王海慶， 聶洪峰， 陳玲， 荊青青， 李夢薇， 李曉陽

(1.中國國土資源航空物探遙感中心,北京　100083； 2.中國地質(zhì)大學(北京)地球科學與資源學院,北京

100083； 3.北京航天世景信息技術有限公司,北京　100089； 4.中國人民武裝警察部隊黃金部隊,煙臺　264000)

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采礦沉陷遙感調(diào)查與危害性研究

王海慶1，2， 聶洪峰1， 陳玲1， 荊青青1， 李夢薇2，3， 李曉陽2，4

(1.中國國土資源航空物探遙感中心,北京100083； 2.中國地質(zhì)大學(北京)地球科學與資源學院,北京

100083； 3.北京航天世景信息技術有限公司,北京100089； 4.中國人民武裝警察部隊黃金部隊,煙臺264000)

摘要：為了研究采礦沉陷危害，選擇山東省濟寧市東部煤礦礦集區(qū)為研究區(qū)，采用多期光學遙感數(shù)據(jù)與歷史資料相結合的方法，輔以必要的現(xiàn)場調(diào)查和走訪，進行采礦沉陷調(diào)查與危害性研究。結果表明： ①研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷危害嚴重，截止到2013年，至少破壞了25.095 km2的土地，并造成24個村莊被迫搬遷； ②總體來說，研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷災害發(fā)展迅速，從2009—2013年，采礦沉陷積水面積共增加4.747 km2，2013年相對于2009年的增長率為23.33%； ③就單個采礦沉陷來說，開始階段來勢猛、發(fā)展快、危害大； 但快速發(fā)展之后，擴展的速度將逐步變緩，并逐漸過渡到自然平衡； ④光學遙感技術完全可以用于采礦沉陷調(diào)查和危害性研究，并且其宏觀、廉價等特點較好地彌補了地面調(diào)查的不足。

關鍵詞：遙感； 采礦沉陷； 危害； 煤礦

0引言

煤礦資源是我國重要的礦產(chǎn)資源。煤礦資源的開采利用已為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展做出了重要貢獻，但同時也造成了嚴重的地面沉陷，破壞了大量的農(nóng)田、建筑和道路，嚴重影響了當?shù)厝嗣袢罕姷纳睢?/p>

國內(nèi)對采礦沉陷的研究已取得不少的成果，如閻躍觀等[1]研究了急傾斜多煤層開采條件下圍巖破壞機理并將地表沉陷分為4種類型區(qū)域； Wu等[2]研究了山東省龍口地區(qū)煤礦開采引起的地面沉陷及其對環(huán)境的影響； 李成尊等[3]對采礦塌陷的遙感特征進行了研究； 王曉紅等[4]對采礦塌陷的遙感可識別性進行了研究； 王欽軍等[5]探討了礦山塌陷的遙感識別與邊界提取方法； 姚丹丹等[6]和高小六[7]探討了使用D-InSAR技術監(jiān)測煤礦區(qū)沉陷的方法和效果； 王勤發(fā)等[8]對萬年縣老白馬煤礦采空塌陷的現(xiàn)狀進行了調(diào)查和預測分析； 王創(chuàng)業(yè)等[9]在神東礦區(qū)錦界煤礦對煤礦開采的松散層厚度、采厚、覆巖綜合硬度等影響沉陷的因素進行了研究； 遲占國等[10]在平朔井工一礦研究了煤礦區(qū)地表沉陷的規(guī)律； 楊成奎[11]研究了地面沉陷的預測方法； 王永輝等[12]和龍四春等[13]探討了煤礦沉陷災害的預測方法； 趙曉霞等[14]將采煤塌陷損毀耕地分為輕度、中度、重度3個級別； 劉哲榮等[15]研究了采煤沉陷區(qū)土壤性質(zhì)的演變； 黃曉娜等[16]研究了煤礦塌陷區(qū)不同復墾年限土壤顆粒組成的分形特征； 柴華彬等[17]對煤礦塌陷區(qū)地基穩(wěn)定性與承載力的研究現(xiàn)狀進行了分析。上述研究雖然廣泛涉及圍巖破壞機理、危害影響、遙感識別與監(jiān)測方法、預測分析、土壤性質(zhì)演變和地基穩(wěn)定性等方面，但對應用高分辨率遙感資料研究地面沉陷危害的報道較少。筆者[18]曾利用2009年獲取的GeoEye-1高分辨率遙感數(shù)據(jù)對濟寧市煤礦礦集區(qū)地面沉陷的現(xiàn)狀進行過遙感調(diào)查，并利用多期遙感數(shù)據(jù)分別對興隆莊煤礦和龍堌煤礦周邊的地面沉陷面進行過調(diào)查與監(jiān)測[19-20]； 汪寶存等[21]利用遙感數(shù)據(jù)對開灤煤礦地面塌陷積水進行了動態(tài)監(jiān)測； 許冬等[22]運用遙感與地理信息技術探討了濟寧煤礦區(qū)地表塌陷積水的時空演變。但上述研究只注重對采礦沉陷積水面積的調(diào)查，對采礦沉陷的危害性研究不足。本文采用多期遙感數(shù)據(jù)，結合地形圖和地質(zhì)圖等歷史資料，輔以實地調(diào)查驗證，利用ArcGIS平臺開展研究區(qū)內(nèi)的采礦沉陷調(diào)查和危害性研究。調(diào)查和研究過程中充分發(fā)揮了遙感技術宏觀、真實、高效的特點，結果真實可靠。

1研究區(qū)及數(shù)據(jù)源概況

1.1研究區(qū)概況

選擇山東省濟寧市東部煤礦礦集區(qū)為研究區(qū)(圖1)。

圖1　研究區(qū)位置示意圖

研究區(qū)具備下述特點和研究條件： ①地下開采煤礦集中，在較小的范圍內(nèi)有較大的煤礦開采和生產(chǎn)規(guī)模； ②采礦沉陷嚴重，已經(jīng)形成了一定的采礦沉陷災害，并且采礦沉陷持續(xù)擴展，其危害不斷增加； ③有多期可供選擇利用的遙感數(shù)據(jù)。

研究區(qū)位于濟寧市東部，行政區(qū)域上涉及曲阜市、兗州市和鄒城市3個縣級市，面積396 km2。區(qū)內(nèi)地勢平坦，為典型的平原地貌。區(qū)內(nèi)有多個國有大型煤礦，主要涉及興隆莊、楊莊、楊村、東灘、鮑店、橫河和南屯共7個煤礦(其中南屯煤礦僅涉及其北部)； 這些煤礦都采用地下開采，生產(chǎn)規(guī)模較大。以往研究結果表明，該區(qū)采礦沉陷嚴重，而且擴展快，危害大[12,14,18-20,22]，是典型的煤礦采礦沉陷區(qū)。

1.2遙感數(shù)據(jù)源

根據(jù)調(diào)查和研究目的，選取了2009—2013年獲取的模擬真彩色遙感數(shù)據(jù)，并收集了2景2013年獲取的Landsat8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)用于輔助研究(表1和圖2)。

表1　遙感數(shù)據(jù)基本信息

(a) GeoEye-1(2009年)(b) Spot5(2010年)(c) Spot5與Quickbird(d) ZY-1 02C與Quickbird

拼接(2011年)拼接(2012年)

(e) ZY-1 02C與YG-5 (f) Landsat8(2013年)(g) Landsat8(2013年)

拼接(2013年)

圖2不同時期遙感圖像快視圖

Fig.2Quick-look map of remote sensing images in different periods

2采礦沉陷遙感調(diào)查

2.1遙感識別標志

采礦沉陷是指在礦產(chǎn)資源開采利用時造成的地面沉陷，不同于采礦塌陷。采礦塌陷往往形成地表高程急劇變化的塌陷坑，且面積較小(往往以m2為單位計算)，在遙感圖像中受陽光照射角度和衛(wèi)星遙感圖像拍攝角度的影響，可以見到較為明顯的陰影，從而易于識別。采礦沉陷的地面高程變化相對較緩，且面積較大，在光學遙感圖像中難以直接識別，但可根據(jù)采礦沉陷形成的積水坑間接識別。采礦沉陷作為一種災害，如果沒有積水，僅使沉陷區(qū)的土地喪失部分使用功能(如不再具有建房居住的功能)，但仍可生長草木。而在濟寧地區(qū)，由于人口密度大、耕地資源嚴重緊張，當?shù)鼐用癫活櫸ｋU，仍在采礦沉陷的危險區(qū)內(nèi)耕種，直至積水淹沒耕地才不得已而放棄耕種。本文著重研究采礦沉陷的危害，側重于研究有積水的采礦沉陷區(qū)，故對采礦沉陷的遙感識別也將從采礦沉陷積水坑入手。

采礦沉陷積水坑具有獨特的影像特征，在高空間分辨率遙感圖像中易于識別，完全可以與露天的采沙坑、采土坑區(qū)別開[18]。其主要特征有： ①邊界比較圓滑，不會出現(xiàn)明顯的拐角； 但采沙坑、采土坑的邊界往往較平直，有明顯的拐角。②邊坡比較平緩； 但采沙坑、采土坑的邊坡往往較陡(甚至直立)。③形成和發(fā)育受地下采空區(qū)的控制，往往可間接反映地下采空區(qū)的空間形態(tài)(比如采煤巷道的走向與規(guī)模)。另外，通過對比歷史資料與現(xiàn)場調(diào)查，還可以將歷史上形成的湖泊等地表水體與地面沉陷積水坑區(qū)別開。但需要注意的是，某些采礦沉陷可能已被治理和利用，其積水坑也會出現(xiàn)較平直的邊界和明顯的拐角。因此，在利用光學遙感手段進行采礦沉陷積水坑調(diào)查時，需要對多個識別標志進行綜合判斷分析，必要時應進行相應的現(xiàn)場調(diào)查和走訪。

2.2采礦沉陷積水面積變化

根據(jù)多個識別標志進行綜合判斷分析，從研究區(qū)的模擬真彩色遙感圖像中圈定出采礦沉陷積水坑，并通過野外調(diào)查驗證進一步修改完善其識別結果。圖3為研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷積水坑的分布情況。

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷積水坑分布廣、面積大、危害嚴重。采礦沉陷積水坑的面積在逐年擴大，在2009年獲取的遙感圖像中，采礦沉陷積水面積為20.349 km2； 在2010年的遙感圖像中面積為22.385 km2，比2009年增加了2.036 km2，增長率超過了10%； 在2011年的遙感圖像中變?yōu)?3.090 km2，又比2010年增加了0.705 km2，相對于2010年的增長率為3.15%； 在2012年的遙感圖像中，采礦沉陷積水面積為24.097 km2，比2011年增長了1.007 km2，相對于2011年的增長率為4.36%； 在2013年的遙感圖像中，采礦沉陷積水面積為25.095 km2，比2012年增長了0.998 km2，相對于2012年的增長率為4.14%(圖4及表2)。

圖3　研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷積水坑分布圖

圖4　采礦沉陷積水面積變化曲線圖

(km2)

①該增長率為2013年相對于2009年的增長情況，即(相對于2009年的面積增量累計/ 2009年基期面積)，但因楊莊煤礦2009年基期面積為0.000，故無法計算增長率；②該增長率為本年度相對于上一年度的增長情況，即(全區(qū)逐年積水增量合計/上一年度全區(qū)逐年積水面積累計)。

從2009—2013年，根據(jù)獲取的遙感圖像分析，采礦沉陷積水面積共增加了4.747 km2，2013年相對于2009年的增長率為23.33%。在增加的采礦沉陷積水面積方面，興隆莊煤礦(礦山范圍內(nèi)，下同)增加最多，為1.758 km2； 其次為鮑店煤礦，為1.401 km2。在2013年相對于2009年的增長率方面，楊村煤礦增長最快，達56.91%； 其次是鮑店煤礦，為31.02%。

根據(jù)調(diào)查得到的采礦沉陷積水面積，結合礦山面積，可計算出采礦沉陷積水比率。該比率可在一定程度上反映采礦沉陷的嚴重程度。研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷積水比率最大的是興隆莊煤礦，達17.20%； 其次是鮑店煤礦，為15.99%(表3)。

表3　采礦沉陷積水比率一覽表

3采礦沉陷危害性研究

3.1破壞土地

采礦沉陷是一個動態(tài)變化過程，采礦沉陷積水坑是采礦沉陷的結果之一。即有采礦沉陷未必有采礦沉陷積水坑，只有當沉陷達到一定的程度，使地表高程低于地下水位時，才能形成有長期積水的采礦沉陷積水坑。即使如此，在積水區(qū)域與非沉陷區(qū)之間也有一定寬度的過渡地帶。對于過渡地帶的寬度，筆者也開展了一些調(diào)查和研究，然而從目前的研究進展來看，還沒有統(tǒng)一的規(guī)律性數(shù)據(jù)或公式可以推薦，但可明確的是其影響因素主要有： 采空區(qū)埋深、采空區(qū)高度、采空區(qū)寬度、采空區(qū)至地表的物質(zhì)結構及其力學性質(zhì)等。另外，采礦沉陷積水面積也受降水量的影響，連續(xù)性降雨和特大暴雨會使采礦沉陷積水面積擴大。研究區(qū)內(nèi)地勢非常平坦，沒有自然因素造成的地表高程變化，故除非發(fā)生洪澇災害使區(qū)內(nèi)地面普遍被淹，采礦沉陷積水坑的范圍不會超出采礦沉陷的范圍。在本文使用的遙感圖像中，未發(fā)現(xiàn)洪澇災害的跡象； 氣象資料也未顯示在獲取遙感數(shù)據(jù)之前短期內(nèi)有長期連續(xù)性降雨和特大暴雨的記錄，故本次研究可以排除氣象因素的影響。因此，采礦沉陷的范圍往往大于采礦沉陷積水坑的范圍。本文遵循保守的原則，利用采礦沉陷積水坑的面積估算采礦沉陷破壞的土地面積，雖然不足以全面反映采礦沉陷破壞土地的實際面積，但至少可作為一種參考，并且也符合當?shù)鼐用裾湎恳淮缤恋?、辛勤耕種的實際情況。

根據(jù)獲取的遙感圖像，本文認為研究區(qū)內(nèi)的采礦沉陷至少破壞了25.095 km2的土地。其中，興隆莊煤礦(礦山范圍內(nèi)，下同)破壞的土地最多，為9.675 km2； 其次是東灘煤礦，為6.106 km2； 鮑店煤礦為5.917 km2； 橫河煤礦為1.282 km2； 南屯煤礦北部為1.212 km2； 楊村煤礦為0.863 km2； 楊莊煤礦為0.040 km2。

就單個采礦沉陷(對應單獨的地下采空區(qū))而言，開始階段來勢猛、發(fā)展快、危害大，往往在短時間內(nèi)破壞大量土地及土地上的道路、房屋、莊稼和樹木等； 快速發(fā)展后，擴展速度將逐步變緩，逐漸過渡到自然平衡狀態(tài)。以興隆莊鎮(zhèn)東側(大施村東北)的采礦沉陷(圖5)為例， 2009年，有一條NNW走向的采礦沉陷積水坑，長1 070 m(圖5(a))； 2010年，該采礦沉陷積水坑急劇向北擴展，長度擴展為1 953 m，積水淹沒了興隆莊煤礦向外運煤的鐵路(圖5(b)中呈圓弧狀的線狀地物)； 2011年相對2010年沒有明顯變化(圖5(c))； 2012年，該采礦沉陷積水坑仍沒有明顯的變化，但其西側出現(xiàn)了一個新的采礦沉陷積水坑，長1 589 m(圖5(d))； 2013年相對2012年沒有明顯變化(圖5(e))。

(a) 2009年 (b) 2010年 (c) 2011年(d) 2012年(e) 2013年

圖5采礦沉陷不同年份發(fā)展情況對比

Fig.5Comparison of mining subsidence developing in different years

3.2破壞村莊

采礦沉陷在破壞大量土地的同時，也迫使多個村莊搬遷。根據(jù)多期遙感圖像，結合歷史資料，可以很容易地識別出已消失的村莊。但要識別出因采礦沉陷消失的村莊，還需要綜合利用煤礦開采和采礦沉陷等信息。為了區(qū)別因土地耕作集約化、并村合集、新農(nóng)村建設等非避災性搬遷的村莊，筆者對室內(nèi)解譯結果進行了實地走訪調(diào)查，以進一步確認村莊搬遷的原因。如圖6所示，位于左上角的四新村所在地，在2009年的遙感圖像中已經(jīng)淪為采礦沉陷積水坑； 位于右下角的后屯村所在地，在2009年的遙感圖像中已位于采礦沉陷積水坑的邊沿，村莊已基本搬遷完畢，但仍依稀可見村莊的痕跡，而在2013年的遙感影像中已經(jīng)完全淪為采礦沉陷積水坑； 位于右上角的程家莊、東程家莊和西程家莊3個村莊所在地，在2009年的遙感圖像中還是完好的村莊(但在其南部、西部和西北部都有嚴重的采礦沉陷)，在2013年的遙感圖像中已完全消失。

(a) 1968年地形圖(b) 2009年遙感圖像 (c) 2013年遙感圖像

圖6因采礦沉陷消失的村莊

Fig.6Disappeared villages due to mining subsidence

對照歷史資料，結合采礦沉陷積水坑分布情況，圈定了24個因采礦沉陷消失的村莊，并在現(xiàn)場調(diào)查和走訪中得到了證實。24個村莊中，位于興隆莊煤礦礦山范圍內(nèi)的有9個，東灘煤礦礦山范圍內(nèi)有6個，鮑店煤礦礦山范圍內(nèi)有5個(表4)。

表4　因采礦沉陷消失的村莊

采礦沉陷災害嚴重破壞了當?shù)氐纳鷳B(tài)環(huán)境，大量土地被損毀，多個村莊被迫搬遷，不少建筑倒塌或被淹沒(圖7)，多條道路遭毀壞，給采礦沉陷區(qū)原居民的生產(chǎn)和生活造成了災難性影響，也給當?shù)氐纳鐣伟埠桶踩€(wěn)定埋下了隱患。

圖7　被采礦沉陷積水淹沒的樓房和農(nóng)田

3.3災情預測

根據(jù)采礦沉陷遙感調(diào)查結果，筆者分析了研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷擴展趨勢，就單個采礦沉陷區(qū)域研究了其擴展方向。根據(jù)歷年發(fā)展變化情況，尤其是在近2 a快速發(fā)展的區(qū)域，圈定了7處危險區(qū)(圖3)，預測這些區(qū)域可能會發(fā)生新的采礦沉陷。在這7處危險區(qū)內(nèi)，涉及3個村莊，預測這些村莊將需要搬遷。以圖5所示的興隆莊鎮(zhèn)東側采礦沉陷區(qū)為例，從2009―2013年的發(fā)展變化來看，采礦沉陷正在向SW方向快速發(fā)展。故筆者預測該采礦沉陷區(qū)域的西南部為危險區(qū)，有可能發(fā)生新的采礦沉陷； 且其西南部的大施村處在危險區(qū)域內(nèi)，預測該村莊需要搬遷。

總體來說，采礦沉陷受地下采空區(qū)控制，采礦沉陷積水坑的形態(tài)和規(guī)模也在一定程度上反映了地下采空區(qū)的形態(tài)和規(guī)模。若要根治采礦沉陷，仍需從地下采空區(qū)入手。建議在礦山開采之前制訂切實有效的采空區(qū)治理方案，并在礦山開采過程中嚴格執(zhí)行。

4結論

1)所選擇的研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷危害嚴重，截止到2013年，至少破壞了25.095 km2的土地，并迫使24個村莊搬遷，毀壞多條道路，給沉陷區(qū)原居民的生產(chǎn)和生活造成了災難性影響，也給當?shù)氐纳鐣伟埠桶踩€(wěn)定埋下了隱患。

2)總體來說，研究區(qū)內(nèi)采礦沉陷災害發(fā)展迅速。2009―2013年間，根據(jù)獲取的遙感圖像分析，采礦沉陷積水面積共增加4.747 km2，2013年相對于2009年的增長率達到23.33%。

3)就單個采礦沉陷(對應單獨的地下采空區(qū))來說，剛開始來勢猛、發(fā)展快、危害大，但快速發(fā)展后，擴展的速度將逐步變緩，并逐漸過渡到自然平衡。

4)本文采用的光學遙感技術具有宏觀、廉價、快速、高效的特點，可以用于采礦沉陷的危害調(diào)查和研究，彌補常規(guī)地面調(diào)查的不足。

然而，關于采礦沉陷危害的研究仍有一些重要問題需要進一步開展。比如： 本文中提到的在積水區(qū)域與非沉陷區(qū)之間也有一定寬度的過渡地帶，如何能夠更加科學合理、符合實際地計算該寬度，還需要深入探討和研究。另外，如何權衡礦產(chǎn)資源開采的利與弊？如何評價礦產(chǎn)資源開采利用帶來的經(jīng)濟效益與采礦沉陷等礦山地質(zhì)災害的危害對社會整體發(fā)展的影響？是需要長期探討的難題。限于筆者收集到的資料有限，未能在這方面開展工作，期待有志學者深入研究。

致謝： 本文研究過程中得到了楊金中、王曉紅、周英杰、汪潔、王斌、姚維嶺、李飛等同仁的幫助，在此表示衷心的感謝！

參考文獻(References)：

[1]閻躍觀,戴華陽,王忠武,等.急傾斜多煤層開采地表沉陷分區(qū)與圍巖破壞機理——以木城澗煤礦大臺井為例[J].中國礦業(yè)大學學報,2013,42(4):547-553.

Yan Y G,Dai H Y,Wang Z W,et al.Ground subsidence zone and surrounding rock failure mechanism due to steep multiple coal seam mining:a case study at Muchenyjian Datai Mine[J].Journal of China University of Mining and Technology,2013,42(4):547-553.

[2]Wu Q Y,Pang J W,Qi S Z,et al.Impacts of coal mining subsidence on the surface landscape in Longkou City,Shandong Province of China[J].Environmental Earth Sciences,2009,59(4):783-791.

[3]李成尊,聶洪峰,汪勁,等.礦山地質(zhì)災害特征遙感研究[J].國土資源遙感,2005,17(1):45-48.doi:10.6046/gtzyyg.2005.01.11.

Li C Z,Nie H F,Wang J,et al.A remote sensing study of characteristics of geologicol disasters in a mine[J].Remote Sensing for Land and Resources,2005,17(1):45-48.doi:10.6046/gtzyyg.2005.01.11.

[4]王曉紅,聶洪峰,李成尊,等.不同遙感數(shù)據(jù)源在礦山開發(fā)狀況及環(huán)境調(diào)查中的應用[J].國土資源遙感,2006,18(2):69-71.doi:10.6046/gtzyyg.2006.02.17.

Wang X H,Nie H F,Li C Z,et al.The application of characteristics of different remote sensing data sources to the investigation of the mining situation and environment of mines[J].Remote Sensing for Land and Resources,2006,18(2):69-71.doi:10.6046/gtzyyg.2006.02.17.

[5]王欽軍,陳玉,藺啟忠.礦山地面塌陷的高分辨率遙感識別與邊界提取[J].國土資源遙感,2011,23(3):113-116.doi:10.6046/gtzyyg.2011.03.20.

Wang Q J,Chen Y,Lin Q Z.Surface collapse identification and its boundary extraction using high resolution remote sensing[J].Remote Sensing for Land and Resources,2011,23(3):113-116.doi:10.6046/gtzyyg.2011.03.20.

[6]姚丹丹,吳侃,何強.基于D-InSAR技術的煤礦區(qū)沉陷監(jiān)測[J].金屬礦山,2014,32(11):151-155.

Yao D D,Wu K,He Q.Coal mine subsidence monitoring based on D-InSAR technology[J].Metal Mine,2014,32(11):151-155.

[7]高小六.基于D-InSAR技術的煤礦沉陷監(jiān)測[J].煤炭技術,2013,32(6):78-80.

Gao X L.Coal mine subsidence monitoring based on D-InSAR technology[J].Coal Technology,2013,32(6):78-80.

[8]王勤發(fā),許少清,王超.萬年縣老白馬煤礦采空塌陷現(xiàn)狀調(diào)查及預測分析[J].西部探礦工程,2014(6):150-153.

Wang Q F,Xu S Q,Wang C.Investigation and forecasting about mining subsidence in Baima coal mine,Wannian Country[J].Mine Exploration of West China,2014(6):150-153.

[9]王創(chuàng)業(yè),曾祥柱,欒春雪.基于正交試驗的錦界煤礦開采沉陷影響因素分析[J].煤炭技術,2015,34(2):1-3.

Wang C Y,Zeng X Z,Luan C X.Analysis of mining subsidence movement factors in Jinjie coal mine based on orthogonal experiment design[J].Coal Technology,2015,34(2):1-3.

[10]遲占國,郭森林.煤礦區(qū)工作面開采地表沉陷規(guī)律研究[J].煤炭技術,2014,33(12):101-103.

Chi Z G,Guo S L.Research on ground subsidence regularity in coal mining area[J].Coal Technology,2014,33(12):101-103.

[11]楊成奎.大寶山礦山采空區(qū)地面塌陷地質(zhì)災害預測及其防治措施[J].礦產(chǎn)與地質(zhì),2013,27(5):416-420.

Yang C K.Geologic hazard forecast and its control measures of exhausted area surface collapse of Dabaoshan mine[J].Mineral Resources and Geology,2013,27(5):416-420.

[12]王永輝,倪岳暉,周建偉,等.基于概率積分法的橫河煤礦巨厚松散層下開采沉陷預測分析[J].地質(zhì)科技情報,2014,33(4):219-224.

Wang Y H,Ni Y H,Zhou J W,et al.Subsidence prediction under thick and loose overburden of Henghe coal mine based on probability integration method[J].Geological Science and Technology Information,2014,33(4):219-224.

[13]龍四春,楊光銳,王先軍.唐洞煤礦沉陷災害綜合預測方法研究[J].大地測量與地球動力學,2014,34(3):104-107.

Long S C,Yang G R,Wang X J.A comprehensive method predicting subsidence disaster in Tangdong coal mine[J].Journal of Geodesy and Geodynamics,2014,34(3):104-107.

[14]趙曉霞,李晶,劉子上,等.礦-糧復合區(qū)采煤塌陷損毀耕地分級研究[J].環(huán)境科學與技術,2014,37(7):177-181,192.

Zhao X X,Li J,Liu Z S,et al.Evaluation of damaged farmland extent in overlapped areas of farmland and coal resources with high phreatic water level[J].Environmental Science and Technology,2014,37(7):177-181,192.

[15]劉哲榮,燕玲,賀曉,等.采煤沉陷干擾下土壤理化性質(zhì)的演變——以大柳塔礦采區(qū)為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2014,28(11):133-138.

Liu Z R,Yan L,He X,et al.Effects of mining subsidence on physical and chemical properties of soil in the subsided land of the Daliuta Mining Area[J].Journal of Arid Land Resources and Environment,2014,28(11):133-138.

[16]黃曉娜,李新舉,劉寧,等.煤礦塌陷區(qū)不同復墾年限土壤顆粒組成分形特征[J].煤炭學報,2014,39(6):1140-1146.

Huang X N,Li X J,Liu N,et al.Characteristics of soil particles fractal dimension under different reclamation years in coal mining subsidence[J].Journal of China Coal Society,2014,39(6):1140-1146.

[17]柴華彬,宋博,劉瑞斌,等.煤礦塌陷區(qū)地基穩(wěn)定性與承載力研究現(xiàn)狀分析[J].河南理工大學學報:自然科學版,2014,33(2):173-176.

Chai H B,Song B,Liu R B,et al.Research status of foundation bearing capacity in coal mining subsidence area[J].Journal of Henan Polytechnic University:Natural Science,2014,33(2):173-176.

[18]王海慶,陳玲.山東省濟寧市煤礦礦集區(qū)地面沉陷現(xiàn)狀遙感調(diào)查[J].中國地質(zhì)災害與防治學報,2011,22(1):87-93.

Wang H Q,Chen L.Investigation of current surface subsidence situation using remote sensing images,in Jining coal mine concentration area,Shandong Province[J].The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2011,22(1):87-93.

[19]Wang H Q,Zhou Y J,Chen L,et al.The dynamic monitoring on mining collapsing around Xinglongzhuang coal mine based on remote sensing images[J].Advanced Materials Research,2013,726-731:4625-4630.

[20]Wang H Q.Mining subsidence monitoring around Longgu coal mine based on remote sensing[J].Advanced Materials Research,2014,1010-1012:489-495.

[21]汪寶存,苗放,晏明星,等.基于遙感技術的開灤煤礦地面塌陷積水動態(tài)監(jiān)測[J].國土資源遙感,2007,19(3):94-97.doi:10.6046/gtzyyg.2007.03.22.

Wang B C,Miao F,Yan M X,et al.The dynamic detection of ground collapse water log in the Kailuan coal mine based on the remote sensing technique[J].Remote Sensing for Land and Resources,2007,19(3):94-97.doi:10.6046/gtzyyg.2007.03.22.

[22]許冬,吳侃.濟寧煤礦區(qū)地表塌陷積水時空演變[J].遼寧工程技術大學學報:自然科學版,2014,33(10):1307-1311.

Xu D,Wu K.Spatial-temporal evolution of collapse waterlogged region in Jining coal mining district[J].Journal of Liaoning Technical University:Natural Science,2014,33(10):1307-1311.

(責任編輯： 劉心季)

Remote sensing investigation of mining subsidence and harmfulness research

WANG Haiqing1,2， NIE Hongfeng1， CHEN Ling1， JING Qingqing1， LI Mengwei2,3， LI Xiaoyang2,4

(1.ChinaAeroGeophysicalSurveyandRemoteSensingCenterforLandandResources，Beijing100083，China； 2.SchoolofEarthandResources，ChinaUniversityofGeosciences(Beijing)，Beijing100083，China； 3.BeijingSpaceViewTechnologyCo.,Lta.Beijing100089，China； 4.GoldGeologicalPartyofCAPF，Yantai264000，China)

Abstract:In this paper , aimed at the study of the hazards caused by the mining subsidence using remote sensing images，according to the research objective，the coal mine ore concentration located in the east of Jining City, Shandong Province of China was chosen as the study area. Multi stage optical remote sensing images and historical data were used, and necessary field survey were supplemented also. The results show that: ①The mining subsidence in the study area is very serious. By 2013, at least 25.095 km2 of land was destroyed, 24 villages were forced to move； ②In generally, mining subsidence developed rapidly in the study area. From 2009 to 2013, 4.747 km2 of mining subsidence water area was increased in total, and the growth rate was 23.33%； ③ For a single mining subsidence, it is fierce, fast development, great hazard in the beginning. But after the rapid development, the expansion rate will gradually slow down, and gradually transit to the natural balance； ④Optical remote sensing technique can be used to research and investigation of mining subsidence hazard, and the characteristics such as macroscopic and cheap could make up for the lack of ground survey.

Keywords:remote sensing； mining subsidence； hazard； coal mine

作者簡介：第一 王海慶(1980-),男,博士,高級工程師,主要從事遙感地質(zhì)應用方面的研究。Email: whq0705@126.com。

中圖法分類號：TP 79

文獻標志碼：A

文章編號：1001-070X(2016)01-0114-08

基金項目：中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項目“礦山環(huán)境綜合調(diào)查與評價”(編號： 1212011120027)和“山東省礦山環(huán)境調(diào)查與評價”(編號： 1212011220073)共同資助。

收稿日期：2015-01-26；

修訂日期：2015-02-28

doi:10.6046/gtzyyg.2016.01.17

引用格式： 王海慶,聶洪峰,陳玲,等.采礦沉陷遙感調(diào)查與危害性研究[J].國土資源遙感，2016，28(1)：114-121.(Wang H Q,Nie H F,Chen L,et al.Remote sensing investigation of mining subsidence and harmfulness research[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(1)：114-121.)