摘要：针对传统矿山生态修复方法单一、系统性不足的问题，本文提出一种融合智能决策与分类修复的矿山生态修复方法。通过多源数据采集与实地勘察建立矿区三维模型和参照生态系统；利用大数据技术和案例推理算法构建历史案例库，生成定制化修复方案；在实施阶段，针对矿坑、边坡、植被尾矿、土壤及地下水等六类破坏类型，分别采用物理－生物协同修复技术进行专项治理；最后通过时间序列预测模型对修复效果进行长期监测与评估。应用结果表明，该方法修复效率较传统方法提高40%，植被覆盖率恢复达85%以上，重金属污染削减率达92%，实现了矿山生态系统的全面恢复。

　　关键词：生态修复；多源数据采集；智能决策；分项治理；模型

　　1引言

　　1.1研究背景

　　矿山开采往往会破坏大面积的植被、土壤结构以及地表形态等，导致原本稳定的生态系统失衡。进行生态修复，通过重新植树造林、改良土壤等措施，能够让植被逐步恢复，野生动物栖息地得以重建，促进生物多样性发展，使生态系统重新回归到相对稳定、平衡的状态。生态修复后，植被的增加能够有效拦截降雨、减少地表径流，让更多的水分渗入地下，补充地下水，同时也能调节地表水流，对维持区域水资源的稳定供应有着积极作用。

　　1.2技术现状与局限

　　矿山生态修复传统技术方法主要如下。①边坡修复技术。露天矿山开采会形成众多的人工边坡，矿山边坡稳定性是矿山生态修复的基础，边坡修复工程措施在国内发展较为成熟。②土壤修复技术。其主要是土壤改良，通过添加有机质、改变土壤结构和调整土壤化学性质，改善土壤的通透性、保水性和肥力。③植被修复技术。其主要是播撒种子或移植，快速恢复植被覆盖。

　　传统修复方法存在三方面局限：①修复措施单一，过度依赖植被恢复而忽视水土协同治理；②缺乏系统性规划，导致修复工程碎片化；③动态监测不足，难以评估长期效果。

　　2智能生态修复体系
       2.1多维度生态勘察

　　建立“空—天—地”一体化勘察系统，进行区域自然生态状况调查、矿区概况调查、矿山生态问题调查、重大问题专项调查的实地调查工作，建立矿山恢复的参照生态系统，并评估和识别出矿山的当前生态环境问题。“空—天—地”一体化勘察系统，“空”即为利用卫星遥感技术，收集以地质地形图或地质图为底图的矿区范围图、矿山初步设计、可行性研究或开发利用方案所含相关图件，获取矿山区域地质图、水文地质图、地形图、等高线、水系、地貌分区等基础资料数字化图件，收集矿区航拍图或三维影像图，划定矿区范围、历史遗留矿区损毁图斑范围、区域三调矢量数据；“天”即利用无人机倾斜摄影测量技术开展矿山生态修复流程，以提高勘查测绘的效率和安全，在勘查测绘阶段，建立实景三维模型，基于实景三维模型进行信息采集，生成3D数字模型，在方案设计阶段，结合实景三维模型、测绘3D数字产品进行生态修复设计、工程量统计、投资预算，并建立生态修复效果模型；“地”即现场踏勘、地质测绘及勘察，采集样品与分析测试等，获取地形地貌、地层、构造、矿床及矿床开发、地表水、井泉、人居环境、水资源及水生态、土地资源及土质环境、地质灾害、重要工程建设设施、矿山开采情况、矿区水文及工程地质情况、矿山生态环境破坏及保护修复情况，矿山交通情况。

　　2.2智能方案决策

　　利用大数据技术爬取互联网上其他相关修复工程的实施流程以及修复成果，并使用CBR算法将这些案例整合建立一个案例库，存储过往的成功案例，当需要生成新方案时，算法提取当前问题的关键特征（地形、地质、污染类型等），然后在案例库中检索与之相似度较高的案例，再对检索到的案例进行适当调整和修改，使其适应新的情况，最终智能生成符合当前需求的方案，作为本次矿山修复工程方案提供参考。智能方案决策能够帮助制定科学有效的整体修复方案，针对不同矿坑的特征，分情况具体采用不同的措施，能够有效保障矿山的安全和生态恢复。

　　2.3分类修复技术体系

　　2.3.1矿坑差异化填充

　　矿坑修复是矿山生态修复中的核心环节，其技术选择直接影响到后续生态恢复的可行性与可持续性。在传统修复中，填充方式多依赖简单土石回填，易导致二次沉降、渗漏污染等问题。本研究提出的差异化填充体系，强调“一坑一策”的精准治理逻辑。针对小口径矿坑，胶结充填法不仅注重材料的力学强度，更注重其与周边地质环境的耦合性。通过实验室配比试验，确定最优水泥—骨料比，确保充填体在长期地下水浸渍下仍保持稳定。对于大口径矿坑，水砂充填法在实施中需配套建立沉淀池与循环水系统，实现填充过程中水资源的循环利用，减少对周边水体的干扰。针对巷道式矿坑，分段填充结合微生物修复技术是一项创新尝试。

　　2.3.2边坡综合治理

　　对边坡的地形地貌、坡高、坡角、坡面形态、岩土体结构等进行详细测量和查看，精准掌握边坡的实际现状，依据收集的资料以及现场勘查结果，运用极限平衡法、数值模拟法对边坡当前的稳定性进行分析评估，确定边坡是否处于稳定状态，识别潜在风险点，对于坡度过陡、存在较大下滑力的边坡，通过削减上部岩土体重量，降低边坡的高度、坡度，改变坡体形态来增强稳定性，在坡体中打入锚杆，通过施加预应力的方式将不稳定岩土体与稳定岩土体连接在一起，在坡脚设置钢筋混凝土抗滑桩，依靠桩体的抗滑力来阻止坡体滑动，同时在边坡下部修筑挡土墙，阻挡岩土体下滑，采用浆砌片石防护，通过砌筑片石来保护坡面，防止坡面岩土体受风化、雨水冲刷的影响，利用喷射设备将混凝土喷射到坡面上，形成防护层，增强坡面的抗冲刷能力，进而在坡面上挂设金属网或土工格栅等。

　　2.3.3尾矿治理

　　尾矿的资源化利用是绿色矿山建设的重要方向。对尾矿的成分、规模、分布等方面进行详细的调查，全面了解尾矿对环境的影响程度，为后续的治理工作提供科学依据。使用浮选工艺处理含有硬硼钙石、氧化锌、磷灰石等矿物的尾矿；利用新型重选设备回收尾矿中的微细粒矿物；使用微生物处理和浸出技术处理尾矿，可筛选本地优势菌种，构建尾矿生物浸出—固定耦合系统，在回收有价金属的同时实现残留毒性的钝化；尾砂填充采空区，包括全尾砂胶结充填技术和高水固结全尾砂充填技术。另外，可进一步探索尾矿热电转化与建材化高值利用路径。例如，对含硅铝较高的尾矿，可通过烧结、发泡工艺制备轻质陶粒，用于绿色建筑墙体材料；对含铁尾矿，可尝试作为水泥掺合料或路面基层材料。此外，建议在尾矿库闭库后建立“覆盖层—植被—排水”一体化系统，通过人工覆盖层设计（如压实黏土+土工膜+营养土层）阻隔扬尘与渗滤液，并结合植被恢复实现尾矿库的长期稳定与生态整合。

　　2.3.4重金属污染土壤修复

　　重金属污染土壤修复需遵循“源头阻断—过程控制—末端治理”的系统思路。使用化学试剂浸出土壤中的重金属，促进重金属的解析，使其从固相转移到液相，并通过添加固化剂的化学方式抑制污染物的水溶性、迁移性和生物有效性，同时采取异地取土措施、废弃地改造措施进行表土改造，在进行改造之前对土层进行灌注泥浆，使其包裹住废渣，然后再铺一层黏土压实，形成隔水层用于减少地面水下渗，防止废渣中剧毒元素的释放，通过引入微生物和植物来降低水土体污染物。化学固化/稳定化技术中，固化剂的选择应基于污染物的形态分析与环境风险评价。羟基磷灰石、生物炭、铁锰氧化物等材料对镉、铅、砷等具有良好固定效果，但其长期稳定性需通过加速老化实验与野外监测进行验证。植物修复方面，除超富集植物外，可搭配种植能源植物（如柳树、芒草），在提取重金属的同时实现生物质资源化。微生物修复中，可通过基因工程手段强化菌株的重金属吸附、转化或挥发能力，构建“微生物—植物—土壤”协同修复体系。此外，建议在修复区周边设置生态阻隔带，种植重金属低吸收植物，防止污染物扩散。

　　2.3.5水污染治理

　　矿山水污染治理需贯穿“源头减量—过程净化—末端回用”全链条。对于矿坑积水造成的水污染问题，先进行水质检测，根据污染成分采取相应的净化处理措施，再通过物理过滤、化学沉淀、生物修复的方法，使水质达到符合要求的标准后再进行处理。除常规物理化学方法外，可推广人工湿地技术，利用湿地植物、基质与微生物的协同作用，对矿坑积水、排土场淋溶水等进行深度处理。湿地设计应模拟自然湿地结构，构建“沉淀池—厌氧池—好氧池—植物床”多级处理单元，提升对氮、磷及重金属的去除效率。对于高盐度或酸性矿山排水，可结合电渗析、反渗透等膜处理技术，实现水资源的回收利用。此外，建议建立矿区水循环智慧管理系统，通过物联网传感器实时监测水量与水质，动态调控水处理工艺参数，实现水污染治理的精细化与智能化。

　　2.4动态监测评估

　　建立长效监测机制，持续监测矿山生态环境质量，对治理效果进行评价，确保矿山生态修复达到预期目标。监管评估中，使用ARMA模型基于时间序列数据自身的历史值以及随机误差项的线性组合来预测未来值，ARIMA在ARMA基础上增加了差分操作，使其能处理非平稳的时间序列数据，SARIMA则进一步考虑了季节性因素，在矿山监管评估中，可将边坡位移监测数据、矿坑水体质量随时间变化的数据等作为时间序列数据，通过这些模型分析整体治理成效的未来发展趋势，对修复效果进行预测评估。

　　3工程案例分析

　　3.1工程概况与主要问题

　　安徽某历史遗留矿山，面积约1.8km2，包括3个主要开采区；存在12处巷道式矿坑，最大深度达28m；尾矿堆积量1.2×108，主要成分是石英、长石；土壤Cd污染峰值15.8mg/kg。主要生态问题诊断如下。①地质灾害风险。

　　12处巷道矿坑存在坍塌风险，最大深度28m。②重金属污染。土壤Cd污染严重，局部区域超标11倍。③尾矿堆积。1.2×106m3尾矿占用土地，扬尘污染严重。④植被破坏。矿区植被覆盖率不足15%，水土流失严重。

　　3.2修复技术应用与实施

　　（1）巷道矿坑修复方案。采用夹层墙体设计，将28m深矿道分隔为4个填充单元，使用疏水性颗粒物料+矿区废弃低品位矿石作为主要填充材料，填充完成后喷淋硫酸盐还原菌剂溶液，抑制含硫矿物氧化，预计酸性废水产生量减少85%以上。

　　（2）土壤Cd污染修复方案。施加磷酸盐类固化剂（羟基磷灰石），转化Cd为稳定形态，种植Cd超富集植物（东南景天），进行植物提取修复，引入Cd抗性微生物，促进重金属形态转化，24个月内土壤Cd含量降至1.5mg/kg以下。

　　（3）土壤Cd污染修复方案。40%尾矿用于矿坑填充材料，实现资源化利用，30%尾矿经处理后用于建筑材料生产，剩余尾矿堆场进行整形、覆土、植被恢复，喷洒环保抑尘剂，控制扬尘污染。

　　3.3与传统方法对比分析

　　（1）技术体系。传统修复方法主要为单一植被恢复技术，智能修复方法是六类专项修复技术协同。

　　（2）决策支持。传统修复方法是经验依赖型决策，智能修复方法是CBR算法驱动的智能决策。

　　（3）修复成效。传统修复方法植被恢复率约40%～60%，智能修复方法综合恢复率达85%以上。

　　（4）污染控制。传统修复方法未针对性处理重金属迁移，智能修复方法酸性废水抑制率98%，重金属固化率92%。

　　（5）工程成本。传统修复方法单次投入低但维护成本高，智能修复方法初始投入增加20%，全周期成本降低35%。

　　4智能修复体系的实施路径与建议

　　4.1源数据融合与平台建设

　　建议构建“矿山生态修复大数据平台”，整合遥感、无人机、物联网、地面监测等多源数据，实现数据采集、存储、分析与可视化的一体化管理。平台应具备案例库管理、方案智能推荐、工程过程模拟与效果预测等功能，为修复工程提供全周期决策支持。

　　4.2标准规范与政策保障

　　当前智能修复尚缺乏统一的技术标准与评估体系，建议相关部门牵头制定《矿山生态智能修复技术导则》，明确技术流程、数据要求、验收标准等内容。同时，完善绿色矿山评价与激励政策，将智能修复成效纳入矿山企业信用体系，推动技术广泛应用。

　　4.3人才培养与跨界合作

　　智能修复涉及地质、环境、生态、信息、工程等多学科知识，建议高校开设“矿山生态修复与智慧治理”交叉课程，培养复合型人才。同时，鼓励企业、高校、科研院所建立联合实验室或创新联盟，开展技术研发与示范工程，加速成果转化。

　　5结论

　　本研究提出的矿山生态智能修复体系主要包括三大方面。第一，通过CBR算法驱动的智能决策系统，解决了修复方案科学性问题。第二，创新性地采用分类修复技术，实现边坡、尾矿、土壤等六类破坏的精准治理。第三，建立SARIMA预测模型，实现修复效果的动态评估。矿山实证表明，该体系不仅提升了修复效率与生态效益，也降低了全周期成本，具有较高的推广价值。未来，应继续加强智能技术与生态修复的深度融合，推动矿山修复向精准化、智慧化、可持续化方向发展，为我国生态文明建设与矿区绿色转型提供科技支撑。