生态环境的系统保护和修复一直是伴随矿产资源开发的迫切任务[1-2]。近来，煤炭行业提出了到2035年实现近零生态损害开采的目标[3]。新形势下，矿山土地复垦和生态修复面临更高的要求和新的挑战。目前，一些研究指出采矿对脆弱区生态环境有很大的影响，如内蒙古草地退化64.6%归因于采煤业[4]、榆神府矿区758.9 km2的地下水位下降幅度超过8 m[5]。这些生态效应引起广泛的隐忧，当采矿扰动超过环境容量，可能引起大规模生态退化。但是，也有研究发现，植被群落在采矿沉陷后没有发生显著变化，生态系统表现出一定的抵抗能力[6]。另一方面，一些研究报道了采矿扰动后生态系统的自然恢复能力，如沉陷盆底区土壤含水量在采后1 a就恢复到采前的水平[7]，复垦林地的林木蓄积量、土壤各环境指标都呈现S型曲线增长[8]。采矿后大规模生态建设并不一定是必须的，如，可以依据采煤沉陷的完全均匀、相对均匀和非均匀区，划分自修复和非自修复区[9]。因此，依靠自然的力量来完成修复过程成为矿区土地复垦与生态修复领域新的思潮[10-11]。此外，在多变的环境下，已修复系统的长期可持续性也成为一个关注的焦点。发达国家普遍要求重建或者修复的生态系统是自维持的，必须能够抵抗野火和干旱等干扰[12-13]。国内学者也逐渐意识到构建一个自维持系统的重要性，因为这有利于减低修复成本、规避修复失败的风险、提高修复的长期效益[14-15]。
这些客观事实和科学发现都触及到一个核心问题，这个问题就是矿山土地生态系统在面临采矿和其他扰动时拥有何种程度的维持自身状态的能力，也就是恢复力(Resilience)问题。显然，恢复力问题十分关键，它关系到采矿是否会导致大规模生态退化、能否实现近零生态损害的开采、自然恢复与人工修复如何决策、修复后土地生态系统能否长期自我维持。因此，十分有必要认识恢复力，为矿山土地复垦与生态修复提供理论依据[15-16]。
在生态学领域，恢复力概念在40多年前就被提出来，指系统吸收扰动并重组织来从根本上保持相同的特性(包括功能、结构和反馈)的能力[17]。但恢复力近10 a才引起广泛关注，被认为是可持续的核心，逐渐在防灾减灾、城市规划、森林保护等领域得到应用[18-20]。尽管过去在矿山生态影响评价和土地复垦技术等方面开展了大量的实证研究，但对恢复力的理论研究还很少。在矿山领域，恢复力管理和恢复力思维才刚刚被引入到与矿山相关的生态保护中，主要讨论了恢复力思维在引导采矿迹地可持续发展中的作用[21-22]、脆弱矿区恢复力管理[23]、恢复力多尺度测度的研究框架[24]。现代保水采煤相关研究也逐渐体现出对恢复力的重视[25]，如研究提出生态脆弱矿区采后有效隔水层为42.6 m 的离石黄土或21.0 m的保德红土可以使得潜水保存[26]; 2.15 m为地下水对生态脆弱区沙柳蒸腾有效贡献的阈值[27]。尽管这些研究都直接或者间接地指出了恢复力的重要性，但由于恢复力概念的抽象性和复杂性，现有研究还没有直观地揭示矿山土地生态系统恢复力机制，特别是对恢复力的表现形式和形成过程等缺乏研究和系统性的了解。
鉴于此，笔者建立非线性动力学模型，利用数值模拟方法来揭示恢复力在矿山土地生态系统中的动力学表现和基本性质，以期为矿山区域国土空间的系统修复和保护提供理论依据。
1 非线性动力学模型
1.1 系统架构
土地生态系统是地表各自然地理要素之间以及与人类之间相互作用所构成的统一整体[28]，一直是矿山扰动和修复的直接对象和着力点。考虑一个立体有界的土地生态系统单元，土壤-植被-水文-大气是核心的系统要素，4者通过相互关系耦合在一起，如图1所示。其中，生物量、含水量和有机质对生态系统服务功能起决定作用，因此是表征土地生态系统状态的变量，变量的不同取值组合下有水域、沙漠、森林等显著不同的状态。
图1 简化的土地生态系统的动力学架构
Fig.1 Dynamic framework for the simplified land ecosystem
土地生态系统是开放的，受到诸多外界因素的干扰。采矿扰动，如挖损、沉陷、裂缝、压占、地下水疏排等;生态修复，如土壤重构、植被补栽等，直接或者间接地扰动土地生态系统的要素和过程，甚至使土地生态系统的状态发生改变。笔者考虑简化的土地生态系统及采矿扰动，对其进行数学建模，作为定性理论研究。
1.2 数学模型
1.2.1 基本方程
曾晓东等曾建立草原生态动力学模式，该模式的建模方法和结果已经在我国内蒙古区域生态模拟中得到了实际检验[29]。参照草原生态动力学模式建模方法和模型架构，考虑的土地生态系统由植被、水文、土壤组成，且受到气候、人为活动的影响;只有一个植被种群，且对地表是部分覆盖的;土壤有机质、含水量的空间分布是均质的;有空间(上、下、左、右)边界。建立一个生物量V、含水量W和有机质S三变量的非线性动力学模型(VWS-model):
dV/dt=G(V,W,S)-M(V,W,S)-C(V)
(1)
dW/dt=P-E(V,W,S)-R(V,W,S)
(2)
dS/dt=T(V,W,S)-A(V,W,S)-D(V,W,S)
(3)
其中，G,M，C分别为植被生物量的年增长量、凋亡量、消耗量;P,E，R分别为降雨量、蒸发量、径流量;T,A，D分别为植被死亡残体中含的有机质总量、植被残体在地表的堆积量、土壤有机质的矿化分解量。
模型中，P为给定的。其余各量则可以根据生态学定律和数学分析确定。如，G由年最大生物量增长量αV决定，但αV受含水量W和有机质S的制约，它们的数学关系表达为式(4)。其他各量之间的数量关系可参照这一方法给出，如式(5)～(14)所示，具体推导过程参见文献[30]。
G=αV(1-e-εGV/V*)(1-e-ε′GW/W*)(1-e-ε″GS/S*)
(4)
M=αVβV(eεMV/V*-1)[(1-e-ε′MW/W*)-1+
(eε″MW/W*-1)](1-e-ε‴MS/S*)-1
(5)
C(V)=αVγV(1-e-εCV/V*)
(6)
E=ES+EV
(7)
ES=e*{(1-σ)+σ[1-kES(1-e-εESV/V*)]}×
(1-e-ε′ESW/W*)e-ε″ESS/S*
(8)
σ=1-e-εσV/V*
(9)
EV=e*φSVσ(1-kEVe-ε′EVV/V*)(1-e-ε″EVW/W*)×
(1-e-ε‴EVS/S*)
(10)
R=λRP{(1-σ)+σ[1-kR(1-e-εRV/V*)]}×
(eε′RW/W*-1)(e-ε″RS/S*)
(11)
T=0.5M
(12)
A=0.5αSαV(eεAV/V*-1)(eε′AS/S*-1)
(13)
D=βS(1-e-εDV/V*)(1-e-ε′DS/S*)(1-e-ε″DS/S*)
(14)
VWS-model中，V,W和S为人们直接关心的土地生态系统表现的变量，称为状态变量;V*,W*和S*是它们的特征量，其作用是将模型简化为无量纲的标准化形式，其值等于土地生态系统所在区域的均值。其余的各量是模型的参数，这些参数影响状态变量的最终取值，称为参数变量。
1.2.2 扰动项引入
不论是哪种采矿扰动和生态修复措施，最终都以改变土地生态系统的状态变量(X)和参数变量(p)体现出来。考虑将改变后的状态或参数(Xb，pb)表达为改变前(Xa，pa)与扰动系数(θX,θp)的线性函数:
Xb=θXXa
(15)
pb=θppa
(16)
除采矿扰动和生态修复措施外，矿山土地生态系统受到很多随机因素的扰动。在VWS-model的基础上增加随机扰动项，引入一个均值为0、方差为1的高斯白噪声ξ(t)作为随机因素，并考虑这些随机因素对状态变量(生物量、含水量和有机质)的扰动强度系数为ηV,ηW和ηS，即
dV/dt=G-M-C+ηVξ(t)
(17)
dW/dt=P-E-R+ηWξ(t)
(18)
dS/dt=T-A-D+ηSξ(t)
(19)
1.2.3 稳定性判定
按照线性近似稳定性方法及李雅普诺夫第二方法判定VWS-model的动力学稳定性[31]，求V,W，S的零倾线:
dV/dt=0,dW/dt=0,dS/dt=0
(20)
零倾线在V>0,W>0,S>0范围内的交点即为平衡点，判断平衡点稳定性情况，据雅可比矩阵:
(21)
式中，f,g,k分别代表关于V,W,S的函数。
若雅可比矩阵的特征值λ的实部为负，则平衡点是稳定的;否则，平衡点是不稳定的。
1.2.4 恢复力刻画
当状态变量受到扰动时，即VWS-model系统的初值(V0，W0，S0)改变时，平衡解(V，W，S)满足:当t→∞时，从附近区域(D)任意初值的轨线趋向于平衡解。D称为系统平衡解的吸引域(Basin of Attraction)。
在吸引域内，任意扰动状态变量，VWS-model系统的最终平衡解不变，系统表现出抵抗扰动、保持自身状态的能力，即恢复力。吸引域的形态决定了系统恢复力的大小。从刻画吸引域的形态入手，利用稳定平衡点(V，M，S)到最近的一个不稳定平衡点(Vu，Mu，Su)的欧氏距离(记为RD)反应恢复力的大小:
(22)
此外，当雅可比矩阵特征值的实部为正时，平衡点不稳定。这一性质可以用来表示一个系统在受扰后回复到平衡点的时间[32]。取平衡点的较大特征值的实部的相反数的倒数(记为RT)反映恢复力的大小:
RT=1/(-λ)
(23)
当参数变量受到扰动时，参数变量在一定范围内变化，系统拓扑结构不发生突变(分岔)，此时，系统表现出抵抗扰动、保持自身结构的能力，即恢复力。取参数变量值(p)到分岔值(p0)之间的相对距离(RS)反映恢复力的大小:
(24)
2 实验区、模型参数及验证
2.1 区域概况
为直观地解析恢复力机制，笔者采用数值模拟的方法对上述模型的动力学特性进行分析。数值模拟的基础数据来源于实验区。实验区位于内蒙古西南部的补连沟，地处毛乌素沙漠与陕北黄土高原交错过渡带。该区为典型的生态脆弱区，降雨少、蒸发大，植被结构简单、生产力低，是典型的荒漠生态系统。地表植被主要依赖于大气降雨补给的表层土壤水[33]。为地下采煤矿山，开采侏罗系煤层。该区主要的生态扰动为采矿伴生的沉陷、裂缝、地下水疏排，以及生态修复，如植被补栽、裂缝充填。
2.2 模型参数
数值模拟设置原状、采矿扰动、修复扰动、随机扰动4种情景。其中，参数变量为区域自然本底的平均值。为消除自然波动因素，年降雨量取近15 a的平均值，其他参数变量取值根据实地测量结果和文献析取[23,34-35]的方法来获得，见表1。除表1外，还有参数包括εG,ε′G,ε″G,εM,ε′M,ε″M,εC,εσ,εES,ε′ES,ε″ES,kEV,εEV,ε′EV,ε″EV,εR,ε″R,εA,ε′A,εD,ε′D,ε″D,这些参数为无量纲参数，取值为1。
表1 参数变量的含义和取值
Table 1 Meaning and value of parameter variables
符号含义取值V∗土地生态系统生物量V的特征量(区域平均值)/kg0.30W∗土地生态系统含水量W的特征量(区域平均值)/mm224S∗土地生态系统有机质S的特征量(区域平均值)/kg1.49αV年最大生物量增长量/(kg·(m2·a)-1)0.35βV生物量的自然凋亡率/无量纲0.01γV生物量的损耗率/无量纲0.10P年降雨量/(mm·a-1)345e∗最大蒸发潜力/(mm·a-1)1 000kES植被遮盖使蒸发降低的系数/无量纲0.40φSV植被蒸腾占蒸发潜力的比例/无量纲0.60λR降雨量的最大径流系数/无量纲0.015KR植被遮盖使径流降低的系数/无量纲0.40αS年最大生物量增长量凋亡残体堆积在地表的系数/无量纲0.012βS年最大有机质分解潜力/(kg·a-1)0.02
对于采矿扰动、修复扰动2种情景，这2种情景是考虑在采矿和修复活动结束后，状态变量和参数变量在原状水平上发生一定程度的改变。受扰动的参数及扰动系数依据现场调查估计的平均水平，主要包括状态变量V,W,S初值及部分参数变量。其中W的取值是指植被所依赖土地表层土壤含水的扰动系数，取值情况见表2。
表2 采矿和修复对状态和参数变量的扰动系数
Table 2 Disturbance coefficients of mining and restoration on the state variables and parameters
情景扰动项状态变量参数变量采矿扰动V,W,S初值为原状的85%,85%,85%αV,βV,λR,αS,βS为原状的85%,115%,2 000%,115%,115% 修复扰动V,W,S初值为原状的120%,120%,100%αV,βV,λR,αS,βS为原状的120%,100%,100%,100%,100%
对于随机扰动情景，如式(17)～(19)所示，随机扰动只长期扰动状态变量，扰动因素为高斯白噪声ξ(t)，扰动强度系数ηV,ηW和ηS参照当地长期自然波动的强度，取值为±10%。
2.3 模型验证
半干旱过渡带生态学指标与降雨有很强的相关关系[23]，利用这一特征来验证模型的有效性。一方面，以实验区为中心，垂直于过渡带30 a平均降雨量等值线设置样带，在样带上沿降雨量梯度(0～500 mm)获取实际生物量的多点抽样平均值[36]。另一方面，在模型中对降雨量进行连续取值，并求解达到平衡态时土地生态系统生物量数据。利用模拟数据和真实数据的相关性来反映模型的合理性，结果如图2所示。可以看出模拟值和实际值之间有显著相关关系(R2=0.87)，这表明模拟结果符合实际情况，模型能够很好地反映过渡带生物量随降雨量变化的关系，适用于对研究区进行数值模拟。
图2 生物量模拟值与实际值的相关关系
Fig.2 Relationship between simulated and actual values
3 矿山土地生态系统恢复力机制
3.1 恢复力的动力表现
3.1.1 平衡解的吸引性
在不同情景下，将参数变量的取值分别代入，并以状态变量特征值作为状态变量初值，进行数值模拟。对动力系统求平衡解及其历时，并判定稳定性，结果见表3。
可以看出，在原状、采矿扰动和修复扰动3种情景下，动力系统都有两个平衡解，其类型分别是渐进稳定点、不稳定鞍结点。从渐进稳定的历时来看，采矿扰动最长(288 a)、修复扰动最短(88 a)，这是因为采矿扰动和生态修复两种活动改变了系统的状态变量和参数变量，分别使系统更慢、更快地达到平衡状态。随机扰动情景下，平衡解是区间值，这是因为随机扰动因素长期存在，状态变量始终在某个范围内波动。因此，随机扰动下，土地生态系统没有稳定的平衡状态。
表3 动力系统的平衡解及其稳定性
Table 3 Equilibriums and their stability of the dynamic system
情景平衡解(V,W,S)历时/a类型原状(0.65,239.26,2.12)99渐进稳定(0.40,661.24,4.09)—不稳定鞍结点采矿扰动(0.58,213.72,1.99)288渐进稳定(0.24,747.66,4.51)—不稳定鞍结点修复扰动(0.66,239.36,2.15)88渐进稳定(0.41,657.21,4.10)—不稳定鞍结点随机扰动(0.40±0.01,661.24±7,4.09±0.02)—不稳定(0.65±0.01,239.26±7,2.12±0.02)—不稳定
另外，对V,W，S的初值进行任意设定，模拟得到不同情景下动力系统轨线簇的拓扑结构。图3给出了原状、采矿扰动、修复扰动、随机扰动4种情景的二维相图，相图以含水量W和生物量V分别为横纵坐标。可以看出，不同情景下，围绕渐进稳定的平衡解形成了一个吸引域。这个吸引域内，所有轨线都趋向渐进稳定的平衡点。这表明，在吸引域内，动力系统都达到平衡状态与状态变量的初值无关，也即是说，对状态变量V,W,S的有限扰动不改变最终的平衡状态。不同情景下吸引域的形态略有区别，这是因为不同情景下参数变量发生改变，使得平衡解位置和吸引域形态发生了改变。
3.1.2 平衡解的阈值效应
由图3可知，不同情景下，参数变量的改变会使得系统吸引域形态发生变化。因此，依次改变各参数变量，同时求解某参数在不同取值下状态变量的平衡解。随机扰动下无稳定平衡解，因此不考虑其分岔效应。模拟结果表明，在原状、采矿扰动、修复扰动3种情景下，VWS-model中降雨量P、年最大生物量增长量αV、年最大有机质分解潜力βS三个参数变量具有分岔作用。
图3 不同情景下动力系统轨线簇的拓扑结构
Fig.3 Topological structures of the trajectories in different scenarios
图4分别是在P,αV,βS三个参数变量变化下，生物量V的平衡点曲线。浅绿、红色、深绿分别表示原状、采矿扰动、修复扰动3种情景。参数变量的任意取值与平衡点曲线的交点即为动力系统的平衡解。可以看出，当参数变量取值超过一定限度，如当降雨量P小于图4(a)中的LP(临界fold分岔点)点，系统状态变量不再有平衡解，这就意味着动力系统的定性结构发生突变，原有的吸引域消失。
表4统计了阈值不同参数变量在不同情景下对状态变量V的分岔值。其中，降雨量P有两个分岔值，当降雨量过小或者过大时，土地生态系统会因干旱、洪涝而突变为沙漠、水域状态。年最大生物量增长量αV、年最大有机质分解潜力βS分别有一个分岔值。
表4 不同参数变量在不同情景下对状态变量V的分岔值
Table 4 Bifurcations of parameter variables to V in different scenarios
情景参数分岔值分岔效应P15.93421.75在该双分岔值区间外,不存在吸引域,V为0,S有较小值,W无界原状αV0.07小于该分岔值时,不存在吸引域,V为0,W和S有较小解βS0.08大于该分岔值时,不存在吸引域,V为0,W和S有较小解P33.64510.10在该双分岔值区间外,不存在吸引域,V为0,S有较小值,W无界采矿扰动αV0.09小于该分岔值时,不存在吸引域,V为0,W和S有较小解βS0.06大于该分岔值时,不存在吸引域,V为0,W和S有较小解P15.47421.70在该双分岔值区间外,不存在吸引域,V为0,S有较小值,W无界修复扰动αV0.07小于该分岔值时,不存在吸引域,V为0,W和S有较小解βS0.10大于该分岔值时,不存在吸引域,V为0,W和S有较小解
图4 不同参数变量在不同情景下对状态变量V的分岔
Fig.4 Bifurcations of parameter variables to V in different scenarios
参数变量对状态变量的分岔作用就是土地生态系统的阈值效应。由于土地生态系统具有复杂的内部结构，是自组织的，对状态变量和参数变量的较小扰动，并不改变系统的平衡解和定性结构。但当扰动大于一定程度，使得状态变量和参数变量超过阈值，土地生态系统的平衡解发生变化，甚至平衡解不存在，进入混沌状态。因此，恢复力是一种动力学属性，可以被理解为系统的一种内在能力，这种能力表现为:土地生态系统在面临扰动时，通过自组织使得系统的平衡解和定性结构不发生改变，从而保持系统的状态、结构和功能。
3.2 恢复力的基本性质
3.2.1 恢复力的大小
显然，在不同情景下，系统抵抗扰动的能力也可能不同。根据式(22)～(24)测度恢复力的大小，结果见表5。同一情景下，不同恢复力指标取值是无量纲数，不具有可比性。不同情景之间，各个恢复力指标确定的恢复力大小顺序并不一致。这表明，当恢复力使用者关注不同参数时，系统恢复力大小是不一样的。
从RD和RT角度考察恢复力，采矿扰动后恢复力最大，实际原因是采矿后地面裂缝增加了降雨径流通道，系统参数变量λR增大，使得土地生态系统能够抵抗更大强度的暴雨，而不至于积水。从参数变量αV,βS确定的RS指标来看，采矿扰动使得恢复力变小、修复扰动使得恢复力变大，这主要是采矿导致的裂缝和沉陷使得植被年生物量增长率减低、凋亡率提高，恢复力被减弱。裂缝充填、植被补栽等修复活动产生了相反的作用。
表5 不同情景和指标下恢复力的大小
Table 5 Magnitude of the resilience indicators in different scenarios
情景RDRTRSp(1)p(2)αVβS原状421.9820.9820.664.823.290.75采矿扰动533.9536.929.264.911.830.62修复扰动417.8516.8321.304.964.140.80
3.2.2 恢复力的可变性
不同情景下，由于参数变量的取值不同，恢复力大小不同。因此，改变参数变量，则可能对恢复力产生塑造作用。以土地生态系统原状的参数取值为基础，对状态变量V进行双参数分岔模拟，结果如图5所示。
图5(a)是V对参数αV的平衡点曲线，可以看出，在P为380 mm和345 mm两个水平下，αV分岔值分别为0.349,0.366 kg/(m2·a)，这表明，当降雨量大一些，αV分岔值则小一些，此时αV可以承受更多的扰动。
图5 参数变化对系统参数变量分岔值的影响
Fig.5 Effects of parameter variables change on bifurcations
图5(b)中的淡蓝色曲线是是V对参数P的平衡点曲线，对右侧LP点做双参数分岔模拟，得到V对双参数(P和ε″M)的分岔点曲线(红色)，曲线CP点为尖点分岔点。分岔点曲线上任意一点都是参数P的分岔值。可以看出，随着参数ε″M取值的不同，参数P的分岔值在发生变化。当ε″M等于1,0.48时，P的较大分岔值分别为427.7,542.5 mm;当ε″M等于1,6.95时，P的较小分岔值为15.9,31.2 mm。ε″M的含义是含水量增大对年生物量凋亡量的饱和系数，这个参数决定植被的抗涝性质。因此，当抗涝性质增强，P的分岔值区间增大，植被经受洪涝的阈值范围增大，应对能力增强，恢复力增强。恢复力的这种性质表明，参数是决定恢复力大小的重要因素，恢复力具有可变性。
4 讨 论
4.1 恢复力的测度方法
由于恢复力决定着土地生态系统应对扰动的能力，且恢复力可能会发生变化，采矿扰动和生态修复工程可能会侵蚀和增强系统的恢复力，从而导致系统长期的自维持能力减弱，这种过程较为隐蔽，但影响具有周期长、危害大的特点。如，我国西部煤炭资源开采对水资源的赋存和循环产生相当程度的破坏，直接威胁着对水资源依赖性较强的地球表层植被生态，使得生态进一步脆弱化，给当地土地生态系统带来荒漠化等生态隐忧[37-39]。
因而，恢复力的定量测度就显得十分必要。恢复力的测度结果可以用于判定系统能否抵抗采矿扰动、系统能否在人工或者自然修复作用下恢复到人们期望的状态，从而为土地复垦与生态修复提供依据。根据恢复力的形成机制和动力学表现，定量测度恢复力需要首先确定系统的状态变量及参数变量，即，确定土地生态系统管理者所关注的对象或者部分，并确定影响这个对象或部分的关键因素。然后，确定使得系统状态发生改变的关键因素的阈值，如，决定地带性植被生存的潜水埋深阈值、种子定植的坡度阈值。最后，判定在某个扰动强度下，关键因素的取值离阈值的距离，这个距离的大小即可以表示土地生态系统对某个扰动的恢复力的大小。因此，阈值测定是最为关键的步骤，其测度可以采用梯度观测、数值模拟、控制实验、时序分析等方法。
但现实情况中，单个扰动可能扰动了土地生态系统的多个参数变量，如裂缝使得径流、土壤理化性质发生改变。这种情况下，阈值效应则较为复杂，受参数变量个数、变量间关系、变量的时空尺度的影响。特别是我国西部生态脆弱区，植被与水是生态保护的关键，测度恢复力时应从地质生态学角度识别植被和水这两个关键变量的时空依赖关系和变化阈值，为保水采煤的工程布局提供依据。采矿过程中，地表生态系统还可能会遭受土壤压实、水土污染、沉陷积水、气候变化、生态工程等多种生态扰动[1]，因而矿山扰动通常具有类型复合性、时空复合性，这为恢复力的定量测度带来挑战。这种情况下，可以采用替代指标方法，即，不直接测度参数变量的阈值，而是利用多个替代指标来间接评价土地生态系统对扰动的恢复力。
4.2 恢复力的调控技术
从多年的土地复垦与生态修复实践来看，并不是所有的采矿扰动都会造成大规模的生态退化，也不是所有的生态修复都需要大规模的人工投入，一些大规模投入的生态工程也面临再次退化的风险[9,15]。恢复力机制成为理解和调控土地生态系统的关键。因此，恢复力调控则是依据系统恢复力机制实施生态系统修复和保护的过程。
恢复力的作用是使得土地生态系统保持其状态。但一些状态，如污染、损毁状态，并不是人们所期待的，这些状态也有保存自身的恢复力。对于管理者来说，恢复力有正负之分。人们通常希望利用或者改造恢复力来保存期待的状态，如生产力较高的农地、林地状态。因此，恢复力调控可以分为(负)恢复力克服、(正)恢复力强化2种。如，当土地生态系统处于退化状态，如污染或者挖损裸地状态，恢复力调控需要克服系统保存其退化状态的能力，使系统能够更快更好地转移到期待的状态;当土地生态系统处于较好的状态，如复垦的高产农地，恢复力调控需要强化系统保存其较好状态的能力，使系统在面临自然灾害或人为扰动时能够保存高产农地状态。
从模拟得到的恢复力机制来看，恢复力调控的措施主要是对系统状态变量的参数变量及其阈值、状态-参数变量间关系进行调控。在干旱半干旱地区，为保存地带性植被，提高其对潜水疏排的恢复力，主要措施是保存或改善潜水埋藏情况、提高植被自身的抗旱能力。如，通过有限扰动采矿、含水层再造、区域地下水连通补给、导水裂隙抑制、土壤水分在降雨驱动下的自然恢复等技术使得地带性植被所依赖的土壤含水量不突破生态阈值。当调控状态变量，如，大量增加植株数量，尽管可以短期内改变土地生态系统表现，但状态变量仍然受控于参数变量，一旦发生改变参数变量的扰动，土地生态系统状态仍然面临退化的风险。因此，在生态建设中利用和调控状态变量与其参数变量的时空关系，如植被-水-土-大气、土壤水-大气降水-潜水-地下水的时空关系十分重要，可以降低生态建设的盲目性和风险程度。
从恢复力调控的时点来看，主要是在采矿扰动前强化原状土地生态系统的恢复力，使之能够抵抗采矿扰动;在采矿扰动后克服退化土地生态系统恢复力，使之脱离退化状态;在修复后强化已修复土地生态系统恢复力，使之在面临未来的气候变化、自然灾害和人为干扰时持续保存状态并发挥生态功能。本文所揭示的恢复力机制是基于简化模型得到的基本原理，在现实情况中，恢复力机制较为复杂，恢复力调控涉及到系统多要素、时空多尺度、社会经济多维度等问题[40]。因而，恢复力调控需要与具体工程技术相结合，如保水采煤、污染防控、植被建设、土地整治，才能很好地优化具体工程技术、发挥恢复力的理论价值。
5 结 论
(1)分析了矿山土地生态系统的动力学结构，表明系统是自组织的，且受到采矿、生态修复、随机因素的扰动，土地生态系统能否抵抗扰动、扰动能否恢复到平衡状态、并长期保持自身状态和结构，恢复力是关键因素。
(2)基于实验区的基础数据和数值模拟结果揭示了恢复力的动力学表现。恢复力是一种动力学属性，可以被理解为系统的一种内在能力，这种能力表现为:土地生态系统在面临扰动时，通过自组织使得系统的平衡解和定性结构不发生改变，从而保持系统的状态、结构和功能。
(3)揭示了恢复力的基本性质。不同情景下，恢复力大小不同，恢复力具有可塑性。参数变量是决定恢复力大小的重要因素，其阈值空间是测度恢复力大小的直接指标;根据管理者的需求，恢复力有正负之分，调控恢复力的关键是在恢复力克服或强化过程中对参数变量及其阈值、状态-参数变量间关系进行调控。
(4)实现近零生态损害的资源开采、国土空间生态的系统修复，恢复力可以作为核心准则，未来需要加强研究不同采矿和本底自然条件下，土地生态系统恢复力的测度、调控和建设方法，并在与采矿活动和环境保护的具体工程中大力推进恢复力机制的技术应用和集成。
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