一种风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度方法与流程

1.本发明涉及生态保护与恢复技术领域，具体涉及一种风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度方法。


背景技术：

2.环境保护部南京环境科学研究所李海东等人提出了一种高寒沙地植被恢复潜力评估方法，运用层次分析法和模糊综合评价法进行不同类型沙地植被恢复潜力综合评价计算，能够分别输出包括15个评价因素的优劣程度和植被恢复潜力的总体评价；中国农业大学王莹、李道亮采用模糊综合评价-灰色优势关联分析法建立了煤矿废弃地植被恢复潜力评价模型，对辽宁阜新市矿区煤矿废弃地植被恢复潜力进行了评价。
3.上述文献分别对高寒沙地和煤矿废弃地植被恢复潜力进行评价，评价指标均采用绝对值，但我国不同区域地质采矿条件、区域气候、地形地貌、地下水位等差异较大，且煤炭开采对地表植被的影响效应也各不相同。另外，两篇文献仅考虑了地形、土壤、气候和现状四个影响因素，未能充分反映采煤扰动对植被恢复潜力的影响。
4.中国矿业大学(北京)土地复垦与生态重建研究所陈超、胡振琪等人综合运用层次分析法和德尔菲法确定指标权重，采用综合指数法数学模型对典型风积沙煤矿土地生态损伤自修复能力进行评价。
5.上述文献仅对土地损伤自修复能力进行评价，并未涉及到植被自修复能力，且评价指标也均采用绝对值。


技术实现要素：

6.以往研究对植被自修复能力评价因素的取值均为绝对值，但我国不同区域地质采矿条件、区域气候、地形地貌、地下水位等差异较大，且煤炭开采对地表植被的影响效应也各不相同，不同地区植被原始生境条件差异很大，且植被自修复能力是指植被生态系统受扰动后恢复到原来稳定状态的能力，自修复能力评价因素取值应为评价指标受损状态与原始状态的差异程度。鉴于此，本发明构建采煤影响因素损伤度评价模型，对各影响因素受扰动后损伤状况进行评价。依据采煤塌陷区植被生态系统受损后各影响指标实测值与原始值之间的相对值占原始值的比例，确定各影响指标受损后状态与原始状态的相似程度。继而综合相关文献和专家打分结果，对各影响因素实测值与原始背景值之间的差异程度进行评价。
7.并且，采煤塌陷区植被生态系统变化主要受气候变化和采煤扰动两方面驱动因素的影响。以往研究选择的评价指标未能充分反映采煤扰动对植被自修复能力的影响。故本发明选择气候条件信息、地形条件信息、土壤状况信息、水文状况信息、根际微生物状况信息和植被状况信息这六个方面作为采煤塌陷区植被自修复能力测度的准则层指标，选择年降水量、年平均气温、年日照时数等25项因素作为采煤塌陷区植被自修复能力测度的指标层，所选评价指标体系能够充分全面的反映采煤塌陷区植被生态系统的影响因素，具有一
定的科学性和合理性。
8.综上所述，本发明的目的在于提供一种风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度方法。
9.为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：
10.一种风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度方法，包括：
11.s1.根据风积沙区不同采煤塌陷区的原始背景值，确定植被恢复目标；
12.s2.分析采煤塌陷区植被变化驱动力，确定采煤塌陷区植被自修复能力影响指标；
13.s3.依据所述采煤塌陷区植被自修复能力影响指标，运用层次分析法，建立不同采煤塌陷区植被自修复能力测度的层次结构模型；
14.s4.利用所述采煤塌陷区植被自修复能力测度的层次结构模型，构建判断矩阵、层次单排序列表和层次总排序列表；
15.s5.从气候变化和采煤扰动两方面定量测度指标层各评价因素得分情况；
16.s6.依据步骤s4和步骤s5获得的数据，运用综合指数评价法，进行采煤塌陷区植被自修复能力综合测度计算；
17.s7.根据步骤s6中所述计算所得分值，按照等间距法将采煤塌陷区植被自修复能力进行分级。
18.本发明中，植被自修复能力是指植被生态系统受扰动后恢复到原来稳定状态的能力。
19.在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s2中，所述的分析采煤塌陷区植被变化驱动力包括从气候变化方面和采煤扰动方面分析采煤塌陷区植被变化驱动力；和/或所述采煤塌陷区植被自修复能力影响指标包括气候条件信息、地形条件信息、土壤状况信息、水文状况信息、根际微生物状况信息和植被状况信息。
20.在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s3中，所述层次结构模型包括目标层a、准则层b和指标层c，其中，
21.所述目标层a是所述层次结构模型的最高级别，即实现采煤塌陷区植被自修复能力测度值；
22.所述准则层b是确保总体目标实现的主要系统层次，分为气候条件信息b1、地形条件信息b2、土壤状况信息b3、水文状况信息b4、根际微生物状况信息b5、植被状况信息b6；
23.所述指标层c是最基本的层次结构，包括年降水量c1、年平均气温c2、年日照时数c3、附加坡度c4、地裂缝宽度c5、土壤水分c6、土壤ph值c7、土壤有机质c8、土壤速效磷c9、土壤速效钾c10、土壤全氮c11、土壤容重c12、土壤孔隙度c13、土壤酸性磷酸酶活性c14、土壤蔗糖酶活性c15、土壤脲酶活性c16、地下水位c17、地表水量c18、水质c19、微生物种类c20、微生物数量c21、微生物多样性c22、现有植被覆盖程度c23、植物多样性c24和植物生物量c25。
24.在本发明的一些优选的实施方式中，
25.所述气候条件信息b1包括年降水量c1、年平均气温c2、年日照时数c3的影响因素集合；
26.所述地形条件信息b2包括附加坡度c4、地裂缝宽度c5的影响因素集合；
27.所述土壤状况信息b3包括土壤水分c6、土壤ph值c7、土壤有机质c8、土壤速效磷
c9、土壤速效钾c10、土壤全氮c11、土壤容重c12、土壤孔隙度c13、土壤酸性磷酸酶活性c14、土壤蔗糖酶活性c15、土壤脲酶活性c16的影响因素集合；
28.所述水文状况信息b4包括地下水位c17、地表水量c18、水质c19的影响因素集合；
29.所述根际微生物群落状况b5包括微生物种类c20、微生物数量c21、微生物多样性c22的影响因素集合；
30.所述植被状况信息b6包括现有植被覆盖程度c23、植物多样性c24、植物生物量c25的影响因素集合；
31.所述影响因素集合为：b1＝{c1，c2，c3}，b2＝{c4，c5}，b3＝{c6，c7，c8，c9，c10，c11，c12，c13，c14，c15，c16}，b4＝{c17，c18，c19}，b5＝{c20，c21，c22}，b6＝{c23，c24，c25}；a＝{b1，b2，b3，b4，b5，b6}。
32.在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s4包括：
33.从所述采煤塌陷区植被自修复能力测度的层次结构模型的指标层c开始，根据指标层c中的各影响因素对上一级的准则层b的基本指标的重要性，采用两两比较方式形成判断矩阵，采用方根方法求出各影响因素的权重值并归一化运算，通过一致性检验后计算得到指标层c对准则层b的权重集(b—c)：w21、(b—c)：w22、(b—c)：w23、(b—c)：w24、(b—c)：w25以及(b—c)：w26；将计算得到的各影响因素的权重值建立层次单排序列表；
34.从所述采煤塌陷区植被自修复能力测度的层次结构模型的准则层b，根据准则层中各基本指标对上一级的目标层a的重要性，采用两两比较方式形成判断矩阵，采用方根方法求出各基本指标的权重值并归一化运算，通过一致性检验后计算得到准则层b对目标层a的权重集(a—b)：w1；将计算得到的各基本指标的权重值建立层次单排序列表；
35.将指标层c相对于准则层b的权重值同准则层b相对于目标层a的权重值相乘，得到每个影响因素在采煤塌陷区植被自修复能力测度值中所占的权重；将计算得到的每个影响因素在采煤塌陷区植被自修复能力测度值中所占的权重建立层次总排序列表。
36.在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s5包括：
37.根据目标年的全年气候信息实测值与研究区近5～15年，优选8～12年的常年气候信息之间的相对值占常年气候信息值的比例，确定研究区目标年气候信息的波动情况，作为气候信息对采煤塌陷区植被自修复能力影响评价依据，并综合相关文献和专家打分结果，获得气候变化对采煤塌陷区植被受扰动后恢复到原来稳定状态的正驱动力测度值ri，i＝{1，2，3}，其中，所述研究区目标年气候信息的波动情况的计算公式如式(1)所示：
[0038][0039]
其中，ei代表研究区目标年第i方面气候信息波动情况；ti代表目标年的第i方面全年气候信息实测值；t
i0
代表研究区近5～15年，优选8～12年的第i方面常年气候信息值，i＝{1，2，3}；以及
[0040]
综合相关文献和专家打分结果，获得附加坡度、地裂缝宽度对采煤塌陷区植被自修复能力影响程度测度值ri，i＝{4，5}。
[0041]
在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s5包括：
[0042]
构建采煤影响因素损伤度评价模型，对各影响因素受扰动后损伤状况进行评价，
其中，所述采煤影响因素损伤度评价模型如式(2)所示：
[0043][0044]
其中，di代表第i方面影响因素损伤度；si代表第i方面影响因素实测值；代表第i方面影响因素原始背景值，i＝{6，7，
……
，25}，
[0045]
以所述各影响因素受扰动后损伤状况为依据，并综合相关文献和专家打分结果，获得各影响因素对采煤塌陷区植被自修复能力影响程度测度值ri，i＝{6，7，
……
，25}。
[0046]
根据本发明的一些实施方式，采煤影响因素损伤度评价模型是依据采煤塌陷区植被生态系统受损后各影响指标实测值与原始值之间的相对值占原始值的比例，确定各影响指标受损后状态与原始状态的相似程度。
[0047]
在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s5中，若地下水位c17原始值低于生态水位阈值，则地下水位下降对植被生长影响偏小，ri分值偏高；若地下水位c17原始值高于生态水位阈值，则地下水位下降对植被生长影响较大，ri分值偏小。
[0048]
在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s6中，所述计算的计算公式为：
[0049][0050]
其中，q代表采煤塌陷区植被自修复能力综合测度分值；ri代表第i种影响指标的得分，分；wi代表第i种影响指标的权重；n代表采煤塌陷区植被自修复能力影响指标的个数。
[0051]
在本发明的一些优选的实施方式中，步骤s7中，分级情况为：自修复能力分值≥85分，具有明显的自修复能力；自修复能力分值75～85分，具有自修复能力；自修复能力分值＜75分，不具有自修复能力。
[0052]
本发明的有益效果至少在于：以往研究对植被自修复能力评价因素的取值均为绝对值，且评价因素未能充分反映采煤扰动对植被自修复能力的影响。而本发明通过构建采煤影响因素损伤度评价模型，采用损伤度确定各影响指标受损后状态与原始状态的相似程度，且选择气候条件信息、地形条件信息、土壤状况信息、水文状况信息、根际微生物状况信息和植被状况信息这六个方面作为采煤塌陷区植被自修复能力测度的评价指标。相对而言，本发明评价方法更加科学合理，评价结果更能准确、全面的评价采煤塌陷区植被自修复能力，可以为减少人工修复对风积沙矿区的扰动及降低生态修复成本提供理论参考。
附图说明
[0053]
图1是本发明实施例1的风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度流程示意图。
具体实施方式
[0054]
以下通过实施例对本发明进行详细说明，但本发明的保护范围并不限于下述说明。
[0055]
实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市购途径获得的常规产品。
[0056]
实施例1
[0057]
1、评估对象确定
[0058]
选择神东矿区某超大工作面进行采煤塌陷区植被自修复能力测度，其基本情况如下：
[0059]
(1)采煤塌陷区全长约3500m，倾向长度320m；
[0060]
(2)年平均气温7.3℃，最高38℃，最低-28℃；多年均降水量368.2mm，多集中在7、8、9三个月；多年均蒸发量2111.2mm；年日照时数3000h；2019年平均气温7.5℃，多年均降水量370.2mm，年日照时数2950h；
[0061]
(3)塌陷地附加坡度0.8～1.0
°
，地裂缝宽度100mm；
[0062]
(4)未开采影响区土壤含水量均值为8.0，土壤ph值为7.95，土壤有机质3.7g/kg，土壤速效磷1.75mg/kg，土壤速效钾24mg/kg，土壤全氮0.027g/kg，土壤容重1.7g/cm3，土壤孔隙度37％，土壤酸性磷酸酶活性2.88umol/gsoil/h，土壤蔗糖酶活性6.83mg/g、土壤脲酶活性0.368mg/g；塌陷地裂缝区土壤含水量均值为6.32，土壤ph值为7.97，土壤有机质3.3g/kg，土壤速效磷1.375mg/kg，土壤速效钾15mg/kg，土壤全氮0.017g/kg，土壤容重1.6g/cm3，土壤孔隙度39.5％，土壤酸性磷酸酶活性1.79umol/gsoil/h、土壤蔗糖酶活性3.12mg/g，土壤脲酶活性0.132mg/g；
[0063]
(5)未开采影响区地下水位-15m，生态水位阈值8m，开采影响区地下水位-17m；地表水系不发育；
[0064]
(6)未开采影响区根际真菌菌株为74株，菌种丰富度74，多样性指数为4.19；塌陷裂缝区根际真菌菌株为52株，菌种丰富度52，多样性指数为3.58；
[0065]
(7)未开采影响区植被盖度90％，多样性指数1.67，植物生物量干重170g/m2；塌陷裂缝区植被盖度80％，多样性指数1.50,植物生物量干重70g/m2。
[0066]
2、植被自修复目标确定
[0067]
基于研究区自然地理概况，确定风积沙区采煤塌陷区植被自修复目标，即为建立能自我维持的植被覆盖和具有稳定生态功能的植物群落。
[0068]
3、植被自修复能力测度方法
[0069]
首先运用层次分析法，建立植被自修复能力测度的层次结构、构造判断矩阵、层次单排序及其一致性检验，并通过数学软件matlab编程计算层次排序及其一致性检验。
[0070]
其次运用综合指数评价法，进行采煤塌陷区植被自修复能力综合测度。
[0071]
4、构建植被自修复能力综合测度模型
[0072]
a.评价指标的选取：
[0073]
为了能够使植被自修复能力评价指标体系更科学、客观和合理的反映风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力。在评价指标的选取过程中应遵循以下原则：
[0074]
(1)直接性：选择的因素对植被自修复应起直接作用。
[0075]
(2)普遍性：在植被自修复过程中，有些因素变化对于植被自修复的反应都是相同的。
[0076]
(3)可行性：在选择评价指标时，应选择相对计算较简单的指标。
[0077]
选择气候条件信息、地形条件信息、土壤状况信息、水文状况信息、根际微生物状况信息、植被状况信息等6个方面作为风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度的基本指
标。
[0078]
采用层次分析法构建风积沙区采煤塌陷区自修复能力测度的层次结构模型，评价因素集合为：b1＝{c1，c2，c3}，b2＝{c4，c5}，b3＝{c6，c7，c8，c9，c10，c11，c12，c13，c14，c15，c16}，b4＝{c17，c18，c19}，b5＝{c20，c21，c22}，b6＝{c23，c24，c25}；a＝{b1，b2，b3，b4，b5，b6}。
[0079]
目标层是层次结构的最高级别，即实现风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度；准则层是确保总体目标实现的主要系统层次，分为气候条件信息、地形条件信息、土壤状况信息、水文状况信息、根际微生物状况信息、植被状况信息等；指标层是最基本的层次结构，包括植被自修复能力测度的所有因素，这些因素是测度风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力的直接可度量因子。
[0080]
b.指标权重的确定
[0081]
采用层次分析法(ahp)，通过对评价指标两两之间的相对重要性比较，计算权重值，建立各评价指标在植被自修复能力测度中的权重集w。
[0082]
从指标层开始，根据各指标对上一层的重要性，采用两两比较方式来形成判断矩阵，求出各指标的权值并归一化，通过一致性检验后得到指标层对准则层的权重集。用同样方法确定准则层对目标层的权重集。通过层次分析法得到指标层对准则层的权重集w21、w22、w23、w24、w25、w26，准则层对目标层的权重集w1。
[0083]
(1)构造判断矩阵
[0084]
综合相关文献和专家打分结构获得目标层、准则层和指标层的判断矩阵。准则层各指标相对于目标层的判断矩阵及权重见表1。
[0085]
表1
[0086][0087]
经计算λ
max
＝6.174，偏离一致性指标ci＝0.035，判断一致性指标cr＝0.028《0.1。由各指标的权重可以看出，气候条件和土壤状况对风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力测度影响较大。
[0088]
(2)层次单排序
[0089]
该方法首先把复杂的评价问题层次化，根据问题的性质以及所要达到的目标，把问题分解为不同的组成因子。准则层—指标层(b—c)判断矩阵及计算结果见表2-7。
[0090]
表2
[0091][0092]
表3
[0093][0094]
表4
[0095][0096]
表5
[0097][0098]
表6
[0099][0100]
表7
[0101][0102]
(3)层次总排序
[0103]
将各个具体指标相对于准则层的权重与准则层相对于目标层的权重相乘，可得每个指标在风积沙区采煤塌陷区植被自修复能力评价中所占的权重(表8)。综上，指标层对准则层的权重集w21、w22、w23、w24、w25、w26分别为，w21＝(0.4434，0.3874，0.1692)，w22＝(0.6667，0.3333)，w23＝(0.2034，0.1126，0.1126，0.1126，0.1126，0.1126，0.0625，0.0625，0.0625，0.0362，0.0362，0.0362)，w24＝(0.7089，0.1125，0.1786)，w25＝(0.1634，0.5396，0.2970)，w26＝(0.5396，0.2970，0.1634)；准则层对目标层的权重集w1＝(0.2968，0.0943，0.2245，0.1079，0.0667，0.2098)。
[0104]
表8
[0105][0106][0107]
5、评价指标赋值方法
[0108]
基于采煤塌陷区生态环境损伤相关研究确定分值；分值与生态环境的优劣呈正相关；分值体系采用0～100分的封闭区间体系。
[0109]
(1)气候波动分级赋值。1级基本无影响且与常年平均气候条件基本无差异，分值90分；2级影响比较小且与常年平均气候条件有差异，但差异比较小，分值80分；3级影响较明显且与常年平均气候条件差异较为明显，分值70分；4级影响明显且与常年平均气候条件差异显著，分值60分；5级影响极明显且与常年平均气候条件差异显著，分值50分。
[0110]
(2)附加坡度分级赋值。1级影响不明显，分值为100～90分(无附加坡度取值为100分)；2级影响较明显，分值为70分；3级影响明显，分值为50分。裂缝宽度分级赋值。1级宽度为0～48mm，破坏不明显，分值为90分；2级宽度为48～96mm，破坏较明显，分值为80分；3级宽
度为96～144mm，破坏明显，分值为70分；4级宽度为144～192mm，破坏显著，分值为50分；5级宽度≥192mm，破坏极显著，分值为30分。
[0111]
(3)其他影响因素损伤度分级赋值。1级基本无影响且与原始背景值基本无差异，分值90分；2级影响比较小且与原始背景值有差异，但差异比较小，分值80分；3级影响较明显且与原始背景值差异较为明显，分值70分；4级影响明显且与原始背景差异显著，分值60分；5级影响极明显且与原始背景差异显著，分值50分。
[0112]
表9
[0113][0114][0115]
表10
[0116][0117]
表11
[0118][0119]
表12
[0120][0121][0122]
6、采煤塌陷区植被自修复能力综合测度
[0123]
运用综合指数评价法，进行采煤塌陷区植被自修复能力综合测度，计算过程如下：
[0124][0125]
7、根据所得分值，将采煤塌陷区植被自修复能力进行分级。
[0126]
神东矿区某超大工作面植被自修复能力分值76.3，具有自修复能力。
[0127]
应当注意的是，以上所述的实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明的任何限制。通过参照典型实施例对本发明进行了描述，但应当理解为其中所用的词语为描述性和解释性词汇，而不是限定性词汇。可以按规定在本发明权利要求的范围内对本发明作出修改，以及在不背离本发明的范围和精神内对本发明进行修订。尽管其中描述的本发明涉
及特定的方法、材料和实施例，但是并不意味着本发明限于其中公开的特定例，相反，本发明可扩展至其他所有具有相同功能的方法和应用。