基于改進(jìn)SPA-Markov的壓煤山丘區(qū)生態(tài)演變及評(píng)價(jià)
——以長(zhǎng)河流域?yàn)槔?/h1>
2019-04-09 05:57:34璩路路師學(xué)義王博鈺
生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào) 2019年2期
璩路路，師學(xué)義，王博鈺
1. 北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875；2. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083；3. 河南久宏建設(shè)工程有限公司，河南 鄭州 4500033
生態(tài)環(huán)境是由生物群落及非生物自然因素組成的各種生態(tài)系統(tǒng)所構(gòu)成的整體（王孟本，2003）。長(zhǎng)期以來(lái)，在自然因素與人為因素的共同影響下，生態(tài)環(huán)境以不同的時(shí)間尺度在發(fā)展演變。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的日益突出，生態(tài)演變研究得到了越來(lái)越多研究者的關(guān)注，已成為全球變化和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展研究的焦點(diǎn)（張志強(qiáng)等，2007；Adger，2006）。在全球變化研究中，選擇典型研究區(qū)開展全球變化的區(qū)域響應(yīng)研究是重要的研究方向。
黃土丘陵溝壑區(qū)是中國(guó)水土流失最為嚴(yán)重的地區(qū)之一（鐘莉娜等，2017）。壓煤黃土山丘區(qū)，地下存儲(chǔ)著豐富的煤炭資源，區(qū)域自然、地理?xiàng)l件復(fù)雜，加之采煤活動(dòng)的強(qiáng)烈干擾，引發(fā)塌陷和地表裂縫等，嚴(yán)重破壞了區(qū)域水土資源，造成當(dāng)?shù)刂脖桓采w減少、土地利用方式改變，區(qū)域生態(tài)環(huán)境不斷惡化，嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)厝嗣裆钏降奶岣吆徒?jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，選取壓煤黃土山丘區(qū)為研究區(qū)域，進(jìn)行典型小流域生態(tài)演變跟蹤評(píng)價(jià)，具有較高的理論價(jià)值和實(shí)際意義。
關(guān)于生態(tài)影響評(píng)價(jià)的研究，前人已做了大量的探索，但多是以區(qū)域（王貴珍等，2017；張笑然等，2016）或者省域（牛沖槐等，2006）、市域（張楊等，2011）、縣域（高奇等，2014；任宇飛等，2017）等行政單位為尺度展開的理論與實(shí)踐研究，而對(duì)小流域尺度上的生態(tài)演變研究還較少。小流域是水土流失治理的基本單元，在黃土山丘區(qū)以小流域?yàn)閱卧M(jìn)行生態(tài)影響評(píng)價(jià)，具有更高的實(shí)際意義。此外，選擇合適的評(píng)價(jià)方法是生態(tài)影響評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷探索新方法，如層次分析法（錢者東等，2013）、模糊綜合評(píng)判法（高春泥等，2016）、景觀生態(tài)指數(shù)法（Crist et al.，2000）、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（Gontier，2007）、指標(biāo)權(quán)重法（Li et al.，2001）等；新模型，如基于GIS的生境模型（Etienne et al.，2003）、正態(tài)云模型（周啟剛等，2014）、投影尋蹤模型（帥紅等，2013）等，并將其應(yīng)用到生態(tài)影響評(píng)價(jià)中。
由于采煤生態(tài)評(píng)價(jià)影響因素具有不確定性，評(píng)價(jià)指標(biāo)與自然生態(tài)環(huán)境等級(jí)之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，至今沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)模型來(lái)進(jìn)行生態(tài)影響評(píng)價(jià)。為了克服現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法的不足，本文引入集對(duì)分析，創(chuàng)建改進(jìn)集對(duì)分析的馬爾可夫動(dòng)態(tài)模型（SPA-Markov），將系統(tǒng)的不確定因素以一定形式統(tǒng)一展現(xiàn)出來(lái)，并利用該模型實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的跟蹤預(yù)測(cè)。北方村莊壓煤山丘區(qū)——長(zhǎng)河流域是中國(guó)生態(tài)環(huán)境較為脆弱的地區(qū)之一，流域內(nèi)自然、經(jīng)濟(jì)、地理?xiàng)l件復(fù)雜，水資源貧乏、大面積水土流失，加之地下豐富的煤炭稟存，采煤活動(dòng)影響強(qiáng)烈，生態(tài)環(huán)境形勢(shì)嚴(yán)峻。目前，煤炭資源開采的環(huán)境影響評(píng)價(jià)多限于礦區(qū)范圍，較少?gòu)牧饔虻某叨冗M(jìn)行評(píng)價(jià)。因此，本文嘗試從小流域的角度，以北方村莊壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，采用改進(jìn)集對(duì)分析的馬爾可夫動(dòng)態(tài)模型評(píng)價(jià)采煤對(duì)流域生態(tài)的影響，為小流域生態(tài)演變規(guī)律研究在方法上提供一種借鑒，為壓煤山丘區(qū)土地綜合整治提供參考依據(jù)。
1 研究區(qū)概況
長(zhǎng)河流域地處山西省晉城市東南部，以長(zhǎng)河流域分水嶺為主要?jiǎng)澐忠罁?jù)，在不打破行政村界限的基礎(chǔ)上，形成一個(gè)閉合區(qū)域，長(zhǎng)河流域地理位置見(jiàn)圖1。區(qū)內(nèi)分布著大量的礦產(chǎn)資源，以煤礦為主，經(jīng)過(guò)2009年的煤礦重組改革后，目前研究區(qū)有成莊礦、潤(rùn)宏、坤達(dá)、晉瑞、壁盈、岳圣山等 11大礦區(qū)。由于礦產(chǎn)資源豐富，許多礦產(chǎn)資源開發(fā)產(chǎn)業(yè)相繼發(fā)展，這些產(chǎn)業(yè)包括磚廠、鑄造廠、運(yùn)輸?shù)?，資源開采行業(yè)發(fā)達(dá)，素有“煤鐵之鄉(xiāng)”的盛譽(yù)。地貌以山地、丘陵為主，地勢(shì)較不平坦，總體上呈現(xiàn)西北高、東南低的地勢(shì)特點(diǎn)。長(zhǎng)期的煤炭開采和植被破壞，導(dǎo)致地面塌陷、裂縫以及水土流失等嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。
2 數(shù)據(jù)與方法
2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
2.1.1 土地利用變化數(shù)據(jù)
自20世紀(jì)90年代以來(lái)，長(zhǎng)河流域經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展，形成了以煤炭資源開采行業(yè)為主、相關(guān)產(chǎn)業(yè)為輔的發(fā)展格局，地區(qū)生產(chǎn)總值基本呈逐年上升的趨勢(shì)。2005年之前，長(zhǎng)河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較平穩(wěn)，呈緩步上升的趨勢(shì)；2005年之后，地區(qū)生產(chǎn)總值由6.16×109元升至2015年的2.70×1010元；特別是2009年的煤礦重組改革后，經(jīng)濟(jì)呈突飛猛進(jìn)式的發(fā)展；之后便進(jìn)入比較平穩(wěn)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。因此，本文選用長(zhǎng)河流域2005年、2010年和2015年作為長(zhǎng)流域3個(gè)階段的典型代表年。
2.1.2 調(diào)研統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
實(shí)地調(diào)研資料：調(diào)研時(shí)間分別為2016年5月和8月，2次實(shí)地調(diào)研，主要包括長(zhǎng)河流域農(nóng)戶問(wèn)卷和村長(zhǎng)問(wèn)卷（發(fā)放問(wèn)卷500份，收回有效問(wèn)卷475份）。統(tǒng)計(jì)資料：《澤州縣統(tǒng)計(jì)年鑒（2005－2015年）》、《澤州縣土地利用變更調(diào)查報(bào)告（2010年）》。圖件資料：各礦區(qū)土地復(fù)墾方案及礦區(qū)資源環(huán)境要素圖、各礦井井上井下對(duì)照?qǐng)D、采空區(qū)圖和采煤塌陷損毀分布圖等專題圖件。
2.2 分析方法
2.2.1 改進(jìn)SPA法評(píng)價(jià)原理及模型
圖1 長(zhǎng)河流域地理位置圖Fig. 1 Location of Changhe watershed
集對(duì)分析是趙克勤等提出的一種新的不確定系統(tǒng)分析方法（趙克勤，1994；蔣云良等，2006）。原創(chuàng)聯(lián)系度為[u(A-B)=a+bi+cj]，該方法將研究對(duì)象簡(jiǎn)單地“一分為三”略顯粗糙，因此，依據(jù)原創(chuàng)聯(lián)系度的可展性原理對(duì)其進(jìn)行改寫，如下式：
采煤影響下的生態(tài)響應(yīng)指標(biāo)的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值構(gòu)成一組集合Ak=[rk1,…, rkj,…, rkm]，將每一年份的生態(tài)響應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)值構(gòu)成另一組集合Bi=[xi1,…,xij,…,xim]，這兩個(gè)集合構(gòu)成一個(gè)集對(duì)(Ak, Bi)。若xij落入某一等級(jí)k的范圍之中，就認(rèn)為是同一，其值為a；若落入相鄰等級(jí)并接近優(yōu)越一邊，就認(rèn)為是優(yōu)異，記為 b1；若接近劣差一邊，則認(rèn)為是劣異，記為b2；若落入相隔級(jí)別并接近優(yōu)越一邊，就認(rèn)為是優(yōu)反，記為c1；若接近劣差一邊，則認(rèn)為是劣反，記為c2。于是，可將式（1）改寫為：
式中，a, b, c, d, e∈[0，1]，a+b+c+d+e=1，i+∈[0, 1]，i-∈[0, 1]，i++i－∈[0, 1]，j+={0, 1}，j-=-1，其中，a是同一度，b是正向差異度，c是負(fù)向差異度，d是正向?qū)α⒍龋琫是負(fù)向?qū)α⒍取?/p>
依據(jù)以上原理建立指標(biāo)評(píng)價(jià)模型：
式中，rkj是第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值中k級(jí)與k+1級(jí)的分界值，按照以上模型針對(duì)每一年份的每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算其聯(lián)系度系數(shù) a、b、c、d、e，同理，可擬建相對(duì)于不同等級(jí)的針對(duì)負(fù)向型指標(biāo)的聯(lián)系度公式（璩路路等，2016）。
設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)聯(lián)系度矩陣為 R=(ajk+bjki++cjki-+djkj++ejkj-)m×l，權(quán)重向量為 W=(wij)n×m，基于模糊算子對(duì)W和R進(jìn)行合成運(yùn)算，得到評(píng)價(jià)年份i相對(duì)于評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)k級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度Uik：
2.2.2 Markov 預(yù)測(cè)模型
Markov預(yù)測(cè)模型用于研究系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律，是研究不確定隨機(jī)事件未來(lái)可能結(jié)果的一種方法。Markov預(yù)測(cè)模型描述的是一個(gè)隨機(jī)連續(xù)時(shí)間序列的變化過(guò)程，其理論基礎(chǔ)是Markov過(guò)程（鄒志紅等，2009）?；诖诉^(guò)程構(gòu)建集對(duì)分析動(dòng)態(tài)的Markov模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)流域生態(tài)環(huán)境的跟蹤預(yù)測(cè)。根據(jù)Markov鏈，將系統(tǒng)分為若干狀態(tài)，用S1, S2,…,Sn來(lái)表示，由狀態(tài)Si經(jīng)過(guò)m步變?yōu)镾j的概率如下：
式中，ni,j(m)為狀況Si經(jīng)m步變?yōu)镾j的次數(shù)，Ni為狀況Si出現(xiàn)的總次數(shù)，則經(jīng)m步的轉(zhuǎn)移矩陣為：
設(shè)初始狀況Si的向量是A(0)，那么經(jīng) m步轉(zhuǎn)移后，向量為：
在[t, t+θ]期間（θ為時(shí)間周期），系統(tǒng)生態(tài)等級(jí)發(fā)生變化，有的還在原等級(jí)內(nèi)，有的轉(zhuǎn)化為其他等級(jí)。設(shè)在[t, t+θ]周期內(nèi)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移矩陣為R，則集對(duì)勢(shì)的聯(lián)系度u(t+θ)為：
2.2.3 基于改進(jìn)SPA法的評(píng)價(jià)結(jié)果判定方法
由式（2）得到每一年份對(duì)于各個(gè)等級(jí)的聯(lián)系度表達(dá)式后，采用集對(duì)勢(shì)進(jìn)行評(píng)價(jià)結(jié)果的判定。
（1）集對(duì)勢(shì)計(jì)算。同一度和對(duì)立度的比值為所論集對(duì)的集對(duì)勢(shì)，集對(duì)勢(shì)是用來(lái)反映兩個(gè)集合所具有的某種趨同程度或聯(lián)系趨勢(shì)。當(dāng)集對(duì)勢(shì)越大時(shí)，表示其同一趨勢(shì)越強(qiáng)，所以取集對(duì)勢(shì)中的最大值所對(duì)應(yīng)的等級(jí)為研究對(duì)象的判定結(jié)果。改進(jìn)SPA法集對(duì)勢(shì)shi(Uik)計(jì)算公式如下：
（2）樂(lè)觀勢(shì)與悲觀勢(shì)計(jì)算。樂(lè)觀勢(shì)是從樂(lè)觀的角度出發(fā)，把所有的差異度全部轉(zhuǎn)化成同一度，用同一度和對(duì)立度的比值去量化系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)，定義樂(lè)觀勢(shì)shio(Uik)為：
悲觀勢(shì)是從悲觀的角度出發(fā)，把所有的差異度均轉(zhuǎn)化成對(duì)立度，用同一度和對(duì)立度的比值去量化系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)，定義悲觀勢(shì)ship(Uik)為：
（3）集對(duì)勢(shì)定位。集對(duì)勢(shì)的取值范圍由樂(lè)觀勢(shì)極大值和悲觀勢(shì)極小值所確定的區(qū)間，依據(jù)式（10）對(duì)勢(shì)定位進(jìn)行計(jì)算，得到集對(duì)勢(shì)在集對(duì)勢(shì)區(qū)間內(nèi)相對(duì)于樂(lè)觀勢(shì)的貼近度，進(jìn)而反映用集對(duì)勢(shì)定位作為結(jié)果判定的準(zhǔn)確程度。
50%為判斷集對(duì)勢(shì)定位準(zhǔn)確程度的節(jié)點(diǎn)值，若oik＞50%，表示結(jié)果判定相對(duì)樂(lè)觀、準(zhǔn)確；若oik＜50%，則認(rèn)為判定結(jié)果存在誤差風(fēng)險(xiǎn)。
3 生態(tài)演變過(guò)程分析
3.1 土地利用變化采煤驅(qū)動(dòng)力分析
3.1.1 采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)構(gòu)建
采煤作為一種資源開發(fā)活動(dòng)影響著區(qū)域土地的利用方式，從煤礦的投產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)到關(guān)閉，對(duì)土地利用的影響一直存在，從數(shù)據(jù)變化來(lái)看，采煤活動(dòng)還具有時(shí)間累積效應(yīng)，可引起地表塌陷。其直接影響主要有礦區(qū)場(chǎng)地建設(shè)的擴(kuò)張導(dǎo)致建設(shè)用地面積的增加、塌陷導(dǎo)致房屋裂縫和地面積水，一擴(kuò)一塌相互疊加，在空間上也具有累積效應(yīng)。本文通過(guò)采煤引起的各地類變化量占其他因素引起的變化量的比值來(lái)評(píng)估采煤對(duì)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力，從而構(gòu)建單一地類采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)和土地利用變化采煤驅(qū)動(dòng)綜合指數(shù)。
LUCMDIi、LUCMDI分別為第i類土地利用的采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)和土地利用綜合采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)，其中ΔLm,i為采煤導(dǎo)致的第i類面積變化量，ΔLnm,i為非采煤引起的第i類面積變化量，ΔLi為所有因素引起的第i類土地利用面積變化量之和。
3.1.2 采煤驅(qū)動(dòng)力分析
分別計(jì)算長(zhǎng)河流域各地類采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)和綜合采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)，結(jié)果如表1所示。
表1 長(zhǎng)河流域土地利用采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 1 Calculation results of coalmining driving index of land use change in Changhe watershed
由表1可知，耕地的采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)最大，而建設(shè)用地、林地、水域、草地次之。說(shuō)明采煤對(duì)耕地的驅(qū)動(dòng)力大于其他地類的驅(qū)動(dòng)力，采煤塌陷和礦區(qū)場(chǎng)地建設(shè)對(duì)于耕地的影響最大。從綜合采煤指數(shù)的變化可以看出，采煤對(duì)土地利用變化驅(qū)動(dòng)具有時(shí)間累積效應(yīng)，驅(qū)動(dòng)呈逐漸增強(qiáng)趨勢(shì)。
3.2 采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)
生態(tài)系統(tǒng)由自然環(huán)境和生物群落組成，自然環(huán)境受到干擾后，生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的生物將面臨棲息地減少、食物短缺、遷移受阻等威脅，致使生物量減少、物種滅絕，整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)功能衰減，進(jìn)而引發(fā)各種生態(tài)問(wèn)題。采煤與土地利用有著密切的聯(lián)系，采煤塌陷導(dǎo)致土地利用變化，煤礦區(qū)工業(yè)廠房擴(kuò)張改變?cè)孛差愋?，原有的耕地、林地變?yōu)楣さV建設(shè)用地。由此導(dǎo)致植被覆蓋率降低，陸地生境減小，整個(gè)流域物種多樣性銳減。從長(zhǎng)河流域的主要生態(tài)問(wèn)題出發(fā)，綜合生態(tài)響應(yīng)關(guān)鍵因子，選取適宜的生態(tài)演變指標(biāo)。其中，水土流失是壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域主要的生態(tài)環(huán)境現(xiàn)象，指標(biāo)的選取要體現(xiàn)研究區(qū)的水土流失狀況。煤炭開采響應(yīng)鏈如圖2。生態(tài)影響評(píng)價(jià)多采用生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)法，目前，中國(guó)出臺(tái)了《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范（試行）》（HJ192—2015），該規(guī)范適用于區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)狀況及動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)的綜合評(píng)價(jià)，結(jié)合生態(tài)響應(yīng)的關(guān)鍵因子識(shí)別結(jié)果和壓煤礦區(qū)實(shí)際情況（李炳意，2016），故采用以下表征指標(biāo)，包括生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、礦區(qū)干擾指數(shù)和土地?fù)p毀指數(shù)，由這些指數(shù)構(gòu)建了生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)，以反映研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況。本研究采用層次分析法（AHP）確定各指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)生態(tài)影響關(guān)鍵因子識(shí)別結(jié)果，得到長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)體系，構(gòu)建層次分析的層次結(jié)構(gòu)模型，綜上得到長(zhǎng)河流域生態(tài)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重值，如表2所示。
圖2 長(zhǎng)河流域煤炭資源開采生態(tài)響應(yīng)鏈Fig. 2 Ecological response chain of coal resources in the Changhe watershed
4 結(jié)果判定
4.1 改進(jìn)SPA法聯(lián)系度矩陣R計(jì)算結(jié)果
以壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域2005年為例，采用改進(jìn)SPA法計(jì)算指標(biāo)各等級(jí)的聯(lián)系度矩陣，計(jì)算結(jié)果如下：
運(yùn)用Matlab預(yù)測(cè)模型對(duì)長(zhǎng)河流域2005年聯(lián)系度矩陣R2005和權(quán)重向量W進(jìn)行合成運(yùn)算，得到長(zhǎng)河流域2005年相對(duì)于各等級(jí)的綜合聯(lián)系度U2005·k。
計(jì)算長(zhǎng)河流域2005年相對(duì)于不同等級(jí)的集對(duì)勢(shì)、樂(lè)觀勢(shì)、悲觀勢(shì)和集對(duì)勢(shì)定位值，利用集對(duì)勢(shì)三參數(shù)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境影響的等級(jí)判定，并取集對(duì)勢(shì)三參數(shù)的特元最大值者所對(duì)應(yīng)的等級(jí)為最終評(píng)價(jià)結(jié)果，如表3所示。
由表3的評(píng)價(jià)結(jié)果可知，2005年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)環(huán)境影響等級(jí)Ⅲ的特元最大，且集對(duì)勢(shì)最大值為Ⅲ等級(jí)，評(píng)價(jià)結(jié)果趨于等級(jí)Ⅲ的趨勢(shì)最強(qiáng)，因此2005年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)環(huán)境影響質(zhì)量等級(jí)為Ⅲ級(jí)。另外，從驗(yàn)證結(jié)果看，4個(gè)顯示等級(jí)的集對(duì)勢(shì)定位有3個(gè)等級(jí)集對(duì)勢(shì)定位都大于50%，則說(shuō)明各等級(jí)整體判定結(jié)果比較樂(lè)觀，相對(duì)準(zhǔn)確。
4.2 基于改進(jìn)的SPA-Markov跟蹤評(píng)價(jià)
4.2.1 基于改進(jìn)的SPA-Markov的參數(shù)計(jì)算
（1）加權(quán)平均聯(lián)系度的計(jì)算
根據(jù)上述原理和方法，分別計(jì)算出長(zhǎng)河流域2015年采煤生態(tài)影響改進(jìn)SPA法綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。
依據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)效性和臨近數(shù)據(jù)權(quán)重逐漸增大的原則，取各年聯(lián)系度矩陣的權(quán)重為 W=[0.2, 0.3,0.5]，則這3年的加權(quán)聯(lián)系度為：
表2 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 2 Ecological Impact Assessment Index System of Changhe watershed
表3 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響改進(jìn)集對(duì)分析評(píng)價(jià)結(jié)果（2005年）Table 3 Improvement of coal ecological impact in Changhe watershed SPA evaluation results (in 2005)
（2）平均轉(zhuǎn)移矩陣
由SPSS因子分析計(jì)算R2005得到R2010的轉(zhuǎn)移矩陣R2005－2010；由R2010得到R2015的轉(zhuǎn)移矩陣為R2010－2015；再加權(quán)得到兩個(gè)轉(zhuǎn)移矩陣的平均轉(zhuǎn)移矩陣。
（3）預(yù)測(cè)2020年的聯(lián)系度
4.2.2 基于改進(jìn)的SPA-Markov的評(píng)價(jià)結(jié)果
綜上，得到各時(shí)間序列長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響改進(jìn)SPA法跟蹤評(píng)價(jià)結(jié)果（表4）
表4 2005－2015年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響各指標(biāo)等級(jí)劃分結(jié)果Table 4 Ecological impact indicators of the results of the classificationinChanghewatershed in 2005-2015
根據(jù)各時(shí)段采煤生態(tài)影響的集對(duì)勢(shì)變化情況得到長(zhǎng)河流域生態(tài)影響的集對(duì)勢(shì)變化趨勢(shì)圖，見(jiàn)圖3。
由圖3可知，2005年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響等級(jí)趨于等級(jí)Ⅲ的趨勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他等級(jí)，趨于等級(jí)Ⅲ的概率相對(duì)等級(jí)Ⅱ有兩倍之差，趨同程度十分明顯。2010年評(píng)價(jià)等級(jí)同樣為Ⅲ級(jí)，但趨于該等級(jí)的趨勢(shì)已然減弱，各等級(jí)趨勢(shì)分布趨于均勻，從等值曲線可以看出，2010年采煤生態(tài)影響處于一個(gè)過(guò)渡時(shí)期。2015年等級(jí)已由Ⅲ級(jí)轉(zhuǎn)為Ⅱ級(jí)，生態(tài)環(huán)境狀態(tài)好轉(zhuǎn)，處于Ⅲ、Ⅳ級(jí)的概率很低。由2020年的預(yù)測(cè)結(jié)果可知，未來(lái)幾年生態(tài)環(huán)境狀況將持續(xù)好轉(zhuǎn)，但從各等級(jí)的分布狀況可以看出，變化程度并不明顯，在目前生態(tài)狀況和政策措施不變的情況下，生態(tài)影響處于該等級(jí)的可能性較大。
圖3 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響集對(duì)勢(shì)變化圖Fig. 3 The change of ecological impact set pair potential in Changhe watershed
由圖4可知，集對(duì)勢(shì)對(duì)于某等級(jí)的趨同程度逐漸降低，說(shuō)明長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響的變化度相對(duì)較大，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，生態(tài)等級(jí)并非簡(jiǎn)單地趨向于某一等級(jí)，而是個(gè)動(dòng)態(tài)的變化過(guò)程，有長(zhǎng)時(shí)間跟蹤監(jiān)測(cè)的必要性；樂(lè)觀勢(shì)逐年降低，說(shuō)明對(duì)于整個(gè)流域的評(píng)價(jià)大體是一種非樂(lè)觀的態(tài)勢(shì)，這對(duì)于長(zhǎng)期開采的煤炭基地而言，評(píng)價(jià)結(jié)果可能具有更為可信的警示性作用，相比于單純的樂(lè)觀態(tài)勢(shì)更有利于決策者做出更為穩(wěn)妥的決策建議，有利于區(qū)域的長(zhǎng)遠(yuǎn)有序發(fā)展；集對(duì)勢(shì)定位在表征判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性考量方面，變化較不明顯，且相對(duì)處于高值位，評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確可信。根據(jù)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，分別劃分了2005－2015年三期長(zhǎng)河流域生態(tài)影響各分項(xiàng)指標(biāo)的等級(jí)狀況（表4）。
圖4 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響集對(duì)勢(shì)評(píng)價(jià)結(jié)果判定Fig. 4 The results of the evaluation of ecological impact set in Changhe watershed
評(píng)價(jià)結(jié)果表明：壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域 2005年生態(tài)影響級(jí)別為Ⅲ級(jí)，2010年為Ⅲ級(jí)，2015年生態(tài)影響級(jí)別為Ⅱ級(jí)，基于改進(jìn)SPA-Markov預(yù)測(cè)結(jié)果，2020年采煤生態(tài)影響等級(jí)保持不變，總體生態(tài)質(zhì)量呈上升趨勢(shì)。從各分項(xiàng)指標(biāo)來(lái)看，長(zhǎng)河流域2005－2015年流域植被覆蓋指數(shù)、水體密度指數(shù)逐漸降低，土地退化指數(shù)和生物豐度指數(shù)升高，采煤塌陷損毀指數(shù)和礦區(qū)干擾指數(shù)升高，導(dǎo)致生態(tài)影響指數(shù)動(dòng)態(tài)波動(dòng)。
5 結(jié)論與討論
5.1 結(jié)論
本文以壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域?yàn)槔治隽瞬擅河绊懴碌耐恋乩锰卣?，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)綜合響應(yīng)指數(shù)，運(yùn)用改進(jìn)的SPA-Markov對(duì)長(zhǎng)河流域采煤影響的生態(tài)響應(yīng)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，得出以下結(jié)論，（1）流域尺度下采煤對(duì)耕地演變的驅(qū)動(dòng)指數(shù)最大，其次是建設(shè)用地、草地、林地和水域，流域綜合土地利用變化采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)由2005－2010年的4.76升高至2010－2015年的 5.04，采煤對(duì)流域土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力逐步增強(qiáng)。（2）長(zhǎng)河流域的生態(tài)影響等級(jí)由2005年的Ⅲ級(jí)到2010年的Ⅲ級(jí)再到2015年的Ⅱ級(jí)，2020年的Ⅱ級(jí)，時(shí)間序列上，2005－2010年期間，長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境整體呈下降趨勢(shì)；2010－2015年間該流域生態(tài)狀況逐步改善并趨于穩(wěn)定，整體上呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)。（3）從分項(xiàng)指標(biāo)上，長(zhǎng)河流域2005－2015年流域植被覆蓋指數(shù)、水體密度指數(shù)逐漸降低，土地退化指數(shù)和生物豐度指數(shù)升高，采煤塌陷損毀指數(shù)和礦區(qū)干擾指數(shù)升高，導(dǎo)致生態(tài)影響指數(shù)動(dòng)態(tài)波動(dòng)。改進(jìn)SPA法理論簡(jiǎn)單清晰，操作方便可行，在生態(tài)影響等級(jí)界定上更加精準(zhǔn)，同時(shí)引入Markov模型對(duì)2020年流域生態(tài)演變狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為生態(tài)環(huán)境演變跟蹤評(píng)價(jià)相關(guān)研究提供一些思路上的借鑒。
5.2 討論
從評(píng)價(jià)結(jié)果分析來(lái)看，2005－2010年，長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境整體呈下降趨勢(shì)；由于煤炭資源整合，大面積采煤活動(dòng)影響，采煤方式不夠合理，導(dǎo)致地面塌陷，植被破壞，引發(fā)了大范圍的地表裸露、土壤干層，嚴(yán)重影響了植被恢復(fù)，流域內(nèi)生態(tài)可持續(xù)性面臨巨大挑戰(zhàn)。2010－2015年間該流域生態(tài)狀況逐步改善并趨于穩(wěn)定；流域內(nèi)大面積礦區(qū)土地復(fù)墾使得生物群落逐漸恢復(fù)，土壤質(zhì)量得到較為明顯的改善，生物豐度指數(shù)升高（任慧君等，2016）。在生態(tài)恢復(fù)背景下和退耕還林還草工程驅(qū)動(dòng)下，黃土丘陵區(qū)流域耕地、未利用地向林、草地轉(zhuǎn)變，減水減沙效益明顯，水土流失狀況得到了明顯改善（Jia et al.，2014）。運(yùn)用Markov模型對(duì)長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明：2015－2020年流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明未來(lái)長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境形勢(shì)較為樂(lè)觀。經(jīng)過(guò)多年的綜合治理，黃土丘陵區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況發(fā)生了明顯的變化，水土流失控制能力得到顯著提升，生態(tài)系統(tǒng)趨于穩(wěn)定化，生態(tài)功能逐漸增強(qiáng)，流域生態(tài)環(huán)境得以好轉(zhuǎn)（Fu et al.，2011）。雖然退耕還林還草工程促進(jìn)了黃土區(qū)植被覆蓋的增加，但在城市化和工業(yè)化進(jìn)程不斷加速的時(shí)代背景下，過(guò)度放牧以及壓煤山區(qū)采煤塌陷等在一定程度上導(dǎo)致了植被覆蓋度的降低。與 2005年相比，2015年采煤導(dǎo)致植被覆蓋指數(shù)降低，塌陷損毀面積大幅度增長(zhǎng)，生物豐度指數(shù)升高及流域水體的影響對(duì)改善流域生態(tài)有一定的積極作用，生態(tài)響應(yīng)指數(shù)有所回升。但是，采煤導(dǎo)致的土地?fù)p毀、植被覆蓋減少等負(fù)面效應(yīng)應(yīng)當(dāng)引起重視。由此可見(jiàn)，人類活動(dòng)對(duì)黃土區(qū)生態(tài)建設(shè)和破壞作用并存，如何實(shí)現(xiàn)正影響大于負(fù)影響，不僅要繼續(xù)推進(jìn)各項(xiàng)生態(tài)工程建設(shè)的實(shí)施，還需加強(qiáng)對(duì)人類活動(dòng)的合理調(diào)控。長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境狀況與礦區(qū)煤炭開采、快速城鎮(zhèn)化發(fā)展及煤礦工業(yè)迅速增長(zhǎng)等因素關(guān)系密切，在生態(tài)文明建設(shè)的背景下，長(zhǎng)河流域應(yīng)從保護(hù)礦區(qū)生物多樣性和煤炭資源、加強(qiáng)流域水土流失防治、強(qiáng)化污染治理和礦區(qū)環(huán)境保護(hù)、優(yōu)化礦區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等著手，進(jìn)行有效的生態(tài)管理，從而實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。本文選取流域尺度，以自然地理界線為主，較好地遵循了生態(tài)整體性的特征，但數(shù)據(jù)的獲取具有一定難度。生態(tài)演變的驅(qū)動(dòng)力研究還有待于深入，可借助遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)塌陷區(qū)地形和生物量變化，及時(shí)更新數(shù)據(jù)，并對(duì)生態(tài)響應(yīng)模型進(jìn)行改進(jìn)，綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行系統(tǒng)研究。
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璩路路，師學(xué)義，王博鈺
1. 北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875；2. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083；3. 河南久宏建設(shè)工程有限公司，河南 鄭州 4500033
生態(tài)環(huán)境是由生物群落及非生物自然因素組成的各種生態(tài)系統(tǒng)所構(gòu)成的整體（王孟本，2003）。長(zhǎng)期以來(lái)，在自然因素與人為因素的共同影響下，生態(tài)環(huán)境以不同的時(shí)間尺度在發(fā)展演變。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的日益突出，生態(tài)演變研究得到了越來(lái)越多研究者的關(guān)注，已成為全球變化和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展研究的焦點(diǎn)（張志強(qiáng)等，2007；Adger，2006）。在全球變化研究中，選擇典型研究區(qū)開展全球變化的區(qū)域響應(yīng)研究是重要的研究方向。
黃土丘陵溝壑區(qū)是中國(guó)水土流失最為嚴(yán)重的地區(qū)之一（鐘莉娜等，2017）。壓煤黃土山丘區(qū)，地下存儲(chǔ)著豐富的煤炭資源，區(qū)域自然、地理?xiàng)l件復(fù)雜，加之采煤活動(dòng)的強(qiáng)烈干擾，引發(fā)塌陷和地表裂縫等，嚴(yán)重破壞了區(qū)域水土資源，造成當(dāng)?shù)刂脖桓采w減少、土地利用方式改變，區(qū)域生態(tài)環(huán)境不斷惡化，嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)厝嗣裆钏降奶岣吆徒?jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，選取壓煤黃土山丘區(qū)為研究區(qū)域，進(jìn)行典型小流域生態(tài)演變跟蹤評(píng)價(jià)，具有較高的理論價(jià)值和實(shí)際意義。
關(guān)于生態(tài)影響評(píng)價(jià)的研究，前人已做了大量的探索，但多是以區(qū)域（王貴珍等，2017；張笑然等，2016）或者省域（牛沖槐等，2006）、市域（張楊等，2011）、縣域（高奇等，2014；任宇飛等，2017）等行政單位為尺度展開的理論與實(shí)踐研究，而對(duì)小流域尺度上的生態(tài)演變研究還較少。小流域是水土流失治理的基本單元，在黃土山丘區(qū)以小流域?yàn)閱卧M(jìn)行生態(tài)影響評(píng)價(jià)，具有更高的實(shí)際意義。此外，選擇合適的評(píng)價(jià)方法是生態(tài)影響評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷探索新方法，如層次分析法（錢者東等，2013）、模糊綜合評(píng)判法（高春泥等，2016）、景觀生態(tài)指數(shù)法（Crist et al.，2000）、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（Gontier，2007）、指標(biāo)權(quán)重法（Li et al.，2001）等；新模型，如基于GIS的生境模型（Etienne et al.，2003）、正態(tài)云模型（周啟剛等，2014）、投影尋蹤模型（帥紅等，2013）等，并將其應(yīng)用到生態(tài)影響評(píng)價(jià)中。
由于采煤生態(tài)評(píng)價(jià)影響因素具有不確定性，評(píng)價(jià)指標(biāo)與自然生態(tài)環(huán)境等級(jí)之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，至今沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)模型來(lái)進(jìn)行生態(tài)影響評(píng)價(jià)。為了克服現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法的不足，本文引入集對(duì)分析，創(chuàng)建改進(jìn)集對(duì)分析的馬爾可夫動(dòng)態(tài)模型（SPA-Markov），將系統(tǒng)的不確定因素以一定形式統(tǒng)一展現(xiàn)出來(lái)，并利用該模型實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的跟蹤預(yù)測(cè)。北方村莊壓煤山丘區(qū)——長(zhǎng)河流域是中國(guó)生態(tài)環(huán)境較為脆弱的地區(qū)之一，流域內(nèi)自然、經(jīng)濟(jì)、地理?xiàng)l件復(fù)雜，水資源貧乏、大面積水土流失，加之地下豐富的煤炭稟存，采煤活動(dòng)影響強(qiáng)烈，生態(tài)環(huán)境形勢(shì)嚴(yán)峻。目前，煤炭資源開采的環(huán)境影響評(píng)價(jià)多限于礦區(qū)范圍，較少?gòu)牧饔虻某叨冗M(jìn)行評(píng)價(jià)。因此，本文嘗試從小流域的角度，以北方村莊壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，采用改進(jìn)集對(duì)分析的馬爾可夫動(dòng)態(tài)模型評(píng)價(jià)采煤對(duì)流域生態(tài)的影響，為小流域生態(tài)演變規(guī)律研究在方法上提供一種借鑒，為壓煤山丘區(qū)土地綜合整治提供參考依據(jù)。
1 研究區(qū)概況
長(zhǎng)河流域地處山西省晉城市東南部，以長(zhǎng)河流域分水嶺為主要?jiǎng)澐忠罁?jù)，在不打破行政村界限的基礎(chǔ)上，形成一個(gè)閉合區(qū)域，長(zhǎng)河流域地理位置見(jiàn)圖1。區(qū)內(nèi)分布著大量的礦產(chǎn)資源，以煤礦為主，經(jīng)過(guò)2009年的煤礦重組改革后，目前研究區(qū)有成莊礦、潤(rùn)宏、坤達(dá)、晉瑞、壁盈、岳圣山等 11大礦區(qū)。由于礦產(chǎn)資源豐富，許多礦產(chǎn)資源開發(fā)產(chǎn)業(yè)相繼發(fā)展，這些產(chǎn)業(yè)包括磚廠、鑄造廠、運(yùn)輸?shù)?，資源開采行業(yè)發(fā)達(dá)，素有“煤鐵之鄉(xiāng)”的盛譽(yù)。地貌以山地、丘陵為主，地勢(shì)較不平坦，總體上呈現(xiàn)西北高、東南低的地勢(shì)特點(diǎn)。長(zhǎng)期的煤炭開采和植被破壞，導(dǎo)致地面塌陷、裂縫以及水土流失等嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。
2 數(shù)據(jù)與方法
2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
2.1.1 土地利用變化數(shù)據(jù)
自20世紀(jì)90年代以來(lái)，長(zhǎng)河流域經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展，形成了以煤炭資源開采行業(yè)為主、相關(guān)產(chǎn)業(yè)為輔的發(fā)展格局，地區(qū)生產(chǎn)總值基本呈逐年上升的趨勢(shì)。2005年之前，長(zhǎng)河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較平穩(wěn)，呈緩步上升的趨勢(shì)；2005年之后，地區(qū)生產(chǎn)總值由6.16×109元升至2015年的2.70×1010元；特別是2009年的煤礦重組改革后，經(jīng)濟(jì)呈突飛猛進(jìn)式的發(fā)展；之后便進(jìn)入比較平穩(wěn)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。因此，本文選用長(zhǎng)河流域2005年、2010年和2015年作為長(zhǎng)流域3個(gè)階段的典型代表年。
2.1.2 調(diào)研統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
實(shí)地調(diào)研資料：調(diào)研時(shí)間分別為2016年5月和8月，2次實(shí)地調(diào)研，主要包括長(zhǎng)河流域農(nóng)戶問(wèn)卷和村長(zhǎng)問(wèn)卷（發(fā)放問(wèn)卷500份，收回有效問(wèn)卷475份）。統(tǒng)計(jì)資料：《澤州縣統(tǒng)計(jì)年鑒（2005－2015年）》、《澤州縣土地利用變更調(diào)查報(bào)告（2010年）》。圖件資料：各礦區(qū)土地復(fù)墾方案及礦區(qū)資源環(huán)境要素圖、各礦井井上井下對(duì)照?qǐng)D、采空區(qū)圖和采煤塌陷損毀分布圖等專題圖件。
2.2 分析方法
2.2.1 改進(jìn)SPA法評(píng)價(jià)原理及模型
圖1 長(zhǎng)河流域地理位置圖Fig. 1 Location of Changhe watershed
集對(duì)分析是趙克勤等提出的一種新的不確定系統(tǒng)分析方法（趙克勤，1994；蔣云良等，2006）。原創(chuàng)聯(lián)系度為[u(A-B)=a+bi+cj]，該方法將研究對(duì)象簡(jiǎn)單地“一分為三”略顯粗糙，因此，依據(jù)原創(chuàng)聯(lián)系度的可展性原理對(duì)其進(jìn)行改寫，如下式：
采煤影響下的生態(tài)響應(yīng)指標(biāo)的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值構(gòu)成一組集合Ak=[rk1,…, rkj,…, rkm]，將每一年份的生態(tài)響應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)值構(gòu)成另一組集合Bi=[xi1,…,xij,…,xim]，這兩個(gè)集合構(gòu)成一個(gè)集對(duì)(Ak, Bi)。若xij落入某一等級(jí)k的范圍之中，就認(rèn)為是同一，其值為a；若落入相鄰等級(jí)并接近優(yōu)越一邊，就認(rèn)為是優(yōu)異，記為 b1；若接近劣差一邊，則認(rèn)為是劣異，記為b2；若落入相隔級(jí)別并接近優(yōu)越一邊，就認(rèn)為是優(yōu)反，記為c1；若接近劣差一邊，則認(rèn)為是劣反，記為c2。于是，可將式（1）改寫為：
式中，a, b, c, d, e∈[0，1]，a+b+c+d+e=1，i+∈[0, 1]，i-∈[0, 1]，i++i－∈[0, 1]，j+={0, 1}，j-=-1，其中，a是同一度，b是正向差異度，c是負(fù)向差異度，d是正向?qū)α⒍龋琫是負(fù)向?qū)α⒍取?/p>
依據(jù)以上原理建立指標(biāo)評(píng)價(jià)模型：
式中，rkj是第j項(xiàng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值中k級(jí)與k+1級(jí)的分界值，按照以上模型針對(duì)每一年份的每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算其聯(lián)系度系數(shù) a、b、c、d、e，同理，可擬建相對(duì)于不同等級(jí)的針對(duì)負(fù)向型指標(biāo)的聯(lián)系度公式（璩路路等，2016）。
設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)聯(lián)系度矩陣為 R=(ajk+bjki++cjki-+djkj++ejkj-)m×l，權(quán)重向量為 W=(wij)n×m，基于模糊算子對(duì)W和R進(jìn)行合成運(yùn)算，得到評(píng)價(jià)年份i相對(duì)于評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)k級(jí)的綜合關(guān)聯(lián)度Uik：
2.2.2 Markov 預(yù)測(cè)模型
Markov預(yù)測(cè)模型用于研究系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)律，是研究不確定隨機(jī)事件未來(lái)可能結(jié)果的一種方法。Markov預(yù)測(cè)模型描述的是一個(gè)隨機(jī)連續(xù)時(shí)間序列的變化過(guò)程，其理論基礎(chǔ)是Markov過(guò)程（鄒志紅等，2009）?；诖诉^(guò)程構(gòu)建集對(duì)分析動(dòng)態(tài)的Markov模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)流域生態(tài)環(huán)境的跟蹤預(yù)測(cè)。根據(jù)Markov鏈，將系統(tǒng)分為若干狀態(tài)，用S1, S2,…,Sn來(lái)表示，由狀態(tài)Si經(jīng)過(guò)m步變?yōu)镾j的概率如下：
式中，ni,j(m)為狀況Si經(jīng)m步變?yōu)镾j的次數(shù)，Ni為狀況Si出現(xiàn)的總次數(shù)，則經(jīng)m步的轉(zhuǎn)移矩陣為：
設(shè)初始狀況Si的向量是A(0)，那么經(jīng) m步轉(zhuǎn)移后，向量為：
在[t, t+θ]期間（θ為時(shí)間周期），系統(tǒng)生態(tài)等級(jí)發(fā)生變化，有的還在原等級(jí)內(nèi)，有的轉(zhuǎn)化為其他等級(jí)。設(shè)在[t, t+θ]周期內(nèi)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移矩陣為R，則集對(duì)勢(shì)的聯(lián)系度u(t+θ)為：
2.2.3 基于改進(jìn)SPA法的評(píng)價(jià)結(jié)果判定方法
由式（2）得到每一年份對(duì)于各個(gè)等級(jí)的聯(lián)系度表達(dá)式后，采用集對(duì)勢(shì)進(jìn)行評(píng)價(jià)結(jié)果的判定。
（1）集對(duì)勢(shì)計(jì)算。同一度和對(duì)立度的比值為所論集對(duì)的集對(duì)勢(shì)，集對(duì)勢(shì)是用來(lái)反映兩個(gè)集合所具有的某種趨同程度或聯(lián)系趨勢(shì)。當(dāng)集對(duì)勢(shì)越大時(shí)，表示其同一趨勢(shì)越強(qiáng)，所以取集對(duì)勢(shì)中的最大值所對(duì)應(yīng)的等級(jí)為研究對(duì)象的判定結(jié)果。改進(jìn)SPA法集對(duì)勢(shì)shi(Uik)計(jì)算公式如下：
（2）樂(lè)觀勢(shì)與悲觀勢(shì)計(jì)算。樂(lè)觀勢(shì)是從樂(lè)觀的角度出發(fā)，把所有的差異度全部轉(zhuǎn)化成同一度，用同一度和對(duì)立度的比值去量化系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)，定義樂(lè)觀勢(shì)shio(Uik)為：
悲觀勢(shì)是從悲觀的角度出發(fā)，把所有的差異度均轉(zhuǎn)化成對(duì)立度，用同一度和對(duì)立度的比值去量化系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)，定義悲觀勢(shì)ship(Uik)為：
（3）集對(duì)勢(shì)定位。集對(duì)勢(shì)的取值范圍由樂(lè)觀勢(shì)極大值和悲觀勢(shì)極小值所確定的區(qū)間，依據(jù)式（10）對(duì)勢(shì)定位進(jìn)行計(jì)算，得到集對(duì)勢(shì)在集對(duì)勢(shì)區(qū)間內(nèi)相對(duì)于樂(lè)觀勢(shì)的貼近度，進(jìn)而反映用集對(duì)勢(shì)定位作為結(jié)果判定的準(zhǔn)確程度。
50%為判斷集對(duì)勢(shì)定位準(zhǔn)確程度的節(jié)點(diǎn)值，若oik＞50%，表示結(jié)果判定相對(duì)樂(lè)觀、準(zhǔn)確；若oik＜50%，則認(rèn)為判定結(jié)果存在誤差風(fēng)險(xiǎn)。
3 生態(tài)演變過(guò)程分析
3.1 土地利用變化采煤驅(qū)動(dòng)力分析
3.1.1 采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)構(gòu)建
采煤作為一種資源開發(fā)活動(dòng)影響著區(qū)域土地的利用方式，從煤礦的投產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)到關(guān)閉，對(duì)土地利用的影響一直存在，從數(shù)據(jù)變化來(lái)看，采煤活動(dòng)還具有時(shí)間累積效應(yīng)，可引起地表塌陷。其直接影響主要有礦區(qū)場(chǎng)地建設(shè)的擴(kuò)張導(dǎo)致建設(shè)用地面積的增加、塌陷導(dǎo)致房屋裂縫和地面積水，一擴(kuò)一塌相互疊加，在空間上也具有累積效應(yīng)。本文通過(guò)采煤引起的各地類變化量占其他因素引起的變化量的比值來(lái)評(píng)估采煤對(duì)土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力，從而構(gòu)建單一地類采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)和土地利用變化采煤驅(qū)動(dòng)綜合指數(shù)。
LUCMDIi、LUCMDI分別為第i類土地利用的采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)和土地利用綜合采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)，其中ΔLm,i為采煤導(dǎo)致的第i類面積變化量，ΔLnm,i為非采煤引起的第i類面積變化量，ΔLi為所有因素引起的第i類土地利用面積變化量之和。
3.1.2 采煤驅(qū)動(dòng)力分析
分別計(jì)算長(zhǎng)河流域各地類采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)和綜合采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)，結(jié)果如表1所示。
表1 長(zhǎng)河流域土地利用采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 1 Calculation results of coalmining driving index of land use change in Changhe watershed
由表1可知，耕地的采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)最大，而建設(shè)用地、林地、水域、草地次之。說(shuō)明采煤對(duì)耕地的驅(qū)動(dòng)力大于其他地類的驅(qū)動(dòng)力，采煤塌陷和礦區(qū)場(chǎng)地建設(shè)對(duì)于耕地的影響最大。從綜合采煤指數(shù)的變化可以看出，采煤對(duì)土地利用變化驅(qū)動(dòng)具有時(shí)間累積效應(yīng)，驅(qū)動(dòng)呈逐漸增強(qiáng)趨勢(shì)。
3.2 采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)
生態(tài)系統(tǒng)由自然環(huán)境和生物群落組成，自然環(huán)境受到干擾后，生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的生物將面臨棲息地減少、食物短缺、遷移受阻等威脅，致使生物量減少、物種滅絕，整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)功能衰減，進(jìn)而引發(fā)各種生態(tài)問(wèn)題。采煤與土地利用有著密切的聯(lián)系，采煤塌陷導(dǎo)致土地利用變化，煤礦區(qū)工業(yè)廠房擴(kuò)張改變?cè)孛差愋?，原有的耕地、林地變?yōu)楣さV建設(shè)用地。由此導(dǎo)致植被覆蓋率降低，陸地生境減小，整個(gè)流域物種多樣性銳減。從長(zhǎng)河流域的主要生態(tài)問(wèn)題出發(fā)，綜合生態(tài)響應(yīng)關(guān)鍵因子，選取適宜的生態(tài)演變指標(biāo)。其中，水土流失是壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域主要的生態(tài)環(huán)境現(xiàn)象，指標(biāo)的選取要體現(xiàn)研究區(qū)的水土流失狀況。煤炭開采響應(yīng)鏈如圖2。生態(tài)影響評(píng)價(jià)多采用生態(tài)質(zhì)量指標(biāo)法，目前，中國(guó)出臺(tái)了《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范（試行）》（HJ192—2015），該規(guī)范適用于區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)狀況及動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)的綜合評(píng)價(jià)，結(jié)合生態(tài)響應(yīng)的關(guān)鍵因子識(shí)別結(jié)果和壓煤礦區(qū)實(shí)際情況（李炳意，2016），故采用以下表征指標(biāo)，包括生物豐度指數(shù)、植被覆蓋指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、土地退化指數(shù)、礦區(qū)干擾指數(shù)和土地?fù)p毀指數(shù)，由這些指數(shù)構(gòu)建了生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)，以反映研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況。本研究采用層次分析法（AHP）確定各指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)生態(tài)影響關(guān)鍵因子識(shí)別結(jié)果，得到長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)體系，構(gòu)建層次分析的層次結(jié)構(gòu)模型，綜上得到長(zhǎng)河流域生態(tài)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重值，如表2所示。
圖2 長(zhǎng)河流域煤炭資源開采生態(tài)響應(yīng)鏈Fig. 2 Ecological response chain of coal resources in the Changhe watershed
4 結(jié)果判定
4.1 改進(jìn)SPA法聯(lián)系度矩陣R計(jì)算結(jié)果
以壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域2005年為例，采用改進(jìn)SPA法計(jì)算指標(biāo)各等級(jí)的聯(lián)系度矩陣，計(jì)算結(jié)果如下：
運(yùn)用Matlab預(yù)測(cè)模型對(duì)長(zhǎng)河流域2005年聯(lián)系度矩陣R2005和權(quán)重向量W進(jìn)行合成運(yùn)算，得到長(zhǎng)河流域2005年相對(duì)于各等級(jí)的綜合聯(lián)系度U2005·k。
計(jì)算長(zhǎng)河流域2005年相對(duì)于不同等級(jí)的集對(duì)勢(shì)、樂(lè)觀勢(shì)、悲觀勢(shì)和集對(duì)勢(shì)定位值，利用集對(duì)勢(shì)三參數(shù)進(jìn)行生態(tài)環(huán)境影響的等級(jí)判定，并取集對(duì)勢(shì)三參數(shù)的特元最大值者所對(duì)應(yīng)的等級(jí)為最終評(píng)價(jià)結(jié)果，如表3所示。
由表3的評(píng)價(jià)結(jié)果可知，2005年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)環(huán)境影響等級(jí)Ⅲ的特元最大，且集對(duì)勢(shì)最大值為Ⅲ等級(jí)，評(píng)價(jià)結(jié)果趨于等級(jí)Ⅲ的趨勢(shì)最強(qiáng)，因此2005年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)環(huán)境影響質(zhì)量等級(jí)為Ⅲ級(jí)。另外，從驗(yàn)證結(jié)果看，4個(gè)顯示等級(jí)的集對(duì)勢(shì)定位有3個(gè)等級(jí)集對(duì)勢(shì)定位都大于50%，則說(shuō)明各等級(jí)整體判定結(jié)果比較樂(lè)觀，相對(duì)準(zhǔn)確。
4.2 基于改進(jìn)的SPA-Markov跟蹤評(píng)價(jià)
4.2.1 基于改進(jìn)的SPA-Markov的參數(shù)計(jì)算
（1）加權(quán)平均聯(lián)系度的計(jì)算
根據(jù)上述原理和方法，分別計(jì)算出長(zhǎng)河流域2015年采煤生態(tài)影響改進(jìn)SPA法綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。
依據(jù)數(shù)據(jù)的時(shí)效性和臨近數(shù)據(jù)權(quán)重逐漸增大的原則，取各年聯(lián)系度矩陣的權(quán)重為 W=[0.2, 0.3,0.5]，則這3年的加權(quán)聯(lián)系度為：
表2 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 2 Ecological Impact Assessment Index System of Changhe watershed
表3 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響改進(jìn)集對(duì)分析評(píng)價(jià)結(jié)果（2005年）Table 3 Improvement of coal ecological impact in Changhe watershed SPA evaluation results (in 2005)
（2）平均轉(zhuǎn)移矩陣
由SPSS因子分析計(jì)算R2005得到R2010的轉(zhuǎn)移矩陣R2005－2010；由R2010得到R2015的轉(zhuǎn)移矩陣為R2010－2015；再加權(quán)得到兩個(gè)轉(zhuǎn)移矩陣的平均轉(zhuǎn)移矩陣。
（3）預(yù)測(cè)2020年的聯(lián)系度
4.2.2 基于改進(jìn)的SPA-Markov的評(píng)價(jià)結(jié)果
綜上，得到各時(shí)間序列長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響改進(jìn)SPA法跟蹤評(píng)價(jià)結(jié)果（表4）
表4 2005－2015年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響各指標(biāo)等級(jí)劃分結(jié)果Table 4 Ecological impact indicators of the results of the classificationinChanghewatershed in 2005-2015
根據(jù)各時(shí)段采煤生態(tài)影響的集對(duì)勢(shì)變化情況得到長(zhǎng)河流域生態(tài)影響的集對(duì)勢(shì)變化趨勢(shì)圖，見(jiàn)圖3。
由圖3可知，2005年長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響等級(jí)趨于等級(jí)Ⅲ的趨勢(shì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他等級(jí)，趨于等級(jí)Ⅲ的概率相對(duì)等級(jí)Ⅱ有兩倍之差，趨同程度十分明顯。2010年評(píng)價(jià)等級(jí)同樣為Ⅲ級(jí)，但趨于該等級(jí)的趨勢(shì)已然減弱，各等級(jí)趨勢(shì)分布趨于均勻，從等值曲線可以看出，2010年采煤生態(tài)影響處于一個(gè)過(guò)渡時(shí)期。2015年等級(jí)已由Ⅲ級(jí)轉(zhuǎn)為Ⅱ級(jí)，生態(tài)環(huán)境狀態(tài)好轉(zhuǎn)，處于Ⅲ、Ⅳ級(jí)的概率很低。由2020年的預(yù)測(cè)結(jié)果可知，未來(lái)幾年生態(tài)環(huán)境狀況將持續(xù)好轉(zhuǎn)，但從各等級(jí)的分布狀況可以看出，變化程度并不明顯，在目前生態(tài)狀況和政策措施不變的情況下，生態(tài)影響處于該等級(jí)的可能性較大。
圖3 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響集對(duì)勢(shì)變化圖Fig. 3 The change of ecological impact set pair potential in Changhe watershed
由圖4可知，集對(duì)勢(shì)對(duì)于某等級(jí)的趨同程度逐漸降低，說(shuō)明長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響的變化度相對(duì)較大，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，生態(tài)等級(jí)并非簡(jiǎn)單地趨向于某一等級(jí)，而是個(gè)動(dòng)態(tài)的變化過(guò)程，有長(zhǎng)時(shí)間跟蹤監(jiān)測(cè)的必要性；樂(lè)觀勢(shì)逐年降低，說(shuō)明對(duì)于整個(gè)流域的評(píng)價(jià)大體是一種非樂(lè)觀的態(tài)勢(shì)，這對(duì)于長(zhǎng)期開采的煤炭基地而言，評(píng)價(jià)結(jié)果可能具有更為可信的警示性作用，相比于單純的樂(lè)觀態(tài)勢(shì)更有利于決策者做出更為穩(wěn)妥的決策建議，有利于區(qū)域的長(zhǎng)遠(yuǎn)有序發(fā)展；集對(duì)勢(shì)定位在表征判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性考量方面，變化較不明顯，且相對(duì)處于高值位，評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確可信。根據(jù)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，分別劃分了2005－2015年三期長(zhǎng)河流域生態(tài)影響各分項(xiàng)指標(biāo)的等級(jí)狀況（表4）。
圖4 長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響集對(duì)勢(shì)評(píng)價(jià)結(jié)果判定Fig. 4 The results of the evaluation of ecological impact set in Changhe watershed
評(píng)價(jià)結(jié)果表明：壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域 2005年生態(tài)影響級(jí)別為Ⅲ級(jí)，2010年為Ⅲ級(jí)，2015年生態(tài)影響級(jí)別為Ⅱ級(jí)，基于改進(jìn)SPA-Markov預(yù)測(cè)結(jié)果，2020年采煤生態(tài)影響等級(jí)保持不變，總體生態(tài)質(zhì)量呈上升趨勢(shì)。從各分項(xiàng)指標(biāo)來(lái)看，長(zhǎng)河流域2005－2015年流域植被覆蓋指數(shù)、水體密度指數(shù)逐漸降低，土地退化指數(shù)和生物豐度指數(shù)升高，采煤塌陷損毀指數(shù)和礦區(qū)干擾指數(shù)升高，導(dǎo)致生態(tài)影響指數(shù)動(dòng)態(tài)波動(dòng)。
5 結(jié)論與討論
5.1 結(jié)論
本文以壓煤山丘區(qū)長(zhǎng)河流域?yàn)槔治隽瞬擅河绊懴碌耐恋乩锰卣?，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建長(zhǎng)河流域采煤生態(tài)影響評(píng)價(jià)綜合響應(yīng)指數(shù)，運(yùn)用改進(jìn)的SPA-Markov對(duì)長(zhǎng)河流域采煤影響的生態(tài)響應(yīng)進(jìn)行了動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，得出以下結(jié)論，（1）流域尺度下采煤對(duì)耕地演變的驅(qū)動(dòng)指數(shù)最大，其次是建設(shè)用地、草地、林地和水域，流域綜合土地利用變化采煤驅(qū)動(dòng)指數(shù)由2005－2010年的4.76升高至2010－2015年的 5.04，采煤對(duì)流域土地利用變化的驅(qū)動(dòng)力逐步增強(qiáng)。（2）長(zhǎng)河流域的生態(tài)影響等級(jí)由2005年的Ⅲ級(jí)到2010年的Ⅲ級(jí)再到2015年的Ⅱ級(jí)，2020年的Ⅱ級(jí)，時(shí)間序列上，2005－2010年期間，長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境整體呈下降趨勢(shì)；2010－2015年間該流域生態(tài)狀況逐步改善并趨于穩(wěn)定，整體上呈波動(dòng)上升的趨勢(shì)。（3）從分項(xiàng)指標(biāo)上，長(zhǎng)河流域2005－2015年流域植被覆蓋指數(shù)、水體密度指數(shù)逐漸降低，土地退化指數(shù)和生物豐度指數(shù)升高，采煤塌陷損毀指數(shù)和礦區(qū)干擾指數(shù)升高，導(dǎo)致生態(tài)影響指數(shù)動(dòng)態(tài)波動(dòng)。改進(jìn)SPA法理論簡(jiǎn)單清晰，操作方便可行，在生態(tài)影響等級(jí)界定上更加精準(zhǔn)，同時(shí)引入Markov模型對(duì)2020年流域生態(tài)演變狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為生態(tài)環(huán)境演變跟蹤評(píng)價(jià)相關(guān)研究提供一些思路上的借鑒。
5.2 討論
從評(píng)價(jià)結(jié)果分析來(lái)看，2005－2010年，長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境整體呈下降趨勢(shì)；由于煤炭資源整合，大面積采煤活動(dòng)影響，采煤方式不夠合理，導(dǎo)致地面塌陷，植被破壞，引發(fā)了大范圍的地表裸露、土壤干層，嚴(yán)重影響了植被恢復(fù)，流域內(nèi)生態(tài)可持續(xù)性面臨巨大挑戰(zhàn)。2010－2015年間該流域生態(tài)狀況逐步改善并趨于穩(wěn)定；流域內(nèi)大面積礦區(qū)土地復(fù)墾使得生物群落逐漸恢復(fù)，土壤質(zhì)量得到較為明顯的改善，生物豐度指數(shù)升高（任慧君等，2016）。在生態(tài)恢復(fù)背景下和退耕還林還草工程驅(qū)動(dòng)下，黃土丘陵區(qū)流域耕地、未利用地向林、草地轉(zhuǎn)變，減水減沙效益明顯，水土流失狀況得到了明顯改善（Jia et al.，2014）。運(yùn)用Markov模型對(duì)長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果表明：2015－2020年流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈上升趨勢(shì)，說(shuō)明未來(lái)長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境形勢(shì)較為樂(lè)觀。經(jīng)過(guò)多年的綜合治理，黃土丘陵區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況發(fā)生了明顯的變化，水土流失控制能力得到顯著提升，生態(tài)系統(tǒng)趨于穩(wěn)定化，生態(tài)功能逐漸增強(qiáng)，流域生態(tài)環(huán)境得以好轉(zhuǎn)（Fu et al.，2011）。雖然退耕還林還草工程促進(jìn)了黃土區(qū)植被覆蓋的增加，但在城市化和工業(yè)化進(jìn)程不斷加速的時(shí)代背景下，過(guò)度放牧以及壓煤山區(qū)采煤塌陷等在一定程度上導(dǎo)致了植被覆蓋度的降低。與 2005年相比，2015年采煤導(dǎo)致植被覆蓋指數(shù)降低，塌陷損毀面積大幅度增長(zhǎng)，生物豐度指數(shù)升高及流域水體的影響對(duì)改善流域生態(tài)有一定的積極作用，生態(tài)響應(yīng)指數(shù)有所回升。但是，采煤導(dǎo)致的土地?fù)p毀、植被覆蓋減少等負(fù)面效應(yīng)應(yīng)當(dāng)引起重視。由此可見(jiàn)，人類活動(dòng)對(duì)黃土區(qū)生態(tài)建設(shè)和破壞作用并存，如何實(shí)現(xiàn)正影響大于負(fù)影響，不僅要繼續(xù)推進(jìn)各項(xiàng)生態(tài)工程建設(shè)的實(shí)施，還需加強(qiáng)對(duì)人類活動(dòng)的合理調(diào)控。長(zhǎng)河流域生態(tài)環(huán)境狀況與礦區(qū)煤炭開采、快速城鎮(zhèn)化發(fā)展及煤礦工業(yè)迅速增長(zhǎng)等因素關(guān)系密切，在生態(tài)文明建設(shè)的背景下，長(zhǎng)河流域應(yīng)從保護(hù)礦區(qū)生物多樣性和煤炭資源、加強(qiáng)流域水土流失防治、強(qiáng)化污染治理和礦區(qū)環(huán)境保護(hù)、優(yōu)化礦區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等著手，進(jìn)行有效的生態(tài)管理，從而實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。本文選取流域尺度，以自然地理界線為主，較好地遵循了生態(tài)整體性的特征，但數(shù)據(jù)的獲取具有一定難度。生態(tài)演變的驅(qū)動(dòng)力研究還有待于深入，可借助遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)塌陷區(qū)地形和生物量變化，及時(shí)更新數(shù)據(jù)，并對(duì)生態(tài)響應(yīng)模型進(jìn)行改進(jìn)，綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行系統(tǒng)研究。
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