吴君飞，盛世博

（1.内蒙古平庄煤业（集团）有限责任公司，内蒙古 赤峰 024000；2.中煤科工集团沈阳设计研究院有限公司，辽宁 沈阳 110015）

目前大多数露天矿山进行了大规模的矿山生态修复工作，部分矿山每年投入资金上亿元，如何保障生态修复成果，抵御生态风险成为一项重要的研究课题，而生态监测是该问题的重要解决手段。我国矿山生态修复目前已经进入了以降碳为重点的发展方向，生态系统的有效管护更能帮助煤矿高效的提升环保软实力，因此目前在环保领域的智能化监管技术也得到了广大学者的研究[1-2]。对于露天煤矿来说，生态的修复效果与环保的保护效果同样重要，因此在当下的生态文明背景下更需要重视生态的监测，通过对露天煤矿生态监测指标，提出建立智能化生态数据管理平台，基于平台数据汇总，构建核心算法，最终形成智能化生态养护平台[3-4]。

1 露天煤矿生态监测指标及方法

露天煤矿基于自身占地范围较大、排土场分布较分散的特点，生态监测指标应包含土壤参数、气象参数、水文参数以及植被参数，土壤参数、气象参数、水文参数均对植物的长势存在直接或间接影响，因此矿山生态监测的核心是维护植物健康生长，指标的选取应围绕对植物具有显著影响的重要指标。

1.1 土壤参数

土壤参数是指对于矿区生态修复存在正向（或负向）影响的一些指标，其中部分土壤指标适宜进行长期动态监测，部分指标适宜进行定期采样监测。土壤参数适宜进行动态监测的主要包括土壤墒情、土壤盐分、土壤温度、土壤养分，适宜定期监测的指标包括土壤密度、土壤持水能力、土壤机械组成、土壤团聚体、土壤重金属组成等指标。

土壤墒情、土壤盐分、土壤温度属于土壤常规的3 参数，可以通过布设土壤3 参数传感器进行实时监测，同时也可以采用便携式土壤3 参数测试仪进行人工定期监测，相对检测手段成熟。土壤养分的监测较复杂，尽管可以采用传感器进行动态监测，由于速效态的养分监测传感器受外界影响较大，可以定期委托具备测试能力的单位对测试结果进行校准[5]。

土壤密度和土壤田间持水量主要基于环刀法，目前市面上存在相关的便携式土壤密度测定仪，但测定原理也同样基于环刀法的测定原理，适用性较低。土壤机械组成主要采用比重法测定，土壤团聚体组成主要采用干筛和湿筛相结合的方式测定，土壤重金属速测可以采用手持XRF 进行测定，但是需要进行仪器校准并且检出限较低，属于定性半定量的检测方法，精准测定需要利用原子吸收、元素分析仪等仪器进行测定，以上因素最终实现智能化监测的可能性不大，只能定期进行巡查。

1.2 气象参数与水文参数

气象参数是最容易实现智能化测定的，目前小型气象站技术较为成熟，一般小型气象站都可以开通多通道同时测定多项指标，主要测定指标包括温度、气压、湿度、风向、风速、降雨量、降雨强度等。根据生态监测的目的性可以增加其他指标的监测，例如关注水土保持方面可以调整气象站的数据读取频率，计算I10、I60等降雨强度指标，同时可以构建雨滴谱计算降雨动能，预测矿山水土流失量，或采用多普勒雷达与地面雨量站相结合的方式对地面降水进行估测和预判[6]。

水文参数主要包括地表水分布、面积、水质和地下水水位、水质等，该项参数是环境行业和国土行业要求必须进行监测的指标，以上指标需要专业机构定期进行监测，智能化监测设备也有，但是结果精度一般较差，难以取得信任。

1.3 植被参数

植被参数主要包括植被种类、分布、面积和植被成活率、覆盖度、多样性和病虫害等指标。一般来说植被的监测需要采用宏观和微观相结合的方式进行监测，宏观监测主要利用无人机多光谱进行植被盖度、病虫害、植被恢复面积等进行监测[7]。而植物成活率、植物多样性和植物种类便需要人工进行样方法监测。露天煤矿一般占地面积较大，排土场分散，因此数据量较大，难以整理和分析，这样的问题在植物监测方面存在较大影响，应该加强突破。

2 露天煤矿智能化生态数据管理平台

露天煤矿智能化生态数据管理平台的总体架构一般包括数据采集、数据存储、数据分析和决策支持4 个模块。其中，数据采集模块负责采集土壤参数、气象参数与水文参数以及植被参数。数据存储模块负责对采集到的数据进行存储和管理。数据分析模块负责对存储在系统中的数据进行分析和处理，提取有用的信息。决策支持模块负责根据数据分析的结果，提供决策支持和资源调配建议。生态数据管理平台主要用于整理生态修复过程中工作底图数据、调查数据、监测数据、评估数据、测试数据、过程分析数据、照片、音频及视频等资料。对各阶段生态修复工作产生的各类数据应及时分类整理、编目、存档，进行电子化存储。

1）数据采集模块。数据采集模块采用多种传感器和监测设备，如气象站、水文站、土壤传感器等，实现对生态环境的实时监测。采集到的数据通过无线传感器网络或者卫星通信传输到数据存储模块中。通过设定采集的频次、频率、临界值等为指标选取及计算提供丰富合理的数据源。除了固定端自动采集也可以增加移动终端和固定端相结合的方式进行数据采集。移动端主要为检测人员的手持设备或者无人机航测数据，对于监测信息进行及时录入，不断更新上传。数据采集可以通过无线传感器网络和卫星通信实现。具体来说，可以使用Zigbee、LoRa、NBIoT 等无线通信技术，实现数据的实时采集和传输。同时，可以使用卫星通信技术，实现对偏远地区的数据采集和传输。

2）数据存储模块。数据存储模块采用云存储技术，对采集到的数据进行存储和管理。同时，该模块还负责对数据进行清洗、去重、分类和格式化处理，以便后续的数据分析工作。云端数据存储通常采用多重备份技术，确保数据不会因为硬件故障、电力故障等原因而丢失。云端数据存储采用了许多安全措施，如数据加密、身份认证、访问控制等，确保用户数据安全[8]。云端数据存储可以随时扩展数据存储容量，矿山可以随时根据需要调整存储空间。

3）数据分析模块。数据分析模块采用机器学习、数据挖掘等技术，通过编程和内置算法对存储在系统中的数据进行清洗、处理和预处理，确保数据的准确性、一致性和完整性。例如，可以通过时间序列分析、空间插值等方法，对气象、水文等数据进行插值和预测，以便更好地了解生态修复的效果和趋势。同时，该模块还可以实现数据可视化，通过提前内置图表、地图等展示模板，以可视化的方式展示数据分析结果，直观观察数据趋势。

4）决策支持模块。决策支持模块根据数据分析的结果，提供决策支持和资源调配建议[9]。例如，可以根据气象、水文等数据，制定生态养护计划和调度方案，或者提供决策支持和资源调配建议。利用病虫害等监测结果，对目前矿山排土场的病虫害情况进行提前预警，并给出解决方案。

3 露天煤矿智能化生态养护平台

露天煤矿智能化生态养护平台是将智能化技术应用于煤矿生态养护保护中的一种解决方案。养护平台可以将无人机、遥感技术、图像识别、大数据分析等技术应用于煤矿生态环境监测、生态修复和生态保护等领域，从而实现对煤矿生态环境的全面监测、评估、修复和保护。智能化生态养护是在智能化生态数据管理平台基础上增加了逻辑判断的功能，从宏观角度来看，智能化养护平台的主要功能包括煤矿环境监测、煤矿生态修复、煤矿生态管理、煤矿安全监测等。通过无人机和遥感技术，可以对煤矿的生态环境进行高效、全面、准确的监测和评估；通过图像识别技术，可以对煤矿环境中的植被、水体、土地等进行识别和分类；通过大数据分析技术，可以对煤矿生态环境的变化趋势、影响因素等进行分析和预测。从微观角度来看，养护平台包括智能喷淋系统、智能监测系统及数据管理分析系统等组成，实现全自动土壤与植被监测及病虫害监测、墒情及病虫害自动预警、水肥药管理远程操控及智能化数据管理，通过开发控制平台可以远程对土壤墒情、土壤肥力、气象数据、植物长势、病虫害情况等进行监控及控制。通过不断收集矿山生态信息建立基本的逻辑判断体系，实现数据关联分析及基础预测，从而智能化的指导露天煤矿生态养护。

智能化生态养护平台的发展首先应需要对于矿山至少3～5 年的基础数据收集，建立可靠的数据支撑，通过不断的数据磨合确定最优的参数算法，从而建立完善的智能决策体系。智能化生态养护平台应当以节约矿山生态养护成本为首要任务，合理化的确定水肥药供给量，防止过度施用产生的浪费。

4 结语

露天煤矿智能化生态监测应以人工监测为基础，建立露天煤矿智能化生态数据管理平台，在数据积累的前提下，确定各项生态要素的阈值和适宜范围，秉持着“1 矿1 策”的基本原则，逐渐形成适用于露天矿山的智能化生态养护平台，应建立健全的集中控制、移动终端、移动数据收集端和生态监测逻辑体系，增加数据收集的简易型、数据管理的便捷性和逻辑分析的准确性。