基于30年遙感監(jiān)測(cè)的礦區(qū)生態(tài)環(huán)境變化
——以南四湖周邊礦區(qū)為例

劉 虎 姜 岳 夏明宇 高均海 姜 巖

（1.山東科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266590；2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院，江蘇 徐州 221116；3.中煤科工生態(tài)環(huán)境科技有限公司唐山分公司，河北 唐山 063000）

南四湖形成于宋元時(shí)期的黃河泛濫，其濕地生態(tài)系統(tǒng)具有典型性，且生物多樣性豐富、自然景觀獨(dú)特。南四湖作為中國(guó)北方最大的淡水湖，“南水北調(diào)”工程中重要的地表水調(diào)蓄區(qū)，對(duì)區(qū)域防洪、抗旱、水資源調(diào)蓄、氣候調(diào)節(jié)等具有重要意義。南四湖地下煤炭資源豐富，湖區(qū)有上百年的采煤歷史，且處于北煤南運(yùn)黃金水道的中樞位置，過(guò)去二十多年一直是山東重要的能源基地，煤炭產(chǎn)量占山東省煤炭總產(chǎn)量的15%。煤炭開(kāi)采為地方社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮了重要的支撐作用。

煤炭地下開(kāi)采破壞了地層的原始應(yīng)力平衡狀態(tài)，導(dǎo)致巖層由下至上發(fā)生垮落、斷裂、彎曲，當(dāng)開(kāi)采影響傳播到地表時(shí)，導(dǎo)致地表下沉［1-2］。關(guān)于地表下沉對(duì)陸地環(huán)境影響的研究具有較長(zhǎng)歷史［3-4］，但是對(duì)開(kāi)采引起的水體生態(tài)環(huán)境損害的認(rèn)識(shí)不充分。大量有關(guān)煤炭開(kāi)采研究的文獻(xiàn)都闡述了以下觀點(diǎn)：①地下開(kāi)采不會(huì)引起地表水泄漏到礦井內(nèi)，開(kāi)采對(duì)地表水體沒(méi)有直接影響；②開(kāi)采引起的地層下沉，能夠增加水體深度，擴(kuò)大蓄水量，能夠減緩水體淤積，有利于灌溉、航運(yùn)、水產(chǎn)養(yǎng)殖等［5-7］。由于地表下沉將改變湖區(qū)的原始地貌，引發(fā)一系列生態(tài)環(huán)境的改變，對(duì)湖區(qū)生態(tài)產(chǎn)生無(wú)污染性損害。在水體下開(kāi)采有近百年的歷史，為有效保護(hù)礦井安全和最大限度地開(kāi)采煤炭資源，已經(jīng)形成了一套成熟的水下安全防范與開(kāi)采技術(shù)［8-9］?，F(xiàn)有研究重點(diǎn)關(guān)注巖層的斷裂規(guī)律［10-11］，較少考慮開(kāi)采下沉對(duì)水文過(guò)程的改變及對(duì)水體區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響。環(huán)境監(jiān)管部門重點(diǎn)關(guān)注煤炭開(kāi)采過(guò)程中矸石、礦井水排放等，對(duì)于煤炭開(kāi)采與水域生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)系關(guān)注較少。目前，關(guān)于煤炭開(kāi)采對(duì)南四湖環(huán)境影響的生態(tài)效應(yīng)還不清楚。

傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測(cè)一般采用動(dòng)態(tài)巡查方式，具有時(shí)效性差、周期長(zhǎng)、效率低、監(jiān)測(cè)結(jié)果片面等不足。近幾十年來(lái)，衛(wèi)星遙感對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)以其宏觀、快速、長(zhǎng)時(shí)間序列的優(yōu)點(diǎn)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用［12］。LEGG C A利用衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)采礦引起的環(huán)境問(wèn)題以及礦區(qū)土地復(fù)墾進(jìn)行了定性分析［13］；張合兵等［14］借助RS和GIS技術(shù)快速、高效地對(duì)焦作礦區(qū)進(jìn)行了生態(tài)安全狀態(tài)評(píng)價(jià)；XU J等［15］將景觀生態(tài)學(xué)和遙感技術(shù)相結(jié)合構(gòu)建了生態(tài)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，定量研究了沛縣礦區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況和時(shí)空變化。目前針對(duì)礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)主要側(cè)重于單一的生態(tài)環(huán)境要素監(jiān)測(cè)，如植被覆蓋變化［16-18］、地表沉陷［19］、土地利用［20-21］、熱環(huán)境影響［22］、土壤含水率［23］等。監(jiān)測(cè)的結(jié)果只是單方面的，不能從多個(gè)方面來(lái)反映礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境變化。徐涵秋［24］提出了一種完全基于遙感信息、綜合了多種生態(tài)因子的遙感生態(tài)指數(shù)（Remote Sensing Ecology Index，RSEI），用來(lái)評(píng)價(jià)區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量。RSEI指數(shù)的優(yōu)勢(shì)在于利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）來(lái)確定各生態(tài)因子的權(quán)重，避免了人為確定權(quán)重的主觀性偏差，計(jì)算結(jié)果具有客觀性和穩(wěn)定性。

因煤礦開(kāi)采引起的地表塌陷是一個(gè)時(shí)間過(guò)程，開(kāi)采塌陷對(duì)環(huán)境的影響是一個(gè)累積的過(guò)程［25］，在短時(shí)間內(nèi)是無(wú)法發(fā)現(xiàn)其影響效應(yīng)。本研究利用1988—2019年期間長(zhǎng)時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)，基于RSEI方法對(duì)研究區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，間接反映出煤礦開(kāi)采對(duì)南四湖地區(qū)生態(tài)環(huán)境影響的累計(jì)效應(yīng)，為評(píng)估煤礦開(kāi)采對(duì)南四湖生態(tài)環(huán)境的影響提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

南四湖位于山東省的西南部，是山東省境內(nèi)最大的淡水湖，中國(guó)第六大淡水湖。2003年，南四湖被山東省政府設(shè)立為省級(jí)自然保護(hù)區(qū)，2019年，山東省政府同意對(duì)南四湖省級(jí)自然保護(hù)區(qū)范圍和功能區(qū)進(jìn)行調(diào)整（圖1），調(diào)整后保護(hù)區(qū)總面積1 116.51 km2，其中核心區(qū)面積451.15 km2，占保護(hù)區(qū)總面積的40.41%，緩沖區(qū)面積126.97 km2，占保護(hù)區(qū)總面積的11.37%，試驗(yàn)區(qū)面積538.39 km2，占保護(hù)區(qū)總面積的48.22%。南四湖流域?qū)儆谂瘻貛Ъ撅L(fēng)氣候，年平均氣溫21℃。南四湖被二級(jí)壩分為上級(jí)湖和下級(jí)湖，平均水深1.5 m。研究區(qū)位于上級(jí)湖及其周邊地區(qū)，上級(jí)湖由南陽(yáng)湖、獨(dú)山湖和昭陽(yáng)湖組成。流域內(nèi)分布有兗州、濟(jì)寧、滕縣、官橋、韓臺(tái)等煤田，其中濟(jì)寧、滕縣（分為滕南和滕北）煤田位于研究區(qū)內(nèi)（圖2）。

1.2 煤炭開(kāi)采資源概況

南湖地區(qū)自然資源豐富，主要礦產(chǎn)資源為煤炭、天然氣、稀土等，以煤炭資源分布最廣、儲(chǔ)量最大。已探明的主要煤田有北部的濟(jì)寧煤田、中部的滕北煤田和滕南煤田、東南部的韓臺(tái)煤田，現(xiàn)已形成濟(jì)寧、滕北、滕南、大屯四大礦區(qū)，東南部還有徐州礦區(qū)的部分礦井；東鄰兗州、棗莊礦區(qū)［26］。湖區(qū)含煤面積1 789 km2，含可采煤層8～10層，可采厚度11 m左右，單層最大厚度17.96 m［26］。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的勘探和開(kāi)發(fā)，現(xiàn)有礦井40余座。

1.3 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本研究的主要數(shù)據(jù)源為L(zhǎng)andsat系列遙感影像，從美國(guó)地質(zhì)勘探局（https://earthexplorer.usgs.gov/）免費(fèi)獲取，其中1988—2005、2010、2011年是Landsat-5 TM數(shù)據(jù)，2006—2009、2012年是Landsat-7 ETM數(shù)據(jù)，2013—2019年是Landsat-8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)，行列號(hào)都為122036，影像日期為8月或9月，且云量少質(zhì)量較好。在影像預(yù)處理方面，首先以2019年的影像為基準(zhǔn)對(duì)其他年份的影像進(jìn)行配準(zhǔn)，精度控制在0.5個(gè)像元以內(nèi)；然后進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和影像裁剪等預(yù)處理。

2 研究方法

2015年3月，國(guó)家環(huán)境保護(hù)部發(fā)布了最新修訂的《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］，其中主要基于遙感技術(shù)的生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)（Ecological Index，EI）由5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)通過(guò)加權(quán)求和構(gòu)成，5個(gè)指標(biāo)分別為生物豐富度、植被覆蓋、水網(wǎng)密度、土地退化和污染負(fù)荷。其中前3個(gè)指標(biāo)可以通過(guò)遙感技術(shù)獲得，而后兩個(gè)指標(biāo)較難獲取，并且每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重由人為確定，有一定的主觀性偏差。RSEI指數(shù)用綠度、濕度、干度和熱度4個(gè)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用主成分分析確定各指標(biāo)的權(quán)重，避免了人為確定權(quán)重的主觀性偏差。其中，選取的綠度指標(biāo)與《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的植被覆蓋和生物豐富度指標(biāo)相近，是因?yàn)樗鼈兊挠?jì)算依據(jù)相似；濕度指標(biāo)與《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的水網(wǎng)密度指標(biāo)相近，不僅能代表湖泊、河流等開(kāi)放性水體，還能表示植被和土壤的濕度；干度指標(biāo)則與《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的土地退化指標(biāo)相關(guān)，用裸土指數(shù)來(lái)表示干度指標(biāo)，其值越高說(shuō)明土地退化越嚴(yán)重；代表熱度的地表溫度與城鎮(zhèn)擴(kuò)張以及其他環(huán)境變化有關(guān)。

2.1 水域面積提取

本研究使用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）分類器對(duì)南四湖上級(jí)湖水域進(jìn)行提取，相對(duì)于其它單波段閾值法自動(dòng)提取的方法，SVM分類法充分利用了遙感影像數(shù)據(jù)豐富的光譜信息以及幾何紋理信息，水體提取精度更高。支持向量機(jī)是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器，廣泛應(yīng)用于遙感影像分類和其他信息提取研究。其分類原理是以一個(gè)超平面作為決策邊界，可以做到正確分類，并使得分類間隔最大。

利用SVM分類法提取水體用到了遙感數(shù)據(jù)的多個(gè)波段：①位于0.76～0.90 μm的近紅外波段，該波段位于水體的強(qiáng)吸收區(qū)，用于勾繪水體邊界，識(shí)別與水有關(guān)的地質(zhì)構(gòu)造、地貌等；②位于2.08～2.35 μm的遠(yuǎn)紅外波段也處于水的強(qiáng)吸收帶，該波段中的水體呈黑色。此外，還結(jié)合了湖泊水域在影像中呈現(xiàn)的幾何紋理為不規(guī)則的面狀水域信息，從而與周圍呈現(xiàn)規(guī)則面狀、邊界明顯的水田魚(yú)塘區(qū)分。分類總體精度在85%以上，Kappa系數(shù)在0.82以上。

2.2 遙感生態(tài)指數(shù)構(gòu)建

遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）是將濕度（Wet）、綠度（FVC）、干度（NDBSI）、熱度（LST）4個(gè)分量進(jìn)行主成分分析（PCA），然后將其第一主成分（PC1）歸一化處理，即可生成RSEI指數(shù)。主成分分析是一種通過(guò)降維技術(shù)將多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)主成分（綜合變量）的統(tǒng)計(jì)分析方法［28］。這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，它們通常表示為原始變量的某種線性組合［28］。

（1）綠度指標(biāo)。植被覆蓋度即單位面積內(nèi)植被地上部分（包括葉、莖、枝）在地面的垂直投影面積與統(tǒng)計(jì)區(qū)總面積的比值［29］。因此，本研究采用FVC來(lái)表示綠度指標(biāo)：

式中，NDVI為歸一化植被指數(shù)；NDVIsoil為完全是裸土或無(wú)植被覆蓋區(qū)域的NDVI值；NDVIveg為完全被植被所覆蓋區(qū)域的NDVI值；ρR為紅波段的光譜反射率；ρNIR為近紅外波段的光譜反射率。

（2）濕度指標(biāo)。濕度指標(biāo)反映了水體與土壤、植被的濕度，與生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)［30-32］。對(duì)于Landsat-5 TM數(shù)據(jù)采用式（3）計(jì)算，對(duì)于Landsat-7 ETM數(shù)據(jù)采用式（4）計(jì)算，Landsat-8 OLI/TIRS數(shù)據(jù)采用式（5）計(jì)算：

式中，ρB為藍(lán)波段的光譜反射率；ρG為綠波段的光譜反射率；ρR為紅波段的光譜反射率；ρNIR為近紅外波段的光譜反射率；ρSWIR1為中紅外波段的光譜反射率；ρSWIR2為遠(yuǎn)紅外波段的光譜反射率。

（3）干度指標(biāo)。干度指標(biāo)是由建筑指數(shù)IBI［33］和裸土指數(shù)SI［34］二者合成的，本研究采用二者的平均值來(lái)表示：

式中，ρB為藍(lán)波段的光譜反射率；ρG為綠波段的光譜反射率；ρR為紅波段的光譜反射率；ρNIR為近紅外波段的光譜反射率；ρSWIR1為中紅外波段的光譜反射率。

（4）熱度指標(biāo)。熱度指標(biāo)采用地表溫度來(lái)表示，其反演模型［35］為

式中，LST為地表溫度，K；T為傳感器處溫度，K；λ為熱紅外波段的中心波長(zhǎng)，μm；ρ=1.438×10-2m?K；ε為地表比輻射率，其取值依據(jù)SOBRINO J A等提出的模型［36］進(jìn)行估算；LTIR為TM、ETM和TIRS熱紅外波段在傳感器處的輻射值；K1和K2分別為定標(biāo)參數(shù)；對(duì)于TM，K1=607.76 W·m-2·sr-1·μm-1、K2=1 260.56 K；對(duì)于 ETM，K1=666.09 W·m-2·sr-1·μm-1、K2=1 282.71 K；對(duì)于 TIRS band10，K1=774.89 W·m-2·sr-1·μm-1、K2=1 321.08 K。

由于上述4個(gè)指標(biāo)在進(jìn)行主成分分析前各量綱不統(tǒng)一，故需要對(duì)該類指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，再對(duì)其進(jìn)行主成分分析，最后將得到的第一主成分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（圖3），所生成的遙感生態(tài)指數(shù)（RSEI）其值越大表示生態(tài)質(zhì)量越好，反之，表示質(zhì)量越差。

3 結(jié)果與分析

3.1 水域面積變化分析

本研究使用SVM分類方法提取了南四湖上級(jí)湖1988—2019年間每年的水域，選取了部分年份的水域圖制作了變化圖（圖4）。根據(jù)對(duì)南四湖上級(jí)湖水域的遙感變化監(jiān)測(cè)，其中1988年和2000年水域面積明顯小于其他年份（圖4（a）、圖4（e）），南陽(yáng)湖和昭陽(yáng)湖幾乎干涸，是由于1987—1989年和2000—2002年南四湖地區(qū)發(fā)生大旱，上級(jí)湖水位降至歷史最低水位，湖水基本干涸，湖區(qū)生態(tài)環(huán)境瀕臨毀滅。湖邊水域區(qū)域逐年有所減少且呈現(xiàn)碎片化的形態(tài)（圖4），說(shuō)明湖區(qū)邊緣地帶的水域面積有所減少。

本研究還獲取了1988—2019年微山湖地區(qū)8月和9月的月平均降水量數(shù)據(jù)，結(jié)合提取的水域面積數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，以便客觀分析評(píng)價(jià)1988—2019年間上級(jí)湖水域面積的變化。圖5（a）至圖5（d）分別表示了南陽(yáng)湖、獨(dú)山湖、昭陽(yáng)湖以及整個(gè)上級(jí)湖1988—2019年間每年8、9月的水域面積與降水量的變化情況，圖中降水量折線與水域面積折線的變化趨勢(shì)基本一致，基本保持著同升同降的趨勢(shì)，個(gè)別年份除外，說(shuō)明近30年間南四湖上級(jí)湖的水域面積變化趨勢(shì)與期間的降水量趨勢(shì)基本吻合。

綜合以上分析，研究區(qū)內(nèi)濟(jì)寧和滕北兩大礦區(qū)的煤炭開(kāi)采對(duì)湖區(qū)水域面積幾乎沒(méi)有影響，其變化與降水量變化相關(guān)。但隨著向湖區(qū)內(nèi)部開(kāi)采的延伸，湖區(qū)水域面積將會(huì)受到影響。濟(jì)寧礦區(qū)與湖區(qū)重疊面積約155 km2，平均煤層厚度約8.5 m；滕北礦區(qū)與湖區(qū)重疊面積約243 km2，平均煤層厚度約4.2 m。而南四湖上級(jí)湖湖面面積約602 km2，平均水深1.5 m，儲(chǔ)水量約9.03億m3。據(jù)計(jì)算，當(dāng)濟(jì)寧和滕北兩大礦區(qū)湖下煤炭全部開(kāi)采完畢，將會(huì)造成湖底的塌陷區(qū)體積約19.4億m3，大部分的湖水將集中到塌陷區(qū)，淺水區(qū)將干涸，從而造成水域面積大幅減少。

3.2 RSEI因子指標(biāo)分析

利用PCA分析確定了研究區(qū)內(nèi)各年份遙感生態(tài)指數(shù)的4個(gè)因子指標(biāo)的權(quán)重如表1所示。由表1可知：研究區(qū)內(nèi)的RSEI均值由1988年的0.583到2009年0.632，近20年間上升了8.40%；而從2009年的0.632到2019年的0.584，10年間下降了7.59%。說(shuō)明近30年間研究區(qū)的RSEI指數(shù)總體呈先緩慢上升然后大幅下降的趨勢(shì)。同時(shí)，對(duì)比不同年份的各因子指標(biāo)的PC1載荷可以看出，濕度和綠度的載荷值都是為正值，說(shuō)明二者對(duì)生態(tài)環(huán)境都有積極作用，而干度和熱度的載荷值都為負(fù)值，說(shuō)明二者對(duì)生態(tài)環(huán)境有消極作用。進(jìn)一步對(duì)比各年份因子指標(biāo)的PC1載荷值的絕對(duì)值可以發(fā)現(xiàn)，濕度和綠度的貢獻(xiàn)度總體上呈降低趨勢(shì)，而干度以及熱度的貢獻(xiàn)度總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，說(shuō)明植被覆蓋度和建設(shè)用地對(duì)生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果有較大影響，植被覆蓋度下降以及城鎮(zhèn)建設(shè)用地增加都會(huì)導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量下降。

3.3 礦區(qū)及其周邊生態(tài)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化分析

為了更好地監(jiān)測(cè)研究區(qū)內(nèi)生態(tài)狀況的變化，本研究進(jìn)行了時(shí)空變化的可視化分析，進(jìn)一步將各年份的RSEI值以0.2為間隔劃分為5個(gè)等級(jí)，即差（0～0.2）、較差（0.2～0.4）、中等（0.4～0.6）、良（0.6～0.8）、優(yōu)（0.8～1.0），如圖5所示。并結(jié)合《生態(tài)環(huán)境狀況評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》（HJ 192—2015）［27］中的生態(tài)環(huán)境狀況分級(jí)說(shuō)明對(duì)每個(gè)等級(jí)進(jìn)行分析（表2）。

從RSEI變化的空間分布上看，1988—2019年間南四湖東部的生態(tài)環(huán)境總體上比西部差（圖6），主要是因?yàn)槟纤暮|北部的地形以低山丘陵為主，地形破碎，水土流失比較嚴(yán)重，但從圖6上可以看出，隨著時(shí)間的發(fā)展，近30年間東北部山區(qū)的生態(tài)環(huán)境有所改善，這與這期間采取的植樹(shù)造林、退耕還林等一系列有利于改善水土流失的措施有關(guān)。東南部有滕北礦區(qū)和滕南礦區(qū)兩個(gè)較大的礦區(qū)（圖7），常年進(jìn)行采煤活動(dòng)（表3），導(dǎo)致局部地區(qū)產(chǎn)生地表沉陷，導(dǎo)致原有的耕地、草地和林地覆蓋度發(fā)生變化，從而使得植被覆蓋度降低以及產(chǎn)生其他一系列環(huán)境問(wèn)題。生態(tài)環(huán)境等級(jí)從原來(lái)的優(yōu)、良變成較差、差等級(jí)，自然生態(tài)環(huán)境變差，存在明顯的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，生態(tài)功能變脆弱（表2）。西部的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體上較好，但也有局部地區(qū)質(zhì)量差，并且逐年向外擴(kuò)張（圖6），主要是由于周邊城鎮(zhèn)外擴(kuò)張，城市建設(shè)用地大幅增加導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境逐年變差。湖區(qū)的生態(tài)環(huán)境等級(jí)從1988年的優(yōu)、良等級(jí)變成2019年的中等等級(jí)（圖6），主要由于位于湖區(qū)的濱湖煤礦、新安煤礦和湖西煤礦常年進(jìn)行的湖下采煤活動(dòng)（圖7）所致，其中新安煤礦1998年投產(chǎn)，設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力353萬(wàn)t/年；湖西煤礦和濱湖煤礦分別于2001年、2005年投入生產(chǎn)，設(shè)計(jì)生產(chǎn)能力分別為90、110萬(wàn)t/年（表3），致使湖區(qū)的生物多樣性處于一般水平，自然生態(tài)狀況一般，存在一定的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題，生態(tài)功能較脆弱。

為了對(duì)研究區(qū)內(nèi)的生態(tài)環(huán)境進(jìn)行定量化分析，將各年份的RSEI值繪制成變化曲線圖，如圖8所示，并統(tǒng)計(jì)了各等級(jí)面積及其所占比例，如表4所示。

從圖8中可以發(fā)現(xiàn)2019年的RSEI曲線在優(yōu)（0.8～1.0）這個(gè)級(jí)別都在其他曲線之下，在差（0～0.2）和較差（0.2～0.4）這兩個(gè)級(jí)別上在1988年和1998年之下、2009年之上，而在中等（0.4～0.6）這個(gè)級(jí)別出現(xiàn)峰值，說(shuō)明2019年的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體上趨于中等。由表4可知：優(yōu)（0.8～1.0）這個(gè)級(jí)別所占面積從1988年到2019年逐年下降，下降了18.017%；中等（0.4～0.6）和良（0.6～0.8）這兩個(gè)級(jí)別面積2009年占比較1988年有所增加，但2019年較2009年又有所下降；而在差（0～0.2）和較差（0.2～0.4）這兩個(gè)級(jí)別上卻表現(xiàn)相反，2009年較1988年有所下降，2019年較2009年又有所增加。

4 結(jié) 論

（1）1988—2019年間，南四湖上級(jí)湖的水域面積變化與濟(jì)寧和滕北兩大礦區(qū)的煤炭開(kāi)采幾乎沒(méi)有關(guān)系，而與每年的降水量有關(guān)。但是，據(jù)計(jì)算濟(jì)寧和滕北兩個(gè)礦區(qū)與湖區(qū)重疊的面積約398 km2，當(dāng)這兩個(gè)礦區(qū)的煤炭全部開(kāi)采完畢后，將造成湖底的塌陷體積約19.4億m3，而南四湖上級(jí)湖儲(chǔ)水量約9.03億m3，當(dāng)兩個(gè)礦區(qū)全部開(kāi)采完畢后大部分的湖水將流向塌陷區(qū)，可能造成上級(jí)湖的水域面積大幅減少，水深加大，從而破壞淺水區(qū)現(xiàn)有的生態(tài)環(huán)境。

（2）生態(tài)環(huán)境變差的區(qū)域主要分布在滕北和滕南礦區(qū)。這些地區(qū)正是由于采煤塌陷、矸石壓占等原因?qū)е轮脖桓采w度下降，從而使得綠度、濕度下降，干度、濕度上升。湖區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要受到湖西煤礦、新安煤礦和濱湖煤礦的湖下采煤活動(dòng)影響；非湖區(qū)區(qū)域的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差主要受到錦丘煤礦、王晁煤礦和東大煤礦等影響。生態(tài)環(huán)境變好的區(qū)域集中在東北部丘陵山區(qū)，得益于植樹(shù)造林、退耕還林等一系列措施的有效實(shí)施，改善了水土流失狀況，使生態(tài)環(huán)境變好。

（3）若要改善生態(tài)環(huán)境差的地區(qū)，應(yīng)當(dāng)調(diào)整區(qū)域內(nèi)各礦井煤炭資源開(kāi)發(fā)規(guī)劃，對(duì)于礦業(yè)權(quán)與自然保護(hù)區(qū)重疊的礦井，按照自然保護(hù)區(qū)內(nèi)礦業(yè)權(quán)退出的相關(guān)規(guī)定，有序退出南四湖自然保護(hù)區(qū)。并且放棄相對(duì)劣勢(shì)資源的開(kāi)采，全面采用生態(tài)保護(hù)性采礦技術(shù)，積極開(kāi)展地表生態(tài)修復(fù)與治理工作，將采礦活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響降低到最小程度。