黃河流域下游煤礦采煤塌陷區(qū)耕地破碎化動態(tài)演變
——以山東濟寧市為例

郭家新,胡振琪,2,袁冬竹,梁宇生,李鵬宇,楊 坤,浮耀坤

(1.中國礦業(yè)大學(北京) 土地復墾與生態(tài)重建研究所，北京 100083; 2.中國礦業(yè)大學 環(huán)境與測繪學院，江蘇 徐州 221116)

我國黃河流域下游煤礦區(qū)多為井工開采方式，因長期煤炭開采，上覆巖層發(fā)生移動和變形，受煤層采深和厚度的影響，采深越大煤層越厚，地表塌陷就越嚴重[1-2]。當巖層移動發(fā)展到地表以后，形成地表移動盆地，當地表下沉到潛水位以下時，引起地表常年積水，無法耕種。在移動盆地的外邊緣區(qū)，表土受到拉伸變形，往往出現裂縫，破壞了土地的連續(xù)性以及地下含水層的結構，使地下水位下降，出現地表干旱現象，裂縫嚴重的區(qū)域還會造成房屋坍塌和傾斜[3]。在低潛水位地區(qū)，由于地表傾斜和拉伸變形引發(fā)土壤侵蝕，改變土壤持水和通氣能力，影響有機物和礦物質的分解，破壞了微生物適宜的生活環(huán)境。而在高潛水位地區(qū)，地表塌陷引起地下潛水位相對上升，產生常年積水或季節(jié)性積水，造成水蒸發(fā)量增加，加速農田土壤鹽漬化，而且大面積農田絕產，給當地農業(yè)生產造成巨大損失[4-5]。因此“要煤還是要糧”成為“煤-糧”復合區(qū)煤炭開采面臨的首要問題[6-7]。隨著我國政府對生態(tài)環(huán)境保護工作的重視和加強，采煤塌陷地治理成為當前生態(tài)環(huán)境領域研究的熱點之一。濟寧市礦區(qū)是我國黃河流域下游典型的高潛水位“煤-糧”復合區(qū)，地表下沉1.5 m左右塌陷區(qū)域內便可積水(其中南四湖附近下沉0.2～0.3 m即可積水)，礦產資源開采所帶來的負面生態(tài)效應逐漸顯露，造成礦區(qū)耕地大量損毀，耕地結構受到前所未有變化[8-9]。

耕地破碎化現象是指經過自然或人為因素干擾，耕地由單一均質和集中連片的整體向復雜、零散分布演變的動態(tài)過程[10]。耕地破碎化對農業(yè)生產的影響主要體現在2個方面，一方面耕地破碎化導致耕地利用率和農業(yè)機械化程度降低，在一定程度上造成了土地資源浪費及農業(yè)生產成本增加;另一方面，不利于農業(yè)的規(guī)?；洜I，降低農民生產的積極性，阻礙現代農業(yè)的發(fā)展。但是我國作為人多地少的發(fā)展中國家，耕地破碎化現象長期存在，因此如何優(yōu)化耕地空間格局，提高耕地利用率已成為亟待解決的問題之一。目前，國內外學者已經基于不同角度，不同方法對耕地破碎化進行了廣泛的研究。國外學者的研究起步較早，多涵蓋耕地破碎化的概念界定[11]、成因對策[12]、空間分布[13]以及農業(yè)生產[14]的內在關系等方面。而國內學者更多的側重于耕地破碎化的內涵[15]、影響[16]和評價[17]等，研究尺度多集中于縣域、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等中小尺度，且多以定性分析和綜合評價方法為主。但是基于景觀空間格局角度分析采煤塌陷所導致的耕地破碎效應研究較少。筆者引入景觀連接度來豐富耕地破碎化的含義，其表現為景觀要素在空間分布上連接程度[18-20]。針對濟寧市近年來因采煤塌陷引起的地面擾動，致使土地資源特別是耕地資源的空間格局變化為出發(fā)點，定量分析了濟寧市2019—2030年采煤塌陷土地受損狀況及耕地破碎化演變過程，為今后資源型城市建設、礦區(qū)土地復墾、耕地開發(fā)利用管理、基本農田劃定及相關政策制定提供借鑒。

1 數據與方法

1.1 研究區(qū)概況

濟寧市位于山東省西南部(圖1)，地處黃淮海平原與魯中南山地交接地帶，介于北緯34.43°～35.95°，東經115.87°～117.60°，屬暖溫帶季風氣候，年平均降水量597～820 mm。地形以平原洼地為主，地勢東高西低，南北長167 km，東西寬158 km，總面積1.11×106hm2。2018年底，濟寧市耕地面積701 430.33 hm2，林地18 201.06 hm2，草地51 555.78 hm2，水域135 339.62 hm2，建設用地194 364.39 hm2，未利用地8 434.53 hm2。濟寧礦產資源豐富，且以煤炭資源為主，主要有兗州礦區(qū)、濟寧礦區(qū)等，含煤面積4.83×105hm2。經勘探預測儲量260億t，占山東省的50%，主要分布于兗州市、鄒城市、微山縣等地。

圖1 研究區(qū)DEM影像及2018年土地利用現狀Fig.1 DEM image of the study area and land use status map in 2018

1.2 數據來源與處理

本研究主要采用Landsat8 OLI衛(wèi)星數字產品解譯的2018年7月濟寧市多時相土地利用/覆蓋遙感監(jiān)測數據(數據來源:中國科學院資源環(huán)境科學數據中心)?；贓NVI監(jiān)督分類以及CNLUCC數據分類體系進行地類提取，其中1級分類包括耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地等;2級分類包括旱地、水田、灌木林、草地覆蓋度、城鎮(zhèn)用地、農村居民點等。根據前期采集的各類重要斑塊要素實測點以及高精度航拍數據對解譯數據進行精度驗證:耕地、城市及農村居民點精度不低于95%;草地、林地、水域精度不低于90%;未利用地精度不低于85%。并根據研究需要進行30 m和100 m分辨率的數據轉換。另外，2019年采煤塌陷地現狀數據由各礦業(yè)集團實測提供，最后通過礦區(qū)沉陷預計(MSPS 2007)，ArcGIS 10.4，ArcGIS-Conefor，景觀分析(Guidos Toolbox 2.9)軟件完成基本圖件的分析與制作。

1.3 研究方法

1.3.1基于概率積分法的煤礦采煤沉陷預測分析

常用的沉陷預計方法有概率積分法。概率積分法是把巖體看作一種隨機介質，巖層看作是由大量松散的顆粒體介質組成，由此來研究巖層與地表移動。按隨機介質理論，單元開采引起的地表單元下沉盆地呈正態(tài)分布，且與概率密度的分布一致[21-22]。因此，整個開采引起的下沉剖面方程可以表示為概率密度函數的積分公式。地表單元下沉盆地的表達式為

(1)

其中，We(x)為單元點下沉值;r為主要影響半徑，主要與單元采深和主要影響角有關;x為地表任意一點的橫坐標值。通過上述表達式可以看出，在單元開采時，地表產生的下沉盆地，其函數形式與正態(tài)分布概率密度函數相同。

煤炭開采后上覆巖層移動不會立即波及地表，這一過程是漸進且相對緩慢的，當采煤工作完成一段時間后，地表移動經過開始階段、活躍階段、衰退階段，最終形成穩(wěn)定的狀態(tài)。本研究在確定塌陷地穩(wěn)沉情況時，綜合考慮地表移動持續(xù)時間和后續(xù)開采影響范圍，將已穩(wěn)定且不再受后續(xù)開采影響的塌陷區(qū)劃定為已穩(wěn)沉采煤塌陷區(qū)(表1)。

表1 按終采時間確定的頂板垮落采空區(qū)場地穩(wěn)定性等級Table 1 Stability grade of goaf with sufficient roof caving determined by final mining time

礦區(qū)采煤塌陷地損毀程度反映了土地質量變化程度。依據采煤塌陷預計與地下潛水位的關系，將采煤塌陷程度劃分為輕度塌陷(無積水，地表下沉值要小于豐水季的地下水埋深)、中度塌陷(季節(jié)性積水)和重度塌陷(常年積水，地表下沉值要大于枯水季的地下水埋深)3種類型。由于濟寧市礦井分布較多，各區(qū)域地表潛水位不同，導致地面積水情況差異較大，因此將濟寧市共劃分了3個不同的標準(表2)。

表2 濟寧市采煤塌陷損毀程度界定Table 2 Definition of mining subsidence damage degree in Jining City

根據濟寧市各煤礦提供的采掘計劃、礦產資源規(guī)劃以及開采預測參數(角點坐標、煤層走向、煤層開采厚度、采深及煤層傾角、下沉系數、主要影響角正切、水平移動系數和影響傳播角)，基于概率積分法利用MSPS軟件預測2025，2030年各階段的采煤塌陷情況。

1.3.2基于形態(tài)學空間格局(MSPA)的景觀分析

MSPA分析方法基于圖形學原理，運用開閉運算等數學方法對柵格圖像進行識別、分割，并解譯研究區(qū)景觀要素，從而得出像元層面的精確景觀結構。根據2018年濟寧市土地利用/覆蓋遙感監(jiān)測數據，提取耕地作為MSPA分析的前景數據(賦值為2)，林地、草地、水域、建設用地、其他未利用地作為背景數據(賦值為1)?；贕uidos Toolbox分析軟件，得到互不相交的7種景觀要素和背景要素，分別為核心區(qū)、島狀斑塊、孔隙、邊緣區(qū)、環(huán)道區(qū)、橋接區(qū)、支線和背景(圖2)。(景觀類型及顏色符號詳情參見Guidos Toolbox手冊)。

圖2 MSPA景觀要素類型及涵義示意Fig.2 MSPA landscape elements type and meaning

在MSPA分析中，邊緣寬度(Edge Width)閾值的設定會對整個研究區(qū)景觀要素面積和內部結構產生較大影響[23]。邊緣寬度的增加使核心區(qū)轉換成橋接、邊緣和環(huán)道(圖3)。研究中考慮到不同階段塌陷損毀耕地面積的差異，選取1 pixel和2 pixel邊緣寬度對耕地斑塊進行對比計算，分別對應30 m和100 m分辨率。

圖3 不同邊緣寬度下的MSPA類型變化Fig.3 MSPA type changes under different edge widths

利用Guidos Toolbox 2.9以及ArcGIS-Conefor插件，選用斑塊重要指數(IdPC)和整體連通性指數(Integral Index of Connectivity，IIIC)對研究區(qū)耕地斑塊進行定量化研究。在此方法中，需要設定斑塊連通距離閾值，當斑塊間的距離大于閾值，斑塊間無法進行連通性運算;當斑塊間的距離小于或等于閾值，則可以進行連通運算[24]?；谖墨I分析[25-26]以及多組閾值測算和篩選，最終確定市域尺度下的斑塊連通距離閾值設定為1 500 m，連通的概率設定為0.5;同時考慮到煤礦耕地分布范圍較小，將煤礦尺度下的連通距離閾值設置為100 m，連通的概率設為0.5進行耕地連接度評價。

可能連接度指數(Probability of Connectivity,IPC):

(2)

斑塊重要指數(IdPC):

(3)

其中，IdPC為基于可能連接度指數(IPC)計算結果，用于反映所去除某要素的重要程度，可評價要素對整體景觀連通性的重要程度，其值越大說明要素重要性越高;IPC.remove為在景觀中斑塊i去除后的計算結果。筆者將耕地斑塊整體連通性按照自然斷點法進行分級，將耕地核心區(qū)重要度分為5級:1級(0.5

整體連通性指數(Integral Index of Connectivity,IIIC):

(4)

其中，IIIC為整體連通性指數，用來表征耕地破碎化程度;lij為i到j的最短路徑。0≤IIIC≤1，IIIC=0時，為各生境斑塊之間沒有連接;IIIC=1時，為整個景觀都為生境斑塊。IIIC值越高，耕地破碎程度越低，反之越小。與IdPC值分級不同，根據結果權重將耕地核心區(qū)整體連通性分為6級:1級(0.45

2 結果與分析

2.1 濟寧市2019—2030年采煤塌陷預測及土地損毀分析

根據各礦業(yè)集團提供的2019年采煤塌陷地現狀數據，結合采掘計劃和礦產資源規(guī)劃進行2025，2030年采煤塌陷預測(圖4)。預測期內塌陷地仍然集中在濟寧市轄區(qū)、兗州市、鄒城市、微山縣內，呈現由點向面擴散的趨勢，其他縣市塌陷地較分散，規(guī)模較小。2019年濟寧市采煤塌陷現狀面積41 100.11 hm2，其中已穩(wěn)沉29 941.56 hm2。預測至2025年，濟寧市將形成采煤塌陷地47 327.50 hm2，較2019年新增6 227.39 hm2，年均增加1 037.90 hm2;預測至2030年，濟寧市塌陷面積50 613.52 hm2，較2019年新增9 513.41 hm2，年均增加864.86 hm2。整體來看，2019—2030年濟寧市塌陷區(qū)面積持續(xù)增加，但從2025年以后，塌陷面積的增加幅度逐漸下降(表3)。

表3 濟寧市2019—2030年采煤塌陷損毀預測Table 3 Prediction of mining subsidence damage in Jining City from 2019 to 2030

根據2018年濟寧市土地利用現狀數據，2019年采煤塌陷已損毀耕地25 317.45 hm2，占損毀總面積的62.00%;損毀建設用地5 571.68 hm2，占損毀總面積的13.56%(表4)。采煤塌陷給礦區(qū)人民生產、生活帶來極大的影響，耕地大量減少，水域面積不斷增加，甚至地表裂縫加劇，房屋倒塌。對區(qū)域工農業(yè)生產、生態(tài)環(huán)境以及社會安定產生了嚴重危害，制約了區(qū)域經濟的可持續(xù)發(fā)展。根據土地損毀情況分析，塌陷區(qū)內絕大多數為耕地，而且損毀區(qū)域村莊稠密，今后耕地保護和村莊搬遷將是濟寧市未來10 a間主要面臨的兩大問題。

表4 濟寧市2019—2030年采煤塌陷損毀土地類型面積統(tǒng)計Table 4 Statistics of land types damaged by coal mining subsidence in Jining City from 2019 to 2030

2.2 基于MSPA的耕地核心區(qū)識別及重要度、連接度分析

根據MSPA分析濟寧市耕地核心區(qū)分布(圖5，6)以及不同邊緣寬度耕地MSPA類型計算結果(表5)，閾值的大小不會造成斑塊總面積的變化，但會改變斑塊的內部結構，且不同的分辨率及邊緣閾值的設定使得耕地核心區(qū)面積變化明顯。2018年，1 pixel 閾值下的耕地核心區(qū)面積為639 504.29 hm2，而2 pixel閾值下的耕地核心區(qū)面積為346 906.02 hm2，邊緣寬度的增加造成核心區(qū)面積急劇下降，更多的非核心區(qū)被識別，較大面積的耕地破碎為小面積的斑塊，從而轉化為邊緣區(qū)、橋接區(qū)和環(huán)道區(qū)。此外，研究發(fā)現2019—2030年采煤塌陷對濟寧市耕地核心區(qū)大面積斑塊影響較小，對小面積斑塊影響較大，尤其是2018年和2019年塌陷嚴重的市轄區(qū)中部、兗州東南部、鄒城西北部等，受到采礦強烈影響且持續(xù)的耕地破壞，斑塊呈輻射狀且大面積的消退。

圖6 2018—2030年邊緣寬度100 m的耕地核心區(qū)MSPA類型分布Fig.6 Distribution of MSPA types in the core area of cultivated land with different edge widths in 2018—2030

表5 2018—2030年不同分辨率的耕地MSPA類型面積統(tǒng)計Table 5 Statistics of cultivated land MSPA types with different resolutions from 2018 to 2030

同時，塌陷區(qū)周圍連片性耕地斑塊也逐漸消退。1 pixel 閾值下2018年塌陷區(qū)周圍耕地面積97 048.05 hm2，到2019年減少24 332.26 hm2，減少主要位于東灘煤礦、唐口煤礦、新驛煤礦、興隆煤礦和岱莊煤礦塌陷區(qū);預測2025，2030年耕地面積將減少28 685.01和30 999.63 hm2，其中2030年東灘煤礦耕地損毀最嚴重，面積將減少2 550.75 hm2。相比2 pixel 閾值下識別2018年塌陷周圍耕地47 179.025 hm2，更加說明邊緣閾值越大對于面積較小的耕地斑塊識別度不高。

如圖7所示，在1 pixel 閾值下的MSPA分析統(tǒng)計濟寧市2018—2030年分別形成1 499，1 786,1 810和1 812個耕地核心斑塊，其中2018—2019年間耕地斑塊數量增加幅度最為明顯，主要變化位于市轄區(qū)、兗州市和鄒城市，并且耕地消退以及破碎現象由內向四周擴散，到2030年圍繞塌陷區(qū)周圍的耕地斑塊逐漸消失且破碎現象更加明顯;2 pixel閾值下識別的耕地核心區(qū)斑塊面積大量減少，斑塊數分別為1 362,1 382,1 384和1 387個;同時，煤礦內耕地核心區(qū)在1 pixel閾值下斑塊數量變化也較為突出，表明斑塊數量隨著邊緣寬度的增加而減少，此時存在更多獨立的耕地斑塊以及內部結構也發(fā)生改變，斑塊破碎加劇，連通性下降。如果從濟寧市耕地布局的整體層次性考慮，2 pixel閾值的設定能有效發(fā)現耕地分布較薄弱的區(qū)域和關鍵斑塊，也能為今后降低耕地破碎化現象提供基礎思路。研究中發(fā)現島狀斑塊數量持續(xù)增加，表明耕地破碎度逐漸變大。單從耕地斑塊數量統(tǒng)計情況來看，濟寧市因采煤塌陷導致耕地的破碎程度不斷增加，而且在1 pixel 閾值下的MSPA分析更能較好的反映研究區(qū)耕地破碎化狀況。

圖7 2018—2030年不同邊緣寬度的耕地核心斑塊數量變化Fig.7 Changes in the number of cultivated land core patches with different edge widths in 2018—2030

斑塊重要指數(IdPC)能表征濟寧市重要耕地分布情況，且不同邊緣閾值對斑塊重要指數變化影響較大。根據式(2)，(3)進行2018—2030年耕地核心區(qū)斑塊的重要度計算，隨著閾值的增加IdPC指數明顯下降(圖8,9)。

圖8 2018—2030年邊緣寬度30 m的耕地核心區(qū)重要度分布Fig.8 Importance distribution of cultivated land core areas with different edge width in 2018—2030

1 pixel閾值下的耕地核心區(qū)密集度較大，IdPC值較高區(qū)域主要分布在汶上縣、市轄區(qū)北部、兗州市、曲阜市和泗水縣北部，南部微山縣耕地核心區(qū)較為分散且IdPC值相對較低。受塌陷影響使耕地IdPC值變化最大的分布于鄒城市和曲阜市，隨著塌陷面積的不斷增加導致耕地重要區(qū)域逐漸退化。邊緣閾值為1 pixel時，斑塊的重要值表現較為突出;當邊緣閾值為2 pixel時，巨型斑塊的重要性比較明顯，而過小的耕地斑塊重要性體現的較困難。因此閾值越小對于反映細小斑塊的重要效果較好。另外，塌陷對于大型斑塊的重要度沒有明顯變化，但是有個別中型斑塊的重要性降低。離塌陷區(qū)域越遠，耕地重要度影響越小。根據1 pixel計算，在未來的10 a，耕地一級核心區(qū)面積將減少15 772 hm2(圖10)。

圖10 2018—2030年不同邊緣寬度的耕地核心區(qū)重要等級統(tǒng)計Fig.10 Grading statistics of the core area of cultivated land with different edge widths in 2018—2030

通過不同邊緣寬度對比中發(fā)現，閾值越大導致過小的耕地核心斑塊消失。為能夠更好地識別因采煤塌陷損毀過小的耕地圖斑，采用1 pixel進行耕地連接度的評價最為合適。根據式(4)選取IIIC指數進行連接度等級劃分。如圖11所示，塌陷嚴重的兗州市、曲阜市和鄒城市交界處，2018年耕地斑塊處于3級連接區(qū)，在2019年下降為4級;鄒城市西部耕地斑塊在1 a間由3級連接區(qū)下降為5級連接區(qū)。由于耕地大面積損毀，斑塊之間形成連接的斷面，破碎度持續(xù)增大。

續(xù) 表

圖11 2018—2030年耕地核心區(qū)連接度變化分布(30 m×30 m)Fig.11 Distribution of connectivity in the core area of cultivated land in 2018—2030(30 m×30 m)

表6統(tǒng)計了濟寧市2018—2030年不同耕地連接度的面積大小。到2030年，1級連接區(qū)面積和2級連接區(qū)減少15 772.00 hm2和3 290.00 hm2，減少的面積位于曲阜市和鄒城市塌陷區(qū)，且更多向3級和5級連接區(qū)轉化，分別增加20 877.60 hm2和35 217.21 hm2;4級連接區(qū)面積減少的面積最大為114 087.39 hm2，同時5級和6級連接區(qū)面積增加表明濟寧市耕地整體連通性大幅下降。整體而言，2018—2030年，濟寧市因采煤塌陷致使耕地連接等級逐年下降，耕地的物質遷移困難加劇。

表6 2018—2030年耕地核心區(qū)連接度分級面積統(tǒng)計Table 6 Statistics of the graded area of connectivity of the core area of cultivated land in 2018—2030

鑒于濟寧市各煤礦的耕地分布以及面積差異，且1 500 m連通閾值不能很好的表征煤礦區(qū)的耕地變化，根據濟寧市61個煤礦邊界范圍，通過MSPA分析各煤礦區(qū)耕地連接度。相比整個市域的耕地面積，煤礦區(qū)所占的耕地比例較小，因此研究單個煤礦耕地破碎度時，調整距離閾值為100 m，連通概率設為0.5分別進行局部區(qū)域計算。根據自然斷點法和結果權重將其分為10個等級。如圖12所示，隨著塌陷面積的不斷增加(表7)，各煤礦耕地IIIC指數變化明顯。

表7 2018—2030年各煤礦耕地連接度變化及面積統(tǒng)計Table 7 Changes of cultivated land connectivity and area statistics of coal mines in 2018—2030

圖12 2018—2030年各煤礦耕地連接度分類(30 m×30 m)Fig.12 Classification map of cultivated land connectivity of various coal mines in 2018—2030(30 m×30 m)

3 討 論

邊緣閾值的選擇需要考慮多方面的因素，同時還必須考慮景觀連通性的可執(zhí)行性和滿足不同層次的目的需求。在1 pixel 和2 pixel閾值下的景觀分析中發(fā)現斑塊數量隨著邊緣寬度的增加而減少，斑塊之間連接的內部結構也發(fā)生改變，獨立耕地斑塊的出現使得斑塊破碎加劇，連通性下降。如果從濟寧市和各煤礦區(qū)耕地布局的整體層次性考慮，2 pixel閾值的設定能有效發(fā)現耕地分布較薄弱的區(qū)域和關鍵斑塊。如果要突出耕地要素更細小的破碎現象，需要更低的邊緣閾值，為今后降低耕地破碎化現象提供基礎思路。

斑塊重要指數(IdPC)和整體連通性指數(IIIC)進行定量化分析時，邊緣閾值的選擇與城市耕地斑塊現狀、以及塌陷區(qū)周圍耕地分布密切相關，在調整耕地布局的初期階段，采用較大的距離閾值比較容易發(fā)現耕地連通性的薄弱區(qū)域;而在煤礦區(qū)耕地面積較少，需適當減小距離閾值來反映不同煤礦區(qū)景觀要素或不同時期耕地斑塊的連接度。因此，適宜距離閾值可作為城市耕地以及采煤塌陷區(qū)域耕地連接度的一個評價指標。

煤炭開采活動損壞了原生地貌[27-28]和地表植被[29]，造成耕地消退、房屋倒塌，農民生活困難。在礦區(qū)采煤塌陷逐漸擴張情況下，通過建立有效的耕地復墾機制、結合先進的復墾技術來增加耕地連接度是當前最有效的解決辦法。因此需要在現存的復墾法規(guī)基礎上，總結經驗教訓，盡快完善和出臺科學的土地復墾法律，完善復墾機制，強化政府部門監(jiān)督管理權力，鼓勵礦業(yè)集團以及社會力量參與復墾工作，更能夠緩解“政-企-民”之間的矛盾，穩(wěn)定社會秩序。另外，要正確處理好生態(tài)發(fā)展與經濟發(fā)展的關系[30-31]。只有在生態(tài)優(yōu)先的前提下，才能保證“失衡生態(tài)—經濟發(fā)展”的協(xié)同推進。目前我國人多地少的現狀更加強調農業(yè)用地的復墾和補充，但是由于技術受限而導致耕地復墾的成本較高、復墾周期長。因此需要結合現代農業(yè)發(fā)展理念，充分利用塌陷積水的特征，實現“農業(yè)-漁業(yè)-畜牧業(yè)”的現代生態(tài)農業(yè)，促進采煤塌陷地區(qū)經濟的轉型。另外還要加強對采煤工藝的革新、復墾技術的研發(fā)以及資金支持來約束采煤塌陷對土地的進一步損害。

采煤塌陷作為中國煤炭型城市建設、農業(yè)生產中存在的突出問題，其導致的耕地破碎化研究已成為當前國土整治與修復、耕地保護與管理、農業(yè)生產等領域關注的熱點。而在耕地資源尚不集聚、煤炭擾動頻繁的雙重壓力下，宏觀尺度下的耕地資源破碎化是導致微觀破碎化的基礎。根據濟寧市礦業(yè)集團村莊搬遷安置規(guī)劃，到2020年底，搬遷壓煤村莊60個，所占山東省搬遷比例的40.82%。土地復墾是一項長期而復雜的工作[32]。國內學者已經在采煤塌陷充填復墾[33-35]、“邊采邊復”技術[36-38]研究不斷突破。但是在當前采煤擾動導致耕地損毀進行土地復墾工作仍然存在技術受限、復墾成本增加等問題，需在優(yōu)先解決土地復墾政策困境的基礎上，為破解微觀耕地破碎障礙提供科學的支撐。

4 結 論

(1)未來10 a濟寧市煤炭資源開采量持續(xù)增長，塌陷區(qū)域不斷擴張。到2025年預測塌陷區(qū)面積47 327.50 hm2，到2030年預測塌陷區(qū)面積50 613.52 hm2。在未來10 a預測耕地面積將損毀32 603.65 hm2，建設用地損毀7 542.25 hm2。各煤礦區(qū)中東灘煤礦損毀耕地最嚴重為2 550.75 hm2。

(2)邊緣寬度閾值設定將會導致斑塊數量以及內部連接度顯著變化。通過選取1 pixel和2 pixel邊緣寬度的計算對比發(fā)現:在1 pixel 閾值下的MSPA分析2018—2030年分別形成1 499，1 786,1 810和1 812個耕地斑塊，對于表征塌陷導致的耕地破碎化作用明顯;2 pixel閾值下分析耕地核心斑塊數量變化差異較小。

(3)根據濟寧范圍內耕地核心區(qū)IdPC指數、IIIC指數及面積統(tǒng)計，在2018—2030年耕地重要核心區(qū)主要分布于市域北部和中部，而且塌陷對大面積耕地斑塊IdPC值影響較小，對塌陷周圍的中小型耕地斑塊影響較大;濟寧市各煤礦內耕地呈現破碎零散的分布狀態(tài)，且小尺度的煤礦區(qū)耕地面積變化，能夠誘導周圍大片區(qū)域耕地重要區(qū)域持續(xù)消退，相互作用降低，連接度下降。

(4)不同的煤礦區(qū)資源賦存、生產利用狀況不同，導致不同礦區(qū)耕地破碎化特征明顯差異。其中岱莊生建煤礦、北徐樓煤礦平均IIIC值預測在未來10 a間連接度逐漸下降，分別減少0.65和0.64，破碎化加劇;另外高莊煤礦、橫河煤礦、濟寧二號煤礦、三河口煤礦和楊莊煤礦平均IIIC值也出現較大程度的下降，減少分別為0.58，0.55，0.55，0.51和0.51。因此在未來10 a，各煤礦區(qū)需要有針對性的進行耕地復墾從而減少耕地破碎度的激增。

本研究在前人研究采煤塌陷成果的基礎上，完善了傳統(tǒng)耕地破碎度評價體系，豐富了破碎化的概念內涵，拓展了耕地破碎化的研究尺度，為新時期國土整治與生態(tài)修復、塌陷地復墾規(guī)劃、基本農田保護規(guī)劃，推進農業(yè)現代化建設、保障糧食安全提供有益借鑒。但受數據資料收集限制，本文重點探討了市域和煤礦尺度下因采煤塌陷引起的耕地破碎化動態(tài)演變，而其他導致耕地破碎的原因并未討論。因此，在耕地破碎化的認知與類型分區(qū)的基礎上，仍需深入解析。