杨国婷，张 红，李 静，郭东罡，张霄羽

(1 山西大学 环境与资源学院，山西 太原 030000;2 中国科学院 地理科学与资源研究所，北京 100101)

生境质量是指生态系统保障生物适宜生存的能力，常被用来反映地域生物多样性状况[1]。人类对矿山进行露天开采，会导致生境的破损、退化与消失。土地是地表各类生态系统的载体[2]，土地利用变化是人类活动对生态环境作用的直接体现, 也是引起区域生境质量变化的重要因素[3]。因此，从土地利用的角度出发，评估并预测生境质量的时空演变规律，探究影响生境质量的自然和人为因素，可为区域生态保护提供参考。

目前，国内外生境质量评估方法主要有加权评价法[4]、层次分析法[5]、生态遥感指数法[6]等。随着研究的深入与技术的发展，生境质量的评估更趋向于定量化、空间化和精细化[7]。InVEST(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs, InVEST)模型因具有数据量少、输入简单、评估结果精确、支持不同情景和不同尺度的评估及分析等优点，在国内外研究中被广泛应用[8]。众多学者利用InVEST模型对流域、自然保护区和城市等不同区域进行生境质量评估[9-11]，但对土地利用模拟预测、生境质量评估以及影响因素的综合分析鲜见报道，对矿区生境质量的研究也很少见。

土地利用变化是InVEST模型的重要参数，精确地对其进行模拟和预测，对于分析未来生境质量演变趋势十分重要。随机森林和元胞自动机相结合的土地利用模型RFFLUS(random forest future land use simulation，RFFLUS)，是在FLUS(future land use simulation)模型的基础上，用RF模型取代FLUS模型的ANN(artificial neural network，ANN)运行环节，可以更精准地模拟区域土地利用变化，具有数据可视化、精度高等优点。……