张晓田磊胡芳凝张勇刘新锋
(1.山东建筑大学 学报编辑部，山东 济南250101；
2.中国地质环境监测研究院， 北京100081；
3.山东建筑大学计算机科学与技术学院，山东 济南250101；
4.内蒙古自治区地质调查研究院，内蒙古 呼和浩特010020)
矿山资源在开采过程中不可避免的会带来矿山地质环境问题，根据影响地质问题的因素、矿山地质环境问题的类型、危害分布的区域等设计评价指标体系，建立有效的评价系统，将有助于矿山企业结合矿山开采现场工作现状以及周边的地质条件，提出具有针对性的预防措施，最大程度地防止安全事故的发生，同时也为环境恢复治理的制定提供基本依据[1-2]。
矿山地质环境评价研究较多，孙波[3]提出基于地质环境问题的调查设定合理的评价体系，关键在于选择合适的评价因子才能实现评价结果的准确预测。
目前，构建矿山风险预警指标体系常用的分析方法为层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)，其针对矿山安全状态评估指标多且受很多因素影响的问题，以矿山的地质条件、灾害类型和生产组织为依托，综合地应力情况、管理情况、水灾害、有害气体、设备状态及人员状态为基础，建立多因素综合评判数学模型，确立相应指标权重并给出煤矿安全状态指数[4]。
东启亮等[5]采用AHP 综合评价了新疆北部大尺度空间域矿山地质环境，表明分区评价体系是可行可靠的。
AHP 在指标较多时造成数据的统计量剧增，且难以确定权重[6]；
特征值和特征向量的精确求法较为复杂[7]。
董伯舒等[8]改进了AHP，提出将熵权法与模糊层次分析法(Fuzzy Analytical Hierarchy Process，FAHP)相结合，从而克服了传统层次分析的主观性较强、数据准确性低等缺点。
评价的可视化展示也是地质环境研究的重要内容，一般集中在将遥感(Rremote Sensing，RS)与地理信息系统(Geographic Information Systems，GIS)技术相结合的方向上。
李小燕等[9]基于RS 和GIS 技术调查了矿山地质环境，采用AHP 法确定评价指标因子，运用反距离权重法作为空间插值，得出矿山地质环境质量优劣分区图，实现了对昆阳磷矿矿区地质环境的评价。
由于矿山地质环境具有空间地理相关性的特点，上述插值方法无法区分矿山面积大小所带来的不同影响。
克里金插值法(Kriging)则能够更准确地描述其取值与所在区域内的位置相关性，且相邻测点有着某种程度的自相关性[10]，具有线性无偏、最优估计等特点，近年来已广泛应用于地下水位和土壤湿度的采样分析[11]、矿井水文地质建模[12]等领域的研究中，而将其应用于矿山评价中也将有助于有效地展示矿山面积大小对区域外受到影响的范围。
综上考虑，文章基于FAHP 和Kriging 算法设计并建立矿山地质环境评价系统，采集专家评价结果和矿山评价指标，依据FAHP 建立诊断树模型评价矿山破坏程度，采用Kriging 算法计算矿山及周围环境的空间相关性和依赖性，并通过网络地理信息系统WebGIS 技术实现矿山评估结果的可视化展示，以期为区域矿山地质环境监测与评价提供有力的技术支撑。
1.1 评价树模型的构建
根据DZ/T 0223—2011《矿山地质环境保护与恢复治理方案编制规范》[13]，收集能够反映研究矿山地质环境状况和发展趋势的评价指标，结合专家经验确定评价指标等级。
构建的矿山地质环境综合评价树模型如图1 所示，在矿山地质环境影响诊断过程中，一级指标为矿山地质灾害、土地资源占用和破坏、废水排放、固定废弃物排放和地下水均衡破坏；
二级指标包括经济损失、死亡人数、占用损毁土地总面积/矿山面积、破坏耕地面积、采空区面积/矿山面积、矿坑水抽排量/矿山面积、地下水位下降面积/矿山面积。
矿山采矿活动对环境的影响诊断是矿山诊断层次结构的根结点，也是模糊层次分析法结构模型的目标层。
图1 地质环境综合评价树模型图
1.2 评价指标权重的计算
权重指某一因素或指标相对于某一事物的相对重要程度，倾向于贡献度或重要性。
为了评价采矿活动的影响，需要确定其评价树各层次各因素之间的权重，但是仅采用定性的方法计算权重，很难排除因各指标来源的不同性质而导致的判断错误。
因此，可以通过构造成对比较矩阵计算综合权重，以降低评价误差。
1.2.1 构造模糊判断矩阵
引入模糊一致矩阵将各因素两两比较，采用相对尺度以尽可能减少因性质不同的因素间相互比较的困难[14]，从而提高准确度。
文章以M1 ～M9 的模糊数表达因素之间的相对权重，由专家对采矿活动影响的因素权重之间的相对重要程度进行打分。
三角模糊数M用l，m，u( ) 表示，l和u分别为模糊数的下限和上限，m为M的中值。
专家的评价即为三角模糊数的m值。
三角模糊数上、下界取值依据见表1。
表1 三角模糊数上下界取值依据表
依据专家的打分结果，整合后得到采矿活动影响因素的模糊一致矩阵，见表2。
表2 三角模糊数矩阵表
1.2.2 计算各个指标的综合权重
(1) 计算各个指标的初始权重
表示第k层元素i的综合模糊值(初始权重)，表示第k层元素i对于元素j的相互重要程度，其计算由式(1)表示为
C1、C2、C3、C4、C5 分别为采矿活动影响评价树的第一层的5 个指标，akij的具体值即为表2 中三角模糊数。
根据式(1)计算得到初始权重，结果为
(2) 初始权重去模糊化并计算最终权重将一个三角模糊数大于其他三角模糊数的可能度的最小值作为最终权重。
三角模糊数的对比方法由式(2)表示为
式中V(D1≥D2) 为D1≥D2的可能度，用三角模糊函数定义；
D1=(l1，m1，u1) 和D2=(l2，m2，u2)为三角模糊数。
通过式(2)可以计算出每一个指标与其他指标的可能度大小，取最小值作为去模糊化之后的权重，将其标准化后即可得到标准化最终权重，分别为WC1= 0.355 4、WC2= 0.173 3、WC3=0.086 4、WC4=0.115 1、WC5=0.269 9，最终得到带权重的地质环境综合评价树的模型。
1.3 计算矿山诊断结果
得到带权重的地质环境综合评价树的模型之后，通过加权比较法得到矿山的因素数据，再代入评价模型计算对采矿活动的影响，模型由式(3)表示为
式中F0为矿山采矿活动影响评价的最终评价结果；
Fj为评估因子量化赋值；
Wj为要素权重；
j为要素个数。
Kriging 算法用于矿山诊断结果的展示时，可以通过四周的拐点坐标有效地展现矿山面积以及矿山外受到的影响范围。
因此，Kriging 插值算法是最为适合于可视化矿山诊断结果的方法。
2.1 Kriging 插值算法原理
研究区域内的研究变量z，待插点z＾0的属性值的Kriging 结果是已知采样点属性值zi的加权和，即由式(4)[15-16]表示为
式中为点(x0，y0) 处估计值，即(x0，y0) ；
λi为权重系数，表示各空间样本点zi处的观测值对其估计值的贡献程度。
权重系数是能够满足估计值与真实值z0差最小的一套最优系数，即minVar(0) ，同时满足无偏估计条件E(0)=0。
Kriging 插值假设半方差函数rij和空间相似度dij存在着线性、二次函数、指数、对数等函数关系。计算任意两个点的距离dij和半方差rij，得到n2个(dij，rij) 的数据对并绘制成散点图，寻找一条最优的拟合曲线对dij与rij的关系进行拟合，即可得到其函数关系式。
因此，对于任意两点，计算距离dij即可根据函数关系式得到半方差rij。
求解权重系数λi的方程组由式(5)表示为
最终将rij代入式(5)即可得到待插点的值。
2.2 评价结果可视化展示
评价结果可视化展示的重点主要有:
(1) 确定空间范围和采样点
矿山评价结果展示时，将以省市县行政区划分边界，选取矿山所在省、市或县为空间范围。
系统中将行政地区和自定义绘制的区域以行政编号和经纬度集合的形式存储。
采样点坐标为矿山实际的经纬度坐标，权重为调查结果中的废水排放、矿山地质灾害等项目的实际情况。
(2) 确定网格密度与训练模型
纯前端插值使用Kriging.js 函数库，网格密度所使用的方法是kriging.grid (polygons，variogram，width)，其中polygons 是指要展示区域的多边形拐点的经纬度；
variogram 对象使polygons 描述的地理位置内的格网元素具备不一样的预测值；
width 是展现区域面积的宽度。
如果选择的省市县空间区域很广，如内蒙古等，但设置的网格密度太高，则会导致需要渲染的网格数量庞大，网站加载速度变慢。
因此，网格密度需根据经纬度跨度进行选择，针对较广的区域降低网格密度，而面积相对较小的区域便可提高网格密度，从而实现效果更好的可视化展示。
对数据集训练时，可采用指数、球状和高斯3 种模型，其插值渐变的展示效果不同。
渲染方式通过函数kriging.plot(canvas，grid，xlim，ylim，colors)实现，通过plot 方法将得到的格网grid 渲染至canvas上。
文章分别以3 种模型进行训练，并将空间划分为200 份网格，以模型为例，实现的空间插值效果如图2 所示，可以看出指数模型更能体现出矿山受影响的范围与严重程度，因此选择指数模型进行可视化展示。
图2 模型渲染效果图
3.1 总体架构逻辑设计
矿山评价系统总体业务架构如图3 所示。
图3 矿山诊断系统总体业务架构图
(1) 多数据库集合
（138）卷叶光萼苔陕西变种Porella revolute var.Propingua（C.Massal.）S.Hatt. 杨志平（2006）
通过计算机数据库对不同业务系统进行数据信息化整合，将矿山档案、空间数据、算法库、监测体系等数据库进行有效链接。
(2) 平台服务
业务平台提供的GIS 服务、文件服务、权限服务等使矿山评价有了完整的行业解决方案。
(3) 业务应用
系统可应用于对矿山地质环境的区域建立，评价指标管理，评价方案建立，并能实现对矿山综合评价、矿山区域评价、单矿山评价、单问题评价等多角度的评价方式；
通过地图、表格、色块区分等多种方式展示评价结果。
(4) 平台展示
最终数据将通过内网对相关人员进行不同权限登录、不同门户相关资源的查看，有效地提升了整体应用服务质量。
3.2 业务流程设计
评价模块功能是矿山评价系统的核心功能。
根据矿山调查结果和评价流程树指标的对应工作，并依据流程树的计算过程求得最终的评价值。
其业务流程主要为
(1) 实现省市县的级联查询效果。
(2) 通过省市县或自定义区域来锁定待评价的矿山列表。
(3) 使用矿山信息的来源和年份对待评价的矿山再一次筛选。
(4) 当矿山确定之后，再根据评价目标选择合适的评价流程树。可以查看评价流程树的详细信息。
(5) 评价结果会展示在表格中，并保存到矿山评价的全部历史信息当中，可以通过评价结果管理模块查看。
(6) 将所有的评价结果组合成报表进行显示。可以查看单个评价记录所使用的评价树的计算过程值和最终值。
(7) 可以通过对省市县、矿山名称、所使用的评价树、评价批次、评价人、评价时间来查询评价结果。
3.3 矿山地质环境评价系统的建立
矿山地质环境评价系统主要分为服务端和移动端，移动端又分为Web 页面和Java 算法处理数据两部分，其技术构架如图4 所示。
服务器端主要使用MySQL 数据库完成表的存储，使用tomcat 服务器运行项目；
在Java 算法中使用FAHP 完成权重计算，树深度优先遍历实现矿山评价；
Web 页面上使用layui 框架实现界面设计，通过GooFlow 在线流程设计器根据图1 评价树完成矿山评估模型的设计。
前台界面使用JQuery 框架，基于HTML 和JavaScript语言设计。
后台基于Springboot 框架，使用Java 语言设计。
图4 技术构架图
完成的矿山地质环境评价系统的主要界面如图5 所示。
通过非叶子节点构建判断矩阵，利用FAHP确定指标权重，将获取的矿山基本调查信息为每个评价指标赋值，得到每个指标的中间评价值和矿山综合评价结果。
在图5(a)中，选择待评价的矿山并匹配上评价树，点击评价按钮就可得到评价结果，依据严重、一般和轻微3 种等级进行评级。
如图5(b)所示，可以展示矿山评价的报表信息。
图5 矿山地质环境评价系统主要界面图
3.4 矿山地质环境评估结果展示
矿山采集工作人员将对矿山的诸多问题进行探测并记录，包括且不限于开采方式、经济损失、死亡人数、土地损毁总面积、破坏耕地面积、矿山规模、治理情况等。
系统将根据数据库中存储的矿山问题详情进行地质环境影响的综合诊断。
划分不同维度下的指标成绩，将不同数值类型的矿山问题统一成数值指标，如图6 所示。
图6 系统对指标成绩进行划分图
系统根据评价树中各个因素的权重，对矿山问题的打分情况进行加权相加，最终得到对于矿山地质环境影响的评价结果，评价结果＜3 属于轻微影响；
＞3 而＜5 属于影响程度一般；
＞5 属于已经形成了严重环境影响。
以内蒙古呼和浩特市的矿山为样本评价了近300 座矿山，表格形式的评价结果如图7 所示，可知大部分矿山地质环境评价等级为轻微。
图7 系统对内蒙古呼和浩特市内的矿山评价结果图
为维护矿山信息的安全性，矿山实际坐标需要通过偏移算法加密。
文章以评价范围内的矿山为例，为演示效果明显，将实际受灾害影响程度强化处理，并隐去底层地图，可视化展示效果如图8 所示，其中绿色至红色的效果表示采矿活动对环境影响逐渐增强，可以看出，在矿山中心位置附近的地质环境灾害达到严重、较严重的程度，其周围随着距离的增加其影响渐小，通过此图可清晰简洁地观察到矿山区域性的灾害程度与受影响区域的范围。
图8 系统矿山评价可视化展示图
文章设计并开发了矿山地质环境评价系统，可以归一化整理矿山信息，科学评价矿山地质环境影响，并且形象地展示诊断结果，得到的结论主要有:
(1) 模糊层次分析法能够定性分析与定量分析相结合地处理决策因素，是基本客观事实的主观判断结构，能够更科学地结合专家意见，并形成合理的指标权重，根据其建立的分层结构的评价树可有效的评价矿山区域的地质环境。
(2) Kriging 插值算法的适用范围为区域化变量存在空间相关性，符合矿山地质环境具有空间地理相关性的特点，通过与WebGIS 的技术相结合实现了可视化展示，不仅能够评价矿山的损害程度，更能展示矿山周围区域受影响的范围。
(3) 矿山地质环境评价系统的可扩展性强，覆盖面广，为矿山地质环境的评价提供了有力的技术支撑，是政府与矿山企业制定科学合理的防治与治理方案的高效平台。
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