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北京市矿山地质环境分析与评价 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对北京市矿山地质环境现状的分析研究,运用质量指数模型方法,对全市矿山地质环境进行综合评价,划分出矿山地质环境严重区。较严重区及一般区。并对矿山环境地质问题发展趋势进行了分析,为合理开发矿产资源、保护矿山地质环境、治理矿山环境、恢复与重建矿山生态系统以及实施矿山地质环境监督管理,提供基础资料和决策支持。 相似文献
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北京市矿山地质环境评价 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对1443处(1661个)矿山的实地调查,采用地质环境指数法进行评估,利用ArcGIS软件,使用"natural breaks"(自然断点法)分级法,圈定出矿山地质环境影响严重区、较严重区和轻微区,提出了治理对策建议。 相似文献
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基于GIS的青海高寒区矿山地质环境影响程度模糊评价 总被引:1,自引:0,他引:1
青海省的矿产资源主要分布于青藏高原高寒区,处于生态环境脆弱地区,具有独特的地质环境条件,生态环境保护与矿业的开发之间矛盾突出。本文以青海省东部大通河上游的江仓煤矿四井田为例,将影响矿山地质环境质量的主要矿山地质环境地质要素概括为自然因子和人为因子二大类。为尽可能实现多因素的影响和评价因子的量化,将评价因子划分为三级,建立了矿山地质环境影响程度评价指标体系。在GIS支持下,建立影响程度评价因子数据库。利用GIS空间栅格叠加分析功能,采用三级模糊综合评判方法对矿山地质环境影响程度进行了综合评价,编制了矿山地质环境影响程度评价图。基于GIS的矿山地质环境影响程度模糊评价方法将GIS技术和模糊数学理论引入矿山地质环境影响程度评价研究之中,达到了定性、定量以及定位相结合,从而可为受损的矿山地质环境实施科学保护与治理提供更加精确的信息。 相似文献
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为对陇南地区矿山地质环境进行保护与恢复治理,采用GIS和RS技术,使用SPOT5遥感数据,对陇南金矿区矿山地质环境进行评价.从地质背景和矿山开发两个方面构建评价指标体系,运用层次分析法计算指标权重值.并根据指标加权平均法建立数学模型,使用MapGis软件,对各影响因子进行量化分析.评价分区结果基本反映陇南金矿区矿山环境问题的分布特点. 相似文献
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江西省矿山地质环境综合评价方法初探 总被引:11,自引:0,他引:11
矿业开发产生的环境地质问题主要有水土流失,土地污染、地面变形与塌陷、次生崩滑流灾害、水环境污染等。矿山地质环境综合评价单元的划分是根据矿山地质环境影响程度分区界线、矿产资源开发利用规划分区界线、地质灾害易发程度分区界线确定评价最小单元。选取矿山开发对地质环境的影响程度、地质灾害易发程度、矿产资源开发利用规划、矿山生态环境恢复治理难易程度等作为评价因子。根据各因子对矿山地质环境质量影响存在重大差异及可分层次的实际情况,采用敏感因子一综合分值评价模型作为矿山地质环境综合评价模型。首先对各参评因子进行1级评价,在此基础上对整个系统进行综合评价(2级评价)。在进行2级综合评价时,对存在的敏感因子进行敏感因子评价。然后根据综合指数的大小,将矿山地质环境综合质量划分不良、一般、较好3个等级。 相似文献
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基于GIS的陕西省矿山地质环境综合分区研究 总被引:2,自引:0,他引:2
陕西省矿山环境地质问题严重,其影响因素可分为矿山开发对地质环境的影响程度、地质环境背景及区位条件、矿产资源开发利用规划、矿山生态环境恢复治理难易程度等四大类.本文在MAPGIS平台上,采用正方形网格单元划分,选择综合指数模型为评价模型,将各影响因素处理成基于GIS的单因素专题图层,再将各专题图层按权重进行空间代数叠加,利用叠加结果进行矿山地质环境综合评估分区,将陕西省矿山地质环境按综合评估指数的大小分为三级区,其中严重区22个,面积8 384.09 km2;较严重区40个,面积约20 194.7 km2;一般区1个,面积177 221.21 km2. 相似文献
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本文通过遥感解译和实地核查,查明了临武县主要的矿山地质环境问题,并对矿山地质环境问题和地质环境背景条件进行分析研究,建立矿山地质环境综合评价指标体系,应用"专家打分-层次分析法"确定评价指标权重,根据相关规范确定评价指标等级,建立评价模型。基于ArcGIS平台,对各指标进行信息提取、赋值和叠加运算,再根据综合评价分级标准,得到矿山地质环境综合评价分区图。评价结果与实际调查情况相符,说明建立的评价指标体系较合理。研究成果对临武县矿山地质环境保护与生态文明建设具有重要的参考意义。 相似文献
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矿山地质环境综合评价方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以扎赉诺尔区矿山地质环境治理为例,分析矿山地质环境现状及投入情况,构建矿山地质环境综合评价指标体系。该体系中增添了以往矿山地质环境评价中较少出现的区位置和治理可行性两个方面的指标。将层次分析方法和模糊数学方法应用于对治理区的综合评价,提出治理顺序,实现治理资金的合理利用。这种评价方法效果显著,与实际相符,为矿山地质环境治理评价提供新的思路。 相似文献
10.
北京市矿山地质环境现状及发展趋势 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍了北京市矿山地质环境现状及发展趋势,得出北京市矿山地质环境问题正逐渐减少,整体向好的方向发展。总结了矿山环境治理工作的成效和不足,指出矿山地质环境治理是一个长期的过程,为北京市矿山地质环境治理提供了基础资料。 相似文献
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北京城市地质安全保障服务系统在地质环境综合质量评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据北京市地质环境特点,应用北京城市地质安全保障服务系统的综合分析功能,采用层次分析法及综合指数模型,对北京市平原区的地质环境综合质量进行了评价研究。 相似文献
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陕西矿产资源丰富,随着国家对矿产资源需求量的增加,对矿产资的开发力度增强,对地质环境的改变愈随之增强,引发的矿山地质环境问题日益突出。通过调查分析认为:陕西主要矿山地质环境问题为矿业开发引发地质灾害、矿区土地资源占用与破坏、矿区地下水系统的影响与破坏、矿区环境污染,且危害较严重。陕南、关中、陕北及不同矿产资源开采区的矿山地质环境问题各异;矿山地质环境问题是矿业活动对地质环境破坏影响形成的结果。提出陕西矿山地质环境问题应采取从源头上预防、落实矿山地质环境恢复治理各项制度、建立健全矿山地质环境保护与恢复治理长效机制、提高矿山地质环境问题预防和治理科技水平等防治措施综合防治。 相似文献
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基于GIS的地质环境评价研究 总被引:6,自引:0,他引:6
根据地质环境质量评价的概念和目的,采用GIS方法,建立地质环境评价模型,并以模糊综合评价模型与层次分析法为基础,讨论了GIS进行地质环境评价的方法和实现过程,分析了利用GIS进行评价的可行性与合理性。 相似文献
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基于模糊综合评判和GIS技术的矿山地质环境影响评价 总被引:1,自引:0,他引:1
蒲白矿产资源集中开采区分布于渭北黑腰带地区的蒲城和白水县,煤炭、石灰岩、铝土矿和粘土等多种矿产的持续开发,产生了各类的矿山地质环境问题,其中煤矿采空区塌陷及裂缝最为突出。选取了地形相对高差、岩土体特征、开采方式、有效深厚比、采空区面积比、矿山地质灾害发育密度、地下水位、压占破坏土地资源等11个指标作为评价因子,构建了矿山地质环境影响评价指标体系。采用模糊综合评判法对研究区矿山地质环境影响进行评价,并结合GIS空间分析技术划分为矿山地质环境影响严重区12个,较严重区4个,较轻区2个。评价结果与实际调查情况较为相近,较客观的反映了采矿活动对矿山地质环境的影响,并结合区内实际提出了矿山地质环境恢复治理措施建议,为矿山地质环境保护与恢复治理提供了依据。 相似文献
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矿山地质环境保护与治理恢复方案的编制要点 总被引:1,自引:0,他引:1
矿山地质环境保护与治理恢复方案编制是矿产资源开发和矿山地质环境保护的关键工作。总结矿山地质环境保护与治理恢复方案编制的工作经验,对方案编制前期需要准备的工作,资料收集、现场踏勘和地质环境调查等具体内容进行了说明。根据常见的矿山地质环境问题,提出了治理防护的内容、方法和具体工程。以房山区大安山煤矿的矿山地质环境保护与治理恢复方案为例,进行了初步分析。 相似文献
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平邑县高度重视日益突出的矿山地质环境问题,不断加强矿山地质环境保护与治理工作力度,通过推进矿山公园建设、严格采矿权审批程序及开展矿山地质环境治理总体规划等,对保护矿业遗迹、保护矿山地质环境等工作起到积极作用,并取得了较好的社会效益、经济效益和环境效益。 相似文献
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榆神府矿区位于毛乌素沙地与陕北黄土高原丘陵沟壑区的过渡地带,地表覆盖较厚的松散层,常年干旱少雨,植被稀疏,是典型的生态脆弱区。矿区煤层埋藏浅,开采厚度大,上覆基岩厚度较薄。在这种条件下开采容易导致较严重的地质环境问题。通过地质环境单一影响因素的分析选取,利用GIS空间量化,可视化成图和分析功能.评价了研究区地形地貌、沙层厚度、潜水位埋深、煤层厚度和基岩厚度五个单因素的现状及对地质环境的影响.预测了开采单因素空间变化区域。将综合地质环境分为五类,认为煤炭资源的开采对原来处于Ⅰ和Ⅱ类型区域影响比对Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ类型的区域影响更大些。 相似文献
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汶川县内地质构造复杂,新构造运动强烈,地震活动频繁,主要地质环境问题以地质灾害为主,有崩塌、滑坡、泥石流等。在分析区内主要地质环境问题及分布特征的基础上,运用层次分析法(AHP)确定权重,采用模糊综合评判模型、综合指数模型两种方法,对汶川县地质环境安全进行综合评价。详细介绍基于GIS的评价计算流程及评价因子的提取过程。评价结果表明,地质环境对居民生产生活影响的危险等级占比为:危险性低的约占25%,危险性较低的约占20%,危险性较高的约占39%,危险性高的约占16%。对两组权重系数、两个模型下的四个评价结果进行对比分析,结果发现:1两组不同权重系数下,模糊评价法和综合指数法评价结果的双侧检验相关系数依次是0.97、0.98,属于高度显著相关,表示可以忽略人为赋权重对评价结果的主观影响;2两种不同模型下,评价结果的双侧检验相关系数依次是0.895、0.84、0.92、0.914,属于显著相关,表示不同的计算模型一定程度上影响了评价结果的准确性,在评价时要认真研究选择恰当的计算模型。 相似文献