驱动因素对干旱地区煤矿区侵蚀速率变化的影响

杨旭婷|李鹏飞|姚万强|王少华|郑瑞迪|张大宇

中国科学院航空航天信息研究所遥感与数字地球国家重点实验室，北京100101，中国

摘要

在干旱地区，煤炭开采极大地改变了地貌，加剧了土壤侵蚀，并威胁到了脆弱的生态系统。准确量化时空侵蚀模式并识别主要的影响因素对于可持续的土地管理至关重要。本研究采用了修订后的通用土壤流失方程（RUSLE）结合遥感数据，评估了1990年至2023年间中国最大的煤炭生产基地之一——山东矿区的土壤侵蚀情况。RUSLE的预测结果与检查坝监测得到的沉积物产量进行了验证，得出R² = 0.65和NSE = 0.61，表明模型表现良好。2012年之前的侵蚀率较高，之后有所下降，80.39%的区域的土壤流失量减少。中等强度的采矿区侵蚀最为严重。地理检测分析显示，降水量（q = 0.35）和归一化植被指数（NDVI，q = 0.27）是主要的自然因素。此外，强烈的交互作用——特别是降水量与NDVI之间的交互作用（q = 0.59），以及采矿强度与降水量（q = 0.57）或NDVI（q = 0.55）之间的交互作用——表明人类活动显著增加了该地区对自然侵蚀力的脆弱性。这些发现为设计和实施干旱地区煤炭矿区的空间针对性生态恢复策略提供了有用的参考。

引言

土壤侵蚀对陆地可持续性构成了严重威胁，干旱和半干旱地区尤其容易受到其生态和经济后果的影响（Borrelli等人，2020；Panagos等人，2015）。它破坏了重要的生态系统服务，包括农业生产力（Jakob，2022；Montgomery，2007）、流域调节（Li等人，2022b）、水质（Issaka和Ashraf，2017）以及通过土壤碳储存实现的气候缓解（Fang等人，2023；Ran等人，2023）。中国黄土高原就是这一挑战的典型例子，其脆弱的生态平衡和干旱的气候使其极易受到侵蚀。在这里，水力侵蚀、风蚀、重力侵蚀和冻融作用共同导致了广泛的退化和社会经济压力（Fu等人，2022；Li等人，2022b）。虽然侵蚀敏感性受气候和地形的影响，但人类活动已成为主导因素（Liu等人，2024），尤其是大规模的煤炭开采——这是该地区的主要经济活动（Yang等人，2024）。采矿作业极大地改变了地貌，破坏了生态系统，并加剧了侵蚀危害（Wang等人，2022b；Zhang等人，2025）。因此，对这些受采矿影响的地区进行准确的土壤侵蚀量化对于设计有效的控制措施和推进有针对性的保护策略至关重要（Xue和Ding，2023）。

煤炭开采是环境变化的强大驱动力，同时改变了地形、植被和土地利用/土地覆盖（Bhagat和Prasad，2024；Gbedzi等人，2022）。地下开采会导致覆层塌陷和地表沉降，形成洼地和改变的地形（Chen等人，2024b；He等人，2021）。植被被破坏，削弱了根系对土壤的稳定作用和冠层对雨水的拦截能力（Song等人，2024），同时土地资源向建筑区和水体重新分配，以牺牲耕地、森林和草地为代价（Pan等人，2023；Zhang等人，2022a）。由此产生的侵蚀机制是由沉降、植被丧失和土地利用变化共同作用的结果，共同加速了土壤退化（Song等人，2023；Song等人，2022）。

土壤侵蚀受到气候、生态和土地利用因素的共同影响。降水量是主要的自然驱动因素，侵蚀率与降雨侵蚀力成正比，而降雨侵蚀力又取决于风暴的强度和持续时间（Wang等人，2024）。植被通过拦截雨滴和通过根系增强土壤团聚体的稳定性来缓解这一过程（Borrelli等人，2017；Chen等人，2024a）。土地利用转换，特别是将森林和草地转变为耕地，会暴露裸露的地表并削弱土壤结构，从而加剧侵蚀（Panagos等人，2015）。在受采矿影响的地区，这些动态更加明显：沉降和裂缝的发展改变了局部地形，使坡度变得更陡峭，并产生了优先的径流路径，大大增强了降水对侵蚀的影响（He等人，2021；Li等人，2022a）。

尽管人们对土壤侵蚀的驱动因素有大致的了解，但将采矿引起的地貌变化与土壤流失联系起来的机制途径仍不明确。大多数研究强调煤炭开采的总体生态影响，而沉降与侵蚀之间的动态耦合则受到较少关注（Jin等人，2021；Zhang等人，2025）。此外，现有研究往往依赖于空间聚合的评估，掩盖了局部差异。在相似的环境条件下，对沉降区与非沉降区的侵蚀动态进行定量、空间明确的比较明显不足（Li等人，2022a）。

对于像黄土高原这样的大型、易受侵蚀的流域来说，定量评估土壤侵蚀对于土地管理至关重要（Fu等人，2005）。现有的模型包括基于过程的方法，如水蚀预测项目（WEPP）和土壤与水评估工具（SWAT），以及经验公式（Allafta和Opp，2022；Mohammed等人，2021；Nesru，2025）。虽然基于过程的模型能够详细捕捉水文和地貌机制，但它们在区域尺度上的应用受到数据需求的限制，因为关于土壤、地形、降雨和土地利用的一致高分辨率数据集很少。相比之下，修订后的通用土壤流失方程（RUSLE）因其输入要求较低、能够估算长期平均年土壤流失量以及与地理信息系统（GIS）和遥感的强大集成能力而被广泛用于区域尺度分析（Kousar和Shirazi，2023；Li等人，2022b；Min等人，2024）。最近的研究进一步将RUSLE与基于云的平台和高分辨率数据结合，用于监测扰动后的侵蚀轨迹（Demir，2024；Demir和Başayiğit，2024；Demir和Dursun，2024；Dursun等人，2025）。这些特性使得能够在异质景观中进行空间明确的侵蚀评估，其可靠性已在包括复垦矿区在内的受扰动环境中得到验证，这些评估有助于了解土地退化、复垦和生态恢复情况（Mohammed等人，2021）。总体而言，这些特点使RUSLE成为一种稳健且实用的流域尺度土壤侵蚀分析框架。

本研究旨在调查干旱煤炭矿区内的土壤侵蚀模式及其环境决定因素，重点关注中国最大的矿区——山东矿区。使用RUSLE模型估算了1990年至2023年的侵蚀率，提供了关于时空变化的长期视角。随后的分析探讨了降水量、地形特征和植被覆盖的变化如何影响侵蚀强度，从而阐明了该研究区域土壤流失的关键机制。

章节摘录

研究区域

山东矿区（北纬38°52′至39°41′，东经109°51′至110°46′）位于内蒙古自治区和陕西省的边界，是中国最大的煤炭生产基地（图1）。它位于东部黄土高原和Mu Us沙漠之间的脆弱过渡地带。该地区的地形以黄土丘陵和切割沟壑系统为特征，从西北向东南倾斜，海拔高度在908米至1429米之间（Xu等人，2021）。

模型结果的准确性

将模拟值与山东矿区内273个检查坝得到的侵蚀率进行比较验证，得出R²为0.65（p < 0.01）和NSE为0.61。虽然这些统计数据显示模型在流域尺度上能够合理近似土壤侵蚀动态，但数据点的显著散布（图3）表明模型的预测性能存在不确定性。

侵蚀率的时空变化

平均年土壤侵蚀率的时间变化轨迹

模型准确性

RUSLE模型是黄土高原土壤侵蚀评估的标准方法（Li等人，2017；Li等人，2016；Liu等人，2022），并在本研究中通过检查坝沉积数据进行了验证（Zeng等人，2024）。然而，验证图中的方差（图3）突显了由于过程和时间不匹配而产生的系统偏差。从过程角度来看，RUSLE仅针对片状侵蚀和细沟侵蚀进行了参数化，没有模拟沟壑侵蚀过程（Alewell等人

结论

本研究使用RUSLE模型和Geo-Detector评估了1990年至2023年间山东矿区的土壤侵蚀时空动态及其影响因素。尽管存在固有的建模不确定性——特别是在沉降改变的地形中沟壑侵蚀的代表性不足以及输入数据分辨率的限制——验证结果表明该框架能够合理捕捉区域侵蚀趋势。分析发现

资金支持

本研究得到了中国国家重点研发计划（项目编号：2023YFF0805904）、国家自然科学基金（项目编号：41977059、U2243211）以及煤炭资源勘探与综合利用国家重点实验室（项目编号：KF2021–4）的支持。

CRediT作者贡献声明

杨旭婷：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，可视化，数据管理。李鹏飞：撰写——审稿与编辑，监督，方法论，数据管理。姚万强：监督，软件，概念化。王少华：撰写——审稿与编辑，项目管理，资金获取，正式分析。郑瑞迪：验证，概念化。张大宇：资源获取，正式分析。