一种基于生态分区的矿山生态修复方法与流程

本发明适用于生态修复
技术领域：
，具体说是一种基于生态分区的矿山生态修复方法。
背景技术：
：我国的矿山土地复垦工作大约始于20世纪50年代，但直至90年代初我国在生态修复方面的研究工作才开始起步。现有矿山生态修复技术主要是从土壤改良和植物种类筛选两个角度出发，可分为两类。第一类，是土壤理化性质的改良，例如在土壤中添加保水剂、营养剂等(zl201410074186.5，201610670324.5，201610363256.8，201710020819.8)，使其促进植物生长。第二类，生态修复的植物种类选取，通常选取耐贫瘠或者先锋植物种类(zl201110381203.6)，并通过修复植物的布设优化方式(zl201710180387.7)，提升矿山生态修复效果。然而，矿山排土场、尾矿库、采场均存在差异，但是生态修复缺乏量化设计，修复均是依靠工程经验进行设计施工。因此，如何根据矿山地形地貌的差异，开展分区生态修复设计，量化确定生态修复措施，可为矿山的精准生态修复提供科技支撑。技术实现要素：本发明目的在于提供一种基于生态分区的矿山生态修复方法。一种基于生态分区的矿山生态修复方法：1)获取矿山待修复区的基础数据，建立水土流失评价的swat模型；2)根据swat模型进行生态分区，得到各生态分区的水土流失量；3)采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施。所述基础数据包括子流域划分数据与水土流失评价数据，具体是指：子流域划分数据：数字高程模型数据；水土流失评价数据：包括水文数据、气象数据、土地数据以及植被数据。所述水文数据为地表径流量，气象数据为气象站点降雨量，土地数据为待修复矿区的土地利用图，植被数据为根据矢量化的土地利用图所建立的对应地块的植被种类。所述水土流失评价的swat模型包含从基础数据获取的因子参数，所述因子参数包括土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、粗糙度。所述生态分区具体是指，基于数字高程模型的子流域划分对矿山待修复区的生态区进行划分，且确定各子流域径流的汇水点。所述采用情景分析-试验校正的方式，确定修复措施包括以下步骤：1)多次改变swat模型中的因子参数，得到不同因子参数条件下各生态分区修复后水土流失量；2)在实际的生态分区各子流域径流的汇水点设置监测点位，监测实际水土流失量；3)将不同因子参数条件下修复后水土流失量分别与实际水土流失量进行对比，差值最小的修复后水土流失量所对应的因子参数作为修复措施。改变swat模型中的因子参数包括水保措施与作物管理，分别表示土壤性质与植被覆盖率。本发明具有以下优点及有益效果：本发明从影响矿山生态修复的土壤和植被两大因子入手，通过数据收集，对待修复矿山进行生态分区，选用适度的土壤改良和植被覆盖措施，达到矿山生态修复的目的。同时，本发明基于swat模型，结合现场试验，对矿山进行水土流失评价，简单、低成本的确定生态修复的量化措施。附图说明图1是本发明中矿山生态修复的操作流程图；图2是本发明实施例中1矿山待修复区dem与生态分区图；图3是本发明实施例中1各生态分区径流汇水点；图4是本发明实施例中1情景分析下的土壤改良与植被覆盖措施；图5是本发明实施例中2矿山待修复区dem与生态分区图。具体实施方式下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明。本发明提供了一种基于生态分区的矿山生态修复方法(图1)，包括以下步骤：一、获取矿山待修复区的基础数据，建立水土流失评价的swat模型；二、根据模型计算结果，进行生态分区，核算各分区的水土流失强度；三、采用情景分析-试验校正的方式，确定满足修复目标的量化措施。步骤一，获取数据，建立模型；1)收集子流域划分数据dem(数字高程模型)数据，覆盖待修复矿区，精度≤10m；2)收集水土流失评价数据水文数据，地表径流量，月平均数据；气象数据，最近气象站点降雨量，日平均数据；土地数据，收集待修复矿区土地利用图，精度≤10m；植被数据，根据矢量化的土地利用图，建立对应地块的植被种类。3)根据swat模型，利用上述收集的基础数据，通过土壤与水分评估工具确定土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、地表粗糙度等因子参数，建立水土流失评价模型。步骤二，通过土壤与水分评估工具(swat)生态分区，核算水土流失强度；1)根据收集的dem数据，采用swat模型，通过对待修复矿区水洗的提取，划分子流域与水文响应单元，在此基础上生成生态分区；2)明确生态分区内及分区间子流域径流的汇水点，用于水土流失监测布点，监测结果用于模型计算结果的校验。步骤三，量化生态修复措施1)以情景分析为主，从swat模型的水保措施与作物管理两个因子入手，即改变土壤性质与植被覆盖两个参数，得到不同生态修复情景条件下，各生态分区水土流失量的变化；2)结合试验测试，在生态分区的径流汇水点设置监测点位，监测水土流失量的月变化，校验情景分析中的修复效果，得到最优的生态修复措施，即土壤性质与植被覆盖率；3)通过情景分析与试验校验，得到各生态分区适宜的量化生态修复措施。实施例1本实施例所修复矿山是辽宁省东部地区某铁矿的排土场，在边坡整形的基础上，按照本发明的技术流程(图1)，开展矿山生态修复措施的量化设计，总面积为60ha，修复设计与试验校验时间为2年。步骤一，获取数据，建立模型；1)收集子流域划分数据dem数据，覆盖待修复矿区，精度是5m，详见图2；2)收集水土流失评价数据水文数据，地表径流量，月平均数据，统计结果见表1；气象数据，最近气象站点降雨量，日平均数据，统计结果见表1；土地数据，收集待修复矿区土地利用图，精度5m，统计结果见表2；植被数据，建立与矢量化的土地利用图对应的植被种类，统计结果见表2。表1实施例1中水文与气象数据的统计结果表2实施例1中土地与植被数据的统计结果3)根据swat模型，利用上述收集的基础数据，确定土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、粗糙度等因子参数，参数值详见表3，建立水土流失评价模型。表3中数字分别表示土壤侵蚀强度、植被覆盖率(作物管理)、土壤含水率(水保措施)、调查区的地表粗糙度。表3实施例1swat模型参数相对值因子土壤侵蚀作物管理水保措施粗糙度参数值0.51.00.30.9步骤二，生态分区，核算水土流失强度；1)根据收集的dem数据，采用swat模型，通过对待修复矿区水洗的提取，划分子流域与水文响应单元，在此基础上生成生态分区。本实施例中，排土场共分为5个生态分区(图2)；2)明确生态分区内及分区间子流域径流的汇水点(图3)，汇水点按照子流域的等级，可分为4级，共16个汇水点。这些汇水点均用于水土流失监测布点，监测结果用于模型计算结果的校验。步骤三，量化生态修复措施1)以情景分析为主，从swat模型的水保措施与作物管理两个因子入手，改变土壤性质与植被覆盖两个参数(图4)，得到不同生态修复情景条件下，各生态分区水土流失量的变化(表4)；表4实施例1情景分析与修复效果2)结合试验测试，在生态分区的径流汇水点设置的16个监测点位，监测水土流失量的月变化，校验情景分析中最优的生态修复措施；3)通过情景分析与试验校验，得到各生态分区适宜的量化生态修复措施，5个生态分区的水土流失总量可削减31.2％。植被选取当地的草本-灌木-乔木组合，具体是紫花苜蓿+猪毛蒿+狗尾草-紫穗槐+荆条-刺槐+沙棘，其中草本植物覆盖率达到90％，灌木种植密度为6000株/ha，乔木种植密度为2500株/ha。土壤改良，除了客土外，还在客土中添加缓释肥料，保持土壤中全氮含量约为7mg/kg，有效磷含量约为20mg/kg，速效钾含量约为130mg/kg。实施例2本实施例与实施例1的差别是，所修复矿山是辽宁省东部地区某铁矿的采矿场，坡度较排土场更大，裸露地更容易发生水土流失，总体面积为98ha。步骤一，获取数据，建立模型；1)收集子流域划分数据dem数据，覆盖待修复矿区，精度是5m，详见图5；2)收集水土流失评价数据水文数据，地表径流量，月平均数据，统计结果见表5；气象数据，最近气象站点降雨量，与实施例1相同；土地数据，收集待修复矿区土地利用图，精度5m，统计结果见表6；植被数据，建立与矢量化的土地利用图对应的植被种类，与实施例1相同，植被的覆盖率统计结果见表6。表5实施例2中水文与气象数据的统计结果表6实施例2中土地与植被数据的统计结果3)根据swat模型，利用上述收集的基础数据，确定土壤侵蚀、坡长坡度、作物管理、水保措施、粗糙度等因子参数，参数值详见表7，建立水土流失评价模型。表7实施例1swat模型参数相对值因子土壤侵蚀作物管理水保措施粗糙度参数值0.30.80.20.7步骤二，生态分区，核算水土流失强度；1)根据收集的dem数据，采用swat模型，通过对待修复矿区水洗的提取，划分子流域与水文响应单元，在此基础上生成生态分区。本实施例中，排土场共分为5个生态分区(图5)；2)明确生态分区内及分区间子流域径流的汇水点，汇水点按照子流域的等级，可分为3级，共24个汇水点。这些汇水点均用于水土流失监测布点，监测结果用于模型计算结果的校验。步骤三，量化生态修复措施1)通过情景分析与试验校验，得到各生态分区适宜的量化生态修复措施，5个生态分区的水土流失总量可削减24.5％。2)土壤改良与植被选取与实施例1一致，可作为量化修复措施。以上内容是结合具体的优先实施案例对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于此。在不脱离本发明构思的前提下，还可做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。当前第1页12