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磋爪云
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1 中国环境科学 203,33(4):707~73 Chia virometal ciece 基于遥感技术的干旱荒漠区露天煤矿植被群落受损评估姚峰,2, 古丽加帕尔 2, 包安明 2, 张健雄, 李长春 * 2, 刘金平 (. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 河南焦作 ;2. 中国科学院新疆生态与地理研究所, 新疆乌鲁木齐 8300) 摘要 : 以新疆准东五彩湾露天煤矿开采区为研究靶区, 基于 2006~20 年的 Ladsat TM 卫星遥感影像数据, 借助植被指数和植被覆盖度指数, 对干旱荒漠区露天煤矿开采对植被的扰动进行分析. 利用植被覆盖度特征和植被覆盖度转移矩阵, 分析了露天煤矿开采中不同等级植被群落的受损速度和面积变化情况, 通过植被覆盖度的时空变化趋势和波动程度, 研究了植被覆盖度随时间的变化特征, 并定量分析了研究区植被受损范围与受损程度. 结果表明,2006~20 年, 露天煤矿开采对研究区植被破坏程度呈逐年增加趋势, 研究区内植被覆盖度年均减少.2%, 并且植被等级越低, 植被受损速度也越快. 其中植被受煤矿开采粉尘影响的范围较大, 占研究区总面积的 44.69%, 影响的平均最大距离约为 3.2, 并且煤矿的开采规模越大, 影响的距离越远. 煤矿采掘区排土场压占区和占用区内植被覆盖稀疏, 有植被区域占该区域面积的 2.5%, 尽管该区域植被覆盖面积不大, 但所在区域植被覆盖度的波动程度在 0.05~0.5 之间, 植被受损严重. 关键词 : 干旱区 ; 露天煤矿 ; 植被群落 ; 受损评估中图分类号 :X87 文献标识码 :A 文章编号 : (203) Damage assessmet of the vegetable types based o remote sesig i the ope coalmie of arid desert area. YAO Feg,2, GULI Jiapaer 2, BAO A-mig 2, ZHAG Jia-xiog, LI Chag-chu *, LIU Ji-pig 2 (.chool of urveyig ad lad Iformatio gieerig, Hea Polytechic Uiversity, Jiaozuo , Chia;2.Xijiag Istitute of cology ad Geography, Chiese Academy of cieces, Urmqi 8300, Chia). Chia virometal ciece, 203,33(4):707~73 Abstract:ucaia ope coalmie i the ast Juggar Basi i XiJiag was selected as the research regio, the disturbace of the ucaia ope-pit coal miig o vegetatio was aalyzed usig vegetatio idex ad the vegetatio fractio based o Ladsat TM satellite remote sesig data from 2006 to 20. First, the damaged speed ad area chage of differet levels of vegetatio durig coal miig was aalyzed usig the characteristics ad trasfer matrix of the desert vegetatio fractio i ope coalmie area. ecod, the chagig characteristics of the vegetatio fractio with time were studied ad the damaged area ad the extet of the vegetatio was quatitatively aalyzed usig temporal ad spatial variatio of the vegetatio fractio. The results idicate that, from 2006 to 20, the damaged vegetatio extet showed a icreasig tred year by year due to coal miig i the study regio, the vegetatio fractio decreased.2 % per year, ad the lower the level of vegetatio is, the faster the speed of vegetatio breakage. I the study regio, the area iflueced by coal dust was accouted for 44.69% of the total area. The average distace iflueced by the fie coal ash was about 3.2, ad the larger the scale of coalmie is, the further the ifluece. I the miig ad dumpig areas, vegetatio-covered area was small accouted for 2.5%, but the vegetatio fractio volatility chaged i the rage of 0.05~0.5, the vegetatio was damaged seriously. Key words:arid area;ope-pit coalmie;vegetatio commuity;damage assessmet 矿产资源开发是一种具有大规模高强度性质的生态扰动行为, 会产生区域地表侵蚀植被破坏等生态扰动和环境污染问题. 因此, 研究露天煤矿开采区域周围植被扰动情况, 评估植被群落受损程度, 对促进干旱荒漠区矿产资源有序合理开发, 维护区域生态安全有着十分重要的意义. 遥感技术在露天煤矿植被研究方面, 国内大多是从生态环境评价的角度, 从宏观上分析煤矿开采对周围生态环境的影响, 如卓义等 [] 采用遥感监测方法分析了疏干地下水对矿区及其周边收稿日期 : 基金项目 : 环境保护公益性专项 ( ); 国家自然科学基金项目 (47295) * 责任作者, 副教授, lichagchu60@26.com

中国科学院新疆生态与地理研究所, 新疆乌鲁木齐 8300) 摘要 : 以新疆准东五彩湾露天煤矿开采区为研究靶区, 基于 2006~20 年的 Ladsat TM 卫星遥感影像数据, 借助植被指数和植被覆盖度指数, 对干旱荒漠区露天煤矿开采对植被的

2 708 中国环境科学 33 卷 [2] 草原生态环境的影响 ; 刘瑞等基于遥感技术使用不同的指数加权求和得到区域生态环境状况指标, 定量评价了实验区域生态环境质量 ; 王广军 [3] 等利用 TM 影像对研究区荒漠化情况进行了分 [4] 析 ; 魏信等利用生态环境状况指数 (I) 对研究区生态环境进行监测与评价. 而国外大多是从微 [5] 观上研究胁迫对植被光谱的影响, 如 ims 等利用叶片光谱反射率建立光化反射率指数预测叶片色素含量, 提供了一种在大尺度范围内监测植被健康的有效途径 ; 而由德国汉诺威大学与 Clausthal 工业大学的共同承担的欧共体资助项目 MIO [6], 主要采用航空高光谱遥感技术, 提取德国鲁尔煤矿区受污染植被光谱变异参量信息. 目前国内外对于干旱荒漠区露天煤矿进行生态受损的研究还非常少, 因此本文针对区域植被十分稀疏的干旱荒漠区露天煤矿, 以煤矿对植被的扰动为出发点, 研究了在露天煤矿开采的扰动下植被覆盖度随时间的变化趋势和不同等级植被面积的相互转移情况, 并定量分析了不同等级植被受损的速度植被受损的范围和受损的程度, 以期为荒漠区露天煤矿开采过程的环境保护监督管理提供决策支持. 研究地区和研究方法. 研究区概况研究区位于新疆准噶尔盆地东部的奇台吉木萨尔等县境内, 隶属准东煤田五彩湾露天煤炭开采区. 区域内有五个正在开采的大型露天煤矿, 分别为湖北宜化煤矿大成能源煤矿天池能源煤矿神华能源煤矿神东天隆煤矿, 其中神华能源于 2006 年 9 月最早开挖生产, 其他四家煤矿则于 2009 年 4~7 月之间陆续进行煤炭的开挖生产, 区域共含煤面积为 , 煤炭资源储量 3900 亿 t, 占全疆储量的 7.8%. 本研究以准东五彩湾五大露天煤矿开采区及周围 5 范围为研究区域 ( ~ , ~ ), 该区域海拔 300~600m, 属大陆性暖温带极端干旱沙漠气候区, 强度蒸发极端干旱. 地形以平原为主, 地势平坦, 降水稀少土地贫瘠人员稀少. 区域内天然植被类型少结构单一, 植被稀疏, 主要以柽柳梭梭等灌木和草本为主. 古尔班通古特沙漠吉木萨尔县大成能源神华能源湖北宜化神东天隆天池能源省道奇台县准东煤田图研究区位置示意 Fig. Locatio diagram of study area.2 数据来源及预处理研究采用的基础数据是由 UG 免费提供的 Ladsat5 TM 遥感影像, 为尽可能减小季节对研究结果的影响, 选取影像的时间为 2006~20 年中 7 或 8 月份共五个时期的影像, 分辨率为 30m, 地图投影为 G84 坐标投影. 所选遥感影像质量良好, 图像清晰, 基本无云雾的影响, 且均摄于区域植被生长比较好的时期, 对研究区的植被生长状况具有一定的代表性, 不同时期的植被状况具有可比性 [7]. 运用 VI4.7 软件对影像进行拼接和裁剪处理, 并采用 VI 中 FLAAH 大气纠正工具包对影像进行大气纠正等前期处理.FLAAH 采用 MODTRA4+ 辐射传输模型, 是目前精度最高的大气辐射校正模型, 可以有效地去除水蒸气 / 气溶胶散射效应, 校正目标像元和邻近像元交叉辐射的邻近效应, 调整由于人为抑制而导致的波谱平滑, 有效消除大气和光照等因素对地物反射的影响, 获得地物较准确的反射率和辐射率地表温度等真实物理模型参数..3 研究方法.3. 植被指数和覆盖度信息提取植被覆盖度是衡量地表植被状况的主要指标之一, 是描述生态系统的重要基础数据 [8]. 在提取植被覆盖度

而国外大多是从微 [5] 观上研究胁迫对植被光谱的影响, 如 ims 等利用叶片光谱反射率建立光化反射率指数预测叶片色素含量, 提供了一种在大尺度范围内监测植被健康的有效途径 ; 而由德国汉诺威大学与 Clausthal 工业大学的共

3 4 期姚峰等 : 基于遥感技术的干旱荒漠区露天煤矿植被群落受损评估 709 时, 考虑到研究区位于干旱区且是低覆盖度, 并且 [9] 对现有的植被覆盖度模型进行研究后发现, 常规提取植被覆盖度的方法精度不高, 因此采用古 [0] 丽加帕尔提出的修正三波段梯度差法的变异模型 [ 式 ()] 来提取干旱区荒漠稀疏植被覆盖度信息. 修正三波段梯度差法的变异模型是对唐世 [] 浩等提出的原三波段梯度差法方程进行调整, 经过修正后, 可使植被的像元梯度差值 d 为正裸土的像元梯度差值 d 为负, 从而增大植被与非植被区梯度差的差异. 经过试验验证, 修正三波段梯度差模型在不同尺度上反演的覆盖度信息与实测值的一致性较好, 该方法可有效提取干旱区低覆盖度植被信息. d Rir Rr Rswir Rir A =, d =, () d veg λir λr λswir λir A = 0 if A <0 Rir Rr DVI = (2) Rir + Rr 式中 :R ir R r R swir 分别为地物在近红红短波红外波段的反射率,%;λ ir λ r λ swir 分别为近红红短波红外波段波长 ; d 为像元梯度差 d veg 为像元最大梯度差 ;A 为植被覆盖度. 由于归一化植被指数 (DVI) 是从遥感光谱数据中提取的有关地表植被状况的定量数值, 是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子, 并且当地面为全植被覆盖时其 DVI 大于 0.6 [2], 因此在确定 d veg 时只需先计算影像的 DVI[ 式 (2)], 然后将 DVI 为 0.6 的地面采样点对应到影像上, 通过确定该点的行列号, 即可获得式 () 中的 d veg, 该方法可以有效消除由于人为因素所致的计算尺度不一致的误差影响 [3]..3.2 植被覆盖度时空变化信息提取根据研究区内植被覆盖度提取结果, 分析区域内不同等级植被覆盖度的空间变化信息. 针对研究区荒漠植被稀疏的特点, 为了能更清晰直观地显示植被覆盖度的时空变化特征, 把植被覆盖度灰度图像用 ecogitio 软件进行尺度为 0 的四叉树分割, 以格网中包含像素覆盖度的平均值作为格点上的覆盖度值. 利用研究区 2006~20 年植被覆盖度数据, 在每个格网的尺度上进行线性回归, 得到拟合回归直线的斜率 b. 斜率为正, 表明植被覆盖度增加, 反之则减少 ; 斜率绝对值越大, 植被覆盖度增加的幅度越大, 反之则增加的幅度越小 [3]. 变化趋势是否显著用相关系数 r 来判定, 当 r 为正 ( 负 ) 时, 表示植被覆盖度随时间线性增加 ( 减少 ) 趋势. 由于 r 的变数遵守 t 分布且自由度为 -2, 则可用 t 分布检验两个变量是否真正相关, 及其相关性的显著水平 [4-5]. 计算如下 : b = xt ( x )( t ) ii i i 2 ( ) 2 ti ti 2 2 ti ( ti ) 2 ( ) 2 xi xi r = b (3) (4) 式中 :b 为线性拟合斜率 ;x i 为第 i 年的植被覆盖度 ;t i 为年份 ; 为总年数. 研究区域内生态系统脆弱, 不同格点的基础植被状况差别很大. 年度植被覆盖度的波动是植被受到干扰 ( 人为干扰和自然干扰 ) 后在生产力和生长状况上的重要体现. 波动值大说明植被群落不稳定, 植被受外界的干扰比较大. 利用式 (5) 计算 2006~20 年植被覆盖度的标准差, 以此来反映研究区域内不同格点上 5 年来的植被覆盖度的波动程度 [6]. ( x ) i 2 xi = (5) 式中 : 为植被覆盖度标准差 ;x i 为第 i 年的植被覆盖度 ; 为总年数..3.3 研究区内植被受损范围分析根据对 5 个正在开采的露天煤矿周围植被受损实地调查, 研究区中, 露天煤矿的开采对植被的影响主要存在于采掘区排土场压占区工业建设等的占用区和矿区粉尘的影响区. 其中采掘区和排土场压占区是对原有生态系统的直接破坏, 所在区域植被完全受损, 占用区主要是工业建筑选煤场 2

修正三波段梯度差法的变异模型是对唐世 [] 浩等提出的原三波段梯度差法方程进行调整, 经过修正后, 可使植被的像元梯度差值 d 为正裸土的像元梯度差值 d 为负, 从而增大植被与非植被区梯度差的差异.

4 70 中国环境科学 33 卷道 ( 铁 ) 路以及附属设施等, 区域内植被受损严重, 影响区是指受煤矿开采影响的区域, 主要是煤矿开采等作业时扬起大量的粉尘, 在风力的推动作用下在地面上形成降尘, 覆盖在植被表面, 在一定程度上抑制了植被生长, 使区域内植被覆盖度值降低. 根据对研究区内植被覆盖度变化趋势和相关系数分析, 当相关系数通过显著性检验时表示露天煤矿对植被有显著性影响, 研究以通过显著性检验的区域作为植被的受损范围, 并对各个区域受损范围的面积和粉尘对植被的最大影响距离进行分析. 其中在粉尘对植被的最大影响距离进行分析时, 尽量选择煤矿周围未受人为干扰或干扰比较小的方向, 以煤矿开采区域的中心为起点进行计算, 以避免由于其他因素的干扰而影响计算的准确性..3.4 植被覆盖度等级划分根据文献 [7], 同时结合干旱荒漠区植被特有的生态特征和分布状况, 为更明确研究区域植被变化情况, 将研究区植被覆盖度分为四级, 分类标准见表. 逐渐趋于恶化, 并且结合各大煤矿开挖生产的时间可知, 矿区在建设期内植被覆盖度的降低速率高于生产期, 说明在矿区建设期对植被的影响程度要比生产期更大, 其原因除与煤炭开采造成的植被破坏有关外, 还与建设期内工业场地生活区辅助生产区道路等配套工程和公用工程的建设密切相关, 并且建设期内机动车辆增多, 引起无限制的开辟新路, 也进一步加剧对植被的破坏程度. 植被覆盖度值年覆盖度年份图 2 植被覆盖度随时间变化趋势 Fig.2 Temporal variatio tred of vegetatio fractio 表植被覆盖度等级划分 Table The grades of vegetatio fractio 级别植被覆盖度 (%) 覆盖等级植被描述 Ⅰ 级 [0,4) 劣等植被强度沙化土地裸地 Ⅱ 级 [4,0) 差等植被有零星植被分布 Ⅲ 级 [0,30) 中等植被中低产草地稀疏灌木 Ⅳ 级 [30,60] 良等植被中高盖度草地低矮灌木 2 结果与分析 2. 植被覆盖度时空变化特征 2.. 植被覆盖度随时间变化趋势由图 2 可见,2006~20 年间, 荒漠区露天煤矿区域植被覆盖度整体呈减少趋势, 研究区内植被覆盖度年均减少为.2%.2006~2009 年间, 大多数煤矿处于矿区的建设期, 覆盖度年均减少 2%, 植被覆盖度减少趋势十分显著,2009~20 年, 当露天煤矿处于生产期间, 覆盖度年均减少 0.5%, 覆盖度变化趋于平缓, 表明由于露天煤矿的开采, 对研究区植被扰动比较显著, 植被状况总体正 2..2 研究区植被覆盖度特征从表 2 可见, 2006~20 年, 露天煤矿区域植被覆盖度为 Ⅰ 级的植被面积平均值为 , 约占区域总面积的 63.99%,Ⅰ 级和 Ⅱ 级植被覆盖度所占的面积更是高达 86.%, 表明露天煤矿区域植被状态总体偏差, 从不同等级植被覆盖度面积的相对波动程度 ( 变异系数 ) 可以看出 : 受露天煤矿开采的影响, 植被覆盖度随等级增加, 其植被覆盖度面积相对波动程度也依次增加, 其中 Ⅲ 级和 Ⅳ 级的植被覆盖度面积波动程度最大, 表明露天煤矿区域中等植被和良等植被受损最为严重. 从各等级植被覆盖度年度线性拟合斜率可以看出 : 荒漠区露天煤矿区域裸地 ( 劣等植被 ) 面积增长速度最快, 其线性拟合斜率为 45.57, 其他等级植被线性拟合斜率均小于零, 差等植被和中等植被减少速度较快, 分别为和 , 而良等植被的减少速度比较缓慢, 仅为表明自露天煤矿开采以来, 周围区域植被状况正逐渐趋于恶化, 尤其是自然生境较好的植被恶化趋势更为明显, 并且植被等级越低, 植被受损速度越快.

根据对研究区内植被覆盖度变化趋势和相关系数分析, 当相关系数通过显著性检验时表示露天煤矿对植被有显著性影响, 研究以通过显著性检验的区域作为植被的受损范围, 并对各个区域受损范围的面积和粉尘对植被的最大影响距

5 4 期姚峰等 : 基于遥感技术的干旱荒漠区露天煤矿植被群落受损评估 7 等级表 2 研究区不同等级植被覆盖度变化 ( 2 ) Table 2 Chage of vegetatio fractio area of differet grades i the study area ( 2 ) 年份平均面积百分比 (%) 标准差变异系数线性拟合斜率 Ⅰ 级 Ⅱ 级 Ⅲ 级 Ⅳ 级不同等级植被面积动态变化分析表 3 为研究区植被覆盖度各等级转移矩阵 [8]. 由表 3 可知,2006~20 年间,Ⅰ 级植被有向 Ⅱ 级 Ⅲ 级 Ⅳ 级植被转移, 但转入级植被的面积却有 , 转出量占总面积的 39.2%, 转出量与转入量之比高达 :9, 说明植被的受损面积远大于增益量, 植被完全受损 ( 转变为裸地 ) 面积为 , 占总面积的 37.5%,Ⅱ 级植被大部分发生负向转移, 植被受损面积为 , 占区域总面积的 24.47%, 而转移到 Ⅲ 级 Ⅳ 级植被的面积仅为 , 仅占转出总量的 2.7%,Ⅲ 级植被几乎全部发生负向转移, 植被受损面积为 , 占区域总面积的 24.24%, 其中完全受损 ( 转变为裸地 ) 面积占总面积的 4.65%,Ⅳ 级植被为良等植被, 所占面积最小, 仅为.752 2, 但植被受损面积为.584 2, 占 Ⅳ 级植被总面积的 90.44%, 研究区中植被覆盖度在 4% 以上的面积 ( 有效植被面积 ) 由 57.93% 减少为 2.22%. 这充分表明研究区域植被整体状况逐渐恶化, 高等级植被均向低等级植被转移, 并且植被等级越高, 转移为劣等植被 ( 裸地 ) 的面积越小. 表 3 研究区 2006~20 年植被覆盖度等级转化矩阵 ( 2 ) Table3 Trasform matrix of differet vegetatio fractio grades i study area durig 2006~20( 2 ) 年份 2006 年等级 20 年 Ⅰ 级 Ⅱ 级 Ⅲ 级 Ⅳ 级总面积转出 Ⅰ 级 Ⅱ 级 Ⅲ 级 Ⅳ 级总面积转入年际植被覆盖度变化趋势和相关系由图 3 和图 4 可知, 露天煤矿区域植被覆盖度线性拟合斜率整体呈负向变化趋势, 相关系数在 -~ 的范围内, 通过了 0.0 显著性检验, 其植被覆盖度受损最为严重, 覆盖度年均减少 -0.5~ -0., 其主要分布在露天煤矿的开采区矿区道路和生活区域, 面积约为 , 占研究区总面积的 2.40%. 相关系数在 ~ 之间的范围通过了 0.05 显著性检验, 植被受损较为严重, 覆盖度年均减少约在 -0.~-0.03 之间, 其面积为 , 占总面积的 8.97%, 主要分布在露天煤矿开采区生产区周边区域 ~3 范围内. 相关系数在 ~ 的通过 0.5 显著性检验, 其植被覆盖度变化趋势约在 -0.03~-0.0 之间, 面积为 , 占总面积的 40.4%. 其中相关系数在 ~0 未通过显著性检验, 植被覆盖度变化范围大概在 -0.0~0 之间, 面积约 , 占总面积的 40.62%. 以上表明 : 露天煤矿的开采是研究区植被受损的重要因素, 并且扰动程度与煤矿开采区的距离有关, 离开采区越近, 植被扰动程度越剧烈, 植被受损越严重. 植被覆盖度降低主要与煤矿开采规模的不断扩大人为活动随之增强有关, 如开采和筛分时粉尘的扩散开采区和排土场面积和规模的增加煤矿运输过程中对周围植

48 3.70 3.7 45.76 63.23-26.72 Ⅳ 级.59 2.05 0.27 0.29 0.6 0.7 0.88 00.90-0.46 2..3 不同等级植被面积动态变化分析表 3 为研究区植被覆盖度各等级转移矩阵 [8]. 由表 3 可知,2006~20 年间,Ⅰ 级植被有 0.

6 72 中国环境科学 33 卷被的影响人为生活垃圾的丢弃等. 其中在生活区, 小范围的植被覆盖度有小幅的增加, 这是由于生活区人工植被的种植, 导致生活区的植被覆盖度高于原地区的自然植被覆盖度. 植被覆盖度变化趋势 -0.5~ ~ ~ ~ 图 3 研究区植被覆盖度变化趋势 (2006~20) Fig.3 Chage tred of vegetatio fractio i study area (2006~20) 矿区工业建筑场地道路机动车碾压等占用区对植被的影响范围次之, 面积约而由于煤矿开采中粉尘对植被的影响范围最大, 面积约为 , 占研究区总面积的 44.69%. 从露天煤矿开采中粉尘对植被的最大影响距离来看, 其平均距离为 3.2, 并且各个煤矿开采对植被的最大影响距离与其开采规模有关, 煤矿规模越大, 开采时粉尘对植被的影响距离越远. 研究区内采掘区排土场压占区和占用区的总面积为 , 为植被的破坏最严重的区域, 其面积与图 3 中相关系数通过 0.0 的显著性检验的区域面积相差不大, 与现实性较为吻合, 说明通过植被覆盖度的变化趋势和相关系数分析可以较为客观准确的反映矿区植被受损范围特征. 表 4 研究区受损植被范围 ( 2 ) Table 4 xtet of the damaged vegetatio i study area ( 2 ) 煤矿名称采掘区排土场粉尘面积压占面积影响距离湖北宜化大成能源天池能源神华能源神东天隆影响区占用区总面积总面积扰动范围线煤矿区域线植被盖度相关系数 -~ ~ ~ ~ 图 4 研究区植被覆盖度相关系数 (2006~20) Fig.4 Correlatio coefficiet of vegetatio fractio i study area (2006~20) 2.3 研究区植被扰动范围分析如图 4 和表 4 所示, 煤矿的区域线范围内主要包括是煤矿的采掘区和排土场压占区, 在植被受损范围内主要是煤炭开采排土场压占工业建筑和公 ( 道 ) 路占地等附属设施占用机动车碾压以及粉尘等对植被的影响, 其植被受损总面积为 , 占总研究面积的 56.85%, 从各个区域影响范围来看, 煤矿采掘区和排土场压占区对植被的影响范围最小, 分别为和 8.7 2, 2.4 研究区植被受损程度分析从图 5 可以看出, 在研究区植被受损范围内, 植被覆盖度的绝对变异量均比较大, 变异量介于 0.03~0.5 之间, 面积约为 , 约占总面积的 5%, 表明在植被受损范围内植被覆盖度波动明显, 植被状况受到外界比较大的干扰. 从不同区域的波动程度来看, 在受煤矿开采时粉尘影响的区域, 其植被覆盖度的波动程度介于 0.03~0.05 之间, 植被受煤矿开采的影响不大, 植被属轻度受损程度, 而在煤矿采掘区排土场压占区以及占用区的植被受煤矿开采影响比较严重, 其变异量在 0.05~0.5 范围, 植被属严重受损程度, 面积为 , 约占总面积的 2%. 其中在煤矿采掘区附近以及占用区中公 ( 道 ) 路波动程度最大, 其波动程度在 0.08~0.5 之间. 其原因由于粉尘对植被的影响主要是阻塞气孔降低植被的蒸腾作用和

$3 Chage tred of vegetatio fractio i study area (2006~20) 矿区工业建筑场地道路机动车碾压等占用区对植被的影响范围次之, 面积约 50.73 2. 而由于煤矿开采中粉尘对植被的影响范围最大, 面积约为 234.$

7 4 期姚峰等 : 基于遥感技术的干旱荒漠区露天煤矿植被群落受损评估 73 光学作用, 从而抑制植被的生长, 而采掘压占和占用则会造成矿区地表原生植被的完全破坏, 并且离煤矿的开采区占用区等人为活动频繁区域的距离越近, 植被覆盖度的波动程度越显著, 受煤矿扰动的程度越剧烈. 植被覆盖度波动程度 0.08~ ~ ~0.06 0~ 图 5 研究区植被覆盖度的标准差 (2006~20) Fig.5 tadard deviatio of vegetatio fractio i study area (2006~20) 3 结论 3. 从区域植被覆盖度的时间变化情况看, 2006~20 年, 露天煤矿的开采对研究区植被扰动较显著, 并且煤矿开采的建设期比生产期对研究区植被扰动程度更大, 区域内有效植被退化严重, 在煤矿的生产期, 植被的退化程度逐渐趋于平缓. 3.2 从区域各等级植被受损速度和面积转移状况来看, 荒漠区露天煤矿区域裸地 ( 劣等植被 ) 面积增长速度最快, 而良等植被的减少速度比较缓慢. 高等级植被均向低等级植被转移, 并且植被等级越低, 植被受损速度越快, 转移为劣等植被 ( 裸地 ) 的面积也越大. 3.3 从区域植被受损范围和受损程度来看, 研究区内植被受煤矿开采时粉尘影响范围最大, 并且煤矿开采规模越大, 对植被的影响距离越远. 在植被受损程度上, 粉尘对植被的影响程度较小, 属轻度受损程度, 研究区内煤矿的采掘区排土场压占区和占用区对植被的影响范围较小, 但是其对植被的影响程度强烈, 其中在采掘区附近和公 ( 道 ) 路区域对植被影响最强烈, 属严重受损程度. 参考文献 : [] 卓义, 于凤鸣, 包玉海. 内蒙古伊敏露天煤矿生态环境遥感监测 [J]. 内蒙古师范大学学报, 2007,36(3): [2] 刘瑞, 王世新, 周艺, 等. 基于遥感技术的县级区域环境质量评价模型研究 [J]. 中国环境科学, 202,32():8-86. [3] 王广军, 胡振琪, 杜海清, 等. 采矿扰动下草地荒漠化的遥感分析 - 以霍林河露天煤矿区为例 [J]. 遥感学报, 2006,0(6): [4] 魏信, 乔玉良, 王鹏. 自然生态环境遥感动态监测与 GI 分析评价 - 以山西 / 煤田之乡的乡宁矿区为例 [J]. 地球信息科学学报, 2009,(6):-8. [5] ims D A, Gamo J A. Relatioships betwee leaf pigmet cotet ad spectral reflectace across a wide rage of species, leaf structures ad developmetal stages [J]. Remote esig of viromet, 2002,8(8): [6] Zhukov R G B, Oertel D, Mueller A. Umixig of simulated ATR data with applicatios for the assessmet of miig impacts i cetral Germay [C]//Imagig pectrometry IV Proceedigs of PI, 998, Vol 3438, p [7] 曹永翔, 刘小丹, 张克斌, 等. 青海省都兰县察汗乌苏绿洲植被覆盖度变化研究 [J]. 中国沙漠, 20,3(5): [8] 张飞, 塔西普拉提特依拜, 丁建丽, 等. 区植被覆盖度遥感动态监测以渭干河 - 库车河三角洲绿洲为例 [J]. 林业科学, 20.47(7):7-35. [9] 杨宏兵, 董霁红, 陈建清. 植被覆盖度模型研究进展 [J]. 安徽农业科学, 202,40(2): [0] Guli Jiapaer, Che Xi, Bao Amig. A compariso of methods for estimatig fractioal vegetatio cover i arid regios [J]. Agricultural ad Forest Meteorology 5(20): [] Tag -H, Zhu Q-J, Zhou Y-Y, et al. A simple method to estimate crow cover fractio ad rebuild the backgroud iformatio [J]. Joural of Image ad Graphics, 2003,8(): [2] Price J C. Usig spatial cotext i satellite data to i fer regioal scale evapotra spiratio [J]. Trasactios o Geosciece ad Remote esig, 990,28: [3] Tucker C J, Towshed J R G, Goff T. Africa lad-cover classificatio usig satellite data [J]. ciece, 985,227: [4] 任健美, 尤莉, 高建峰, 等. 鄂尔多斯高原近 40 年气候变化研究 [J]. 中国沙漠, 2005,25(6): [5] 李帅, 陈莉, 任玉玉.95/ /2005 年中国冬季降水变化研究 [J]. 热带气象学报, 2008,24(): [6] 张宏斌, 杨桂霞, 吴文斌, 等. 呼伦贝尔草原 MODI DVI 的时空变化特征 [J]. 应用生态学报, 2009,20(): [7] L 土壤侵蚀分类分级标准 []. [8] 刘瑞, 朱道林. 基于转移矩阵的土地利用变化信息挖掘方法探讨 [J]. 资源科学,200,32(8): 刘国君, 陈绍业. 图书馆目录 [M]. 北京 : 高等教育出版社, 957:5-8. 作者简介 : 姚峰 (988-), 男, 河南南阳人, 河南理工大学测绘与国土信息工程学院硕士研究生, 主要从事定量遥感方向研究.

$5 tadard deviatio of vegetatio fractio i study area (2006~20) 3 结论 3.$

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08苗爱梅第 30 卷第 7 期 011 年 07 月地理科学进展 PROGRESS IN GEOGRAPHY Vol.30, No.7 July, 011 近 50 年山西高温日的时空分布及环流特征苗爱梅 1, 贾利冬, 李苗 3 4, 范光海 (1. 山西省气象台, 太原 030006;. 山西省气象局, 太原 03000;

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