Gospodarka zasobami z³ó wêgla kamiennego jako funkcja uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych

Transkrypt

1 GOSPODARKA SUROWCAMI MINERALNYMI Tom Zeszyt 4/4 EUGENIUSZ J. SOBCZYK* Gospodarka zasobami z³ó wêgla kamiennego jako funkcja uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych Wprowadzenie Warunki geologiczno-górnicze z³ó wêgla kamiennego okreœlane s¹ przez szereg czynników naturalnych i technicznych, które ³¹cznie stanowi¹ o mo liwoœci i sposobie prowadzenia eksploatacji. Decyduj¹ one o bezpieczeñstwie i ekonomicznej efektywnoœci wydobycia oraz o stopniu wykorzystania zasobów. Czynniki te wynikaj¹ z budowy geologiczno-strukturalnej z³o a, warunków hydrogeologicznych, gazowych, geotermicznych, geotechnicznych i promieniotwórczoœci naturalnej. Czêœæ tych warunków mo e zmieniaæ siê w miarê postêpuj¹cej dzia³alnoœci wydobywczej zak³adu górniczego, a czêœæ w wyniku wp³ywu kopalñ s¹siednich. Powy sze czynniki s¹ Ÿród³em zró nicowania warunków wystêpuj¹cych w kopalniach wêgla kamiennego, a jednoczeœnie okreœlaj¹ stopieñ uci¹ liwoœci procesu eksploatacji. Maj¹ one tak e zró nicowany wp³yw na poziom gospodarki zasobami z³ó wêgla kamiennego. Okreœlenie wp³ywu uci¹ liwoœci eksploatacji na poziom gospodarki zasobami z³ó wêgla kamiennego jest tematem niniejszego artyku³u. 1. WskaŸnik uci¹ liwoœci eksploatacji (WUE) Do rozwi¹zania zadania maj¹cego na celu ocenê uci¹ liwoœci warunków geologiczno- -górniczych procesu eksploatacji w kopalniach wêgla kamiennego opracowano schemat postêpowania, w którym wykorzystano dwie metody badawcze: matematyczn¹ wielokry- * Dr in., Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energi¹ PAN, Kraków.

2 396 terialna metodê podejmowania decyzji AHP (Analytic Hierarchy Process), która wykorzystuje hierarchiê do strukturalizacji problemu oraz wielowymiarow¹ analizê porównawcz¹. W prezentowanej pracy przyjêto nastêpuj¹ce etapy postêpowania: opracowanie modelu struktury uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych procesu eksploatacji, obliczenie wag (wycena priorytetów) poszczególnych kryteriów buduj¹cych model uci¹ liwoœci eksploatacji, konstrukcja wskaÿnika uci¹ liwoœci eksploatacji (WUE) (Sobczyk 2007). Dwa pierwsze etapy zosta³y zrealizowane przy wykorzystaniu metody AHP. Wyniki tych etapów wykorzystano w realizacji etapu trzeciego, stosuj¹c metody statystycznej analizy wielowymiarowej (SAW) Struktura uci¹ liwoœci geologiczno-górniczych warunków procesu eksploatacji Ocena uci¹ liwoœci warunków eksploatacji w bardzo du ym stopniu zale y od w³aœciwego wyboru cech statystycznych charakteryzuj¹cych kopalnie wêgla kamiennego. Nale y mieæ tu na uwadze fakt, e wybrane cechy pos³u ¹ zarówno do okreœlenia struktury uci¹ liwoœci, jak te do konstrukcji wskaÿnika uci¹ liwoœci. W analizie uci¹ liwoœci warunków eksploatacji w poszczególnych kopalniach wêgla kamiennego wykorzystywano przede wszystkim kryteria iloœciowe, dziêki czemu uda³o siê zmniejszyæ stopieñ subiektywizmu kryteriów. Do charakterystyki z³o a uwzglêdniono te pok³ady, które by³y eksploatowane b¹dÿ przewidziane do eksploatacji i uwzglêdnione w projektach zagospodarowania w roku 1990 oraz w 2004 r. Kryteria g³ówne podzielono na dwie kategorie (rys. 1): 1. Uci¹ liwoœæ zagro eñ naturalnych na proces eksploatacji W tej kategorii umieszczono nastêpuj¹ce kryteria cz¹stkowe: zagro enie metanowe, sk³onnoœæ wêgla do samozapalenia, zagro enie wybuchem py³u wêglowego, zagro enie wyrzutami gazów i ska³, zagro enie t¹paniami, zagro enie wodne. 2. Uci¹ liwoœæ parametrów z³o a na proces eksploatacji W tej kategorii umieszczono nastêpuj¹ce kryteria cz¹stkowe: charakterystyka warunków tektonicznych z³o a, g³êbokoœæ wystêpowania zasobów, gruboœæ pok³adu, przerosty, k¹t nachylenia pok³adu, urabialnoœæ,

3 warunki stropowe, warunki sp¹gowe. Analizê uci¹ liwoœci procesu eksploatacji przeprowadzono z udzia³em ekspertów wy- ³onionych spoœród kadry in ynieryjno-technicznej kopalñ wêgla kamiennego oraz pracowników naukowo-badawczych. ¹cznie w badaniach wziê³o udzia³ 34 ekspertów. Eksperci, na podstawie przygotowanych ankiet, dokonali porównañ parami wszystkich elementów poszczególnych poziomów wzglêdem ka dego elementu poziomu wy szego. Przy porównaniach wyceniono, który czynnik jest wa niejszy w realizacji danego kryterium lub celu g³ównego. Dziêki temu stosuj¹c metodykê AHP, uzyskano wielkoœci oznaczaj¹ce wagi (priorytety) poszczególnych czynników w realizacji celu nadrzêdnego uci¹ liwoœci eksploatacji. Strukturê hierarchiczn¹ uci¹ liwoœci geologiczno-górniczych warunków eksploatacji oraz wartoœci priorytetów poszczególnych czynników ilustruje rysunek UCI LIWOŒÆ EKSPLOATACJI Uci¹ liwoœæ zagro eñ na eksploatacjê 0,67 0,33 Uci¹ liwoœæ parametrów z³o a na eksploatacjê zagro enie metanowe sk³onnoœæ wêgla do samozapalenia zagro enie wybuchem py³u wêglowego zagro enie wyrzutami gazów i ska³ zagro enie t¹paniami w pok³adzie zagro enie wodne charakterystyka warun - ków tektonicznych z³o a g³êbokoœæ wystêpowania zasobów gruboœæ pok³adu przerosty k¹t nachylenia pok³adu (w stopniach) urabialno œæ warunki stropowe warunki sp¹gowe 0,25 0,06 0,11 0,20 0,30 0,05 0,22 0,11 0,11 0,05 0,13 0,06 0,14 0,10... Kopalnia 1 Kopalnia 2 Kopalnia 38 Rys. 1. Struktura hierarchiczna uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji ród³o: opracowanie w³asne Fig. 1. Hierarchical structure of mining difficulties of geological and mining conditions 1.2. Konstrukcja wskaÿnika uci¹ liwoœci eksploatacji (WUE) Dla oceny poziomu uci¹ liwoœci geologiczno-górniczych warunków prowadzenia eksploatacji w kopalniach wêgla kamiennego opracowano agregatowy wskaÿnik uci¹ liwoœci eksploatacji. WskaŸnik pozwoli na liniowe uporz¹dkowanie kopalñ wed³ug poziomu uci¹ - liwoœci oraz umo liwi porównywanie kopalñ miêdzy sob¹.

4 398 Obliczono ogólny wskaÿnik uci¹ liwoœci eksploatacji (WUE) oraz dodatkowo dwa wskaÿniki cz¹stkowe: wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z zagro eñ naturalnych (WUEz) oraz wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z parametrów jakoœciowych pok³adów wêgla (WUEp). Do konstrukcji wskaÿników wykorzystano miernik oparty na konstrukcji formu³y agregatowej, który powsta³ wed³ug metodologii powszechnie stosowanej w statystycznej wielowymiarowej analizie porównawczej. W przypadku prezentowanej analizy problem wa enia cech zosta³ rozstrzygniêty w czêœci poœwiêconej budowaniu modelu uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji, przy zastosowaniu metody AHP. W zagadnieniach porz¹dkowania cechy statystyczne mog¹ mieæ charakter stymulant, destymulant lub nominant. Stymulanty to takie cechy, których du e wartoœci s¹ po ¹dane z punktu widzenia kryterium ogólnego, czyli uci¹ liwoœci eksploatacji. Dzia³a tu zasada im wiêcej, tym lepiej. Przyk³adem takiej cechy s¹ zagro enia naturalne. Destymulanty to takie cechy, których du e wartoœci s¹ niepo ¹dane. Mamy wiêc tu postulat im mniej, tym lepiej. Przyk³adem mog¹ tu byæ warunki stropowe i sp¹gowe otaczaj¹cego górotworu. Nominanty to takie cechy, które posiadaj¹ pewien optymalny poziom i odejœcie od niego (zarówno w stronê ujemn¹, jak i dodatni¹) jest niekorzystne. W prezentowanym zagadnieniu nie ma takich cech. Ostatecznie przyjêto, e w przypadku uci¹ liwoœci zagro eñ naturalnych na proces eksploatacji wszystkie cechy (zagro enie metanowe, sk³onnoœæ wêgla do samozapalenia, zagro enie wybuchem py³u wêglowego, zagro enie wyrzutami gazów i ska³, zagro enie t¹paniami, zagro enie wodne) maj¹ charakter stymulant. W rozwa aniach uci¹ liwoœci parametrów z³o a na proces eksploatacji przyjêto nastêpuj¹c¹ listê cech: stymulanty: warunki tektoniczne z³o a, g³êbokoœæ wystêpowania zasobów, przerosty, k¹t nachylenia pok³adu, urabialnoœæ wêgla, destymulanty: warunki stropowe, warunki sp¹gowe, gruboœæ pok³adu. Cechy statystyczne wykorzystywane przy konstrukcji wskaÿników agregatowych s¹ na ogó³ mianowane. Tych mian trzeba siê pozbyæ tak, aby mo na przekszta³cone wartoœci cech dodawaæ do siebie. Dla doprowadzania cech do porównywalnoœci zastosowano dwa wzory. Wzór unitaryzacyjny dla stymulant: z ijt xijt min{ xijt } max{ x } min{ x } ijt ijt

5 399 Wzór unitaryzacyjny dla destymulant: z ijt max{ xijt } xijt max{ x } min{ x } ijt ijt W powy szych wzorach przyjêto nastêpuj¹ce oznaczenia: i numer obiektu (kopalni), j numer cechy statystycznej, t zmienna czasowa (rok), x ijt wartoœæj-tej cechy, w i-tej kopalni, w roku t, min{} wartoœæ minimalna (dolny punkt odniesienia), max{} wartoœæ maksymalna (górny punkt odniesienia), z ijt wartoœci przekszta³cone. Po doprowadzeniu wymienionych cech do porównywalnoœci poprzez standaryzacjê i zapewnieniu tzw. jednolitoœci preferencji, obliczono wskaÿniki stopnia uci¹ liwoœci w ten sposób, e od sumy stymulant i ujemnych wartoœci destymulant odjêto wartoœæ dolnego punktu i podzielono przez wartoœæ przesuniêtego górnego punktu. Wynik pomno ono przez 100 i otrzymano wskaÿnik stopnia uci¹ liwoœci, przyjmuj¹cy wartoœci z przedzia³u Im wiêksza wartoœæ wskaÿnika, tym wiêksza uci¹ liwoœæ. Dolny punkt to pewien rodzaj antywzorca. Gdyby jedna kopalnia mia³a wartoœci wszystkich cech wskazuj¹ce na minimaln¹ uci¹ liwoœæ, to suma standaryzowanych wartoœci cech dla tej kopalni powinna wynosiæ tyle, ile ma dolny punkt. Górny punkt powsta³ przez zsumowanie wartoœci cech wskazuj¹cych na najwiêksz¹ uci¹ liwoœæ. Standaryzacja by³a wykonywana ³¹cznie dla roku 1990 i 2004, dziêki temu mo na oceniæ bezwzglêdne (a nie tylko wzglêdne, wzglêdem innych kopalñ) zmiany. Wartoœci poszczególnych wskaÿników dla analizowanych kopalñ przedstawia tabela 1. Analizuj¹c zmianê wartoœci wskaÿnika uci¹ liwoœci eksploatacji w latach w poszczególnych kopalniach, zauwa a siê wyraÿne zró nicowanie. Mo na jednak zaobserwowaæ pewne prawid³owoœci. W 19 kopalniach zanotowano wzrost wartoœci wskaÿnika WUE, a tym samym pogorszenie warunków eksploatacji. Wzrost ten wynika³ przede wszystkim ze wzrostu zagro eñ naturalnych, co odzwierciedla przyrost w tych kopalniach wartoœci wskaÿnika WUEz. W 14 kopalniach wartoœæ wskaÿnika WUE zmniejszy³a siê, i to g³ównie za spraw¹ zmniejszenia uci¹ liwoœci wynikaj¹cej z charakterystyki jakoœciowej pok³adów wêgla, co odzwierciedla zmniejszenie w tych kopalniach wartoœci wskaÿnika WUEp. Warto zauwa yæ, e w niektórych kopalniach (m.in. Œl¹sk i Budryk) w analizowanym okresie wartoœæ wskaÿnika WUE zmieni³a siê nieznacznie. Jednak e w przypadku tych kopalñ bardzo wyraÿnie wzros³a uci¹ liwoœæ wynikaj¹ca ze wzrostu zagro eñ naturalnych, z drugiej jednak strony bardzo zmniejszy³a siê uci¹ liwoœæ wynikaj¹ca z charakterystyki jakoœciowej pok³adów wêgla.

6 400 TABELA 1 WskaŸnik stopnia uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych w kopalniach wêgla kamiennego w latach 1990 i 2004 TABLE 1 The value of hard coal mines mining and geologic conditions arduousness indicator in 1990 and 2004 Kopalnia WUEog WUEz WUEp WUEog WUEz WUEp Anna 44,9 39,3 48,6 47,3 41,8 50,9 Bielszowice 59,2 69,8 46,4 60,2 79,1 39,2 Bogdanka 32,7 29,9 33,5 27,2 23,4 29,1 Boles³aw Œmia³y 24,4 6,2 40,7 29,6 13,8 43,4 Borynia 42,7 25,4 58,3 49,6 34,3 63,1 Brzeszcze 40,2 42,1 36,2 41,5 49,5 31,4 Budryk 38,4 26,5 48,5 36,2 39,1 31,3 Chwa³owice 36,1 25,8 44,4 35,7 26,3 43,1 Czeczott 34,3 16,2 50,5 35,2 17,6 50,9 Halemba 43,7 46,0 39,3 51,0 63,4 36,5 Janina 32,7 14,2 49,4 31,2 14,2 46,4 Jankowice 45,2 33,1 55,5 51,2 40,5 60,1 Kazimierz Juliusz 60,1 55,5 62,8 64,9 63,0 65,0 Knurów 36,0 15,0 55,3 45,5 34,2 54,9 Krupiñski 53,1 40,7 63,8 46,8 40,9 50,8 Makoszowy 32,8 18,3 45,4 44,1 41,6 44,7 Marcel 41,3 37,1 43,6 45,5 42,8 46,2 Murcki 29,9 11,5 46,5 27,8 7,6 46,2 Mys³owice 50,7 57,4 42,0 51,1 58,1 42,0 Piast 32,1 15,6 46,9 26,7 9,9 41,6 Pniówek 47,8 37,4 56,5 44,0 37,9 48,3 Rydu³towy 40,1 40,9 37,2 53,6 66,9 38,3 Silesia 41,4 44,1 36,6 43,0 41,4 42,5 Sobieski 29,3 13,4 43,3 30,9 12,9 47,1 Soœnica 53,1 44,1 60,3 50,7 47,4 52,1 Staszic 54,7 64,6 42,7 57,9 67,1 46,6 Szczyg³owice 35,5 26,4 42,6 37,0 31,1 40,9 Œl¹sk 44,5 45,2 41,8 43,4 53,1 31,6 Weso³a 50,8 53,3 46,3 62,3 79,1 43,4 Wieczorek 49,7 63,5 33,7 47,5 65,1 27,7 Wujek 43,9 50,2 35,6 38,8 38,4 37,2 Ziemowit 28,5 14,1 41,0 27,9 13,1 40,8 Zofiówka 44,4 42,4 44,4 42,8 42,6 41,1 Wartoœci œrednie 41,6 35,3 46,0 43,3 40,5 44,1 ród³o: opracowanie w³asne

7 WskaŸnik gospodarki zasobami Dla oceny gospodarki zasobami zaproponowano formu³y statystyczne, które wyra one w postaci trzech wskaÿników: WGZ ogólny,wgz bil iwgz przem pozwoli³y okreœliæ, w pierwszym przypadku wp³yw wybranych cech na gospodarkê zasobami w ujêciu ogólnym, w drugim i trzecim poziom gospodarki zasobami odpowiednio bilansowymi i przemys³owymi zaanga owanymi w danym roku w proces eksploatacji. WskaŸnik WGZ ogólny jest wskaÿnikiem agregatowym, który w sposób syntetyczny mierzy poziom gospodarki zasobami w ujêciu ogólnym (Sobczyk 2000). WskaŸnik ten uwzglêdnia ewidencyjne zmiany zasobów, które by³y konsekwencj¹ zmiany informacji na temat aktualnej oceny ich u ytecznoœci. Powsta³ on wed³ug metodologii, któr¹ wczeœniej opisano i wykorzystano do oceny uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji. W drodze analizy merytorycznej wybrano nastêpuj¹ce cechy statystyczne charakteryzuj¹ce gospodarkê zasobami: za stymulantê, czyli zmienn¹, której wiêksze wartoœci wywieraj¹ korzystny wp³yw na gospodarkê zasobami, uznano przyrost zasobów przemys³owych. Zmienna ta ma szczególne znaczenie z punktu widzenia wystarczalnoœci zasobów. Jej wiêksze wartoœci œwiadcz¹ o tym, e kopalnie prowadz¹ dzia³ania maj¹ce na celu powiêkszenie bazy zasobowej; do zmiennych, których wiêksze wartoœci oddzia³uj¹ negatywnie na gospodarkê zasobami (destymulanty), zaliczono: straty w zasobach przemys³owych, straty w zasobach nieprzemys³owych, ubytek zasobów przemys³owych oraz przyrost zasobów pozabilansowych. Dwie pierwsze zmienne okreœlaj¹ rzeczywiste straty ca³kowite zasobów wêgla wystêpuj¹ce w procesie eksploatacji. Trzecia zmienna okreœla ubytek zasobów przemys³owych, który nie jest zwi¹zany z wydobyciem, a powstaje na etapie sporz¹dzania projektu zagospodarowania z³o a. Czwarta zmienna charakteryzuje ubytek zasobów spe³niaj¹cych kryteria bilansowoœci, gdy przyrost zasobów pozabilansowych, w szczególnoœci grupy b, odbywa siê kosztem ubytku zasobów bilansowych. W celu obliczenia wskaÿnika WGZ ogólny i przekszta³cenia indywidualnych wartoœci cech wykorzystano podan¹ wczeœniej formu³ê agregacji, zastosowan¹ dla obliczenia wskaÿników uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji. WskaŸniki WGZ bil iwgz przem pokazuj¹ bie ¹c¹ gospodarkê zasobami bilansowymi, w tym przemys³owymi. Pokazuj¹ one zaanga owanie zasobów w proces eksploatacji i okreœlaj¹ jaka ich wielkoœæ w danej kopalni i w danym roku towarzyszy wydobyciu 1 Mg wêgla kamiennego (Sobczyk 2008). Dla obliczenia wartoœci wskaÿników WGZ bil iwgz przem zastosowano poni sze formu³y: WGZ bil Wbil S W bil bil i WGZ przem W przem W S przem przem

8 402 gdzie: WGZ bil iwgz przem wartoœci wskaÿników, W bil iw przem wielkoœæ wydobycia zasobów bilansowych i przemys³owych, S bil is przem wielkoœæ strat zasobów bilansowych przemys³owych. Wartoœci poszczególnych wskaÿników gospodarki zasobami przedstawiono w tabelach 2, 3 i 4. Ich wartoœci nie analizowano pod k¹tem zmian w latach w poszczególnych kopalniach. Przede wszystkim pos³u y³y do poszukiwañ zale noœci pomiêdzy gospodark¹ zasobami z³ó jako funkcji uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych. 3. Badanie zale noœci WGZ = f(wue) Przedstawione w poprzednich rozdzia³ach wskaÿniki mog¹ s³u yæ do oceny wp³ywu uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych z³ó wêgla kamiennego na proces wydobycia oraz do charakterystyki gospodarki zasobami z³ó. W tej czêœci artyku³u podjêto próbê zbadania zale noœci pomiêdzy ww. procesami, zak³adaj¹c, e gospodarka zasobami z³ó jest funkcj¹ uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych. Analizê przeprowadzono wed³ug nastêpuj¹cego schematu postêpowania. Do analizy wykorzystano dane, które zawiera³y dwa zbiory wartoœci traktowane odpowiednio jako zmienne objaœniaj¹ce i zmienne objaœniane: a) dane zgromadzone dla dwóch okresów 1990 i 2004, charakteryzuj¹ce uci¹ liwoœæ warunków geologiczno-górniczych w z³o ach eksploatowanych i planowanych do eksploatacji w najbli szej przysz³oœci. Proces uci¹ liwoœci eksploatacji analizowano przy wykorzystaniu wczeœniej opracowanych wskaÿników: ogólny wskaÿnik uci¹ liwoœci eksploatacji WUEog, wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z zagro eñ naturalnych WUEz, wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z parametrów jakoœciowych pok³adów wêgla WUEp, b) dane dotycz¹ce charakterystyki gospodarki zasobami z³ó obliczone by³y dla ka dego roku, w okresie Proces gospodarki zasobami analizowano przy wykorzystaniu wczeœniej opracowanych wskaÿników: ogólny wskaÿnik gospodarki zasobami WGZ ogólny, wskaÿnik gospodarki zasobami przemys³owymi WGZ przem, wskaÿnik gospodarki zasobami bilansowymi WGZ bil. Celem przeprowadzonej analizy by³o stwierdzenie istnienia zwi¹zku pomiêdzy wartoœciami oceny uci¹ liwoœci eksploatacji z³ó oraz wskaÿnikami gospodarki zasobami. W szczególnoœci analiza mia³a na celu: wykazanie istnienia takich zwi¹zków dla poszczególnych kopalñ, okreœlenie ich w³aœciwoœci numerycznych (kierunku) i statystycznych (poziom istotnoœci ró nic wartoœci wspó³czynników modeli od zera),

9 403 Wartoœci wskaÿnika WGZ ogólny w kopalniach wêgla kamiennego w latach TABELA 2 Values of the WGZ ogólny indicator for hard coal mines in the years TABLE 2 Kopalnia Anna 58,7 64,7 58,1 49,7 56,9 59,6 56,3 55,4 47,4 56,1 51,9 51,3 55,4 60,0 61,3 61,6 63,6 Bielszowice 65,9 68,1 68,0 68,1 67,1 59,5 65,9 75,2 68,6 66,5 65,5 64,5 67,4 65,4 65,0 65,6 60,2 Bogdanka 70,6 84,0 70,6 70,7 70,7 61,8 70,6 70,0 70,4 70,4 70,6 70,6 70,1 70,4 Boles³aw Œmia³y 64,5 65,7 65,4 65,2 62,0 58,0 61,7 60,7 47,4 59,7 56,0 61,6 67,9 67,9 61,8 61,6 65,7 Borynia 60,5 45,6 62,5 57,6 48,1 58,6 54,0 57,0 58,3 56,4 58,3 60,4 61,6 63,6 61,7 64,1 66,0 Brzeszcze 65,1 64,0 65,7 62,3 54,4 65,3 66,0 62,0 63,3 63,0 62,2 56,9 62,5 62,5 63,5 64,7 62,7 Budryk 60,0 67,8 67,6 66,3 66,4 65,8 64,4 67,3 69,4 69,4 59,9 59,8 61,8 Chwa³owice 57,9 62,1 58,7 58,9 57,7 45,8 65,1 57,5 60,0 58,9 59,8 58,0 58,4 58,3 56,2 56,6 57,7 Czeczott 67,7 56,7 69,3 66,1 67,5 66,2 65,9 49,0 62,7 59,8 60,5 59,1 60,8 63,6 60,5 Halemba 67,9 67,9 66,9 66,8 64,0 64,3 66,1 63,1 57,7 65,4 60,0 67,8 63,1 64,4 65,4 64,4 61,5 Janina 70,6 66,6 62,0 72,3 64,1 64,5 63,5 63,6 64,3 65,2 62,4 64,0 60,4 60,3 58,3 40,2 57,5 Jankowice 60,4 59,3 62,5 39,9 59,7 59,0 64,7 57,4 59,6 49,8 59,2 60,2 62,9 63,0 67,5 64,2 66,0 Kazimierz Juliusz 65,8 66,5 64,7 44,8 65,4 64,8 58,2 66,9 65,7 65,2 62,4 63,1 64,1 63,8 65,1 64,6 58,7 Knurów 62,8 64,7 65,3 65,5 62,6 61,3 64,4 64,2 50,0 67,1 66,8 61,8 61,6 65,0 65,4 66,0 67,9 Krupiñski 63,6 45,3 62,7 59,0 52,0 61,3 64,6 67,2 76,2 66,3 59,2 61,6 56,4 60,6 65,8 63,7 61,2 Makoszowy 62,9 63,7 66,8 65,8 66,6 64,4 65,7 63,0 68,2 57,0 61,7 59,8 62,4 52,0 67,0 62,2 54,1 Marcel 65,2 66,9 65,6 67,9 61,3 63,9 60,6 64,4 65,7 64,1 65,8 62,1 60,2 55,9 57,9 61,7 60,1 Murcki 62,6 66,2 60,2 65,0 62,0 60,4 63,5 63,0 59,8 64,9 63,4 63,3 64,3 63,3 66,5 65,0 55,0 Mys³owice 79,1 66,8 64,5 65,5 63,3 58,8 68,0 60,8 63,9 69,3 50,4 59,8 58,5 57,8 62,8 64,1 84,0

10 404 TABELA 2 cd TABLE 2 cont Piast 67,8 68,2 67,9 65,9 64,3 65,8 67,1 63,5 48,2 62,3 64,8 62,0 60,7 68,8 62,2 62,7 62,2 Pniówek 58,0 51,1 57,2 58,0 52,0 55,3 61,1 56,9 57,9 59,1 61,6 61,0 57,3 56,7 58,4 63,2 60,8 Rydu³towy 59,3 64,1 63,2 64,5 48,3 61,2 65,6 68,3 61,9 67,4 62,8 63,2 63,0 67,3 67,8 66,0 63,2 Silesia 66,5 66,5 68,9 69,3 48,0 67,3 68,9 66,7 69,5 67,9 68,9 68,6 65,6 48,3 65,0 59,3 57,9 Sobieski 66,5 62,7 65,2 64,7 61,5 64,1 65,4 60,7 65,8 53,2 61,3 63,1 64,5 63,1 65,5 62,9 62,6 Soœnica 67,3 68,4 64,2 64,0 66,3 39,5 63,8 61,0 62,0 68,0 63,3 60,5 66,2 57,3 63,9 67,2 63,3 Staszic 67,0 65,8 68,7 68,4 68,8 62,7 67,0 67,2 58,9 60,3 63,8 62,2 60,9 65,7 63,2 64,3 68,8 Szczyg³owice 57,9 65,4 63,0 64,1 66,9 65,6 56,0 58,5 64,5 61,3 63,5 67,6 62,8 55,9 63,6 64,8 54,1 Œl¹sk 66,1 65,1 64,3 63,5 59,3 63,3 64,2 66,5 62,9 67,7 61,9 63,1 62,7 63,8 58,3 59,6 61,0 Weso³a 59,7 66,5 68,1 66,9 63,3 66,6 62,0 67,3 56,1 63,1 64,9 63,0 65,6 63,4 62,3 63,1 61,1 Wieczorek 58,7 65,8 65,3 67,9 58,7 63,0 65,8 65,9 61,7 65,7 64,8 64,0 56,6 67,2 62,7 61,9 59,4 Wujek 63,7 65,6 64,7 61,5 65,8 68,2 65,0 62,5 63,3 62,7 66,0 62,9 64,3 61,8 64,3 62,9 63,2 Ziemowit 76,1 66,9 67,9 69,3 66,1 63,2 65,1 64,7 64,4 65,8 61,8 55,4 65,7 64,9 63,3 61,7 62,7 Zofiówka 57,7 59,2 57,1 57,4 50,0 62,0 55,8 57,7 57,8 61,2 57,6 59,9 56,2 58,8 60,2 63,0 60,2 ród³o: opracowanie w³asne

11 405 Wartoœci wskaÿnika WGZ bil w kopalniach wêgla kamiennego w latach TABELA 3 Values of the WGZ bil indicator for hard coal mines in the years TABLE 3 Kopalnia Anna 1,71 1,99 1,85 1,97 2,03 1,99 1,86 1,98 2,85 1,89 2,56 2,21 2,21 1,50 1,54 1,49 1,40 Bielszowice 1,19 1,11 1,14 1,13 1,16 1,08 1,16 1,09 1,19 1,15 1,20 1,29 1,13 1,27 1,68 1,23 1,56 Bogdanka 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,03 1,00 1,02 1,01 1,01 1,00 1,00 1,02 1,01 Boles³aw Œmia³y 1,35 1,28 1,28 1,30 1,52 1,44 1,46 1,52 1,88 1,90 1,91 1,58 1,13 1,18 1,45 1,58 1,25 Borynia 1,52 1,60 1,38 1,61 1,45 1,86 1,98 1,93 1,70 1,31 1,86 1,55 1,50 1,48 1,61 1,55 1,25 Brzeszcze 1,30 1,19 1,24 1,50 1,50 1,29 1,26 1,21 1,38 1,48 1,57 1,74 1,53 1,54 1,49 1,41 1,49 Budryk 1,32 1,14 1,15 1,22 1,28 1,21 1,35 1,17 1,05 1,06 1,36 1,58 1,53 Chwa³owice 1,59 1,22 1,51 1,54 1,74 1,54 1,23 1,72 1,54 1,61 1,54 1,74 1,56 1,76 1,55 1,81 1,72 Czeczott 1,19 1,29 1,14 1,24 1,18 1,23 1,24 1,46 1,52 1,86 1,77 1,97 1,73 1,36 1,77 Halemba 1,20 1,23 1,15 1,19 1,44 1,26 1,19 1,23 1,45 1,28 1,51 1,13 1,49 1,35 1,46 1,38 1,62 Janina 1,00 1,21 1,59 1,31 1,38 1,33 1,40 1,38 1,37 1,31 1,55 1,39 1,77 1,72 2,12 1,49 2,25 Jankowice 1,62 1,63 1,46 1,55 1,55 1,63 1,27 1,62 1,74 1,50 1,72 1,58 1,51 1,47 1,22 1,38 1,29 Kazimierz Juliusz 1,28 1,28 1,35 1,37 1,29 1,32 1,32 1,19 1,28 1,29 1,28 1,48 1,39 1,41 1,31 1,36 1,92 Knurów 1,19 1,20 1,18 1,34 1,31 1,13 1,23 1,25 1,32 1,18 1,17 1,61 1,49 1,31 1,25 1,19 1,20 Krupiñski 1,25 1,17 1,46 1,80 1,31 1,51 1,34 1,17 1,33 1,22 1,61 1,45 1,67 1,59 1,27 1,24 1,46 Makoszowy 1,31 1,29 1,15 1,18 1,15 1,31 1,34 1,31 1,12 1,73 1,49 1,70 1,54 2,03 1,17 1,38 1,43 Marcel 1,33 1,17 1,28 1,15 1,35 1,38 1,59 1,42 1,27 1,23 1,24 1,45 1,76 2,00 2,22 1,43 1,80 Murcki 1,46 1,19 1,50 1,27 1,48 1,55 1,33 1,48 1,56 1,32 1,45 1,37 1,37 1,47 1,23 1,32 1,29 Mys³owice 1,20 1,20 1,34 1,27 1,43 1,21 1,16 1,76 1,39 1,33 1,26 1,82 1,72 1,75 1,45 1,38 1,41

12 406 TABELA 3 cd. TABLE 3 cont Piast 1,14 1,12 1,13 1,19 1,18 1,21 1,19 1,36 1,30 1,55 1,33 1,59 1,73 1,64 1,59 1,52 1,57 Pniówek 1,75 1,90 1,90 1,70 1,49 2,01 1,53 1,88 1,71 1,60 1,49 1,45 1,65 1,78 1,72 1,41 1,55 Rydu³towy 1,19 1,40 1,38 1,23 1,50 1,65 1,32 1,10 1,53 1,17 1,49 1,47 1,45 1,18 1,14 1,47 1,30 Silesia 1,22 1,22 1,08 1,06 1,14 1,17 1,08 1,20 1,03 1,13 1,08 1,09 1,27 1,31 1,32 1,93 2,20 Sobieski 1,23 1,38 1,30 1,31 1,43 1,42 1,26 1,58 1,20 1,53 1,67 1,47 1,35 1,47 1,30 1,51 1,52 Soœnica 1,15 1,09 1,32 1,33 1,18 1,40 1,32 1,37 1,35 1,12 1,35 1,54 1,18 1,75 1,40 1,64 1,48 Staszic 1,16 1,25 1,10 1,10 1,05 1,25 1,21 1,19 1,29 1,60 1,43 1,47 1,65 1,27 1,38 1,32 1,60 Szczyg³owice 1,16 1,20 1,30 1,29 1,17 1,21 1,46 1,54 1,35 1,51 1,41 1,16 1,44 2,15 1,46 1,35 1,28 Œl¹sk 1,25 1,31 1,33 1,43 1,39 1,45 1,46 1,23 1,47 1,14 1,58 1,47 1,58 2,03 2,11 1,81 1,28 Weso³a 1,18 1,19 1,17 1,18 1,24 1,21 1,22 1,18 1,44 1,41 1,32 1,46 1,24 1,47 1,52 1,45 1,59 Wieczorek 1,12 1,23 1,30 1,25 1,34 1,60 1,20 1,27 1,61 1,27 1,30 1,35 2,25 1,40 1,45 1,99 1,79 Wujek 1,43 1,27 1,33 1,31 1,25 1,33 1,33 1,56 1,42 1,52 1,27 1,48 1,37 1,69 1,37 1,62 1,46 Ziemowit 1,14 1,18 1,14 1,12 1,25 1,28 1,25 1,34 1,37 1,26 1,61 1,52 1,27 1,32 1,44 1,61 1,50 Zofiówka 1,76 1,62 1,78 1,72 1,51 1,42 1,67 1,76 1,72 1,51 1,85 1,77 1,95 1,84 1,67 1,43 1,60 ród³o: opracowanie w³asne

13 407 Wartoœci wskaÿnika WGZ przem w kopalniach wêgla kamiennego w latach TABELA 4 Values of the WGZ przem indicator for hard coal mines in the years TABLE 4 Kopalnia Anna 1,47 1,49 1,62 1,60 1,85 1,94 1,84 1,50 1,60 1,54 1,88 1,49 1,87 1,44 1,49 1,45 1,39 Bielszowice 1,16 1,10 1,13 1,13 1,13 1,05 1,14 1,08 1,11 1,12 1,12 1,21 1,10 1,26 1,68 1,17 1,35 Bogdanka 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,03 1,00 1,02 1,01 1,01 1,00 1,00 1,02 1,01 Boles³aw Œmia³y 1,35 1,28 1,28 1,30 1,43 1,29 1,32 1,35 1,77 1,90 1,91 1,55 1,13 1,19 1,46 1,53 1,20 Borynia 1,33 1,35 1,24 1,22 1,29 1,74 1,50 1,65 1,41 1,31 1,72 1,43 1,41 1,48 1,57 1,48 1,26 Brzeszcze 1,30 1,00 1,24 1,50 1,50 1,29 1,26 1,21 1,38 1,48 1,57 1,47 1,53 1,54 1,49 1,41 1,49 Budryk 1,32 1,14 1,15 1,20 1,28 1,21 1,34 1,17 1,05 1,06 1,25 1,35 1,47 Chwa³owice 1,20 1,10 1,15 1,23 1,44 1,25 1,15 1,39 1,31 1,33 1,31 1,46 1,20 1,52 1,37 1,40 1,40 Czeczott 1,19 1,29 1,14 1,24 1,18 1,23 1,24 1,46 1,52 1,86 1,77 1,97 1,73 1,36 1,77 Halemba 1,19 1,19 1,14 1,19 1,41 1,26 1,14 1,20 1,42 1,28 1,46 1,13 1,49 1,32 1,46 1,38 1,62 Janina 1,00 1,27 1,61 1,31 1,38 1,35 1,41 1,38 1,37 1,31 1,55 1,39 1,77 1,72 2,12 1,49 2,25 Jankowice 1,46 1,37 1,41 1,42 1,31 1,37 1,21 1,25 1,62 1,45 1,60 1,40 1,51 1,47 1,22 1,38 1,29 Kazimierz Juliusz 1,28 1,28 1,35 1,37 1,29 1,32 1,32 1,19 1,28 1,29 1,28 1,48 1,39 1,41 1,31 1,36 1,92 Knurów 1,06 1,06 1,03 1,14 1,09 1,07 1,10 1,13 1,32 1,18 1,17 1,61 1,37 1,31 1,20 1,12 1,20 Krupiñski 1,08 1,13 1,44 1,67 1,21 1,41 1,29 1,17 1,27 1,21 1,35 1,43 1,20 1,42 1,27 1,24 1,28 Makoszowy 1,18 1,16 1,07 1,08 1,07 1,24 1,26 1,14 1,11 1,51 1,37 1,58 1,52 1,92 1,15 1,23 1,33 Marcel 1,33 1,17 1,25 1,12 1,28 1,35 1,46 1,29 1,22 1,08 1,24 1,36 1,68 1,64 2,22 1,43 1,80 Murcki 1,42 1,16 1,28 1,18 1,38 1,36 1,33 1,48 1,32 1,32 1,45 1,37 1,37 1,47 1,23 1,32 1,19 Mys³owice 1,20 1,20 1,43 1,27 1,43 1,21 1,16 1,76 1,38 1,31 1,26 1,82 1,51 1,47 1,34 1,37 1,38

14 408 TABELA 4 cd. TABLE 4 cont Piast 1,14 1,12 1,13 1,19 1,18 1,21 1,19 1,36 1,30 1,55 1,33 1,59 1,73 1,64 1,59 1,52 1,57 Pniówek 1,50 1,60 1,62 1,40 1,24 1,57 1,40 1,63 1,51 1,34 1,36 1,26 1,27 1,42 1,47 1,37 1,40 Rydu³towy 1,13 1,35 1,31 1,10 1,43 1,66 1,31 1,09 1,52 1,17 1,45 1,46 1,41 1,18 1,14 1,27 1,47 Silesia 1,22 1,22 1,08 1,06 1,14 1,17 1,08 1,20 1,03 1,13 1,08 1,09 1,27 1,31 1,32 1,94 2,20 Sobieski 1,22 1,38 1,30 1,28 1,43 1,42 1,26 1,52 1,20 1,53 1,67 1,47 1,35 1,47 1,30 1,51 1,52 Soœnica 1,10 1,06 1,31 1,31 1,13 1,16 1,21 1,10 1,11 1,12 1,16 1,37 1,16 1,44 1,37 1,54 1,48 Staszic 1,12 1,23 1,10 1,07 1,02 1,25 1,21 1,19 1,21 1,45 1,42 1,38 1,60 1,25 1,28 1,30 1,54 Szczyg³owice 1,13 1,09 1,12 1,18 1,15 1,14 1,15 1,21 1,33 1,33 1,37 1,16 1,38 2,01 1,46 1,34 1,28 Œl¹sk 1,25 1,31 1,33 1,43 1,39 1,43 1,47 1,23 1,47 1,14 1,54 1,47 1,58 2,03 2,11 1,75 1,28 Weso³a 1,16 1,15 1,13 1,14 1,21 1,21 1,22 1,18 1,44 1,37 1,32 1,44 1,20 1,44 1,48 1,42 1,55 Wieczorek 1,12 1,23 1,29 1,24 1,34 1,59 1,18 1,26 1,50 1,19 1,26 1,31 2,09 1,40 1,39 1,64 1,57 Wujek 1,43 1,27 1,33 1,31 1,25 1,28 1,33 1,56 1,38 1,52 1,27 1,48 1,37 1,69 1,37 1,62 1,46 Ziemowit 1,14 1,16 1,14 1,12 1,25 1,28 1,25 1,34 1,37 1,26 1,61 1,52 1,27 1,32 1,44 1,61 1,50 Zofiówka 1,46 1,39 1,42 1,43 1,25 1,28 1,34 1,35 1,46 1,40 1,55 1,69 1,59 1,68 1,56 1,37 1,43 ród³o: opracowanie w³asne

15 409 wyborów najsilniej zwi¹zanych par zmiennych spoœród wszystkich mo liwych ³¹cznie dziewiêæ kombinacji zmiennych (3) wejœciowych i (3) wyjœciowych, dla ca³ej analizowanej grupy kopalñ ustalenie w³aœciwoœci ca³ej populacji kopalñ i/lub wydzielenie grup o zbli onym charakterze zale noœci. Ostatnie zadanie ma umo liwiæ podzia³ na grupy daj¹ce podstawy do identyfikacji cech dyskryminatywnych dla takiego podzia³u populacji, a wiêc do poszukiwania przyczyn obserwowanego zró nicowania charakteru zale noœci miedzy WUE a WGZ. Przyjêto, e obszar poszukiwañ zostanie ograniczony do modeli liniowych z jednym wejœciem i jednym wyjœciem. Ze wzglêdu na punktowy charakter pomiaru uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych w latach 1990 i 2004, podjêto próbê ustalenia, dla którego momentu ocena uci¹ - liwoœci jest najbardziej wiarygodna. W tym celu przyjêto za³o enie, e wraz z postêpem eksploatacji z³ó p³ynnie ulegaj¹ zmianie wartoœci ocen uci¹ liwoœci i mo na przyj¹æ z pewnym przybli eniem, e dla okreœlenia wartoœci poœrednich w latach, w których nie dokonywano oceny uci¹ liwoœci, u yteczne bêdzie interpolowanie wartoœci w czasie za pomoc¹ modelu liniowego. Zak³adaj¹c zwi¹zek pomiêdzy uci¹ liwoœci¹ warunków geologiczno-górniczych eksploatacji oraz gospodark¹ zasobami z³ó, nale y spodziewaæ siê, e najlepsza interpolacja doprowadzi do modelu o najmniejszej wariancji b³êdu i najwiêkszych wartoœciach wspó³czynników kierunkowych. Wyliczenie rozwi¹zania zrealizowano poprzez przeszukanie i porównanie krok po kroku wyników dla wszystkich mo liwych kombinacji przesuniêæ m i n daty pierwszej i drugiej oceny, w sumie 25 kombinacji (rys. 2). Realizacja przedstawionej metodyki dla poszczególnych kopalñ osobno przedstawia siê nastêpuj¹co: ustalenie wartoœci przesuniêæ m i n wzglêdem lat 1990 i 2004, interpolacja wartoœci WUE pomiêdzy punktami czasowymi 1990 m i 2004 n, identyfikacja wspó³czynników i statystyk (t) modelu zale noœci WGZ od WUE, wybór pary przesuniêæ m i n, dla których wartoœci statystyk i wspó³czynników s¹ najkorzystniejsze. Ze wzglêdu na ograniczon¹ do dwóch punktów liczbê danych dla WUE, mo liwe by³o jedynie interpolowanie wartoœci pomiêdzy tymi punktami. Taka operacja nie wnosi do procesu przetwarzania nowej informacji. Jedyny spodziewany efekt to zwiêkszenie wartoœci bezwzglêdnej wspó³czynników kierunkowych, zgodnie z jednym z dwóch scenariuszy: dla modeli rosn¹cych (dodatnia wartoœæ wspó³czynnika kierunkowego) nastêpuje przesuniêcie punktu 2004 maksymalnie wstecz do roku 1999, dla modeli malej¹cych (ujemna wartoœæ wspó³czynnika kierunkowego) nastêpuje przesuniêcie punktu 1990 maksymalnie wstecz do roku W wyniku przeprowadzonych analiz stwierdzono: istotne zró nicowanie jakoœciowe modeli (czêœæ rosn¹cych, czêœæ malej¹cych), zró nicowanie w³aœciwoœci statystycznych modeli (podzbiór kopalñ bez istotnych zale noœci),

16 410 WUE n m t Rys. 2. Wp³yw przesuniêcia momentu pomiaru WUE na wartoœci wykorzystane do identyfikacji modelu Fig. 2. The influence of WUE measurement time on the values used to identify the model zró nicowanie przesuniêæ czasowych najlepszych momentów oceny uci¹ liwoœci eksploatacji (WUE), wyró nienie WGZ przem i WUEz jako najsilniej skorelowanych zmiennych. W celu wyboru najistotniejszej zale noœci pomiêdzy poszczególnymi wskaÿnikami uci¹ - liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji a gospodarki zasobami z³ó, w dalszej kolejnoœci uszeregowano wg znaczenia poszczególne kombinacje zmiennych wejœciowych i wyjœciowych. Ze wzglêdu na fakt, e wskaÿniki okreœlaj¹ce uci¹ liwoœæ eksploatacji obliczone by³y dla dwóch lat, przyjêto nastêpuj¹cy schemat postêpowania: uszeregowanie modeli w ca³ej populacji kopalñ wed³ug liczby istotnych statystycznie wspó³czynników kierunkowych, wybór struktury modelu (zmienna wejœciowa zmienna wyjœciowa) daj¹cej dla jak najwiêkszej liczby kopalñ modele o tej samej monotonicznoœci. Poniewa zmienne wejœciowe WUEog, WUEz i WUEp nie wp³ywaj¹ na statystyki, a jedynie na wartoœci i znaki wspó³czynników, w pierwszym kroku modele uszeregowano wed³ug zmiennej wyjœciowej: 1. WGZ przem 19 modeli o istotnym statystycznie wspó³czynniku kierunkowym, 2. WGZ bil 18 modeli o istotnym statystycznie wspó³czynniku kierunkowym, 3. WGZ ogólny 5 modeli o istotnym statystycznie wspó³czynniku kierunkowym. W kolejnym kroku odrzucono modele o najmniejszej liczbie istotnych statystycznie wspó³czynników kierunkowym (WGZ ogólny ), a modele zawieraj¹ce WGZ przem iwgz bil zosta³y porównane pod wzglêdem wyrazistoœci tendencji monotonicznoœci modeli. Na tym etapie wp³yw ma informacja zawarta w zmiennych okreœlaj¹cych uci¹ liwoœæ eksploatacji: WUEog, WUEz i WUEp. Proporcja pomiêdzy liczb¹ modeli o jednym znaku wspó³czynnika kierunkowego (istotnego statystycznie), a ogóln¹ liczb¹ modeli o istotnych wspó³czynnikach, w analizowanej populacji kopalñ przedstawia siê nastêpuj¹co:

17 WGZprzem: a) WUEz 14/19 rosn¹cych, do 5/19 malej¹cych, b) WUEp 6/19 rosn¹cych, do 13/19 malej¹cych, c) WUEog 11/19 rosn¹cych, do 8/19 malej¹cych. 2. WGZbil: a) WUEp 6/18 rosn¹cych, do 12/18 malej¹cych, b) WUEz 11/18 rosn¹cych, do 7/18 malej¹cych, c) WUEog 10/18 rosn¹cych, do 8/18 malej¹cych. Z zestawieñ tabeli 5 wynika, e najwiêcej modeli istotnych statystycznie ma za zmienn¹ wyjœciow¹ wskaÿnik gospodarki zasobami przemys³owymi WGZ przem, zaœ spoœród wszystkich trzech zmiennych wejœciowych najbardziej wyraÿny rosn¹cy charakter maj¹ modele maj¹ce jako zmienn¹ wejœciow¹ wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z zagro eñ naturalnych WUEz. Przyk³adowe wyniki analizy w wybranych kopalniach dla najsilniej skorelowanych zmiennych (WGZ przem i WUEz) ilustruj¹ wykresy na rysunku 3. Opis wykresów zawiera informacje o wartoœciach wspó³czynników modelu liniowego i wartoœci testu dla wspó³czynnika 1, który pozwala na ocenê istotnoœci ró nicy wartoœci od zera. Przedstawiona analiza pokaza³a, e w 19 kopalniach istnieje istotny statystycznie zwi¹zek pomiêdzy uci¹ liwoœci¹ eksploatacji a gospodark¹ zasobami z³ó. W 14 kopalniach w okresie nast¹pi³ wzrost wartoœci wskaÿnika uci¹ liwoœci, wynikaj¹cy z zagro eñ naturalnych WUEz. Z tym wzrostem zwi¹zany by³ przyrost strat w zasobach przemys³owych, który w przedmiotowej analizie przejawia siê zwiêkszon¹ wartoœci¹ wskaÿnika gospodarki zasobami przemys³owymi WGZ przem. Najwiêksz¹ zale noœæ obserwuje siê w kopalniach o najwy szym poziomie uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji: Halemba, Staszic, Weso³a i Wieczorek. W przypadku tych kopalñ wzrost wartoœci WUEz implikuje bardzo du y wzrost WGZ przem, czyli zwiêkszenie strat zasobów przemys³owych. Analiza pokaza³a tak e, e mo na wyró niæ drug¹ grupê kopalñ o odwrotnej zale noœci uci¹ liwoœci eksploatacji a gospodarki zasobami. Do grupy tej zaliczono m.in. kopalnie: Piast, Sobieski, Ziemowit i Silesia. Cech¹ charakterystyczn¹ w modelach zale noœci w tych kopalniach jest wy szy poziom wskaÿnika WGZ przem przy ni szych wartoœciach uci¹ - liwoœci WUEz. Nale y tu zaznaczyæ, e w kopalniach tych wystêpuje najni szy stopieñ uci¹ liwoœci spoœród ca³ej analizowanej grupy kopalñ. Podsumowanie W artykule okreœlono wp³yw uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych z³ó wêgla kamiennego na proces wydobycia, a tak e zbadano zale noœæ uci¹ liwoœci na gospodarki zasobami z³ó. W tym celu opracowano wskaÿniki agregatowe, które w sposób syntetyczny mierz¹ wymienione procesy. Dla uci¹ liwoœci eksploatacji przedstawiono wskaÿnik ogólny

18 412 Zbiorcze wartoœci wspó³czynników kierunkowych i wartoœci statystyki T dla poszczególnych kopalñ i modeli Summary values of directional indicators and values of T statistics for individual mines and models ród³o: opracowanie w³asne TABELA 5 TABLE 5

19 413 Rys. 3. Wynik identyfikacji modelu zmiennych WGZ przem i WUEz dla wybranych kopalñ ród³o: opracowanie w³asne Fig. 3. Identified models of WGZ przem and WUEz parameters for selected mines

20 414 (WUEog) oraz dodatkowo dwa wskaÿniki cz¹stkowe: wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z zagro eñ naturalnych (WUEz) oraz wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z parametrów jakoœciowych pok³adów wêgla (WUEp). Dla oceny gospodarki zasobami zaproponowano formu³y statystyczne, które wyra one w postaci trzech wskaÿników: WGZ ogólny,wgz bil iwgz przem pozwoli³y okreœliæ, w pierwszym przypadku wp³yw wybranych cech na gospodarkê zasobami w ujêciu ogólnym, w drugim i trzecim zaœ poziom gospodarki zasobami odpowiednio bilansowymi i przemys³owymi zaanga owanymi w danym roku w proces eksploatacji. Analiza pokaza³a, e zale noœæ pomiêdzy uci¹ liwoœci¹ eksploatacji a gospodark¹ zasobami najlepiej opisuj¹ wskaÿniki WUEz i WGZ przem. Wyró niono dwie grupy kopalñ, w których ta zale noœæ ma odwrotny kierunek. W kopalniach, w których poziom uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji jest najwy szy, wzrost wartoœci WUEz implikuje bardzo du y wzrost WGZ przem, czyli zwiêkszenie strat zasobów przemys³owych. W drugiej grupie kopalñ, w których wystêpuje niski stopieñ uci¹ liwoœci, obserwuje siê wy szy poziom wskaÿnika WGZ przem przy ni szych wartoœciach uci¹ liwoœci WUEz. LITERATURA J a j u g a K., 1993 Statystyczna analiza wielowymiarowa. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. S o b c z y k E.J., 2008 WskaŸnik p jako miernik poziomu gospodarki zasobami z³ó wêgla kamiennego. Gospodarka Surowcami Mineralnymi t. 24, z. 2/4. S o b c z y k E.J., 2007 Wielokryterialna identyfikacja uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych procesu eksploatacji w kopalniach wêgla kamiennego. Czasopismo Naukowo-Techniczne Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa nr 9, s , Katowice. S o b c z y k E.J., 2000 Zastosowanie taksonomii numerycznej w ocenie gospodarki zasobami z³ó wêgla kamiennego. Miary syntetyczne. Sympozja i Konferencje nr 43, Wydawnictwo IGSMiE PAN, Kraków. GOSPODARKA ZASOBAMI Z Ó WÊGLA KAMIENNEGO JAKO FUNKCJA UCI LIWOŒCI WARUNKÓW GEOLOGICZNO-GÓRNICZYCH S³owa kluczowe Kopalnie wêgla kamiennego, uci¹ liwoœæ eksploatacji, gospodarka zasobami z³ó Streszczenie W artykule poddano ocenie uci¹ liwoœæ warunków geologiczno-górniczych z³ó wêgla kamiennego na proces eksploatacji oraz gospodarkê zasobami z³ó. Te dwa procesy zosta³y scharakteryzowane opracowanymi w tym celu formu³ami statystycznymi. Dla uci¹ liwoœci eksploatacji przedstawiono wskaÿnik ogólny (WUEog) oraz dodatkowo dwa wskaÿniki cz¹stkowe: wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z zagro eñ naturalnych (WUEz) oraz wskaÿnik uci¹ liwoœci wynikaj¹cy z parametrów jakoœciowych pok³adów wêgla (WUEp). Dla oceny gospodarki zasobami zaproponowano formu³y statystyczne. WskaŸniki: WGZ ogólny,wgz bil iwgz przem pozwoli³y okreœ- liæ, w pierwszym przypadku wp³yw wybranych cech na gospodarkê zasobami w ujêciu ogólnym, w drugim i trzecim zaœ poziom gospodarki zasobami odpowiednio bilansowymi i przemys³owymi zaanga owanymi w danym roku w proces eksploatacji.

21 415 W dalszej kolejnoœci podjêto próbê zbadania zale noœci pomiêdzy ww. procesami, zak³adaj¹c, e gospodarka zasobami z³ó jest funkcj¹ uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych. Analiza pokaza³a, e zale noœæ pomiêdzy uci¹ liwoœci¹ eksploatacji a gospodark¹ zasobami najlepiej opisuj¹ wskaÿniki WUEz i WGZ przem. Wyró niono dwie grupy kopalñ, w których ta zale noœæ ma odwrotny kierunek. W kopalniach, w których poziom uci¹ liwoœci warunków geologiczno-górniczych eksploatacji jest najwy szy, a wzrost wartoœci WUEz implikuje bardzo du y wzrost WGZ przem, czyli zwiêkszenie strat zasobów przemys³owych. W drugiej grupie kopalñ, w których wystêpuje niski stopieñ uci¹ liwoœci, obserwuje siê wy szy poziom wskaÿnika WGZ przem przy ni szych wartoœciach uci¹ liwoœci WUEz. HARD COAL RESERVE MANAGEMENT AS A FUNCTION OF ARDUOUSNESS OF MINING AND GEOLOGIC CONDITIONS Key words Hard coal mines, arduousness of mining, mineral resource management Abstract The paper assesses the influence the arduousness of mining and geologic conditions of hard coal deposits exerts on their extraction and the mineral resource management. The two processes in question were characterised by developed for the purpose statistical formulae. The mining arduousness indicator was characterised by one general parameter (WUEog) and, additionally, two partial parameters: WUEz whose value depicted the level of natural hazards, and WUEp characterising the coal seam quality parameters. From the formulae proposed for the mineral resource management assessment three indicators were produced: WGZ ogólny,wgz bil and WGZ przem, which allowed to quantify, in the first case, a general influence of selected parameters on mineral resource management, and in the second and the third case the quality of management of, respectively, mineral resources and mineral reserves subjected, in a given year, to extractive processess. Subsequently, an attempt was made to uncover the relationships between the abovementioned processes, working under the assumption that mineral resource management was a function of the arduousness of mining and geologic conditions. The analysis showed that the relationship between the two is best characterised by WUEz and WGZ przem parameters. Two groups of mines, having opposite relationships, were distinguished. At the mines with the highest arduousness of mining and geologic conditions and the increase of WUEz implied a very high increase of WGZ przem, i.e. higher losses of mineral reserves. At the mines in the second group, were the arduousness level was low, higher values of WGZ przem parameter were observed at lower WUEz values.

22