绿色和气候—智能采矿是采矿业实现可持续发展不可或缺的组成部分。它缓解了日益恶化的环境和气候影响,促进了清洁矿产生产,并保障了矿区社区的福祉。然而,要将现有采矿模式转变为绿色和气候—智能采矿模式,还有很长的路要走,因为许多挑战阻碍了其实施进程,并且缺乏克服这些挑战的途径。因此,作为一个新兴的概念,绿色和气候—智能采矿需要明确的界定和充分的理解,以使其在战略规模上得以实现。因此本文提出了一个决策支持系统,可为露天矿提供技术支持,促进绿色、气候—智能化发展。本文提出了三个框架,并运用模糊集理论和灰色系统理论相结合的综合方法对其进行了定量分析。在决策支持系统中构建了绿色和气候—智能采矿韧性、绿色和气候—智能采矿挑战以及绿色和气候—智能采矿路径三个框架,以考虑不同场景的影响。第一个框架是通过制定指标来构建的,以建立增强复原力的干预措施,从而朝着绿色和气候—智能采矿的方向发展。它包含了25个分指标,分为六个主要指标（环境保护、污染控制、废物管理、能源和资源消耗、技术支持和实施、战略和管理效率）。第二个框架由21项挑战组成,分为五类,涉及政府和监管、组织、战略技术和运营以及社会和认知挑战。在第三个框架中,包括四个战略路径（认知发展、战略规划、技术提升、经济和投资促进）,以克服绿色和气候—智能采矿的挑战,并在绿色和气候—智能采矿韧性方面取得进展。对于定量分析,韧性指标根据其现状（现实）和对未来的意义（可取性）进行了分析。首先采用模糊层次分析法（F-AHP）确定指标权重。然后,将其分为五个层次进行分析,即绿色度和气候—智能度。采用基于中心点三角白化权函数的灰色聚类方法确定GCS水平。尽管说哪个绿色和气候—智能采矿挑战比其他挑战更为关键令人费解,但可以使用合适的方法对它们进行分类,使得分析它们更符合逻辑。利用F-AHP计算绿色和气候—智能采矿挑战的权重,并对其进行排序。通过理想解的相似性（F-TOPSIS）方法,利用模糊排序技术对路径进行排序。计算了六类绿色和气候—智能采矿韧性和五类绿色和气候—智能采矿挑战的权重。简单地说,这些途径的优先顺序是基于它们对增强复原力干预措施的贡献以及克服严峻挑战的相关性。作为矿产资源丰富国家的典型例子,中国被用作本研究的区域模型,因为它在全国范围内一贯采用绿色增长战略。结果表明,从现实性和可取性两个方面来看,韧性框架的所有主要指标分别属于“低”和“高”GCS水平。在能源和资源效率以及技术支持和实施方面,次级指标所占比例较低,因此应优先加以改进。挑战框架的研究结果显示,政府和监管方面的挑战和战略方面的挑战是最大的挑战,其次是社会和认知方面的挑战,以及技术和操作方面的挑战。同时,组织挑战被认为对实施绿色和气候—智能采矿的影响最小。路径框架的结果表明,技术提升、经济和投资促进是技术提升、战略规划和认知发展的最佳途径。有必要通过引进所需技术、降低成本、提高盈利能力和确保更好地利用资源,将它们结合起来,以提高绿色和气候—智能采矿绩效。因此,采矿业必须加大对绿色和气候—智能采矿的实施力度,以应对气候变化并保护环境。为了减少绿色和气候—智能采矿作为抽象概念与可以进入操作层的绿色和气候—智能采矿之间的距离,本研究提供了一些理论和管理方面的帮助。为理解绿色和气候—智能采矿提供了依据。这对于深入了解阻碍绿色和气候—智能采矿实施的挑战尤为有用。文献综述表明,目前没有尝试开发使用混合多准则决策分析方法来分析绿色和气候—智能采矿的挑战和途径的决策支持系统。科学的评价和决策可以提高矿业效率并增强矿业竞争力,这在绿色、气候—智能采矿的新解决方案下迫在眉睫。以中国矿业为例进行了敏感性分析,验证了该模型的适用性和鲁棒性。本文对如何实施绿色和气候—智能采矿做出了新的贡献,填补了采矿和可持续发展科学之间的空白。它不仅丰富了现有文献,同时也为今后的研究奠定了一定基础,这将有利于其大规模实现。本文所提出的综合决策支持系统和案例研究有助于国内外的实践者和决策者找到合适的解决方案,以加快绿色、气候—智能型露天矿的建设,从而满足采矿业可持续发展的需要。