[发明专利]一种智能生态修复效果监测方法

说明书

本发明公开了一种智能生态修复效果监测方法，包括：采矿工程实施之前，在预设的监测区域内设置若干测试采样点，并分别获取采样数据；对各测试采样点获取的采样数据进行聚类分析；根据聚类分析结果，从各测试采样点中选出至少一个测试采样点，作为监控采样点；在预设的各采样时间点，各监控采样点分别获取采样数据，作为采矿前采样数据；采矿工程实施过程中和损害地生态修复之后，各监控采样点继续在预设的各采样时间点获取采样数据，作为生态损害和生态修复的采样数据；根据采矿前、采矿过程中、生态修复后采样数据，筛选出效果监控指标；按效果监控指标，结合采矿前采样数据和采矿后采样数据，判断矿区损害地生态修复效果；本发明方法能对采矿后生态修复措施实施后的生态效应作出客观判断。

技术领域

本发明属于生态修复技术领域，尤其是涉及一种智能生态修复效果监测方法。

背景技术

煤炭资源的开发利用在很长一段时间内多是采用粗放的利用方式，带来巨大经济效益的同时也带来生态环境的严重扰动，井工开采方式形成大范围的采空区，导致周围岩层发生复杂的移动变形，表现在地表形成塌陷并产生了大量的断错、塌陷和裂缝，造成地下水渗漏、水资源污染、植被退化、土壤侵蚀加剧、土壤质量下降等生态损害。

生态修复工程的展开作为推进区域生态恢复、新时代生态文明建设和矿业资源绿色开发的重要途径，通过地形重塑、土壤重构、植被重建、景观重造等一系列生态修复措施的实施，是解决未来中国煤炭可持续供应和国家生态安全的关键。虽然前人对于煤炭开采区生态修复后的环境监测方法进行了探索，但生态修复过程、环境要素演变的空间异质性和地表环境演变监测技术效果较差，往往采用遥感地质解译、定时定点人工监测等手段，样品采集受时空限制和人为影响，精度不高，对矿山地质环境的破坏、治理效果和变化情况的时空对比性差。在当前“智慧矿区”及“智慧矿山”建设的需求下，需要在煤炭开采区生态修复措施实施后环境数据实时和智能监测方面仍然亟待加强。需通过总结更合理、和应用范围更广的矿山地质环境调查方法，运用科学系统的生态环监测方法来准确判断生态修复后生态效益大小范围和程度，准确评价生态修复的效益，为后续矿区及类似矿区的生态修复方法进行针对性的改进，旨在解决未来中国煤炭可持续高质量发展和国家生态安全。

因此，针对上述情况，本发明提供一种智能生态修复效果监测方法，对矿区损害地生态修复后的生态因子进行监测，实时和智能的对恢复后的生态环境质量进行监测，本发明亦可对矿山综合整治、评估恢复治理工程成效等生态环境监督提供技术支撑，同时系统可为编制矿山地质环境保护和治理规划提供依据。

发明内容

本发明为了克服现有技术的不足，提供一种智能生态修复效果监测方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种智能生态修复效果监测方法，包括以下步骤：

第一步：煤炭开采前，在预设的监测区域内设置若干测试采样点，在测试采样点处固定安装箱，并利用安装箱分别获取采样数据；对各测试采样点获取的采样数据进行聚类分析；根据聚类分析结果，从各测试采样点中选出至少一个测试采样点，作为监控采样点；在预设的各采样时间点，各监控采样点分别获取采样数据，作为采矿前采样数据；所述采样数据的类型包括植被覆盖度、动植物多样性、地表温度湿度数据；

第二步：煤炭开采实施之后，各监控采样点继续在预设的各采样时间点获取采样数据，作为开采后采样数据；

第三步：根据采矿前采样数据和采矿后采样数据，筛选出效果监控指标；效果监控指标的类型包括植被覆盖数据、动植物种类数据、地表温度湿度数据；

第四步：按效果监控指标，结合采矿前采样数据和采矿后采样数据，判断采矿工程对生态修复的效果；

S1、在采样数据的类型中，选择至少一个类型作为聚类分析的依据，转至S2；

S2、以S1所选择类型中的一个类型作为当前分析类型，转至S3；

S3、在各测试采样点获取的采样数据中，以当前分析类型的数据为基础，分别采用层次聚类分析方法和非层次聚类分析方法，将各测试采样点进行分组，并获得层次分组结果和非层次分组结果；转至S4；