DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33572-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41501297
تاريخ النشر: 2026-01-07
المؤلف: Mengdi Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: استخدام الأراضي وخدمات النظام البيئي
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة تأثير تعدين الفحم على تخزين الكربون في مقاطعة شاندونغ، باستخدام إطار نموذج PIM-PLUS-InVEST لتحليل 51 منجم فحم. تكشف النتائج أن أنشطة تعدين الفحم تؤدي إلى فقدان كبير في تخزين الكربون قدره 861,073.81 Mg، ويرجع ذلك أساسًا إلى تحويل الأراضي المزروعة إلى مسطحات مائية. ومع ذلك، يمكن لاستصلاح الأراضي المتضررة من التعدين استعادة حوالي 62.12% من هذا الفقد. ومن الجدير بالذكر أن مدى اضطراب تخزين الكربون يختلف عبر مناطق التعدين المختلفة، حيث تقع المواقع الأكثر تأثرًا في مدينة جينينغ.
تؤكد الأبحاث على أهمية تقييم ديناميات تخزين الكربون في سياق الاستعادة البيئية وإدارة الأراضي المستدامة. من خلال توقع تطور تخزين الكربون حتى عام 2030، تسلط الدراسة الضوء على إمكانية أن تكون الأراضي المستصلحة بمثابة أصول لتخزين الكربون، مما يساهم في تحقيق أهداف الحياد الكربوني الإقليمي. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دمج بيانات المراقبة الميدانية لتحسين معلمات النموذج وتعزيز فهم آليات كثافة الكربون تحت سيناريوهات مناخية متغيرة، مما سيعزز استراتيجيات الحياد الكربوني في مناطق التعدين.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور الحاسم للفحم في مشهد الطاقة العالمي، حيث يمثل 26.5% من استهلاك الطاقة الأولية في عام 2023، وفقًا لما أبلغت عنه الوكالة الدولية للطاقة (IEA). ومع ذلك، فإن تعدين الفحم يطرح تحديات بيئية كبيرة، بما في ذلك هبوط السطح وتدهور النظام البيئي، مما يؤثر سلبًا على قدرات تخزين الكربون في مناطق التعدين. هذه الحالة ملحة بشكل خاص في سياق أهداف الحياد الكربوني في الصين، حيث يظهر استصلاح الأراضي كاستراتيجية حيوية للتخفيف من هذه الآثار وتعزيز إمكانيات تخزين الكربون.
تشدد الورقة على ضرورة تقييم آثار تعدين الفحم على تخزين الكربون وفعالية جهود الاستصلاح بدقة. وتلاحظ أنه بينما توفر الطرق التجريبية التقليدية المعتمدة على الأرض تقديرات قيمة لمخزونات الكربون، فإنها غالبًا ما تكون محدودة بتكاليف عالية وقيود مكانية. بالمقابل، تقدم التقدمات في الاستشعار عن بعد والنمذجة البيئية، وخاصة نموذج InVEST، نهجًا أكثر قابلية للتوسع لتقييم ديناميات الكربون في النظام البيئي. تهدف هذه الدراسة إلى الاستفادة من إطار نمذجة متكامل يجمع بين نموذج InVEST وأدوات محاكاة استخدام الأراضي لتحليل التغيرات المكانية والزمانية في تخزين الكربون الناتج عن تعدين الفحم وجهود الاستصلاح، مما يوفر في النهاية رؤى تنبؤية لإدارة الأراضي بشكل فعال.
الطرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتناول المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك مصادرها وأي مواصفات ذات صلة، بالإضافة إلى المنهجيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها. يبرز القسم أهمية القابلية للتكرار والدقة في إعداد التجربة، مما يضمن إمكانية تفسير النتائج والتحقق منها بشكل موثوق.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم التقنيات الإحصائية المستخدمة في تحليل البيانات، بما في ذلك أي برامج أو أدوات تم استخدامها لمعالجة النتائج. من الضروري أن تكون الطرق موضحة بوضوح لتسهيل الفهم والتكرار من قبل الباحثين الآخرين في هذا المجال. بشكل عام، يعد هذا القسم مكونًا أساسيًا من البحث، حيث يوفر الشفافية والسياق للنتائج المقدمة في الأقسام اللاحقة.
النتائج
في هذا القسم، تقدم الدراسة توقعات بشأن هبوط الأراضي وتغيرات استخدام الأراضي/غطاء الأرض (LULC) في مناطق تعدين الفحم في مقاطعة شاندونغ بحلول عام 2030. باستخدام نموذج PIM جنبًا إلى جنب مع بيانات مستوى المياه الجوفية المحلية، تتوقع الأبحاث أن أنشطة تعدين الفحم ستؤدي إلى إجمالي 31,356.62 هكتار من الأضرار في الأراضي عبر 51 منجم فحم. يتم تصنيف هذه الأضرار إلى تأثيرات خفيفة (16,145.99 هكتار)، ومتوسطة (10,591.58 هكتار)، وشديدة (4,619.05 هكتار). ومن الجدير بالذكر أن منجم الفحم في جينينغ من المتوقع أن يتكبد أكبر الأضرار، حيث يؤثر على 18,175.69 هكتار، وهو ما يشكل 57.96% من إجمالي الأراضي المتضررة في المقاطعة. يختلف توزيع الأضرار حسب المدينة، حيث تشهد مدينة جينينغ أعلى النسب من جميع فئات الأضرار، بينما تظهر مدينة زاو زوانغ أضرارًا شديدة ضئيلة (39.58 هكتار، أو 1% من الإجمالي).
بالإضافة إلى ذلك، تكشف تحليل LULC أن الأراضي المزروعة تشكل أكثر من 60% من المساحة في مناطق تعدين الفحم في عامي 2010 و2020، على الرغم من أنها انخفضت بمقدار 3,041.18 هكتار على مدار العقد. وعلى العكس، زادت مناطق المسطحات المائية من 27,850.67 هكتار إلى 28,656.98 هكتار، مما يشير إلى نمو بنسبة 5%، بينما توسعت الأراضي المبنية من 41,423.07 هكتار إلى 43,650.52 هكتار. تُعزى التغيرات الملحوظة في LULC إلى الهبوط الناتج عن التعدين وتراكم المياه، مما حول أنواع الأراضي الأخرى إلى مسطحات مائية. تستخدم الدراسة نماذج PIM وPLUS لتوقع أنواع LULC المستقبلية، مما يوضح بشكل أكبر تأثير أنشطة التعدين على ديناميات استخدام الأراضي في المنطقة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على التأثير السلبي الكبير لتعدين الفحم على تخزين الكربون في مقاطعة شاندونغ، مع الإبلاغ عن انخفاض قدره 6.38% في تخزين الكربون تحت سيناريو التعدين فقط (MOS) مقارنة بسيناريو الأساس (BS). يُعزى هذا الانخفاض إلى هبوط السطح وتحويل استخدام الأراضي نحو المسطحات المائية، مما يشكل مخاطر على الأمن الغذائي وأهداف الحياد الكربوني. تؤكد الدراسة على تباين فقدان الكربون عبر مناطق التعدين المختلفة، مشيرة بشكل خاص إلى أن مناجم الفحم في مدينة جينينغ تظهر فقدانًا أعلى للكربون، مما يشير إلى وجود علاقة بين كثافة التعدين واستنفاد تخزين الكربون.
على العكس، تؤكد الأبحاث على فعالية استصلاح الأراضي في استعادة تخزين الكربون، حيث يظهر سيناريو التعدين مع الاستصلاح (MRS) استعادة 586,529.63 Mg من الكربون، مما يمثل 72.12% من الخسائر التي تكبدها التعدين. تدعو النتائج إلى استراتيجيات استصلاح مستهدفة، خاصة في مناطق مثل مدينة جينينغ، حيث يكون هناك إمكانات عالية للاستصلاح. تقترح الدراسة أيضًا دمج الأراضي المستصلحة في أنظمة تداول الكربون لتحويلها إلى أصول قيمة لتخزين الكربون، مما يخلق نموذجًا اقتصاديًا مستدامًا يوازن بين الاستعادة البيئية والجدوى المالية. تشمل التوصيات السياسية إعطاء الأولوية لجهود الاستصلاح في المناطق ذات التأثير العالي وتطوير استراتيجيات متميزة بناءً على الخصائص الإقليمية لتحسين استعادة الكربون والوظائف البيئية.
القيود
يسلط قسم القيود الضوء على عدة قيود في البحث الحالي حول تخزين الكربون في مناطق تعدين الفحم. بينما تستخدم الدراسات الحالية جمع بيانات ميدانية وطرق استشعار عن بعد (مثل NPP، Landsat، LiDAR) لتقييم تخزين الكربون، فإن هذه الأساليب إما تفتقر إلى القابلية للتوسع أو تقتصر على التقييمات التاريخية والحالية، مما يفشل في التنبؤ بتخزين الكربون في المستقبل بشكل فعال. بالمقابل، تهدف المنهجية المقترحة في هذه الدراسة إلى توفير تقييم أكثر دقة لتوزيع تخزين الكربون في المستقبل على نطاق واسع في مناطق التعدين.
ومع ذلك، فإن اعتماد الدراسة على نموذج PIM يقدم انحيازات محتملة بسبب اعتماده على دقة خطط التعدين. علاوة على ذلك، بينما تم استخدام نموذج InVEST لتقييم تخزين الكربون، فإنه ثبّت كثافات الكربون لأنواع استخدام الأراضي وغطاء الأرض (LULC) المختلفة، متجاهلاً التباينات داخل النوع على الرغم من التعديلات لبيانات المناخ. يقترح المؤلفون أن تدمج الأبحاث المستقبلية بيانات المسح الفعلية وبيانات العينة لتعزيز معلمات النموذج واستكشاف استراتيجيات استصلاح متنوعة، مثل استعادة الغطاء النباتي والزراعة البيئية، لإبلاغ سياسات استصلاح الأراضي بشكل أكثر فعالية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-33572-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41501297
Publication Date: 2026-01-07
Author(s): Mengdi Wang et al.
Primary Topic: Land Use and Ecosystem Services
Overview
This study investigates the impact of coal mining on carbon storage in Shandong Province, utilizing the PIM-PLUS-InVEST model framework to analyze 51 coal mines. The findings reveal that coal mining activities result in a significant carbon storage loss of 861,073.81 Mg, primarily due to the conversion of cultivated land into water bodies. However, the reclamation of mining subsidence land can recover approximately 62.12% of this loss. Notably, the extent of carbon storage disruption varies across different mining areas, with the most affected sites located in Jining City.
The research underscores the importance of assessing carbon storage dynamics in the context of ecological restoration and sustainable land management. By projecting carbon storage evolution through 2030, the study highlights the potential of reclaimed land to serve as a carbon storage asset, thereby contributing to regional carbon neutrality goals. Future research directions include integrating field monitoring data to refine model parameters and enhancing the understanding of carbon density mechanisms under varying climate scenarios, which will strengthen carbon neutrality strategies in mining regions.
Introduction
The introduction highlights the critical role of coal in the global energy landscape, accounting for 26.5% of primary energy consumption in 2023, as reported by the International Energy Agency (IEA). However, coal mining poses significant environmental challenges, including surface subsidence and ecosystem degradation, which adversely affect carbon storage capacities in mining areas. This situation is particularly pressing in the context of China’s carbon neutrality goals, where land reclamation emerges as a vital strategy to mitigate these impacts and enhance carbon storage potential.
The paper emphasizes the necessity of accurately assessing the effects of coal mining on carbon storage and the efficacy of reclamation efforts. It notes that while traditional ground-based empirical methods for estimating carbon stocks provide valuable insights, they are often limited by high costs and spatial constraints. In contrast, advancements in remote sensing and ecological modeling, particularly the InVEST model, offer a more scalable approach to evaluate ecosystem carbon dynamics. This study aims to leverage an integrated modeling framework that combines the InVEST model with land-use simulation tools to analyze the spatiotemporal changes in carbon storage resulting from coal mining and reclamation efforts, ultimately providing predictive insights for effective land management.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including their sources and any relevant specifications, as well as the methodologies applied to gather and analyze data. The section emphasizes the importance of reproducibility and rigor in the experimental setup, ensuring that the results can be reliably interpreted and validated.
Additionally, the section may describe the statistical techniques utilized for data analysis, including any software or tools employed to process the results. It is crucial that the methods are clearly articulated to facilitate understanding and replication by other researchers in the field. Overall, this section serves as a foundational component of the research, providing transparency and context for the findings presented in subsequent sections.
Results
In this section, the study presents predictions regarding land subsidence and land use/land cover (LULC) changes in Shandong Province’s coal mining areas by the year 2030. Utilizing the PIM model alongside local underground phreatic water-level data, the research forecasts that coal mining activities will result in a total of 31,356.62 hectares of land damage across 51 coal mines. This damage is categorized into light (16,145.99 ha), moderate (10,591.58 ha), and severe (4,619.05 ha) impacts. Notably, the Jining coal mine is projected to incur the most significant damage, affecting 18,175.69 ha, which constitutes 57.96% of the total damaged land in the province. The distribution of damage varies by city, with Jining City experiencing the highest proportions of all damage categories, while Zaozhuang City shows minimal severe damage (39.58 ha, or 1% of the total).
Additionally, the LULC analysis reveals that cultivated land comprised over 60% of the area in the coal mining regions in both 2010 and 2020, although it decreased by 3,041.18 ha over the decade. Conversely, waterbody areas increased from 27,850.67 ha to 28,656.98 ha, indicating a 5% growth, while built-up land expanded from 41,423.07 ha to 43,650.52 ha. The observed LULC changes are attributed to mining-induced subsidence and water accumulation, which have transformed other land types into waterbodies. The study employs the PIM and PLUS models to project future LULC types, further illustrating the impact of mining activities on land use dynamics in the region.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significant negative impact of coal mining on carbon storage in Shandong Province, with a reported reduction of 6.38% in carbon storage under the Mining Only Scenario (MOS) compared to the Baseline Scenario (BS). This decline is attributed to surface subsidence and the transformation of land use towards water bodies, which poses risks to food security and carbon neutrality goals. The study emphasizes the variability of carbon loss across different mining areas, particularly noting that coal mines in Jining City exhibit higher carbon loss, suggesting a correlation between mining intensity and carbon storage depletion.
Conversely, the research underscores the effectiveness of land reclamation in restoring carbon storage, with the Mining with Reclamation Scenario (MRS) showing a recovery of 586,529.63 Mg of carbon, representing 72.12% of the losses incurred from mining. The findings advocate for targeted reclamation strategies, especially in regions like Jining City, where reclamation potential is high. The study also proposes integrating reclaimed lands into carbon trading systems to transform them into valuable carbon sink assets, thereby creating a sustainable economic model that balances ecological restoration with financial viability. Policy recommendations include prioritizing reclamation efforts in high-impact areas and developing differentiated strategies based on regional characteristics to optimize carbon recovery and ecological functions.
Limitations
The section on limitations highlights several constraints in the current research on carbon storage in coal mining areas. While existing studies utilize field data collection and remote sensing methods (e.g., NPP, Landsat, LiDAR) to assess carbon storage, these approaches either lack scalability or are limited to historical and current assessments, failing to predict future carbon storage effectively. In contrast, the methodology proposed in this study aims to provide a more accurate large-scale assessment of future carbon storage distribution in mining regions.
However, the study’s reliance on the PIM model introduces potential biases due to its dependence on the accuracy of mining plans. Furthermore, while the InVEST model was employed to evaluate carbon storage, it fixed carbon densities for various land use and land cover (LULC) types, neglecting intra-type variations despite adjustments for climate data. The authors suggest that future research should integrate actual survey and sampling data to enhance model parameters and explore various reclamation strategies, such as vegetation restoration and ecological agriculture, to inform land reclamation policies more effectively.