基于“胁迫—扰动”耦合视角的司家营矿区生态风险评价研究

参赛学校：华北理工大学

指导老师：任永强

队员姓名：邸梓炀 李赫 皮小雨 梁兆洁

作品简介

司家营矿区地处华北平原东北部，是冀东地区特大型沉积变质铁矿床，探明矿石资源总储量38亿吨。矿区内以平原为主，降水集中于7-9月，地质条件复杂，第四系覆盖层厚度0-80m，岩性主要为黑云斜长变粒岩、磁（赤）铁石英岩及少量斜长角闪岩。随着城市化进程的加速，长期高强度开采以及矿区道路建设、城镇扩张等人类活动引发地表沉降（最大深度达12m）、植被退化、土壤侵蚀等严峻生态问题。同时矿区地处唐山市地震带，地质条件本弱，人类活动进一步放大了生态风险的复杂性与不确定性。在此背景下，剖析“人类活动——自然生态”的耦合机制，建立科学的量化体系实现矿山生态风险精细化解析显得极为迫切。

地理信息（GIS）技术拥有强大的制图表达，空间分析能力，通过融合多源数据，耦合算法模型等操作，GIS在对矿区生态风险区识别，风险程度量化发挥重要作用。

在上述背景下，本作品选取司家营矿区及周边5km为研究区，依托SuperMap GIS系列软件，本文提出“胁迫(ES)——扰动(ED)”双维度模型，选取司家营矿区为研究区域。融合遥感，土壤，人口密度，道路等多源数据与电路理论、景观分析等多重GIS技术，以自然胁迫，人为扰动两方面，选取多重研究指标，运用全多边形指标法客观判断综合生态风险指数空间分布。揭示矿区生态风险空间分异规律，量化生态风险程度，也为司家营矿区生态修复与可持续开发提供量化支撑。

图1 研究区概况图

一、基础数据

本作品数据涵盖自然环境、人文活动、空间地理等多类核心数据，具体来源及用途如下：

表1 数据来源及用途

二、 分析过程

1. 方法与流程

本研究主要使用SuperMap iDesktopX进行数据分析与地图制作。主要综合GIS,熵值法，RUSLE模型，Python+全排列多边形等算法，建立“胁迫——扰动”模型，从自然胁迫和人为扰动两个维度展开对研究区的生态综合风险研究。主要技术路线如下图所示。

图2 技术路线图

2. 关键步骤及结果

2.1 数据预处理

首先以矿区矢量化边界为基准，通过SuperMap iDesktopX缓冲区分析扩展5km生成研究区范围。对原始数据进行重投影、裁剪、重采样、重分类等预处理。

2.2 生态胁迫性分析

在生态胁迫性分析阶段，选取NDVI,土地利用类型，景观破碎度，土壤侵蚀，地震带五项胁迫性因子，采用不同方法计算其对应的生态胁迫指数，将其重分级为不敏感，轻度敏感，中度敏感，高度敏感，极敏感五类。图(a)NDVI胁迫评价采用哨兵2号影像使用SuperMap iDesktopX波段计算得到NDVI原始数据，依据NDVI值域特征及水体抗胁迫能力，将水体区重分为不敏感区，其他区域依据其数值划分胁迫等级；图(b)利用影像及SuperMap iDesktopX地物分类工具实现地物分类，参照相关文献为不同地物重分级为不同胁迫等级；图(c)遵照RUSLE土壤侵蚀模型方法选取地形因子（SL），降水侵蚀因子（R），土壤可蚀性因子（K），植被覆盖因子（C）参与评价，其中SL因子包含坡度、坡长，手动设置GPA流程实现二者计算，其余参数参照已有文献方法使用栅格计算完成。将上述5项数据利用栅格计算进行数据标准化，在内置Python组件中按熵值法计算其所占权重，综合得出土壤侵蚀胁迫指数并分级显示；图(d)利用Fragstats移动窗口法计算得到香浓多样性指数（SHDI），景观聚集指数（AI），蔓延度指数（CONTAG），最大斑块指数（LPI）。综合加权得出景观破碎度胁迫指数；图(e)则考虑研究区地质条件，采用缓冲区分析，以欧氏距离表征地震带胁迫指数。具体各项单因子生态胁迫评价结果见图3。

图3 单因子生态胁迫评价图（a.NDVI生态胁迫；b.土地利用生态胁迫；c.土壤侵蚀生态胁迫；d.景观破碎度生态胁迫；e.地震带生态胁迫）

全排列多边形图示指标法是多指标综合评价方法的一种，通过评估指标的上限值、临界值、下限值之间的关系对评测对象进行综合评估。其定义为：设有n个指标(标准化后的值),以这些指标的上限值为半径构成一个中心的n边形，各指标连线构成一个不规则中心n边形，其n边形的顶点是n个指标的一个首尾相接的全排列，n个指标可以构成(n-1)!/2个不同的不规则中心n边形；综合指数则定义为所有不规则多边形面积的均值与中心多边形面积的比值。利用Python+全排列多边形算法综合各项单因子，将编写的Python文件导入SuperMap iDesktopX的Python工具中，将上述单因子以各种方式组合，计算得到综合生态胁迫指数后分级显示。

图4  综合生态胁迫评价图

2.3 生态扰动性分析

选取人口密度，道路，建设用地三类扰动因子展开生态扰动性评价。图(a)为人口扰动指数，利用热点分析寻找人口热点，提取热点后利用聚类分析识别出16处人口高聚集区，提取其中心坐标后展开多级缓冲区，表征人口扰动程度；图(b)、图(c)分别为道路、建设用地扰动指数，其研究主要从生态阻碍和扰动扩散两方面展开。选取道路、建设用地，使用距离栅格工具构建150m影响范围，通过栅格计算构建指数衰减函数表征扰动指数与扩散距离关系，后续基于文献及电路理论，赋予初始电阻并使用Linkage Mapper工具计算生态阻力。通过计算各自权重后，综合“阻碍扰动”及“扩散扰动”得到道路及建设用地的扰动指数。各项单因子生态扰动评价结果见图 5。

图5 单因子生态扰动评价图（a.人口生态扰动；b.道路生态扰动；c.建设用地生态扰动）

同上小节，利用Python+全排列多边形算法得到综合生态扰动指数并制图。

图6  综合生态扰动评价图

2.4 生态风险性分析

综合考虑自然，人为双维度的多项数据，计算量化研究区的综合生态风险指数。实现对研究区生态风险评价并按前文分级方式进行制图显示。

图7 综合生态风险评价图

作品亮点及提升方向

本作品主要亮点如下：

1.创新构建“胁迫-扰动”双维度评价模型，融合自然与人为双重影响，弥补传统单维度评价局限，为矿区生态风险评估提供新方法。

2.深度集成SuperMap GIS与Python、Fragstats等工具，实现多源数据高效整合、自动化计算与精准可视化，大幅提升评价效率与精度。

3.评价范围扩展至矿区周边5km，覆盖采矿间接影响区，结合新型采矿技术分析，贴合矿区全生命周期生态管控需求。

作品可能的提升方向如下：

1.可增加长时间序列数据（如5-10年），分析矿区生态风险动态变化趋势，进一步揭示采矿活动与生态演变的耦合关系。

2.人文因子（如矿产开采量、污染物排放浓度），集合实地检测数据等缺失，应细化人为扰动的量化维度，提升评价模型的全面性。

3.未来可引入如地理探测器，莫兰指数等，分析生态风险的驱动因子及空间相关性。

指导老师评语

本作品聚焦矿区生态保护与资源开发的核心矛盾，选题具有重要现实意义与应用价值。团队创新性地提出“胁迫-扰动”耦合评价框架，技术路线清晰、方法科学严谨，充分发挥了GIS空间分析与多源数据融合的技术优势。研究过程中，团队熟练运用SuperMap系列软件、Python编程等工具，从数据预处理到综合评价的全流程操作规范，成果数据支撑充分、可视化效果优异，且提出的修复策略针对性强、可操作性高。作品展现了团队扎实的专业基础、较强的创新思维与实践能力，是一项兼具学术价值与应用前景的优秀研究成果，特此推荐展示。

团队合影

从左到右：李赫、梁兆洁、任永强(指导老师) 、皮小雨、邸梓炀