《Global Environmental Change》：A global perspective: quantifying disturbance and reclamation of surface coal mining through remote sensing innovations
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全球地表煤炭开采扰动与复垦动态研究首次利用Landsat时序数据和Google Earth Engine平台，构建了2000-2022年全球30米分辨率的地表煤炭开采扰动地图及对应扰动与复垦年份，并衍生出复垦率与活动强度等产品。精度验证显示97.9%-90.6%的识别准确率，揭示发达国家/退出煤炭国家在复垦率（>72%）和活动强度（<0.08次/平方公里·年）方面优于发展中国家及煤炭出口国。研究成果为全球生态修复政策及碳中和目标提供关键数据支撑。
作者：杨振、田文瑞、何婷婷、何仁、王兴东、姜华为、赵立科、赵彦创、陈宇伟
单位：河南工业大学信息科学与工程学院，中国郑州450001
摘要
露天采矿是一种主要的煤炭开采方式，是全球能源供应的基石，但同时也对陆地生态系统构成了严重威胁，包括植被破坏、土壤侵蚀和生物多样性丧失。鉴于这种双重作用，系统地描述其扰动-恢复的时空动态在科学上至关重要，对于平衡全球能源需求与长期环境可持续性具有必要性。然而，目前尚缺乏可用于定量分析的全球遥感地图。为填补这一关键空白，本研究创新性地利用Landsat时间序列数据与Google Earth Engine（GEE）相结合，首次实现了全球范围内露天采矿扰动和恢复动态的表征，生成了全球露天采矿扰动地图以及每个受扰动区域的扰动年份和恢复年份。随后，基于获取的数据，我们计算了恢复率和活动水平等地图产品。精度验证结果显示，该方法在识别露天煤矿、扰动年份、恢复年份和活动状态方面的准确率分别为97.9%（±0.9%）、87.9%（±2.6%）、72.7%（±6.0%）和90.6%（±2.6%）。我们的遥感观测表明，2000年至2022年间，全球范围内露天采矿造成的土地扰动面积为10,023.5平方公里，其中3,231.0平方公里已经得到了恢复。在比较分析中，发达国家组的恢复率较高，活动水平较低；而逐步淘汰煤炭使用的国家组的恢复率和活动水平则高于仍在使用煤炭的国家及煤炭出口国组。这些发现凸显了国家能源政策和经济发展水平对采矿强度和恢复率的影响。研究结果和高精度数据集填补了关键的研究空白，为露天煤矿的生态管理和政策制定提供了科学支持。
引言
露天采矿用于开采煤炭、稀土和金属矿石等地下资源，对采矿区域及其周边环境有直接或间接的影响（Zinke, 2021; Carvalho, 2025; Thakur et al., 2022）。了解特定资源开采造成的土地损毁的时空分布对于制定有针对性的政策和干预措施至关重要（Thakur et al., 2025a）。然而，大多数资源缺乏可直接从卫星图像获得的全球或国家级地图。相反，通常只能针对局部地区估算资源特定的采矿扰动情况，且存在较大的不确定性。
煤炭仍然是世界上使用最广泛的化石燃料之一（Edenhofer, 2015; Yang et al., 2024; Thakur et al., 2025b），是推动社会发展的关键动力，支撑着电力生产、工业制造、供暖和化学生产等关键行业。过去几十年中，煤炭在全球能源结构中占比始终超过20%（Hu et al., 2018）。2022年，全球煤炭消费量首次突破80亿吨（IEA, 2022），主要生产国包括中国、印度和印度尼西亚，这些国家的煤炭产量大幅增加。与地下采矿相比，露天采矿的安全性和效率更高。然而，露天采矿造成的土地扰动对环境具有直接和间接影响。在某些地区，露天采矿可能引发社会矛盾，因为土地保护和经济增长之间的冲突会导致矿工、当地居民和政府当局之间的对立（Cardoso, 2015; Srivastava and Jha, 2025; Thakur et al., 2025c）。
露天采矿造成的土地扰动在光谱特征上与其他人类活动（如森林砍伐和其他资源开采）造成的土地扰动相似，这使得从太空识别自然土地向露天采矿扰动的转换变得具有挑战性（He et al., 2023）。此外，不同地区的原始土地覆盖类型（植被类型）各不相同，这意味着露天采矿导致的土地覆盖变化模式多样，增加了从卫星图像检测露天采矿扰动或在全球统计数据中捕捉这些扰动的难度。基于遥感的直接观测（如Maus et al. (2022)和Ranjan and Gorai (2024)的研究）主要局限于所有资源开采造成的土地扰动，且大多数研究未能提供关于恢复过程的信息。
目前，已有许多研究利用遥感技术检测露天采矿扰动，主要分为两类方法。第一类是基于阈值的方法，如Sen et al. (2012)、Li et al. (2015)、Yang et al. (2018b)和Li et al. (2019)的研究中所采用的方法；这些方法通过设置一个或多个植被指数（VI）时间序列的阈值来识别采矿扰动和恢复状态。第二类是基于算法的方法，利用诸如Breaks For Additive Seasonal and Trend (BFast) (Verbesselt et al., 2010)、Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) (Kennedy et al., 2010)或Continuous Change Detection and Classification (CCDC) (Zhu and Woodcock, 2014)等算法（如Wu et al. (2018)和Guo et al. (2024)的研究所述），通过专用算法检测VI时间序列中的变化点以确定露天采矿活动。所有这些研究在其各自的研究区域内都取得了令人满意的结果；然而，尚未有研究提供全球数据集或通用方法，从而在支持全球露天采矿和恢复决策方面存在证据缺口。
在这里，我们利用Landsat数据的免费访问政策和Google Earth Engine (GEE)的强大处理能力，提供了最新的露天采矿扰动及其相关恢复的分析和全球地图。与缺乏全球覆盖范围的先前区域级采矿研究（如Ranjan and Gorai (2024)和Maus et al. (2022)）以及大多数现有的全球采矿研究（这些研究主要关注量化所有类型采矿活动引起的扰动）不同，我们创新性地利用开放煤炭频率指数（OCFI）和LandTrendr算法，以30米的空间分辨率绘制了2000年至2022年的全球露天采矿扰动和恢复动态地图。在此基础上，我们进一步分析了不同国家组的恢复率和活动水平，从而填补了全球范围内露天采矿扰动和恢复的时空映射的关键空白，并为量化采矿对全球碳预算的影响提供了实证支持，同时也为推进包括联合国生态系统恢复十年计划和相关可持续发展目标（SDGs）在内的国际倡议提供了依据。
遥感图像
我们使用Landsat图像制作了2022年全球露天采矿扰动地图。Landsat是由NASA（美国国家航空航天局）和USGS（美国地质调查局）主导的光学多光谱成像任务。Landsat项目提供了迄今为止最长的连续地球陆地空间记录（Wang et al., 2023）。在本研究中，我们使用了1999年至2022年所有可用的Landsat TM/ETM+/OLI图像（L2SP二级科学产品）。
精度评估
基于全球采矿面积数据集，我们利用长期的Landsat时间序列图像和OCFI提取了8,509个露天煤矿斑块，并重建了它们的扰动和恢复历史。使用第2.2.3节中选定的样本，我们对方法生成的扰动产品进行了精度评估，结果如图2所示。我们的方法在识别露天煤矿、扰动年份、恢复年份和活动状态方面的准确率分别为……（具体数值未在原文中提供）
扰动产品的不确定性
尽管我们的创新方法成功生成了高精度的露天采矿扰动产品，但仍存在多重不确定性。我们的露天煤矿识别过程严重依赖于Maus et al. (2022)和Tang and Werner (2023)提供的全球采矿面积数据集。不可避免地，由于数据收集错误、分类错误或数据覆盖范围的局限性，这些方法可能存在不准确性。
结论
本研究的主要贡献在于开发了全球露天采矿扰动地图。这些地图明确了2000年至2022年期间采矿活动的空间范围，并记录了精确的扰动和恢复年份。基于这些核心地图，生成了包括恢复率和活动水平在内的衍生产品。研究结果显示，全球露天采矿造成的土地扰动面积为10,023.5平方公里，其中3,231.0平方公里已经得到了恢复。
CRediT作者贡献声明
杨振：撰写 – 审稿与编辑、监督、方法论、调查、资金获取。田文瑞：撰写 – 初稿、软件开发、方法论、调查。何婷婷：撰写 – 审稿与编辑、监督、方法论、资金获取、正式分析。何仁：撰写 – 审稿与编辑、验证。王兴东：调查。姜华为：监督、调查。赵立科：监督。赵彦创：监督、调查。陈宇伟：撰写 – 审稿
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号52304186和42307560）的支持。
