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Remote Sensing for Natural Resources >

2025 , Vol. 37 >Issue 4: 131 - 139

DOI: https://doi.org/10.6046/zrzyyg.2024118

Positive convergence effects of subsidence basins on precipitable water vapor in semi-arid underground mining areas

  • DUAN Yating , 1 ,
  • LEI Shaogang , 1 ,
  • LI Yuanyuan 1 ,
  • ZHU Guoqing 1 ,
  • WANG Liang 2
Expand
  • 1. Engineering Research Center of Mine Ecological Restoration of Ministry of Education, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China
  • 2. Xilingol Mengdong Mining Co., Ltd., Xilinhot 026000, China

Received date: 2024-04-07

  Revised date: 2024-07-10

  Online published: 2026-06-03

Fold

Abstract

The positive effects generated by large-scale underground mining in China's western semi-arid region have attracted increasing attention in recent years. Accurately understanding and scientifically utilizing these positive effects in mines plays a significant role in saving ecological restoration costs for mines. To reveal the perturbation characteristics of subsidence basins on precipitable water vapor (PWV), this study investigated the Daliuta mine in the Shendong mining area. Based on the simulation results of the atmospheric radiative transfer model and the ground-based GPS real-time observation data, this study constructed a water vapor inversion model using Sentinel-2 satellite images, obtaining the near-surface PWV content from 2017 to 2021 in the Daliuta mine. Furthermore, this study analyzed the near-surface PWV distributions in the single-mining-face subsidence basin and the mining-face-group subsidence area. By deploying HOBO temperature and humidity sensors on site, this study comparatively analyzed the near-surface relative humidity inside and outside the subsidence basin. The results indicate that subsidence basins showed positive convergence effects on PWV. Specifically, the near-surface PWV in the single-mining-face subsidence basin decreased gradually from the inside to the outside of the basin. The near-surface PWV in the mining-face-group subsidence area was significantly improved after mining. The relative humidity was significantly higher inside the subsidence basin compared to the outside. The differences in relative humidity in the vertical direction from the surface were 14.52, 13.53, 12.43, 10.60, and 10.33 percentege point, respectively, indicating gradually weakening water vapor convergence effects in the subsidence basin with an increase in elevation. The water vapor convergence effects were significant at nighttime but nonsignificant at daytime. Finally, based on vegetation surveys and previous studies, this study proposed a conceptual model for water vapor convergence effects in subsidence basins to explain the mechanism governing water vapor convergence. Additionally, subsidence basins somewhat contribute to the benign cycle of ecosystems in semi-arid mining areas.

Key words： mining subsidence; positive environmental effect of a mine; precipitable water vapor (PWV) content; mining face; conceptual model

Cite this article

DUAN Yating , LEI Shaogang , LI Yuanyuan , ZHU Guoqing , WANG Liang . Positive convergence effects of subsidence basins on precipitable water vapor in semi-arid underground mining areas[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2025 , 37(4) : 131 -139 . DOI: 10.6046/zrzyyg.2024118

0 引言

近年来,我国煤炭工业布局逐步西移,在14个大型煤炭基地中,神东、陕北、黄陇和新疆4个基地煤炭资源储量丰富,开采条件好,是承接我国煤炭产业西移的重要基地,具有重要的战略地位[1]。其中神东矿区是我国最大的井工煤炭开采地,地处半干旱区,降水稀少,在矿区开发之初,基础自然生态环境脆弱,风蚀区面积约占70%,原生植物种类单调,植被覆盖率仅3%~11%。经过几十年的开发建设与治理修复,不仅没有因大规模开发造成环境破坏,原有脆弱的生态环境还得到相应改善,植被覆盖率提高将近10倍[2]。出现这种现象除了离不开生态文明建设思想指导下的局部生态保护修复措施,也与大规模矿产资源开发过程可能对矿山环境有一定的正效应有关。武强等[3]提出矿山环境正效应这一概念,指矿产资源开采对矿山生态环境产生作用,有些会对矿山环境产生如地质灾害、土壤肥力降低、地表植被退化和地下水污染等[4-9]负效应,而有些负效应再加以开发利用后可转化为正效应[10]。在以往研究中,对与矿山生态环境负效应相伴生的正效应关注较少,但事实上这些矿山正效应资源在科学规划利用后可以为矿区及其周边区域带来良好的经济、生态和社会效益。同时,西部半干旱地区水资源匮乏,降水稀少,蒸发量远大于降水量,地下水埋藏较深,来源于大气水汽的露水、土壤吸附水等凝结水对维持当地生态系统有至关重要的作用[10-11]。因此,研究煤炭开采对大气水汽的正效应并加以规划利用,有利于遵循自然规律、依靠自然营力来改善植被供水环境,节约修复成本。
自然形成的盆地四周高、中间低,天气系统在盆地移动性差,水分在盆地内部的循环较为明显[12],与周围有明显差别。而地表沉陷是井工开采在地下形成的大范围采空区,破坏了上覆岩土层的稳定状态,波及地表而产生。位于地势较平坦或较低区域的地表沉陷也会形成四周高、中间低的沉陷盆地,而地势较高的区域地表沉陷后则有可能仍比周围区域高或持平,不会形成沉陷盆地。沉陷盆地与自然盆地的地形特征相似,但相比于自然盆地其形成时间相对较短、体量较小、稳定性较差。除此之外沉陷盆地形态上具有较好的规律性,例如当煤层和上覆岩层层状水平时,充分采动后的沉陷盆地具有对称性,中间区域沉陷均匀,出现平底现象,内边缘区水平压缩变形,倾斜较大,外边缘区水平拉伸变形,易产生裂缝等[13]。因此,探究井工矿区沉陷盆地对局地大气水汽的影响特征与作用机制,有利于为半干旱矿山生态恢复建设提供科学理论指导。
鉴于此,本文以神东矿区中典型大型井工采煤区——大柳塔矿区为研究区,基于大气辐射传输模型模拟和地基全球定位系统(global positioning system,GPS)实时观测数据构建了Sentinel-2卫星影像水汽反演模型,并根据反演后近地层大气水汽含量,通常用大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)表示,分别分析单一工作面沉陷盆地和工作面群沉陷区PWV分布特征,之后通过HOBO传感器现场采集数据得到沉陷盆地水汽效应的垂直变化和日变化规律,最后基于观测到的现象和已有研究成果,提出沉陷盆地对大气水汽的正效应概念模型,揭示矿区沉陷盆地汇聚水汽过程机理,为半干旱区采煤沉陷区生态修复提供重要参考依据。

1 研究区概况

大柳塔矿区位于黄河流域中段的黄土高原丘陵区和毛乌素沙地过渡地带,地理位置介于39°27'~39°15'N,110°05'~110°20'E之间。年平均降水量约为360 mm,主要集中在夏季,而年平均水分蒸发量却在1 753.8 mm~1 978.7 mm,约为降水量的5倍。矿区周围河流主要有乌兰木伦河和悖牛川等,主要靠降水补给,流量很不稳定。土壤类型以风沙土和黄土性土为主,质地较粗、透水性强、肥力不高且抗蚀能力差。研究区植被属于草原向荒漠草原过渡的植被类型,主要是干草原、落叶阔叶灌丛和沙生类型植被。截至2005年,大柳塔矿区的采空区面积已达27.09 km2,采空塌陷影响面积达47.12~53.36 km2,随着煤炭持续开采,沉陷区面积还在进一步扩大。如图1所示,灰色矩形表示大柳塔矿已回采结束的1-2煤与2-2煤,现有采掘工作面均布置在5-2煤。大柳塔矿现行生产布局为“2采2备3掘”,即始终保持有2个回采工作面,2017—2021年间大柳塔新增工作面为52504—52517,由西南向东北推进,沉陷区面积逐年上升。
图1 研究区概况

Fig.1 Overview of the study area

2 研究方法

2.1 基于Sentinel-2A的大气水汽反演模型

Sentinel-2A发射于2015年6月23日,覆盖的13个光谱波段中存在合适的近红外水汽吸收波段和大气窗口波段,因此可利用波段比值法反演PWV[14]。在不考虑像元的邻近效应时,卫星传感器接收到的辐亮度主要包含地表反射、大气散射和程辐射[15],其公式为:
Lsensor(λ)=Lsun(λ)T(λ)ρ(λ)+Lpath(λ),
式中: λ为波长; Lsensor(λ)为卫星传感器接收到的辐亮度; Lsun(λ)为大气上层的太阳辐亮度; T(λ)为总大气透过率; ρ(λ)为下垫面反射率; Lpath(λ)为大气路径程辐射。由于在近红外波段区域里,尤其是能见度高的情况下,大气路径程辐射可以忽略不计,因此,公式可以简化为:
Lsensor(λ)=Lsun(λ)T(λ)ρ(λ),
同时,卫星表观反射率ρ*(λ)为:
ρ*(λ)=Lsensor(λ)/Lsun(λ),
将式(2)代入式(3)得:
ρ*(λ)=T(λ)ρ(λ),
则透过率比值为:
T ( λ 1 ) T ( λ 2 )= ρ * ( λ 1 ) ρ ( λ 1 ) ρ * ( λ 2 ) ρ ( λ 2 ),
式中: T(λ1)和T(λ2)分别为水汽吸收波段和大气窗口对应的波段透过率。
Gao等[16]提出,850~1 250 nm波长之间的各种地物反射率随波长近似相等,且设λ2为大气窗口(T(λ)≈1),则上式可简化为:
T(λi)=ρ*(λ1)/ρ*(λ2),
根据中纬度地区夏季大气透过率的特点,利用MODTRAN 5模拟地面到传感器的辐射传输过程,确定本文反演通道为B8A和B9(0.865 μm和0.945 μm),之后模拟Sentinel-2遥感影像在B8A和B9的水汽吸收特点,选择几何、气象等参数输入MODTRAN大气辐射传输模型,其中大气剖面模式、散射模式等参数设置为默认值,得到大气透过率与PWV的关系(图2)。
图2 PWV与大气透过率的关系

Fig.2 Relationship between PWV and transmittance

由图2可得大气透过率是PWV的对数函数,经多次计算构建透过率与PWV的函数关系表达式为:
PWVSentinel-2=[M-lnT(λ)/N]2,
式中: PWVSentinel-2为未经校正的Sentinel-2 PWV反演值; M和N为未知系数。通过拟合Sentinel-2近红外通道透射率与PWV之间的回归关系,得到模型的系数M=-0.016 7,N=0.738 4。最后将式(6)代入式(7)可得:
PWVSentinel-2= - 0.0167 - l n ρ * ( B 9 ) ρ * ( B 8 A ) 0.7384 2,
式中ρ*(B9)与ρ*(B8A)分别为B9波段和B8A波段的表观反射率。
在此基础上,使用地基GPS实地观测数据的PWV解算值PWVG进行验证和模型改进,其模型为:
PWVG=A·PWVSentinel-2+B,
式中: A和B为未知系数。通过线性回归拟合,估算出A=0.623 2,B=0.388 0,最终得到Sentinel-2反演水汽模型,其公式为:
PWV'=0.623 2 - 0.0167 - l n ρ * ( B 9 ) ρ * ( B 8 A ) 0.7384 2+0.388 0,
式中: PWV'为校正后的PWV。经验证该模型反演PWV值的均方根误差(root mean squared error,RMSE)为0.239 2 g/cm2,相对误差(relative error,RE)为13.23%。
摩擦层位于对流层下部,距地面2 km以内,空气湍流交换明显,大气受地面影响较大,摩擦层之外的大气受下垫面影响较小,故本文主要研究近地层PWV。结合研究区面积大小和平均海拔等信息,将650 hPa等压面上方定义为非近地层大气,同时由于90%的大气水汽集中在对流层内,300 hPa等压面上方的PWV极少。因此,在上述模型反演出大气水汽总量基础上,剔除掉300~650 hPa等压面的大气水汽即可得到近地层PWV,公式为:
PWVnear=PWV'-PWVupper,
式中: PWVnear为近地层PWV; PWVupper为非近地面PWV。利用ERA5数据计算分层PWV,并通过垂直积分法得到其公式为:
PWVupper= 1 ρ g ∫ p 0 p qdp,
式中: q为比湿度; p为所要积分的上方压力层气压; p0为所要积分的下方压力层气压; g为重力加速度; ρ为液态水密度。

2.2 基于HOBO数据的地面相对湿度监测

ONSET HOBO MX2300无线蓝牙温湿度记录仪体积小巧,部署灵活,外置温湿度传感器,其中相对湿度测量的准确度为±2.5%RH,分辨率为0.01%。结合矿区5 m分辨率数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据并经现场勘查后选出沉陷盆地内外布设地点,分别在每个观测杆的0.5 m,1 m,1.5 m,2 m和2.5 m处悬挂记录仪(图3)。由于小气候特征在晴朗和干燥的天气下表现得更明显,且需要通过短期连续监测保证沉陷盆地内外具备相对一致的外部气候条件,因此分别在2020年7月20日和21日观测,每1 min采集一次数据,连续48 h观测,对比分析沉陷盆地与平地相对湿度垂直方向变化和昼夜变化。
图3 传感器布设地点与现场照片

Fig.3 Sensor deployment locations and site photos

2.3 现场植被调查

2020年7月进行植被调查,选取沉陷盆地内外的3种典型地类,包括山杏、柠条和草地,测量其高度、冠幅和胸径等基本参数(表1),并取平均值,对比沉陷盆地与平地的植被生长情况。
表1 沉陷盆地内外的植被生长情况

Tab.1 Vegetation growth inside and outside the subsidence basin(cm)

地点 地类 平均高度 平均冠幅 平均胸径
沉陷盆地 柠条 107.0 268.6 —
山杏 325.8 237.6 6.0
草地 23.0 — —
平地 柠条 127.6 230.2 —
山杏 330.0 300.0 7.2
草地 10.0 — —
从表1中可以看出,沉陷盆地的柠条平均高度小于平地,但平均冠幅大于平地,总体生长状况没有明显差异; 山杏作为多年生小乔木,受到开采沉陷扰动较大,平地山杏的各项参数均优于沉陷盆地,原因在于地表沉陷产生大量地裂缝,植物根系受到损伤; 沉陷盆地的草地相比平地更加茂盛,平均高度更高,如图4所示,可能是由于开采沉陷使盆地中心土壤疏松,同时地势较低利于汇水,土壤含水量增加,利于草本植物生长。
图4 盆地内外草地生长状况对比

Fig.4 Comparison of grass growth conditions inside and outside the basin

3 结果分析

3.1 矿区近地层水汽分布特征

本文使用欧洲航天局提供的Sentinel-2 L1C级别数据,通过5幅Sentinel-2研究区夏季无云影像得到大柳塔矿区2017—2021年近地层PWV,如图5所示。从图中可以看出,大柳塔矿区近地PWV分布不均,西南和东部分别与乌兰木伦河和悖牛川相邻,水汽条件较好; 中部和北部海拔较高,PWV偏低; 随着开采活动的进行,地表微地形发生变化,矿区内PWV水平分布出现相应改变。
图5 2017—2021年近地层PWV

Fig.5 Nearsurface PWV from 2017 to 2021

3.1.1 单一工作面沉陷盆地水汽变化

以2021年近地层PWV为例,结合矿区工作面数据与当年无人机影像生成的高分辨率DEM数据,选择处于地势起伏较小且地物类型较为一致的1203工作面上方的槽状沉陷区,沿工作面走向主断面绘制PWV和高程变化剖面图,如图6所示。从图中可以看出,1203工作面上方地表沉降约5.5 m,PWV由盆地内到盆地外逐渐下降,PWV最大值为1.24 g/cm2,出现在盆地中轴偏西100 m左右,最小值为1.05 g/cm2,出现在盆地东侧边缘,二者相差0.19 g/cm2。
图6 单一工作面沉陷盆地PWV变化

Fig.6 PWV changes in a single working surface subsidence basin

3.1.2 工作面群开采前后PWV变化

相邻工作面开采条件下,新老采空区上覆岩层应力应变经历了多次平衡和扰动[17],容易造成更大程度的沉陷,进而引起该工作面群沉陷盆地近地层PWV变化。如图1所示,2017—2021年间大柳塔新增工作面为52504—52517,由西南向东北推进,沉陷区面积逐年上升。悖牛川与研究区东部相邻,沿河分布有蓄水库,河流周围水汽丰富且能够反映该地区当年气候条件,因此选取工作面群旁水汽条件较好区域为对照区。
根据不同工作面的开采时间,对比分析开采前后工作面群沉陷区与对照区的近地层PWV,如图7所示,工作面群沉陷区的近地层PWV虽然始终低于对照区,但随着工作面的推进,沉陷区面积不断扩大,沉陷区与对照区的近地层PWV差异逐渐减少,从2017—2021年两者间ΔPWV依次为0.23 g/cm2,0.14 g/cm2,0.11 g/cm2,0.10 g/cm2和0.09 g/cm2。
图7 工作面群沉陷区和非沉陷区开采前后PWV

Fig.7 PWV before and after mining in subsidence and contrast areas of the working face cluster

由于开采前大柳塔矿区自然状态下近地层PWV远低于矿区旁河流上方,随着工作面不断推进,沉陷区PWV逐渐向着水汽条件较好的区域靠近,且越靠近速度逐渐变慢,说明沉陷盆地对局地水汽具有正效应。

3.2 沉陷盆地和平地贴地层相对湿度对比

3.2.1 相对湿度垂直方向变化

将HOBO传感器采集到的沉陷盆地内外48 h相对湿度数据按观测高度不同计算平均值并绘制柱状图,如图8所示。从总体上看,无论沉陷盆地或平地,距离地面越近相对湿度越高。同时,相同观测高度下沉陷盆地内的相对湿度均高于盆地外的平地,沉陷盆地与平地相对湿度差值距地表由低到高依次为14.52,13.53,12.43,10.60和10.33百分点。由此可以看出,观测高度越高,沉陷区与平地相对湿度的差值逐渐缩小,即在垂直方向上,越靠近地面,开采沉陷盆地的水汽汇聚效应越显著,说明采煤沉陷对PWV的影响呈现出越靠近地面,影响越大的趋势。
图8 沉陷盆地和平地相对湿度对比

Fig.8 Comparison of relative humidity in subsidence basins and flatlands

3.2.2 相对湿度日变化

如图9所示,沉陷盆地和平地的相对湿度日变化规律基本一致,均呈早晚高、中午低的趋势,最小值出现在14:00左右,日落之后相对湿度逐渐增加,23:00左右达到最大值,之后夜间相对湿度处于波动平衡状态,早上6:00日出之后,相对湿度开始逐渐下降。白天同一时间沉陷盆地外的平地相对湿度略高于沉陷盆地,从下午17:00之后沉陷盆地相对湿度迅速增加,夜间同一时间沉陷盆地相对湿度远高于平地。其原因是夜间大气凝结水下沉,盆地聚集水汽,导致二者差异较大。在垂直方向上,沉陷盆地与平地夜间相对湿度差异同样表现为随着与地面之间距离的增大而减小。
图9 沉陷盆地和平地相对湿度日变化

Fig.9 Daily changes in relative humidity in sinkholes and flats

4 讨论

基于上述对近地层PWV、贴地层相对湿度和植被生长状况分析,结合已有研究成果,提出开采沉陷对小气候的正向效应模型,如图10所示。井工开采使地下应力平衡发生变化,上部岩层垮落、断裂、弯曲并传递到地面后产生地表沉陷,位于地势较平坦或较低区域的地表沉陷进而形成四周高中间低的沉陷盆地,重塑地表形态。地形变化会造成其他自然环境要素响应,如土壤、径流、风速等,使得沉陷盆地对大气水汽产生正效应,进而促进重建植被生长,最终形成沉陷盆地水汽汇聚与重建植被长势较好的良性循环,具体影响原理如下:
图10 沉陷盆地水汽汇聚模型

Fig.10 Modelling of water vapor convergence in sunken basins

1)土壤物理性质。土壤容重和孔隙度等土壤物理性质是影响土壤水分入渗和蒸发能力的主要影响因子[18],根据开采沉陷理论,采煤沉陷可以划分为中性区、压缩区和拉伸区。其中,下沉盆地中央为中性区,一方面,中性区土壤经历了先拉伸后压缩的过程,表现为均匀沉降[19],地势低洼更容易汇聚土壤水; 另一方面,由于神东矿区以风沙土和黄土性土为主,结构性较差,塌陷导致土壤结构被破坏,土壤孔隙度增大[20],土壤入渗及吸附水的能力提高,土壤含水量高于沉陷前。从盆地中央向外,土壤含水量逐渐降低,其原因主要是压缩区的土体受到压缩,土壤比表面积减小,土壤水的入渗及吸附水的能力降低,土壤水含量低于沉陷前。拉伸区因拉伸作用强烈,地表存在大量的永久性裂缝,距离地裂缝越近土壤水蒸发越剧烈,土壤水减少得越严重[4]。因此,相较于拉伸区和压缩区,位于沉陷盆地中央的中性区土壤含水量高于开采前,之后随着水分的蒸发,沉陷盆地上方PWV高于非沉陷区。
2)径流分配。在降水期间,经过少量的植被截留,一部分雨水通过沉陷区地裂缝形成的入渗通道形成优先流,使得入渗速率和入渗深度增加,土壤含水量不均匀分布[21]; 另一部分雨水渗入土壤,在土壤中产生自由重力水,重力水沿着土壤中的非毛细管空隙、岩土裂隙等汇集在沉陷盆地底部的土壤中。当降雨强度超过土壤渗入强度或地表已饱和时,雨水沿着地表流动,形成从高处向低处流动的地表径流,使降雨汇集。在非降雨期间,经过蒸发使得沉陷盆地PWV增加。
3)风速。开采沉陷盆地四周高中间低,沉陷地形内部气流交换较弱,当受到气流扰动时,由于地形遮挡,风速减小,使得沉陷盆地中聚集的水汽不易扩散,导致沉陷区PWV较高。同时,由于盆地地形风速夜间小白天大,午后最大的特点[22],利于夜间水汽凝结,使得沉陷盆地夜间相对湿度明显高于盆地外的平地。
4)重建植被。在上述土壤、径流、风速等因素作用下,水分在盆底汇聚,伴随蒸发与凝结,沉陷盆地中性区的植被供水环境良好,沉陷盆地内的重建植被生长状况相比于沉陷盆地外更茂盛。相反,植被生长产生遮阴,从而削弱雨季强降水对地表的冲击,具有保护土壤涵养水源的功能; 植物的蒸腾、呼吸作用也可以进一步调节大气温度和湿度。因此,沉陷盆地水汽汇聚促进植物生长,植物良好的生长状况又会加速盆地内水汽的汇聚,形成良性循环,是矿区生态自我恢复和自然修复的表现之一。

5 结论和展望

5.1 结论

煤炭资源开采对矿区生态环境产生负面作用的同时也伴随有正面作用,因此要根据损毁的自然条件,分析是否存在自修复和自然修复的可能性并尽可能发挥自修复和自然修复的作用,经济合理地修复矿区环境[19]。本文提出一种基于Sentinel-2卫星影像近地PWV反演模型,反演出2017—2021年近地层PWV后,通过分析单一工作面沉陷盆地、工作面群沉陷区的近地层PWV分布特征,结合沉陷盆地内外贴地层相对湿度对比结果,证实沉陷盆地存在正向水汽效应,并以概念模型解释其形成机理,得出以下结论:
1)单一工作面沉陷盆地的近地PWV由盆地内到盆地外逐渐下降; 工作面群沉陷区开采后的近地平均PWV比开采前有明显改善。
2)沉陷盆地内贴地层相对湿度比外部平地高出10.33~14.52百分点,具有明显的水汽汇聚效应,且在垂直方向上距地表越近表现越显著。沉陷盆地水汽汇聚效应的日变化表现为夜间显著,白天不明显的特点。
3)大规模井工开采不可避免造成地表沉陷,并在一些区域形成沉陷盆地,引起其他自然环境要素发生改变,如土壤、径流、风速等,使得沉陷盆地对大气水汽产生正向效应,进而促进重建植被生长,最终形成沉陷盆地水汽汇聚与重建植被长势较好之间的良性循环。充分规划利用沉陷盆地的水汽效应,有利于遵循自然规律、依靠自然营力来改善植被供水环境,节约修复成本。
因此,针对大规模井工开采形成的沉陷盆地,可采取分区修复的战略: 位于盆底的中性区的自然条件良好,其生态系统的引导修复更适合主要依靠其固有恢复力,辅以适当人工干预; 而拉伸区和压缩区所需的人工干预投入将明显大于中性区,采取人工修复为主自然修复为辅的修复措施,节约生态修复成本,科学修复矿区生态环境。

5.2 展望

由于模型本身和数据获取的局限,以及地理环境的复杂性,本研究主要存在以下几点不足之处,也是未来进一步完善的方向:
1)Sentinel-2遥感数据构建水汽反演模型时,忽略了晴天大气程辐射和0.85~1.25 μm范围内地表反射率的变化,可能会造成一定误差。
2)在确定沉陷盆地范围时,由于缺少历史高空间分辨率DEM数据,本研究通过工作面边界与近期高空间分辨率DEM相结合确定沉陷盆地范围,因此若能够获取到开采前后的2期DEM影像,可通过差分的方法得到更为精确的沉陷盆地范围,进而进行更深入的研究。
3)本文对沉陷盆地水汽的分析多从统计角度挖掘规律,没有建立一些定量关系,如Δh(沉陷量)与ΔPWV(水汽变化量)之间定量关系,没有定量衡量沉陷盆地对水汽正向效应,未来可在这方面进一步研究。

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DOI

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