黄河流域下游煤矿采煤塌陷区耕地破碎化动态演变
——以山东济宁市为例

郭家新1,胡振琪1,2,袁冬竹1,梁宇生1,李鹏宇1,杨 坤1,浮耀坤1

(1.中国矿业大学(北京) 土地复垦与生态重建研究所,北京 100083; 2.中国矿业大学 环境与测绘学院,江苏 徐州 221116)

摘 要:黄河流域下游煤矿区多属于高潜水位矿区,煤炭开采引发地表塌陷,积水严重。同时存在耕地面积持续消退、生态失衡等问题,严重影响资源可持续利用和社会经济发展。在我国提出生态文明建设和粮食安全保障的重点时期,亟需揭示矿区耕地资源的动态演变规律和解决采煤塌陷区土地资源利用与保护问题。通过以黄河流域下游“煤-粮”复合区山东济宁市为研究对象,基于概率积分法预测2019—2030年采煤塌陷地扩张以及土地资源损毁情况,结合形态学空间格局分析(MSPA)选取1 pixel和2 pixel宽度阈值,通过斑块重要度指数(IdPC)分别提取不同阈值下研究区内集中连片且面积较大的耕地重要核心区,采用整体连通性指数(IIIC)定量分析2018—2030年耕地核心区因塌陷损毁导致的耕地破碎化动态演变过程。结果表明:① 济宁市2018—2030年间采煤塌陷区不断扩张,到2030年预测采煤塌陷区50 613.52 hm2,损毁土地中耕地面积32 603.65 hm2,且东滩煤矿损毁耕地最为严重;② MSPA分析中边缘宽度阈值设定将会导致斑块数量以及内部连接度显著变化,在1 pixel 阈值下表征塌陷导致的细小耕地破碎化作用明显;③ 未来10 a济宁市采煤塌陷造成耕地面积持续减少,耕地重要核心区域逐渐消退,煤矿区内耕地呈现破碎零散的分布状态,且小尺度的煤矿区耕地面积变化,导致周围大片耕地连接度降低;④ 不同资源赋存、生产利用状况不同,导致不同煤矿耕地破碎化特征明显差异。其中岱庄生建煤矿、北徐楼煤矿耕地平均IIIC值变化较大,分别下降0.65和0.64;高庄煤矿、横河煤矿、济宁二号煤矿、三河口煤矿和杨庄煤矿平均IIIC值分别下降0.58,0.55,0.55,0.51,0.51,表明未来10 a矿区内的耕地连接度大幅下降、破碎化程度加剧。综上所述,塌陷区耕地的减少在一定程度上降低了市域范围耕地连接度,因此在今后土地复垦工作中,各煤矿区需要强化耕地复垦的力度,从而减小对农业生产的负面影响。

关键词:黄河流域;采煤塌陷区;耕地破碎化;形态学;空间格局分析;济宁市

我国黄河流域下游煤矿区多为井工开采方式,因长期煤炭开采,上覆岩层发生移动和变形,受煤层采深和厚度的影响,采深越大煤层越厚,地表塌陷就越严重[1-2]。当岩层移动发展到地表以后,形成地表移动盆地,当地表下沉到潜水位以下时,引起地表常年积水,无法耕种。在移动盆地的外边缘区,表土受到拉伸变形,往往出现裂缝,破坏了土地的连续性以及地下含水层的结构,使地下水位下降,出现地表干旱现象,裂缝严重的区域还会造成房屋坍塌和倾斜[3]。在低潜水位地区,由于地表倾斜和拉伸变形引发土壤侵蚀,改变土壤持水和通气能力,影响有机物和矿物质的分解,破坏了微生物适宜的生活环境。而在高潜水位地区,地表塌陷引起地下潜水位相对上升,产生常年积水或季节性积水,造成水蒸发量增加,加速农田土壤盐渍化,而且大面积农田绝产,给当地农业生产造成巨大损失[4-5]。因此“要煤还是要粮”成为“煤-粮”复合区煤炭开采面临的首要问题[6-7]。随着我国政府对生态环境保护工作的重视和加强,采煤塌陷地治理成为当前生态环境领域研究的热点之一。济宁市矿区是我国黄河流域下游典型的高潜水位“煤-粮”复合区,地表下沉1.5 m左右塌陷区域内便可积水(其中南四湖附近下沉0.2~0.3 m即可积水),矿产资源开采所带来的负面生态效应逐渐显露,造成矿区耕地大量损毁,耕地结构受到前所未有变化[8-9]

耕地破碎化现象是指经过自然或人为因素干扰,耕地由单一均质和集中连片的整体向复杂、零散分布演变的动态过程[10]。耕地破碎化对农业生产的影响主要体现在2个方面,一方面耕地破碎化导致耕地利用率和农业机械化程度降低,在一定程度上造成了土地资源浪费及农业生产成本增加;另一方面,不利于农业的规模化经营,降低农民生产的积极性,阻碍现代农业的发展。但是我国作为人多地少的发展中国家,耕地破碎化现象长期存在,因此如何优化耕地空间格局,提高耕地利用率已成为亟待解决的问题之一。目前,国内外学者已经基于不同角度,不同方法对耕地破碎化进行了广泛的研究。国外学者的研究起步较早,多涵盖耕地破碎化的概念界定[11]、成因对策[12]、空间分布[13]以及农业生产[14]的内在关系等方面。而国内学者更多的侧重于耕地破碎化的内涵[15]、影响[16]和评价[17]等,研究尺度多集中于县域、乡镇等中小尺度,且多以定性分析和综合评价方法为主。但是基于景观空间格局角度分析采煤塌陷所导致的耕地破碎效应研究较少。笔者引入景观连接度来丰富耕地破碎化的含义,其表现为景观要素在空间分布上连接程度[18-20]。针对济宁市近年来因采煤塌陷引起的地面扰动,致使土地资源特别是耕地资源的空间格局变化为出发点,定量分析了济宁市2019—2030年采煤塌陷土地受损状况及耕地破碎化演变过程,为今后资源型城市建设、矿区土地复垦、耕地开发利用管理、基本农田划定及相关政策制定提供借鉴。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

济宁市位于山东省西南部(图1),地处黄淮海平原与鲁中南山地交接地带,介于北纬34.43°~35.95°,东经115.87°~117.60°,属暖温带季风气候,年平均降水量597~820 mm。地形以平原洼地为主,地势东高西低,南北长167 km,东西宽158 km,总面积1.11×106 hm2。2018年底,济宁市耕地面积701 430.33 hm2,林地18 201.06 hm2,草地51 555.78 hm2,水域135 339.62 hm2,建设用地194 364.39 hm2,未利用地8 434.53 hm2。济宁矿产资源丰富,且以煤炭资源为主,主要有兖州矿区、济宁矿区等,含煤面积4.83×105 hm2。经勘探预测储量260亿t,占山东省的50%,主要分布于兖州市、邹城市、微山县等地。

图1 研究区DEM影像及2018年土地利用现状
Fig.1 DEM image of the study area and land use status map in 2018

1.2 数据来源与处理

本研究主要采用Landsat8 OLI卫星数字产品解译的2018年7月济宁市多时相土地利用/覆盖遥感监测数据(数据来源:中国科学院资源环境科学数据中心)。基于ENVI监督分类以及CNLUCC数据分类体系进行地类提取,其中1级分类包括耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地等;2级分类包括旱地、水田、灌木林、草地覆盖度、城镇用地、农村居民点等。根据前期采集的各类重要斑块要素实测点以及高精度航拍数据对解译数据进行精度验证:耕地、城市及农村居民点精度不低于95%;草地、林地、水域精度不低于90%;未利用地精度不低于85%。并根据研究需要进行30 m和100 m分辨率的数据转换。另外,2019年采煤塌陷地现状数据由各矿业集团实测提供,最后通过矿区沉陷预计(MSPS 2007),ArcGIS 10.4,ArcGIS-Conefor,景观分析(Guidos Toolbox 2.9)软件完成基本图件的分析与制作。

1.3 研究方法

1.3.1 基于概率积分法的煤矿采煤沉陷预测分析

常用的沉陷预计方法有概率积分法。概率积分法是把岩体看作一种随机介质,岩层看作是由大量松散的颗粒体介质组成,由此来研究岩层与地表移动。按随机介质理论,单元开采引起的地表单元下沉盆地呈正态分布,且与概率密度的分布一致[21-22]。因此,整个开采引起的下沉剖面方程可以表示为概率密度函数的积分公式。地表单元下沉盆地的表达式为

(1)

其中,We(x)为单元点下沉值;r为主要影响半径,主要与单元采深和主要影响角有关;x为地表任意一点的横坐标值。通过上述表达式可以看出,在单元开采时,地表产生的下沉盆地,其函数形式与正态分布概率密度函数相同。

煤炭开采后上覆岩层移动不会立即波及地表,这一过程是渐进且相对缓慢的,当采煤工作完成一段时间后,地表移动经过开始阶段、活跃阶段、衰退阶段,最终形成稳定的状态。本研究在确定塌陷地稳沉情况时,综合考虑地表移动持续时间和后续开采影响范围,将已稳定且不再受后续开采影响的塌陷区划定为已稳沉采煤塌陷区(表1)。

表1 按终采时间确定的顶板垮落采空区场地稳定性等级
Table 1 Stability grade of goaf with sufficient roof caving determined by final mining time

稳定等级终采时间t/a软质覆岩硬质覆岩坚硬覆岩稳定1.0

矿区采煤塌陷地损毁程度反映了土地质量变化程度。依据采煤塌陷预计与地下潜水位的关系,将采煤塌陷程度划分为轻度塌陷(无积水,地表下沉值要小于丰水季的地下水埋深)、中度塌陷(季节性积水)和重度塌陷(常年积水,地表下沉值要大于枯水季的地下水埋深)3种类型。由于济宁市矿井分布较多,各区域地表潜水位不同,导致地面积水情况差异较大,因此将济宁市共划分了3个不同的标准(表2)。

表2 济宁市采煤塌陷损毁程度界定
Table 2 Definition of mining subsidence damage degree in Jining City

标准地表下陷值/m轻度塌陷中度塌陷重度塌陷标准10.3~1.01.0~3.0>3.0标准20.3~1.51.5~3.5>3.5标准30.1~0.80.8~3.5>3.5

根据济宁市各煤矿提供的采掘计划、矿产资源规划以及开采预测参数(角点坐标、煤层走向、煤层开采厚度、采深及煤层倾角、下沉系数、主要影响角正切、水平移动系数和影响传播角),基于概率积分法利用MSPS软件预测2025,2030年各阶段的采煤塌陷情况。

1.3.2 基于形态学空间格局(MSPA)的景观分析

MSPA分析方法基于图形学原理,运用开闭运算等数学方法对栅格图像进行识别、分割,并解译研究区景观要素,从而得出像元层面的精确景观结构。根据2018年济宁市土地利用/覆盖遥感监测数据,提取耕地作为MSPA分析的前景数据(赋值为2),林地、草地、水域、建设用地、其他未利用地作为背景数据(赋值为1)。基于Guidos Toolbox分析软件,得到互不相交的7种景观要素和背景要素,分别为核心区、岛状斑块、孔隙、边缘区、环道区、桥接区、支线和背景(图2)。(景观类型及颜色符号详情参见Guidos Toolbox手册)。

图2 MSPA景观要素类型及涵义示意
Fig.2 MSPA landscape elements type and meaning

在MSPA分析中,边缘宽度(Edge Width)阈值的设定会对整个研究区景观要素面积和内部结构产生较大影响[23]。边缘宽度的增加使核心区转换成桥接、边缘和环道(图3)。研究中考虑到不同阶段塌陷损毁耕地面积的差异,选取1 pixel和2 pixel边缘宽度对耕地斑块进行对比计算,分别对应30 m和100 m分辨率。

图3 不同边缘宽度下的MSPA类型变化
Fig.3 MSPA type changes under different edge widths

利用Guidos Toolbox 2.9以及ArcGIS-Conefor插件,选用斑块重要指数(IdPC)和整体连通性指数(Integral Index of Connectivity,IIIC)对研究区耕地斑块进行定量化研究。在此方法中,需要设定斑块连通距离阈值,当斑块间的距离大于阈值,斑块间无法进行连通性运算;当斑块间的距离小于或等于阈值,则可以进行连通运算[24]。基于文献分析[25-26]以及多组阈值测算和筛选,最终确定市域尺度下的斑块连通距离阈值设定为1 500 m,连通的概率设定为0.5;同时考虑到煤矿耕地分布范围较小,将煤矿尺度下的连通距离阈值设置为100 m,连通的概率设为0.5进行耕地连接度评价。

可能连接度指数(Probability of Connectivity,IPC):

(2)

其中,n为斑块总数;ai,aj为斑块i,j的面积;AL为景观总面积;为斑块i,j间扩散的最大概率。IPC的值在0~1,值越大表明斑块之间连通的可能性越大。

斑块重要指数(IdPC):

(3)

其中,IdPC为基于可能连接度指数(IPC)计算结果,用于反映所去除某要素的重要程度,可评价要素对整体景观连通性的重要程度,其值越大说明要素重要性越高;IPC.remove为在景观中斑块i去除后的计算结果。笔者将耕地斑块整体连通性按照自然断点法进行分级,将耕地核心区重要度分为5级:1级(0.5<IdPC),2级(0.3<IdPC≤0.5),3级(0.1<IdPC≤0.3),4级(0.01<IdPC≤0.1),5级(IdPC≤0.01)。

整体连通性指数(Integral Index of Connectivity,IIIC):

(4)

其中,IIIC为整体连通性指数,用来表征耕地破碎化程度;lijij的最短路径。0≤IIIC≤1,IIIC=0时,为各生境斑块之间没有连接;IIIC=1时,为整个景观都为生境斑块。IIIC值越高,耕地破碎程度越低,反之越小。与IdPC值分级不同,根据结果权重将耕地核心区整体连通性分为6级:1级(0.45<IIIC),2级(0.30<IIIC≤0.45),3级(0.15<IIIC≤0.30),4级(0.07<IIIC≤0.15),5级(0.01<IIIC≤0.07),6级(IIIC≤0.01)。

2 结果与分析

2.1 济宁市2019—2030年采煤塌陷预测及土地损毁分析

根据各矿业集团提供的2019年采煤塌陷地现状数据,结合采掘计划和矿产资源规划进行2025,2030年采煤塌陷预测(图4)。预测期内塌陷地仍然集中在济宁市辖区、兖州市、邹城市、微山县内,呈现由点向面扩散的趋势,其他县市塌陷地较分散,规模较小。2019年济宁市采煤塌陷现状面积41 100.11 hm2,其中已稳沉29 941.56 hm2。预测至2025年,济宁市将形成采煤塌陷地47 327.50 hm2,较2019年新增6 227.39 hm2,年均增加1 037.90 hm2;预测至2030年,济宁市塌陷面积50 613.52 hm2,较2019年新增9 513.41 hm2,年均增加864.86 hm2。整体来看,2019—2030年济宁市塌陷区面积持续增加,但从2025年以后,塌陷面积的增加幅度逐渐下降(表3)。

表3 济宁市2019—2030年采煤塌陷损毁预测
Table 3 Prediction of mining subsidence damage in Jining City from 2019 to 2030

项目塌陷总面积/hm2轻度塌陷面积/hm2占总面积比例/%中度塌陷面积/hm2占总面积比例/%重度塌陷面积/hm2占总面积比例/%已稳沉面积/hm22019年塌陷现状41 100.1130 656.1074.593 556.618.656 887.4016.7629 941.562025年塌陷预测47 327.5036 116.0076.314 483.509.476 728.0114.2237 910.702030年塌陷预测50 613.5239 397.1077.844 467.458.836 748.9813.3348 179.78

图4 2019—2030年采煤塌陷区分布
Fig.4 Distribution of coal mining subsidence area in 2019—2030

根据2018年济宁市土地利用现状数据,2019年采煤塌陷已损毁耕地25 317.45 hm2,占损毁总面积的62.00%;损毁建设用地5 571.68 hm2,占损毁总面积的13.56%(表4)。采煤塌陷给矿区人民生产、生活带来极大的影响,耕地大量减少,水域面积不断增加,甚至地表裂缝加剧,房屋倒塌。对区域工农业生产、生态环境以及社会安定产生了严重危害,制约了区域经济的可持续发展。根据土地损毁情况分析,塌陷区内绝大多数为耕地,而且损毁区域村庄稠密,今后耕地保护和村庄搬迁将是济宁市未来10 a间主要面临的两大问题。

表4 济宁市2019—2030年采煤塌陷损毁土地类型面积统计
Table 4 Statistics of land types damaged by coal mining subsidence in Jining City from 2019 to 2030

2018年土地利用类型2019年塌陷现状损毁面积/hm2损毁总计/hm22025年塌陷预测损毁面积/hm2损毁总计/hm22030年塌陷预测损毁面积/hm2损毁总计/hm2耕地旱地23 565.41水田1 752.0325 317.4527 474.092 571.7130 045.8029 672.062 931.5832 603.65林地灌木林6.196.1914.3114.3114.9214.92草地低覆盖度草地2.58高覆盖度草地565.08中覆盖度草地78.55646.202.58578.2682.29663.132.58610.3984.20697.16建设用地城镇用地753.99农村居民点4 362.42其他建设用地455.275 571.681 055.235 346.97469.686 871.881 260.105 804.73477.427 542.25未利用土地沙地43.86沼泽地1 063.371 107.2343.861 237.161 281.0243.861 260.321 304.18水域(2018年塌陷水域)—8 451.36 —8 451.36 —8 451.36损毁总面积41 100.1147 327.5050 613.52

注:2018年济宁市土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心;济宁市采煤塌陷基础数据来源于山东省能源局。

2.2 基于MSPA的耕地核心区识别及重要度、连接度分析

根据MSPA分析济宁市耕地核心区分布(图5,6)以及不同边缘宽度耕地MSPA类型计算结果(表5),阈值的大小不会造成斑块总面积的变化,但会改变斑块的内部结构,且不同的分辨率及边缘阈值的设定使得耕地核心区面积变化明显。2018年,1 pixel 阈值下的耕地核心区面积为639 504.29 hm2,而2 pixel阈值下的耕地核心区面积为346 906.02 hm2,边缘宽度的增加造成核心区面积急剧下降,更多的非核心区被识别,较大面积的耕地破碎为小面积的斑块,从而转化为边缘区、桥接区和环道区。此外,研究发现2019—2030年采煤塌陷对济宁市耕地核心区大面积斑块影响较小,对小面积斑块影响较大,尤其是2018年和2019年塌陷严重的市辖区中部、兖州东南部、邹城西北部等,受到采矿强烈影响且持续的耕地破坏,斑块呈辐射状且大面积的消退。

图5 2018—2030年边缘宽度30 m的耕地核心区MSPA类型分布
Fig.5 Distribution of MSPA types in the core area of cultivated land with different edge widths in 2018—2030

图6 2018—2030年边缘宽度100 m的耕地核心区MSPA类型分布
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类型面积统计
Table 5 Statistics of cultivated land MSPA types with different resolutions from 2018 to 2030

MSPA类型2018年面积/hm230 m×30 m100 m×100 m2019年面积/hm230 m×30 m100 m×100 m2025年面积/hm230 m×30 m100 m×100 m2030年面积/hm230 m×30 m100 m×100 m核心区639 504.29 346 906.02 613 976.07 328 537.18 609 335.83 324 478.06 606 804.08 322 820.17 岛状斑块15.753 781.1369.214 683.0986.135 000.1595.045 025.08孔隙37 210.5945 138.2135 025.7542 122.6734 884.4541 185.3834 652.8940 730.12边缘区21 941.55141 963.2623 911.29137 938.3124 101.37138 032.4224 223.14137 708.16环道区523.7144 125.32564.2142 339.29566.8242 200.33561.4241 769.27桥接区399.5192 699.43551.8891 515.62547.1191 415.21538.2091 655.31支线1 834.74 26 816.77 2 096.37 29 058.62 2 114.91 29 325.07 2 101.41 29 268.07 总计701 430.14 701 430.14 676 194.78 676 194.78 671 636.62 671 636.62 668 976.18 668 976.18

同时,塌陷区周围连片性耕地斑块也逐渐消退。1 pixel 阈值下2018年塌陷区周围耕地面积97 048.05 hm2,到2019年减少24 332.26 hm2,减少主要位于东滩煤矿、唐口煤矿、新驿煤矿、兴隆煤矿和岱庄煤矿塌陷区;预测2025,2030年耕地面积将减少28 685.01和30 999.63 hm2,其中2030年东滩煤矿耕地损毁最严重,面积将减少2 550.75 hm2。相比2 pixel 阈值下识别2018年塌陷周围耕地47 179.025 hm2,更加说明边缘阈值越大对于面积较小的耕地斑块识别度不高。

如图7所示,在1 pixel 阈值下的MSPA分析统计济宁市2018—2030年分别形成1 499,1 786,1 810和1 812个耕地核心斑块,其中2018—2019年间耕地斑块数量增加幅度最为明显,主要变化位于市辖区、兖州市和邹城市,并且耕地消退以及破碎现象由内向四周扩散,到2030年围绕塌陷区周围的耕地斑块逐渐消失且破碎现象更加明显;2 pixel阈值下识别的耕地核心区斑块面积大量减少,斑块数分别为1 362,1 382,1 384和1 387个;同时,煤矿内耕地核心区在1 pixel阈值下斑块数量变化也较为突出,表明斑块数量随着边缘宽度的增加而减少,此时存在更多独立的耕地斑块以及内部结构也发生改变,斑块破碎加剧,连通性下降。如果从济宁市耕地布局的整体层次性考虑,2 pixel阈值的设定能有效发现耕地分布较薄弱的区域和关键斑块,也能为今后降低耕地破碎化现象提供基础思路。研究中发现岛状斑块数量持续增加,表明耕地破碎度逐渐变大。单从耕地斑块数量统计情况来看,济宁市因采煤塌陷导致耕地的破碎程度不断增加,而且在1 pixel 阈值下的MSPA分析更能较好的反映研究区耕地破碎化状况。

图7 2018—2030年不同边缘宽度的耕地核心斑块数量变化
Fig.7 Changes in the number of cultivated land core patches with different edge widths in 2018—2030

斑块重要指数(IdPC)能表征济宁市重要耕地分布情况,且不同边缘阈值对斑块重要指数变化影响较大。根据式(2),(3)进行2018—2030年耕地核心区斑块的重要度计算,随着阈值的增加IdPC指数明显下降(图8,9)。

图8 2018—2030年边缘宽度30 m的耕地核心区重要度分布
Fig.8 Importance distribution of cultivated land core areas with different edge width in 2018—2030

图9 2018—2030年边缘宽度100 m的耕地核心区重要度分布
Fig.9 Importance distribution of cultivated land core areas with different edge width in 2018—2030

1 pixel阈值下的耕地核心区密集度较大,IdPC值较高区域主要分布在汶上县、市辖区北部、兖州市、曲阜市和泗水县北部,南部微山县耕地核心区较为分散且IdPC值相对较低。受塌陷影响使耕地IdPC值变化最大的分布于邹城市和曲阜市,随着塌陷面积的不断增加导致耕地重要区域逐渐退化。边缘阈值为1 pixel时,斑块的重要值表现较为突出;当边缘阈值为2 pixel时,巨型斑块的重要性比较明显,而过小的耕地斑块重要性体现的较困难。因此阈值越小对于反映细小斑块的重要效果较好。另外,塌陷对于大型斑块的重要度没有明显变化,但是有个别中型斑块的重要性降低。离塌陷区域越远,耕地重要度影响越小。根据1 pixel计算,在未来的10 a,耕地一级核心区面积将减少15 772 hm2(图10)。

图10 2018—2030年不同边缘宽度的耕地核心区重要等级统计
Fig.10 Grading statistics of the core area of cultivated land with different edge widths in 2018—2030

通过不同边缘宽度对比中发现,阈值越大导致过小的耕地核心斑块消失。为能够更好地识别因采煤塌陷损毁过小的耕地图斑,采用1 pixel进行耕地连接度的评价最为合适。根据式(4)选取IIIC指数进行连接度等级划分。如图11所示,塌陷严重的兖州市、曲阜市和邹城市交界处,2018年耕地斑块处于3级连接区,在2019年下降为4级;邹城市西部耕地斑块在1 a间由3级连接区下降为5级连接区。由于耕地大面积损毁,斑块之间形成连接的断面,破碎度持续增大。

续 表

煤矿2018年平均IIIC值耕地面积/hm22019年平均IIIC值耕地面积/hm22025年平均IIIC值耕地面积/hm22030年平均IIIC值耕地面积/hm22018—2030年平均IIIC值变化东滩煤矿0.793 841.130.622 214.950.601 762.320.571 290.38-0.22岱庄煤矿0.983 607.010.762 296.830.732 296.110.732 296.11-0.25济宁三号煤矿0.971 814.870.761 304.290.741 185.760.721 130.97-0.25运河煤矿0.99928.410.72499.190.72499.190.72499.19-0.27兴隆煤矿0.991 870.720.72544.000.70487.390.68440.14-0.31唐阳煤矿0.881 539.160.72886.170.66659.480.57541.04-0.31柴里煤矿0.50404.000.30111.790.2165.710.1851.83-0.32杨村煤矿0.991 505.720.68659.680.65648.390.65648.39-0.34金源煤矿0.99665.650.58666.060.58666.060.58666.06-0.41王晁煤矿0.99326.000.85189.170.72118.610.5799.74-0.42级索煤矿0.9768.080.6259.000.5032.310.5032.28-0.47单家村煤矿0.92382.810.46141.680.44112.560.44112.56-0.48古城煤矿0.961 065.810.47479.440.47464.750.47464.75-0.49三河口煤矿0.99313.550.64120.590.5692.790.4878.62-0.51杨庄煤矿0.99704.100.48375.650.48375.650.48375.65-0.51横河煤矿0.99440.830.47234.640.46234.640.44234.64-0.55济宁二号煤矿0.931 890.930.68983.820.38755.820.38622.97-0.55高庄煤业0.901 011.530.34836.840.32781.490.32740.11-0.58北徐楼煤矿0.9947.150.9942.210.3510.420.3510.42-0.64岱庄生建煤矿0.86482.870.2338.690.2334.430.2125.00-0.65

图11 2018—2030年耕地核心区连接度变化分布(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统计了济宁市2018—2030年不同耕地连接度的面积大小。到2030年,1级连接区面积和2级连接区减少15 772.00 hm2和3 290.00 hm2,减少的面积位于曲阜市和邹城市塌陷区,且更多向3级和5级连接区转化,分别增加20 877.60 hm2和35 217.21 hm2;4级连接区面积减少的面积最大为114 087.39 hm2,同时5级和6级连接区面积增加表明济宁市耕地整体连通性大幅下降。整体而言,2018—2030年,济宁市因采煤塌陷致使耕地连接等级逐年下降,耕地的物质迁移困难加剧。

表6 2018—2030年耕地核心区连接度分级面积统计
Table 6 Statistics of the graded area of connectivity of the core area of cultivated land in 2018—2030

IIIC分级面积/hm22018年2019年2025年2030年1级(0.45

鉴于济宁市各煤矿的耕地分布以及面积差异,且1 500 m连通阈值不能很好的表征煤矿区的耕地变化,根据济宁市61个煤矿边界范围,通过MSPA分析各煤矿区耕地连接度。相比整个市域的耕地面积,煤矿区所占的耕地比例较小,因此研究单个煤矿耕地破碎度时,调整距离阈值为100 m,连通概率设为0.5分别进行局部区域计算。根据自然断点法和结果权重将其分为10个等级。如图12所示,随着塌陷面积的不断增加(表7),各煤矿耕地IIIC指数变化明显。

表7 2018—2030年各煤矿耕地连接度变化及面积统计
Table 7 Changes of cultivated land connectivity and area statistics of coal mines in 2018—2030

煤矿2018年平均IIIC值耕地面积/hm22019年平均IIIC值耕地面积/hm22025年平均IIIC值耕地面积/hm22030年平均IIIC值耕地面积/hm22018—2030年平均IIIC值变化宏阳煤矿0.922 719.960.922 719.680.922 719.680.922 719.680双合煤矿0.87161.470.87161.470.87161.470.87161.470昭阳煤矿0.7999.320.7999.320.7999.320.7999.320徐庄煤矿0.99732.790.98731.690.98731.690.98731.69-0.01彭庄煤矿0.98715.660.98714.360.97714.360.97714.36-0.01义能煤矿0.992 464.280.982 412.820.972 381.830.972 369.25-0.02杨营煤矿0.962 916.960.942 891.850.942 891.850.942 891.85-0.02里彦煤矿0.941 327.360.90870.810.90866.670.90866.67-0.04太平煤矿0.921 473.680.881 214.830.881 214.830.881 214.83-0.04鲁西煤矿0.924 510.940.884 244.270.874 048.250.873 885.53-0.05星村煤矿0.892 312.550.862 212.860.862 212.860.842 192.85-0.05许厂煤矿0.993 101.220.932 044.560.932 044.560.932 044.56-0.06红旗煤矿0.951 274.700.881 161.750.881 161.750.881 161.75-0.07花园煤矿0.72633.330.65632.090.65632.090.65632.09-0.07安居煤矿0.994 842.030.914 701.820.914 701.820.914 701.82-0.08新河煤矿0.84545.390.82401.050.76272.360.76272.36-0.08鹿洼煤矿0.891 155.850.861 018.150.84831.720.80752.26-0.09梁宝寺煤矿0.926 842.350.886 015.580.835 956.000.835 956.00-0.09付村煤业0.40821.550.37540.820.32486.640.30420.92-0.10崔庄煤矿0.34154.620.2478.580.2478.580.2478.45-0.10滨湖煤矿0.95477.570.95399.820.87283.380.83200.67-0.12田陈煤矿0.89441.460.77275.740.77275.740.77275.74-0.12义桥煤矿0.991 440.720.86992.180.86977.180.86977.13-0.13阳城煤矿0.973 140.370.912 708.650.882 299.330.842 082.13-0.13宵云煤矿0.991 605.150.871 484.350.851 378.960.851 378.96-0.14新驿煤矿0.994 878.690.924 146.030.873 671.730.853 327.49-0.14唐口煤矿0.924 786.870.833 291.440.782 787.200.782 787.20-0.14蔡园煤矿0.96234.830.91164.580.86164.580.81164.58-0.15欢城煤矿0.87523.970.72342.640.72274.680.72274.68-0.15葛亭煤矿0.881 222.510.83739.620.72739.620.72739.62-0.16北宿煤矿0.66809.870.50218.800.50218.800.50218.80-0.16南屯煤矿0.991 712.000.81719.460.81696.350.81696.17-0.18蒋庄煤矿0.981 182.250.86518.580.81391.980.80348.07-0.18唐村煤矿0.96753.180.78352.960.78352.960.78352.96-0.18何岗煤矿0.781 185.500.62797.520.60726.280.60606.70-0.18王楼煤矿0.994 059.910.823 169.040.802 750.600.802 750.60-0.19新安煤业0.99532.860.82486.960.80482.030.80481.76-0.19金桥煤矿0.831 834.040.761 604.640.651 604.640.641 604.64-0.19田庄煤矿0.992 099.210.831 378.530.791 282.400.791 282.40-0.20落陵煤矿0.91691.480.76390.120.72390.120.71390.12-0.20鲍店煤矿0.501 118.150.38410.880.31330.610.28252.87-0.22

图12 2018—2030年各煤矿耕地连接度分类(30 m×30 m)
Fig.12 Classification map of cultivated land connectivity of various coal mines in 2018—2030(30 m×30 m)

3 讨 论

边缘阈值的选择需要考虑多方面的因素,同时还必须考虑景观连通性的可执行性和满足不同层次的目的需求。在1 pixel 和2 pixel阈值下的景观分析中发现斑块数量随着边缘宽度的增加而减少,斑块之间连接的内部结构也发生改变,独立耕地斑块的出现使得斑块破碎加剧,连通性下降。如果从济宁市和各煤矿区耕地布局的整体层次性考虑,2 pixel阈值的设定能有效发现耕地分布较薄弱的区域和关键斑块。如果要突出耕地要素更细小的破碎现象,需要更低的边缘阈值,为今后降低耕地破碎化现象提供基础思路。

斑块重要指数(IdPC)和整体连通性指数(IIIC)进行定量化分析时,边缘阈值的选择与城市耕地斑块现状、以及塌陷区周围耕地分布密切相关,在调整耕地布局的初期阶段,采用较大的距离阈值比较容易发现耕地连通性的薄弱区域;而在煤矿区耕地面积较少,需适当减小距离阈值来反映不同煤矿区景观要素或不同时期耕地斑块的连接度。因此,适宜距离阈值可作为城市耕地以及采煤塌陷区域耕地连接度的一个评价指标。

煤炭开采活动损坏了原生地貌[27-28]和地表植被[29],造成耕地消退、房屋倒塌,农民生活困难。在矿区采煤塌陷逐渐扩张情况下,通过建立有效的耕地复垦机制、结合先进的复垦技术来增加耕地连接度是当前最有效的解决办法。因此需要在现存的复垦法规基础上,总结经验教训,尽快完善和出台科学的土地复垦法律,完善复垦机制,强化政府部门监督管理权力,鼓励矿业集团以及社会力量参与复垦工作,更能够缓解“政-企-民”之间的矛盾,稳定社会秩序。另外,要正确处理好生态发展与经济发展的关系[30-31]。只有在生态优先的前提下,才能保证“失衡生态—经济发展”的协同推进。目前我国人多地少的现状更加强调农业用地的复垦和补充,但是由于技术受限而导致耕地复垦的成本较高、复垦周期长。因此需要结合现代农业发展理念,充分利用塌陷积水的特征,实现“农业-渔业-畜牧业”的现代生态农业,促进采煤塌陷地区经济的转型。另外还要加强对采煤工艺的革新、复垦技术的研发以及资金支持来约束采煤塌陷对土地的进一步损害。

采煤塌陷作为中国煤炭型城市建设、农业生产中存在的突出问题,其导致的耕地破碎化研究已成为当前国土整治与修复、耕地保护与管理、农业生产等领域关注的热点。而在耕地资源尚不集聚、煤炭扰动频繁的双重压力下,宏观尺度下的耕地资源破碎化是导致微观破碎化的基础。根据济宁市矿业集团村庄搬迁安置规划,到2020年底,搬迁压煤村庄60个,所占山东省搬迁比例的40.82%。土地复垦是一项长期而复杂的工作[32]。国内学者已经在采煤塌陷充填复垦[33-35]、“边采边复”技术[36-38]研究不断突破。但是在当前采煤扰动导致耕地损毁进行土地复垦工作仍然存在技术受限、复垦成本增加等问题,需在优先解决土地复垦政策困境的基础上,为破解微观耕地破碎障碍提供科学的支撑。

4 结 论

(1)未来10 a济宁市煤炭资源开采量持续增长,塌陷区域不断扩张。到2025年预测塌陷区面积47 327.50 hm2,到2030年预测塌陷区面积50 613.52 hm2。在未来10 a预测耕地面积将损毁32 603.65 hm2,建设用地损毁7 542.25 hm2。各煤矿区中东滩煤矿损毁耕地最严重为2 550.75 hm2

(2)边缘宽度阈值设定将会导致斑块数量以及内部连接度显著变化。通过选取1 pixel和2 pixel边缘宽度的计算对比发现:在1 pixel 阈值下的MSPA分析2018—2030年分别形成1 499,1 786,1 810和1 812个耕地斑块,对于表征塌陷导致的耕地破碎化作用明显;2 pixel阈值下分析耕地核心斑块数量变化差异较小。

(3)根据济宁范围内耕地核心区IdPC指数、IIIC指数及面积统计,在2018—2030年耕地重要核心区主要分布于市域北部和中部,而且塌陷对大面积耕地斑块IdPC值影响较小,对塌陷周围的中小型耕地斑块影响较大;济宁市各煤矿内耕地呈现破碎零散的分布状态,且小尺度的煤矿区耕地面积变化,能够诱导周围大片区域耕地重要区域持续消退,相互作用降低,连接度下降。

(4)不同的煤矿区资源赋存、生产利用状况不同,导致不同矿区耕地破碎化特征明显差异。其中岱庄生建煤矿、北徐楼煤矿平均IIIC值预测在未来10 a间连接度逐渐下降,分别减少0.65和0.64,破碎化加剧;另外高庄煤矿、横河煤矿、济宁二号煤矿、三河口煤矿和杨庄煤矿平均IIIC值也出现较大程度的下降,减少分别为0.58,0.55,0.55,0.51和0.51。因此在未来10 a,各煤矿区需要有针对性的进行耕地复垦从而减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础上,完善了传统耕地破碎度评价体系,丰富了破碎化的概念内涵,拓展了耕地破碎化的研究尺度,为新时期国土整治与生态修复、塌陷地复垦规划、基本农田保护规划,推进农业现代化建设、保障粮食安全提供有益借鉴。但受数据资料收集限制,本文重点探讨了市域和煤矿尺度下因采煤塌陷引起的耕地破碎化动态演变,而其他导致耕地破碎的原因并未讨论。因此,在耕地破碎化的认知与类型分区的基础上,仍需深入解析。

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Dynamic evolution of cultivated land fragmentation in coal mining subsidence area of the Lower Yellow River Basin:A case study of Jining city, Shandong Province

GUO Jiaxin1 ,HU Zhenqi1,2,YUAN Dongzhu1,LIANG Yusheng1 ,LI Pengyu1,YANG Kun1,FU Yaokun1

(1.Institute of Land Reclamation and Ecological Restoration,China University of Mining and Technology (Beijing),Beijing 100083,China; 2.School of Environment Science and Spatial Information,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China)

Abstract:The coal mining areas in the Lower Yellow River Basin are mostly high water table mining areas.Coal mining leads to surface subsidence and serious water accumulation.At the same time,there are problems such as the continuous decline of a cultivated land area and ecological imbalance,which seriously affect the sustainable utilization of resources,and social and economic construction.In the key period of ecological protection and food security,it is urgent to reveal the dynamic change law of cultivated land resources and solve the problem of land resources utilization and protection in coal mining subsidence areas.In this study,Jining mining area in the “coal grain” composite area in the Lower Yellow River Basin is taken as the research object.Based on the probability integral method,the subsidence land expansion and land resource damage in Jining mining area from 2019 to 2030 are predicted.Combined with the Morphological Spatial Pattern Analysis (MSPA),1 pixel and 2 pixel width thresholds were selected,the patch importance index (IdPC) was used to extract the large and concentrated core areas of cultivated land in the study area under different thresholds.Finally,the dynamic evolutionary process of cultivated land fragmentation caused by collapse damage in the core area of cultivated land from 2018 to 2030 was quantitatively analyzed by the integral index of connectivity (IIIC).The results show that:① the coal mining subsidence area in Jining City will continue to expand from 2018 to 2030.By 2030,the coal mining subsidence area is predicted to be 50 613.52 hm2,and the cultivated land area of damaged land is 32 603.65 hm2,and Dongtan coal mine is the most seriously damaged cultivated land.② In MSPA analysis,the threshold setting of edge width will lead to significant changes in the number of patches and internal connectivity,and the fragmentation of small cultivated land caused by collapse is obvious at 1 pixel threshold.③ In the next 10 years,the coal mining sub-sidence in Jining city will cause the continuous decrease of cultivated land area,and the important core area of cultivated land will gradually fade away.The cultivated land in the mining area will be fragmented and scattered,and the small-scale change of cultivated land area in the coal mining area will lead to the decrease of cultivated land connectivity in large areas around.④ Different coal mining areas have different resource occurrence,production and utilization status,which leads to obvious differences in the fragmentation characteristics of cultivated land in different coal mines.The average IIIC value of cultivated land in Daizhuang Shengjian coal mine and Beixulou coal mine decreases by 0.65 and 0.64 respectively.The average IIIC value of Gaozhuang coal mine,Henghe coal mine,Jining No.2 coal mine,Sanhekou coal mine and Yangzhuang coal mine decreases by 0.58,0.55,0.55,0.51 and 0.51 respectively,which indicate that the cultivated land connectivity in the mining area decreases significantly and the degree of fragmentation increases in the next 10 years.In general,the reduction of cultivated land in the subsidence areas has reduced the connectivity of cultivated land in the city to a certain extent.Therefore,in the future land reclamation work,the coal mining areas need to strengthen the intensity of cultivated land reclamation to reduce the negative impact on agricultural production.

Key words:Yellow River Basin;coal mining subsidence area;cultivated land fragmentation;morphology;spatial pattern analysis;Jining city

中图分类号:TD88

文献标志码:A

文章编号:0253-9993(2021)09-3039-17

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收稿日期:2020-05-20

修回日期:2020-08-27

责任编辑:钱小静

DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2020.0872

基金项目:国家自然科学基金资助项目(41771542);中国工程院学部咨询课题资助项目(2018-XY-19)

作者简介:郭家新(1992—),男,河南温县人,博士研究生。E-mail:guojx199211@163.com

通讯作者:胡振琪(1963—),男,安徽五河人,教授,博士。E-mail:huzq1963@163.com

引用格式:郭家新,胡振琪,袁冬竹,等.黄河流域下游煤矿采煤塌陷区耕地破碎化动态演变——以山东济宁市为例[J].煤炭学报,2021,46(9):3039-3055.

GUO Jiaxin,HU Zhenqi,YUAN Dongzhu,et al.Dynamic evolution of cultivated land fragmentation in coal mining subsidence area of the Lower Yellow River Basin:A case study of Jining city,Shandong Province[J].Journal of China Coal Society,2021,46(9):3039-3055.