徐嘉兴，李 钢，余嘉琦，赵 华，尹鹏程，胡文敏



煤炭开采对矿区土地利用景观格局变化的影响

徐嘉兴1,2，李 钢2,3※，余嘉琦2，赵 华2，尹鹏程3，胡文敏1

（1. 中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心，徐州 221008；2. 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室，徐州 221116；3. 徐州市国土资源局，徐州 221018）

为揭示煤炭资源开采对矿区土地利用景观格局变化的影响，以徐州沛北矿区为例，应用GIS、景观生态学和数理统计方法，分析了该区土地利用结构和景观格局变化，并从生命周期的角度探讨了煤炭开采对景观格局演变过程的影响。结果表明：1994—2014年间沛北矿区土地利用结构和景观格局变化显著，耕地、林地和未利用地减少，工矿建设用地和塌陷水体持续增加；景观呈破碎化和均匀化趋势，景观分形特征趋于简单化和规则化。进一步对景观指数突变检验分析可知，耕地最大斑块指数和集聚度指数分别在1999年和2001年出现突变点；塌陷水体的最大斑块指数自1995年起持续上升，而集聚度指数呈显著上升—变化不显著—显著上升的趋势。煤炭持续大规模开采导致地面塌陷、积水，耕地损毁以及快速城镇化是景观格局变化的主要原因，但随着矿区土地复垦，耕地、水体面积增大，景观破碎化程度减小，对塌陷地的治理取得了一定成效。研究结果对矿区土地复垦和受损生态景观修复具有重要的指导作用。

土地利用；复垦；煤矿；景观格局；动态变化；生命周期；突变检验

0 引 言

人类活动已经对生态系统产生了广泛而深远的影响[1]，这种影响在地球表层系统中主要表现为土地利用/土地覆盖变化（land use and land cover change），并与区域水循环、养分循环、能量循环等生态过程密切相关[2]，成为全球气候与环境变化研究的重要课题[3-5]。煤矿区作为一个特殊的复杂地理区域，长时间、大规模和高强度煤炭开采不可避免地破坏原生的矿床地质条件，占用和破坏大量土地，引发植被退化、水土流失及物种减少等一系列严重的生态环境问题[6-7]。据测算，仅土地破坏，每开采万吨煤炭造成的土地塌陷率平均在0.20～ 0.33 hm2[8]。保守估计，截止到2013年底中国由于煤炭资源开采累计塌陷地面积超过100万hm2，且每年仍以3.0万～4.7万hm2的速度增加[9]。由于人们迄今尚不清楚煤炭资源开采对矿区生态环境效应的影响机理，避免矿区生态环境破坏、修复受损土地、改善矿区生态环境等都是十分复杂、困难和富有挑战的工作。因此，了解煤炭资源开采所引起的景观格局变化及其响应规律是协调煤炭资源开发与生态环境保护迫切需要解决的关键科学问题之一。

矿区土地利用与景观格局的时空变化过程是采矿活动对矿区生态系统影响的综合反映[10]。在煤炭开采的强烈人为干扰下，矿区景观结构发生剧烈变化，景观功能变化或衰退，生态环境不断恶化，已引起诸多学者的关注。Areendran等[11]利用遥感与GIS方法从动力学角度分析印度中央邦辛格劳利煤矿区土地利用与景观格局时空变化；Redondo-Vega等[12]借助多期航空影像分析了近50a西班牙西北部山区不同类型采矿活动对土地利用变化的影响；Antwi等[6]通过多种土地利用和景观格局指标分析了德国卢萨蒂亚典型煤炭采空区对土地利用变化及生物多样性的影响。国内卞正富等[10]利用3期遥感影像分析了徐州煤矿区景观要素及其景观格局的演变规律；李保杰等[13]应用GIS和景观生态学方法对九里矿区复垦前后景观格局变化和生态效应进行了评价；曹银贵等[14]利用6期遥感数据分析了平朔矿-农-城复合区近30年土地利用类型转换过程、特征及主要驱动因素。徐嘉兴等[15]在分析徐州贾汪矿区土地利用变化特征基础上，运用多元logistic回归模型探讨了矿区土地利用演变的驱动力。目前，虽然对区域景观格局演变的驱动力研究较多，但主要从自然因素、政策、人类活动和空间距离等方面解释区域景观格局变化[14-17]，对某一驱动因素是如何影响景观格局变化的过程，如影响的时间以及不同时间段的影响程度等量化和分析的不够；另外，目前研究主要根据已有数据将景观格局的演变阶段人为进行划分，忽略了景观格局变化的周期性[18]。本文在分析煤矿开采生命周期阶段及景观生态破坏特征的基础上，运用GIS、景观生态学和数理统计方法，定量分析土地利用和景观格局演变，重点从生命周期的角度分析煤矿开采规模与强度对矿区景观格局变化过程的影响，并从煤矿开采、经济、城镇化和土地复垦政策等方面阐述变化的原因，以期为矿区土地资源可持续利用和受损生态景观修复提供科学依据。

1 研究区概况

研究区位于徐州市沛县北部（图1），苏鲁2省结合部，116°41¢～117°09¢E，34°28¢～34°59¢N，为黄淮冲积平原接址地带，东临微山湖，地势平坦，地面高程为33.6～37.5 m，属暖温带季风气候，年平均气温13.8 ℃，年平均降雨量811.7 mm，覆盖9个镇，1个新城区和1个经济开发区，163个行政村，总面积850 km2。

图1 研究区地理位置图

沛北矿区是江苏省煤炭生产基地，也是华东地区最大煤炭工业基地的重要组成部分，煤矿企业及因煤而兴的铝加工、煤化工等产业占全县经济总量的55%以上。已探明储量24亿t，从1970年开始建矿，1976年投产，现有生产矿井8对，年产煤炭1 200万t，受煤炭形势影响，部分矿井处于关停状态。经过30多年开采，累计塌陷面积约5 000 hm2，塌陷积水现象严重，导致大量土地资源（尤其是耕地）损毁、流失、植被减少、景观破碎、土壤污染等生态环境破坏现象严重，土地生态质量急剧下降，严重影响区域的生态安全与粮食安全，形势十分严峻。沛县采煤塌陷区具有坡地、季节性积水和常年积水类型，与两淮、兖州、唐山等煤矿塌陷区相似，在黄淮海矿区具有典型性和代表性。

2 数据与方法

2.1 数据来源与处理

本文采用6期遥感影像作为数据源，分别为1994年的SPOT-2全色影像和Landsat TM，1998年SPOT-4多光谱影像，2002、2006、2010年的SPOT-5多光谱影像和2014年GF-1号多光谱影像，成像季节均为秋季，成像质量和成像时的天气状况都较为理想；利用ERDAS IMAGE9.3图像处理软件和1∶10 000地形图对2010年影像几何校正后作为参考影像，采用二次多项式转换方程对其他影像进行几何校正，几何纠正的误差控制在0.5个像元以内，满足纠正精度要求。利用1994年TM影像与同期10 m分辨率的SPOT-2全色波段融合以提高影像分辨率。为了使各期不同分辨率影像具有可比性，将6期影像都重采样到分辨率为10 m´10 m。参照全国土地利用分类体系，结合东部平原矿区景观特征，兼顾图像解译的可能性，将沛北矿区的土地景观类型分为8类：耕地（旱地、水田）、林地、园地、河流水体、塌陷水体、工矿建设用地、交通用地、未利用地。基于IDL8.4平台，采用随机森林分类方法，结合影像纹理特征、光谱特征等信息对各期影像进行解译，其中塌陷水体是辅助开采沉陷预计结果进行获取。通过同期土地调查资料验证、高分辨率影像对比、GPS采点及当地居民访谈等方法对各期景观分类精度进行评价（表1）。

表1 土地覆被类型精度评价

2.2 方法与模型

2.2.1 景观动态变化模型

景观动态变化可通过各景观类型的变化幅度和年平均变化速度表示[19]，计算公式为：

2.2.2 景观格局指数

基于景观格局指数的生态意义，本文从景观水平和斑块类型水平2方面选取景观形状、分维数、聚集度、最大斑块指数等来分析矿区景观格局的变化特征。

1）景观形状指数（landscape shape index，LSI）与面积加权斑块分维指数（area-weighted mean patch fractal dimension，AWMPFD）描述土地利用变化过程中景观形状和分形特征，揭示景观形状变化的复杂程度，可通过Fragstats3.3软件计算。

2）最大斑块指数（largest patch index，LPI）用于描述景观的基质或优势类型，其值的变化可以改变干扰的强度和频率，反映人类活动的方向和强弱[20]，计算公式为：

式中LPI为最大斑块指数，%，取值范围：（0, 100），Max12…n表示某景观中最大斑块面积，m2，为景观类型的总面积，m2。

3）斑块聚集度指数（aggregation index，AI）是描述不同斑块类型空间分布特征及其混合状况，反映斑块类型在空间上聚合的趋势[21]，计算公式为：

式中g为基于单倍法的斑块类型像元之间的节点数，maxg为基于单倍法的斑块类型像元之间的最大节点数。AI越小表示斑块类型的破碎程度越大，反之则表明斑块聚集程度越高。

2.2.3 景观变化趋势检验模型

Mann-Kendall分析是一种非参数统计检验法，该方法具有检测范围宽，定量化程度高，不受样本分布的影响等优点，已广泛用于水文、气候、植被、污染物监测等长时间序列分析中[22-24]，其定义为：

对于具有个样本的时间序列，构造一秩序列：

式中S是第时刻数值大于时刻数值个数的累计数，在时间序列随机独立的假定下，定义统计量：

式中E(S)，Var(S)是累积数S的均值和方差，在1,2,…,x相互独立，且有相同连续分布时：

UF为标准正态分布，1=0；按逆序x,x1,…,1,重复上述过程，则反序列的UB由式（8）给出：

其中1=0。给显著性水平=0.05，则0.05=±1.96，将UF、UB绘制成曲线，若UF>0，表示序列呈上升趋势，反之则为下降趋势；当它们超过临界线时，表明上升或下降趋势显著；如果曲线有交点且位于临界值内，则交点对应的时间为突变开始的时间。

3 结果与分析

3.1 沛北矿区生命周期阶段特征分析

由于煤炭是不可再生资源，其赋存条件和有限性决定了矿区发展必然要经历着形成、发展、稳定、衰退等生命周期过程[25]，处于生命周期不同阶段的矿井，对景观格局的扰动特征亦不同。发展初期，煤炭产量较小，矿区植被覆盖基本没发生变化；发展期，矿井建设不断加大，煤炭开采量不断增加，矿区土地利用、植被覆盖等均发生较大变化；稳定期，煤炭持续大规模开采，矿区地表塌陷、耕地损毁，景观破碎化加剧，生态系统恶化；衰退期，煤炭开采量下降，对景观格局的影响减弱，由于生态环境损坏的累积效应和滞后性，矿区的生态环境继续恶化[26-27]。

沛北矿区生命周期曲线与历年煤炭产量如图2所示。根据矿区生命周期阶段划分[28-29]，目前沛北矿区处于开采的稳定期（2000年以来），即煤炭持续大规模开采，矿区原有的生态平衡状态被打破，地面塌陷加快，土地利用、植被覆盖等均发生剧烈变化，生态系统由稳定转向脆弱。

图2 沛北矿区历年煤炭开采量与煤矿生命周期曲线

3.2 矿区景观动态变化分析

利用1994－2014年的景观分类数据，按不同景观类型面积的统计结果及年均变化速度如图3、表2所示。

由图3可看出，各景观类型中，耕地占整个区域的比例最大，均在40%以上；工矿建设用地次之，从1994年的15 035.2 hm2增加到2014年26 923.5 hm2；第三为自然水体，包括湖泊、河流及坑塘水面，主要受降雨量影响，变化不大；未利用地集中在微山湖周围及采煤塌陷区内，略有增加；园地与交通用地比例不大，变化缓慢；塌陷水体比例最小，但增加较快，从1994年的56.38 hm2增加到2014年的1 254.31 hm2，增加了约22倍。近20a土地利用景观变化显著，主要表现为耕地、林地和未利用地减少，净减少面积分别为6 752.99、2 560.13和 2 422.12 hm2，而工矿建设用地和塌陷地却迅速增加，净增加面积分别为11 888.30和1 188.93 hm2。

图3 1994—2014年沛北矿区土地利用景观变化状况

表2 1994－2014年沛北矿区各景观类型年平均变化率

从年平均变化速度来看（表2），1994－2014年塌陷水体面积变化速度最快，其次是林地和未利用地；耕地和工矿建设用地的净变化速度虽大，由于基数较大，因此年均动态度不显著；研究期内工矿建设用地的动态度持续增加，最大值为2002－2006年的6.74%。从动态度变化程度来看，近20 a来，随着经济、社会及城市化快速发展，研究区土地利用程度加快，尤其是进入煤矿开采稳定期（2000年以来），煤炭开采加剧了工矿用地、塌陷地等变化，土地流转较为频繁。

3.3 矿区景观格局变化分析

利用Fragstats3.3软件计算得出研究区景观格局指数变化状况（图4和表3）。由图4可知，近20 a景观形状指数（LSI）呈先降后升趋势，特别是1998年处于低谷，之后持续上升，主要原因受亚洲经济危机及严重水害的影响，县域经济不景气，煤炭行业发展进入下行周期，之后又迅速增长；2006－2014年LSI值仅在小范围波动，主要是受到土地复垦、生态修复等影响，景观类型趋于稳定；面积加权平均斑块分形指数（AWMPFD）呈现波动上升趋势，且均低于1.30，表明景观分形特征边缘周长比较简单，景观面积变化对景观几何形状复杂程度影响不明显，而在2010年出现低谷，表明受人为活动影响增大。

图4 1994—2014年沛北矿区景观类型指数变化

表3 沛北矿区1994－2014年斑块类型指数变化

由表3可以看出，1994－1998年耕地的最大斑块指数（LPI）分别为19.57和26.91，由于这一阶段处于煤矿发展期，耕地景观开始遭到破坏，但在景观类型中还处于优势地位，2002－2006年处于开采稳定期，高强度煤炭开采与城市扩张，耕地锐减，LPI持续下降，优势性大大降低；2010－2014年，由于矿区村庄搬迁、土地复垦等工程实施，塌陷区治理取得了一定成效，增加了耕地面积，LPI持续上升，景观优势度逐渐加强。工矿建设用地的LPI呈现波动性增加趋势，主要是由于城镇扩张及工矿企业增多，建设用地优势度在逐渐增加；从斑块集聚度指数（AI）来看，耕地的AI先升后降，总体呈下降趋势，工矿建设用地的AI呈波动增加的趋势。

从林地、园地、交通用地的LPI和AI可以看出，林地、园地和交通用地比例较小，但受人为扰动影响较大，集聚程度逐渐下降，破碎化严重；塌陷水体的LPI持续增加，AI呈波动式增加，主要原因是随着煤炭持续高强度开采，塌陷积水面积逐渐增大，同时随着复垦工程的实施，塌陷水体也因地制宜地合并或改造成各类湿地景观，其集聚度不断增加。1994—2010年间，未利用地的LPI和AI总体呈不断下降趋势，表明未利用地逐步得到开发与利用，其面积不断减少，到2014年LPI和AI的值有所增加，可能的原因是开采导致塌陷区由陆地生态景观逐渐转变为水生生态景观，内陆滩涂面积随之增加。

3.4 矿区景观突变检验分析

通过上面分析可知，研究区内耕地和塌陷水体的变化最为显著，因此本文选取耕地和塌陷水体的景观指数变化进行Mann-Kendall分析。由于只有6a非连续景观指数数据，本文采用灰色模型（gray model，GM）中一阶单变量GM（1，1）模型获取各指标的拟合曲线，再进行内插得到21a连续数列，进行相关检验分析[30]。先将耕地和塌陷水体的LPI和AI指数分别与历年煤炭产量进行相关性分析，其相关系数分别为-0.634，-0.748、0.911和0.191，表明耕地和塌陷水体的景观指数与煤炭产量具有较高的相关性，尤其是塌陷水体的LPI指数相关性最高；由于塌陷水体分别处于各煤矿塌陷区内，同时受煤炭开采与土地复垦、整理等活动的影响，因此其AI指数与煤炭产量的相关性不强。

分别对耕地和塌陷水体的LPI和AI指数进行Mann- Kendall突变检验分析，并给出显著性水平=0.05曲线（图5）。由图5a可以看出，在置信区间内UF和UB有一个交点，即在2001年前后该序列出现突变点，这表明从2001年前后矿区耕地集聚度开始出现突变，并在2003年之后下降趋势显著，表现出景观破碎化趋势。根据煤矿生命周期阶段划分，2001年前后是各矿井开采量提速初次达到最大，此时耕地受到较大扰动，聚集度迅速下降，到了2010年，除了姚桥煤矿开采强度增大，其他煤矿开采保持平稳，三河尖煤矿已经闭矿，地面塌陷趋于稳定；同时土地复垦工作落实到位，增加了耕地面积，耕地破坏状况得到有效缓解，聚集度增加。由耕地LPI指数突变检验结果可知（图5b），UF和UB曲线交点出现在1999年前后，表明耕地景观的优势度在1999年就开始发生突变，之后持续下降，直到2010年左右才有所改善，但变化不显著。研究结果表明煤炭资源开采先影响耕地景观优势度，随着开采强度加大，耕地聚集度开始受到影响，进而影响整个景观格局。这与耕地AI指数的变化趋势检验结果一致。

由塌陷水体的Mann-Kendall检验结果（图5c）可知，塌陷水体的AI指数并未出现异常突变点，但在1997－2006、2011－2013年间有显著的上升趋势；LPI指数正反序列曲线虽然存在交叉点，却位于置信区间之外，但LPI指数的正序列曲线超过=0.05显著水平的信度线，向正方向变化（图5d），表明从1995年之后塌陷积水区域呈持续扩大的趋势。结合煤炭开采强度及塌陷水体变化情况，表明煤炭开采是造成地面塌陷的直接原因，随着开采强度的持续，塌陷范围也不断增大，塌陷区积水扩展的方向即是煤矿开采的方向。另外，塌陷水体的AI指数曲线在2006－2011年间变化不显著，其主要原因是随着土地复垦、生态修复等工程实施，对塌陷水体的治理取得了显著成效。

图5 沛北矿区耕地与塌陷水体景观格局指数序列Mann-Kendall突变检验图

4 讨 论

煤炭资源开采所固有的时间持续性、空间扩展性和强干扰性，使得矿区景观生态系统受到严重影响，这种影响具有时间和空间上的累积效应[25]。本文对景观指数突变检验分析可知，耕地的LPI指数和AI指数分别在1999年和2001年出现突变点，之后均呈显著下降趋势，符合景观生态累积效应的滞后性特征[25]。随着老采空区地表逐步稳沉，新采空区实施矸石充填、离层注浆充填[31]等措施，塌陷水体增加的速度减缓。目前沛北矿区正处于开采的稳定期，煤炭开采对土地利用与景观格局的影响仍在持续；随着绿色开采理念、土地复垦与修复工程的实施，矿区土地整治与景观生态格局有所好转，研究结果与实际情况基本吻合。

本研究的数据来源于不同卫星传感器，其空间分辨率及光谱信息不一致，虽然通过影像融合、重采样和实地调查验证等，试图尽可能地减少分类误差，但由于多源遥感数据间存在本质差异性，致使景观格局变化特征上存在着一定误差。此外，矿区景观格局演变是一个相对复杂的过程，不仅受采矿干扰，也与本地区经济、人口、城镇化等因素相关，本文仅从煤炭开采角度分析对矿区景观格局演变过程的影响，今后还需进一步深入研究景观格局演变的驱动机制。

5 结 论

基于1994－2014年6期遥感影像，利用GIS、景观生态学与数理统计方法，分析了煤炭资源开采对沛北矿区土地利用与景观格局变化的影响。结果表明，近20a来，沛北矿区土地利用景观变化显著，耕地、林地和未利用地分别减少了6 752.99、2 560.13和2 422.12 hm2；工矿建设用地和塌陷水体迅速增加，尤其是塌陷水体增加了近22倍。进入开采稳定期（2000年以来），耕地与建设用地、塌陷水体间的转化过程剧烈且频繁。

近20a的景观类型变化直接影响着矿区的景观格局，主要表现为景观类型指数呈现波动性上升，后趋于稳定，景观分形特征趋于简单化和规则化；耕地、林地、园地等斑块类型指数总体呈下降趋势，而工矿建设用地和塌陷水体的斑块指数则持续增加，斑块类型趋于破碎化和均匀化。

进一步对景观指数进行相关性与突变检验分析可知，煤炭资源开采与景观指数变化具有较强的相关性，耕地的LPI和AI指数分别在1998年和2001年出现下降的突变点，塌陷水体的LPI指数从1995年开始持续上升，而AI指数呈显著上升—变化不显著—显著上升的趋势。随着矿区生态修复与土地复垦，耕地、水体面积增加，景观破碎化程度得到缓解。

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Effects of coal exploitation on land use and landscape pattern change in coal mining area

Xu Jiaxing1,2, Li Gang2,3※, Yu Jiaqi2, Zhao Hua2, Yin Pengcheng3, Hu Wenmin1

(1.221008,; 2.221116,;3.221018,)

Mining areas with intensive resources exploitation and utilization have undergone different kinds of environmental influences, such as water pollution and land use and land cover change (LUCC). The extensive coal mining in China has led to significant regional land use change resulting in major ecological damage. In order to research the impact of coal exploitation on landscape pattern change in coal mining area, taking Peibei mining area in Xuzhou City, Jiangsu Provinces, China as an example, the changes in land use and landscape pattern were analyzed quantitatively based on remote sensing (RS), geographic information system (GIS), landscape ecology and mathematical statistics. Influence of the scale and intensity of coal mining on variation process of land use structure and landscape pattern was mainly studied from the perspective of coal industry life cycle. At the same time, the driving factors of land use and landscape pattern change were analyzed from coal mining, economy, urbanization and land reclamation policy. The results were as follows: 1) Over the last 20 years the landscape structure and landscape pattern of land use in the mining area have changed significantly with the continuous exploitation of coal resources, which were mainly manifested by the decrease of cultivated land, forest land and unused land and the rapid increase of industrial and mining construction land and. In particular, the subsidence water increased from 56.38 hm2in 1994 to 1254.31 hm2in 2014, and increased by about 22 times. The process of farmland transformed into construction land and subsidence water has become intense and frequent since 2000, in which the coal mining area has been in stable exploitation period. 2) Landscape type index showed a rising trend in fluctuation and landscape fractal characteristics tended to be simplified and regularized. The patch type index of cultivated land, forest land and garden plot overall declined, but that of industrial and mining construction land and the subsidence water increased continuously, which indicates the landscape of mining area tended to be simple and uniform. 3) Furthermore, correlation analysis and Mann-Kendall abrupt change test show that there is a strong correlation between coal resources exploitation and landscape index change. The abrupt changes of largest patch index (LPI) and aggregation index (AI) of cultivated land occurred in 1999 and 2001 respectively, and showed a rapid downward trend in 2003, which shows that the coal resource exploitation first affects the landscape dominance of cultivated land and then influences the aggregation degree of cultivated land patches with the increase of coal mining intensity. The AI of subsidence water area had a significantly rising trend in 2 periods, 1997-2006 and 2011-2013, but no significant change in 2006-2011, and the LPI of subsidence water area was increasing gradually over the whole period. The main reason is that continuous large-scale exploitation of coal resources seriously resulted in ground subsidence, damage and loss of arable land, vegetation field reduction and landscape fragmentation, and that the management of subsidence area got some effects through land reclamation and landscape restoration in mining area, which were showed as the increase of cultivated land and water area, and the decrease of landscape fragmentation. These results provide an important guide for land reclamation and ecological restoration of damaged landscape in coal mining areas.

land use; reclamation; coal mines; landscape pattern; dynamic change; life cycle; abrupt change test

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.23.033

TD88

A

1002-6819(2017)-23-0252-07

2017-08-16

2017-11-06

国家自然科学基金项目（41401610，41601500）；江苏省自然科学基金项目（BK20140186）；国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目（LEDM2014B06）。

徐嘉兴，江苏邳州人，博士，讲师，主要从事遥感、GIS与矿山生态环境监测方面研究。Email: xujx@cumt.edu.cn

李 钢，河北张家口人，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为国土资源管理、土地利用与规划。Email: cumtlig@263.net