湖下煤炭開采對濕地生態系統影響的遙感調查
——以南四湖為例*

吳 敏，陳贊旭，張紹良

(1.江蘇省有色金屬華東地質勘查局，江蘇 南京 210007；2.中國礦業大學 環境與測繪學院，江蘇 徐州 221116)

煤炭開采對陸地生態系統、陸地自然保護區的影響很直觀，如沉陷積水、地表裂縫、滑坡、植被群落消失、地表景觀破碎等[1-2]。然而，當在湖下采煤時，湖泊生態系統的響應及其機理很復雜，目前研究還不充分[3]。

南四湖是我國第六大淡水湖，山東省內最大淡水湖泊，是南水北調工程的重要節點，成為我國科學研究的重點與熱點區域。南四湖賦存豐富的煤炭資源，湖下采煤歷史長達30余年，是湖下開采對濕地生態系統影響研究的理想案例?，F有南四湖的學術文獻多達1 100余篇，主要集中在水文特征[4-5]、土地利用格局[6-7]、生態系統服務功能[8-9]、生物多樣性[10-11]等方面，而對煤炭開采的生態效應的關注度很低。已有研究表明，近些年南四湖的水質逐步改善，但浮游藻類數量、水文動力、氣候因子等影響湖泊水質水平[5,12]；農業化肥、農藥污染和工業污染物排放，圍湖養殖、造紙、人工水產養殖等不合理的資源開發造成水質惡化[13]；鳥類種群增加，越來越多的候鳥及旅鳥在此棲息、覓食及居留，表明該水域棲息條件有所改善[11]。這些結論似乎間接證明了南四湖的湖下采煤對生態系統影響較小，甚至有促進作用。但是，由于缺少煤炭湖下開采對其生態系統影響的長期監測，湖下采煤對其濕地生態系統影響的科學技術鑒定存在一定的難度。

為此，本文以南四湖自然保護區為例，利用過去30 a長時間序列遙感影像，通過解譯和動態比較湖內開采區域的景觀格局、水域面積、水體深度、葉綠素、植被覆蓋等的時空變化特征，分析和評價湖下采煤對南四湖生態環境的影響特征、影響程度和影響強度，以此揭示湖下采煤對濕地生態系統的作用規律。

1 研究區概況

南四湖位于山東省濟寧市微山縣境內(34°27′～35°20′N，116°34′～117°24′E)，如圖1所示，是華北地區最大的淡水湖泊，是南水北調工程中重要的地表水調蓄區。該區域屬于典型的暖溫帶、半濕潤季風氣候，年均氣溫13.7 ℃，年均降水量約750 mm。南四湖為內陸湖泊濕地生態系統，具有豐厚的自然資源與生物多樣性資源。研究區是眾多珍稀瀕危物種的棲息地，也是候鳥遷徙的重要停歇地。由于受人類活動和氣候變化的影響，其生態環境遭受破壞，2003年山東省政府批準建立省級南四湖自然保護區，面積1 275 km2，占微山縣面積的71.7%。

以研究區內的棗礦集團6處礦井和微礦集團1處礦井作為研究對象，分別是高莊煤業公司、付村煤業公司、新安煤業公司、濱湖煤礦、三河口礦業、湖西煤礦和崔莊煤礦。棗莊集團建于1982年，湖下采煤始于1992年，此前以湖邊的陸地煤層作為主采區。進入21世紀，湖下的煤炭開采活動逐漸變得活躍，湖下煤產量最高達到700萬t/a，湖區開采面積達163.16 km2，壓覆煤炭可采儲量2.16億t。

圖1 南四湖省級自然保護區位置圖

2 數據和方法

2.1 遙感數據準備與預處理

考慮到遙感影像的質量和易獲取性，同時為了全面解譯研究區景觀變化，選擇6～9月植被生長最旺盛的季節并確保云量低于10%，選取1985年6月25日、1992年5月27日、2005年6月16日和2011年6月1日的Landsat5 TM影像以及2017年7月24日Sentinel-2影像，數據源于地理空間數據云(www.gscloud.cn)。利用ENVI軟件進行同期影像幾何校正、鑲嵌裁剪等預處理，投影參考坐標統一為WGS_1984_UTM_Zone_50N。

2.2 土地利用分類方法

土地利用結構是揭示區域生態環境變化的最直觀指標，表明人類活動的強度和土地開發利用程度[6,8]。根據相關文獻[6-8]并結合實地調查，將南四湖自然保護區分為灌溉水田、林地、湖泊、河流、臺田魚塘、沼澤濕地及建筑用地等7種類型。土地利用分類通過遙感影像監督分類完成，興趣區類別判讀特征如表1所示。

表1 遙感分類目視解譯判讀樣本特征

2.3 生態參量反演方法

遙感技術可為湖泊的水環境監測與植被監測提供重要手段[14]，選取水體、水深、葉綠素a濃度、植被覆蓋度等生態參量的反演。濕地水文過程主導著濕地生態系統的基本生態格局和生態過程[4,15]，是濕地生態系統的結構和功能的決定性因素。其中，水體代表著濕地規模，而濕地規模是生態系統穩定性的基礎，水體變化對生態系統服務價值的維持起到關鍵作用[8]；水深影響著沉水植物群落、水生動物的生長環境[10]，間接地改變濕地生態系統[16]；葉綠素是湖泊水體的重要水質參數，其含量變化反映初級生產力的分布，更能有效反映水質的富營養化程度[17]。濕地植被是生態系統能量來源，其變化對生態系統功能的維持影響顯著[18]。

歸一化差異水體指數(Normalized Difference Water Index，NDWI)可以最大程度地抑制植被信息，突出水體信息，有效地將水體與植被及山體陰影等信息區分開[19]。公式見式(1)：

NDWI=(RGreen-RNIR)/(RGreen+RNIR)

(1)

在開采沉陷區、非開采沉陷區、魚類養殖場、航道、港口、湖邊等共設置監測點120個，利用GPS進行定位。在船上布設垂線(最小刻度1 cm)測量監測點的水體深度，每個采樣點測量3次，取平均值作為水深數據。有效數據98個，隨機抽取58個作為訓練集，40個用作模型驗證。利用實地水深測量數據與對應遙感影像光譜值，建立多波段組合線性回歸模型[19-20]，判定系數R2為0.907，擬合效果較好，精度較高，可用于模擬預測各個區域的水深。公式見式(2)：

Depth=[32.804+3.625×ALOG(RBlue)-10.074×ALOG(RRed)+16.638×ALOG(RNIR)]

(2)

在上述監測點采集水體表面以下5～10 cm處表層水，放置于盛冰塊的保溫箱，參照《水和廢水監測分析方法》(第四版)標準測定葉綠素a(Chlorophyll-a, Chl-a)。有效數據102個，隨機抽取60個作為訓練集，42個用作模型驗證。利用實地葉綠素a濃度測定數據與對應遙感影像光譜值，建立多波段組合線性回歸模型[21-22]，判定系數R2為0.903，擬合效果較好，精度較高。公式見式(3)：

Chl-a=6.277+59.704×(RNIR/RBlue)

(3)

歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)是基于植被葉綠素在0.69 μm處的強吸收，通過紅光和近紅外波段的組合實現對植被信息狀態的表達，能夠較為準確地反映植被的覆蓋程度、生長狀況、生物量以及光合作用強度[18]，因此，常被直接或間接地用于研究植被活動。公式見式(4):

NDVI=(RNIR-RRed)/(RNIR+RRed)

(4)

以上公式中，RBlue為藍光反射值；RGreen為綠光反射值；RNIR為近紅外光譜反射值；RRed為紅光反射值。

3 結果與分析

3.1 土地利用類型變化

將湖泊、河流、沼澤歸并為自然濕地，灌溉水田和臺田魚塘歸并為人工濕地，建筑用地和林地及其他用地歸并為非濕地用地。1985～2017年研究區的土地利用類型變化如圖2所示，湖泊減少了164.88 km2，河流增加了1.07 km2，沼澤減少了335.46 km2，灌溉水田增加了77.63 km2，臺田魚塘增加了531.16 km2，建筑用地建少了27.94 km2，林地及其他減少了81.59 km2?？傮w來說，南四湖自然保護區主要以天然濕地和人工濕地為主，非濕地面積占比很小。最顯著的土地利用變化是天然濕地轉化為人工濕地，天然濕地被大規模開發，面積大幅銳減，占比由1985年的80%減至2017年的41%；相應的，人工濕地面積在1985年僅占總面積的7%左右，而在2017年擴張至54%，成為區域內最主要的景觀類型。

圖2 1985～2017年南四湖自然保護區土地利用類型

分析7處生產礦井與南四湖保護區重疊區的景觀格局變化，與南四湖的整體變化趨勢相近，天然濕地減少，人工濕地增加，如圖3、圖4所示。天然濕地的縮減主要是沼澤地的減少，其次為湖泊和河流。而人工濕地的擴張主要是臺田魚塘的急劇增加，當地產業結構調整為以水產養殖業為主，臺田魚塘逐漸成為景觀優勢類型。同時，灌溉水田在總體上有一定的增長。特別是在1992年期間，湖泊、沼澤、臺田魚塘、建筑用地和林地變化最大。2017年與1985年相比，自然濕地減少了4.13%，人工濕地增加了22.58%，非濕地面積減少了18.45%。

圖3 1985～2017年濱湖、新安和湖西礦區與保護區的重疊區景觀類型變化

圖4 1985～2017年高莊、付村、三河口和崔莊礦區與保護區的重疊區景觀類型變化

3.2 水域面積變化

煤炭開采導致地表沉陷，部分區域發生積水，形成新增水體[2,23]；南水北調過程中水資源的調入調出影響水體[14]；年際降雨的不均也使得水體不斷變化[4]。對于非沉陷區樣地，隨著水位波動，水域面積及其所占比例會逐年變化。對于沉陷區樣地，除正常水位變化引起的水域變化外，開采沉陷也會改變水域面積。為此，通過比較沉陷區和非沉陷區的水體時序變化，以分析采煤沉陷對水體的影響。

依照遙感影像、井上下對照圖、沉陷預計等基礎數據，判定南四湖內的沉陷區和非沉陷區。在沉陷、非沉陷區分別選取一定面積的樣地，盡量確保兩類型樣地在水文、地形、土地利用、環境管理條件等相似。依次統計1985～2017年沉陷區樣地和非沉陷區樣地內水域面積及其占樣地總面積的比例。將兩類型水域變化面積的差值作為采煤沉陷對水體的影響面積。如表2所示，各煤礦1985～2017年的湖區井田內水域面積分別增加了3.16 km2、2.27 km2、2.76 km2、2.51 km2、0.00 km2、2.95 km2、2.58 km2，而因采煤沉陷導致水域增加的比例分別為76.67%、87.16%、75.58%、28.51%、0.00%、53.29%、48.71%，由此獲得因采煤沉陷增加的水域面積,分別為:2.42 km2、1.98 km2、2.09 km2、0.72 km2、0.00 km2、1.57 km2、1.26 km2，總計10.04 km2。

表2 7處生產礦井采煤沉陷對南四湖內水域面積的影響

3.3 水體深度變化

采煤工作面的掘進過程改變地下巖層應力平衡狀態，引起巖層破斷下沉，傳遞至地表造成地表沉陷。湖下采煤活動造成沉陷，改變水下地形，進而對區域的水深造成影響。通過研究沉陷對水域的影響，可以確定因采煤導致的積水區域?？紤]到在正常情況下水深隨湖區水位波動發生變化，對比分析沉陷區、非沉陷區的水位變化，并利用二者平均加深量的差值以獲取采煤沉陷導致的水深增量。

由圖5、圖6可知，從1985年到2017年，開采區域的平均水深從1.93 m上升到3.25 m。1985～1992年水深均在4 m以下，2005年出現大于4 m的水域，2011年和2017年大于4 m的水域面積分別達到10.69 km2和36.93 km2。其中，大于6 m的水域分別達到3.11 km2和17.90 km2，同時，小于2 m的水體面積明顯增加。2017年各深度的水域占比分布更加均勻。這表明湖下采煤對水體深度起到了直接作用。水深的增加有利于航運和南水北調，也為生物多樣性提供了物理基礎。

圖5 1985～2017年濱湖、新安和湖西礦區與保護區的重疊區水深時序變化

圖6 1985～2017年高莊、付村、三河口和崔莊礦區與保護區的重疊區水深時序變化

3.4 水質變化

葉綠素a是南四湖調蓄湖富營養化水平的限制性因子[15]，也是水體中具有光學活性的重要物質[14]。利用遙感手段選取葉綠素含量反映水質變化，從而實現研究區全空間、長時間序列的覆蓋，反演結果如圖7、圖8所示。

圖7 1985～2017年濱湖、新安和湖西礦區與保護區的重疊區葉綠素時序變化

圖8 1985～2017年高莊、付村、三河口和崔莊礦區與保護區的重疊區葉綠素時序變化

在時間分布上，葉綠素含量未呈現出明顯的變化規律，葉綠素平均濃度為19.38～45.85 mg/m3。1985～2005年呈上升趨勢，在2005年達最大值，2005～2017年呈下降再上升的趨勢。在空間分布上，葉綠素含量高的區域面積持續擴大，主要為水深植被密集區，這與沉水植物的大量分布有關，如荷花、蘆葦、睡蓮等，也與水體富營養化有關。為此，水質變化可能受季節變化及其他地表活動的影響，與礦區的位置分布未表現出明顯規律。

3.5 植被覆蓋度變化

植被是表征生態系統物質循環和能量流動的基礎，選取NDVI作為評價指標，將植被覆蓋度劃分為五個等級：低植被覆蓋度(0～15%)、中低覆蓋度(15%～30%)、中等覆蓋度(30%～60%)、中高覆蓋度(60%～80%)、高覆蓋度(80%～100%)。

由圖9、圖10可知，1985～2017年植被覆蓋度的平均密度從0.24降低到0.18。其中，無植被覆蓋區域面積經過波動后，出現小幅下降，主要來源于水域面積的增大，部分陸地轉變為水域。同時，中等、中高、高覆蓋度區域也出現不同程度的減少，分別下降了8.61%、2.53%、1.74%，而低等、中低等植被覆蓋度區域出現上升，分別增加了9.45%、5.54%。結合實地調查發現，研究區在1985～2017年經歷過多次農田整治，原有的植被結構和組成發生了較大變化，同時，年度間季節變化的差異也是造成植被覆蓋度變化的原因?？傮w來看，1985～2017年，開采區域的水體面積不斷增大，深水體加大，湖區周邊陸地逐步轉變為水域。

圖9 1985～2017年濱湖、新安和湖西礦區與保護區的重疊區植被覆蓋度變化

圖10 1985～2017年高莊、付村、三河口和崔莊礦區與保護區的重疊區植被覆蓋度變化

4 討 論

濕地生態系統的變化，既是氣候等自然因素作用的結果，也是人類活動作用的結果[24]。遙感監測表明，在1985～2017年間，南四湖濕地水域面積增大，平均水深增加，平均植被覆蓋度降低，低等、中低等植被覆蓋度的面積出現上升；河流、沼澤、建筑用地和林地面積減少，灌溉水田和臺田魚塘面積增大。在景觀格局方面，南四湖自然濕地萎縮，人工濕地擴張[6,7,25]?？梢?，南四湖生態環境質量變化主要是人類活動的結果，包括圍墾養殖、南水北調工程、煤炭開采等[3,4,24]。

煤炭開采對南四湖生態系統有影響，但以正向影響為主。南四湖自然保護區主要是沼澤濕地或者淺水湖泊，在開采沉陷后，增加了中等水深的面積，演變為具有一定坡度變化的潛水濕地或永久性湖泊[23]。在原陸地區域，沉陷新增了濕地面積，使得多年退化和開發的湖區重新退還為濕地或者水域，累計新增水域和濕地31.46 km2。在沉陷區的淺水地帶，沉陷會導致水深加深，原有水生植物、底棲動物演替轉移，占濕地面積的21%。水深影響沉水植物群落物種多樣性，根據生態位空間理論及中度干擾假說可知，中等水深的物種多樣性最高[10]。此外，湖泊水位下降，可能因營養豐富的湖泊底泥促進植被瘋長[18]，也可能因生長環境的改變使植被發生退化，對湖區大型動物的棲息和繁殖也造成了不利影響[6]。為此，新增濕地為沼澤環境活動的動植物創造了大量的生境資源。在深水地帶，如航道區域、永久性湖泊水域，沉陷擴大了庫容，對生態系統功能和結構維持有積極作用[8,26]。水域葉綠素含量高的空間分布也覆蓋著采煤沉陷區，表明該區域水質也有變差趨勢，不過這是否由采煤活動引起的，還有待進一步研究。

南四湖遙感監測表明，南四湖保護區內顯著的土地利用變化為沼澤地轉化為臺田魚塘，由此也推動了該區域由天然濕地景觀向人工和天然混合型濕地景觀的轉變。陸地區域內的植被覆蓋度呈現增加趨勢，沼澤區域蘆葦、荷花、蓮藕等水生經濟植物面積增加[24]，也提高了植被覆蓋度，這和煤炭開采關聯度不大。葉綠素監測結果表明，南四湖水體葉綠素含量自1985～2005年不斷提高，此后波動變化，但是高含量區域面積持續擴大，表明湖區開發強度在加強[14]。

利用長時間遙感影像序列監測湖下采煤對濕地生態系統的影響是有效的，可大大提高效率，降低成本，動態對比分析，形成真實客觀的數據鏈，為采煤活動對濕地生態系統影響提供可靠的信息。但是遙感監測水質、水深的模型還有待改進，結合實地調查數據，修正模型，可提高其精度。

5 結 論

由于全球氣候變化和人類活動的不斷加劇，濕地生態系統的變化是多種因素綜合作用的結果。其中，湖下采煤會引起湖底沉陷，影響著水域面積、水體深度，為水生動植物提供了新的生境，改變了南四湖濕地生態系統。通過1985～2017年長時間遙感影像序列反演土地利用類型、水體、植被等，結果表明，南四湖生態系統要素持續演替，自然濕地面積減少，人工濕地面積增加，具體為河流、沼澤、建筑用地和林地面積減少，灌溉水田和臺田魚塘面積增大。采煤區域水體面積增大，平均水深增加，平均植被覆蓋度降低，葉綠素含量高的區域增加。