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多源遥感技术在青海大场金矿环境预测中的应用

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刘应冬, 孙渝江. 多源遥感技术在青海大场金矿环境预测中的应用[J]. 矿产保护与利用, 2019, 39(5): 151-155. doi: 10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2019.04.046
引用本文: 刘应冬, 孙渝江. 多源遥感技术在青海大场金矿环境预测中的应用[J]. 矿产保护与利用, 2019, 39(5): 151-155. doi: 10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2019.04.046
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LIU Yingdong, SUN Yujiang. Application of Multi-source Remote Sensing Technology in Environmental Prediction for Dachang Gold Mine Concentration Area, Qinghai[J]. Conservation and Utilization of Mineral Resources, 2019, 39(5): 151-155. doi: 10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2019.04.046
Citation: LIU Yingdong, SUN Yujiang. Application of Multi-source Remote Sensing Technology in Environmental Prediction for Dachang Gold Mine Concentration Area, Qinghai[J]. Conservation and Utilization of Mineral Resources, 2019, 39(5): 151-155. doi: 10.13779/j.cnki.issn1001-0076.2019.04.046
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多源遥感技术在青海大场金矿环境预测中的应用

  • 1.

    中国地质科学院矿产综合利用研究所，四川 成都 610041

  • 2.

    四川省地质调查院，四川 成都 610081

  • 基金项目:
    中国地质调查局地质调查项目（DD20160331）
详细信息
    作者简介: 刘应冬(1987-), 男, 四川会理人, 硕士, 工程师, 主要从事地质找矿及矿山环境地质调查研究, E-mail:liuyingdong_imumr@163.com

  • 中图分类号: P237

Application of Multi-source Remote Sensing Technology in Environmental Prediction for Dachang Gold Mine Concentration Area, Qinghai

  • 1.

    Institute of Multipurpose Utilization of Mineral Resources, CAGS, Chengdu 610041, China

  • 2.

    Geological Survey of Sichuan Province, Chengdu 610081, China

    摘要

  • 为研究矿业活动对青海大场金矿矿集区生态环境变化的影响，选择1988、1996、2004及2016年4个时期的Landsat5 TM、SPOT5、高分一号等多源遥感数据，采用归一化植被指数法开展植被覆盖度解译，并与矿业活动解译结果对比研究，探讨历史时期矿业活动对生态环境影响的时空机制。研究结果表明：矿集区生态环境变化与矿业活动之间没有明显的相关性。气象条件是控制矿集区生态环境的主要因素，对生态环境的改变是直接的、强烈的；矿业活动是影响生态环境变化的次要叠加因素，对生态环境的改变是局部的、有限的。未来在合理、有序、规模化、集约化开发利用的前提下，在矿集区开展矿业开发活动是可行的，进而建成有序、高效开发的矿业产业基地，将对拉动地方经济发展具有积极意义。

    In order to study the impact of mining activities on the eco-environmental change of Dachang gold mine concentration area in Qinghai Province, we use Landsat 5 TM, SPOT5 and Gaofen 1 remote sensing data in 1988, 1996, 2004 and 2016 to interpret vegetation coverage using normalized difference vegetation index method, to be compared with the interpretation results of mining activities, and to explore the impact of mining activities on eco-environment in the historical period. The analysis shows that there is no obvious correlation between the eco-environment and mining activities in the mineral concentration area. Meteorological conditions are the main factors controlling the eco-environment of the mineral concentration area, and which are directive and intensive to the changes of eco-environment. Mining activity is the secondary superposition factor, and its change to eco-environment is partial and limited. In the future, it is feasible to carry out mining development activities in the mining area, and then build an ordered and efficient mining industry base on the premise of rational, orderly, large-scale and intensive development and utilization, which will have positive significance for driving local economic development.

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  • 图 1  遥感分类解译工作流程图

    Figure 1. 

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    图 2  四期植被覆盖度分级图

    Figure 2. 

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    图 3  曲麻莱县1984—2013年平均降水量曲线图

    Figure 3. 

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    图 4  曲麻莱县1984—2013年平均气温曲线图

    Figure 4. 

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    表 1  植被覆盖度分级统计结果

    Table 1.  The statistical result of vegetation coverage classification

    GradeGrade standardsDistribution area/km2
    Vegetation
    coverage /%    		1988199620042016
    5级80~10036.1322.3037.0658.48
    4级60~8064.3735.9044.5692.47
    3级40~60206.04175.41148.63346.25
    2级20~40579.29678.47583.98448.64
    1级0~20137.44111.72209.2478.14
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    表 2  主要矿床(点)探矿工程活动统计

    Table 2.  The statistical table of prospecting engineering activities of main deposits

    YearTrial trenchAlluvial gold
    area/km2    		Rock gold
    area/km2
    QuantityLength/km
    20045411.4824.130.00
    201636967.588.050.29
    下载: 导出CSV
    • 参考文献(13)
  • [1]

    李璇琼, 梁延龙.矿产资源开发环境响应时空演化机制研究——以雅砻江流域某铜矿区为例[J].矿产保护与利用, 2018(6):114-120. http://kcbh.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=39d3c6ad-d8a0-4aec-96d4-f63f1ae0e87b

    [2]

    徐友宁, 乔冈, 张江华, 等.基于生态保护优先的青藏高原矿产资源勘查开发的对策[J].地质通报, 2018, 37(12):2125-2130. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/zgqydz201812001

    [3]

    王陶, 刘衍宏, 王平, 等.多源多时相遥感分类技术在赣州稀土矿区环境变化检测中的应用[J].中国矿业, 2009, 18(11):88-91. doi: 10.3969/j.issn.1004-4051.2009.11.026

    [4]

    李晓东, 姜琦刚.基于多时相遥感数据的吉林西部土地覆被分类提取[J].农业工程学报, 2016, 32(9):173-178. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/nygcxb201609024

    [5]

    杨显华, 黄洁, 田立, 等.基于高分辨率遥感数据的矿山环境综合治理研究——以冕宁牦牛坪稀土矿为例[J].国土资源遥感, 2015, 27(4):115-121. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gtzyyg201504018

    [6]

    王立娟, 靳晓, 贾虎军, 等.基于国产高分卫星数据的矿山环境变化检测[J].国土资源遥感, 2018, 30(3):151-158. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gtzyyg201803021

    [7]

    祝燕, 张志, 张芹, 等.矿山环境遥感动态监测中的相对辐射校正方法研究[J].国土资源遥感, 2010(3):47-50. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gtzyyg201003010

    [8]

    陈绪钰.基于多时相遥感数据的矿山生态环境动态变化研究[J].金属矿山, 2011(10):127-143. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsks201110030

    [9]

    李苗苗, 吴炳方, 颜长珍, 等.密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J].资源科学, 2004, 26(4):153-159. doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2004.04.022

    [10]

    程红芳, 章文波, 陈锋, 等.植被覆盖度遥感估算方法研究进展[J].国土资源遥感, 2008(1):13-18. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gtzyyg200801002

    [11]

    Q Zhou, M Robson, P Pilesjo. On the ground estimation of vegetation cover in Australian rangelands[J]. International journal of remote sensing, 1998(9):1815-1820. http://d.old.wanfangdata.com.cn/NSTLQK/10.1080-014311698215261/

    [12]

    韩玲, 刘志恒, 宁昱铭, 等.矿区土壤重金属污染遥感反演研究进展[J].矿产保护与利用, 2019, 39(1):109-117. http://kcbh.cbpt.cnki.net/WKD/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=cca223d0-4b95-43e0-b83c-cd65a5984d08

    [13]

    刘应冬, 代力, 张卫华, 等.青海某金矿矿集区土壤重金属污染评价及综合利用讨论[J].矿产综合利用, 2018(5):97-100. doi: 10.3969/j.issn.1000-6532.2018.05.021

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出版历程
收稿日期:  2019-03-12
刊出日期:  2019-10-25

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