煤矿区复合生态系统健康智能诊断识别及调控研究

Taking the coal-mining area as a typical ecological vulnerability area,it is of necessity to create green and harmonious mining area carrying out intelligent diagnosis,early-warning and adjustment of regional complex ecosystem health. Firstly,we analysize the structure and characteristics of eco-system in the coal mining, use the pressure-state-response model (PSR) to construct composite index system of health diagnosis from resources,environment,economy and society,and integrate various standards and norms to decide the threshold for various standards of health. Combining with environmental numerical model, RS and GIS technologies are adopted to analyze eco-system vulnerability. Then,apply the improved projection pursuit intelligent recognition model based on the artificial bee colony optimization algorithm to carry out the quantitative health diagnosis combining with the D-S evidence theory which is used to fuse the weights,and release the status of system. Finally,aimed at the time series data,employ synergetics，coupling degree and uncertainty theory to quantitatively judge coordinated development level and coupling degree between the two subsystems, and grasp the evolution law of the system and forecast the status by support vector machine model based on particle swarm optimization; set different development scenarios,then use system dynamics to simulate the response level under different levels and put forward the adjustment countermeasures from the views of system pressure and ecological rehabilitation for the sustainable development of the coal mining area.

煤矿区是典型生态脆弱区，开展生态系统健康的智能诊断识别研究，及时进行调控对创建绿色、和谐矿区具有重要意义。分析煤矿区生态系统的结构、功能特征，采用压力-状态-响应模型（PSR）从资源、环境、经济、社会四个方面构建健康诊断的复合指标体系，综合已有各类相关标准和规范确定指标健康标准的各等级取值阈值；运用基于人工蜂群算法优化改进的投影寻踪智能识别模型，结合D-S证据理论进行指标权重融合，给出定量健康诊断结果，及时发布系统状态警情；采用RS和GIS技术，结合环境数值模型进行网格化生态脆弱性评估。选取典型时间序列数据，运用协同学、耦合度、不确定性模型定量判断系统间的协调发展和相互耦合水平，掌握系统的动态演化规律，应用基于粒子群算法优化参数的支持向量机模型进行定量预测。设定不同发展情景，运用系统动力学方法（SD）仿真不同发展水平下对应的生态系统健康水平状态，从系统压力和生态修复角度提出矿区的优化对策。

针对煤矿区开展复合生态系统健康的智能诊断识别研究对创建绿色、和谐矿区具有重要意义。选取淮南煤矿区为研究对象，从复合指标体系评价、能值理论、生态足迹、植被NPP、塌陷区水域重金属人体健康评价等不同角度分析生态系统的健康状态。. 首先，采用压力-状态-响应模型（PSR）从资源、环境、经济、社会四个维度构建复合指标体系进行定量评价；运用基于人工蜂群算法优化的投影寻踪智能识别模型，得出健康诊断结果，为测度可持续发展状态提供依据。采用多源遥感影像，应用监督分类算法进行多时相的淮南矿区土地覆被/土地利用变化研究，分析矿区土地利用变化特征及其产生的环境效应。采集煤矿区的高程、温度、降雨量、土地利用、植被、土壤侵蚀等信息，利用GIS技术进行信息及分析，计算研究区典型年份各网格单元的生态脆弱指数。. 采用基于GLOPEM-CEVSA模型的2000-2012年NPP数据，基于宏观角度和微观角度从时空两方面分析其演变规律，分析年NPP总量与主要气候因子（年均气温、年降水量和年日照时数）之间的相关关系，为掌握淮南煤矿区的生态系统健康状况和进行矿区生态系统的调控提供决策依据。.采用改进的生态足迹模型对淮南市 2001-2015 年的生态足迹、生态承载力进行了时间序列的测度和分析。选取人均GDP、生态足迹时间序列数据，进行Granger因果关系检验、变量间的协整检验，分析矿区经济社会-生态环境之间的动态关系。为分析矿区的生态经济系统运行效率，项目运用能值理论计算了矿区2000-2014年的能值，分析了2000-2014年间子系统主要能值指标的变化趋势。 通过梳理城市综合承载力概念，从资源、生态、经济和社会四大发面选取26 个评价指标，构建城市综合承载力评价指标体系。应用系统动力学方法，采用Vensim 软件构建系统仿真模型，设定4种不同发展情景模式：现状延续型、经济结构调整型、环境保护型和协调发展型，对四种方案进行了动态仿真预测和方案优选。. 通过不同时期的采样（塌陷区水样、塌陷区沉积物、土壤），测试矿区不同介质中的多种重金属的含量水平。通过对6个塌陷水域的水样采集，测试了12种重金属的含量水平。考虑不同暴露途径，依托人体健康风险评价模型，运用蒙特卡洛方法进行模拟，得出不同塌陷水域的人体健康风险（致癌风险和非致癌风险），为塌陷水域的利用提供决策支持。