《Land Use Policy》：Socio-environmental assessment of vulnerability to mining in the Brazilian Amazon
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气候变化被公认为一项紧迫的全球威胁，需要全球所有利益相关方持续采取行动。尽管可再生能源目标并不要求使用化石燃料矿物，但其对能源转型金属（Energy Transition Metals, ETMs）如锂、钴、石墨、镍、铜和稀土的需求极为密集。亚马逊是拉丁美
气候变化被公认为一项紧迫的全球威胁，需要全球所有利益相关方持续采取行动。尽管可再生能源目标并不要求使用化石燃料矿物，但其对能源转型金属（Energy Transition Metals, ETMs）如锂、钴、石墨、镍、铜和稀土的需求极为密集。亚马逊是拉丁美洲规划矿业活动的生物群落之一，巴西因其巨大的地质潜力而备受关注。在巴西，采矿可分为工业采矿和小规模手工采矿（Artisanal and Small-Scale Mining, MAPE，亦称"garimpo"）。非法采矿和garimpo的快速扩张与森林砍伐、重金属对土壤和水体的污染以及汞暴露的健康影响等环境和社会影响密切相关。然而，推进对工业采矿和garimpo威胁的认识需要正确区分两者及其关联的多重生物物理和社会维度。在巴西，两个主要的土地利用和土地覆盖（Land Use and Land Cover, LULC）制图项目MapBiomas和TerraClass报告的采矿面积存在显著差异，且两者均未对工业采矿和garimpo作业进行区分。此外，至今尚无研究试图通过融合不同脆弱性视角的概念，在综合的生物物理和社会系统中理解影响采矿脆弱性的多重过程。为回答（1）TerraClass和MapBiomas数据中的采矿类别制图有何差异，以及（2）巴西亚马逊地区哪些区域对采矿最为脆弱，本研究旨在表征亚马逊生物群落对采矿的脆弱性，首先比较TerraClass和MapBiomas的采矿地图，继而从土地利用政策视角调整政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）的脆弱性方法。研究人员提出构建并计算了矿业脆弱性指数（Vulnerability to Mining Index, VMI），并将其应用于巴西亚马逊地区。该指数基于2022年的TerraClass和MapBiomas LULC数据，以10公里缓冲区内的采矿区域作为暴露度（Exposure, Ex），以保护单元（Conservation Units, CUs）、原住民土地（Indigenous Lands, ILs）和基隆博拉领地（Quilombola Territories, QTs）内的采矿区域作为敏感性（Sensitivity, Se），并利用2019至2022年采矿导致的森林砍伐数据评估适应性能力（Adaptive Capacity, AC）。结果显示，最脆弱的单元格同时集中于暴露度和敏感性的高值区域，尤其是在采矿侵入保护区的区域，而适应性能力在2019至2022年间受政策倒退和制度空白影响，成为加剧脆弱性的因素。这表明社会-环境脆弱性本质上由土地利用政策和土地权属安全性的缺失所塑造，两者均催化了土地退化（Land Degradation, LD），并使该地区远离土地退化零增长（Land Degradation Neutrality, LDN）目标。
**论文解读**
**研究背景与问题**
气候变化被公认为紧迫的全球威胁，消除化石燃料使用并平稳过渡至可再生能源系统是实现碳中和与减缓气候变化影响的基本长期战略。尽管可再生能源目标不强制要求使用化石燃料矿物，但其对能源转型金属（Energy Transition Metals, ETMs）如锂、钴、石墨、镍、铜和稀土的需求极其密集。这一对ETMs的关注推动了全球地质勘探预算的增长，拉丁美洲成为主要目的地，2022年占全球勘探投资的25%。
亚马逊是拉丁美洲规划开展矿业活动的生物群落之一。该生物群落不仅维系着全球最大的热带森林和巨大的环境及社会文化多样性，还栖息着4700万人口和超过10%的已知动植物物种。巴西亚马逊占整个亚马逊生物群落的62%，因其巨大的地质潜力而格外突出。在巴西，采矿可分为两大类别：工业采矿和小规模手工采矿（Artisanal and Small-Scale Mining, MAPE，亦称"garimpo"）。1985年至2022年间，工业采矿面积从360平方公里增至1779平方公里，而手工采矿面积从218平方公里激增至2627平方公里，增幅近1200%，其中77%显示出非法迹象。非法采矿和garimpo的快速扩张与森林砍伐、重金属对土壤和水体的污染以及汞暴露的健康影响等环境和社会影响密切相关。
目前存在两个主要研究空白：其一，巴西两个主要的土地利用和土地覆盖（Land Use and Land Cover, LULC）制图项目——MapBiomas（更为自动化）和TerraClass（投入更多目视解译）——在采矿面积上报告了显著差异，且两者均未对工业采矿与garimpo作业进行区分，这一"采矿"类别定义的缺失可能隐藏了理解采矿活动脆弱性的重要背景信息；其二，尽管已有大量研究报道了保护单元（Conservation Units, CUs）、原住民土地（Indigenous Lands, ILs）和基隆博拉领地（Quilombola Territories, QTs）中的领土冲突，但仍缺乏将不同脆弱性视角的概念融合、在综合的生物物理和社会系统中理解影响采矿脆弱性多重过程的研究。鉴于上述空白，本研究旨在回答两个核心问题：一是TerraClass和MapBiomas数据中的采矿类别制图存在哪些差异，二是巴西亚马逊地区哪些区域对采矿最为脆弱。为此，研究人员提出构建矿业脆弱性指数（Vulnerability to Mining Index, VMI），并将其应用于巴西亚马逊地区。
**主要关键技术方法**
本研究方法包括五个阶段：数据库整合、采矿制图重分类、IPCC理论脆弱性模型调整、VMI计算。数据来源涵盖巴西地理与统计研究所（Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, IBGE）的亚马逊生物群落边界、TerraClass和MapBiomas 2022年10米空间分辨率的LULC数据、巴西环境与气候变化部（Ministério do Meio Ambiente e Mudan?a do Clima, MMA）的CUs边界、IBGE的ILs和QTs边界数据，以及巴西国家空间研究所（Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE）实时毁林检测系统（Real-Time Deforestation Detection System, DETER）2019和2022年的采矿毁林数据。所有数据投影至巴西多圆锥投影（EPSG 5880）。研究人员采用土地覆盖分类系统（Land Cover Classification System, LCCS）统一TerraClass和MapBiomas的分类图例，生成两个混淆矩阵分别以双方为参考，计算总体一致性（Overall Agreement, OA）、错分误差（Commission Error, CE）和漏分误差（Omission Error, OE）指标，剔除假阳性像元后获得最终采矿地图。基于IPCC脆弱性框架，以10公里缓冲区内采矿面积作为暴露度（Exposure, Ex），以CUs、ILs和QTs内的采矿面积作为敏感性（Sensitivity, Se），以2019至2022年采矿毁林动态评估适应性能力（Adaptive Capacity, AC），采用加权线性组合计算VMI = 潜在影响（Potential Impact, PI）? AC。
**研究结果**
**混淆矩阵分析**
基于2022年TerraClass和MapBiomas两个数据源的混淆矩阵，两者在"采矿"类别上的最大一致性面积约为1717平方公里，构成亚马逊生物群落采矿制图中最可靠的部分。然而，两套制图产品存在显著差异：MapBiomas将约1362平方公里划为采矿的区域被TerraClass主要识别为森林（约792.5平方公里）、草地（约446.46平方公里）和水体等；而TerraClass检测的约814平方公里采矿区域被MapBiomas归类为草地或非森林区域及森林。在精度指标方面，虽然两者总体精度均高达99.95%，但这一高值受到亚马逊非采矿区域占主导地位的影响。TerraClass的错分误差（32.16%）低于MapBiomas（44.26%），表明前者在识别采矿区域时更为精确；然而TerraClass的漏分误差（44.22%）高于MapBiomas（32.22%），说明其未能识别MapBiomas检测到的更大部分采矿区域。总体而言，MapBiomas倾向于高估采矿范围，TerraClass则倾向于低估，两者的交集构成了评估亚马逊采矿活动最可靠的空间数据。经剔除假阳性后，最终用于分析的采矿总面积为2442平方公里。
**暴露度、敏感性、潜在影响与适应性能力**
暴露度、敏感性、潜在影响和适应性能力的空间评估以100公里×100公里网格单元呈现。暴露度指数值范围为0至1，最高值的单元格主要集中在帕拉州南部、马拉尼昂州西北部及亚马逊州东北部，这些区域内的CUs包括APA Tapajós（可持续利用型环境保护区）、FLONA Jamanxim（国家森林）、FLONA Crepori等，ILs包括Mundurukú和Kayapó等。敏感性指数同样为0至1，最高值单元格集中在帕拉州南部和西北部，涉及APA Tapajós、FLONA Jamanxim、REBIO Tapirapé（生物保护区）、FLONA dos Carajás、PARNA dos Campos Ferruginosos（国家公园）等保护单元。潜在影响指数范围为0至0.911，九个最高值单元格集中在帕拉州南部和西北部、马拉尼昂州西北部及亚马逊州东北部，反映了采矿压力关键廊道的形成。
适应性能力呈现负值和正值（-0.837至0.763），反映了2019至2022年间制度和政策对采矿扩张的响应动态。适应性能力最低（负值极高）的单元格位于APA Tapajós和FLONA Jamanxim区域，而正值最高的单元格同样出现在APA Tapajós、FLONA do Crepori和PARNA Rio Novo一带。总体来看，潜在影响最高的区域其适应性能力主要呈负值或低值，表明地方制度和领土控制机制未能维持对garimpo推进的有效回应。2019至2022年间，尽管有"绿色巴西行动I"（第9985/2019号总统令）和"绿色巴西行动II"（第10,341/2020号总统令）等专项执法行动，但政府的回应仍偏重事后反应而非预防性干预，干预措施短期化且缺乏跨机构协调。
**矿业脆弱性**
矿业脆弱性指数（VMI）地图在巴西亚马逊生物群落中呈现出异质性分布格局，中等到极高脆弱性区域集中在帕拉州、马拉尼昂州、马托格罗索州、朗多尼亚州和亚马逊州。具体而言，第一处"高"VMI单元格位于亚马逊州东北部，采矿位于Waimiri-Atroari IL缓冲区内，与该地区自1969年运营的巴西最大锡矿企业Mineracao Taboca的露天开采及Jauaperi河污染报告相吻合。第二处"极高"VMI单元格位于帕拉州西北部，采矿发生在Saracá-Taquera FLONA和Alto Trombetas II QT内，与Minera??o Rio do Norte（MRN）公司自1970年开始的铝土矿露天开采及其27座尾矿坝引发的与基隆博拉社区的激烈冲突相关。第三处"高"VMI单元格位于帕拉州东北部，与Ourém市自1990年开始的砂砾开采有关。第四处"高"VMI单元格位于马拉尼昂州西北部，涉及S?o Luís港口综合体的采矿活动及相关农村社区的森林退化。帕拉州东南部的两个相邻"高"VMI单元格分别关联淡水河谷公司S11D项目——全球最大铁矿石矿山综合体和Kayapó及Xikrin do rio Catete ILs中的非法采矿扩张。最后，位于APA Tapajós、FLONA Crepori、FLONA Jamanxim和PARNA Rio Novo区域的四组单元格中，有三组被划分为"极高"VMI、一组为"高"VMI，该区域被称为亚马逊的"garimpo之都"，370平方公里采矿面积位于超过四个CUs内部，被确定为本研究中亚马逊矿业脆弱性最高的区域。
**讨论与结论**
研究结果量化了亚马逊生物群落对采矿的脆弱性，其网格化分类可用于优先指导对CUs、ILs和QTs特定区域的援助。VMI的空间分布理解有助于根据不同单元格的暴露度、敏感性和适应性能力贡献值设计公共政策，研究人员建议公共政策应着力正向提升适应性能力并降低暴露度和敏感性，且由于暴露度单元格值普遍高于敏感性，应优先推进降低暴露度的努力。适应性能力结果揭示了"绿色巴西行动I和II"在2019至2022年间减少采矿毁林方面的影响范围，尽管存在采矿毁林下降的区域，但"极高"适应性能力的区域呈孤立分布。Alto Trombetas II等案例中观察到的不规范和土地确权拖延并非单纯的行政失误，从土地利用政策视角看，它们是直接加剧社会-环境脆弱性的因素。不稳固的土地权属削弱了社区制度结构，剥夺了传统人群抵抗或谈判所需的法律机制。因此，加强稳固权属与环境恢复项目之间的联系（即"权属-恢复联结"）是不可或缺的缓解策略。值得注意的是，十个最脆弱单元格中有三个容纳了由国内外公司运营的大规模工业采矿项目，而其余脆弱单元格中的CUs则受限于对非法采矿扩张缺乏管控以及对手工和小规模采金作业特许权和许可证的划定与监管不足。VMI所识别的空间脆弱性梯度对巴西在可持续性和自然资源治理方面的国际承诺具有重要影响。从土地退化零增长（Land Degradation Neutrality, LDN）目标出发，非法采矿以远大于被动再生或孤立军事干预能力的速率摧毁土地的"自然资本"，VMI地图和结果应被用作生态经济区划工具，以优先在权属安全能够增强社区对采矿韧性的区域规划恢复计划。本研究开创性地开发并应用了针对巴西亚马逊生物群落的矿业脆弱性指数，基于最新地理空间数据调整了IPCC脆弱性框架。结果表明，社会-环境脆弱性本质上由土地利用政策和土地权属安全性的缺失所塑造，两者均催化了土地退化，使该地区远离LDN目标。未来研究建议扩展适应性能力组分，纳入更高时间分辨率的制度变量，同时在更精细尺度复制VMI，并纳入更复杂的水文分析以评估采矿的间接影响。
