金属矿山 ›› 2026, Vol. 55 ›› Issue (2): 194-202.
李科心1 曹新款1 代卿亚2 刘 虎2 朱 伟1 韩永斌1 田迎斌1 陈海恩1
LI Kexin1 CAO Xinkuan1 DAI Qingya2 LIU Hu2 ZHU Wei1 HAN Yongbin1 TIAN Yingbin1 CHEN Haien1
摘要: 采煤沉陷导致的地表变形、积水扩张与植被退化已成为制约矿区生态安全与可持续发展的关键问题。
现有研究多聚焦单一环境要素变化,缺乏对沉陷—水文—生态系统非线性耦合机制的系统解析。以淮南矿区为典型
案例,构建融合多源遥感数据与机器学习模型(XGBoost-SHAP)的分析框架,系统开展了地表沉陷演化、积水区动态监
测、土地利用变化及生态响应阈值识别。研究揭示:沉陷格局呈阶段性转变,由2000—2015 年广域连续沉降转为
2015—2020 年分散沉陷与局部抬升并存;积水—沉陷空间耦合强度显著增强,积水区面积20 a 扩张37. 6%;生态系统
对环境因子存在显著阈值响应,NDVI 对坡度(1. 37°)、温度(16. 8 ℃)等因子表现出明显的非线性阈值效应。本研究
创新性地实现了矿区“沉陷—积水—植被”三要素的系统集成分析,为采煤沉陷区生态修复分区、风险预警及可持续
治理提供了科学依据。
中图分类号: