基本原理对研究区的土壤侵蚀敏感性进行评价，选取评价指标因子包括降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度以及地表植被覆盖等（表1）。敏感性分级图。运算公式如式(1)所示。

表1 土壤侵蚀敏感性评价指标及分级赋值

式中：SSi为i空间单元水土流失敏感性指数，评价因子包括降雨侵蚀力(Ri)、土壤可蚀性(Ki)、坡度坡长(LSi)、地表覆盖度(Ci)。

（1）降雨侵蚀力。本次评价采用综合参数R值（降雨侵蚀力）来评价区域内降雨对土壤侵蚀的影响，R值是一个地区降雨冲蚀潜势的综合量度。公式如(2)所示。

根据上述4 类因子的敏感等级和分级赋值情况，利用ArcGIS对其影响分布图进行运算，得出土壤侵蚀式中，R年为降雨侵蚀力数值；P年为降水量(mm)。

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（2）土壤可蚀性。土壤可蚀性是土壤颗粒被水力分离和搬运的难易程度，主要与土壤质地、有机质含量、土体结构、渗透性等土壤理化性质有关[26-27]，计算公式如(3)～(4)所示。

式中，KEPIC表示修正前的土壤可蚀性因子，K表示修正后的土壤可蚀因子，mc、msilt、ms和orgC分别为粘粒(＜0.002 mm)、粉粒(0.002～0.05 mm)、砂粒(0.05～2 mm)和有机碳的百分比含量(%)。依据表1 中的分级标准绘制土壤侵蚀对降水侵蚀的敏感性分级图。

（3）地形起伏度。地形起伏度即地面一定距离范围内最大高差，将其作为区域土壤侵蚀评估的地形指标[28]。根据研究区是实际情况将地形起伏度分为不敏感、轻度敏感、中度敏感、重度敏感四级。

（4）植被覆盖度。植被覆盖度升高对防治土壤侵蚀具有积极作用。植被覆盖度信息提取是通过建立归一化植被指数与植被覆盖度的转换信息，直接提取植被覆盖度信息[29]。根据煤田植被覆盖度实际情况，将其分为≥0.6、0.6～0.4、0.2～0.4、≤0.2四级。计算公式如(5)所示。

式中：NDVIveg为完全植被覆盖地表所贡献的信息，NDVIsoil为无植被覆盖地表所贡献的信息。

1.3.2 土地沙化敏感性评价因子选取 本研究选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度因子以及地表植被覆盖因子，采用土地沙化方程，开展研究区土地沙化敏感性评价。各项指标采用自然分界法与专家知识确定分级赋值标准（表2）。

表2 土壤沙化敏感性评价指标及分级赋值

（1）干燥度指数。干燥度指数表征一个地区气候干燥程度的指数，反映了区域内水分支出与收入情况[25]。先计算出区域所有气象站点全年≥10℃的积温和全年≥10℃期间的降雨量，然后利用下述干燥度指数公式计算干燥度指数再用反距离插值法得到干燥度栅格图。计算公式如(6)所示。

（2）起风沙天数。风力强度是影响风对土壤颗粒搬运的重要因素。已有研究资料表明[7]，砂质壤土、壤质砂土和固定风砂土的起动风速分别为6.0、6.6、5.1 m/s，本研究选用风速大于6 m/s起沙风天数指标评估土地沙化敏感性。

根据分级标准来确定各因子的敏感性等级，计算其影响分布图。运算公式如(7)所示。

式中：Di为i评估区域土地沙化敏感性指数；Ii、Wi、Ki、Ci分别为干燥度指数、起风沙天数、土壤质地、植被覆盖度的敏感性等级值。

1.3.3 人类干扰综合强度定量分析指标选取 不同的景观类型能够指示不同的人类开发活动强度[30]。本研究引用梁发超等[31]提出的人类干扰强度综合指数，定量化描述六大煤田内的人类活动强度，其计算公式如式(8)所示。

式中HII为人为影响综合指数，N为景观组分类型的数量，本研究将景观分为6 种类型；Ai为第i种景观组分的面积，Pi为第i种景观组分所反映的人为影响强度系数，TA为景观总面积。根据山西省煤田的实际情况本研究对不同景观类型的人类影响强度指数进行修正，将耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地相对的人为影响强度指数依次赋值为0.59、0.13、0.10、0.14、0.94、0.06[32]。

1.3.4 综合生态环境敏感性评价方法 将上述各单因子敏感性影响分布图利用ArcGIS 的空间分析功能进行叠加计算，公式如式(9)所示。

式中ESi为i空间单元生态环境敏感性指数，Wi为i生态环境因子的权重。

由于土壤侵蚀是黄土高原面临的主要生态环境问题，采用层次分析法，结合专家知识与统计分析确定各生态环境因子的权重得出结果土壤侵蚀性因子权重设为0.4，土壤沙化、人为综合干扰影响强度的因子权重均设为0.3。绘制山西省煤田综合生态环境敏感性评价结果图，并将其结果按自然间断点法分为4类。

2 结果与分析

2.1 土壤侵蚀敏感性评价

从图2可以看出，河东煤田、宁武煤田、大同煤田、西山煤田有大面积区域土壤侵蚀敏感性表现为中度、重度敏感，而霍西煤田和沁水煤田的土壤侵蚀敏感性较低。土壤侵蚀以轻度敏感为主，占43.4%，中度、重度敏感区分别占研究区面积的25.6%和12.3%，不敏感区占18.7%。六大煤田的土壤侵蚀敏感性分布有很强规律性，从南向北土壤侵蚀敏感性等级依次表现先下降后升高。土壤侵蚀高敏感区分布在大同煤田南部、宁武煤田的北部和中部、沁水煤田东南部地区、西山煤田东部，多是由于区域内土壤类型以砂土、粉土为主，降水相对集中，地形起伏大，水力侵蚀较强。不敏感区多集中在沁水煤田西北部、霍西煤田南部，占比18.7%，这些地区降水少，地形平缓，降雨侵蚀力弱，导致土壤侵蚀敏感性较低。

2.2 土地沙化敏感性评价

由图2 可知，研究区土地沙化不敏感区所占比例为49.8%；轻度、中度敏感区分别占37%和10.4%；高敏感区占3.8%。高敏感区位于大同煤田北部、宁武煤田中部、沁水煤田北部。这些地区冬春季节常年大风，降水少，地表干旱，土壤质地多为沙粒，植被覆盖度低等自然要素导致土地沙化敏感性高。中度敏感区多位于高度敏感区的外围，包括大同煤田西北部、西山煤田东南部、霍西煤田南部、沁水煤田北部和东南部等。轻度敏感和不敏感区位于宁武煤田中西部、河东煤田、沁水煤田东、西、南部等，这些区域地处吕梁山西部、太岳山南部、云中山、太行山西侧，风速较小，气候相对湿润，植被覆盖度高，土地沙化程度不高。此外，过度放牧和矿产过度开发等人为活动对土地沙化的行程起到了加速作用。

2.3 人为综合干扰度分析

山西省六大煤田区人为综合干扰强度的指数计算结果见图2。人为干扰中强度影响区占绝对优势，占比约37.8%；高强度影响区的分布比较分散，分布在研究区的平坦地带。受地形影响，大同煤田、宁武煤田人为干扰综合强度南北差异显著，宁武煤田表现为北高难低，大同煤田呈南高北低。沁水煤田表现出较强的水平分异特征，人为干扰综合强度指数由南向北逐渐变低。霍西煤田表现为中高影响强度，人为干扰区的景观类型以建设用地和耕地为主。研究发现：在城镇化、人口增加和煤田发展的推动下，煤田内干扰强度高的部分主要分布在城市及周边区域，其分布区域与人类活动强烈的盆地地区基本一致。干扰强度最大的区域也是人类活动最频繁和环境质量退化最显著的区域，是煤田生态规划和设计的重点区域。

图2 土壤侵蚀、土壤沙化、人为干扰综合强度和综合生态敏感性评价

2.4 综合生态环境敏感性评价

单因子评价只能反映煤田生态环境在单一因子作用下的结果，很难将煤田的综合生态环境敏感性空间分异特征反映出来[33]。在上述土壤侵蚀、土壤沙化、人为干扰单因子敏感性评价的基础上，利用GIS 空间分析技术，将研究区综合生态环境敏感划分为高度、中度、轻度、不敏感4个等级。山西省六大煤田生态环境综合敏感性以不敏感、轻度、中度区为主，分别占研究区面积的20.3%、36.%、32.2%，重度敏感区面积最小，占11.1%。空间上，研究区生态环境综合敏感性空间分布的总体特征与其他3个单项因子敏感性的空间分布特征有较高吻合性。重度敏感区分布在宁武煤田北部、大同煤田东南部、沁水煤田北部和东北部。轻度敏感和不敏感区分在河东煤田南部、霍西煤田和沁水煤田的西北部、中部。

生态敏感性等级高的区域是六大煤田生态环境问题多发地，也是山西省煤田修复治理的重点区域。应针对生态环境敏感性等级高的区域，实施适宜强制性保护措施，以遏制煤田生态环境退化趋势，为中国北方构筑牢固的生态安全屏障。

3 结论与讨论

本研究以山西省六大煤田为研究对象，运用GIS空间分析技术，选取煤田具有典型代表意义的生态环境问题，从自然和人为影响定量分析了生态环境敏感性的空间分异。结果表明：山西省六大煤田的土壤侵蚀敏感性轻度、中度、重度敏感区分别占37.6%、32.1%和16.3%。空间上，土壤侵蚀敏感性表现出从南向北敏感性等级先降低后升高的态势。土地沙化不敏感区面积比达49.8%；敏感等级高的区域集中分布在山西省五大盆地及周边地区。人为干扰高影响、中高影响地区占比分别为17.7%、33.9%，其次为轻度敏感、不敏感区，其中建设用地和耕地等景观类型表现为较高的人为综合干扰强度。综合生态环境敏感性中度、轻度、不敏感区所占比例分别为32.2%、36.4%和20.3%，重度敏感区面积最小，占11.1%，六大煤田主要盆地的周边区域综合生态环境敏感性等级高，沁水煤田西北部、河东煤田南部敏感性等级相对低。

本研究以格网为单元，将影响山西省六大煤田的生态环境敏感性的各评价因子叠加分析，煤田的生态环境敏感性空间分布规律基本得到解释。相比基于单一的自然因素的生态环境敏感性评价，更全面的体现煤田受自然和人类活动的综合影响程度，对煤田的分区管制与生态恢复具有一定的借鉴意义。本研究存在不足之处，仅仅对生态环境敏感性评价进行初步探究，多是非定量化地对各因素对生态环境影响程度的强弱分析，根据结果很难推断出煤田生态环境敏感性形成机制与各因子的作用机理，在今后的研究中应继续深化生态环境受人类影响的定量化探讨，使其更好的为煤田的生态修复和分区管制提供切实可行的理论依据。