Study on performance optimization of gasification slag based paste filling materials in Ningdong mining area
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摘要:
宁东矿区作为黄河流域的9个亿吨煤基地之一,年产出煤基固废近2×108 t且气化渣堆存量大、规模化利用困难、简单填埋处理空间有限,充填开采能解决空间堆存难题,但成本高、性能亟待优化。根据响应面法设计气化渣在固体中的掺量(A)、气化渣与水泥质量比(B)、料浆含量(C)3因素3水平共17组中心组合实验,对气化渣基膏体充填材料的坍落度、扩展度、7和14 d单轴抗压强度等性能进行了对比优化研究。实验前使用X射线衍射仪(XRD)和扫描电镜(SEM)对原料的成分及微观形态进行观测分析,试块单轴压缩后通过SEM观测分析水化作用特点,揭示强度形成机制。综合强度和流动性得到最优配比及其性能特征为:A为48%,B为3,C为80%,脱硫石膏∶煤矸石∶炉底渣的质量按2∶1∶1配制,其7、14 d强度分别为1.15、2.41 MPa,坍落度为133 mm,扩展度为325.5 mm,坍落度与扩展度的比值为0.41。进一步基于响应面法分析得到7、14 d强度的单影响因素按显著性排序分别为:B>C=A、B>A>C;7、14 d强度的交互影响因素按显著性排序分别为:BC>AB>AC、AB> AC>BC;坍落度和扩展度的单影响因素按显著性排序分别为:C>B>A和C>A>B,进而为严控地表沉降、快充减少堵管、强度成本兼顾3种不同功能需求优选了对应配比方案及参数。研究成果为黄河流域的生态保护与煤炭低损伤开采提供了重要基础参数和优化方向。
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关键词:
- 气化渣基膏体充填材料 /
- 响应面法 /
- 影响因素 /
- 性能优化 /
- 水化机理
Abstract:As one of the nine coal bases at hundred million ton level in Yellow River Basin, Ningdong Mining Area has nearly 2×108 t of coal-based solid waste produced annually, and faces to the problems of large stock of gasification slag, difficulty in scaled utilization, and limited space for simple landfill. Filling mining could solve the problem of stockpiling, of which the cost is high and the performance needs to be optimized. According to the response surface method, 17 groups of central composite experiments were designed for the three factors at three levels: the mixing amount of gasification slag in solid (A), the mass ratio of gasification slag to cement (B), and the slurry concentration (C). Meanwhile, comparative optimization research was conducted for the slump, expansion, 7 d and 14 d uniaxial compressive strength and other properties of gasification slag based paste filling materials. Before the experiment, the composition and micromorphology of the raw materials were observed and analyzed by XRD and SEM. Besides, the test block was observed by SEM and had its hydration characteristics analyzed after uniaxial compression, thereby revealing the strength formation mechanism. By integrating the strength and fluidity, the following optimum mixing ratio and performance characteristics of the filling material were obtained: 48% for A, 3 for B and 80% for C. Meanwhile, the desulfurized gypsum, coal gangue and bottom slag should be mixed at the mass ratio of 2∶1∶1 to reach the 7 d and 14 d strengths of 1.15 MPa and 2.41 MPa respectively, the slump of 133 mm, the expansion of 325.5 mm, and the slump to expansion ratio of 0.41. According to the further analysis based on response surface method, the single influencing factors of 7 d and 14 d strength are B>C=A and B>A>C, the interaction influencing factors of 7 d and 14 d strength are BC>AB>AC and AB>AC>BC, and the single influencing factors of slump and expansion are C>B>A and C>A>B respectively according to the significance. On this basis, the proportioning scheme and parameters were optimized for the 3 different functional requirements, including the strict control of surface settlement, rapid filling to reduce pipe plugging, and control of strength and cost. Generally, the research results provide important basic parameters and optimization direction for the ecological protection and low damage coal mining in Yellow River Basin.
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中国是世界上煤炭产量最高的国家,也是最大的碳排放国之一,碳排放占世界能源排放总量的28.8%[1-2]。根据煤炭工业“十四五”发展规划,煤炭在我国能源体系中的主体地位和压舱石作用不会改变[3]。然而,作为大规模改变土地利用方式的有组织人类活动,煤炭资源开采不仅损毁和占用大量土地资源,且对生态环境造成严重的负面影响[4-7]。尤其是露天煤矿的开采[8-11],高强度、大规模的采煤扰动往往造成矿区表层土壤结构紊乱[12]、植被永久破坏[13]、原始景观被彻底改变[14-15]等矿区生态问题。土地复垦与生态修复作为改善矿山环境、恢复矿区生态系统的重要措施与有效手段,已经成为统筹矿产资源开发与土地资源利用保护的重要途径。通过积极开展土地复垦,可有效引导损毁土地生态系统朝着健康有序的方向发展[16]。煤矿区生态修复已纳入美丽中国和“山水林田湖草沙”生命共同体建设的重要组成部分,开展损毁煤矿区生态修复对实现我国“双碳”重大战略目标具有重要意义。
煤矿区土地复垦是一个动态发展的生态修复过程,其系统结构和功能处于不断演替的发展状态[17-18],且不同发展状态可被加速或制约、也可相互迁移[19-21]。当前国内外针对矿区生态系统基础理论、生态要素指标、系统模型方法进行了大量的研究,能够有效评估矿区生态系统状况、模拟矿区生态效应。但由于煤矿开采及生态修复扰动的多样性、复杂性、累积性[18,22],全面、客观地剖析煤矿区土地生态系统构成及演替特征仍具有很大的挑战性[23]。尤其是在受到人类干预和其他扰动共同作用时,煤矿区不同土地利用类型(复垦方向)、不同复垦阶段中土地生态子系统效应、各子系统之间的信息交互、系统状态演变规律等研究还有待深入了解。
植被作为生态恢复的重要显性指标,在能量交换和生态循环中发挥着重要作用[24]。重建植被成为煤矿区生态系统修复中最重要的生态要素之一[25],其动态变化可有效表征煤矿区生态环境受扰动和修复的广泛细节[13]。基于遥感数据获取的地表植被指数一直以来被用于植被扰动与恢复的监测研究[25-29]。当前对矿区植被恢复的研究大多侧重于利用时间段数据,如从研究时段选取几个时间点,分析植被覆盖变化特征,或利用空间替代时间方法分析不同复垦年限的植被分布特征[28]。这些研究具有高效识别矿区植被整体特征的优势,但也存在重状态轻过程的问题[27]。监测恢复过程的局限性会限制植被遥感在评估长期环境影响和可持续性方面的效用[28-29]。近年来,随着遥感与地理信息技术的快速发展,有效促进了时序遥感数据在植被监测中的应用[30-31],包括确定重建植被的影像特征[32]、植被覆盖变化趋势[33]、适宜发展的植被条件[34]、植被扰动与恢复的动态轨迹[29,35]等。该系列研究结果进一步论证了使用时间序列植被指数揭示矿区植被恢复特征和描述恢复过程的广泛细节的可靠性和效率[29,31,33-35],从而为大型露天煤矿区生态系统修复的全过程管理提供了方法基础和技术支持。
因此,笔者从露天煤矿区重建植被的演替特征入手,分析重建植被的不同演替情景,探讨土地复垦阶段特征与关键保护区域的识别思路,并提出煤矿区土地复垦管控的修正模式。在此基础上,开展黄土高原山西平朔露天煤矿区土地复垦演替过程与管控模式的应用分析,以期为露天煤矿生态修复提供参考。
1 露天煤矿区重建植被演替情景特征
1.1 煤矿区植被受扰动状态划分
煤矿区重建生态系统是一个动态演替的复杂系统,其系统结构和功能需要一定的时间来发展稳定,在历经漫长的恢复和自我调节过程中实现系统的动态平衡[36]。生态系统演变主要经历3个阶段,分别为由原始生态演变为极度退化生态的矿区生态系统破损阶段、由极度退化生态演变为生态重建雏形的矿区生态系统雏形建立阶段、由重建生态雏形演变为重建生态相对稳定型的矿区生态系统动态平衡阶段[37]。依据煤矿开采与土地复垦过程中重建植被生长状况水平(Rehabilitated Vegetation Growth Condition Level, Rv)的受扰动特征,完整的植被恢复过程通常历经4种演替状态(Statuses, ST),即未扰动状态(ST1)、采煤扰动状态(ST2)、复垦恢复状态(ST3)和修复后状态(ST4)[35](图1)。
(1) ST1是指煤炭开采前植被完全不受采煤活动影响的状态。该状态下植被水平在一定区域自然条件下上下波动,可用作植被重建的参照标准。
(2) ST2是指在煤矿开采过程中,采区地表植被被直接清除、植被水平急剧下降的退化状态。依据该阶段Rv值演替特征,通过扰动阈值进行逐像元监测,判断煤炭开采过程中由ST1转变为ST2状态的年份(t1),则年份t1可被定义为该像元受煤炭开采扰动的具体年份。
(3) ST3是指采煤结束后对受损矿区开展植被重建工作,Rv值得以迅速恢复的改善状态。依据该阶段Rv值演替特征,通过扰动阈值进行逐像元监测,判断矿区土地复垦过程中由ST2转变为ST3状态的年份(t2),则年份t2可被定义为该像元开展土地复垦的具体年份。
(4) ST4是指在土地复垦活动实施一定年限后,Rv值得以有效恢复后的稳定状态。ST4代表了重建植被的恢复水平,是开展煤矿区土地复垦效果评价的重要指标。
1.2 煤矿区重建植被演替情景分析
煤矿区土地复垦是一个长期动态的生态修复过程,其生态系统结构和功能效果难以在短期内显现[36,38]。重建植被作为煤矿区生态系统的关键要素,其恢复水平需要一定的时间来发展、稳定,以达到成熟状态,在经历漫长的修复及自我调整过程从而实现动态平衡。在煤矿区生态修复过程中,由于受扰动程度、土地复垦措施及自然条件等差异性的影响,各区域重建植被表现出不同的演替特征。
重建植被恢复特征随土地复垦时间的变化趋势可概况为6种演替情景。情景①:高效恢复至成熟型。煤矿区重建植被水平在复垦时点后稳步提升,达到相对稳定状态后高出原始(参考区)生态系统水平。情景②:低效恢复至成熟型。重建植被水平在复垦时点后稳步提升,达到相对稳定状态后低于原始(参考区)生态系统水平。情景③:高效恢复而后退化型。重建植被水平在复垦时点后稳步提升,在达到最高恢复水平后,又出现生态退化过程。情景④:高效恢复发展型。重建植被水平在复垦时点后开始稳步提升,但在一定土地复垦年限内尚未达到稳定状态。情景⑤:低效恢复发展型。重建植被水平在复垦时点后开始一定程度提升,但尚未达到参照区同复垦阶段水平。情景⑥:无效恢复型。重建植被水平在复垦时点后并未出现明显提升迹象,并且随着土地复垦时间推移仍一直处于受采矿扰动时的水平。
2 露天煤矿区土地复垦演替阶段特征
煤矿区土地生态系统一直处于信息流动与能量转换的发展过程,有效管理土地复垦的前提是掌握各复垦阶段生态系统的发展特征。在矿区土地复垦管理过程中,应充分认识矿区复垦土地关键生态要素时序变化特征,在揭示矿区土地复杂生态系统演变规律基础上划定土地复垦演变阶段。不同复垦阶段的生态修复特征存在很大的差异性,根据不同阶段来选择适宜的土地复垦管理时点,其采集的数据才能更加客观、真实地反映土地生态要素的发展状况,从而实现矿区土地复垦效果评估与反馈修正[39-40]。不同土地复垦阶段对人工干预程度的需求也各不相同,在“保护优先、自然恢复为主”的生态理念指导下,随着土地复垦演替阶段的递进,应投入的人工管理措施应逐步减少[41]。划分土地复垦演替阶段一方面可以协助在矿区范围内识别土地复垦亟待调控的关键区域;另一方面可有效指导土地复垦成本的精确投入[42]。
随着生态修复理论和遥感技术的不断发展,开展煤矿区土地复垦关键阶段的划分研究有望得到新的理论与方法支撑。当前,重建植被恢复过程符合指数函数特征的事实已被学者广泛认可[25, 43-44]。煤矿区重建植被的变化趋势主要表现为从缓慢恢复到快速恢复、再从快速恢复到缓慢恢复、直至稳定状态的“S”形指数增长模式。在土地复垦后期,虽然重建植被仍处于动态发展过程中,但总体趋势已趋于稳定。根据“S”形指数函数的特点,函数的因变量会无限接近、但无法达到这个稳定值。因此,依据“S”形指数函数特点,可将重建植被达到某一稳定水平时所对应的复垦年份作为土地复垦达到相对稳定状态的时间节点,对应时期定义为矿区土地复垦发展期,即矿区重建植被达到成熟期所需的土地复垦年限。通过对重建植被水平进行一阶求导来确定研究单元生态系统恢复速度的峰值,即矿区重建植被达到最大快速发展时所需的土地复垦年限;引入二阶导数确定研究单元重建植被处于快速发展期的时间节点,即矿区重建植被进入快速发展期和稳定发展期所需的土地复垦年限。煤矿区植被在土地复垦全生命周期过程中各关键阶段可概括为未复垦期、土地复垦发展期(复垦初期、快速发展期和稳定发展期)和成熟期[42](图2)。
3 露天煤矿区土地复垦管理关键保护区划分
露天煤矿开采往往具有土地损毁规模大、生态破坏程度严重等特点,且不同区域由于受损程度、自然条件以及土地复垦措施等差异,各区域土地复垦恢复水平表现出明显的分异特征。国家 “双碳”重大战略目标加速了后采矿时代的到来,煤炭等化石燃料资源将逐步退出历史舞台,从而涌现大规模废弃煤矿区。无差别实施土地复垦管理措施,势必造成巨大的工作量和经济成本投入,而合理划定关键保护区是区域化管理的重要手段,可以有效解决区域间发展不平衡问题[45-47]。在生态脆弱的煤矿复垦区域,关键保护区可以理解为在土地复垦实施过程中,煤矿区生态系统服务和功能迫切需求进一步管理的土地复垦关键区域[48]。划定关键保护区为政府和矿山企业精准实施土地复垦管理措施提供指导依据,从而有效降低矿区土地复垦成本,加快受扰动生态系统恢复速度。
通过现场调研与遥感影像解译相结合,在划分煤矿区复垦排土场相对均质地块单元、判定各地块单元是否达到相对稳定状态基础上,依据煤矿区重建植被的6种演替情景特征,针对不同恢复状态下的重建植被类型分别设置相应的土地复垦管理关键保护区识别标准(图3)。
标准Ⅰ:当植被重建的年限达到土地复垦稳定期后,判断此时Rv值是否低于参照区水平b(或b'),将低于该水平像元划入煤矿区土地复垦管理关键保护区。该标准适用于判断演替情景②和情景⑥下的煤矿区重建生态系统。
标准Ⅱ:当该状态下Rv值高于参照区水平b(或b')时,判断该像元Rv值是否低于其指数拟合函数稳定状态渐近值水平a(或a'),将低于该水平像元划入煤矿区土地复垦管理关键保护区。该标准适用于判断演替情景①和情景③下煤矿区重建生态系统。
标准Ⅲ:当植被重建的年限尚未达到土地复垦稳定期时,判断该像元的Rv值是否低于其指数拟合函数因变量水平,将低于该水平像元划入煤矿区土地复垦管理关键保护区。该标准适用于判断演替情景④和情景⑤下的煤矿区重建生态系统。
4 露天煤矿区土地复垦管控模式分析
4.1 类型划分
根据生态系统的阈值理论,当系统受干扰程度未超过其关键要素阈值时,在干扰因素被消除后,系统则可以自发恢复至原稳定状态;当受干扰程度超过其关键要素阈值时,则需要辅助以人工引导,系统才能继续有效恢复[49-50]。煤矿区土地复垦管控要求发挥积极的人工引导作用,通过引导动态变化的土地复垦管理与错综复杂的矿区土地生态系统进行相互适应,进而推进煤矿区生态系统朝着健康、可持续方向演替发展。
依据煤矿区土地复垦过程中重建生态系统受干扰程度以及土地复垦模式待修正力度,并基于重建植被演替特征,可将土地复垦管控模式划分为4种修正类型:生态保育、生态管护、生态修复、生态重建,各模式下人工干预的生态建设强度依次递增。
(1) 生态保育:针对已经达到相对稳定状态且服务与功能均符合土地复垦目标及标准以上的重建土地生态系统,实行以保护为主、消除人为干扰的生态保育模式修正。
(2)生态管护:针对尚未达到相对稳定状态但其结构与功能已充分显现的重建生态系统,应充分依靠其生态系统的自我调节、自我修复的再生能力,实行关键生态要素的生态管护模式修正。
(3) 生态修复:针对尚未达到相对稳定状态且结构和功能明显低于参照区同等条件水平的重建土地生态系统,实行生态修复模式修正。
(4)生态重建:针对已达到相对稳定状态但其生态功能和服务几乎完全退化或消失的重建土地生态系统;或在土地复垦过程中,由于强烈自然因素或人为干扰因素,致使生态系统功能和服务完全损毁的重建土地生态系统,实行生态重建模式修正。
不管何种修正类型,土地复垦过程均不应忽视生态系统本身的自恢复能力[49]。在遵循矿区生态系统的演变规律基础上,发挥人类在矿区可持续发展中的主观能动作用,充分协调自然恢复与人工修复之间的平衡关系,从而促进损毁煤矿区生态系统的结构与功能有效恢复。
4.2 修正顺序准则
露天煤矿区生态系统是一定空间范围内受煤炭开采与土地复垦扰动交互影响的矿山资源-生态-经济-社会复杂耦合的综合系统[51-53]。受其内部结构复杂性与生态要素发展不确定性影响,其土地复垦模式适应性可表现为适应复垦模式和不适应复垦模式。
当土地复垦措施适应于煤矿区生态系统演变机理时,重建的生态系统可利用其自身固有恢复能力进行系统结构与功能的有效恢复。通过适应矿区周边生态条件并遵循其自然演替规律,从而大幅度降低矿区土地复垦人力、物力投入水平,节约矿区土地复垦经济成本。该模式对应于重建植被演替情景①和情景④。然而煤矿区生态系统恢复效果往往受生态要素演替规律掌握的有限性、土地复垦管理的不可控性等因素影响。
当土地复垦措施不能够适应矿区生态环境及自然条件时,其重建的生态系统恢复过程极为缓慢,甚至出现生态系统结构或功能退化现象,这就使得传统管理方式难以解决煤矿区土地复垦过程中出现的问题。该模式对应于重建植被演替情景②、情景③、情景⑤和情景⑥。
在判断土地复垦模式与煤矿区生态系统适应性水平基础上,往往需要通过土地复垦初期的积极人工引导、发展期的监测与管护以及稳定期的保护保育等措施以维持生态系统可持续发展的能力。不同土地复垦阶段生态要素的演替特征不同,对其土地复垦模式的修正要求也各不相同。在“保护优先、自然恢复为主”的生态理念下,科学识别土地复垦过程中管控模式的修正顺序,为加强煤矿区土地复垦精准化管理提供重要指导。
依据煤矿区土地复垦模式适应性及其适应程度特征,结合土地复垦方案执行过程中重建植被的6种演替情景,对土地复垦管控模式的4大类型按管理优先顺序进行排序。排序主要遵循3大原则:(1) 保护优先,确保土地复垦模式满足生态保护要求;(2) 自然恢复为主,尽可能减少人为干扰程度;(3) 生态保护与经济可行相协调,按照生态建设的层次逐级筛选。不同条件下各土地复垦管控模式顺序准则见表1。
表 1 露天煤矿区不同条件下土地复垦管控模式顺序准则Table 1. Sequential guidelines for land reclamation control models under different conditions in opencast coal mining areas复垦模式适应性 演替情景类型 复垦模式适应程度 土地复垦管控模式类型 生态保育 生态管护 生态修复 生态重建 适应复垦模式 情景① 高度适应 A B C D 中度适应 B A C D 低度适应 C B A D 情景④ 高度适应 B A C D 中度适应 B A C D 低度适应 C B A D 不适应复垦模式 情景② 高度不适应 D C B A 中度不适应 D C B A 低度不适应 D C A B 情景③ 高度不适应 D C B A 中度不适应 D C A B 低度不适应 D A B C 情景⑤ 高度不适应 D C B A 中度不适应 D C A B 低度不适应 D A B C 情景⑥ 高度不适应 D C B A 中度不适应 D C B A 低度不适应 D C A B 注:A、B、C、D为土地复垦管控模式的优先顺序;A代表优先选择;D代表末端选择;B、C以优先级依次排序。 5 平朔露天煤矿区土地复垦管控模式修正的应用分析
5.1 平朔露天煤矿区概况
平朔露天煤矿位于山西省北部的朔州市境内,地处黄土高原晋陕蒙接壤地带,由安太堡、安家岭和东露天三大煤矿组成,开采方式以露天开采为主。区域属于典型温带干旱、半干旱大陆性季风气候,生态环境较为脆弱。矿区土壤类型主要是栗钙土[54]。受季风气候影响,研究区年降水量分配极不均匀,冬季和春季干旱,夏季和秋季频繁降雨,且年蒸发量为降水量的5倍左右[55]。
安太堡、安家岭露天煤矿是平朔矿区最主要的2个特大型露天煤矿。其中安太堡露天煤矿位于平朔矿区北部,是平朔矿区开采最早的煤矿,也是我国规模最大、现代化程度最高的煤炭生产基地之一。安家岭露天煤矿位于平朔矿区东南部,早在开工初期(1999年)安家岭露天煤矿就完成了《安家岭露天煤矿土地复垦规划》的编制工作。露天煤矿将开采损毁与土地复垦工艺紧密联系,实现采矿与修复同时进行,减少了损毁土地处于破坏状态的时间,加快了复垦进度,为矿区生态重建创造了良好的基础条件。安太堡、安家岭露天矿区各复垦排土场空间布局如图4所示。
5.2 土地复垦单元划分
排土场作为最典型的矿区单元,是体现土地复垦效果的主要载体。依据煤矿区实地调研及Sentinel-2遥感影像图,将研究区划分出若干个相对均质的土地复垦地块单元,即土地复垦模式、重建植被类型、复垦年限均一致,且集中连片区域。
平朔煤矿区各排土场主要的重建植被类型包括草地、乔木林地、灌木林地和乔灌混林地4种类型。依据各植被类型下土地复垦发展期与稳定期划分结果[42],乔木林地、灌木林地、乔灌混林地和草地的土地复垦发展期分别为15、12、13、9 a。即以2020年为时间节点计算,将乔木林地、灌木林地、乔灌混林地和草地分别在2004年、2007年、2006年和2010年及之前进行土地复垦的地块划分为稳定期地块单元,将2005年、2008年、2007年和2011年及之后进行土地复垦的地块划分为发展期地块单元。
5.3 土地复垦管控模式修正
煤矿区土地复垦管控模式的施控对象为人,受控对象为动态变化的矿区复垦土地生态系统。其修正机制是在学习掌握煤矿区生态系统各要素发展规律的基础上,通过判断土地复垦模式与生态系统演变机理的适应性水平,从而识别不同土地复垦阶段中生态系统自恢复潜力与亟待人工管理力度,为精准投入不同土地复垦技术、方法、策略等提供直接依据。
根据土地复垦管控模式的划分类型和顺序准则(表1),结合煤矿区重建植被演替情景与不同植被类型下土地复垦关键阶段(图2),以及土地复垦关键保护区识别结果(图3),将平朔露天煤矿复垦排土场集群区划分成4大管控模式(生态保育、生态管护、生态修复、生态重建)区域进行修正管理,各土地复垦管理修正模式布局如图5所示。
生态保育管控模式主要适用于安太堡西排土场、西排土场扩大区、内排土场I号场地和南排土场等早期复垦的排土场区域。由于平朔煤矿位于生态脆弱的黄土高原地区,区域气候干旱少雨,生态环境及自然条件尤为脆弱[56]。该区主要实行以保护为主、消除人为干扰的生态保育管控模式。生态管护管控模式主要适用于安太堡内排土场Ⅱ号场地、安家岭南寺沟排土场、东排土场和西排土场等部分区域。该区域生态修复的关键在于充分依靠生态系统的自我调节、自我修复的再生能力,并实行关键生态要素的定期监测与管护。生态修复管控模式主要适用于安太堡西排土场扩大区、内排土场Ⅱ号场地、安家岭南寺沟排土场、东排土场和西排土场等部分区域。该区域生态系统自我调节与自我修复功能遭受破坏,需要加强人工积极引导,借助工程、生物措施,并加以实行生态管护与维护才能实现重建土地生态系统的稳定发展。生态重建管控模式只适用于安家岭南寺沟排土场部分区域。该区域由于强烈的人为干扰因素,重建植被覆盖度水平几乎完全退化或消失。生态重建管控模式下应考虑重新设计土地复垦方案,从“地貌重塑、土壤重构、植被重建、景观重现、生物多样性重组和保护”等各环节入手重塑煤矿区形态与功能格局,从而构建一个与区域自然生态条件相适应的煤矿区生态系统。
6 结 论
a. 作为煤矿区生态系统的关键要素,重建植被在煤矿区生态修复过程中表现出高效恢复至成熟、低效恢复至成熟、高效恢复而后退化、高效恢复发展、低效恢复发展与无效恢复等6种演替情景。
b. 不同复垦阶段的生态修复特征存在很大的差异性,依据不同演替情景下重建植被的阶段特征,可将土地复垦发展过程划分为未复垦期、复垦初期、快速发展期、稳定发展期、和成熟期等不同土地复垦阶段。
c. 在以保护优先、自然恢复与人工修复相结合的生态理念下,加强煤矿区土地复垦管理要求尊重并顺应生态系统的自然规律,并积极发挥人工支持引导作用。即依据煤矿区土地复垦过程中重建植被受干扰程度以及土地复垦模式待修正力度,合理安排生态保育、生态管护、生态修复、生态重建等4种土地复垦管控模式,并依据重建植被演替特征落实具体管控措施。在不同复垦阶段通过积极引导促进土地复垦管理措施与错综复杂的矿区土地生态系统进行相互适应,进而有望推进煤矿区生态系统朝着健康、可持续方向演替发展。
d. 在党的二十大提出的高质量发展背景下,新时代生态文明思想对我国矿区土地复垦与生态修复事业提出了新理念和高要求。遥感与地理信息技术的发展,为探索煤矿区土地复垦动态监测、评价与信息反馈提供了方法基础和技术支持。同时,全球生态研究领域中基于自然的解决方案(Nature-based Solution)、适应性管理、弹性思维以及生态系统恢复力等先进理念的相继提出,也为矿区生态保护修复提供了更多新颖的视角。加强时序遥感数据在矿区土地复垦及其管理基础研究中的应用,探索如何将国际先进理念应用于矿区生态修复的实践当中,值得更多学者去深入研究。
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表 1 预实验结果
Table 1 Prepare test results
实验水平分组 7 d强度/MPa 14 d强度/MPa 坍落度/mm 扩展度/mm 低 1.22 2.01 139 351 中 0.83 1.39 135 322 高 0.75 0.94 121 308 表 2 实验方案
Table 2 Experimental scheme
组序号 A/% B C/% 1 52 5 80 2 50 4 80 3 48 3 80 4 50 5 83 5 50 5 77 6 50 4 80 7 48 5 80 8 50 4 80 9 48 4 83 10 50 3 83 11 50 4 80 12 50 3 77 13 52 4 77 14 52 4 83 15 52 3 80 16 50 4 80 17 48 4 77 表 3 7 d抗压强度推荐模型
Table 3 Recommended 7 d compressive strength model and analysis of variance
模型 校正R2 预测R2 备注 Linear 0.0077 −0.4844 2FI −0.2373 −2.1286 Quadratic 0.9431 0.7970 建议采用 Cubic 0.9459 表 4 14 d抗压强度推荐模型
Table 4 Recommended 14 d compressive strength model and analysis of variance
模型 校正R2 预测R2 备注 Linear −0.0640 −0.5018 2FI −0.1734 −1.4885 Quadratic 0.9181 0.7409 建议采用 Cubic 0.9130 表 5 坍落度推荐模型
Table 5 Recommended slump model
模型 校正R2 预测R2 备注 Linear 0.9329 0.8974 建议采用 2FI 0.9350 0.8391 Quadratic 0.9416 0.7517 Cubic 0.9555 表 6 扩展度推荐模型
Table 6 Extension recommendation model
模型 校正R2 预测R2 备注 Linear 0.9440 0.9103 建议采用 2FI 0.9432 0.8410 Quadratic 0.9214 0.5270 Cubic 0.9785 -
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