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题名煤炭资源枯竭城市“人口-土地-产业”耦合测度研究
被引量：5
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作者
宋姝妍
蒋冬梅
李效顺
洪江涛
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机构
中国矿业大学中国资源型城市转型发展与乡村振兴研究中心
江苏自然资源智库中国矿业大学研究基地
中国矿业大学江苏贾汪资源枯竭矿区土地修复与生态演替教育部野外观测研究站
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出处
《中国矿业》
2021年第10期57-65,共9页
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基金
国家自然科学基金项目资助(编号:71704177)
自然资源部海岸带开发与保护重点实验室开放基金资助(编号:2019CZEPK10)
矿山地质环境保护与恢复治理技术研究项目资助(编号:豫财招标采购-2019-379-14)。
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文摘
人口、土地、产业发展是否协调是衡量煤炭资源枯竭城市高质量发展和转型升级的重要标识。为科学揭示煤炭资源枯竭城市人口、土地、产业发展水平及协调关系,本文以东北地区、东部地区、中部地区、西部地区的13个地级市为例,通过构建“人-地-业”发展指标体系,综合评价煤炭资源枯竭城市“人-地-业”发展水平,并利用耦合协调度函数,测算地级煤炭资源枯竭城市“人-地-业”耦合协调度,分析了协调度的时空分布规律。结果表明:煤炭资源枯竭城市“人-地-业”综合发展水平总体呈下降态势,人口系统总体呈现较高的发展程度,土地系统发展水平较低;东部地区“人-地-业”综合发展水平较高,东北地区较低;煤炭资源枯竭城市“人-地-业”耦合协调水平较低,总体处于勉强耦合或初级耦合阶段,人口、土地、产业共振性较差;煤炭资源枯竭城市“人-地-业”发展水平与耦合协调关系存在显著的时空差异特征,表现为东部地区城市“人-地-业”耦合协调程度较高,东北地区和西部地区城市“人-地-业”濒临失调。最后,本文从培育接续产业和延伸产业链、优化人才政策和城市空间等方面提出了实现“人-地-业”全面协调发展的政策建议。
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关键词
“人-地-业”耦合
综合发展水平
耦合协调度
煤炭资源枯竭城市
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Keywords
“population-land-industry”coupling
comprehensive development level
coupling coordination degree
coal-exhausted city
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分类号
F205
[经济管理—国民经济]
F407.21
[经济管理—产业经济]
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题名碳中和目标背景下矿山生态修复的路径选择
被引量：119
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作者
卞正富
于昊辰
韩晓彤
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机构
中国矿业大学矿山生态修复教育部工程研究中心
江苏省老工业基地资源利用与生态修复协同创新中心
中国矿业大学江苏贾汪资源枯竭矿区土地修复与生态演替教育部野外科学观测研究站
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出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期449-459,共11页
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基金
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流资助项目(52061135111)。
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文摘
针对“双碳目标”背景,对矿山生态修复的内涵做出了新的阐释。新形势下,矿山生态修复的目标至少包括实现修复后生态系统的自我维持能力、正向演替达到新的生态平衡和区域社会经济可持续发展。实现目标的基本手段是以自我恢复为主,与适度人工干预相结合。从碳中和目标的实现路径出发,较为系统地分析了碳中和引发的社会经济与生态格局变化和结果,认为双碳目标必将加速后矿业时代到来,而生态修复是后矿业时代最为重要的任务之一。后矿业时代具有长久性、艰巨性和复杂性等特征。土地整治、环境治理、产业转型、社会转型、景观重建等是生态修复通常采用的人工引导措施,这些举措对碳中和目标的实现发挥着不同的作用。实现碳中和目标需要从能源替代、产业替代与升级、生态服务功能提升等方面延伸矿山生态修复措施,进一步分析了矿山生态修复在实现碳中和目标过程中发挥的能源替代、节能减排和固碳增汇3方面的作用和贡献,按贡献大小排序:能源替代>节能减排>固碳增汇。提出了碳中和目标背景下矿山生态修复的新路径,包括:①更新标准规范,适应碳中和目标的需求,构建“1+N”标准与规范体系,提高规范与标准的针对性和适用性;②改革管理机制,探索矿业临时用地政策,明晰地下空间产权,推进生态修复市场化机制,实现多措并举协同推进生态修复;③创新技术体系,开展分类施策、分区管控、分级治理、分步推进,推动生态修复全过程深度减排与长效生态增汇。
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关键词
矿山生态修复
碳中和
后采矿时代
路径选择
双碳目标
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Keywords
mine ecological restoration
carbon neutrality
post-mining era
solution selection
Double Carbon Targets
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分类号
TD88
[矿业工程—矿山开采]
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题名基于机器学习的采煤沉陷区耕地恢复力评价
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作者
金典
杨永均
杨爽
陈赞旭
李丁
张绍良
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机构
中国矿业大学资源与地球科学学院
中国矿业大学江苏贾汪资源枯竭矿区土地修复与生态演替教育部野外科学观测研究站
中国矿业大学公共管理学院
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出处
《中国矿业》
北大核心
2025年第4期190-197,共8页
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基金
国家重点研发计划项目资助(编号:2023YFC3804202)
国家自然科学基金项目资助(编号:52474197)
教育部人文社会科学研究青年基金项目资助(编号:24YJC630272)。
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文摘
耕地恢复力是耕地遭受外界扰动后恢复的能力,是土地复垦与生态修复规划编制的依据。采煤沉陷区耕地恢复力评估还缺少有效方法。本文引入机器学习方法,将恢复力评价转换为对耕地修复可能性概率的测算,并对徐州市城北采煤沉陷区耕地恢复力水平开展实证研究。结果表明:①随机森林算法可作为恢复力评价的新方法,模型优化后的平均精确度达88.28%,能够充分利用耕地修复的历史经验,避免评价过程中的主观性,准确反映采煤沉陷区耕地恢复的能力。②研究区耕地恢复力概率介于0.037~0.995之间,沉陷区外围地带恢复力高,中心区恢复力低。③机器学习表明,灌溉保证率是影响采煤沉陷区耕地恢复力的核心因子,重要性占比达到20.88%,积水深度次之,占比17.15%;土壤有机质含量、耕地破碎度和道路可达性等因子的影响也较大,重要性占比分别为15.18%、12.58%和12.38%。本研究表明利用训练样本数据和机器学习方法可以有效评估采煤沉陷区耕地恢复力水平,为矿区土地复垦和生态修复决策提供科学依据。
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关键词
生态修复
恢复力
机器学习
采煤沉陷
耕地
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Keywords
ecological restoration
resilience
machine learning
coal mining subsidence
cropland
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分类号
TD88
[矿业工程—矿山开采]
X826
[环境科学与工程—环境工程]
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