丁 佩，谭志祥

(1．邳州市规划局，江苏 邳州 221300;2．中国矿业大学 江苏省资源环境信息工程重点实验室，江苏 徐州 221116)

0 引言

截至到2004 年底旗山矿全井田采煤塌陷土地面积已达到12 km2，万吨煤土地塌陷率为3．4 亩［1］。鉴于目前徐州矿区出现了越来越多的开采沉陷塌陷地，必须寻求适合高潜水位、平原地区的塌陷地土地治理方案，加快矿区塌陷地土地复垦进程，提高土地资源利用率，不仅关系到徐州矿区经济发展，也关系到徐州这一资源城市经济的可持续发展［2］。

1 旗山矿区自然地理概况

旗山煤矿位于徐州市东北约26 km处的贾汪区大吴镇境内，206 国道从井田上方穿过，东至连云港市，在鹿庄附近与307 公路交汇［3］;矿区铁路东起董庄煤矿，经本矿向西经权台，青山泉煤矿，在前亭车站与京沪线接轨。京杭运河流经井田南缘，双楼煤港距矿约2 km，并有铁路相通，水路运输可达苏南各地，交通运输极为便利。

2 旗山矿开采沉陷预计

2．1 开采沉陷预计模型

根据徐州矿区地表移动规律研究成果表明，本区地表移动规律基本符合概率积分法模型［4］，因此本次地表移动和变形预计采用概率积分法预计模型。概率积分法数学模型为:

式中:r 为主要影响半径。

地表任意点(x，y)下沉值W(x，y)为:

其中:

式中:W0(x)为走向主断面下沉预测值;W0(y)为倾向主断面下沉预测值;m 为采厚;q 为下沉系数;a 为煤层倾角;r、r1、r2分别为走向、下山、上山的主要影响半径;erf(x)为高斯误差函数。

2．2 开采沉陷预计参数

本文参考徐州东部、西部及沛县矿区部分开采沉陷预计参数资料［5］，结合本矿区的实际情况，确定了旗山矿开采沉陷预计参数，见表1。

表1 旗山矿开采沉陷预计参数Tab．1 Predicted parameters of mining subsidence in Qishan mine

本文选择旗山矿二零六国道东部矿区作为研究区域，此区域共有15 个工作面，2006 年开采，2011 年结束。其开采工作面，如图1 所示。

图1 开采平面图Fig．1 Mining plan

本文应用中国矿业大学开发的矿区沉陷预测预报系统(MSPS)进行开采沉陷预计。在对矿区土地破坏评价中，因选择下沉值、水平变形、倾斜变形作为土地破坏评价因子，因此要对这些变形值进行预计。通过计算，得到最大变形值，如表2所示。

表2 开采沉陷预计最大变形值Tab．2 Maximum forecast deformation value of mining subsidence

2．3 评价模型

本文利用模糊数学综合评价法对旗山矿区的开采塌陷地破坏程度进行评价。模糊综合评价是运用模糊数学理论对系统进行评价的一种方法［6］。模糊综合评判包括两大部分:其一，按单个因素单独评判;其二，对所有因素进行综合评判。运用模糊综合评价法进行评价的一般步骤为:

2．3．1 建立评价因素集合和评价集合

由各种影响因素构成的因素集合U:U = {u1，u2，u3，…，um}，其中ui为第i 个影响因素，m 为评价因子的数量;建立评价集合(被择集合)V，V = {v1，v2，…，vn}，其中vi代表第i 个模糊评判结果，n 为总的评价结果。

2．3．2 建立隶属函数

评价因素与模糊集合的隶属程度可以通过隶属函数计算得出。本文选用梯形分布函数来建立隶属函数，隶属函数用μA表示，则隶属度为μA(x)。

当隶属值域较小时可以建立隶属函数:

当隶属值域较大时可以建立隶属函数:

在中间值域的隶属函数可以表示为:

2．3．3 确定评价指标的权值

不同的评价指标对评价对象的影响作用不同，为了区分它们之间的重要程度和差异性，需要对各个因素赋予一个权值ai，其中i=1，2，…，m，通常要求ai满足ai≥0，且，建立评价指标的权重集合A = (a1，a2，…，an)。

2．3．4 计算模糊综合评价结果

模糊综合评价结果的计算公式为:

这里“° ”表示A 与R 的一种合成方式，可以取最大最小合成子进行计算，则

式中:bj表示综合考虑所有因素影响时，评判对象对评判备选集vj的隶属度。

2．3．5 评判指标的处理

最大隶属度法即取备选集V 中与maxbj最“相近”的元素v作为评判对象的最终评判结果:v = {vL:vL最接近maxbj}。

2．3．6 二级模糊评判

一级模糊评判是对各类中的每一个元素进行综合评判，但是当评判因素较多且分为不同的类别时，这时需要在不同类别之间进行综合评判，即二次模糊综合评判［7］。设一级评判矩阵为R，二级评判矩阵为D，则:

在二级模糊评判中，因为类的重要程度也是有差别的，因此，也必须引进权A 对这种影响程度上的差异进行区分，通过合成计算可以得到二级评判指标:

其中，dk=∨(ai∧bik)，k = 1，2，…，p。dk表示在对按类对各因素进行评判时，评判对象相对于第k 个元素的隶属度。如果可以对类再进行细分，则可以进行多级模糊评判，本文选用的评判模式为二级评判。

3 旗山矿塌陷地破坏综合评价指标及分级标准

反映开采沉陷导致土地破坏程度的影响因素主要有地表变形(地表沉陷、水平变形、倾斜变形、曲率变形)、积水深度和潜水位埋深［8］。本文以矿区实际土地开采沉陷预测情况为依据，结合国内有关土地破坏评价标准等级划分的研究资料，提出了高潜水位矿区土地破坏评价因素并进行分级，见表3 和表4。

4 旗山矿塌陷地破坏评价步骤

4．1 塌陷地破坏综合评价指标隶属函数

分别对地表下沉、水平变形、倾斜变形、积水深度和有机质含量评价指标建立隶属函数，如表5 所示。

表3 矿区沉陷土地破坏等级属性表现Tab．3 Attributes of damage levels of land subsidence in mine areas

表4 矿区土地破坏综合评价指标选择及级别分类Tab．4 Selection and classification of comprehensive evaluation index of land damage in mine area

表5 评价指标隶属函数Tab．5 Subordinate function of evaluation index

对于定性指标，如污染程度也可以按照污染的严重级别进行隶属度划分，建立如下的隶属函数:

4．2 塌陷地综合评价指标的隶属度

本区域根据土地的塌陷程度进行分区评价，在不同的分区范围内分别获取各个评价指标值进行土地破坏程度的评价［9］。通过将地表下沉图、积水深度图、水平变形图和倾斜变形图进行叠加分析，获取各个评价区域内具有代表意义的评价指标值。首先确定各分区范围，以下沉差值400 mm为界划分8 个区域(见表6):3347 ～3200 mm、3200 ～2800 mm、2800 ～2400 mm、2400 ～2000 mm、2000 ～1600 mm、1600 ～1200 mm、1200 ～500 mm、500 ～10 mm。

表6 各分区评价指标值Tab．6 Evaluation index values of each partition

根据上节内容所建立的塌陷地破坏综合评价指标隶属函数，根据表中各项评价指标值，计算各个分区评价指标值的隶属度，表7 只列出前3 个评价区域的评价指标隶属度。

表7 前3 个评价区域指标隶属度Tab．7 Subordinate degree of evaluation index of the first three partition

综合污染情况分析可以确定该矿区环境污染为中度污染。通过以上分析，可以确定土壤条件方面的评价指标值，如表8 所示。

表8 评价指标预测值Tab．8 Predicted value of evaluation index

土壤条件评价指标值为定性数值，通过上节内容所确定的隶属函数，可以获得土壤条件评价指标隶属度，见表9。

表9 评价指标的隶属度Tab．9 Subordinate degree of evaluation index

4．3 旗山矿塌陷地破坏综合评价

以3347 ～3200 mm区域为例，介绍其评价过程。根据确定的隶属函数计算3347 ～3200 mm区域各个评价因素的隶属度，根据土地评价因素的隶属度和权重值，可以得到土地破坏程度的模糊综合评判模型，如表10 所示。

表10 第一分区土地破坏模糊综合评价模型Tab．10 The fuzzy comprehensive evaluation model of land damage in the first partition

4．4 塌陷地破坏程度一级模糊综合评价

在3347 ～3200 mm区域中，设定土地破坏要素集之一的沉陷破坏综合评价结果为B1，因此可以得到沉陷破坏综合评价结果为:

同样设定土地破坏的要素集土壤条件的模糊综合评价结果为B2，因此可以得到B2的评价结果:

4．5 塌陷地破坏程度二级模糊综合评价

由B1和B2构成二级模糊评判矩阵R:

归一化处理得(0．18，0．24，0．24，0．33)，按照最大隶属度原则，3347 ～3200 mm区域的土地破坏程度为严重破坏。

根据上述评价方法和过程，对其他评价分区分别进行评价，可以得到各分区的评价结果，如表11 所示。各个分区土地破坏程度分布，如图2 所示。

表11 各分区土地破坏评价结果Tab．11 Land damage assessment results of each partition

图2 各分区土地破坏程度分布图Fig．2 Distribution map of land damage degree of each partition

5 结论

通过前文的分析，笔者得出如下结论:

1)本文选取地表下沉、水平变形、倾斜变形、积水深度、有机质含量和污染状态这6 个指标作为高潜水位矿区土地破坏评价的二级指标。进一步将其分成沉陷破坏和土壤条件这两个一级指标。

2)通过模糊数学评价原理对矿区塌陷地破坏程度进行评价，通过一级模糊综合评价和二级模糊综合评价，按照最大隶属度原则确定土地破坏程度。为提高研究区土地破坏程度评价的准确度，考虑到开采沉陷的程度在评价中起到主导作用，故根据开采沉陷的程度进行分区处理，分区的间隔高差为400 mm，分成8 个区域。通过分区进行评价，得到该研究区的土地破坏程度总体分布图。

3)本文选择主要的高潜水位土地评价因素来建立评价指标体系，其评价指标选择的范围和数量存在不完善的地方，高潜水位土地破坏评价指标体系需要进一步研究，以建立更加完善的评价指标体系。本文根据模糊数学原理利用二级综合模糊评判进行土地破坏的评价，评级方法的优劣直接影响到评价结果的准确性，因此需要进一步研究以确定更为科学、有效的评价理论，进行土地破坏程度的评级。

［1］ 谭志祥，邓喀中．建筑物下采煤理论与实践［M］． 徐州:中国矿业大学出版社，2007．

［2］ 祁慧敏，彭程．MATLAB 与VB 结合在开采沉陷中的应用［J］．平顶山工学院学报，2007，16(5):25 -27．

［3］ 何国清，杨伦，凌赓娣，等． 矿山开采沉陷学［M］． 徐州:中国矿业大学出版社，2003．

［4］ 李英祥．塌陷地复垦技术在压煤村庄搬迁中的推广应用［J］． 中国土地科学，2007，7(Z1):87 -89．

［5］ 许恒昌．煤矿土地复垦的主要问题和政策措施建议［J］．山西焦煤科技，2006(1):132 -135．

［6］ 朱伟．推进采煤塌陷地复垦，保护矿区生态环境［J］． 煤，2008，17(6):50 -52．

［7］ 王巧妮．采煤塌陷地复垦模式综合效益评价与对策研究［D］． 南京:南京林业大学，2008:16．

［8］ 邵英，孙慧芳．淮北市采煤塌陷区现状与土地复垦［J］．安徽文学:下半月，2007(2):68．

［9］ 高常春．土地利用管理管理和土地复垦技术［M］．北京:冶金工业出版社，1991．