研究论文 正式出版 版本 2 Vol 10 (5) : 503-513 2019
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淮南矿区土地利用变化对区域景观格局的影响
Impact of land use change in Huainan coalmine area on regional landscape pattern
: 2018 - 10 - 22
: 2019 - 02 - 21
: 2019 - 03 - 02
191 1 0
摘要&关键词
摘要:以淮南矿区5期遥感影像图作为基本信息源,利用土地利用转移矩阵和景观格局指数分析了淮南矿区的土地利用变化及其对区域景观格局的影响。土地利用变化相关结果表明:1980—2015年淮南矿区及区域土地利用变化主要表现为耕地的减少,建设用地、水域的增加。矿区耕地面积减少117.6 km2,其中46.7%的面积转换成建设用地,51.2%转换成塌陷水域,其所在区域(流域)耕地减少了274.4 km2,有63.1%转换成建设用地,33.1%转换成水域。将矿区增加的塌陷水域面积还原作为无采矿活动的对照,分析采矿活动对区域景观格局的影响,结果表明:采矿活动使得区域景观多样性指数增加了0.07,矿区土地利用变化使得区域景观多样性增加、优势度减小,区域景观格局更加趋于多样、均衡。
关键词:土地利用变化;景观格局;淮南矿区
Abstract & Keywords
Abstract: Background, aim, and scope Coal mining leaded to large land subsidence. Due to the groundwater level in the central and eastern plains of China is shallow, forming water areas in the mining areas and changing the regional ecological environment. The Panxie coalmine area we selected area was the main mining area in Huainan, facing significant change of land use and landscape pattern. This research would have addressed the impact of land use of mining areas on regional landscape patterns, to provide a certain theoretical basis for local social and economic sustainable development. Materials and methods The land use maps of five phase of the study area, covering 1980, 1990, 2000, 2010 and 2015 respectively, were selected to analyze the change of land use by using land transfer matrix. Then the change of landscape patterns was analyzed by calculating formula and significance of landscape index. Results The arable land, construction land and water area were the main land types in the study area, and the transition between the three was the closest. The cultivated land reduced in the region over the past 35 years, mainly converted into construction land and waters. The landscape superiority of the mining area decreased, the landscape diversity increased, resulting in more balance of the regional landscape pattern. Discussion The land use structure of Huainan mining area has undergone great changes in the past 35 years due to social and economic development, coal mining activity and population growth. As long with the continued mining activities, the area of subsided water area is becoming large with increased impact on regional landscape. Conclusions The change of land use mainly reflects in the reduction of arable land area, construction land, and the increase of water area, increased the regional landscape diversity and further reduced the dominance. The regional landscape pattern tended to be more diverse and balanced. Recommendations and perspectives While meeting the needs of social and economic development, the mining area needed to promote practical reclamation plans and comprehensive management plans to make rational use of subsided water bodies to minimize human interference with the environment, such as rational use of subsided water bodies, development of industry, agriculture, and fisheries. At the same time, we have to pay attention to the protection of water resources to keep the balance between their economic and environmental benefits.
Keywords:  land use change; landscape pattern; Huainan coalmine area
煤炭作为我国重要的资源之一,在我国能源结构组成中占有举足轻重的地位。煤矿开采导致大面积地表沉陷,不同于西部煤炭开采,我国中东部平原矿区地下水位埋藏浅、可采煤层厚度大、潜水位较高,容易形成大面积常年积水区域,从而形成大量的地表沉陷水体(孟磊等,2011)。两淮矿区是我国中东部平原矿区的典型代表,也是我国14个亿吨煤炭基地之一,煤矿持续大规模开采导致了广泛的地表破坏和积水,现已形成300 km2左右的沉陷区,未来10年内将可能扩展至500 km2以上,水资源储存空间可达数十亿立方米(王婷婷等,2013)并形成大量的水生态景观,对区域社会经济和环境可持续发展产生重要影响。淮南矿区相比淮北矿区而言,沉陷范围更为集中,积水面积更大,2010年淮南沉陷区面积约137 km2,积水面积约70 km2,土地利用发生很大变化,区域生态环境效应更加显著。此前对淮南矿区相关研究主要集中于对矿区内部土地利用变化,塌陷水体生态环境评价及相关生态环境效应方面(章磊等,2015;张鑫等,2018),但矿区变化对其所涉及到的流域或区域范围的影响程度及生态环境效应研究缺乏。其中矿区土地利用变化是采矿活动对区域生态环境影响的直接反映(徐嘉兴等,2017),区域土地利用及景观结构动态变化是区域生态环境效应研究的重要组成部分(冯异星等,2010;林佳等,2011;崔晓伟等,2012)。由于矿区面积在其流域或区域范围中所占比率较大,矿区采煤活动引起的土地利用变化也可能会产生显著的区域生态环境效应,本研究以此为出发点,以淮南矿区及其所在区域(流域)为研究对象,分析采煤活动对整个区域产生的影响,在土地利用动态变化的基础上,以景观格局指数为评价指标,分析矿区及区域土地利用变化与景观格局之间的相互关系及影响因素,以期为区域景观结构调整、格局优化和社会经济可持续发展决策等提供一定的理论依据。
1   材料与方法
1.1 研究区域及数据来源
淮南矿区地处安徽省中北部淮河两岸,位于华东腹地,处于暖温带和亚热带的过渡地区,地势平坦,河网众多。自上世纪八十年代以来,淮南煤田持续大规模开采对国家的经济建设做出重要贡献的同时也造成了显著的生态环境问题,所选研究区域潘谢矿区为淮南的主要矿区,塌陷后积水严重,是典型的高潜水位矿区,也是区域土地利用和景观格局变化最为显著和集中的区域(王婷婷等,2013;Pei et al,2017),研究范围覆盖矿区及其所在的流域范围研究其区域土地利用变化和景观格局影响。
土地利用/覆盖分类所采用的数据均为Landsat遥感数据,共获取五期遥感数据分别解译五个代表时期(1980年,1990年,2000年,2010年和2015年)的土地利用类型,遥感数据基本信息如表1所示。为获得高精度的分类结果且减少不同时期数据对分类结果的影响,所获取数据的云量均小于4%,且各期数据成像时间均为相近时间。基于ENVI 5.1对各期遥感影像进行预处理(包括几何校正、大气校正和条带修复),综合考虑遥感影像的光谱和纹理特征,结合区域的景观特点,将研究区域土地利用类型划分为7个主要类别(建设用地、交通用地、草地、林地、耕地、水域和裸土)。基于面向对象的易康(eCognition)软件进行土地覆盖分类,充分考虑遥感影像的光谱特征、纹理特征和形状特征进行监督分类,并结合人工解译的方法进行相近地类的有效区分(张丹等,2015;刘悦等,2019),从而保证分类精度,各期数据的分类结果总体精度均高于90%(表1)。
表1   不同时期Landsat卫星数据信息
代表时期传感器数据成像时间空间分辨率
1980Landsat 3 MSS1981-12-1960 m
1990Landsat 5 TM1992-10-1830 m
2000Landsat 7 ETM2000-11-0130 m
2010Landsat 7 ETM2010-10-2830 m
2015Landsat 8 OLI2015-10-1830 m
1.2 研究方法
1.2.1土地利用转移矩阵
土地利用转移矩阵对于分析土地利用类型之间的动态变化具有重要作用,可以全面地显示各土地类型的转移速率、补给来源及转换方向,能更好的了解土地利用变化的时空演变规律(黄家政等,2014)。基于ArcGIS 10.2空间分析,针对淮南矿区及所在区域不同时期的土地利用数据进行统计和叠加分析,得到5个时期土地利用转移矩阵,其数学表达式如下(白根川等,2009;柴宏博等,2012):
P =
式中:P为面积,n为土地类型数,Pij 中的ij分别表示研究初期与末期的土地类型。
1.2.2景观格局变化分析方法
景观格局变化是应用景观生态学理论,将区域看作一个景观整体,通过景观格局指数来显示土地的空间格局特征在时间序列上的变化(张学斌等,2014;谭洁等,2017)。景观指数是景观格局信息的体现,能反映景观结构组成和空间分布特征,能综合表征景观空间组成及结构的影响(韩黎阳等,2014;王航等,2014)。综合参考国内外学者研究成果,研究选取斑块数量(NP)、斑块密度(PD)指标分析各类景观变化(刘宇等,2011;赵锐锋等,2013),选取多样性指数(SHDI)、优势度指数(D)、破碎度(FN)、分维指数(PAFRAC)分析区域景观的异质性,景观指数的计算和生态学意义如表2所示。研究过程中,将矿区塌陷水域面积还原成开采前(80年)其他土地利用类型作为对照(无采矿活动),研究采矿活动对区域景观格局的影响。
表2   景观指数计算公式及意义
指标指标计算公式意义
斑块数量
Number of patches
NP=n反映景观的空间格局,与景观的破碎度呈正相关性
Reflecting the spatial pattern of the landscape, positively correlated with the fragmentation of the landscape
斑块密度
Plaque density
PD=n/A反映斑块类型破碎化和空间异质性程度
Reflect plaque type fragmentation and spatial heterogeneity
多样性指数
Diversity index
SHDI=-∑[pi ln(pi )]值越高,土地利用越丰富,破碎化程度越高
The higher the value, the richer the land use and the higher the degree of fragmentation
优势度指数
Dominance index
D=1/-∑[pi ln(pi )]表示一种或几种景观对景观的控制作用
Indicates the control of landscape by one or several landscapes
破碎度指数
Fragmentation index
FN=∑n/∑A反映景观破碎的程度
Reflecting the extent of landscape fragmentation
分维指数
Fractal dimension index
PAFRAC=2ln(P/4)/ln(A)D越大表示斑块越复杂
The larger the value, the more complicated the plaque
ni 为景观斑块数,A为景观的总面积,Pi是景观类型i所占面积的比例,P是景观类型的斑块周长
ni is the number of landscape patches, A is the total area of the landscape, Pi is the proportion of the area occupied by the landscape type i, and P is the perimeter of the plaque of the landscape type
2 结果分析
2.1土地利用变化
潘谢矿区及区域耕地、建设用地是主要土地利用类型(图1),矿区面积为532.3 km2。35年来耕地面积减少了117.6 km2,由原来所占矿区面积比例的83.6%减少到61.5%,而建设用地、水域面积不断增加,分别增加了52.4 km2、63.2 km2,值得提出的是,到2015年水域面积已经占到矿区面积的17.2%,交通用地增加了4.3 km2。随着经济的发展和人口的增长,建设用地在2000—2010年增长最快,受大规模采煤活动影响,矿区大面积村庄、农田沉陷,沉陷积水区增加,近5年水域面积增加幅度较大,而林地和裸地所占比例较小,总体变化不大(表3)。


图1   土地景观利用图
Fig.1 Land landscape utilization
表3   1980—2015年淮南潘谢矿区土地利用动态变化
年份
Year
土地类型面积
Land type area /km2
耕地
Arable land
建设用地
Construction land
交通用地
Traffic land
林地
Woodland
裸土
Bare soil
水域
Water
1980444.855.80.70.12.328.6
1990433.765.90.90.10.131.6
2000425.367.01.10.10.738.1
2010363.3109.51.20.20.357.8
2015327.2108.25.00.291.8
矿区所在区域面积为1948.4 km2,土地利用变化趋势与矿区基本一致,随着区域社会经济的发展,大量耕地被开发或占用,耕地面积减少247.4 km2,由原来所占区域面积比例的83.0%减少到70.3%,但耕地还是最主要的土地类型,而建设用地面积逐年增加,1980—2015年增加了153.6 km2,水域面积增加了84.7 km2,所占面积比例分别增加了7.9%、4.3%,期间交通用地也大幅度增加,增加了17.4 km2(表4)。矿区面积占区域总面积为27.3%,其中矿区耕地减少面积占区域耕地面积减少的47.5%,所占比例较大,矿区水域的增加面积占区域水域增加面积的74.6%,区域水域面积的增加主要来自矿区的地表沉陷积水。矿区土地利用变化幅度同等比例下要高于区域,而耕地、建设用地、水域是矿区最主要的土地变化类型,由此可见矿区土地利用变化对于区域的土地利用变化有一定影响。
表4   1980—2015年潘谢矿区所在区域土地利用动态变化
年份
Year
土地类型面积
Land type area /km2
草地
Grassland
耕地
Arable land
建设用地
Construction land
交通用地
Traffic land
林地
Woodland
裸土
Bare soil
水域
Water
19800.11617.9207.04.94.98.5105.1
19900.21591.3232.36.54.80.3112.9
20000.31572.1240.77.94.51.0121.9
20100.21468.7318.38.34.40.8147.7
20150.21370.5360.622.34.40.6189.8
研究区土地利用变化不仅表现在各土地类型数量变化上,还表现在不同土地类型之间的相互转换中。由矿区土地利用转移矩阵可看出(表5),35年来矿区耕地面积减少主要转换成建设用地和水域,两者分别占耕地转出面积的46.7%、51.2%。由于人为活动的影响,林地在2015年已转换成其他用地类型。
表5   1980—2015年潘谢矿土地利用转移矩阵(单位:km2)
时段
Time slot
土地类型
Land type
耕地
Arable land
建设用地
Construction land
交通用地
Traffic land
林地
Woodland
裸土
Bare soil
水域
Water
1980—1990耕地 Arable land417.010.80.00.00.94.9
建设用地
Construction land
20.943.00.00.11.30.6
交通用地 Traffic land0.20.10.6
林地 Woodland0.00.1
裸土 Bare soil0.00.0
水域 Water6.61.90.123.0
1990—2000耕地 Arable land409.612.90.10.00.02.6
建设用地
Construction land
13.551.80.01.5
交通用地 Traffic land0.20.00.80.0
林地 Woodland0.00.00.10.0
裸土 Bare soil0.30.00.10.4
水域 Water10.01.10.027.1
2000—2010耕地 Arable land352.87.60.10.00.13.2
建设用地
Construction land
48.855.50.00.00.14.8
交通用地 Traffic land0.20.10.9
林地 Woodland0.10.00.1
裸土 Bare soil0.00.00.20.0
水域 Water23.43.80.00.00.430.1
2010—2015耕地 Arable land304.517.40.60.00.04.8
建设用地
Construction land
29.570.80.20.07.7
交通用地 Traffic land1.82.10.30.7
裸土 Bare soil0.10.20.0
水域 Water27.519.10.10.20.144.7
矿区所在区域5个不同时期的土地利用结构在时间和空间尺度上均发生了很大变化,变化趋势和矿区土地类型转换基本一致(表6),耕地、建设用地和水域作为研究区的主要土地类型,三者之间转换最密切。35年来区域减少的耕地主要转换成了建设用地和水域,两者分别占耕地转出面积的63.1 %和33.1%。
表6   1980—2015年潘谢矿区所在区域土地利用转移矩阵(单位:km2)
时段
Time slot
土地类型
Land type
草地
Grassland
耕地
Arable land
建设用地
Construction land
交通用地
Traffic land
林地
Woodland
裸土
Bare soil
水域
Water
1980—1990草地 Grassland0.10.1
耕地 Arable land1526.145.01.00.84.713.7
建设用地
Construction land
70.1157.00.00.13.21.9
交通用地 Traffic land2.40.33.80.1
林地 Woodland0.60.03.70.10.2
裸土 Bare soil0.10.00.20.0
水域 Water18.64.70.10.30.189.2
1990—2000草地 Grassland0.10.2
耕地 Arable land1538.626.80.30.30.06.1
建设用地
Construction land
34.9203.30.00.02.5
交通用地 Traffic land1.60.06.20.0
林地 Woodland0.10.00.14.3
裸土 Bare soil0.30.30.4
水域 Water15.91.90.2103.9
2000—2010草地 Grassland0.10.1
耕地 Arable land1433.824.81.00.10.17.7
建设用地
Construction land
0.298.7210.30.10.10.18.2
交通用地 Traffic land1.30.26.60.1
林地 Woodland0.30.04.00.1
裸土 Bare soil0.20.10.50.0
水域 Water35.95.10.20.20.3105.9
2010—2015草地 Grassland0.2
耕地 Arable land1291.962.52.90.20.013.2
建设用地
Construction land
122.4221.91.30.00.014.8
交通用地 Traffic land10.17.82.42.0
林地 Woodland0.24.00.2
裸土 Bare soil0.10.50.0
水域 Water44.026.01.70.20.3117.5
2.2 景观格局分析
(1)矿区和区域景观格局变化特征
对区域景观格局影响较大的耕地、建设用地、水域景观类型分析结果如图2所示,1980—2015年来潘谢矿区的景观丰富度呈现增加的趋势,区域斑块总数增加了846个,其中矿区斑块增加了341个,所占比例40.3%。建设用地斑块数量最多,所占斑块比例较大,主要是由于建设用地分布较分散,斑块面积较小,随着建设用地的集聚发展,面积增加较快,近5年建设用地斑块数量有所减低。耕地景观斑块数量不断增加,采煤活动的影响,引起地表塌陷,造成部分耕地沉陷、毁坏转换成水域,耕地原有整体格局别打破,水域斑块镶嵌在耕地景观斑块中的现象越来越普遍,耕地斑块呈增加趋势,耕地景观破碎化加剧,面积减小。35年期间矿区耕地景观密度增加了0.4个/km2,区域则增加了0.2个/km2,受人为活动的影响矿区耕地景观斑块更为破碎。
矿区和区域范围内景观斑块数量变化趋势基本一致,耕地斑块都呈增加趋势。矿区小面积沉陷积水区集聚形成大的水域景观斑块,近年来水域景观斑块数量减少,而随着采煤活动的持续开采,沉陷区面积不断增加,矿区和区域水域景观密度呈下降趋势。矿区及区域建设用地斑块数量都呈先增加后下降趋势,斑块密度均呈递减趋势,一方面随着城镇化的发展及人口的增长,对住房的需求越来越大,促使建设用地面积和斑块数量增加,另一方面,矿区大面积村庄塌陷,建设用地处于积水区域,为了解决居民住房问题,新的建设用地集聚出现,新的建设用地与原来的景观连接形成大景观斑块,建设用地斑块面积不断增加,斑块密度减少。


图2   1980—2015年潘谢矿区景观结构特征指数变化
Fig.2 Change of landscape structure index in the Huainan Panxie coalmine area from 1980 to 2015.
(2)景观差异性
从景观空间异质性指数看(表7),矿区1980—2015年来多样性指数、破碎度、分维指数呈上升趋势,优势度则呈下降趋势,说明人为干扰活动加强。耕地面积减少,主要转换为建设用地、水域,耕地在区域的优势度降低,建设用地、水域景观在区域景观格局中发挥的作用越来越大,区域优势度减小了0.70,多样性指数增加了0.39,矿区景观格局向均衡性方向发展。破碎度指数一定程度上反映了人类活动干扰程度,矿区破碎度指数呈波动上升趋势,分维指数呈增加趋势,矿区景观变得破碎和复杂。
表7   1980—2015年淮南潘谢矿区景观空间异质性指数变化
年份
Year
多样性指数
Diversity index
优势度指数
Dominance index
破碎度指数
Fragmentation index
分维指数
Fractal dimension index
19800.581.731.411.98
19900.611.651.592.00
20000.651.531.582.02
20100.851.182.022.09
20150.971.032.052.11
由于在采煤活动过程中,矿区自身土地利用发生变化,矿区外区域范围土地利用也会随着社会经济发展发生变化。将沉陷区还原成耕地和建设用地作为对照来分析沉陷积水区对区域景观格局的影响结果如表8所示,在沉陷区还原前后,区域多样性指数和优势度指数变化趋势一致,但还原前要比还原后变化幅度大,多样性指数对照组增加了0.18,而实际增加0.25,可见矿区活动对区域景观多样性增加产生了明显的影响。优势度指数对照组减小了0.38,实际减小了0.49,还原前优势度指数减小幅度大,矿区土地利用使得区域景观格局更加均衡,景观多样性更高。
矿区土地利用变化对矿区及所在区域景观格局发生变化,对区域内非矿区景观格局也产生一定影响。矿区土地沉陷,不少居民住房、道路被淹没,大面积建设用地处于积水范围内,人们不得不搬迁,为了解决居民住房问题,在非矿区集中建房,基础设施的建设引起建设用地不断占用周围其他土地类型,打破了区域其他景观的连接度,景观斑块数量及斑块密度发生变化,增加了非矿区的景观破碎度和景观多样性。
表8   1980—2015年潘谢矿区所在区域景观空间异质性指数变化
年份
Year
多样性指数
Diversity index
优势度指数
Dominance index
破碎度指数
Fragmentation index
分维指数
Fractal dimension index
实际Actual对照 Control实际Actual对照 Control
19800.600.601.661.661.441.98
19900.620.611.611.641.532.00
20000.650.631.551.601.522.00
20100.750.701.341.421.752.04
20150.850.781.171.281.882.06
3 讨论
淮南矿区及所在区域35年来土地利用结构发生了很大变化,引起土地利用景观变化的主要驱动力是采煤活动开发和人口增长。耕地作为主要土地利用类型,35年来面积逐渐减少,主要转换成了建设用地、水域。土地利用不仅反映了土地本身的自然属性,也反映了人为因素与自然因素共同作用下的综合效应。
淮南市依靠煤炭产业建市、因煤而兴,研究区建设用地布局完全服从于产业布局需求,产业布局影响城镇布局。采煤活动在促进经济发展的同时,也引起区域土地利用和景观格局的演变。水域面积35年来一直呈增长趋势,一方面由于煤炭开采后,矿区潜水集聚造成,另一方面由于大面积村庄、耕地等其他土地类型随地面下沉而不断的沉降,形成沉陷积水区,集聚转化成水域。随着煤炭的持续开采,沉陷区面积将会不断扩大。矿区水域景观的斑块数量、平均斑块面积不断增加,沉陷水域面积的增加,使区域景观格局由连续向斑块镶嵌体结构转变,引起矿区及区域内某些生物、物质、能量的流动和繁衍受到不同程度影响。由于水陆交界带具有生态边缘效应,沉陷水域的增多在一定程度上提高了区域生物多样性(孟磊等,2011)。据相关统计资料表明,淮南全市采煤沉陷区面积已近174 km2,占全市总面积的6.7%,且每年仍以12—17 km2的速度塌陷,未来沉陷区对矿区及所在区域的影响会越来越大。
建设用地不断增加,一方面是人口的增长,2011年淮南市第六次人口普查全市常住人口233.39万人,比2000年第五次人口普查增加了29.32万,增长了14.4%,随着人口增长对住房的需求以及城镇化建设,基础设施建设的不断完善,建设用地占用周边其他土地利用类型,使得研究区土地利用景观格局不断改变,城镇和农村居民用地不断增加。另一方面,采煤活动引起地表沉降,大面积住房沉陷,为了解决矿区内沉陷区居民居住问题,在非矿区新的建设用地不断增加,且更加集聚,占用大面积耕地,耕地景观内镶嵌其他景观的现象越来越普遍。人为活动的干扰及采煤活动地表沉陷使得矿区及非矿域景观斑块破碎,区域景观优势度降低,多样性指数增加,区域内景观分配更加均匀、多样。
矿区土地利用与景观格局变化对区域生态修复及可持续发展可能产生越来越重要的影响。矿区在满足社会和经济发展的需要的同时需要推广切实可行的复垦计划和综合治理规划,合理利用塌陷水体(杨修等,2001;刘海龙,2004)。基于可持续发展理念,可以有针对性制定相关策略,主要包括:(1)选择可持续的开发利用方式,尽可能的减少人类对环境干扰,依据区域自然与社会经济特点以及未来发展方向兼顾人类活动,在满足社会经济和生态的前提下,对于已开发的采煤废弃地进行生态景观修复,根据矿区的土质情况进行植被恢复,选择生长快适应性强、抗逆性好的植被,改善矿区的生态系统(宋书巧等,2001)。(2)沉陷区能够储存大量淡水资源,在满足水资源合理开发和有效保护前提下,根据水资源的自然条件、功能要求、开发利用现状,按照区域综合规划、水资源保护规划和经济社会发展要求,结合水环境现状对水域进行功能分区,因地制宜,合理利用塌陷水体,发展工、农、渔业,同时在开发利用水资源的同时也要注重水资源的保护。(3)严格保护耕地和土地后备资源,合理控制建设用地面积规模,提高土地利用效率。可以对塌陷区的土地进行复垦,在浅层塌陷区复垦种植农作物,利用复垦土地营造防护林,其他方面如采煤活动产生的粉煤灰可填充、复垦土地,在此基础上进行农业种植或植树造林,发挥其经济和环境效益。
4 结论
研究区1980—2015年土地利用结构发生了很大变化,矿区耕地面积减少了117.6 km2,占区域减少面积的47.5%,建设用地、水域分别增加了52.4 km2、63.2 km2,区域耕地减少了274.4 km2,建设用地、水域增加了153.6 km2、84.7 km2,研究区土地利用变化主要体现在三者之间的增减及相互转换。
区域除了自身社会经济发展引起的土地利用和景观格局变化外,矿区活动加剧了这一变化,矿区土地利用变化使得区域景观多样性进一步增加而优势度进一步减小。随着采煤活动的持续开展,塌陷水域在景观格局中的影响越来越大,而耕地在区域景观格局中的优势度则较小,区域景观格局更加趋于多样、均衡。
致谢
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稿件与作者信息
张银
ZHANG Yin
陈诚
CHEN Cheng
易齐涛
YI Qitao
易齐涛,E-mail: yiqitao@163.com
潘莹
PAN Ying
卜中原
BU Zhongyuan
国家自然科学基金项目(51579001);淮南矿业集团科研项目(HNKY-JTJS(2017)-83)
National Natural Science Foundation of China (51579001, 51504012); Scientific Research Project of Huainan Mining Group (HNKY-JTJS(2017)-83)
出版历史
出版时间: 2019年3月2日 (版本2
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地球环境学报
Journal of Earth Environment