摘要
“十四五”期间，安徽省仍然面临着近千个废弃矿山需要进行生态修复的挑战，仍有968个非金属生产矿山需要在“边开采、边治理”。面对如此艰巨的任务，迫切采取科学、合理、高效的措施来评估受损矿山的生态环境恢复状况，提升废弃矿山生态修复和生产矿山治理的质量和效果，从而增强矿山生态系统的自我调节能力。 为此，本研究通过计算归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度(FVC)数据，利用随机森林分类算法，通过时间序列趋势分析方法来分析安徽省植被指数趋势驱动因素，综合评估矿山生态修复的效果，根据无人机数据验证矿山生态修复实际，为科学选择矿山生态修复技术，同时也为未来学者构建矿山生态修复效果评价体系提供数据支持。 结果表明：不同植被指数及不同气象因素之间具有差异性，气象因素相关性NDVI＞FVC，相关性排序二者均为年均气温＞年降雨量＞年均日照时数。不同植被指数及不同地形参数之间具有差异，地形参数相关性NDVI＜FVC，相关性排序二者均为高程＞坡度。随着修复年限的增加，矿山区域的植被与土壤的耦合协调程度也呈现出“升高-降低-升高”的变化趋势，表明植被与土壤的相互作用和适应性有所改善。不同修复模式植被趋势变化差异显著，安徽省各区域主要采用的生态重建矿山修复方式效果较好。 上述研究表明采用时间序列趋势分析方法并结合Moran'sI空间分析方法，分析矿山生态修复中植被变化驱动因素，从而确定安徽省矿区各修复技术的效果，为安徽省矿区生态系统的保护和管理提供理论和技术支撑，以实现安徽省矿区域生态效益、社会效益和经济效益的综合平衡。
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