基于多情景模拟的工矿废弃地复垦利用方向研究——以江苏省盱眙县为例

Study on Reclamation and Utilization Direction of Desert Land of Industrial Mining Area Based on Multi-Scenario Simulation—A Case Study of Xuyi County in Jiangsu Province

摘要: 我国大量土地因工业及采矿活动遭到破坏，而土地复垦率却相对较低，为了消除工矿废弃地对生态环境造成的不利影响，对工矿废弃地景观格局的分析显得尤为重要。本文以江苏省盱眙县工矿废弃地复垦后景观格局为研究对象，依据各复垦方向服务价值设定耕地、园地、林地和草地4种复垦情景，并根据地势、土壤质地等因素将盱眙县划分为西南和北部两个区域，采用Fragstats软件计算不同情景的景观格局指数并对其进行分析和对比，得出相对较优的盱眙县工矿废弃地复垦方向。结果表明，盱眙县工矿废弃地复垦景观格局多情景模拟结果为西南地区复垦方向为林地，北部地区复垦方向为耕地。上述研究过程可较好地应用于盱眙县工矿废弃地复垦利用方向研究，进而可为类似区域工矿废弃地的可持续利用和生态环境保护提供决策参考。

Abstract: A large amount of land in China has been destroyed due to industrial and mining activities, but the rate of land reclamation is relatively low. In order to eliminate the negative impact of desert land of industrial mining area on the ecological environment, it is particularly important to analyze the landscape pattern of industrial and mining abandoned land. This paper takes the landscape pattern of desert land of industrial mining area in Xuyi County, Jiangsu Province as the research object. According to the service value of each reclamation direction, four reclamation scenarios are set for cultivated land, garden land, woodland and grassland, and Xuyi is determined according to factors such as topography and soil texture. The county is divided into two regions, the southwest and the north. Fragstats software is used to calculate the landscape pattern index of different scenarios, analyze and compare them, and obtain a relatively better direction for the rehabilitation of desert land of industrial mining area in Xuyi County. The results show that the multi-scenario simulation results of the landscape pattern of desert land of industrial mining area reclamation in Xuyi County can conclude that the reclamation direction in the southwest is forest land and the reclamation direction in the north is cultivated land. The above research process can be better applied to the research on the reclamation and utilization of desert land of industrial mining area in Xuyi County, and can provide decision-making reference for the sustainable use of desert land of industrial mining area and ecological environment protection in similar areas.

1. 引言

近年来，我国大量土地由于工业及采矿活动遭到破坏损毁，对自然生态系统、土壤及耕地资源、人居环境、土地集约利用等方面造成了深远的影响，因此保护土地资源、促进土地集约利用、改善区域环境迫在眉睫 [1]。早在20世纪初，发达国家便开展了矿山土地修复工作 [2]，在土地复垦技术 [3]、土地复垦效益 [4]、污染源处理 [5]、矿山废弃物利用 [6]、景观评价 [7] 等方面进行了系列研究。土地复垦的研究尺度及研究内容都十分广泛，国内学者从复垦评价 [8]、复垦效益 [9]、地貌重塑 [10]、生态修复 [11] 和生物多样性恢复 [12] 等多个方面进行了土地复垦的系统研究。

在采矿活动的人为干扰下，矿区景观功能变化或衰退，生态环境不断恶化，因此开展矿区景观格局与生态系统服务价值研究对于区域生态建设与保护、区域可持续发展具有十分重要的意义。我国在景观格局方面的研究起步于20世纪80年代，基于不同空间与时间尺度展开了对景观格局现状及变化规律的分析，逐步将景观生态学与矿区生态环境保护相结合，在矿区开采与复垦后景观格局变化 [13]、矿区景观格局指数粒度效应 [14] 和矿区景观生态规划 [15] 等方面进行了研究。生态系统服务价值评估大致可以分为两类：基于单位服务功能价格方法和基于单位面积价值当量因子法，当量因子法主要受到了Costanza研究的影响 [16]，相对于前者而言，当量因子法较为直观、数据需求低、评估全面且可比性高 [17]，因此从不同尺度对生态系统服务价值评估常采用该方法 [18] [19] [20] [21]。

盱眙县采矿历史悠久，属淮安市的矿业大县，凹凸棒石粘土的资源总量在21.77亿吨左右，资源潜力巨大，2015年大中型矿山的比例达到66%以上，已基本形成了以凹凸棒石粘土为依托的矿业优势，是国内重要的凹凸棒石粘土生产与销售基地，凹凸棒石粘土生产加工业已经成为地方重要的经济产业之一；然而由于开采后未采取有效的环境保护措施，造成矿区环境恶化，因此需要对盱眙县工矿废弃地复垦进行研究。本文以江苏省盱眙县工矿废弃地为例，根据各复垦方向的生态服务价值设定复垦情景，据此基于景观生态学理论，运用景观格局指数对不同复垦情景的景观格局进行分析，从而得出相对较优的复垦方向，以期为盱眙县工矿废弃地重新利用提供相关科学依据。

2. 研究数据与方法

2.1. 研究区概况

盱眙县地处长江三角洲地区，位于江苏省淮安市西南部，介于北纬32˚43'~33˚13'、东经118˚11'~118˚54'之间。盱眙县地势西南高，多低山丘陵，东北多平原且地势较低，总体呈阶梯状倾斜。境内有低山、平原、丘岗、河湖圩区等多种地貌；土地利用面积为2497 km²，耕地是研究区内主要的土地利用类型，占44.8%。盱眙县有部分工矿废弃地已完成复垦，比如象山矿山公园、玉皇山等均取得不错的成效，其目前因矿山开采而破坏和占用土地总面积约17.64 km² (图1)，矿山地质环境治理任务仍然十分艰巨。为对其进行景观格局多情景模拟，对盱眙县进行复垦分区，由于盱眙县境内气温和降水差别不大，因此在分区时不考虑气温与降水因素。根据土壤质地、DEM、土地利用现状等进行分区(图2) [22]，得到盱眙县复垦分区图，将盱眙县分为西南区和北部区两个区域(图3)，西南区地势较高，农用地以林地、园地为主，北部区地势平坦，农用地以耕地为主。

Figure 1. Distribution map of mining land in Xuyi County

图1. 盱眙县采矿用地分布图

Figure 2. Indicators of Xuyi County. (a) The administrative zoning; (b) Land use status; (c) DEM; (d) Soil texture

图2. 盱眙县各项指标图。(a) 行政区划图；(b) 土地利用类型图；(c) 地势图；(d) 土壤质地图

Figure 3. Reclamation division of Xuyi County

图3. 盱眙县复垦分区

2.2. 数据来源

盱眙县国土局提供2016年盱眙县土地利用矢量数据，盱眙县粮食产量数据来自于《淮安统计年鉴-2017年》，粮食价格来自《全国农产品成本收益资料汇编-2017》，归一化植被指数(NDVI)数据来自于中国科学院资源环境数据中心，净初级生产力(NPP)来自于MOD13A3数据。景观指数通过将盱眙县土地利用数据转化为100 m × 100 m的栅格数据导入Fragstats模型得出，通过对不同分辨率的结果进行比较，得出100 m × 100 m分辨率可以有效提取景观中所包含的信息同时不会使信息过于破碎。

2.3. 生态系统服务价值核算

参照近年来关于生态系统服务价值的研究，以谢高地等制定的中国生态系统服务价值当量表为基础 [23]，对表征生态系统质量状况的生物量和植被覆盖度进行修正，计算公式如下 [24]：

$V{C}_p=n_i/N_i\times f_i/F_i\times V_0\times V{C}_0$ (1)

$V{C}_0=\frac{1}{7}{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}\frac{m_i\times p_i\times q_i}{M}}$ (2)

式中，VC_p为研究区生态系统服务价值系数(元/hm²·a)，n_i和f_i分别为研究区平均生物量和植被覆盖度，N_i和F_i分别为我国平均生物量和植被覆盖度，本次研究用NPP数据代替生物量数据，V₀为中国生态系统服务价值当量 [25]，VC₀为研究区单位面积农田生态系统提供粮食生产的经济价值(元/hm²·a)。p_i为研究区粮食作物平均价格(元/kg)，q_i为粮食作物单产(kg/hm²)，m_i为粮食作物面积(hm²)，M为粮食作物总面积；通常认为农田在没有人力投入时的自然生态系统提供的经济价值为1/7 [26]。价值当量参考谢高地 [23] 等制定的“单位面积生态系统服务价值当量”，盱眙县旱地和水田面积比为3:7，因此耕地当量以其中的旱地和水田3:7的比例计算得出，林地对应阔叶，园地取林地和草地的平均值 [27]，草地对应灌草丛，建设用地参考文献 [28] [29]，由此得出盱眙县单位面积生态系统服务价值当量。植被覆盖度计算公式如下 [30]：

$F=\frac{\text{NDVI}-{\text{NDVI}}_{\min }}{{\text{NDVI}}_{\max }-{\text{NDVI}}_{\min }}$ (3)

式中，NDVI_max、NDVI_min表示NDVI最大值和最小值。ESV计算公式如下 [31]：

$\text{ESV}={\displaystyle \underset{k}{\sum }{\displaystyle \underset{h}{\sum }{A}_k\times V{C}_{kh}}}$ (4)

k表示土地利用类型，h表示生态服务类型，VC_k表示第k类生态系统第h项服务价值系数(元/hm²)，ESV表示生态系统服务价值(元/a)，A_k表示第k类生态系统的面积(km²)。

2.4. 情景设立

根据盱眙县服务价值的计算结果，将剔除服务价值较低的复垦方向后其余土地类型设定为不同情景，通过比较其景观格局差异确定复垦方向。参考相关研究和实际复垦方向，比较研究区耕地、园地、林地、草地和建设用地服务价值，从中剔除服务价值较低的地类。

2.5. 景观格局分析

景观格局不仅是景观组分空间分布特征的表现，也是景观异质性的外在体现。景观指数可以体现其结构组成和空间配置等特征，高度浓缩景观格局信息 [32]。利用ArcGIS10.2的空间分析模块将土地利用类型图转换为Grid格式，以Fragstats4.2软件为支撑，在参考前人研究的基础上 [33]，从景观面积、形状复杂程度、聚集状况、优势度、多样性等方面选取7个能较全面反映整个景观格局特征的景观指数，分别是最大斑块面积指数(LPI)、边缘密度(ED)、邻近度指数(PROX)、斑块结合度(COHESION)、分离度指数(SPLIT)、香农多样性指数(SHDI)和聚集度指数(AI)，其中表明景观优势类型与同类型斑块连接程度的指数LPI与PROX为影响相对较大的因素。各指数计算方法如下：

1) 最大斑块面积指数(LPI)

$\text{LPI}=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\max }}\left(a_{ij}\right)}{A}\times 100$ (5)

a_ij为斑块ij的面积；A为景观总面积，LPI为景观中最大斑块面积占整个景观面积的比例，取值范围为0 < LPI ≤ 100；当LPI越接近0时，景观中最大斑块的面积越小 [34]，景观中优势类型的优势程度也因此变小。

2) 边缘密度(ED)

$\text{ED}=\frac{E}{A}\ast {10}^6$ (6)

边缘密度表示景观中所有斑块边界总长度除景观总面积，ED越大，景观破碎化程度越大，空间异质性也越大，ED越小，景观破碎化程度越小 [34]。

3) 邻近度指数(PROX)

$\text{PROX}={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}\frac{a_{ijs}}{d_{ijs}^2}}$ (7)

a_ijs表示处于斑块ij搜索范围内斑块ijs的面积，d_ijs为斑块ij和ijs之间的距离。取值范围PROX > 0，如果值较小，说明同类型斑块之间景观破碎度较高，如果同类型斑块之间离散度较低，说明景观总体连接度较高 [14]，同时也是影响景观格局分析的重要因素。

4) 斑块结合度(COHESION)

$\text{COHESION}=\left[1-\frac{{\displaystyle \underset{j=1}{\overset{m}{\sum }}{P}_{ij}}}{{\displaystyle \underset{j=1}{\overset{m}{\sum }}{P}_{ij}\sqrt{a_{ij}}}}\right]{\left(1-\frac{1}{\sqrt{A}}\right)}^{-1}\times 100\%$ (8)

P_ij为ij斑块周长，a_ij为ij斑块面积，A为景观总面积，COHESION表示某一种斑块类型和周围相邻斑块类型的空间连接程度，其取值范围为0 ≤ COHESION < 100，值越大表明景观连接性越强 [35]。

5) 分离度指数(SPLIT)

$\text{SPLIT}=\frac{A^2}{{\displaystyle \underset{j=1}{\overset{n}{\sum }}{a}_{ij}^2}}$ (9)

SPLIT为景观面积的平方除所有斑块面积的平方和，表征景观被分割的破碎程度，反映景观空间结构的复杂性 [36]。

(6) Shannon’s多样性指数(SHDI)

$\text{SHDI}=-{\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}\left(p_i\times \ln p_i\right)}$ (10)

p_i为景观中斑块i的面积比重。空间异质性越大，SHDI指数更高，景观斑块类型越丰富 [37]。

7) 聚集度指数(AI)

$\text{AI}=\frac{s_{ii}}{\max \left(s_{ii}\right)}\times 100\%$ (11)

s_ii表示相应景观类型的相似邻接斑块数量，当某类型的破碎程度最大的时候，该类型的聚合程度最低；当斑块类型聚集成一个整体时，该类型聚合程度最高 [38]。

3. 结果与分析

3.1. 生态系统服务价值核算

根据公式(1)~(3)得出盱眙县1个标准当量因子的服务价值为1977.11元/hm²，由此得出各地类的单位面积生态服务价值系数(表1)。单位面积服务价值的大小排序为林地 > 草地 > 园地 > 耕地 > 建设用地；根据公式(4)得出各地类总服务价值(表2)，根据盱眙县单位面积服务价值系数和各地类面积得出各地类总服务价值，可以看出服务价值最高的是耕地为18.29亿元，耕地也是盱眙县优势地类，其次是林地，服务价值为15.65亿元，草地为6.45亿元，园地为6.83亿元，服务价值最低的是建设用地为0.05亿元，建设用地在盱眙县面积占比也相对较小，因此剔除服务价值较低的建设用地，对复垦为耕地、园地、林地和草地这四个情景进行景观格局的多情景模拟分析。

Table 1. The coefficient of ecosystem service in Xuyi County

表1. 盱眙县单位面积生态系统服务价值系数元/(hm²·a)

Table 2. Ecosystem service value in Xuyi County

表2. 盱眙县生态系统服务价值(亿元/a)

3.2. 工矿废弃地景观格局多情景模拟

根据服务价值计算结果，剔除服务价值较低的建设用地，设定四种复垦情景，即复垦为耕地情景、复垦为园地情景、复垦为林地情景和复垦为草地情景，并与不复垦情景进行对比。

1) 盱眙县西南复垦区景观格局多情景模拟

盱眙县西南复垦区不同情景景观格局指数计算结果见表3。LPI可以反映景观中的优势类型，可以看出林地情景中的景观优势类型的面积较大。草地情景的ED最小，其次为林地情景，表明复垦为草地的情景破碎度较低，林地情景的破碎度次之。PROX体现同类型斑块之间景观连接性，其中林地情景的PROX值最高为122.232，表明林地情景斑块之间的连接性较好，而园地情景的连接性较差。COHESION表明林地情景斑块与相邻斑块类型的空间连接度较高，且林地情景的SPLIT值最小表明林地情景的景观分离度最低，而园地情景的分离度值最高表明其景观破碎化较严重。AI值最高的为草地情景，其次为林地情景，表明草地情景的景观聚集程度最高。从表中可以看出四种情景均比不复垦的情况景观格局连接性更好。综上所述，认为西南区复垦为林地的情景景观总体连接性较好，有利于提高研究区土地集约化管理水平。

Table 3. Landscape level index in different reclaimed scenarios in Xuyi Southwest County

表3. 盱眙县西南复垦区不同复垦情景景观格局指数

2) 盱眙县北部复垦区景观格局多情景模拟

盱眙县北部复垦区不同情景景观格局指数计算结果见表4。从LPI可以看出耕地情景中的景观优势类型的面积较大。耕地情景的ED最小，表明复垦为耕地的情景。耕地情景的PROX值最高，表明耕地情景同类型斑块之间的连接性较好。COHESION也表明耕地情景斑块与相邻斑块类型的空间连接度较高，且耕地情景的SPLIT值最小表明耕地情景的景观分离度最低，而园地情景的分离度值最高表明其景观破碎化较严重。AI值最高的也为复垦为耕地的情景，耕地情景的景观聚集程度最高。从表中可以看出四种情景均比不复垦的情况景观格局连接性更好。综上所述，认为北部区复垦为耕地的情景景观总体连接性较好。

Table 4. Landscape level index in different reclaimed scenarios in Xuyi North County

表4. 盱眙县北部复垦区不同复垦情景景观格局指数

4. 结论

本文基于生态系统服务价值建立了工矿废弃地土地复垦的多情景模拟方法，并以江苏省盱眙县工矿废弃地为例，将工矿废弃地复垦划分为耕地情景、林地情景、园地情景和草地情景4种复垦情景，分别分析这4种情景下的景观格局状况，并与不复垦情景进行对比，从而得出较优的复垦利用方向。本文对盱眙县进行复垦分区，主要分为西南和北部两个区域，采用Fragstats软件对每个分区不同情景的景观格局指数进行计算。盱眙县西南区LPI、PROX、COHESION、SPLIT值均为林地情景的值较好，北部区各景观格局指数值则表明复垦为耕地的情景景观格局较其他情景连接度高破碎度低，且4种情景均比不复垦情景的景观格局效果好。因此盱眙县西南地区可以复垦为林地，北部地区可复垦为耕地，有利于提高研究区土地集约化管理水平，其土地利用效率也高于其他情景。

为保护生态环境，盱眙县需处理好发展与生态环境建设之间的矛盾，实现社会、经济、生态的协调发展，从而实现可持续发展。盱眙县矿产资源丰富，属淮安市的矿业大县，应加大对矿产资源开采中对环境影响的监管力度，强化矿产资源开采后的生态修复。本次研究所采用的方法可较好地应用于县域工矿废弃地复垦，为我国工矿废弃地重新利用提供新的思路。

基金项目

江苏省国土资源科技支撑资助项目(2017048)。