楊光華 胡振琪 楊耀淇

(中國礦業(yè)大學(北京)土地復墾與生態(tài)重建研究所)

煤炭資源是我國的主體能源，在一次能源結(jié)構(gòu)中占70%左右，在未來相當長時期內(nèi)，煤炭作為主體能源的地位不會改變［1］。為保障我國的能源安全，煤炭開采不可避免。“十分珍惜和合理利用每寸土地，切實保護耕地”是我國的基本國策，為保護耕地、保障糧食安全，我國更是執(zhí)行了世界上最為嚴格的耕地保護制度，要求堅守1.2億hm2耕地保護紅線不突破。我國煤糧復合面積大，據(jù)測算，煤炭資源與耕地資源復合區(qū)域面積占我國耕地總面積的40%以上，煤炭保有資源量與耕地資源的復合區(qū)域超過了我國耕地面積的10%［2］。近20 a煤炭開采累計破壞耕地69.15萬hm2，且每年仍以4萬hm2的速度遞增，而復墾率僅為12%［3-4］。在高潛水位煤糧復合區(qū)，采煤塌陷形成的常年積水或季節(jié)性積水，常造成耕地大幅度減產(chǎn)甚至絕產(chǎn)［5］，且常年積水后的耕地復墾開發(fā)難度極大，多用于發(fā)展?jié)O業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)，從而導致煤炭資源地區(qū)耕地面積大量減少，耕地保護壓力增大［6］。

快速準確地獲取塌陷積水耕地的分布信息是高潛水位煤糧復合區(qū)環(huán)境綜合治理和塌陷地復墾工作的前提［7］。常規(guī)的塌陷積水實地測量法工作量大、成本高、時效性低，難以經(jīng)常組織和快速獲取大面積的宏觀信息［8］，而遙感技術(shù)具有快速、準確、宏觀性強、成本低等特點，在塌陷積水區(qū)監(jiān)測與識別方面具有明顯的優(yōu)越性［9-10］。目前已有許多學者利用遙感技術(shù)對采煤塌陷地和塌陷積水區(qū)開展了相關(guān)監(jiān)測和研究，取得了大量的研究成果。彭蘇萍等［7］利用多時相TM圖像，提取淮南礦區(qū)積水塌陷面積擴展變化信息，為礦區(qū)積水塌陷區(qū)的監(jiān)測治理和綜合利用提供依據(jù);杜培軍等［11］利用Landsat 5 TM多光譜圖像開展了GIS技術(shù)支持下的采礦塌陷地提取和識別技術(shù);陳龍乾等［12］基于1987、1994和2002年三期TM遙感圖像，編制了徐州礦區(qū)3個不同時段的土地利用結(jié)構(gòu)變化圖，提取并分析了土地利用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移變化的矩陣信息和土地利用結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化;楊圣軍等［13］采用Quickbird遙感圖像作為基礎(chǔ)資料，通過目視判讀與計算機自動分類相結(jié)合的方法快速提取龍口礦區(qū)地面塌陷現(xiàn)狀，為礦區(qū)環(huán)境綜合治理提供了可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);李登秋等［14］以ENVISATASAR和TM影像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，利用主成分分析、波段運算、密度分割等方法對水體、塌陷區(qū)深淺、非積水區(qū)、塌陷區(qū)不規(guī)則邊緣、植被覆蓋情況進行信息提取，取得了非常好的提取效果;劉歡等［15］利用IKONOS高分辨率衛(wèi)星影像，在快速、準確地識別紅會煤礦區(qū)的塌陷群及其細節(jié)特征方面取得了良好的效果;李曉霞等［16］以安徽省淮南礦業(yè)集團潘三礦區(qū)為實驗區(qū)，用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽υ摰貐^(qū)SPOT5影像進行了塌陷地信息提取實驗，有效地從高分辨率遙感影像中自動提取了塌陷地相關(guān)信息;王欽軍等［17］利用GeoEye高分辨率遙感圖像為數(shù)據(jù)源，對融合圖像進行邊緣增強和假彩色合成，圈定地面塌陷的邊界并提取其相關(guān)參數(shù)，該方法可以有效地提高面積提取的精度;李亞平等［10］利用1988—2002年6個時相的遙感影像對開灤煤礦的積水動態(tài)發(fā)展變化規(guī)律進行了研究;馬誠超等［5］采用RS和GIS相結(jié)合的方法，對徐州賈汪礦區(qū)1987—2007年煤炭開采過程中形成的塌陷積水區(qū)的數(shù)量變化、形態(tài)特征變化以及破碎度變化特征及其成因進行了研究，研究結(jié)論表明采用遙感信息獲取和地理信息系統(tǒng)建庫的方法是動態(tài)監(jiān)測礦區(qū)環(huán)境的一種有效手段;范忻等［8］基于2010年TM影像，以淮南礦區(qū)潘三煤礦為研究對象，提出了基于改進的P－WSVM方法的礦區(qū)積水塌陷地信息提取方法，取得了良好的效果。已有研究表明，低分辨率的遙感數(shù)據(jù)僅適用于大規(guī)模的塌陷地，對規(guī)模小或地形比較復雜的塌陷地則無能為力，而高分辨率遙感數(shù)據(jù)具有豐富的幾何結(jié)構(gòu)特征和紋理信息，能夠在較小的空間尺度上表征細節(jié)變化，能大大提高塌陷地及積水區(qū)信息提取的速度和精度，且隨著高分辨率遙感影像價格的下降，使得利用高分辨率遙感影像進行采煤塌陷地及積水區(qū)的實時動態(tài)監(jiān)測成為必然的研究趨勢。

濟寧市采煤塌陷地塌陷深度大、積水嚴重、復墾難度大，在全國都具有典型性和代表性。因此，本研究以濟寧市為研究對象，基于GIS技術(shù)并利用2009年高分辨率遙感影像，在土地利用現(xiàn)狀圖、礦井分布圖、行政區(qū)劃圖和采煤塌陷地調(diào)查統(tǒng)計資料等相關(guān)數(shù)據(jù)資料的支持下，對該市煤炭開采以來至2009年采煤塌陷導致的積水耕地進行快速提取，為地方政府加強塌陷積水耕地的實時準確監(jiān)測及制定科學治理方案提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

濟寧市位于魯西南腹地，地處黃淮海平原與魯中南山地交接地帶，地理坐標介于北緯34°26'～35°57'，東經(jīng)115°52'～117°36'，南北長16 km，東西寬158 km?，F(xiàn)轄市中、任城2區(qū)，兗州、曲阜、鄒城3個縣級市以及泗水、微山、魚臺、金鄉(xiāng)、嘉祥、汶上、梁山7個縣，153個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)。全市土地總面積10 684.9 km2，2009年總?cè)丝跒?43.03萬人。濟寧市所處的泗河沖積平原土壤肥沃，土地面積占全國的0.11%，耕地面積卻占全國耕地面積的0.43%，因而該市是全國和山東省重要的商品糧、棉、油生產(chǎn)基地。

濟寧市煤炭儲量豐富，境內(nèi)含煤面積3 920 km2，占全市土地總面積的36.7%。累計查明煤炭資源儲量126.88億t，預測遠景資源儲量110億t，2009年底保有資源儲量116億t，占全省保有煤炭資源儲量的51.3%，是全國重點規(guī)劃和建設(shè)的14個煤炭生產(chǎn)基地之一。濟寧市煤炭開采始于20世紀50年代，到20世紀70年代進入了大規(guī)模開采時期，20世紀90年代中期煤炭資源開發(fā)進入了迅速發(fā)展期，土地塌陷逐漸成為嚴重的問題。截止到2009年底，境內(nèi)已有兗州、淄博、棗莊、臨沂、肥城、濟寧等礦業(yè)集團及省屬監(jiān)獄和地方煤礦等10多個大型采煤企業(yè)，生產(chǎn)礦井46對，在建礦井9對，閉坑礦井2對，境外礦井9對，年生產(chǎn)能力達8 400萬t，2009年生產(chǎn)原煤8 115.0萬t，比上年增長2.7%。

濟寧煤田地處平原，煤炭資源的主要分布區(qū)域除南四湖水域外都是濟寧的主要糧、棉、油產(chǎn)區(qū);由于煤層厚、埋藏深，土地塌陷積水較其他礦區(qū)更為嚴重。根據(jù)濟寧市多年統(tǒng)計數(shù)據(jù)知:平均每采1萬t煤，造成0.27 hm2塌陷地，而且基本上都是優(yōu)質(zhì)良田［18］。至2007年底濟寧市已累計塌陷土地1.9萬hm2，并以每年0.13～0.2萬hm2的速度遞增(其中常年積水區(qū)約占塌陷地總面積的33.50%)，預計2020年達到4.3萬hm2，到最終塌陷期達到26.7萬hm2，屆時，塌陷地面積占全市國土面積的25%，占耕地面積的50%［19］。采煤塌陷常年積水在濟寧市表現(xiàn)較為突出，在全國具有典型性和代表性，特別是常年積水區(qū)處于糧食高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)平原區(qū)，對當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴重破壞。

2 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

2.1 資料獲取

(1)遙感數(shù)據(jù):來源于濟寧市國土資源局，包括濟寧市中區(qū)、任城區(qū)、曲阜市、兗州市、鄒城市、微山縣、魚臺縣、金鄉(xiāng)縣、嘉祥縣、汶上縣、泗水縣、梁山縣2區(qū)3市7縣共計12幅遙感影像，IMG格式，獲取時間為2009年8月，其中市中區(qū)、任城區(qū)影像空間分辨率為1 m，其余3市7縣遙感影像空間分辨率為2.5 m。

(2)土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù):來源于濟寧市國土資源局，比例尺為1∶5萬，時間為2009年。

(3)輔助資料:濟寧市各煤礦開采計劃及規(guī)劃圖、至2009年底采煤塌陷地統(tǒng)計數(shù)據(jù)由各礦井提供資料，并進行核實;采煤塌陷地治理資料來源于濟寧市國土資源局，濟寧市行政區(qū)劃、自然地理、社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù)資料來源于濟寧市政府和市直各部門。

2.2 圖像處理

研究中收集的濟寧市12幅遙感影像，是濟寧市第二次全國土地調(diào)查的工作底圖，濟寧市國土資源局已對各區(qū)(縣)原始航天航空遙感圖像資料進行了預處理，包括正射校正、圖像融合、圖像增強和圖像灰度(色彩)歸一化處理。本研究利用ERDAS IMAGINE軟件Mosaic Images工具對12幅遙感影像進行鑲嵌處理，重采樣生成濟寧市遙感影像1幅，空間分辨率為2.5 m。由于原始影像來源于不同的傳感器，鑲嵌后的圖像存在黑白圖像和真彩色圖像并存的現(xiàn)象。

2.3 塌陷積水耕地信息提取

2.3.1 塌陷積水區(qū)識別

在野外實地考察的基礎(chǔ)上，結(jié)合塌陷地實地調(diào)查匯總和復墾治理統(tǒng)計匯總的資料，以人機交互式解譯分析為主要信息提取方法，對濟寧市采煤塌陷積水區(qū)進行識別和提取。濟寧市采煤塌陷積水區(qū)主要由2部分組成:一是對采煤塌陷地進行復墾治理后仍為水面的塌陷積水區(qū)，現(xiàn)狀利用模式多為漁業(yè)模式、漁業(yè)+養(yǎng)殖業(yè)模式或旅游模式，二是未進行復墾治理的塌陷積水區(qū)。首先將煤礦地下采區(qū)的資料進行坐標配準和坐標系轉(zhuǎn)換，使各礦區(qū)與遙感影像資料處于同一坐標系下。在ArcGIS軟件平臺支持下，以各礦區(qū)范圍作為參考，可大致圈定塌陷積水區(qū)的分布范圍;在此范圍內(nèi)，結(jié)合各礦井已有調(diào)查匯總資料和塌陷積水區(qū)的復墾治理情況，以遙感影像信息為基礎(chǔ)，通過對影像色調(diào)、色彩、紋理、形狀、圖型［20-21］等不同解譯標志的分析，綜合確定塌陷積水區(qū)的遙感解譯標志;以解譯標志為基礎(chǔ)，對濟寧市采煤塌陷積水區(qū)進行識別。一般來說，水體在遙感影像上的色調(diào)表現(xiàn)為黑色或灰黑色的橢圓形斑塊特征，復墾治理后的塌陷積水區(qū)在遙感影像上表現(xiàn)為形狀和圖型較為規(guī)則、邊緣輪廓線光滑且與周圍顏色截然不同等特征，未進行復墾治理的塌陷積水區(qū)在遙感影像上表現(xiàn)為形狀和圖型不規(guī)則、邊緣輪廓線粗糙不平、周圍綠色明顯等特征(見表1)。

表1 濟寧市塌陷積水區(qū)遙感解譯標志

2.3.2 塌陷積水耕地提取

在ArcGIS軟件平臺上，將從遙感影像上提取的塌陷積水分布圖與從土地利用現(xiàn)狀圖中提取的耕地分布圖和水體分布圖相疊加，綜合判定塌陷積水耕地的分布范圍。對塌陷積水區(qū)與耕地的重疊區(qū)域可直接判定為塌陷積水耕地;對塌陷積水區(qū)與水體重疊、相交、包含的情況，要剔除由非耕地塌陷形成水體的影響，需要結(jié)合采煤塌陷地復墾治理情況，并進行野外實地考察和農(nóng)戶訪談，對與塌陷積水區(qū)重疊、相交、包含的水體進行逐個排查，摸清其成因(一是天然水體受塌陷影響;二是耕地受塌陷影響形成水體)，經(jīng)綜合分析后判定塌陷積水區(qū)是否由耕地塌陷形成。對初步判讀的塌陷積水耕地還需再次進行野外驗證及實地勘探詳查，對塌陷積水信息提取的可靠性和精確度進行分析，并將最終提取的塌陷積水耕地空間分布和實際面積與國土資源管理部門調(diào)查匯總的塌陷積水空間分布和實際面積進行比較分析，核查匯總精確的塌陷積水耕地情況。

3 結(jié)果分析

3.1 采煤塌陷積水耕地區(qū)域分布

從圖1可以看出，濟寧市采煤塌陷積水耕地主要分布于濟寧市中部的“金三角”地帶(曲阜市、兗州市、鄒城市結(jié)合處)、任城區(qū)南部和微山縣中部地區(qū)，少量分布于魚臺縣、金鄉(xiāng)縣和汶上縣。采煤塌陷積水耕地呈不規(guī)則分布狀態(tài)，多是一礦一片或一礦多片，除濟寧二號井、濟寧三號井、興隆莊煤礦、鮑店煤礦和東灘煤礦內(nèi)的塌陷積水耕地連成片外，其余礦井塌陷積水耕地多表現(xiàn)為一礦一片。據(jù)調(diào)查，比較集中連片、塌陷深度在4～10 m的塌陷積水耕地主要分布于任城區(qū)的石橋鎮(zhèn)、接莊鎮(zhèn)、柳行辦事處，兗州市的興隆莊鎮(zhèn)，曲阜市的時莊鎮(zhèn)、陵城鎮(zhèn)，鄒城市的北宿鎮(zhèn)、中心店鎮(zhèn)、太平鎮(zhèn)，微山縣的歡城鎮(zhèn)、付村鎮(zhèn)等11個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。在耕地積水嚴重的任城區(qū)、曲阜市、鄒城市、兗州市和微山縣境內(nèi)，煤炭開采歷史長，地方政府高度重視采煤塌陷地復墾治理工作，但由于治理的速度遠遠跟不上塌陷的速度，在已復墾治理的采煤塌陷耕地附近又出現(xiàn)新的塌陷積水耕地，導致耕地資源的大量破壞和耕地數(shù)量的減少。

3.2 采煤塌陷積水耕地數(shù)量統(tǒng)計

圖1 濟寧市采煤塌陷積水耕地空間分布(2009年)

自上世紀70年代大規(guī)模煤炭開采以來至2009年，濟寧市煤炭開采造成的采煤塌陷使得原有耕地資源大量破壞，造成礦區(qū)土地數(shù)量急劇下降，人地矛盾日益突出，給當?shù)厝罕姷纳罴罢麄€濟寧市經(jīng)濟的發(fā)展帶來很大制約。濟寧市各地政府也高度重視采煤塌陷地問題，投入大量人力、物力、財力開展采煤塌陷地復墾治理工作，恢復了大量耕地，但由于濟寧市礦區(qū)多位于高潛水地區(qū)，采煤塌陷后地面出現(xiàn)常年積水是不能避免的，同時受復墾技術(shù)和復墾資金的限制，采煤塌陷耕地復墾治理后也必然形成一定比例的水面。遙感解譯結(jié)果表明:濟寧市采煤塌陷導致耕地常年積水的面積已經(jīng)達到4 780.49 hm2(包括境外礦井采煤造成土地塌陷面積，不包括嘉祥縣和南四湖底塌陷面積)，占濟寧市耕地總面積的0.78%;復墾治理后仍積水的塌陷耕地面積為2 765.09 hm2，占塌陷積水耕地總面積的57.84%;未復墾治理的塌陷積水耕地面積為2 015.40 hm2，占塌陷積水耕地的42.16%(表2)。從各區(qū)(縣)采煤塌陷積水耕地面積占全市采煤塌陷積水耕地比例來看:鄒城市、任城區(qū)和兗州市3區(qū)(縣)采煤塌陷導致耕地嚴重積水，采煤塌陷積水耕地面積分別為1 224.87 hm2、1 197.39 hm2和962.83 hm2，占全市采煤塌陷耕地比例分別為25.62%、25.05%和20.14%，三者合計占全市采煤塌陷積水耕地面積的70.81%;其次為曲阜市、微山縣和魚臺縣，三者采煤塌陷積水耕地面積占全市的27.70%;汶上縣和金鄉(xiāng)縣采煤塌陷積水耕地面積小，二者采煤塌陷積水耕地面積僅占全市的1.49%。從采煤塌陷積水耕地占本區(qū)(縣)耕地比例來看:兗州市和任城區(qū)采煤塌陷積水耕地占本區(qū)(縣)耕地比例在2%以上;其次為微山縣、鄒城市和曲阜市，占本區(qū)(縣)耕地比例在1%以上;汶上縣和金鄉(xiāng)縣采煤塌陷積水耕地占本區(qū)(縣)耕地比例均在0.1%以下。

表2 濟寧市采煤塌陷積水耕地面積統(tǒng)計(2009年)

4 結(jié)論

本研究基于GIS技術(shù)，對濟寧市2009年高分辨率遙感圖像進行人機交互式解譯，準確提取和統(tǒng)計了濟寧市采煤塌陷積水耕地的空間分布和面積，并對提取結(jié)果進行了精度分析，結(jié)果表明采用遙感信息獲取和GIS空間分析相結(jié)合的方法可為礦區(qū)政府實時掌握煤炭開采導致耕地損毀情況、科學制定采煤塌陷積水耕地復墾治理方案提供可靠的基礎(chǔ)資料，該方法是實時準確監(jiān)測礦區(qū)環(huán)境的一種有效手段。同時，本研究通過高分辨率遙感影像和各礦井上報的常年積水范圍的空間疊加，對各礦井上報數(shù)據(jù)進行了快速準確的復核，有效地糾正了各礦井的錯報、虛報數(shù)據(jù)，為各地政府制定復墾治理方案提供了數(shù)據(jù)質(zhì)量保證。但是，到2009年濟寧市還有42.16%的塌陷積水耕地未得到高效利用，地方政府還需加強此部分積水耕地的復墾治理，提高土地的經(jīng)濟產(chǎn)出率和可持續(xù)利用能力。

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