彭　燕, 何國(guó)金,*, 張兆明, 江　威,2, 歐陽(yáng)志云 , 王桂周

1 中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所, 北京　100094　2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京　100049　3 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心, 北京　100085

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贛南稀土礦開發(fā)區(qū)生態(tài)環(huán)境遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估

彭燕1, 何國(guó)金1,*, 張兆明1, 江威1,2, 歐陽(yáng)志云3, 王桂周1

1 中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所, 北京1000942 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京1000493 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心, 北京100085

摘要:稀土礦業(yè)的發(fā)展在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也對(duì)生態(tài)環(huán)境帶來(lái)影響。為研究江西贛南稀土礦產(chǎn)開發(fā)及其對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，采用SPOT1/2/5、Landsat7和ALOS等多源遙感數(shù)據(jù)，對(duì)該區(qū)域2000—2010年稀土礦開發(fā)進(jìn)行遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。采用面向?qū)ο蟮姆椒▽?duì)研究區(qū)進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)分類，同時(shí)結(jié)合回溯法可較好地減少偽變化，并可快速地提取稀土礦開采區(qū)的變化信息。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)贛南稀土礦開采集中分布在幾個(gè)主要的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，從2000年至2010年這10年間整體上呈增加的趨勢(shì)，但前5年主要體現(xiàn)為擴(kuò)張，后5年復(fù)墾的力度在加強(qiáng)。新增的稀土礦礦區(qū)在開發(fā)過(guò)程中破壞的生態(tài)系統(tǒng)類型主要為林地，而廢棄稀土礦區(qū)通過(guò)治理后主要恢復(fù)成耕地。稀土礦開采對(duì)植被覆蓋、生物量、土地退化以及景觀的破碎化都有一定的影響。同時(shí)稀土礦開采可能引發(fā)水體流失、山體滑坡等環(huán)境問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：稀土礦開采區(qū)；遙感監(jiān)測(cè)；生態(tài)環(huán)境；十年變化

稀土礦產(chǎn)資源是一種不可再生的資源，在機(jī)械制造、石油化工、農(nóng)林牧業(yè)、航天航空及軍工技術(shù)等方面都有較為廣泛的用途。由于對(duì)稀土資源需求量的不斷增加，致使稀土礦區(qū)開采規(guī)模擴(kuò)大，一些不法商人為牟取暴利，超出礦權(quán)范圍開采稀土礦。而不當(dāng)?shù)拈_采方式，將會(huì)導(dǎo)致稀土礦礦區(qū)出現(xiàn)水污染、植被破壞、水土流失等眾多的環(huán)境問(wèn)題[1]。這些環(huán)境問(wèn)題已經(jīng)嚴(yán)重地影響了礦區(qū)人民的工作和生活，還制約了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，影響了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定。傳統(tǒng)的礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)一般是采取國(guó)土資源動(dòng)態(tài)巡查的方式發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，由于稀土礦區(qū)開采比較零散，占地面積大，如果要對(duì)礦區(qū)開發(fā)及其生態(tài)環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行全面調(diào)查，傳統(tǒng)方法的時(shí)效性差、周期長(zhǎng)、效率低[2]。隨著衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展，尤其是高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的不斷出現(xiàn)，遙感技術(shù)已成為研究生態(tài)環(huán)境最有利的手段之一。近幾十年來(lái)，世界各國(guó)利用衛(wèi)星遙感技術(shù)在礦區(qū)生態(tài)環(huán)境調(diào)查與評(píng)估中做了大量工作。早在20世紀(jì)60年代國(guó)外開始利用遙感技術(shù)對(duì)礦產(chǎn)資源開采狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)；1999年以來(lái)，我國(guó)國(guó)土資源部在全國(guó)范圍開展了土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)；2002—2003年國(guó)家航空物探遙感中心對(duì)江西崇義地區(qū)礦產(chǎn)資源的開發(fā)狀況進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)研究。利用遙感技術(shù)對(duì)礦區(qū)進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，不僅可以定性分析其開采狀況，也可以定量分析其開采區(qū)的面積和范圍等相關(guān)問(wèn)題。C.A.Legg利用遙感技術(shù)定性分析了地表采礦所引起的環(huán)境問(wèn)題和礦區(qū)土地復(fù)墾，并實(shí)現(xiàn)了采礦區(qū)和土地復(fù)墾范圍的定量分析[3]。同時(shí)，遙感技術(shù)與其他的數(shù)據(jù)、方法結(jié)合能發(fā)揮更大的作用。劉元慧等人采用統(tǒng)計(jì)的環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，并以數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和地理信息技術(shù)為支撐，對(duì)兗州礦區(qū)的生態(tài)安全進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析[4]，取得了很好的效果。隨著高光譜、高空間分辨率的遙感衛(wèi)星的出現(xiàn)，遙感技術(shù)被逐漸用于監(jiān)測(cè)礦區(qū)水體及植被的污染狀況。雷國(guó)靜等人采用QuickBird數(shù)據(jù)對(duì)南方離子型稀土礦周圍植被長(zhǎng)勢(shì)進(jìn)行了調(diào)查，并對(duì)礦區(qū)引發(fā)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題提出了緩解的方式和建議[5]。遙感技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)被越來(lái)越多地應(yīng)用于礦區(qū)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中。

以江西省定南縣、龍南縣、全南縣、信豐縣以及安遠(yuǎn)縣贛南五縣稀土礦開發(fā)區(qū)為研究區(qū)域，利用遙感技術(shù)分別對(duì)2000年、2005年和2010年3個(gè)時(shí)期的稀土礦開發(fā)狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并對(duì)2000—2010年稀土礦開發(fā)區(qū)的生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行分析。監(jiān)測(cè)結(jié)果有助于更加快速、準(zhǔn)確地了解礦山開采狀況和礦山環(huán)境信息，為相關(guān)部門制定礦產(chǎn)資源規(guī)劃，保持礦產(chǎn)資源的可持續(xù)開發(fā)與利用，維護(hù)礦業(yè)秩序及綜合整治礦區(qū)環(huán)境等提供技術(shù)支撐及決策依據(jù)。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

江西贛南是我國(guó)離子型稀土礦的主要生產(chǎn)基地。本研究以江西省贛州市定南縣、龍南縣、全南縣、信豐縣以及安遠(yuǎn)縣贛南5縣為研究區(qū)域。研究區(qū)位于江西省贛州最南端，總面積9732.86km2。該研究區(qū)域礦產(chǎn)資源豐富，富含稀土礦、鎢礦等礦產(chǎn)資源，是2011年江西省贛州市首批離子型稀土礦國(guó)家規(guī)劃縣之中的5個(gè)。

研究區(qū)中稀土礦開采主要采用露天開采的方式，對(duì)地表植被破壞較為嚴(yán)重，為了使稀土礦開發(fā)狀況調(diào)查更為精確與全面，應(yīng)當(dāng)選取質(zhì)量較好的高空間分辨率遙感影像。綜合考慮研究目的、成本以及對(duì)信息的需求量，2000年選用SPOT1/2/4全色影像和Landsat 7數(shù)據(jù)，2005年選用spot5多光譜影像，2010年選用ALOS全色和多光譜影像。由于研究區(qū)范圍較大，針對(duì)有些年份數(shù)據(jù)缺失的問(wèn)題，則選取與該年份相近的質(zhì)量較好的數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充。共涉及ALOS數(shù)據(jù)18景，主要為2010年11月的數(shù)據(jù)；SPOT5數(shù)據(jù)10景，主要為2005年10月的數(shù)據(jù)；SPOT1/2/4數(shù)據(jù)6景，主要為2001年11月的數(shù)據(jù)；Landsat7數(shù)據(jù)4景，主要為2001年11月的數(shù)據(jù)。對(duì)于南方多云雨地區(qū)，獲取高質(zhì)量的光學(xué)遙感影像比較困難，同時(shí)為了便于變化檢測(cè)研究，數(shù)據(jù)季相應(yīng)該盡量接近，因此本文中的數(shù)據(jù)時(shí)相集中于數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的10—11月份。同時(shí)還收集了研究區(qū)域內(nèi)的行政邊界、DEM和生物量等相關(guān)的基礎(chǔ)輔助數(shù)據(jù)。

2研究方法2.1遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

在實(shí)際的遙感數(shù)據(jù)分析和信息提取之前，需要對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正、融合、鑲嵌、裁剪等一系列的處理工作。對(duì)于1B2級(jí)別(經(jīng)過(guò)系統(tǒng)輻射與幾何校正的產(chǎn)品，提供地理編碼和地理參考數(shù)據(jù)兩種選擇)的ALOS數(shù)據(jù)采用有理函數(shù)模型進(jìn)行正射校正，誤差控制在一個(gè)像元以內(nèi)。針對(duì)SPOT系列的數(shù)據(jù)，則采用物理成像模型，誤差控制在一個(gè)像元以內(nèi)。通過(guò)對(duì)ALOS數(shù)據(jù)分別采用BROVERY、HIS、PCA變化、PANSHARP等不同的融合方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)采用PANSHARP變換進(jìn)行融合后的影像的顏色保持最好，最接近自然色，且圖像紋理清晰。因此采用PANSHARP算法對(duì)ALOS數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。同時(shí)，SPOT1/2數(shù)據(jù)與ETM數(shù)據(jù)之間的融合通過(guò)類似的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比分析，最終也采用PANSHARP方法進(jìn)行融合。通過(guò)對(duì)比ETM+數(shù)據(jù)不同的波段組合分別與SPOT1/2/4全色數(shù)據(jù)的融合效果，發(fā)現(xiàn)ETM+數(shù)據(jù)的藍(lán)、綠、紅、近紅外這4個(gè)波段與SPOT1/2/4全色數(shù)據(jù)的融合效果最佳。

2.2信息提取

根據(jù)研究目的，將生態(tài)系統(tǒng)類別分為森林、草地、農(nóng)田、濕地、裸地、建設(shè)用地以及稀土礦開采區(qū)等七大類別。對(duì)于高分辨率影像來(lái)說(shuō)，由于地物類別內(nèi)部的光譜響應(yīng)變異增大，傳統(tǒng)的基于像元的遙感影像分類方法已不適合高分遙感影像分類，因此研究中主要采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?。面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄊ菍?duì)影像進(jìn)行分割，將具有相同的光譜信息和空間特征的同質(zhì)像元?dú)w并成大小不同的影像對(duì)象的過(guò)程。該方法能夠充分挖掘影像自身的光譜信息，空間特征以及上下文關(guān)系，在不增加額外輔助信息的情況下增加分類的依據(jù)，使分類結(jié)果與地物的實(shí)際情況更加吻合。對(duì)于多時(shí)相遙感影像變化信息提取，如果對(duì)多期影像先單獨(dú)分類然后再進(jìn)行變化信息提取，則會(huì)出現(xiàn)大量的偽變化信息，本文采用回溯方法來(lái)進(jìn)行研究區(qū)多時(shí)相地表覆蓋變化信息提取，該方法有效減少了偽變化，提高了精度，同時(shí)可以快速地檢測(cè)出地物不同時(shí)相之間的變化信息。

2.2.1稀土礦開采區(qū)遙感影像特征

贛南稀土礦有池浸法、堆浸法和原地浸礦法3種開采方式，各開采方式在遙感影像上特點(diǎn)也不一樣[6]。池浸法和堆浸法這兩種方法其實(shí)質(zhì)都是“搬山運(yùn)動(dòng)”，因而在影像上呈大片的地表裸露區(qū)，同時(shí)還有長(zhǎng)方形或圓形的浸礦池和沉淀池(圖1)。而原地浸礦法不動(dòng)土方，直接在山頂或山坡上挖注液井，對(duì)山體結(jié)構(gòu)破壞相對(duì)于池浸法和堆浸法要小，因此在遙感影像上表現(xiàn)為沿著山坡呈明暗相間的密集帶狀區(qū)域，同時(shí)周邊有圓形或長(zhǎng)方形的高位池和沉淀池(圖1)。同時(shí)贛南稀土礦開采區(qū)都是位于山區(qū)，周邊基本上都是大片的林地，較易區(qū)分。

圖1　稀土礦開采區(qū)ALOS遙感影像Fig.1　ALOS image of rare earth mining areas

2.2.2稀土礦開采區(qū)生態(tài)系統(tǒng)遙感信息提取

對(duì)于多時(shí)相遙感影像動(dòng)態(tài)信息提取，主要采用回溯法來(lái)實(shí)現(xiàn)。即首先對(duì)某一時(shí)相的影像進(jìn)行面向?qū)ο蟮哪繕?biāo)信息提取，然后以此結(jié)果為基礎(chǔ)和限制條件，提取其他時(shí)相的目標(biāo)信息。由于2010年的遙感影像數(shù)據(jù)空間分辨率達(dá)到2.5m，能夠較為清楚的識(shí)別礦區(qū)等地物，因此首先對(duì)2010年的遙感影像采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，結(jié)合紋理特征，光譜信息、高程信息、形狀信息等特征建立分類規(guī)則，得到相關(guān)的分類圖(圖2)，并利用野外調(diào)查數(shù)據(jù)以提高分類精度。在此基礎(chǔ)上，實(shí)施對(duì)2000年和2005年遙感圖像的分類和信息提取。在此過(guò)程中，圖像分割是關(guān)鍵，即無(wú)論分割尺度的大小，必須保證其他時(shí)相影像的多個(gè)分割對(duì)象的邊界和與2010年各地物類別的邊界吻合，如此則可以在很大程度上減少由于邊界問(wèn)題帶來(lái)的偽變化，從而提高分類精度。對(duì)于稀土礦開采，新增稀土礦開采區(qū)通常所占用的地物類別為林地，較少數(shù)占用耕地，因此若以2010年稀土礦開采區(qū)為限制條件，則對(duì)于2005年或2000年的影像上的地物來(lái)說(shuō)就相對(duì)簡(jiǎn)單得多，主要包含的地物類別為稀土礦開采區(qū)、林地和耕地；對(duì)于廢棄稀土礦區(qū)的復(fù)墾，通常是恢復(fù)成耕地，較少數(shù)部分恢復(fù)成林地，因此以2010年的耕地或林地為限制條件，在2005年或2000年的影像上提取廢棄稀土礦區(qū)則容易得多。從而可快速地檢測(cè)出地物不同時(shí)相之間的變化信息，得到2000—2005年、2005—2010年稀土礦開采區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)類別變化結(jié)果圖(圖3)。最后便可得到2000年、2005年的分類圖(圖2)。

圖2　贛南稀土礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)分類結(jié)果圖Fig.2　Classification result of rare earth mining area in the south of Ganzhou,Jiangxi Province

圖3　贛南稀土礦區(qū)分布圖及礦區(qū)變化圖Fig.3　Distribution maps and change detection results of rare earth mining area in the south of Ganzhou, Jiangxi Province

為驗(yàn)證分類結(jié)果及變化信息的可靠性，需對(duì)結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證。由于2000年、2005年的分類結(jié)果以及變化信息均是在2010年分類圖的基礎(chǔ)上利用回溯法得到的，因此驗(yàn)證2010年分類結(jié)果的精度即可推斷其他的結(jié)果的可靠性。主要采用野外驗(yàn)證的方法，并結(jié)合QUICKBIRD衛(wèi)星影像對(duì)2010年分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。分別對(duì)每類隨機(jī)選取了50個(gè)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，共350個(gè)點(diǎn)。對(duì)于野外無(wú)法到達(dá)的點(diǎn)，則參考QUICKBIRD衛(wèi)星影像。野外驗(yàn)證點(diǎn)總共有230個(gè)點(diǎn)，其中稀土礦區(qū)有22個(gè)點(diǎn)，通過(guò)QUICKBIRD衛(wèi)星遙感影像驗(yàn)證的點(diǎn)有120個(gè)。最后通過(guò)混淆矩陣(表1)計(jì)算得到精度評(píng)價(jià)結(jié)果，其總體精度高達(dá)90%，稀土礦區(qū)的精度達(dá)95%以上，滿足后續(xù)的分析需求。

2.3礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)

稀土礦開采分布零散，使得地表景觀變得破碎，同時(shí)對(duì)地表植被破壞嚴(yán)重，使得土地退化。因此綜合考慮到稀土礦開采對(duì)周邊生態(tài)系統(tǒng)的破壞特點(diǎn)，并參考區(qū)域生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)有關(guān)的文獻(xiàn)[7- 9]，同時(shí)遵守指標(biāo)選取中的可操作性原則，研究中選取了稀土礦區(qū)占用比、植被覆蓋指數(shù)、區(qū)域生物量、土壤侵蝕強(qiáng)度以及景觀破碎度五個(gè)指標(biāo)來(lái)反映贛南稀土礦區(qū)的生態(tài)質(zhì)量狀況。

表1　2010年分類結(jié)果精度評(píng)價(jià)混淆矩陣

2.3.1評(píng)價(jià)因子

(1)稀土礦區(qū)占用比

稀土礦區(qū)占用比例是指稀土礦開采對(duì)森林、草地、濕地、農(nóng)田等生態(tài)系統(tǒng)的挖損面積占被評(píng)價(jià)區(qū)域總面積的百分比，用來(lái)反映稀土礦開發(fā)對(duì)其他生態(tài)系統(tǒng)所造成的影響。

(2)植被覆蓋指數(shù)

植被覆蓋指數(shù)是反映研究區(qū)域植被覆蓋程度的指標(biāo)之一，其計(jì)算方法較多，有利用植被歸一化指數(shù)(NDVI)定量估算植被覆蓋度[10]，也有利用生態(tài)系統(tǒng)類型分類結(jié)果進(jìn)行估算的[7]。本研究中植被覆蓋指數(shù)主要參考《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》進(jìn)行估算，其計(jì)算公式為：

植被覆蓋指數(shù)=(0.38×林地+0.34×草地+0.19×耕地+0.07×建設(shè)用地+0.02×裸地)/區(qū)域面積

(1)

稀土礦開采區(qū)的植被覆蓋情況基本上與裸地相近，因此在計(jì)算過(guò)程中將稀土礦開采區(qū)視為裸地。

(3)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)生物量

研究中采用單位面積生物量指標(biāo)來(lái)反映區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的生物量情況，其計(jì)算公式為：

(2)

式中，RB指區(qū)域單位面積生物量；j為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)類型，包括森林、草地、濕地這三類生態(tài)系統(tǒng)；RBDij是j類生態(tài)系統(tǒng)i像元的相對(duì)生物量密度；S是評(píng)價(jià)區(qū)域總面積。其中相對(duì)生物量密度的數(shù)據(jù)由全國(guó)生態(tài)環(huán)境十年(2000—2010年)變化遙感調(diào)查與評(píng)估專項(xiàng)組提供。

(4)土壤侵蝕強(qiáng)度

在其他條件一定的情況下，植被覆蓋度和土壤侵蝕度呈反比關(guān)系，《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》中是將植被覆蓋度與坡度結(jié)合起來(lái)計(jì)算土壤侵蝕強(qiáng)度的[11]。本研究中根據(jù)《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》，并結(jié)合本地的實(shí)際情況以及相關(guān)資料，將土壤侵蝕強(qiáng)度分為3級(jí)：微度、中度、重度。同時(shí)考慮到生態(tài)系統(tǒng)類型，對(duì)于林地、草地、農(nóng)田、裸地、工礦區(qū)等類型采用植被覆蓋度與坡度兩個(gè)因子來(lái)判別土壤侵蝕強(qiáng)度等級(jí)，具體見(jiàn)《土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》；而對(duì)于其他的生態(tài)系統(tǒng)類型(水域、建設(shè)用地等)均確定為無(wú)明顯侵蝕區(qū)，即微度侵蝕強(qiáng)度。

為了定量評(píng)價(jià)研究區(qū)域的土壤侵蝕強(qiáng)度，其土壤侵蝕強(qiáng)度的計(jì)算公式如下[7]：

(3)

式中，Ssl是輕度侵蝕的面積，Smo是中度侵蝕的面積，Shig是重度侵蝕的面積，SE是指研究區(qū)域的土壤侵蝕指數(shù)。

(5)景觀破碎度

景觀破碎度是指景觀因自然或人為因素的干擾而被分割的破碎程度。景觀破碎化使得斑塊面積不斷縮小，將直接影響到生物的多樣性。同時(shí)也反映了人類活動(dòng)對(duì)景觀影響的強(qiáng)烈程度[12]。該指標(biāo)有不同的具體計(jì)算方法[13- 16]，本研究中采用單位面積中各種斑塊的總數(shù)作為景觀破碎度的判別指標(biāo)[16]：

(4)

式中,C表示景觀的破碎度， ∑ni是景觀中所有景觀類型斑塊的總個(gè)數(shù)，A為景觀的總面積。

2.3.2數(shù)學(xué)模型

通過(guò)對(duì)研究區(qū)域的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)來(lái)構(gòu)建的稀土礦區(qū)的生態(tài)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)，從而反映礦區(qū)的生態(tài)質(zhì)量狀況。其計(jì)算模型為：

(5)

圖4　2010年贛南稀土礦開采區(qū)面積餅圖Fig.4　Area pie chart of rare earth mining areas in 2010

3結(jié)果與分析

3.1贛南稀土礦開發(fā)現(xiàn)狀

稀土礦開發(fā)區(qū)現(xiàn)狀，主要是對(duì)稀土礦區(qū)分布、數(shù)量及面積進(jìn)行定量和定性的分析。對(duì)2010年稀土礦開采區(qū)分布圖進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，可得到贛南各個(gè)縣稀土開采區(qū)的面積(圖4)。贛南稀土礦屬于離子吸附型稀土礦，早期主要采用池浸法和堆浸法的開采方式，隨著環(huán)保意識(shí)的加強(qiáng)，在2006年后，基本上采用原地浸礦的開采方式。從稀土礦區(qū)分布圖可以看出，贛南稀土礦開采規(guī)模較小，呈遍地開花的分布模式，但相對(duì)集中在幾個(gè)主要的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，如定南縣嶺北鎮(zhèn)、龍南縣足洞、巋美山、全南縣陂頭鎮(zhèn)、大吉山鎮(zhèn)、安遠(yuǎn)縣新龍鄉(xiāng)、蔡坊鄉(xiāng)以及信豐縣龍舌鄉(xiāng)等地區(qū)。2010年稀土礦開采區(qū)面積為49.58km2，其中定南縣開采面積最大，占總稀土礦區(qū)面積的39%；其次是信豐縣，占總稀土礦區(qū)面積22%。

3.2稀土礦開發(fā)10年變化

稀土礦開發(fā)10年變化則重點(diǎn)分析新增稀土礦區(qū)和廢棄稀土礦區(qū)復(fù)墾情況，分析新增稀土礦開發(fā)區(qū)的分布、面積和所占用的生態(tài)系統(tǒng)類型以及已恢復(fù)成植被的廢棄稀土礦區(qū)的分布、面積和類型。

3.2.1稀土礦開采對(duì)生態(tài)系統(tǒng)類型的破壞

稀土礦開發(fā)對(duì)周邊生態(tài)系統(tǒng)類型的破壞主要是在開發(fā)過(guò)程中因挖損、壓占而引起的。不同的開采方式對(duì)周邊的生態(tài)系統(tǒng)類型的破壞形式也不一樣。池浸法開采方式對(duì)周邊生態(tài)系統(tǒng)類型的破壞特點(diǎn)是挖損和壓占，堆浸法開采方式對(duì)其破壞特點(diǎn)是以挖損為主。這兩種開采方式對(duì)地表植被破壞均比較嚴(yán)重(圖5)，屬于物理方式的破壞。而原地浸礦法對(duì)地表植被破壞較小，既不是挖損也不是壓占，由灌注的化學(xué)藥劑使得植被根系萎縮，喪失保持水土的能力(圖5)，屬于化學(xué)方式的破壞。

圖5　稀土礦開采對(duì)植被的破壞Fig.5　Vegetation destruction by rare earth exploitation

圖6展示了贛南各縣擴(kuò)張的面積情況以及擴(kuò)張所占用的生態(tài)系統(tǒng)類型情況。綜合分析礦區(qū)變化圖(圖3)和面積統(tǒng)計(jì)圖，可得到以下結(jié)論：

圖6　稀土礦擴(kuò)張及擴(kuò)張所占用生態(tài)類型面積圖Fig.6　area map of expansion and different land covers occupied by expansion of rare earth mining areas

(1) 2000—2005年新增的稀土礦礦區(qū)開采面積為22.75km2，其中定南縣和信豐縣稀土礦區(qū)擴(kuò)張面積較大；從2005年至2010年新增的稀土礦礦區(qū)開采面積為18.60km2，定南縣、安遠(yuǎn)縣和全南縣稀土礦區(qū)擴(kuò)張面積相對(duì)較大。從2000—2010年礦區(qū)擴(kuò)張主要分布在定南縣。

(2) 2000—2010年新增的稀土礦開發(fā)而破壞的生態(tài)系統(tǒng)類型主要為林地，其中2000—2005年占用的林地面積達(dá)到18.25 km2，2005—2010年面積為17.33km2。

(3)圖5是野外考察礦區(qū)時(shí)拍攝的照片，左圖中展示了堆浸法/池浸法開采后的礦區(qū)需進(jìn)行水土流失防護(hù)，而右圖中則展示了原地浸礦法開采使得礦區(qū)及周邊位置的植被枯萎，土壤沙化，有山體滑坡的風(fēng)險(xiǎn)。因此，結(jié)合野外調(diào)查，可知道稀土礦開采區(qū)存在水土流失、山體滑坡等潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.2廢棄稀土礦區(qū)生態(tài)恢復(fù)情況

圖7展示的是稀土礦的變化及生態(tài)恢復(fù)情況。綜合分析礦區(qū)變化圖(圖3)和面積統(tǒng)計(jì)圖，可得到以下結(jié)論：

圖7　稀土礦變化及生態(tài)恢復(fù)面積圖Fig.7　Area change and ecological restoration area histogram of rare earth mining area

2000—2005年贛南地區(qū)恢復(fù)的廢棄稀土礦區(qū)面積為10.24 km2，2005—2010年達(dá)到17.55km2。其中定南縣和信豐縣在后5年復(fù)墾面積相對(duì)前5年較大，而龍南縣、全南縣以及安遠(yuǎn)縣則在前5年復(fù)墾面積相對(duì)較大，后5年幾乎沒(méi)有復(fù)墾。后五年總復(fù)墾面積相對(duì)于前五年明顯增加，且其復(fù)墾面積與新增的稀土礦區(qū)面積相當(dāng)，說(shuō)明在此期間針對(duì)廢棄稀土礦生態(tài)環(huán)境的治理力度加強(qiáng)，治理效果比較理想。特別是，信豐縣廢棄稀土礦區(qū)復(fù)墾面積達(dá)12.50km2，占贛南稀土礦廢棄礦區(qū)總復(fù)墾面積的71%左右。這些復(fù)墾工作將有效地控制水土流失，山體滑坡等，從而使得生態(tài)環(huán)境日趨良性循環(huán)，將取得良好的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

3.3贛南稀土礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)3.3.1生態(tài)質(zhì)量狀況

圖8　2000—2010年贛南稀土礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)變化圖　Fig.8　Changes of ecological quality evaluation indexes in rare earth mining area from 2000 to 2010

圖8是根據(jù)礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量的評(píng)價(jià)因子的定義及公式計(jì)算得到的，展示了各個(gè)評(píng)價(jià)因子從2000—2010年的變化情況以及相互之間的變化關(guān)系，從而反映了礦區(qū)的生態(tài)質(zhì)量狀況。稀土礦區(qū)占用比例從2000—2010年一直呈增長(zhǎng)的趨勢(shì)，其中2000—2005年增長(zhǎng)較快，而2005—2010年增長(zhǎng)較緩。根據(jù)前面分析知道，這是由于在2005—2010年復(fù)墾力度加大，其復(fù)墾面積與新增稀土礦區(qū)面積相當(dāng)，從而導(dǎo)致稀土礦區(qū)面積變化不大。而植被覆蓋指數(shù)的變化趨勢(shì)與之相反，從2000—2010年植被覆蓋指數(shù)降低，說(shuō)明2000—2010年植被覆蓋情況變差。而稀土礦開采，尤其是類似“搬山運(yùn)動(dòng)”的池浸法和堆浸法的開采方式對(duì)地表植被的破壞嚴(yán)重，甚至?xí)淖兙坝^地貌。從2000—2010年單位面積的生物量減少，景觀破碎度增大，這說(shuō)明受自然或人類活動(dòng)的干擾較強(qiáng)，而在贛南稀土礦區(qū)內(nèi)，稀土礦開采活動(dòng)較為強(qiáng)烈，因此除了城鎮(zhèn)的發(fā)展帶來(lái)的影響之外，稀土礦開采對(duì)其的影響也不可忽略。土壤侵蝕度在這10年內(nèi)，2005年侵蝕最為強(qiáng)烈，這與2000—2005年稀土礦新增面積比2005—2010年新增面積大的變化是一致的。綜合以上分析，稀土礦開采對(duì)植被覆蓋、生物量、土地退化以及景觀破碎化都有一定的影響。

圖9　2000、2005和2010年稀土礦區(qū)生態(tài)質(zhì)量指數(shù)圖Fig.9　REMEQI map in 2000, 2005 and 2010

3.3.2區(qū)域生態(tài)質(zhì)量綜合分析

對(duì)2000—2010年稀土礦開發(fā)區(qū)的生態(tài)質(zhì)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)的綜合分析，可從整體上監(jiān)測(cè)2000年、2005年、2010年研究區(qū)的生態(tài)質(zhì)量變化狀況，從而得到稀土礦開采對(duì)周邊的生態(tài)質(zhì)量影響情況。圖9是2000、2005和2010年稀土礦開發(fā)區(qū)生態(tài)質(zhì)量指數(shù)曲線圖，是根據(jù)上述的數(shù)學(xué)模型(公式(5))計(jì)算后繪制而成的。

對(duì)比分析2000年、2005年和2010年贛南稀土礦區(qū)的生態(tài)質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)2000年的生態(tài)質(zhì)量最好，2005年的生態(tài)質(zhì)量最差，而在2010年，其生態(tài)質(zhì)量相對(duì)2005年變好。其變化情況符合2000—2005年主要體現(xiàn)為稀土礦擴(kuò)張，2005—2010年主要體現(xiàn)為稀土礦復(fù)墾的情況，這說(shuō)明了稀土礦開采對(duì)周邊區(qū)域的生態(tài)質(zhì)量具有負(fù)面影響。從2005—2010年生態(tài)質(zhì)量變好的幅度雖然不大，但至少說(shuō)明了贛南地區(qū)相關(guān)的部門進(jìn)行的稀土礦區(qū)治理工作已經(jīng)取得了一定的成效。

4結(jié)論

采用了SPOT 1/2/5、ALOS、Landsat7等多源遙感影像，對(duì)江西省定南縣、龍南縣、全南縣、安遠(yuǎn)縣以及信豐縣等贛南5縣的稀土礦開發(fā)區(qū)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)和評(píng)估，結(jié)論如下：

(1) 2.5m分辨率的遙感影像能較為清楚地反映稀土礦開采情況。在進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)分類等遙感信息及變化信心提取時(shí)，可采用基于面向?qū)ο蟮幕厮莘軌蚩焖俚靥崛∽兓畔ⅲ瑫r(shí)能夠較好地減少偽變化，提高變化信息提取精度，從而取得較高的分類精度。

(2) 贛南稀土礦區(qū)比較分散，規(guī)模較小。從2000—2010年礦區(qū)面積總體呈增大趨勢(shì)，而不同時(shí)期其變化情況不同。從2000—2005年礦區(qū)主要呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì)，2005—2010年擴(kuò)張面積與復(fù)墾面積相當(dāng)。在此期間政府部門加大稀土礦開發(fā)區(qū)的復(fù)墾力度，并取得了一定的成效。遙感信息分析認(rèn)為，復(fù)墾區(qū)主要位于信豐縣。

(3) 通過(guò)遙感信息分析發(fā)現(xiàn)，稀土礦開采對(duì)周邊生態(tài)系統(tǒng)類型的破壞主要為林地，同時(shí)結(jié)合野外調(diào)查，認(rèn)為稀土礦開采后若不進(jìn)行及時(shí)的治理與復(fù)墾將引發(fā)水土流失、山體滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。

(4) 稀土礦開采對(duì)周邊的植被覆蓋、生物量、土地退化以及景觀破碎化均有一定影響，生態(tài)質(zhì)量從2000—2005年變差，但是在2010年有好轉(zhuǎn)，說(shuō)明贛南地區(qū)相關(guān)部門對(duì)稀土礦區(qū)的治理工作取得了一定的成效。

(5) 從遙感信息看，信豐縣廢棄稀土礦區(qū)復(fù)墾效果明顯，其他離子型稀土礦區(qū)可借鑒信豐縣的治理方式。可按照“誰(shuí)投入、誰(shuí)開發(fā)、誰(shuí)治理、誰(shuí)受益”的原則，鼓勵(lì)企業(yè)、單位和個(gè)人以種植果樹等生態(tài)化方式開發(fā)治理廢棄稀土礦區(qū)及稀土尾砂。

參考文獻(xiàn)(References):

[1]王瑜玲. 江西定南北部地區(qū)稀土礦礦山開發(fā)狀況與環(huán)境效應(yīng)遙感研究[D]. 北京: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué), 2007:1-3.

[2]佟彪, 吳文波, 林玉祥. 利用遙感影像自動(dòng)提取變化信息的方法研究. 遼寧省交通高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào), 2007, 9(1): 46- 48.

[3]Institution of Mining & Metallurgy. Remote Sensing: An Operational Technology for the Mining and Petroleum Industries. Berlin, Germany: Springer Netherlands Press， 1990: 159- 164.

[4]劉元慧, 李鋼. 基于PSR模型和遙感的礦區(qū)生態(tài)安全評(píng)價(jià)——以兗州礦區(qū)為例. 測(cè)繪與空間地理信息, 2010, 33(5): 134- 138.

[5]雷國(guó)靜. 遙感在稀土礦區(qū)植被污染信息提取中的應(yīng)用. 江西有色金屬, 2006, 20(2): 1- 5.

[6]彭燕, 何國(guó)金, 曹輝. 基于紋理的面向?qū)ο蠓诸惖南⊥恋V開采地信息信息提取. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2013, 13(19): 5590- 5596.

[7]國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局. HJ/T 192-2006 生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范(試行). 2006:3-5.

[8]王君華, 莫偉華, 陳燕麗, 鐘仕全, 孫涵. 基于遙感的廣西生態(tài)質(zhì)量氣象評(píng)價(jià)方法研究. 氣象科學(xué), 2009, 29(6): 833- 837.

[9]萬(wàn)本太, 王文杰, 崔書紅, 潘英姿, 張建輝. 城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2009, 9(3): 1068- 1073.

[10]李苗苗, 吳炳方, 顏長(zhǎng)珍, 周為峰. 密云水庫(kù)上游植被覆蓋度的遙感估算. 資源科學(xué), 2004, 26(4): 153- 159.

[11]中華人民共和國(guó)水利部. SL 190-2007土壤侵蝕分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn). 北京: 中國(guó)水利水電出版社, 2008:8-9.

[12]曾勇. 區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)——以呼和浩特市區(qū)為例. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2010, 30(3): 668- 673.

[13]賈寶全, 慈龍駿, 楊曉輝, 孫林, 楊潔泉. 石河子莫索灣墾區(qū)綠洲景觀格局變化分析. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2001, 21(1): 34- 40.

[14]宋冬梅, 肖篤寧, 張志城, 曹宇, 馬明國(guó), 王建華, 王建. 甘肅民勤綠洲的景觀格局變化及驅(qū)動(dòng)力分析. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2003, 14(4): 535- 539.

[15]鄧勁松, 王珂, 李君, 徐俊鋒, 沈掌泉, 高玉蓉. 鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地整理對(duì)耕地景觀破碎度的影響研究. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2006, 17(1): 41- 44.

[16]陳利頂, 傅伯杰. 黃河三角洲地區(qū)人類活動(dòng)對(duì)景觀結(jié)構(gòu)的影響分析 ——以山東省東營(yíng)市為例. 生態(tài)學(xué)報(bào), 1996, 16(4): 337- 343.

Eco-environmental dynamic monitoring and assessment of rare earth mining area in Southern Ganzhou Using Remote Sensing

PENG Yan1, HE Guojin1,*, ZHANG Zhaoming1, JIANG Wei1,2, OUYANG Zhiyun3, WANG Guizhou1

1InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth,ChineseAcademyofScience,Beijing100094,China2UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China3ResearchCenterforEco-EnvironmentalSciences,ChineseAcademyofSciences,Beijing100085,China

Abstract：Although development of the rare earth mining industry has resulted in significant contributions to regional economies, such benefits have also caused severe environmental problems. In order to create land cover maps and thereby monitoring the changes in eco-environmental impacts caused by rare earth mine exploitation in southern Ganzhou, China, during 2000—2010, object-oriented classification was conducted using SPOT1/2/5, Landsat7, and ALOS satellite images. A retrospective approach was also used to reduce the amount of false change information and thus efficiently extract the change information in this region. The total rare earth mining area increased from approximately 36.02 km2 in 2000 to 49.58 km2 in 2010. The results indicate that the rare earth mining area was mainly distributed in the towns of Ling Bei, Zu Dong, and Guimei Shan. During 2000—2005, the rare earth mining area expanded rapidly before slowing in 2005—2010 due to implementation of a reclamation program. The results also showed that most newly expanded rare earth mine areas were converted from forests, whereas the major reclaimed areas were farmland. Rapid development of rare earth mining is shown to cause severe environmental problems including vegetation destruction, biomass change, land degradation, and landscape fragmentation in addition to potential risks such as soil erosion and landslides.

Key Words:rare earth mining area; remote sensing monitoring; eco-environment; 10 years change

DOI:10.5846/stxb201408181632

*通訊作者

Corresponding author.E-mail: hegj@radi.ac.cn

收稿日期:2014- 08- 18; 網(wǎng)絡(luò)出版日期:2015- 07- 29

基金項(xiàng)目:礦產(chǎn)資源開發(fā)典型區(qū)域生態(tài)環(huán)境十年變化調(diào)查與評(píng)估(STSN-10-03)

彭燕, 何國(guó)金, 張兆明, 江威, 歐陽(yáng)志云, 王桂周.贛南稀土礦開發(fā)區(qū)生態(tài)環(huán)境遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)估.生態(tài)學(xué)報(bào),2016,36(6):1676- 1685.

Peng Y, He G J, Zhang Z M, Jiang W, Ouyang Z Y, Wang G Z.Eco-environmental dynamic monitoring and assessment of rare earth mining area in Southern Ganzhou Using Remote Sensing.Acta Ecologica Sinica,2016,36(6):1676- 1685.