文摘

重建的废弃煤矿工业场所(ACMISs)近年来的重要研究课题之一。ACMISs的生态系统,涉及环境、经济、和社会特征,是一种environment-economy-society (ee)复合系统。许多因素与冲突的影响是参与该系统的可持续发展。本文中给出的物元分析方法可以将抵消问题影响因素转换为兼容的问题。这种分析方法会导致减少这些影响因素的不确定性,并提供一个合适的研究方法解决复杂性在选择最合适的acmi重用模式。在这项研究中,八国有ACMISs在北京郊区进行调查,根据ee和适宜性评价指标体系概念框架。针对四个重用模式,包括居住区公园,科学研究和办公室校园,和商业区,我们建立了一个物元决策模型来评估科学重用模式的优先选择。我们的计算结果表明,最优Qianjuntai重用模式,Muchengjian,和Huapogen ACMISs公园;Da 'anshan和Changgouyu ACMISs商业区;达泰的acmi是科学研究和办公室的校园; and for the Wangping ACMIS is the residential area. Since the suitability level of reusing the Anjiatan ACMIS in any of the four reuse modes is relatively low, it is recommended to reserve it for governmental strategically reserved open space. These real cases demonstrate that the research method is feasible and can be applied to reuse mode decisions for similar abandoned coal mines.

1。介绍

中国历史最长的国家之一,世界上利用煤炭资源。“食物”和“血”的行业,煤矿作出了历史贡献,建立中国的独立、完整的工业体系。消耗的资源和煤炭开采活动的停止,许多废弃煤矿工业场所(ACMISs)一直闲置在城市内部,必然危及城市的社会、经济和生态安全。ACMISs有独特的景观和空间特点和煤矿的重要物质载体的社会、经济、文化、技术和科学价值。通过合理的治理和恢复,辅以有效的规划和配置,可以恢复ACMISs利用率,释放新的城市发展的空间,提供一个机会为矿区的转型升级。

煤矿荒地的相关研究已经在国际学术领域的热点问题之一。他们造成了巨大的环境破坏,如空气污染、土地崩溃,土壤污染等等。因此,废弃煤矿的重用已经被许多专家和学者的研究焦点,特别是废弃的工业场所的重用的决策。

目前,研究煤矿荒地主要涉及环境污染(1,2],重用潜力[3),再利用决策(4- - - - - -6),和重用效益评价(7]。相关研究反映煤矿的现场条件荒地从多个角度和评价煤矿荒地重用的好处。从评价的角度选择目标和指标,当前的决策评价煤矿荒地重用主要包括五个方面:重用政策,利益相关者的看法,影响因素的重用,重用潜力,和重用模式。Ahmad et al。8]了巴基斯坦为例,构建了一个重用评价指标体系为发展中国家的荒地基于三种重用模式(居民区、ecoindustrial校园和商业市场)(9]。约瑟夫et al。10和斯坦尼斯拉夫等。11)研究城市居民的偏好的地方废弃土地的重用。约瑟夫et al。12和斯坦尼斯拉夫等。13)进行了问卷调查研究公众的意见工业遗产旅游目的地开发从废弃的土地。Mateus et al。14]研究了可持续发展的至关重要的利益相关者的应用在葡萄牙废弃矿区通过几个决策支持工具(M-MACBETH,麦克白投票,Web-MACBETH)。Marija et al。15)制定不同计划的重要标准重用荒地立陶宛维尔纽斯的基于地理信息系统(GIS)分析平台结合专家评价和德尔菲法。王(16和窦等。17)构建ACMISs到土地的复垦适宜性评价系统用于农业,林业和渔业。侯et al。18)采用因子分析和结构方程建模(SEM)探讨ACMISs可持续更新的动力。刘等人。19)使用土地的竞争模型来评估土地ACMISs的竞争力。此外,在ACMISs在北京的可持续发展方面,当前的学术成果主要集中在生态系统服务(20.,生态旅游21),和生态修复22]。在任何情况下,大多数研究只建立了一个评价指标体系为单个或多个重用模式。这样的评价结果是不够科学和准确。

整线的生态系统,包括环境、经济、和社会特征,是一个ee复合系统。重用模式的决策涉及到单个系统的适用性,更强调整体ee复合系统的适用性。许多变量影响这个复合系统的可持续发展,和可能发生的冲突。最常用的方法是极限条件法(23),主成分分析(PCA) (24)和人工神经网络(ann) [25]。传统的模糊综合评价方法、灰色关联分析方法和神经网络方法有一定的主观确定权重和隶属度,不能保证评价结果的客观性和可信度。层次分析法(AHP)和故障树分析(FTA)非线性结构,处理能力差,计算过程复杂,当有很多样品。概率评价方法需要准确地描述系统的不确定性,及其评价结果不准确和实用,所以它需要改善。在这项研究中使用的物元模型是基于扩展理论发展起来的一种决策方法26]。它不只是考虑优化的定量关系,采用物元变换以减少内部矛盾因素。它将一个矛盾的问题转换成一个兼容的问题,将一个复杂的问题抽象为一个正式的模型,使决策更加客观和详细。因此,物元模型在一定程度上可以解决的问题过多的主观指标的影响和强大的指数权重的不确定性27]。在城市规划领域,物元模型已广泛应用于土地生态安全(27,28城市土地集约化使用[],29日),和生态效益30.]。因此,它可以提供一个合适的研究方法求解的复杂性为ACMISs重用模式决定。

总之,探索重用模式的多样性和科学计算方法一直是重用决策的核心问题。首先,选择的指标,指标评价体系中的不同倾向选择不同的重用模式。其次,在计算方法方面,物元模型,该模型可以使索引数据更适合被选中。最后,八个在京西煤矿废弃的工业场所,位于大都市的北京人和土地之间的矛盾非常突出,选择为研究对象。决策的目的是定量分析的重用ACMISs复杂环境的影响环境,经济,社会和调整提供科学依据矿业荒地的土地利用结构。

2。概述研究的地区和来源的数据

2.1。地区研究的概述

京西煤矿,位于门头沟区和房山区地区在北京的郊区,曾经是一个重要的能源基地在首都城市。在2016年到2020年的时间框架,北京Jingmei集团先后关闭Changgouyu的煤矿,Wangpingcun, Muchengjian, Qianjuntai, Da 'anshan,和达泰,以响应政府的政策要求,解决“资本功能”。在此日期之前,在Anjiatan和Huapogen煤矿生产停止了多年。作为一个例子,地上和地下结构和附属设施的京西煤矿工业网站价值超过十亿元人民币(31日];损失将是巨大的,如果这些矿井是完全放弃了。因此,实现有效地重用这些资源的目标,使“成功跨界转型”的京西煤矿是可持续城市规划的关键主题之一。

京西煤矿位于主要在北京市门头沟区和房山区地区。煤矿从东到西45公里的长度,宽度35公里从北到南涵盖了1019公里2。其下属煤矿主要包括Qianjuntai Muchengjian Wangping, Da 'anshan Changgouyu, Huapogen, Anjiatan和达泰(图1)。


图1
空间分布的ACMISs京西煤矿(2]。
2.2。数据源

如下描述的主要数据来源。(1)谷歌地球的高精度图像仿膳饭庄和北京市门头沟区地区被用来创建一个分布地图的研究对象,并确定其位置的条件。(2)报告ACMISs景美集团是用来确认每个整线的状态。(3)市政(2016年- 2030年)、地区(2006年- 2020年),和乡镇规划文档被用来理解政府投资倾向。(4)蓝图的ACMISs被用来证实他们的水文和地形条件。(5)通过实地调查和访谈得到额外的数据修改和完善已经收集的数据,确定所有涉众的需求。

3所示。方法(物元模型)

物元可拓分析是一种数学分析方法提出了Cai温家宝,一位中国学者,来解决这个问题的不确定性。距离在实变函数的概念扩展到实轴上的点距离间隔,和相关函数的值范围扩大。它将每个评价指标的确定值转换为一个区间值,改善程度的评价对象所属的集。计算过程包括五个步骤:构建对象模型,确定经典域和节点域,确定关联度,确定指标权重,确定适宜性级别。

3.1。为评价对象物元模型的建设

根据物元可拓方法,对象的名称设置为被评估P,其特征向量c(评价指标),它的特征值 ,结合时,构成物质的元素R= (P,c, )(32为合适的整线的重用。

如果Ro后获得的整线的基本数据信息收集、计算和分析,y我代表了数据信息的特定值Po在我th (我=1,2,…,n)评价指标c我,Po被评估的对象,然后呢

3.2。确定经典域和节点域

的对象P应该被评估米水平(米=1、2、3、4), 代表的评价标准米th级重用模式(Pom)的我th评价指标c我(我= 1,2,…n)。物元矩阵组成的 被称为古典域的对象吗P,可以表示如下: 在哪里c我(我=1、2、3、…n)设置我为重用的acmi th评价指标四个重用模式,表所示的值范围1- - - - - -4。ν我= ( 代表评价指标的值范围c我,这是节点对象的域P。然后,节点域的重用模式评估amci可以表示如下:

表1
适宜性评价体系和标准的重用一个整一个公园。
表2
适宜性评价体系和标准重用一个整线作为科学研究和办公室的校园。
表3
适宜性评价体系和标准的重用acmi商业区。
表4
古典和节点域应用的适用性评价重用Da 'anshan acmi居民区。

根据方程(2)和(3),特征值的值范围的适用性评价级别的重用模式为所有AMCISs构成了节点域。相比之下,特征值的值范围的适用性评估个别amci级别的重用模式构成了经典域,和 。

节点域数据需要单位以来的无量纲的不同评价指标不统一,不能直接比较。我们使用了min-max规范化方法标准化的指标节点域,和方程如下: 在哪里 的标准化值吗我th指数, 的初始值我th指数, 和 最大和最小的吗我分别th指数。

3.3。确定相关学位

基本的相关函数K(x)可用于描述对象的关联度Po在一定间隔,见以下方程: 从以下方程: 在哪里 是物元之间的一致性程度水平和评价水平。其值范围涵盖整个实数轴,代表对象的联系程度的每个索引要对每个评价级别评估[45]。

3.4。确定指标权重

根据评价体系的特点和评价指标,一种改进的层次分析法(IAHP)被用来计算指标权重。因为多准则下的排序问题需要更高的计算精度,我们选择了e0/5∼e8/5指数标度方法。这种方法有一个较小的计算误差和更好的适合比例重量构建判断矩阵时,[43岁46]。每个的重量指数,并进行一致性测试。

与传统的层次分析法相比,IAHP能更准确地构造判断矩阵,使判断的结果更合理。其具体步骤如下:建立比较矩阵一个ij⟶重要性指数排名γ马克斯⟶构造判断矩阵bij⟶发现传递矩阵Cij的bij⟶找到最优传递矩阵Dij的Cij⟶找准最优一致矩阵 的 ⟶发现权向量W我的 。

在他们中间

3.5。适应性水平测定

的关联程度 每个对象的米th适应性水平可以表示如下:

最后,确定所属级别的acmi根据最大关联度原则,和一个特定的值用于反映学位acmi属于这个级别。莫代表所属级别的重用模式acmi评估,可以表示如下: 在哪里 是第i个指数的重量, 关联度的理解吗莫th水平。

4所示。指标体系建设

4.1。ee模型

整线是一个复合生态系统的特征,涉及环境、经济和社会。acmi重用模式决定追求这三个子系统的综合适宜性,而不是一个系统。ee概念协同构建一个综合适应性评价模型具有良好的适用性acmi系统的重用模式。

4.2。选择和量化指标

根据各种规划文件、政策、法规,并结合ACMISs景美集团的发展定位,以及居民的采访,我们探索四个重用模式ACMISs京西煤矿基于重要的门头沟区和房山区地区的功能定位为北京的“生态保护区”。四个重用模式是居民区,公园,科学研究和办公室校园,和商业区。基于ee模型,适用性评价体系对于每个四重用模式构建。最后,四个重用模式的适应性水平为每个acmi从高到低确定为我(高度合适),二(比较合适),第四III(几乎不合适),(不合适)。

基于以前的结果[47-50],评价指标选择从三个维度,包括环境,经济,社会,构建一个评价指标体系。其中,居民区相关索引选择主要是基于“城市居住区规划设计代码gb50180 - 93(2016版)”和“住宅建筑规范gb50368 - 2005”。指标的选择与公园主要是指“矿山地质环境保护规定”(国土资源部订单(2003)44号),“通知宣布国家矿山公园”(国土资源部订单(2004)256号),和“公园设计规范gb51192 - 2016《国土资源部。选择适宜性指数的相关科学研究和办公校园和商业区主要基于“民用建筑设计通则gb50352 - 2005”。此外,站点及其周边地区的地方特色和咨询相关专家也认为最终确定重用模式评价指标。

在定量计算的过程中,难以量化的定性指标分配值从低到高:0 - 2,2 - 4,4 - 6、6 - 8。之间的量化指标,是最短的距离获得distance-related指数利用ArcGIS 10.2的缓冲区分析功能。

4.2.1。准备环境指标

环境指数可能反映了地形条件、污染状况、整线和地质灾害风险。这些指数主要基于分配文件,也就是说,我关闭报告、土地复垦计划,社会责任报告和现场调查。由于泥石流的主要地质灾害在北京西部山区,地质灾害风险的acmi确定基于泥石流灾害敏感性的分布在北京2018年[51]。Hakanson潜在污染风险指数[52]应用于评估重金属污染程度,分级根据环境风险等级土壤重金属的北京。生态敏感性决定用最短的距离之间的整线和生态敏感地区,也就是说,河流和山脉;距离越近,越高的生态敏感性和适应性水平越低。水资源的清洁是决定根据每个煤矿的水净化处理能力中所描述的“2016年社会责任报告划归北京昊华能源股份有限公司,有限公司”所产生的噪音程度估计整线之间的距离和铁路或主要道路;噪音程度越高,适应性水平越低。

北京市门头沟区和房山区在北京地区“生态保护区”;环境指标的权重是略高于经济和社会指标。在环境指标,居民区的安全,公园,和商业区是主要的考虑;因此,地质灾害的风险最高的体重。整线的地质条件是更重要的科学研究和办公室校园的构建集成的矿区生态修复实验室,地质研究所等地质灾害的风险。

4.2.2。经济指标

经济指标主要包括distance-related因素,如公共交通覆盖和区域中心的距离。第三产业的比例和居民收入得到从门头沟区和房山区地区的统计年鉴。

在这些指标中,房地产投资水平最重要对居住区的建设趋势的影响。附近的公共交通覆盖特定区域后决定了这个地区的活力在一定程度上变成了一个公园。企业的收入和地方科研资金产生重大影响校园建设的科学研究和办公室。附近的居民消费水平的显著影响网站的商业价值,因此,商业区的主要考虑。

4.2.3。社会指标

社会指标主要包括公共服务的可访问性,文化旅游的浓度,适应性和转换结构的潜力,矿山公园价值,政府或企业偏好。公共服务和商业服务的可访问性是计算基于“北京居住公共服务设施配置指数”(Jingzhengfa(2015) 7号)和所谓的“生活圈”的观点。易访问性评估的最小距离模型和加权旅行时间被用来作为易访问性评估标准。指数相关政府或企业偏好反映了政府或企业的概率企业重用整线。

在这些指标中,整线周围的人口密度决定了当地居民区在某种程度上的需求。文化旅游的浓度影响的旅游景点去公园。教育设施的分布影响科学研究和校园活动。商业服务集中反映了亚洲商业活力,这是最重要的商业区发展指数。

适宜性评价体系和标准的四个重用模式ACMISs基于ee模型在表中进行了总结1- - - - - -3和5。

表5
适宜性评价体系和标准为重用一个整线作为一个居民区。

5。实证分析和结果

5.1。决策过程分析

在这项研究中,共计32决策过程参与的分析四种不同的重用模式的八ACMISs京西煤矿。重用的适用性评价Da 'anshan acmi作为居住区为例详细描述计算过程。其他重用模式的决策过程的结果可以以类似的方式获得的。

5.1.1。建设物元的古典和节点域

的经典和节点域指标标准化和non-dimensionalization后得到指标(表4)。

5.1.2中。建设物元模型

各种指标的Da 'anshan acmi首次标准化,根据方程(4),物元模型重用Da 'anshan acmi居民区是构造如下:

5.1.3。确定关联度和体重指数

根据方程(7),指标的相关程度的重用Da 'anshan acmi住宅面积计算和排序。相对应的关联度每个索引的最大相关系数判断水平。IAHP的关联度矩阵构造方法,并确定各指标权重。如表所示6有六年级我确定评价指标,这是有利于重用Da 'anshan acmi居民区。有四个评价指标,确定玻璃IV,大大阻碍了Da 'anshan acmi的重用一个居民区。

表6
重用的关联度和重量达'anshan acmi居民区。
5.1.4。适应性水平测定

结果表明,适宜性等级的Da 'anshan acmi住房年级即特定的值,这些值健身二世和健身我很近,两者都是负的,说明居民区的适宜性程度的Da 'anshan II级(表转化的趋势7)。

表7
比较和分析结果的重用模式的Da 'anshan整线。

6。结果和分析

6.1。决定结果

基于适宜性评价体系构建决策模型,重用模式的适用性评价的八个ACMISs京西煤矿得到了(表8):(1)从计算结果、适用性Qianjuntai和Muchengjian相似的结果。Qianjuntai重用模式之间的最大相关系数和居民区,公园、科学研究和校园,和商业服务区−0.23 (III)−0.13 (I),−0.18(3),分别和−0.18 (2)。最大相关系数之间的重用模式Muchengjian和居民区,公园,校园,科学研究和办公室和商业服务领域−0.27 (IV)−0.06 (I),−0.12(2),分别和−0.18 (2)。他们是最适合公园。他们都是附近Qianjuntai村,这是第一个市政传统村庄在北京,所以他们的文化浓度远高于其他村庄。他们是否适合居民区是最低的,这主要是因为它们位于山区有大量的斜坡上。(2)Wangping的最大相关系数与居民区的重用模型,公园,研究办公室区域,和商业服务领域−0.12(2)−0.20(3)−0.25(3),分别和−0.14 (3)。居民区的合适的等级是二级。商业服务区域的适用性是三级,有趋势转化为II级。王坪矿只是具有较好的经济、环境和社会条件,Wangping acmi已经放弃了20多年,我管理的现状很差,所以没有重用模式的适宜性等级。(3)的最大相关系数达'anshan重用模式的小区,公园,科学研究和办公室校园,和商业服务区−0.13 (I),−0.16 (I),−0.10 (I),分别和−0.03 (I)。四个模型的适应性水平。计算结果符合最优条件的所有方面Da 'anshan整线。建议的重用项目Da 'anshan acmi应该放在首位。(4)最大相关系数之间的重用模式Changgouyu和居民区,公园,校园,科学研究和办公室和商业服务区0.8 (III),−0.09 (3)−0.05 (I),分别和−0.03 (I)。虽然适用于科学研究和校园办公和业务服务公园我但−−0.03 > 0.05级。因此,业务服务公园是其重用模式的最佳选择。(5)Huapogen重用模式的最大相关系数与居住区、公园、科学研究和校园办公室,和商业服务区−0.18 (2),−0.05 (I),−0.26(2),分别和−0.13 (I)。合适的年级为公园和商业服务领域是年级因为−−0.05 > 0.13,公园是最好的选择。(6)Anjiatan重用模式的最大相关系数与居住区、公园、科学研究和校园办公室,和商业服务区−0.19 (III)−0.01 (IV)−0.20(3),分别和−0.23 (3)。与其他研究对象相比,它有降低重用模式的四种类型的适用性。这表明有必要探索替代这四个Anjiatan重用模式。(7)达泰的重用模式的最大相关系数与居住区、公园、科学研究和校园办公室,和商业服务领域−0.16 (2),−0.08 (I),−0.04 (I),和−0.26 (III)。公园的合适的等级和科学研究和办公室校园我是年级,尤其是对于科学研究和办公室校园。如果京西煤矿被视为一个整体,达泰acmi位于所有研究对象的中心。此外,达泰停止生产在2021年初,所有的设施都是保存最完整的方式。其地下空间不密封的高价值的科学研究和教育。因此,它是最好的选择重用平台作为科学研究和办公室的校园。

表8
决策结果四京西ACMISs模式重用。
但是。讨论和分析

废弃矿山的重用一直是学术界的热门研究课题之一,特别是重用的决策模式。不同的复用模型需要检查不同的评价因素。目前,大多数类似的研究选择一组评价系统来解决决策问题不同的重用模式。此外,计算方法的选择不够客观的解决冲突的评价指标。因此,建立不同的评价指标体系对不同重用模式。和物元模型,可以解决不同类型的问题是用于计算的数据冲突。这使得评价结果更客观比类似的研究。

2010年后,在北京西部ACMISs的重用不断在进步。调查结果表明,初始为每个对象重用目标是符合本研究的决策结果(表9),这表明本文中的决策方法是可行的,和评估结果是可靠的。然而,当前重用模式仍然占主导地位的公园,和重用的选择模式是相对简单的。我们的研究结果证实,重用的适应性水平达'anshan Changgouyu,达泰,和Huapogen ACMISs都高的各种模式,提出多维复合重用模式的可行性。

表9
在北京西部ACMISs重用工程。

结果表明,本研究可以帮助政府促进煤矿荒地的规划项目重用和丰富煤矿荒地重用模式的多样性。本文的定量分析表明,一些研究对象可能更适合被重用作为多功能综合性的公园,而不是单一功能公园目前计划。这些决定将有助于促进智能城市建设和土地集约利用、缓解严重的问题在北京人口众多和更少的土地。

最后,应当指出,有许多复杂和系统的影响因素acmi重用模式决定,覆盖很大范围内的学科。在未来的研究工作中,相关的理论需要广泛探索,和重用的类型模式需要进一步细化和扩展。

7所示。结论

尽管acmi重用项目在北京西部已经提上议事日程,目前进展比较缓慢,和重用的细节需要进一步明确。选择一个适当的重用模式对整线的可持续发展至关重要。在这项研究中,适当的决策方案四的重用模式ACMISs在北京郊区进行了探讨,基于ee概念框架和物元模型。主要结论如下:(1)在理论和方法论的层面上,本文采用的方法可以避免过多的人为因素的干扰,提高了分辨率方案之一。评价结果不仅从模型中提取最优重用模式,也建议选择重用模式,它可以协助客观和合理的决策。结果表明,最优Qianjuntai重用模式,Muchengjian,和Huapogen ACMISs重用是一个公园,对Da 'anshan和Changgouyu ACMISs商业区,达泰acmi作为科学研究和办公校园,和整线,这个居民区。(2)质量指标的定量描述方法。建筑和文化因素的评价体系只能定性描述语言,而扩展模型必须由定量计算数字。因此,提出了一种定量转换方法将定性指标从低到高有四个间隔0∼2、2∼4,4∼6和6∼8。该方法不仅保证了指标体系的完整性,还提供了一个定性指标量化转换的操作方式。

在未来,决策研究的重用废弃的煤矿工业网站需要增加重用模式的类型和丰富的多样性模式选择。与此同时,我们需要更准确的数据选择的指标。此外,各种计算方法的比较研究也至关重要。

数据可用性

相关数据和数据源中可用。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

概念是由李Xiao-Dan Zhi-Ting Chen和郝阳;方法是由刘甄Zhi-Ting陈;软件是由刘甄提供;验证是由Zhi-Ting陈、刘甄Xiao-Dan李;正式的分析是由Zhi-Ting陈;调查是由Zhi-Ting Chen郝阳,和刘甄;资源提供的李Xiao-Dan Zhi-Ting陈;数据管理是由刘甄Zhi-Ting陈;最初的草案是由李Xiao-Dan Zhi-Ting陈;审查和编辑是由Zhi-Ting陈; visualization was done by Zhen Liu; supervision was conducted by Xiao-Dan Li and Zhi-Ting Chen; project administration was done by Xiao-Dan Li and Zhi-Ting Chen; and funding acquisition was performed by Xiao-Dan Li.

确认

这项研究是由中国国家自然科学基金(没有。51778614)。