煤炭学报

作者：刘英, 范雅慧, 衡文静, 许萍萍, 岳辉, 毕银丽, 牛鸿波, 田少国, 祖鹏举, 曹满红, 董起广,

关键词：群智能优化算法, 投影寻踪, DBO–PPC, 生态环境评价,

矿山开采会破坏和占用大量土地资源，对生态环境造成持久的负面影响，因此评价矿区生态环境质量变化迫在眉睫。为了准确监测矿区生态环境质量，以陕煤集团张家峁矿区2000—2023年24期逐年的Landsat影像为基础数据，通过计算绿度(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)、湿度(Humidity Index，WET)、热度(Land Surface Temperature，LST)、干度(Normalized Differential Build-up and bare Soil Index，NDBSI)4项生态指标，并采用基于果蝇优化算法的投影寻踪(Fruit Fly Optimization Algorithm-Projection Pursuit Clustering，FOA–PPC)、基于粒子群优化算法的投影寻踪(Particle Swarm Optimization-Projection Pursuit Clustering，PSO–PPC)、基于灰狼优化算法的投影寻踪(Grey Wolf Optimizer-Projection Pursuit Clustering，GWO–PPC)和基于蜣螂优化算法的投影寻踪(Dung Beetle Optimizer-Projection Pursuit Clustering，DBO–PPC)4种群智能优化算法构建矿区生态环境质量评价方法，并利用平均相关度进行精度验证。结果表明：① DBO–PPC模型的平均相关度和类内聚集度均高于PSO–PPC模型、FOA–PPC模型和GWO–PPC模型，且与EI指数更接近，表明DBO–PPC能更好的评估研究区生态环境；② 基于DBO–PPC模型的张家峁矿区2000—2023年生态环境质量均值为0.4，生态环境质量以差和较差等级为主，面积占比约55.94%，空间上呈西部差东部好，常家沟水库的生态环境在研究期内表现为优等级，矿区东北部和中部区域的生态环境较好，植被覆盖较多；③ 矿区发生沉陷面积占比为81.28%，沉陷最大值达–0.15 m；采区发生沉陷现象面积占比明显高于矿区，占采区面积的89.56%，生态环境质量以–0.000 4的速率下降，表明采矿活动使得研究区的地表发生了沉陷，进而影响到生态环境。综上所述DBO–PPC模型在监测评价矿区生态环境质量方面具有较强的合理性，从而为矿区生态环境可持续发展提供技术手段。

来源：2024年第6期

《煤炭学报》期刊编辑部

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