于昊辰,陳 浮,3,尹登玉,韓曉彤,牟守國(guó),雷少剛,4,卞正富

(1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 資源枯竭礦區(qū)土地修復(fù)與生態(tài)演替教育部野外科學(xué)觀測(cè)研究站，江蘇 徐州 221116; 2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 礦山生態(tài)修復(fù)教育部工程研究中心，江蘇 徐州 221116; 3.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 低碳能源研究院，江蘇 徐州 221008; 4.山東省采煤塌陷地與采空區(qū)治理工程研究中心，山東 濟(jì)寧 272100)

當(dāng)前煤炭仍是中國(guó)能源安全的基石，約占一次能源生產(chǎn)和消費(fèi)的60%～70%[1]，富煤、缺油、少氣的資源稟賦決定了煤炭的主體地位短期內(nèi)難以撼動(dòng)[2]。新疆煤炭預(yù)測(cè)儲(chǔ)量2.19×1012t，約占全國(guó)的39.3%[3]。囿于自然環(huán)境及其煤炭賦存迥異，采煤誘發(fā)的土地?fù)p毀也具有區(qū)域異質(zhì)性[4]。因此，以往在東中部積累的礦區(qū)生態(tài)修復(fù)經(jīng)驗(yàn)幾乎無法應(yīng)用于新疆[5-6]。其特殊性主要有3點(diǎn):① 大量?jī)?yōu)質(zhì)資源富集于生態(tài)脆弱的戈壁區(qū)[7-8]，該區(qū)植被蓋度與物種豐度均難以同森林或濕地比擬[9]，但卻保留了大量抗逆性植被、野生保護(hù)動(dòng)物、孑遺物種，是國(guó)家重要的物種資源庫(kù)；② 大型煤田多、煤層厚、埋藏淺的賦存特征決定了新疆以露天開采為主[10]。但露天開采會(huì)直接損毀地表[11]，大量排棄物堆積亦會(huì)改變?cè)械孛瞇12]，極易破壞戈壁礫幕層[13]、加劇沙土吹蝕[14]；③ 氣候極為干旱，除采礦擾動(dòng)外，降水、溫度等氣候變化亦是決定新疆植被生長(zhǎng)及分布的重要因素[15]。因此，亟需高效精準(zhǔn)揭示土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量態(tài)勢(shì)，識(shí)別戈壁礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)退化或改善成因，為科學(xué)權(quán)衡戈壁煤炭開發(fā)與生態(tài)保護(hù)提供技術(shù)支撐。

遙感反演的生態(tài)指數(shù)可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)序、大范圍的監(jiān)測(cè)[16-17]，如歸一化植被指數(shù)(INDV)、地表溫度(TLS)、歸一化濕度指數(shù)(INDM)等。但單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)判并不公允[18]，例如戈壁區(qū)植被稀疏，僅用INDV衡量土地生態(tài)系統(tǒng)退化有失偏頗[18-19]。新修訂的HJ 192—2015《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》提出一項(xiàng)生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)(IE)，可有效監(jiān)測(cè)生態(tài)環(huán)境演變，但空間可見性仍然不足[20]。為了彌補(bǔ)這一缺憾，XU等[15]提出耦合綠度、濕度、干度、熱度4項(xiàng)指標(biāo)的遙感生態(tài)指數(shù)(IRSE)。隨后，IRSE對(duì)半干旱礦區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的有效性得以證實(shí)[21-22]。但戈壁礦區(qū)多為荒漠或山地自然生態(tài)系統(tǒng)，罕有人類活動(dòng)的建設(shè)用地，其干度指標(biāo)結(jié)果往往會(huì)被高估，勢(shì)必干擾整體結(jié)果的準(zhǔn)確性。為此，王杰等[23]以鹽漬化指數(shù)與土地退化指數(shù)替代干度指標(biāo)，構(gòu)建了干旱遙感生態(tài)指數(shù)(IARSE)，并證實(shí)了IARSE在干旱區(qū)衡量土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的適用性。

戈壁礦區(qū)生態(tài)十分脆弱，一旦擾動(dòng)短時(shí)間極難恢復(fù)甚至無法逆轉(zhuǎn)[24]。準(zhǔn)東煤田是世界最大的整裝煤田，預(yù)測(cè)儲(chǔ)量3.9×1011t，占新疆總儲(chǔ)量的17.8%。準(zhǔn)東煤炭基地依托該煤田規(guī)劃建設(shè)，擁有中國(guó)煤炭?jī)?chǔ)量最高的超大型露天煤礦群。但準(zhǔn)東煤炭基地位于生態(tài)極端脆弱的戈壁區(qū)，且又毗鄰卡拉麥里山自然保護(hù)區(qū)[17]，采煤對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)負(fù)面效應(yīng)大，亟需采取行之有效的措施守住戈壁礦區(qū)生態(tài)紅線。筆者此前發(fā)現(xiàn)，準(zhǔn)東煤炭基地土地退化兼受自然因素與開采擾動(dòng)影響，并表現(xiàn)為沙漠化與土壤侵蝕[25]。但該結(jié)果尚未顧及土壤濕度、地表溫度、鹽漬化等要素影響。那么，如何評(píng)估戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量及其變化？氣候變化與采礦如何影響其土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量？該區(qū)應(yīng)采取何種開發(fā)方式與生態(tài)修復(fù)措施，已成為亟需回答與解決的問題。為此，筆者嘗試將IARSE指數(shù)引入戈壁礦區(qū)，揭示近20 a準(zhǔn)東煤炭基地IARSE時(shí)空演變規(guī)律，解析采礦與氣候變化對(duì)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)的影響，以期為國(guó)家能源戰(zhàn)略西移、構(gòu)建新疆煤炭高質(zhì)量發(fā)展新格局提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

準(zhǔn)東煤炭基地位于新疆昌吉州(44.22°～45.01°N，88.91°～90.82°E)，下轄五彩灣、大井、西黑山、將軍廟、老君廟5個(gè)礦區(qū)，總面積約7 441.24 km2(圖1)。其中，五彩灣、大井、西黑山礦區(qū)總體規(guī)劃均在2010年獲國(guó)家發(fā)改委批復(fù)，將軍廟礦區(qū)于2017年獲批復(fù)，老君廟礦區(qū)目前尚未獲得批復(fù)。研究區(qū)煤炭品位高、厚度大、埋藏淺，層位穩(wěn)定，開采條件優(yōu)越，是“西氣東輸”、“疆電外送”的特大型能源基地[26]。但該區(qū)北接卡拉麥里山自然保護(hù)區(qū)，西鄰古爾班通古特沙漠[27]，土壤貧瘠、植被稀疏，土地利用類型以荒漠戈壁為主[15]，生態(tài)環(huán)境極為脆弱。其外，囿于地處亞歐大陸腹地，加之山環(huán)盆地的封閉環(huán)境，該區(qū)年平均氣溫5～6 ℃，年均降水量?jī)H約223 mm，但年均蒸發(fā)量卻高達(dá)2 000 mm，氣候極為干旱。可見，研究區(qū)煤炭富集、生態(tài)脆弱、氣候干旱并存，亟需破解煤炭資源開發(fā)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的矛盾。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of study area

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

Landsat 5 TM與Landsat 8 OLI多光譜遙感數(shù)據(jù)來源于美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(https://earthexplorer. usgs.gov/)，空間分辨率為30 m。根據(jù)徐軒等[19]研究，研究區(qū)周邊植被5—6月份長(zhǎng)勢(shì)最好、7—8月份次之。因此，每年優(yōu)選1期云量遮蓋低、植被長(zhǎng)勢(shì)較好的影像;其中，2012年無相關(guān)影像，2013，2018年采集影像均為大范圍云層覆蓋。最終共選用36幅影像(表1)。Landsat影像數(shù)據(jù)預(yù)處理包括:輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌同年份的2幅影像，使用研究區(qū)邊界裁剪影像。DEM高程數(shù)據(jù)以及2000，2005，2010，2015，2018年土地利用數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)，空間分辨率均為30 m。其余年份基于Landsat 5 TM與Landsat 8 OLI多光譜遙感數(shù)據(jù)，參照《中國(guó)多時(shí)期土地利用/土地覆蓋遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)》標(biāo)準(zhǔn)通過人機(jī)交互解譯獲得。為驗(yàn)證其分類精度，利用Google Earth歷史高分影像，隨機(jī)選取600個(gè)樣本點(diǎn)，采用混淆矩陣方法，對(duì)2016，2017，2019，2020年分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，Kappa系數(shù)均高于0.81，符合精度要求。氣候要素原始數(shù)據(jù)來源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)，并參照YU等[15]研究，輔以DEM數(shù)據(jù)對(duì)氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行空間插值。

表1 Landsat影像的信息Table 1 Information of Landsat images

1.3 研究方法

1.3.1干旱遙感生態(tài)指數(shù)(IARSE)

干旱遙感生態(tài)指數(shù)(IARSE)耦合了綠度、濕度、熱度、鹽度、土地退化信息度5項(xiàng)指標(biāo)[23]，可有效衡量干旱區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量。利用專題信息增強(qiáng)技術(shù)提取相關(guān)指標(biāo)的表征信息[28]，5項(xiàng)指標(biāo)分別以歸一化植被指數(shù)(INDV)、纓帽變化的濕度分量(CTW)、鹽度指數(shù)(IS-T)、地表溫度(TLS)、土地退化指數(shù)(ILD)表征，各指標(biāo)測(cè)算方法參照文獻(xiàn)[23]。考慮5項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果范圍差異，需進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化處理[21]，令各指標(biāo)取值范圍為[0,1]。隨后，運(yùn)用PCA分析獲取各指標(biāo)的主成分、特征值及方差貢獻(xiàn)率，以第1和第2主成分生成IARSE0，并將IARSE0進(jìn)一步作標(biāo)準(zhǔn)化處理獲取IARSE:

(1)

IARSE取值范圍為[0，1]，值越高表示其土地生態(tài)系統(tǒng)越健康。將IARSE劃分為5個(gè)等級(jí):差(0～0.2)、較差(0.2～0.4)、中(0.4～0.6)、良(0.6～0.8)、優(yōu)(0.8～1.0)。

1.3.2逐像元趨勢(shì)分析法

運(yùn)用一元線性回歸方程擬合2000—2020年IARSE五項(xiàng)指標(biāo)的時(shí)空演變特征，以及分別擬合2000—2005，2006—2010，2011—2015，2016—2020，2000—2020年間的IARSE年際時(shí)空變化(IARSEs)狀況:

(2)

式中，i為某一具體年份;n為總年份。

若IARSEs>0，則表明土地生態(tài)系統(tǒng)有改善趨勢(shì);反之則表示存在退化趨勢(shì)。運(yùn)用F檢驗(yàn)變化趨勢(shì)顯著性。結(jié)合IARSEs及F檢驗(yàn)結(jié)果，IARSE變化趨勢(shì)可分為7類:大幅改善(IARSEs>0，p<0.01)，一般改善(IARSEs>0，p<0.05)，輕微改善(IARSEs>0，p<0.10)，變化不顯著(p>0.10)，輕微退化(IARSEs<0，p<0.10)，一般退化(IARSEs<0，p<0.05)，大幅退化(IARSEs<0，p<0.01)。

1.3.3多元回歸模型法

構(gòu)建IARSE與氣候要素間的理想回歸方程，理論上需完全剔除人類活動(dòng)干擾，但現(xiàn)實(shí)中罕有這種情景[29]。研究區(qū)位于人煙稀少的戈壁，2006年五彩灣礦區(qū)建設(shè)之前幾乎無其他人類活動(dòng)，因此可將2000—2005年的研究區(qū)視為無人類活動(dòng)干擾的自然生態(tài)系統(tǒng)，即假設(shè)IARSE與氣候要素間保持一種平衡狀態(tài)。因此，以柵格像元為單元，統(tǒng)計(jì)這6年IARSE、月氣溫、月降水均值，測(cè)算IARSE與各月份氣溫、降水的相關(guān)系數(shù)。參照前人研究[15,29]，按相關(guān)性大小篩選與IARSE相關(guān)性最高和次高的2個(gè)氣溫月值和2個(gè)降水月值，解析IARSE同氣溫、降水的空間關(guān)系:

I′ARSE=a1Px+a2Py+b1Tm+b2Tn+e

(3)

其中，I′ARSE為基于氣候條件的模擬值;Px,Py分別為與IARSE相關(guān)性最高和次高的2個(gè)降水月值;Tm,Tn分別為與IARSE相關(guān)性最高和次高的2個(gè)氣溫月值;a1，a2，b1，b2為待定系數(shù)。在模擬2006—2020年氣候變化時(shí)，e取2000—2005年IARSE的平均值。

1.3.4殘差分析法

干旱區(qū)IARSE主要由氣候與人類活動(dòng)所決定，可通過土地利用方式來體現(xiàn)。研究區(qū)2018年戈壁與沙地分別占59.5%與27.2%，2者之和超過研究區(qū)總面積的86.7%;草地僅占約8.7%，除野生黃羊等有蹄類保護(hù)動(dòng)物外，不存在任何放牧活動(dòng);建設(shè)用地占2.8%，為礦坑、排土場(chǎng)、工業(yè)廣場(chǎng)、運(yùn)輸?shù)缆返?。因此，采礦以及運(yùn)輸可視為該區(qū)域惟一的人為干擾。采礦活動(dòng)受開采方式、采速、采高、采深等多重因素共同作用，其開發(fā)強(qiáng)度較難量化[25]。該區(qū)生態(tài)先天不足，其復(fù)墾措施也有別于東部地區(qū)，即礦山開采后沒作任何綠化措施，而多是通過礫幕層重構(gòu)來實(shí)現(xiàn)。因此復(fù)綠本質(zhì)上并不存在，復(fù)墾對(duì)局部小氣候的影響也可忽略不計(jì)。因此，采礦和氣候變化是區(qū)域惟一的干擾。若假設(shè)氣候與采礦活動(dòng)2者互不干擾，該區(qū)采礦活動(dòng)的影響可近似等于IARSE實(shí)際值與基于氣候變化的模擬值之間的殘差。參照式(3)模擬2006—2020年I′ARSE的空間格局，進(jìn)而測(cè)算IARSE與I′ARSE的殘差，分離氣候要素和采礦活動(dòng)對(duì)IARSE的影響:

δi=IARSEi-I′ARSEi

(4)

其中,IARSEi與I′ARSEi分別為第i年度IARSE的實(shí)測(cè)值與模擬值;δi為實(shí)測(cè)值與模擬值間的殘差，即采礦活動(dòng)對(duì)IARSE的影響。δi為正值表示采礦對(duì)礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)有恢復(fù)作用，反之則加劇退化程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 戈壁礦區(qū)干旱遙感指數(shù)的向量特征

IARSE五項(xiàng)指標(biāo)的前2項(xiàng)PC載荷及其累積貢獻(xiàn)率如圖2(a)所示，IARSE與各指標(biāo)相關(guān)性如圖2(b)所示，其中，PC為主成分。INDV，CTW，ILD在前2項(xiàng)PC的載荷為負(fù)值，與IARSE的相關(guān)系數(shù)為正值，表明植被、水分、良好的土地利用對(duì)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量有正向作用;IS-T,TLS在前2項(xiàng)PC的載荷為正值，2者與IARSE為負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明土壤鹽分、地表溫度對(duì)研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量有負(fù)向效應(yīng)。TLS，CTW與IARSE的平均相關(guān)系數(shù)分別為-0.728，0.569，平均載荷為0.661，-0.517，表明溫度與水分是研究區(qū)IARSE的重要指標(biāo)。INDV，ILD，IS-T與IARSE的平均相關(guān)系數(shù)分別為0.562，0.534，-0.523，平均載荷為-0.302，-0.223，0.256。各指標(biāo)與IARSE的相關(guān)性多數(shù)高于0.5，表示IARSE可更好表征各指標(biāo)的綜合信息。

圖2 IARSE各指標(biāo)主成分分析與相關(guān)性分析結(jié)果Fig.2 Principal component analysis and correlation analysis of IARSE

2.2 戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的總體態(tài)勢(shì)

準(zhǔn)東煤炭基地IARSE各等級(jí)面積占比如圖3(a)所示。研究區(qū)以中與較差等級(jí)為主，平均占比分別為44.22%與41.27%;差、良等級(jí)次之，平均占比分別為7.17%與5.77%;優(yōu)等級(jí)的占比極低，平均占比1.57%。變幅方面，差等面積在2006年基本穩(wěn)定，2007—2011年持續(xù)上升，2014年后逐步下滑;較差等面積波動(dòng)較大，2005年之前波動(dòng)上升，2006—2011年波動(dòng)下降，2014年后呈波動(dòng)上升趨勢(shì);中等面積整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì);較優(yōu)等面積2006年前基本呈遞減趨勢(shì)，2007—2011年逐步上升，2014年降至不足1%，隨后再呈升上趨勢(shì);優(yōu)等面積基本穩(wěn)定。

圖3 不同等級(jí)IARSE面積占比的年際變化Fig.3 Interannual variation of the area proportion for different grades of IARSE

研究區(qū)及其下轄五大礦區(qū)IARSE的年際變化特征如圖3(b)所示。IARSE最小值、均值和最大值均刻畫了準(zhǔn)東煤炭基地土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量，但不同礦區(qū)最小值與最大值幾乎相近，難以體現(xiàn)各礦區(qū)差異;而均值可近似刻畫研究區(qū)及其下轄礦區(qū)的土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量，因此均值的結(jié)果相對(duì)而言更合理。準(zhǔn)東煤炭基地近20 a平均IARSE為0.403 8，五彩灣、大井、將軍廟、西黑山、老君廟礦區(qū)IARSE均值分別為0.371 7，0.377 1，0.452 6，0.407 1，0.368 0。其中，將軍廟礦區(qū)IARSE均值遠(yuǎn)高于其他礦區(qū);西黑山礦區(qū)與研究區(qū)IARSE均值基本持平;老君廟礦區(qū)、五彩灣礦區(qū)、大井礦區(qū)的IARSE均值低于研究區(qū)平均水平。從IARSE年際變化看，研究區(qū)2000—2007年IARSE均值呈下降趨勢(shì)，2007—2011年有小幅上升，隨后降至2014年的0.356 9，相比于2011年峰值降低了近15%;2014—2017年IARSE均值出現(xiàn)明顯上升，相較于2014年峰值增加了近13%;2019年后基本穩(wěn)定于0.38左右的水平，仍未恢復(fù)至2000—2005年的平均水平(約0.43)。

盡管IARSE均值可近似表征研究區(qū)總體土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量，但也可能造成部分信息缺失，如一些高值區(qū)、低值區(qū)被掩蓋。因此，采用整體研究區(qū)均值加各礦區(qū)局部均值的嵌套方法，并輔以研究區(qū)IARSE時(shí)空格局特征(圖4)，消除信息偏差問題，可以更好地刻畫各礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化趨勢(shì)?？傮w上看，準(zhǔn)東煤炭基地土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量總體表現(xiàn)以較差與中等級(jí)為主，表現(xiàn)為優(yōu)的極少。其中，研究區(qū)南部IARSE值較高，以中等水平(0.4～0.6)為主;而北部、東北部與東南部IARSE值較低，以差等級(jí)(0～0.2)與較差等級(jí)(0.2～0.4)為主。在變化層面，與2000年相比，2005—2020年北部與東南部差等級(jí)與較差等級(jí)大幅增加。與2005—2010年相比，2015，2020年北部較差等級(jí)與差等級(jí)區(qū)域開始形成連片態(tài)勢(shì)，并逐漸向南延伸。分礦區(qū)看，五彩灣、老君廟、大井礦區(qū)變幅比整體更為顯著。其中，五彩灣礦區(qū)2000—2006年基本穩(wěn)定，2007—2010，2011—2014年大幅降低，五彩灣礦區(qū)于2006年開發(fā)建設(shè)、2010年礦區(qū)總體規(guī)劃獲批復(fù)，與降低期所處時(shí)間基本一致;2015年后IARSE逐步增加，有所好轉(zhuǎn)。2000—2007年老君廟礦區(qū)IARSE呈持續(xù)下降趨勢(shì)，2007—2008年小幅升高，其后再次下降。2008年老君廟礦區(qū)曾發(fā)生安全事故，所有煤礦被迫關(guān)停。但該區(qū)域IARSE值2014年后才出現(xiàn)明顯地上升，這表明礦區(qū)生態(tài)恢復(fù)存在滯后性，礦山關(guān)停后生態(tài)環(huán)境并不會(huì)很快得到恢復(fù)。這種滯后性與穩(wěn)沉、地下水位恢復(fù)、地災(zāi)消除等多方面因素有關(guān)，如關(guān)停后地下煤火燃燒迅速、缺乏有效滅火舉措，煤火區(qū)面積擴(kuò)張了20倍[30]，極大地制約區(qū)域生態(tài)恢復(fù)。大井礦區(qū)IARSE呈先降低(2000—2011年)、后增長(zhǎng)(2011—2016年)、再降低(2016—2020年)的趨勢(shì)。西黑山礦區(qū)IARSE變化與整體基本一致;將軍廟礦區(qū)IARSE波動(dòng)也較大，2000—2003年大幅下降、2004—2020年雖有波動(dòng)，但相對(duì)較穩(wěn)定。

圖4 準(zhǔn)東煤炭基地IARSE時(shí)空分布格局Fig.4 Spatio-temporal distribution pattern of IARSE in Zhundong Coal Base

2.3 戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的時(shí)空演變

研究區(qū)近20 a間IARSE的時(shí)空演變格局如圖5，6所示。整個(gè)研究期內(nèi)，退化區(qū)面積占比遠(yuǎn)高于改善區(qū)。其中，大幅退化、一般退化、輕微退化面積占比分別為3.23%,7.58%,30.38%，大幅改善、一般改善、輕微改善面積占比分別為3.28%,2.32%,1.45%。其中一般退化與輕微退化主要發(fā)生在大井礦區(qū)，大幅改善與一般改善主要分布在五彩灣礦區(qū)南部。值得注意的是研究區(qū)煤炭開采范圍內(nèi)(即礦山尺度)，大幅退化與一般退化之和的占比高達(dá)82.3%。

分階段看:① 2000—2005年，退化區(qū)占比約48.8%，其中輕微退化區(qū)占比為40.44%，廣泛分布于各礦區(qū);一般退化區(qū)占比7.97%，主要分布在高海拔地區(qū)，即大井北部與老君廟礦區(qū)東部。改善區(qū)占比不足4%，主要分布于五彩灣西北部。② 2006—2010年，改善區(qū)與退化區(qū)占比均在25%左右，并呈顯著的南北分異，研究區(qū)南部以改善區(qū)為主，北部則以退化區(qū)為主。③ 2011—2015年，退化區(qū)面積約占45.33%，其中約一半為輕微退化區(qū)，主要分布在大井礦區(qū)南部與將軍廟礦區(qū)。一般退化區(qū)占比約15.44%，也主要分布在大井與將軍廟礦區(qū);大幅退化區(qū)占比約7.68%，主要分布在五彩灣南部與將軍廟礦區(qū)。改善區(qū)面積約占13.92%，主要分布在老君廟礦區(qū)。④ 2016—2020年，改善區(qū)面積占比(19.23%)略高于退化區(qū)(17.57%)。大幅退化與一般退化占比之和約為4%，主要分布在煤炭開采區(qū)，以及大井礦區(qū)北部。改善區(qū)主要分布于五彩灣、將軍廟、老君廟礦區(qū)。

2.4 戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化的成因解析

2.4.1氣候變化對(duì)礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化的影響

研究區(qū)逐月氣溫與降水均值變化如圖7所示。研究區(qū)近20 a年均氣溫11.41 ℃，年均降水量約223.18 mm。降水主要集中在5—8月，除2007年7月降水量達(dá)95.66 mm外，其余月份降水均不足70 mm。從趨勢(shì)看，研究區(qū)呈微弱的“冷濕化”，即呈溫度下降、降水增多的趨勢(shì)。

考慮海拔高度對(duì)氣溫的影響，依據(jù)DEM修正氣溫?cái)?shù)據(jù)[15]。相關(guān)性分析結(jié)果顯示，4月氣溫、12月氣溫、4月降水、5月降水這4項(xiàng)氣候要素與IARSE的相關(guān)系數(shù)最高，分別為-0.269，-0.358，0.305，0.382，且均通過了p<0.001水平的顯著性檢驗(yàn)。以IARSE為因變量，以4月與12月氣溫、4月與5月降水為自變量，運(yùn)用Matlab R2019b對(duì)2000—2005年進(jìn)行逐像元回歸，構(gòu)建基于氣候條件模擬的I′ARSE回歸模型(表2)，且方程F值通過p<0.01的顯著性檢驗(yàn)，表2中，T4與T12分別為4月與12月的氣溫;P4與P5分別為4月與5月的降水量。結(jié)合表2方程，溫度系數(shù)均為負(fù)，降水系數(shù)均為正，而研究區(qū)“冷濕化”恰好對(duì)IARSE是利好趨勢(shì)。

表2 基于氣候條件模擬的I′ARSE回歸模型Table 2 Regression model of I′ARSE based on climate condition’s simulation

準(zhǔn)東煤炭基地2006—2020年I′ARSE范圍落于0.007～0.885，平均值約0.463(圖8(a))。I′ARSE與IARSE在空間分布上具有較高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.726(p<0.01)。氣候驅(qū)動(dòng)下，I′ARSE呈現(xiàn)由西南向東北遞減的格局，且高海拔區(qū)的IARSE較低，特別是老君廟北部與大井北部。分礦區(qū)看，五彩灣與將軍廟礦區(qū)I′ARSE較高，均值分別為0.563與0.548。其次大井與西黑山礦區(qū)，均值分別為0.448與0.426。老君廟礦區(qū)最差，均值僅為0.332。

從時(shí)間維分析，2006年以來氣候變化對(duì)I′ARSE呈現(xiàn)利好趨勢(shì)，I′ARSE變化斜率為0.000 8，遠(yuǎn)高于IARSE的變幅(-0.000 5)。結(jié)合圖8(b)，氣候變化驅(qū)動(dòng)下的I′ARSE退化區(qū)主要分布在五彩灣礦區(qū)，變化斜率均值為-0.002 2;改善區(qū)則集中在大井東部、將軍廟東北部、西黑山北部，3個(gè)礦區(qū)I′ARSE變化斜率均值分別為0.000 70，0.000 30，0.000 13。

圖8 基于氣候條件的I′ARSE及其變化斜率的空間格局Fig.8 Spatial pattern of I′ARSE and its slope based on climatic conditions

2.4.2采礦對(duì)礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量變化的影響

通過各年度IARSE與I′ARSE的殘差δ衡量采礦活動(dòng)對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的影響(圖9(a))。研究區(qū)2006—2020年平均δ為-0.128，表明采礦活動(dòng)對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)具有負(fù)效應(yīng)。五彩灣礦區(qū)出現(xiàn)集中連片的δ負(fù)值區(qū)，并且不局限于煤炭開采區(qū)。該礦區(qū)具有5個(gè)大型露天煤礦，并已初步形成了煤電化一體的工業(yè)園。其外，δ負(fù)值廣泛分布于鐵路與公路周邊，特別是研究區(qū)東西向的能源專線鐵路的兩側(cè)出現(xiàn)大面積δ負(fù)值，并且其單側(cè)緩沖寬度可長(zhǎng)達(dá)5.5 km。因此，戈壁礦區(qū)開采的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)并不局限于礦點(diǎn)，并且極易沿著點(diǎn)(煤炭開采區(qū))—線(公路或鐵路)連接形成網(wǎng)狀，進(jìn)而形成集中連片的面狀生態(tài)負(fù)效應(yīng)。

圖9 準(zhǔn)東煤炭基地IARSE殘差δ及其變化斜率的空間格局Fig.9 Spatial pattern of IARSE residual δ and its variation slope in Zhundong Coal Base

時(shí)間維度上采礦活動(dòng)的負(fù)環(huán)境效應(yīng)呈上升趨勢(shì)，2006—2020年δ變化斜率為-0.001 4，表明采礦活動(dòng)加劇了研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)退化。其中，退化區(qū)分布可大致劃分為2類:① 五大礦區(qū)新增的煤炭開采區(qū);② 新建道路周邊，特別是大井、西黑山、將軍廟接壤區(qū)的新增道路(圖9(b))。道路是礦區(qū)開發(fā)建設(shè)的重要基礎(chǔ)設(shè)施，如若缺乏運(yùn)輸途徑，則開采的煤炭資源將無從運(yùn)出。相較之下，早期的煤炭開采區(qū)殘差變化率并不顯著。其主要原因是煤炭開采區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)IARSE值非常低，已經(jīng)完全退化，生態(tài)恢復(fù)難度高，所以既未發(fā)生顯著改善、也未發(fā)生顯著退化。通過分區(qū)計(jì)算氣候變化與人類活動(dòng)的貢獻(xiàn)率:IARSE改善區(qū)采礦活動(dòng)的貢獻(xiàn)率約為11.47%，相應(yīng)地氣候變化貢獻(xiàn)率為88.53%;而IARSE退化區(qū)采礦活動(dòng)的貢獻(xiàn)率約為41.32%，相應(yīng)地氣候變化貢獻(xiàn)率為58.68%。

3 討 論

3.1 IARSE方法評(píng)估戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的適用性

綠度指標(biāo)表征地表植被覆蓋狀況，較穩(wěn)定的植被覆蓋對(duì)維護(hù)干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)具有重要意義[16]。此前有研究指出，五彩灣礦區(qū)植被受煤炭開發(fā)影響較明顯[19]。但實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn)該區(qū)植被極為稀疏，即便受開采擾動(dòng)，也不應(yīng)出現(xiàn)大面積植被退化[17]。而本研究綠度載荷與相關(guān)性均處于中等水平，低于濕度與溫度，但高于鹽度與土地退化信息度?？梢?，以往僅以植被覆蓋度評(píng)判戈壁區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量是有失偏頗的。濕度與熱度指標(biāo)的載荷與相關(guān)性較高，也可佐證氣候?qū)τ诟瓯诘V區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的重要影響。濕度指標(biāo)可表征植被、土壤、地表水體的水分，熱度指標(biāo)也是干旱區(qū)荒漠化程度的表征參數(shù)之一，在戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)估中均占據(jù)舉足輕重的地位。研究區(qū)降水稀少、夏季地表溫度高、晝夜溫差大[15]，這也決定其氣候條件的惡劣，也造就了僅少數(shù)旱生植被可存活的現(xiàn)實(shí)，如白梭梭、沙生針茅、短葉假木賊等(圖10(a))。此外，露天開采需疏干大量地下水并排至地表，且煤炭吸熱較強(qiáng)，也會(huì)增加蒸散發(fā)。例如五彩灣南部形成一個(gè)面積較大的疏干水池(圖10(b))，改變了煤炭開采區(qū)周邊濕度。鹽漬化在干旱區(qū)十分普遍[31]，且該區(qū)表現(xiàn)尤為嚴(yán)重(圖10(c))。鹽漬化會(huì)造成土壤板結(jié)，抑制植被生長(zhǎng)，并致使植被向鹽生植被或荒漠植被轉(zhuǎn)變[23]，加劇礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)退化態(tài)勢(shì)。此外，土地利用方式與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)息息相關(guān)[32]，而煤炭開發(fā)勢(shì)必會(huì)改變土地利用方式，不同煤炭開采強(qiáng)度也會(huì)影響其生態(tài)環(huán)境效應(yīng)[24]。

圖10 研究區(qū)實(shí)拍影像Fig.10 Images in the study area

因此，IARSE集成濕度、綠度、熱度、鹽度、土地退化信息度5項(xiàng)指標(biāo)，可較好反映客觀自然環(huán)境信息、揭示戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量。盡管不同地形部位土地生態(tài)質(zhì)量有所差異，但除露天或井工開采導(dǎo)致的微地貌變化外，并不會(huì)改變其余大部分地區(qū)的地形。結(jié)合圖4可知，IARSE時(shí)空分布與地形基本呈負(fù)相關(guān)，即海拔越高，IARSE越低，事實(shí)上已表征出了地形對(duì)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的影響。與氣候變化及采礦活動(dòng)不同，在不考慮采礦導(dǎo)致的微地貌變化的前提下，地形因素在像元尺度上基本可視為一個(gè)常量。而王杰等[23]曾將IARSE引入烏蘭布和沙漠，很好地表達(dá)了干旱區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)變化，表明該指數(shù)對(duì)于干旱區(qū)具有較好的適用性。本研究各指標(biāo)與IARSE相關(guān)性多數(shù)高于0.5，也可佐證IARSE對(duì)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)的適用性較好。此外，IARSE指數(shù)所需的相關(guān)數(shù)據(jù)易獲取，可較好實(shí)現(xiàn)戈壁區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)大范圍、長(zhǎng)時(shí)序動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。需要說明，IARSE也具有一定的局限性，例如選取的遙感影像精度有限(僅30 m)，難以有效識(shí)別部分零星植被，而這些植被對(duì)于戈壁生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量也具有重要作用。因此，今后筆者將進(jìn)一步結(jié)合野外考察與實(shí)驗(yàn)，借助“星—地”結(jié)合的多元生態(tài)質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)，形成更適用于此區(qū)域、更科學(xué)的指標(biāo)與方法，為科學(xué)評(píng)判開采對(duì)戈壁礦區(qū)的影響提供更為切實(shí)的數(shù)據(jù)與理論支撐。

3.2 戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)氣候變化的響應(yīng)

本研究以象元為基本單元，構(gòu)建了IARSE與4月氣溫、12月氣溫、4月降水、5月降水的多元回歸模型。但在此之前，本研究也曾嘗試以年降水與年均溫度、各季度降水與平均溫度為自變量，或以更多月份的氣溫與降水為自變量，構(gòu)建IARSE與氣候要素的回歸方程。但由于年際變化過小，或選取自變量過多，其R2均遠(yuǎn)低于本研究的0.413 5。此前李慧霞等[29]曾選用2個(gè)最高相關(guān)度的氣溫與降水，與INDV構(gòu)建了多元回歸方程，實(shí)現(xiàn)了較好的擬合效果。因此，本研究也選取了相關(guān)性最高的4月氣溫、12月氣溫、4月降水、5月降水這4項(xiàng)氣候要素參數(shù)，取得了較好的擬合效果。此外，基于氣候模擬的I′ARSE與實(shí)際IARSE相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.726，達(dá)到p<0.01水平的顯著相關(guān)，也可佐證將2000—2005年研究區(qū)視為無人類活動(dòng)干擾的自然生態(tài)系統(tǒng)的原假設(shè)基本成立，這種情景下可基本代表無干擾狀態(tài)，且IARSE與選取相應(yīng)月份的降水、溫度間存在較高的相關(guān)性。

正視戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)退化問題，不該只停留于問題表象描述，更應(yīng)有深刻而科學(xué)的研判。即便近年氣候“冷濕化”對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量呈現(xiàn)利好趨勢(shì)，該區(qū)仍不乏大面積退化區(qū)。有研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)西北干旱區(qū)出現(xiàn)“變綠”趨勢(shì)[33]，這與氣候變化息息相關(guān)。雖然研究區(qū)生態(tài)環(huán)境改善與降水漸增、溫度漸降關(guān)系密切[19]，但這僅是近20 a的短期氣候變化。若放眼長(zhǎng)期，氣候變暖趨勢(shì)已然不可避免的全球性問題，對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)影響深遠(yuǎn)[34]，必須謹(jǐn)防“暖化”對(duì)戈壁區(qū)帶來的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)。

大尺度的氣候持續(xù)干旱不僅會(huì)導(dǎo)致陸表水持續(xù)虧損，也會(huì)降低土壤沙?？紫端谋砻鎻埩邦w粒間黏合力[35]。因此，戈壁生態(tài)系統(tǒng)受損退化后極大地受制于水資源的空間分配和循環(huán)特征。此外，該區(qū)由于高溫干燥與蒸散發(fā)強(qiáng)烈，土壤可溶性鹽分積聚表層[31]，出現(xiàn)大面積土壤板結(jié)[23]，加劇了鹽漬化。二者耦合交織進(jìn)一步加劇植被退化、加速群落逆向演替。

戈壁區(qū)地表反照率高，地表獲得凈輻射減少，相應(yīng)的感熱通量和潛熱通量隨之減少[35]，引起地表溫度上升;其外，也會(huì)減弱空氣輻合上升，進(jìn)而減少降水發(fā)生。礫石覆蓋地表形成穩(wěn)定的戈壁天然礫幕層，可有效地抵御沙土吹蝕[36]，抑制沙塵暴等自然災(zāi)害[14]，是戈壁不可或缺的珍貴資源。但其存量極少，平均厚度僅7～8 cm[13]。一旦礫幕層損毀，不可避免地會(huì)加劇沙漠化。而沙漠化會(huì)增加大氣中沙塵氣溶膠的含量，過量的沙塵凝結(jié)核導(dǎo)致水汽的無效凝結(jié)[37]，進(jìn)而抑制降水發(fā)生。如若不予以適度人工引導(dǎo)，生態(tài)系統(tǒng)將步入惡性循環(huán)。另外，筆者此前提出準(zhǔn)東煤炭基地生態(tài)退化主要表征為沙漠化與土壤侵蝕[25]，特別是礫幕層損毀后的沙化，以及特殊氣候條件下的風(fēng)蝕或凍蝕。相關(guān)研究表明，本研究區(qū)的風(fēng)蝕模數(shù)高達(dá)6 456.17 t/(km2·a)[7-8]，也是一個(gè)值得關(guān)注的重點(diǎn)問題。但由于凍蝕、風(fēng)蝕在該區(qū)廣泛存在，可視為一種全局變量，但較難實(shí)現(xiàn)空間層面的展示。因此本研究未量化侵蝕這一變量，這也將是筆者未來在該領(lǐng)域重要的研究方向。

需要說明，本文尚未考慮極端氣候與氣候的周期性變化，也未兼顧降水年內(nèi)分配不均以及降水對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)影響的滯后性問題。例如，研究區(qū)2007年7月降水量高達(dá)95.66 mm，幾乎是其余年份月降水量最高值的1.8倍，這種極端氣候也勢(shì)必會(huì)對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。再比如，戈壁礦區(qū)植被生長(zhǎng)季與中東部的其他地區(qū)也有差異，該區(qū)植被在5—6月份生長(zhǎng)狀況更佳。但由于降水在年內(nèi)分配極不均勻，這種統(tǒng)計(jì)結(jié)果可能會(huì)受到降水影響滯后性的干擾。因此，未來可考慮將極端氣候(例如極端氣溫、極端降水等)變量納入研究范圍。

3.3 戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)采礦活動(dòng)的響應(yīng)

本研究通過殘差分析法較好地分離出近20 a采礦相關(guān)活動(dòng)對(duì)礦山土地生態(tài)系統(tǒng)的影響，采礦活動(dòng)對(duì)IARSE改善區(qū)貢獻(xiàn)率約為11.47%，對(duì)退化區(qū)貢獻(xiàn)率約為41.32%。無論退化區(qū)或改善區(qū)，采礦活動(dòng)的貢獻(xiàn)率均低于氣候變化，但需要注意的是氣候變化是一種研究區(qū)全局性影響，而采礦活動(dòng)是一種局部性擾動(dòng)。結(jié)合筆者此前對(duì)礦區(qū)與礦山2個(gè)尺度的界定[25]，本研究礦山尺度IARSE退化比率超過85%，其中，大幅退化與一般退化之和的占比高達(dá)82.3%，其余未發(fā)生退化主要是開采較早區(qū)域。劉芳等[27]發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)東生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要集中于開采區(qū)與工業(yè)區(qū)附近，與本研究結(jié)果相似。這表明在礦山尺度上，距離開采區(qū)越近，生態(tài)環(huán)境受損越嚴(yán)重。此外，煤炭開采區(qū)與土地生態(tài)系統(tǒng)退化或改善并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，而是由自然與人為多因素共同調(diào)節(jié)的過程。相較之下，新增煤炭開采區(qū)更易加劇退化。其原因有二:① 新增煤炭開采區(qū)改變了土地利用方式，直接損毀地表礫幕層[11]，破壞了原有穩(wěn)定生態(tài)系統(tǒng);② 歷史煤炭開采區(qū)IARSE值已非常低，基本逼近退化極限，除非采取行之有效的生態(tài)修復(fù)措施，否則難以出現(xiàn)較大程度改變。

值得關(guān)注的是，用于煤炭運(yùn)輸?shù)墓?、鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)效應(yīng)不容小覷，這些線狀地物通過礦點(diǎn)間相互連接形成了大片集聚的生態(tài)退化區(qū)，佐證了白中科等[9]此前提出的觀點(diǎn)，煤炭開采的生態(tài)擾動(dòng)不局限于礦點(diǎn)，而是會(huì)隨著“點(diǎn)—線—面—網(wǎng)”擴(kuò)張。但與這種擴(kuò)張模式稍有不同，本研究發(fā)現(xiàn)隨著礦點(diǎn)與道路連接會(huì)形成網(wǎng)狀，如若不予以及時(shí)的預(yù)防與修復(fù)，可能進(jìn)一步形成區(qū)域性、大規(guī)模退化，即“點(diǎn)—線—網(wǎng)—面”式擴(kuò)張。

在開采期間，露天開采會(huì)剝離礫幕層，煤層露出地表具有較高自燃風(fēng)險(xiǎn)，加之與采、排、剝等工作交織，極易提升地表溫度。此外，采煤需疏干大量地下水并排至地表，加劇地下水位下降、形成地下水降落漏斗[38-39]，更易出現(xiàn)鹽漬化[9]。而在運(yùn)輸期間，道路沿線拋灑煤渣情況嚴(yán)重，而煤渣掉落路面后吸收熱量，加大周邊蒸發(fā);且道路兩邊也缺少有效的植被緩沖區(qū)，汽車尾氣等對(duì)周邊生態(tài)環(huán)境也有污染。其外，研究區(qū)毗鄰卡拉麥里山有蹄類野生動(dòng)物保護(hù)區(qū)，是黃羊、蒙古野驢、鵝喉羚等野生動(dòng)物的重要棲息地，道路建設(shè)必然會(huì)阻礙原有生物流通，甚至威脅野生動(dòng)物的生命健康，例如在實(shí)地調(diào)研時(shí)筆者曾親眼目睹黃羊被車輛撞死的慘狀。因此，不僅應(yīng)重視煤炭開采過程對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，更需規(guī)避煤炭運(yùn)輸途中對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的隱患。與中國(guó)東部濕潤(rùn)地區(qū)不同，囿于該區(qū)干旱脆弱的生態(tài)環(huán)境，道路周邊開展生物工程或建設(shè)綠化緩沖帶并不現(xiàn)實(shí)，其養(yǎng)護(hù)成本極高，如若不予以適度人工引導(dǎo)將難以存活。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié) 論

(1)研究區(qū)近20 a平均IARSE為0.403 8，以中等(44.22%)與較差等(41.27%)為主，優(yōu)等占比僅1.57%。礦區(qū)尺度上，IARSE多年均值大小排序?yàn)閷④姀R(0.452 6)、西黑山(0.407 1)、大井(0.377 1)、五彩灣(0.371 7)、老君廟(0.368 0)。變化幅度上，退化區(qū)面積占比(41.19%)遠(yuǎn)高于改善區(qū)(7.05%)。其中，一般退化與輕微退化主要發(fā)生在大井礦區(qū)，大幅改善與一般改善主要分布在五彩灣南部。礦山尺度大幅退化與一般退化之和的占比高達(dá)82.3%。

(2)基于氣候條件模擬的I′ARSE平均值約0.463，且I′ARSE與IARSE空間分布的相關(guān)系數(shù)為0.726(p<0.01)。I′ARSE呈現(xiàn)由西南向東北遞減的格局，且高海拔區(qū)的IARSE較低，特別是老君廟北部與大井北部。在時(shí)間維上，I′ARSE變化斜率為0.000 8，氣候變化呈現(xiàn)利好趨勢(shì)。氣候驅(qū)動(dòng)的改善則集中在大井東部、將軍廟東北部、西黑山北部，而退化主要分布在五彩灣礦區(qū)。氣候變化對(duì)改善區(qū)的貢獻(xiàn)率約88.53%，對(duì)退化區(qū)的貢獻(xiàn)率約58.68%。

(3)采礦活動(dòng)對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)具有負(fù)效應(yīng)，平均殘差δ為-0.128。五彩灣礦區(qū)出現(xiàn)集中連片的δ負(fù)值，且δ負(fù)值廣泛分布于鐵路與公路周邊。此外，2006—2020年δ變化斜率為-0.001 4，采礦活動(dòng)加劇了研究區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)退化，并集中在新增煤炭開采區(qū)與新建道路周邊。采礦活動(dòng)對(duì)改善區(qū)的貢獻(xiàn)率約11.47%，對(duì)退化區(qū)的貢獻(xiàn)率約41.32%。

4.2 啟 示

(1)合理規(guī)劃能源產(chǎn)業(yè)布局，規(guī)避生態(tài)脆弱區(qū)與自然保護(hù)區(qū)。礦產(chǎn)資源開發(fā)需綜合考慮區(qū)位條件與資源稟賦，科學(xué)制定礦產(chǎn)資源開發(fā)規(guī)劃、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)規(guī)劃、城鎮(zhèn)發(fā)展規(guī)劃以及國(guó)土空間生態(tài)修復(fù)規(guī)劃。特別是戈壁區(qū)極度缺水，尤其需要考慮水資源約束，并據(jù)此規(guī)劃未來能源產(chǎn)業(yè)規(guī)模與結(jié)構(gòu)。此外，煤炭資源開發(fā)不僅要考慮經(jīng)濟(jì)價(jià)值，也應(yīng)綜合考慮資源環(huán)境價(jià)值，特別是針對(duì)一些重要生態(tài)與生境保護(hù)區(qū)及其周邊，應(yīng)限制或禁止礦產(chǎn)資源開發(fā)。例如，盡管大井礦區(qū)開發(fā)程度不算高，但2010年以來出現(xiàn)連片式生態(tài)退化，考慮該礦區(qū)毗鄰卡拉麥里自然保護(hù)區(qū)，未來應(yīng)盡量規(guī)避自然保護(hù)區(qū)、并設(shè)置相應(yīng)過渡地帶。

(2)推進(jìn)煤炭資源保護(hù)性開發(fā)，降低基礎(chǔ)設(shè)施的生態(tài)負(fù)效應(yīng)。新疆戈壁生態(tài)極為脆弱，針對(duì)可開發(fā)區(qū)而言，也不宜過度開發(fā)。應(yīng)選用一種與區(qū)域水土資源相匹配的開發(fā)方案和開采技術(shù)，確保煤炭開發(fā)強(qiáng)度與區(qū)域環(huán)境承載力相匹配，以減輕開采對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)的擾動(dòng)。戈壁區(qū)煤層埋藏淺、厚度大，決定了以露天開采為主。目前我國(guó)具有代表性的采排復(fù)一體化、邊采邊復(fù)等工藝，可有效減少外排土場(chǎng)壓占、緩解水土流失。上述技術(shù)可進(jìn)一步結(jié)合戈壁實(shí)際，使得原有工藝與礫幕層重構(gòu)相融合:如通過礫幕層剝離與回填，并輔以近自然地貌重塑手段，增強(qiáng)邊坡穩(wěn)定性，形成適用于戈壁礦區(qū)的生態(tài)修復(fù)技術(shù)體系。針對(duì)部分煤層埋藏深的地區(qū)，例如大井礦區(qū)，可通過保水開采等措施減少地下水損失，以緩解戈壁嚴(yán)峻的水資源約束。此外，戈壁煤炭開發(fā)的生態(tài)負(fù)效并不局限于開采階段，因此應(yīng)盡量減少不必要的新增道路建設(shè)，嚴(yán)控基礎(chǔ)設(shè)施增量。同時(shí)也要重視現(xiàn)有公路、鐵路周邊的生態(tài)保護(hù)與修復(fù)，避免生態(tài)退化由礦點(diǎn)通過道路向外擴(kuò)張，形成網(wǎng)狀甚至面狀的生態(tài)退化區(qū)。

(3)自然恢復(fù)與人工引導(dǎo)相結(jié)合，重視礫幕層保護(hù)與修復(fù)?？山梃b基于自然的解決方案(Nature-based Solution)，依托氣候變化利好趨勢(shì)，發(fā)揮自然修復(fù)和自修復(fù)的作用以節(jié)約修復(fù)成本，促進(jìn)受損生態(tài)系統(tǒng)的自然修復(fù)，增強(qiáng)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于氣候的適應(yīng)性管理。不能忽視的是，該區(qū)先天生態(tài)不足決定了礦區(qū)生態(tài)修復(fù)需輔以必要的前期人工引導(dǎo)，例如選種適應(yīng)性強(qiáng)、耐旱耐寒耐瘠的沙生植被。需要強(qiáng)調(diào)，戈壁礦區(qū)不能僅以植被恢復(fù)評(píng)判生態(tài)修復(fù)效果，更需重視戈壁生態(tài)系統(tǒng)原有屬性與特征是否得到恢復(fù)，例如礫幕層、水土資源條件等，以促進(jìn)戈壁礦區(qū)土地生態(tài)系統(tǒng)自發(fā)走向恢復(fù)與良性循環(huán)。