城市化建设和采矿对土壤侵蚀及环境的影响

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摘要：本文着重研究了城市化建设与采矿业占地对土壤侵蚀和环境的影响，分析了土地利用类型转变对土壤侵蚀程度的影响。作者收集了北美部分地区土地利用的不同历史阶段产沙速度资料加以整理，采用人工神经网络模型模拟计算了可能的土地产出损失率。清楚地说明了土地利用类型的变化引起产沙的巨大变化。讨论了土地利用变化发展的总趋势。

关键词：城市化建设与采矿业 土壤侵蚀与环境 人工神经网络 土地生产率

1 前言

土地利用问题是社会经济发展过程中产生的，与经济发展、人口增长等密切相关。现在，土地和人口增长的矛盾尖锐。目前我国每年净增人口1500万人，国家和农村建设每年占用耕地80万hm2。我国现有人口已超过12亿，预计2050年将达到15亿。人口急剧增长，耕地面积不断减少，给土地带来极大压力。土地是人类一切生产活动的基地，无论农业、牧业、林业、城市化建设、工矿企业等各项建设事业的发展，都离不开对土地的利用。如美国因城市建设占用农业用地，从1958～1967年每年49万hm2增加到1967～1975的每年85万hm2；我国从1958～1978年21年间，城市化基本建设占用农牧业土地面积达3400万hm2，平均每年用地相当于一个福建省的耕地面积。1981年，仅农民盖房及院落占地达27万hm2[1]。而每一种改变土地利用方式不可避免地带来对自然环境的破坏作用，如环境污染、生态失调、水土流失、土壤沙漠化、盐渍化等，已成为社会重大问题。

土地利用基本形式包括：农业、林业、牧业、城市化建设、工矿企业等。随着经济发展，各项生产建设都要占用土地。大量开发，多项占用，土地利用形式不断变化，成为水沙变化的主因。

城市工业化建设、采矿和其它类似的活动对加速土壤的侵蚀是非常明显的。城市化工业建设，大量占用土地资源。随着经济发展，我国正由农业大国发展为工业大国。经济腾飞，必然带来建设高潮。城市大量占地，扩大建设要延续一个相当长的时期。连续不断的工程，破土施工到处可见，产流产沙可想而知。采矿是在生产过程中和自然环境相互作用最强烈的形式之一，在此过程中人类表现为改造地球外貌的强有力因素。在开采矿产过程中，人类往往要从天然储藏地点移走大量岩土到相当远的距离，所有这一切不仅在直接开采的地点，而且在距它们相当远的地方也会造成自然界的重大变化。同时不仅改变岩石圈的组成和结构，而且改变包括生物圈在内的整个自然综合体。由于强度开采矿产所产生的自然综合体的变化，通常对生物圈是不利的，导致周围环境的恶化，水土流失严重。

土地利用变化往往对环境带来某种程度的不利影响。例如砍伐森林改营农业，土壤侵蚀量发生变化，会降低有机质的含量。但重要的是，不要使这种环境退化趋于严重，否则，最终将导致土地遭到不可逆转的破坏。同时，也要注意不造成环境的渐进性退化，这是指采用某一种土地利用方式导致土地处于持续耗竭状态，例如放牧中对牲畜数量不加控制，任其超载，致使草场逐渐退化。

随着经济建设的高速发展，人口的大量增加，使土地资源大规模开发利用，土地利用变化剧烈。加剧土壤侵蚀，使其发生的初始、边界条件更趋复杂。造成生态环境恶化，动植物物种多样性减少或丧失。因此，在水土流失规律研究和治理技术方面受到限制，许多关键性问题尚未解决。目前国内外对土地利用的变化过程研究这一关键问题研究较少。无疑对这一问题进行研究具有特别重要的意义。

2 城市土地利用

在城市地区，自然生态系统的变异程度通常比农业、林业要大的多。城市地区的大部分土地覆盖着公路、建筑物以及其它难以渗透的地面。保存空旷的空间主要是为文化娱乐和装饰的目的而不是为了生产粮食和木材，因此，城市中现存的绿色地区的生态系统的变迁与乡村有很大差异。城市地面几乎不能发生渗透现象；因有地下排水系统，城市排泄网比农村更有效，径流增加了3～4倍。当进行建设时，往往会给地面造成破坏，导致产沙量比农村高几倍；但建设完成后，大部分的地面密封了，产沙量降到高峰水平的1/10，低于农业经营时的水平。尽管如此，城市的产沙量仍然高于未受干扰的自然植被。城市的土地利用仍然遵循人类活动趋于增加产沙量的一般规律。

城市化造成土地最高的侵蚀速度产生在建设阶段，这阶段有大量地面和由于运输和开挖引起很大的扰动。为建筑而清除地面，一年间产生的土壤侵蚀相当于自然的甚至农业数十年造成的侵蚀。在马里兰，城市化在建设期间，产沙量达到55000t/km2.a，而在同样的地区，森林地面产沙量大约为80～200t/km2.a，在农田是400t/km2.a。在佐治亚，开挖新道路使产沙量达到20000～50000t/km2.a。同样，在英格兰德文郡，在有排水建筑物地区，河中悬浮泥沙物浓度是未受干扰地区的2～10倍(偶尔达到100倍)。在美国弗吉尼亚，在城市化建设期间，侵蚀速度同样高。而且记录了在相同地区侵蚀速度是农田的10倍，是草地的200倍，是森林地区的2000倍。然而，施工不会永远进行下去，一旦呈现出道路、建起花园和草坪，干扰就停止，侵蚀整流速度就会大大地降低。可能与在自然条件下，或农业耕种前的侵蚀速度基本相同[2～7]。平均来讲，城市化建设期土壤侵蚀率是农田的10～350倍(平均180倍)，是森林的1500倍。

作者收集了北美部分地区土地利用的不同历史阶段产沙速度资料加以整理，并用人工神经网络模型模拟计算了可能的土地产出损失率(见图1)。所谓土地产出损失率(O1)是指单位面积由于土壤侵蚀引起的产量(Y)或产值(Pv)减少。实际土地产出率(Oa)是单位面积的产量(Y)或产值(Pv)。用公式表达为

Oa=Y or Pv/ A=Od-O1

式中 A为土地面积；Od为应有土地产出率。

图1 不同历史阶段土地利用类型转变引起产沙率及

产值损失率的变化

Variation of sediment yield and the rate of production value loss during the process of land use transformationto different period

黄河中游大型煤田，地处多沙粗沙区，处在暴雨多发地带，水土流失本来就非常严重，再加上大规模的开采煤炭，植被破坏殆尽，占用土地，造成地表地下土层松动，移动大量岩石土体，一遇暴雨极易形成滑坡、崩塌等重力侵蚀，更加剧了水土流失。在美国约有1500个大型烟煤露天采矿厂，占地3237km2，既不平整又无植被。在肯塔基州麦克克里郡，研究露天采矿对洪水和水质的影响表明：坎恩流域1957～1958年的输沙量为1082t/km2，同一时期，附近的亥尔顿流域的输沙量仅为19t/km2，亥尔顿流域内没有采矿[10](见图2)，含沙量增加了数十倍，且泥沙颗粒变粗。不仅如此，采矿活动对河流泥沙影响可能在数十年后才显示出来。

图2 开矿与无矿小流域暴雨的输沙率与径流关系

Comparison between the sediment discharge andrunoff in mining area and the neighbouringwatershed without mining

影响流域产流产沙因素有：降雨、地形、土壤性质、植被因素和土地利用方式五大类，其中降雨是产流产沙的动力因素。根据问题的性质可定网络的输入层单元数为36个；根据要求网络的输出层单元数为2；隐层单元数根据经验公式知其下界为7，通过学习训练取隐层单元数为9；网络的层数为三层即可1989年Robert Hecht-Nielson证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用具有一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。。网络稳定后为36 9 2结构。原始数据不能直接用来训练网络，需要进行数据转换。网络的输入项要求在-1到+1之间，根据数据本身的规律进行优化，这样有利于网络的运行。

4.1.4 网络参数的确定

训练网络调整参数达到最优，其过程较长，需经过多次反复的训练。学习速率的最优值出现时不一定对应最优的动量常数，但两者又有着天然的联系。一开始让网络按已确定的较优隐单元上训练模式，当结果有了明显变化时，反过来再对隐单元数作修改，这样有利于节约寻找时间，且能得到较为满意的结果。实验结果表明，较优的网络参数为：学习速率β=0.2；动量因子α=0.6；误差终止值E=0.15。

4.2 资料的选取

资料的选取采用皇甫川流域数据，土地利用类型是变量。通过对该流域60年代、70年代、80年代和90年代(1990～1997年)每年的土地利用变化分析以及实地调研，确定土地利用分类，作为产流产沙预报的基本数据。表2表明了60年代、70年代、80年代和1990～1997年四个阶段土地利用变化的情况。

表2 应用神经网络模型计算流域不同时期土地利用变化的产流产沙量

The runoff rate and sediment yield of land use with ANN model for different period