李俊剛,閆慶武①,熊集兵,2,3,黃園園

(1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇 徐州　221116;2.國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室,江蘇 徐州　221116;3.江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室,江蘇 徐州　221116)

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貴州省煤礦區(qū)植被指數(shù)變化及其影響因子分析

李俊剛1,閆慶武1①,熊集兵1,2,3,黃園園1

(1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇 徐州221116;2.國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室,江蘇 徐州221116;3.江蘇省資源環(huán)境信息工程重點實驗室,江蘇 徐州221116)

摘要：基于遙感和空間分析技術(shù),利用MODIS數(shù)據(jù)對2000—2014年貴州省煤炭資源開采對植被的影響進行監(jiān)測分析。采用最大值合成、平均值和一元線性回歸分析等方法研究貴州省煤礦區(qū)植被變化特征,并運用地理探測器分析高程、坡度、坡向、土壤、多年平均降水量、多年平均氣溫和煤炭年產(chǎn)量對礦區(qū)植被變化的影響。結(jié)果表明,貴州省煤礦區(qū)NDVI值均大于0.77,整體生長狀況較好，但低于全省平均水平,其中大型煤礦植被指數(shù)均值明顯低于中、小型煤礦;在全省NDVI值處于上升趨勢的情況下,大多數(shù)礦區(qū)(79.22%)植被也處于改善趨勢,依然有部分礦區(qū)(13.42%)植被呈現(xiàn)退化趨勢;全省總體而言,煤炭產(chǎn)量對礦區(qū)植被變化的解釋力在7個因子中處于第3位,在遵義、畢節(jié)和六盤水市,其解釋力分別排第4、5和5位,對植被變化解釋力最大的是自然環(huán)境因子中的降水、土壤和坡度。

關(guān)鍵詞：煤礦;歸一化植被指數(shù);地理探測器;貴州省

礦區(qū)植被變化是自然環(huán)境因素與人類生產(chǎn)活動共同作用的結(jié)果,對礦區(qū)植被變化進行研究可以分析煤炭開采活動對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響。歸一化植被指數(shù)(NDVI,INDV)作為宏觀反映煤礦區(qū)地表植被信息的重要信息源,已被作為我國煤礦區(qū)植被覆蓋及其生長活力定性和定量評價的重要指標之一[1]。已有諸多研究通過分析礦區(qū)植被指數(shù)的變化監(jiān)測煤炭生產(chǎn)活動對礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的影響[2-4]。貴州省是我國西南地區(qū)重要煤炭基地,該地區(qū)植被受氣溫、降水和地形等因子影響較大[5],同時與環(huán)境政策、農(nóng)業(yè)政策和農(nóng)村經(jīng)濟狀況密切相關(guān)[6],植被生長具有明顯的空間差異和季節(jié)性差異[7],植物類型較多,恢復(fù)能力較強,煤礦規(guī)模較小且位于山區(qū),煤炭開采活動對植被的影響未引起足夠重視。筆者通過NDVI指數(shù)研究貴州省610個煤礦區(qū)植被生長情況及變化趨勢,從而反映自然環(huán)境較好的中國西南地區(qū)煤炭資源開采對生態(tài)環(huán)境的影響。

1研究區(qū)概況

貴州省位于中國西南地區(qū)東南部,地理坐標為北緯24°37′～29°13′,東經(jīng)103°36′～109°35′,處于云貴高原東斜坡,地勢西高東低,平均海拔1 100 m左右,以高原山地和丘陵為主,占土地總面積的92.5%,巖溶地貌發(fā)育典型,喀斯特面積約1 091萬 hm2,占全省土地面積的61.9%,氣候溫暖濕潤,全省大部分地區(qū)平均氣溫15 ℃左右,年均降水量1 100～1 300 mm。礦產(chǎn)資源種類眾多，分布廣泛，門類齊全，儲量豐富,全省已發(fā)現(xiàn)礦產(chǎn)資源123種,全省各類礦山企業(yè)總數(shù)為7 461個。按礦山規(guī)模劃分,大型礦山18個,占礦山總數(shù)的0.2%;中型礦山99個，占1.3%；其余均為小型礦山,占98.5%。煤礦礦山1 975個,其中大型11個,中型25個,小型1 939 個。煤炭資源不僅儲量大,而且煤種齊全，煤質(zhì)優(yōu)良,2005年末保有量居全國第2位。

2數(shù)據(jù)來源與處理

研究采用的數(shù)據(jù)為2000、2002、2004、2006、2008、2010、2012和2014年6—9月MODIS數(shù)據(jù)(MOD13A3和MOD13Q),數(shù)據(jù)格式為EOS-HDF,空間分辨率為1和0.25 km,地圖投影格式為正弦曲線投影,使用美國國家航空航天局(NASA)提供的MRT(MODIS Reprojection Tools)軟件對時間跨度為15 a的貴州省NDVI數(shù)據(jù)進行格式和地圖投影轉(zhuǎn)換,將HDF格式轉(zhuǎn)化為Tiff格式,將Sinusoidal地圖投影轉(zhuǎn)換為Albers Equal Area投影。將貴州省國土資源廳提供的1∶50萬《貴州省礦產(chǎn)資源開發(fā)利用現(xiàn)狀圖》矢量化,得到610個煤礦區(qū)基本信息,包括煤炭年產(chǎn)量和開采規(guī)模等。土壤類型數(shù)據(jù)、年平均氣溫和多年平均降水量數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn),數(shù)字高程模型(DEM)來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心國際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn),并由DEM生成坡度和坡向數(shù)據(jù)。利用ArcGIS軟件的空間分析模塊提取煤礦區(qū)的植被指數(shù)、高程、坡度、坡向、土壤、多年平均降水和多年平均氣溫等信息,根據(jù)統(tǒng)計學(xué)原理以610個礦區(qū)作為樣本分析貴州省煤炭開采對礦區(qū)植被的影響。貴州省煤礦區(qū)分布示意見圖1。

圖1　貴州省煤礦區(qū)分布示意

3研究方法

3.1最大值合成法

MVC(maximum value composites)能大限度地消除云等其他因素的影響,增加了對短期大氣氣溶膠、懸浮顆粒物和太陽天頂角等的校正[8]。根據(jù)貴州省植被生長的特點,利用該方法取6—9月NDVI最大值合成年最大值,可以減弱區(qū)域氣候?qū)χ脖簧L周期的影響,計算公式為

MNDVI，i=maxINDV,ij。

(1)

式(1)中,INDV,ij為i年j月的NDVI最大值;MNDVI，i為第i年的NDVI最大值,是一年內(nèi)植被生長最豐盛時期的NDVI值。

3.2均值分析

根據(jù)煤礦生產(chǎn)規(guī)?？梢詣澐譃榇笮?、中型和小型煤礦3類,研究不同類型煤礦的NDVI變化情況,計算公式為

(2)

式(2)中,ENDVI為某生產(chǎn)規(guī)模類型中所有礦區(qū)MNDVI,i平均值;n為該生產(chǎn)規(guī)模類型煤礦區(qū)總數(shù)。

3.3趨勢分析

一元線性回歸可模擬植被的綠度變化率[8],其值為某時間段內(nèi)的季節(jié)合成NDVI年際變化的最小次方線性回歸方程的斜率。采用該方法來模擬多年最大化NDVI的變化趨勢,其計算公式為

(3)

式(3)中,S為模擬植被變化的一元線性回歸方程的斜率;S<0說明2000—2014年NDVI呈減少趨勢,反之則呈增加趨勢。

3.4地理探測器

為了分析貴州省煤礦區(qū)NDVI變化的主導(dǎo)因子,利用地理探測器對高程、坡度、坡向、多年平均氣溫、多年平均降水量、土壤和煤炭開采量7個因子進行分析,計算7個因子對煤礦區(qū)植被變化的影響。利用NDVI的一元線性回歸系數(shù)作為煤礦區(qū)植被生長變化的表征指標,利用地理探測器算法來研究自然因素(高程、坡度、坡向、土壤、年均降水量、年均氣溫)和人為因素(煤炭年產(chǎn)量)對煤礦區(qū)NDVI變化趨勢的影響程度,其模型為

(4)

式(4)中,PD,H為影響因子D對植被變化表征指標空間分布的解釋力,解釋力越大，說明該因子的影響越明顯;nD,i為子區(qū)域i內(nèi)煤礦區(qū)樣本數(shù);n為研究區(qū)域總樣本數(shù);σH2為總區(qū)域的離散方差;σHD,i2為子區(qū)域的離散方差。若D對植被變化指標具有解釋力,則σHD,i會很小。當σHD,i→0,則接近植被變化趨勢系數(shù)完全由該因子決定的理想狀態(tài),此時PD,H=1。

4結(jié)果與分析

4.1貴州省與煤礦區(qū)NDVI均值變化

如圖2所示,煤礦區(qū)與貴州省NDVI年最大值的均值都大于0.75,說明植被生長狀況良好。2000—2012年煤礦區(qū)NDVI均值低于全省NDVI均值,說明煤礦區(qū)植被生長狀況低于全省平均水平,但差距不大;2012—2014年煤礦區(qū)與全省NDVI均值持平或超過全省平均水平。

圖2　2000—2014年貴州省和煤礦區(qū)NDVI均值曲線

從不同生產(chǎn)規(guī)模礦區(qū)植被變化曲線(圖3)可以看出,3種類型煤礦區(qū)NDVI在2000年相差不大,2002—2014年大型煤礦區(qū)植被生長狀況明顯低于中、小型煤礦區(qū),而且中、小型煤礦區(qū)NDVI都呈現(xiàn)不同程度的上升趨勢,大型礦區(qū)在經(jīng)過2010年的短暫上升后處于連續(xù)下降趨勢。該現(xiàn)象的原因主要為:2000—2014年全省氣候條件較好,NDVI整體處于上升趨勢,同時全省范圍內(nèi)實施礦山復(fù)綠工程以及土地復(fù)墾重點工程,對部分礦區(qū)土地進行修復(fù),將部分占用、損毀和受地質(zhì)災(zāi)害破壞的土地復(fù)墾為耕地、林地和草地,使煤礦區(qū)植被覆蓋度有明顯改善;另一方面,由于近幾年貴州省開展礦業(yè)資源整合工作,小型煤礦基本全部處于停產(chǎn)狀態(tài),煤炭生產(chǎn)活動對礦區(qū)植被的影響減弱,植被有一定程度的自我恢復(fù)能力,而大型煤礦則承擔了更多的煤炭生產(chǎn)任務(wù),導(dǎo)致大型煤礦區(qū)NDVI均值在2014年出現(xiàn)最小值。

圖3　2000—2014年不同生產(chǎn)規(guī)模煤礦區(qū)NDVI均值曲線

4.2煤礦區(qū)植被變化趨勢分析

用一元線性回歸分析方法計算610個煤礦15 a內(nèi)NDVI值變化趨勢,根據(jù)回歸趨勢線的斜率將煤礦區(qū)植被變化分為7個等級(表1)。

表1NDVI變化趨勢分級標準[2]

Table1Standard for grading of NDVI variation trends

曲線斜率植被變化程度<-0.0090嚴重退化-0.0090～<-0.0045中度退化-0.0045～<-0.0010輕微退化-0.0010～<0.0010基本不變0.0010～<0.0045輕微改善0.0045～<0.0090中度改善≥0.0090明顯改善

對植被指數(shù)回歸趨勢線斜率進行統(tǒng)計,結(jié)果見表2。從表2可知,2000—2014年貴州省煤礦區(qū)植被生長趨勢良好,研究礦區(qū)中有79.22%的煤礦區(qū)植被呈改善趨勢,呈退化趨勢的礦區(qū)占13.42%。從礦山生產(chǎn)規(guī)模來看,大型煤礦區(qū)中植被退化較嚴重的礦區(qū)所占比例較大,而中、小型煤礦中植被有所改善的礦區(qū)所占比例分別為88.1%和79.3%,遠大于植被退化的礦區(qū)。

表2煤礦區(qū)NDVI變化趨勢統(tǒng)計

Table 2Statistics of NDVI variation trends in coal mining areas

煤礦規(guī)模占煤礦區(qū)總數(shù)的比例/%嚴重退化中度退化輕微退化基本不變輕微改善中度改善明顯改善大型0.160.330.160 0.160.160.49中型000.3300.330.651.47小型2.133.606.717.3614.7325.8735.36總計2.293.937.207.3615.2226.6837.32

4.3地理探測器分析

將煤炭年開采量作為礦區(qū)生產(chǎn)活動的指標,高程、坡度、坡向、土壤、多年平均氣溫和多年平均降水作為自然環(huán)境因子指標,利用地理探測器分析人為因素和自然因素對礦區(qū)植被變化的影響。地理探測器是針對離散數(shù)據(jù)的算法,除土壤類型數(shù)據(jù)外,其他6個因子都是連續(xù)變量,需要對連續(xù)數(shù)據(jù)離散化。根據(jù)已有的研究成果,地理探測器算法中選擇非監(jiān)督分類的最優(yōu)化結(jié)果對連續(xù)數(shù)據(jù)離散化,能夠克服數(shù)據(jù)離散化過程中的任意性和主觀性[9]。筆者采用等距離法(EI)、百分位數(shù)值法(QV)、自然斷點法(NB)、幾何間隔法(GI)和標準差法(SD)對數(shù)據(jù)進行分組,考慮到樣本數(shù)量,使用前4種方法將樣本分為2～10組,標準差分類采用1和0.5倍標準差進行分組;利用地理探測器計算各個分組的解釋力大小,然后選擇解釋力最大的分類方法和組數(shù)作為該因子的最佳離散結(jié)果。以全省煤礦區(qū)多年平均氣溫為例(表3),解釋力最大的分組是采用百分數(shù)值法分10組,所以選擇該組作多年平均氣溫的離散化方案,分組間斷點為11.3、12.2、12.4、13.1、13.5、14.0、14.3、14.5和14.8 ℃,其解釋力為0.022。

表3不同分組方法對多年平均氣溫的解釋力

Table 3Contribution of mean annual temperature of years to variation of vegetation in coal mining areas relative to sorting method

方法2組3組4組5組6組7組8組9組10組11組EI0.0050.0040.0080.0050.0110.0030.0080.0090.010QV0.0060.0040.0160.0090.0120.0130.0150.0190.022NB0.0020.0040.0100.0060.0070.0090.0090.0100.010GI0.0050.0040.0060.0150.0080.0100.0120.0150.015SD0.0090.007

EI為等距離法;QV為百分位數(shù)值法;NB為自然斷點法;GI為幾何間隔法;SD為標準差法,1倍和0.5倍標準差分別為5和11組。

采用以上方法分別對煤炭年產(chǎn)量、高程、坡度、坡向和多年平均降水量數(shù)據(jù)進行分組,同時選擇煤礦數(shù)量較多的遵義市、畢節(jié)市和六盤水市作為研究單元,研究貴州全省以及不同地區(qū)煤炭開采量和自然環(huán)境因子對植被變化的影響程度(表4)。從全省范圍來看,影響礦區(qū)植被變化的主要因子從大到小依次為多年平均降水、坡度、煤炭年產(chǎn)量、多年平均氣溫、坡向、土壤和高程,煤炭年產(chǎn)量影響比較明顯,但影響最大的是多年平均降水。不同地區(qū)影響礦區(qū)植被變化的主要因子各不相同,遵義市各因子解釋力從大到小依次為土壤、坡度、坡向、煤炭年產(chǎn)量、高程、多年平均氣溫和多年平均降水,六盤水市各因子解釋力從大到小依次為坡度、多年平均氣溫、土壤、坡向、煤炭年產(chǎn)量、多年平均降水和高程,畢節(jié)市各因子解釋力從大到小依次為土壤、多年平均降水、高程、多年平均氣溫、煤炭年產(chǎn)量、坡向和坡度,土壤類型對遵義市和畢節(jié)市煤礦區(qū)植被影響最大,對六盤水市煤礦區(qū)植被影響最大的因子則是坡度。就煤炭年產(chǎn)量因子而言,在全省范圍內(nèi)對礦區(qū)植被的解釋力排在第3位,在遵義市、六盤水市和畢節(jié)市分別排在第4、5和5位。

由因子解釋力排序可知,影響礦區(qū)植被變化的主要因子是自然環(huán)境因素,但煤炭開采活動對植被的影響也不容忽視。由于煤礦區(qū)分布范圍比較廣,地形復(fù)雜,水熱分布差異大,土壤類型多樣,所以不同地區(qū)高程、坡度、坡向、降水、氣溫和土壤的解釋力差異較大。煤炭年產(chǎn)量的解釋力相對較弱,但其對NDVI變化的影響也比較明顯。貴州省煤炭開采導(dǎo)致的植被破壞以巖體崩塌、滑坡和泥石流為主,地質(zhì)災(zāi)害對植被的損毀面積占礦區(qū)面積比例小,但破壞嚴重且恢復(fù)治理難度大。貴州省煤礦多位于山區(qū)且開采規(guī)模小,植被生長所需水分主要靠降水供給,因此由煤炭開采引起的地表沉陷變形和地下水位變化對植被生長影響較小。

表4不同區(qū)域植被指數(shù)變化的影響因子解釋力

Table 4Contributions of various affecting factors to variation of NDVI relative to coal mining area

區(qū)域煤炭年產(chǎn)量高程坡度坡向多年平均氣溫多年平均降水土壤貴州省0.0250.0150.0380.0190.0220.0470.018遵義市0.1160.0750.1790.1320.0700.0420.497六盤水市0.0710.0510.1930.1040.1360.0550.104畢節(jié)市0.1100.1750.0540.0710.1680.3060.649

5結(jié)論與建議

利用MODIS數(shù)據(jù),以610個煤礦區(qū)為樣本分析2000—2014年貴州省煤礦區(qū)植被指數(shù)變化的基本規(guī)律和特征,并對比分析煤炭年產(chǎn)量和自然環(huán)境因素對植被變化的影響作用,得出以下結(jié)論:(1)煤礦區(qū)NDVI均值略低于全省NDVI均值,植被整體生長狀況較好,與全省植被指數(shù)的上升趨勢基本一致。植被的恢復(fù)和治理效果在中、小型煤礦區(qū)表現(xiàn)比較明顯,大型煤礦區(qū)NDVI值在2012和2014年明顯下降,應(yīng)加強大型煤礦區(qū)的植被恢復(fù)治理工作。(2)在2000—2014年全省NDVI值處于總體上升趨勢的情況下,依然有約13%的煤礦區(qū)植被處于退化趨勢。由煤礦區(qū)人為因素(煤炭年產(chǎn)量)與自然環(huán)境因素解釋力的對比分析發(fā)現(xiàn),自然環(huán)境因素是影響植被變化的主要因素,但不可忽視由煤炭開采活動引起的巖體崩塌、滑坡和泥石流等地質(zhì)災(zāi)害對植被的破壞。

基于以上結(jié)論,提出3點建議:(1)貴州省氣候適宜,降水充沛,應(yīng)充分利用該地區(qū)良好的自然環(huán)境條件和植被的自我恢復(fù)能力,以較少的投資成本獲得更好的環(huán)境效益;(2)在煤炭開采的同時要加強對植被的保護,另外對巖體和邊坡穩(wěn)定的地質(zhì)災(zāi)害點要及時開展治理工作,并對損毀的植被進行恢復(fù)治理;(3)不同地區(qū)影響礦區(qū)植被變化的因子存在差異,針對不同的情況應(yīng)制定差異化植被恢復(fù)方案,以便取得更好的效果。

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(責任編輯： 許素)

Variation of Vegetation Index in Coal Mining Areas in Guizhou Province and Its Affecting Factors.

LI Jun-gang1,YAN Qing-wu1, XIONG Ji-bing1,2,3, HUANG Yuan-yuan1

(1. School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;2.National Administration of Surveying, Mapping and Geo-Information (NASG) Key Laboratory of Land Environment and Disaster Monitoring, Xuzhou 221116, China;3.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Resources and Environment Information Engineering, Xuzhou 221116, China)

Abstract:With the aid of remote sensing and spatial analysis technology and MODIS data, impacts of coal mining activities on vegetation of Guizhou Province were analyzed. Variations of the vegetation in the coal mining areas of the province were analyzed and characterized with the maximum value composition, average and the unary linear regression analysis methods, and influences of elevation, aspect, slope, soil, mean annual precipitation of years and mean annual temperature of years and annual coal output on the vegetation in the coal mining areas of the province were explored. Results show that the NDVIs of all the coal mining areas of the province were higher than 0.77, which means the vegetation in the mining areas was pretty good in growth, but still poorer than the province′s average. Among the mining areas, large-sized mining areas were obviously lower than medium- and small-sized ones in NDVI; The NDVI of the province on the whole was on a rising trend. In a large proportion (79.22%) of the coal mining areas vegetation was improving, but still in a small portion (13.42%) it was degenerating;Among the seven factors affecting NDVI, coal output ranked third in the province as a whole, but fourth, fifth, and fifth in Zunyi, Bijie and Liupanshui, respectively. The main factors affecting the vegetation in the area were environmental factors like precipitation, soil and slope.

Key words:coal mine;normalized difference vegetation index (NDVI);geographical detector;Guizhou Province

收稿日期：2015-11-11

基金項目：國家科技基礎(chǔ)性工作專項(2014FY110800)

中圖分類號：P237；X835

文獻標志碼：A

文章編號：1673-4831(2016)03-0374-05

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.03.006

作者簡介：李俊剛(1990—),男,河南安陽人,碩士生,從事空間分析與礦區(qū)土地退化方面的研究。E-mail: 13641532579@163.com

① 通信作者E-mail: 3403175@163.com