露天采礦活動(dòng)對(duì)礦區(qū)土地資源影響因素分析

郭瑞，彭?xiàng)詈辏跗浣?，汪濤，馮旭明陜西理工大學(xué)土木工程與建筑學(xué)院，陜西漢中， 723001； 甘肅省地礦局水文地質(zhì)工程地質(zhì)勘察院，甘肅張掖， 734000

內(nèi)容提要: 礦產(chǎn)資源開發(fā)在促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)也對(duì)區(qū)域土地資源帶來嚴(yán)重影響。基于對(duì)甘肅敦煌某花崗巖礦開采狀況實(shí)地調(diào)研，利用灰熵理論和主成分分析法分析了露天采礦對(duì)土地資源破壞主要影響因素及其關(guān)聯(lián)度，建立了以主要影響因素為參數(shù)的礦山開采對(duì)土地資源影響預(yù)估模型。結(jié)果表明：采坑對(duì)礦區(qū)內(nèi)土地資源影響最為顯著，礦堆和礦渣堆的影響接近且較為顯著，剝離表土堆和礦區(qū)內(nèi)建筑物的影響接近且較小，礦山道路的影響最??；礦山資源開采過程中應(yīng)嚴(yán)格控制采坑開挖面積，并制定合理的開挖方案；基于露天采礦挖損和壓占土地的主要影響因素建立了露天采礦對(duì)土地資源影響預(yù)估模型，其可為預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)類似地區(qū)采礦活動(dòng)對(duì)土地資源影響提供借鑒。

近年來，隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快、城市規(guī)模不斷地?cái)U(kuò)大，對(duì)砂石料、裝飾用石材等建筑石料的需求量不斷增大，進(jìn)而引起相應(yīng)礦產(chǎn)資源的開發(fā)規(guī)模不斷擴(kuò)大。礦產(chǎn)資源的開發(fā)為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了有力的保障，但其長(zhǎng)期不加限制和無序的開采則不可避免地對(duì)土地資源造成破壞，其不但加劇了人地矛盾，且對(duì)區(qū)域內(nèi)自然環(huán)境造成嚴(yán)重破壞，進(jìn)而影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展(嚴(yán)金明等，2012；周妍等，2013；徐華清等，2020；海俊杰等，2020)。礦山開采引起的地質(zhì)環(huán)境問題主要可分為礦山地質(zhì)災(zāi)害、含水層破壞、地貌景觀破壞、土地資源占?jí)浩茐募皬U水和廢渣對(duì)環(huán)境影響(李睿昱，2021)，對(duì)于不同區(qū)域環(huán)境其重要性有所差異。露天采礦具有投資少、生產(chǎn)效率高等優(yōu)點(diǎn)，在礦產(chǎn)資源開發(fā)中運(yùn)用較為廣泛(Armstrong et al., 2021; Gu Qinghua et al., 2021; Shao Xiaoping et al., 2021)，但其不僅對(duì)地表植被造成嚴(yán)重破壞，對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成影響，且造成土地資源利用率嚴(yán)重下降。露天采礦對(duì)土地資源的破壞主要表現(xiàn)為采坑挖損土地，礦渣廢料、礦堆、礦區(qū)建筑物及道路壓占等(周偉等，2007)，是土地資源較為普遍的破壞問題，其不僅破壞原始地形地貌，污染周圍環(huán)境，且易導(dǎo)致水土流失、土質(zhì)劣化及誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害等(夏嘉南等，2021)，我國(guó)有關(guān)礦山地質(zhì)環(huán)境保護(hù)和恢復(fù)治理方面工作起步較晚(李巖等，2016)，許多已廢棄礦山未能得到及時(shí)恢復(fù)治理，地質(zhì)環(huán)境問題較為突出。現(xiàn)有有關(guān)礦山地質(zhì)環(huán)境的研究主要集中在對(duì)生態(tài)環(huán)境影響和恢復(fù)治理方面(Mayes et al., 2009；徐華清等，2020；賈晗等，2020)，有關(guān)礦山開采過程中土地資源破壞的研究較少。研究礦山開采過程中土地資源影響因素及不同因素的影響程度，對(duì)制定合理的礦山資源地開發(fā)方案、提高土地資源整治效益等具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

敦煌位于甘肅省西北部方向、河西走廊最西端，地處甘肅、青海、新疆三省(區(qū))交匯處，屬典型大陸性干旱氣候區(qū)，年降水量約50 mm，長(zhǎng)年風(fēng)沙不斷，且多西北或東南風(fēng)，地表無徑流及積水帶，主要以雨水滲透為主。根據(jù)野外調(diào)查，研究區(qū)位于塔里木陸塊區(qū)、敦煌陸塊、柳園裂谷帶，屬平原和丘陵相結(jié)合典型戈壁地形地貌，區(qū)域內(nèi)地形呈東南低西北高之勢(shì)，整體較為平坦，海拔高度1670～1751 m，偶見風(fēng)積沙丘，坡度較緩，約15°～30°，最大高度約2 m。研究區(qū)包括吊頭泉、青墩峽、石板墩、蘆草溝等四個(gè)采礦片區(qū)如圖1所示，總面積約39.76 km2，出露巖體以華力西中期二長(zhǎng)花崗巖和晚期鉀長(zhǎng)花崗巖及中石炭統(tǒng)石板山群中巖組白色大理巖為主，共分布有26處礦山，其對(duì)區(qū)域地質(zhì)環(huán)境影響主要表現(xiàn)形式為露天采礦坑(105處)、毛胚礦堆(331處)、礦渣堆(533處)、礦區(qū)道路(84.13 km)、地表建筑物及其它生活設(shè)施(84處)分別見圖2。根據(jù)野外調(diào)查研究區(qū)內(nèi)礦山開采活動(dòng)引起土地資源破壞2058.31 hm2，壓占土地資源2057.06 hm2，挖損土地資源149.39 hm2。

圖1 敦煌地區(qū)礦區(qū)分布位置示意圖Fig. 1 Distribution of mining areas in Dunhuang area

圖2 礦山開采對(duì)土地破壞主要形式Fig. 2 The main forms of mining impact on geological environment(a) 采礦坑；(b) 礦堆；(c) 礦渣堆；(d) 生活設(shè)施 (a) mining pit；(b) ore pile；(c) slag pile；(d) living facilities

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

通過對(duì)研究區(qū)內(nèi)吊頭泉、青墩峽、石板墩、蘆草溝(未開采)四個(gè)片區(qū)內(nèi)礦山開采情況詳細(xì)調(diào)查，并結(jié)合作者已經(jīng)歷過的甘肅境內(nèi)其它地區(qū)礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查和評(píng)價(jià)工作及文獻(xiàn)(周偉等，2007；Damigos et al., 2006)，確定了敦煌飾面用石材礦礦山土地資源破壞影響因素為采坑(P)、礦堆(O)、礦渣堆(S)、剝離地表土堆(M)、礦區(qū)建筑物(B)、礦山道路(R)。根據(jù)規(guī)范(DZ/T0223-2011, 2011)中礦山地質(zhì)環(huán)境調(diào)查要求，對(duì)四片區(qū)內(nèi)已開采礦山各影響因素進(jìn)行了精確量測(cè)，其數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)值見表1。

表1 敦煌北部4個(gè)礦區(qū)土地資源破壞影響因素統(tǒng)計(jì)值Table 1 Influencing parameters of land resources destruction in the 4 mining areas, northern Dunhuang

2.2 研究方法

2.2.1灰熵理論

灰熵關(guān)聯(lián)分析是一種系統(tǒng)分析方法，其可以在不完全的信息中，通過確定各因素與系統(tǒng)發(fā)展態(tài)勢(shì)之間關(guān)系，從而分辨出影響系統(tǒng)的主要和次要因素。它克服了灰色關(guān)聯(lián)分析中因個(gè)性信息損失和關(guān)聯(lián)傾向等缺點(diǎn)給計(jì)算結(jié)果帶來誤差(念騰飛等，2018)，其計(jì)算步驟如下：

2.2.1.1建立參考序列和比較序列及均值化處理

依據(jù)功能性、完整性及非重疊性等原則選取映射量。以被影響因素作為參考序列：

X0={x0(k);k=1,2,3,…,n}

以影響因素作為比較序列:

Xi={xi(k);k=1,2,3,…,n;i=1,2,3,…,m}

2.2.1.2計(jì)算灰關(guān)聯(lián)系數(shù)

基于所建立的灰熵分析參考序列和比較序列及對(duì)其均值化處理結(jié)果，通過式(1)計(jì)算比較數(shù)列與參考數(shù)列間灰關(guān)聯(lián)系數(shù):

ξ[x0(k),xi(k)]=

(1)

2.2.1.3計(jì)算灰熵關(guān)聯(lián)度

對(duì)于任意Xi，i=1，2，…，m，總有x0(k)≤(或≥)xi(k) ，k=1，2，…，n。設(shè)

Rξi={ξi[x0(k),xi(k)],k=1,2,…，n},

(2)

式(2)中，Pi為分布映射，Ph為灰關(guān)聯(lián)分布密度值。則Xi的灰關(guān)聯(lián)熵為：

(3)

比較序列Xi的灰熵關(guān)聯(lián)度為：

(4)

式(4)中，Hmax=lnn，表示差異信息列最大熵值。

2.2.2主成分分析法

主成分分析法是由Hotelling于1933年提出的一種隨機(jī)變量統(tǒng)計(jì)方法，假定U={ui,j}是含有n個(gè)樣本每個(gè)樣本含有m個(gè)變量的數(shù)據(jù)集(設(shè)i=1、2…n，j=2)，其個(gè)體構(gòu)成圖3所示一個(gè)橢圓形輪廓的散點(diǎn)圖，沿橢圓長(zhǎng)軸方向數(shù)據(jù)的變異性較大，短軸方向的較小，沿橢圓長(zhǎng)軸和短軸方向設(shè)定新坐標(biāo)系x1和x2，則每一個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)存在兩個(gè)新變量，且新變量與原始變量間存在換算關(guān)系，但二者彼此不相關(guān)。x1攜帶了大部分?jǐn)?shù)據(jù)變異信息，而x2攜帶了少部分?jǐn)?shù)據(jù)信息，故可用長(zhǎng)軸方向的x1代表ui,1和ui,2的大部分信息，這樣將兩個(gè)相關(guān)性的變量縮成一個(gè)變量，進(jìn)而達(dá)到降維目的，且x1和x2相差越大，對(duì)高維空間降維處理越合理(張文彤等，2006；王沖等，2017)。主成分分析求解步驟為：① 對(duì)樣本集原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；② 構(gòu)建相關(guān)系數(shù)矩陣；③ 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣E的特征值與特征向量；④ 計(jì)算貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率；⑤ 建立綜合評(píng)判模型。

3 礦山土地資源破壞程度影響因素分析

3.1 數(shù)列均值化處理

通過對(duì)礦區(qū)內(nèi)已開采礦山對(duì)土地資源影響因素詳細(xì)調(diào)研，并結(jié)合作者已有相關(guān)工作經(jīng)歷，選取各礦區(qū)內(nèi)采礦活動(dòng)破壞土地資源總量為參考序列，采坑、礦堆、礦渣堆、剝離表土堆、礦山道路及礦區(qū)建筑物等影響因素為比較序列，分別對(duì)參考序列和比較序列進(jìn)行均值化處理，生成新參考和比較數(shù)列見表2。

表2 原始數(shù)據(jù)均值化處理結(jié)果Table 2 The results on mean value of survey data

3.2 計(jì)算灰熵關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)上述原始數(shù)據(jù)均值化處理結(jié)果及其序列差兩級(jí)極值:

mim min Δi(k)={min min|Y0(k)-Yi(k)|,

k=1,2,…, 19;i=1,2, …, 6}=0.002,

max max Δi(k)={max max|Y0(k)-Yi(k)|,

k=1,2,…, 19;i=1,2, …, 6}=6.013

和分辨系數(shù)0.5，計(jì)算不同礦區(qū)各影響因素實(shí)測(cè)值與土地資源破壞總量間灰熵關(guān)聯(lián)系數(shù)，結(jié)果見表3。

表3 不同影響因素灰熵關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 3 Grey correlation coefficient of different influencing factors

3.3 計(jì)算灰熵關(guān)聯(lián)度

根據(jù)表3灰熵關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算結(jié)果，利用公式(2)和(3)分別計(jì)算各影響因素灰關(guān)聯(lián)密度和灰關(guān)聯(lián)熵值(表4和表5)。基于上述計(jì)算結(jié)果，利用公式(4)計(jì)算礦山開采土地資源破壞總量與各影響因素間灰熵關(guān)聯(lián)度值，結(jié)果如圖4所示。

表4 不同影響因素灰關(guān)聯(lián)密度計(jì)算結(jié)果Table 4 Grey correlation density of different influencing factors

圖4 不同影響因素灰熵關(guān)聯(lián)度Fig. 4 Grey entropy correlation degree of different influencing factors

由表5可知，研究區(qū)內(nèi)礦山開采致使土地資源破壞量與各影響因素(采坑、礦堆、礦渣堆、剝離表土堆、礦區(qū)道路及礦區(qū)建筑物)間灰關(guān)聯(lián)熵值由大到小順序?yàn)椋篐X1>HX3>HX2>HX5>HX4>HX6，而采坑與礦區(qū)土地資源破壞量間灰關(guān)聯(lián)熵值最大，礦山道路的最小。從圖3可以看出，各影響因素與土地資源破壞量間灰熵關(guān)聯(lián)度值由大到小排序?yàn)椋篍p>ES>EO>EB>EM>ER，其與野外實(shí)地調(diào)研情況相一致；采坑挖損土地與礦區(qū)內(nèi)土地資源破壞量灰熵關(guān)聯(lián)度值最大，其表明礦山開采過程中采坑挖損土地對(duì)礦區(qū)內(nèi)土地資源影響最為顯著，破壞最為嚴(yán)重；礦渣堆和毛胚礦堆與土地資源破壞量的灰熵關(guān)聯(lián)度值較接近，表明二者對(duì)礦區(qū)內(nèi)土地資源影響程度接近，較為顯著，破壞程度較為嚴(yán)重；剝離表土堆和礦區(qū)內(nèi)建筑物與土地資源破壞量的灰熵關(guān)聯(lián)度值較接近，二者對(duì)礦區(qū)土地資源影響程度接近，影響較小，破壞程度較輕；礦山道路與土地資源破壞量的灰熵關(guān)聯(lián)度值最小，表明其對(duì)礦區(qū)內(nèi)土地資源影響最小，破壞程度最輕。綜上分析可知，在露天采礦活動(dòng)過程中應(yīng)嚴(yán)格控制采坑開挖面積，并且應(yīng)選擇合理開挖方案，以減輕礦產(chǎn)資源開發(fā)對(duì)礦區(qū)內(nèi)原始土地資源破壞程度。

表5 不同影響因素灰關(guān)聯(lián)熵計(jì)算結(jié)果Table 5 Grey correlation entropy of different influencing factors

4 露天采礦對(duì)礦區(qū)土地資源影響預(yù)估模型建立

4.1 檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)適用性

以表1中所選因素(采坑、礦堆、礦渣堆、剝離地表土堆、礦區(qū)建筑物、礦山道路)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立主成分分析樣本矩陣，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用KOM和Bartlett球形檢驗(yàn)法對(duì)表1所代表原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定野外調(diào)查數(shù)據(jù)是否可用主成分析法進(jìn)行分析，經(jīng)計(jì)算檢驗(yàn)結(jié)果見表6。

表6 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果Table 6 KMO and Bartlett test result

從表6可以看出，KOM檢驗(yàn)值為0.72大于0.7，Bartlett球形檢驗(yàn)的Sig值為0.000小于0.005，均滿足要求。故可選用采坑、礦堆、礦渣堆、剝離地表土堆、礦山道路、礦區(qū)建筑物等因素作為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)采礦活動(dòng)對(duì)礦區(qū)土地資源影響進(jìn)行主成分分析。

4.2 構(gòu)建相關(guān)系數(shù)矩陣

為克服所選評(píng)價(jià)指標(biāo)間因數(shù)值差異過大而引起誤差，對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，并計(jì)算相鄰指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)，其構(gòu)成的相關(guān)系數(shù)矩陣為：

4.3 計(jì)算貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率

根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣E，求解方程:

|λiI-E|=0

得與各評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)特征值λ1=4.791，λ2=0.889，λ3=0.208，λ4=0.108，λ5=0.003，λ6=0.001，僅有λ1大于1。根據(jù)特征值λi計(jì)算得與主成分各因子相應(yīng)貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率值見表7，各成分因子與特征值關(guān)系曲線如下圖5所示。

表7 各成分特征值與貢獻(xiàn)率Table 7 Characteristic value and contribution rate of each component

圖5 主成分因子與特征值關(guān)系Fig. 5 Relationship between principal component factor and eigenvalue

由表7和圖5可知，與成分1(露天采坑)對(duì)應(yīng)特征值為4.791大于1、貢獻(xiàn)率值為80.01%大于80%，其表明成分1所攜帶信息量最多，與成分2～成分6對(duì)應(yīng)特征值均小于1，且與其相應(yīng)貢獻(xiàn)率值均小于80%，故可知露天采礦對(duì)礦區(qū)內(nèi)土地資源的影響主要由第1成分決定，其能夠反映出所選6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息，因此選取第1主成分即可反映采礦活動(dòng)對(duì)礦區(qū)內(nèi)土地資源的破壞程度，其與3.3中主要影響因素灰熵關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果和野外實(shí)地調(diào)查結(jié)果相一致。

4.4 預(yù)估模型建立和檢驗(yàn)

由表7和圖5可知，用第1主成分即可替代原有6個(gè)指標(biāo)反映礦山開采對(duì)土地資源影響全部信息，但考慮到礦產(chǎn)資源開采是一個(gè)全方位過程，其不但涉及到土地資源的挖損且也涉及到壓占等工程活動(dòng)，采用回歸分析方法求得各影響因素綜合得分?jǐn)?shù)值，建立如公式(5)所示露天采礦對(duì)土地資源影響程度預(yù)估模型。為驗(yàn)證所建立模型準(zhǔn)確性，從依托工程所在研究區(qū)域內(nèi)選取5處已開采礦區(qū)精確測(cè)量所選各影響因素(采坑、礦堆、礦渣堆、剝離地表土堆、礦區(qū)建筑物、礦山道路)及礦區(qū)內(nèi)土地資源總破壞量值，為消除量綱不同產(chǎn)生影響將所選因素實(shí)測(cè)值標(biāo)準(zhǔn)化處理后帶入式(5)計(jì)算判別指標(biāo)W，則計(jì)算預(yù)測(cè)值與經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后實(shí)測(cè)值關(guān)系如圖6。

圖6 預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間關(guān)系Fig. 6 Relationship between predicted value and measured value

W=0.21ZS+0.21ZB+0.20ZO+0.20ZM+0.19ZR+0.08ZP

(5)

從圖6可以看出，通過公式(5)計(jì)算所得露天采礦對(duì)土地資源影響程度預(yù)測(cè)值與野外實(shí)地調(diào)查值二者間關(guān)系曲線呈線性變化，擬合精度值R2=0.989，具有良好地線性相關(guān)性，表明利用公式計(jì)算的預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值結(jié)果誤差較小，因此可以應(yīng)用所建立模型對(duì)類似地區(qū)采礦活動(dòng)對(duì)土地資源影響狀況進(jìn)行評(píng)判，其為預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)礦山開采對(duì)土地資源影響程度具有一定借鑒作用。

5 結(jié)論

本文結(jié)合甘肅敦煌北部花崗巖礦開采工程實(shí)例，基于灰熵理論和主成分分析法研究了露天采礦對(duì)土地資源影響因素及其間主次關(guān)系，建立了礦山開采對(duì)土地資源影響預(yù)估模型，得出以下主要結(jié)論：

(1)礦山開采對(duì)土地資源影響因素間主次關(guān)系為Ep>ES>EO>EB>EM>ER，主要影響因素為采坑挖損土地，礦堆和礦渣堆、剝離表土堆和礦區(qū)建筑物分別對(duì)土地資源影響程度較接近。

(2)露天采礦引起土地資源破壞程度受采坑挖損土地影響最為顯著，受礦堆和礦渣堆的影響較為顯著，受剝離表土堆和礦區(qū)建筑物的影響較小，受礦區(qū)內(nèi)修筑礦山道路的影響最小。

(3)露天采坑對(duì)土地資源影響最為嚴(yán)重，礦山開采過程中應(yīng)嚴(yán)格控制采坑開挖面積，并制定合理開挖方案，以減輕礦山開采對(duì)土地資源破壞程度。

(4)以露天采礦挖損和壓占土地的主要影響因素為參數(shù)建立了礦山開采對(duì)土地資源影響預(yù)估模型，其可為預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)類似地區(qū)采礦活動(dòng)對(duì)土地資源影響提供借鑒。

(The literature whose publishing year followed by a “&” is in Chinese with English abstract; The literature whose publishing year followed by a “#” is in Chinese without English abstract)

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