印度中部煤炭开采区土地退化与生态恢复：基于地理空间与机器学习的矿区环境影响分析

为应对印度Korba地区煤炭开采导致的土地退化(LD)和生态破坏问题，研究人员采用NDVI、NDMI、NDBI等遥感指数结合AHP-GIS多准则决策分析，量化了1995-2024年间土地覆被变化(LULC)，发现森林覆盖率从35.56%锐减至14.06%，构建了土地退化脆弱性指数(LDVI)并评估了复垦措施效果，为矿区生态恢复提供了科学依据。

　　

印度作为全球第三大煤炭生产国，其能源需求70%依赖煤炭，但大规模露天开采导致中部Korba地区出现严重的土地退化(LD)和生态危机。森林被矿场吞噬，农田沦为荒地，土壤侵蚀加剧，生物多样性锐减——这些触目惊心的变化背后，是经济发展与生态保护的深刻矛盾。尽管1980年印度已禁止森林砍伐，但工业扩张仍使该区域森林覆盖率在30年间暴跌60%，远超全球23%的平均退化水平。面对复垦措施效果不足、生态服务功能持续衰退的现状，亟需科学评估采矿活动的真实生态代价。

来自中国的研究团队在《Trees, Forests and People》发表的研究，首次整合Landsat卫星遥感(1995-2024)与机器学习算法，通过支持向量机(SVM)和最大似然分类(MLC)解析了502.32 km²矿区的土地覆被变化(LULC)，结合NDVI（归一化植被指数）、NDMI（水分指数）、NDBI（建筑指数）等光谱指标，构建土地退化脆弱性指数(LDVI)，并采用层次分析法(AHP)量化了9类环境因子的权重。研究还系统评估了57种本土植物在OB（覆盖层）堆场的生态修复效果。

【关键技术方法】
研究采用Landsat-5/7/9系列卫星影像，通过ERDAS 2015和ArcGIS进行空间分析，运用SVM和MLC算法完成LULC分类（总体精度>85%）。通过NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)、NDMI=(NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)等公式计算植被参数，结合DEM（数字高程模型）、降雨等数据，采用AHP确定各因子权重（DEM占26.88%，NDVI占22.63%），最终通过加权叠加生成LDVI地图。地面验证采用GPS定位与SOI（印度测绘局）地形图配准。

【研究结果】
3.1 LULC变化与矿区环境退化
1995-2024年间，矿区面积从12.65 km²(2.52%)扩张至43.65 km²(8.69%)，森林面积从178.65 km²锐减至70.65 km²，荒地增加179%。交叉矩阵显示69 km²森林转化为混合林地，12 km²变为矿场，呈现"森林→矿场/荒地→定居点"的链式退化路径。

3.2 基于NDVI与AHP的退化驱动分析
NDVI均值从0.89降至-0.62，矿场周边形成明显"植被荒漠"。AHP权重显示DEM(26.88%)和NDVI(22.63%)是主要驱动因子，温度(3.66%)和地质(2.16%)影响较小。NDBI>0.82区域与矿区扩张高度重合，证实建筑用地挤压生态空间。

3.3 LDVI空间分异特征
47.47%区域属极高度脆弱区（LDVI>7），集中在Gevra等三大矿场。脆弱性分级显示：矿场(53%) > OB堆场(17%) > 荒地(13%) > 森林(3.8%)，未复垦OB堆场的LDVI是人工林区的2.3倍。

3.4 生态修复策略评估
筛选出Shorea robusta（萨尔树）、Albizia lebbeck等37种耐受性物种，其中豆科植物占43%，可提高土壤氮含量。但现有复垦仅覆盖12.45%退化区，且单一种植导致生态系统功能恢复不足。

【结论与意义】
研究首次量化了Korba矿区三十年生态代价，证实当前复垦措施仅能修复21%的退化土地。提出的LDVI模型为全球矿区生态风险评估提供新范式，推荐的"豆科植物+本地种"混合修复模式，兼顾土壤改良（pH提升0.8-1.2）和民生需求（药用植物占61%）。成果直接支撑联合国"2030土地退化零增长"(ZNLD)目标，为平衡能源安全与生态保护提供了科学决策工具。未来需加强微生物修复（当前研究未涉及）与社区参与机制，以实现"采矿-修复-发展"的良性循环。