陜北黃土高原煤礦區土壤理化性質及質量評價

劉 釗，韓 磊，王丹月，劉志宏，陳 芮，李日升，夏龍飛，常珊珊

(1.長安大學 土地工程學院，陜西 西安 710054; 2.陜西省土地資源整治重點實驗室，陜西 西安 710054; 3.陜西省土地工程建設集團有限責任公司，陜西 西安 710075; 4.國家自然資源督察西安局，陜西 西安 710065;5.長安大學 地球科學與資源學院，陜西 西安 710054)

煤炭資源在我國的能源結構中占據著重要位置[1]。陜北煤炭資源豐富、煤質優良、煤層埋藏淺，地質構造簡單，生產成本低，是我國重要的能源生產基地[2-3]。但陜北氣候干燥、沙漠廣泛、植被稀疏，生態環境極其脆弱，大規模的煤炭開采造成地表塌陷、水位下降、植被破壞，進一步惡化了該地區的生態環境，降低了環境承載能力[4-5]。在進行煤炭開采的同時，加強生態環境保護是實現區域可持續發展的重要需求[6]。

當地政府積極貫徹黃河流域生態保護和高質量發展國家戰略，采取消除地質災害隱患、重塑地形地貌、土地復墾利用、礦山植被重建等措施，實現礦區生態系統功能恢復和提升。利用植被來恢復環境是礦區生態治理的重要措施[7]。植被恢復能顯著增加土壤有機質，加速土壤團聚體的形成，促進土壤碳氮循環，改善土壤理化性質，增強土壤微生物活性[8-9]。土壤理化性質對于植被生長起著舉足輕重的作用，研究礦區土壤對生態修復有著重要指導意義。畢銀麗等[10]研究指出，在煤礦沉陷復墾地的土壤全氮、有機質和有效磷存在空間自相關性，接菌可促進土壤養分含量提高。張雅馥等[11]研究發現，煤礦塌陷增加了土壤有機質和全氮含量在水平方向的變異程度，而土地復墾則降低了土壤有機質和全氮含量水平方向的變異性。毛旭芮等[12]研究表明，采煤活動對礦區周邊土壤理化性質有顯著影響，進而降低土壤可蝕性。閆美芳等[13]研究得出，土壤有機碳在人工植被修復和有機物添加后增加顯著，且與修復時間成正比。張彬等[14]研究表明，基于改進的TOPSIS技術能相對準確的評價土壤養分水平。學者們對礦區土壤的研究成果豐富，但在礦區不同狀態土地類型下連續的土壤理化性質變化方面的研究還存在不足。因此，筆者選取陜北神府礦區，通過實地調查采樣，對比分析開采、修復、自然區域的土壤理化性質，探討礦區土壤的變化規律，對研究區的生態修復和重建具有重要的科學意義。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

神府礦區位于毛烏素沙漠、內蒙古草原和陜北黃土高原的接壤復合過渡地帶，地貌單元為黃土丘陵溝壑區;該區域屬半干旱大陸性季風氣候，冬季干旱寒冷，夏季干燥炎熱，晝夜溫差懸殊，年均氣溫8.9 ℃，年極端氣溫-29.1～38.9 ℃，年降雨量少而集中，年內和年際變化均較大，年均降雨量402.7 mm，蒸發量卻高達1 753.8～1 978.7 mm，原生地質及生態環境極度脆弱，是國家級水土流失重點監控區域。煤炭等資源的開發加劇了該區域的水土流失和土地荒漠化[15-16]。

研究區位于神府礦區(N39.35°～N39.37°,E110.50°～E110.53°)。區域內盛行偏西和西北風，受氣候和風沙的影響，以耐干旱的沙生植物、旱生植物為主，主要有紫花苜蓿、狗尾草、蒿類、長蕊石頭花、藜、豬毛菜等。礦區土壤母質來源豐富，有煤渣、粉煤灰、剝離的巖石、碎石等，內部結構紊亂，沒有明顯的土壤紋理。礦區的土壤成土條件較特殊，有開采產生的礦坑，也有因占壓、堆墊形成的排土場，兩者差距較大，在垂直距離上產生差異，改變了礦區土壤的光照和水分狀況，以至于無法規律性成土。礦區土壤剖面與自然土壤不同，受人類擾動較大，其剖面結構發生了巨大改變，主要有3層土體構型:堆墊表層、下墊礫石層、基巖層。該煤礦自2017年開采以來，采用邊開采邊治理的模式，開采后用30～40 cm厚度的壤砂土覆蓋煤矸石進行土壤基質改造，以灌草混交配置的模式進行植物種植。礦區土壤受開采和治理措施的影響，具有明顯的空間分布差異，故將研究區沿著遠離采礦中心的方向劃分為采礦區(1～100 m)、治理區(100～500 m)和自然植被區(500～1 500 m)。

1.2 樣品采集

課題組于2020年7月以礦區露天開采場為中心，分別按0～100,100～200,200～500,500～1 000和1 000～1 500 m五個距離在下風處劃分為5個采樣區域。每個采樣區域按棋盤式布設10個樣點，攜帶GPS對采樣點的位置進行記錄(圖1)，并按對角線法多點混合采樣。清除土壤表面的腐殖質，去除植物的根系以及石塊等后，用圓形土鉆采取表層(0～20 cm)的土壤樣本。將采樣點的土壤樣品混合均勻，按照四分法取2 kg土樣入袋，放入聚乙烯塑封袋中，并附上標簽，記錄好編號、采樣地點、采樣深度等重要信息。共采集50袋土壤樣品，封裝好后帶回實驗室。

1.3 測定項目與方法

將帶回實驗室的樣品，進行自然風干后研磨，全部通過2 mm的土壤篩。取部分樣品進行分類編號后，繼續研磨。分別通過1 mm和0.15 mm土壤篩后，最終保留每種樣品100 g備測。土壤理化性質采用常規分析方法進行測定:土壤質地按照GB/T 19077.1—2008《粒度分析激光衍射法第1部分:通則》測定土樣樣品的黏粒、粉粒、砂粒含量;土壤含水量依據GB/T 50123—1999《土工試驗方法標準》和HJ 613—2011《土壤干物質和水分的測定重量法》來進行測定;電導率采用電極法進行測定;土壤pH值依據NY/T 1377—2007《土壤pH的測定》測定;以中性乙酸銨溶液侵提、火焰光度計法來測定土壤速效鉀質量分數;使用紫外/可見分光光度計測定土壤有效磷質量分數;土壤有機質采用重絡酸鉀氧化-外加熱法;土壤全氮質量分數使用半微量開氏法測定。

1.4 研究方法

筆者采用熵權TOPSIS法進行土壤質量評價。傳統的TOPSIS法常用于競爭力評估、決策選擇和效益評價等領域[17]。是一種在進行分析過程中使用無限接近理想值的技術，確定被評價指標的次序或者重要程度的方法。該方法的主要特點是有效利用函數的遞增遞減趨勢，同時對實驗過程中的樣本數量、樣本分布特征和指標數無特殊要求，且具有便捷、靈活、實用等特點[18]。熵權法是對所提供的指標客觀的確定其權重，主要用于消除主觀因素的影響，避免人為的主觀任意性，提高了結果的客觀性以及準確性[19]。結合2者的優勢，計算評價指標的綜合向量與最優、最劣解之間的歐式距離而進行的評判，稱為熵權TOPSIS法。具體步驟如下:

(1)構建評價矩陣。假設被評價對象有m個，每個被評價對象的評價指標有n個，構建判斷矩陣E:

E=(ei-j)m×n

(1)

式中,ei-j為初始矩陣中的值，(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。

(2)初始判斷矩陣的標準化。對判斷矩陣進行歸一化處理，方法如下:

(2)

式中,emax為同一指標下的最大值;xi-j為歸一化后的值。

(3)計算信息熵。

(3)

式中,Hj為所有方案對xi-j的貢獻程度;k為常數;pi-j為評價指標對被評價對象的貢獻度。

(4)指標權重的確定。

(4)

(5)構建加權判斷矩陣R。

R=(ri-j)m×n

(5)

式中,ri-j=ωjxi-j，i=1,2,…,m，j=1,2,…,n。

(6)依據加權判斷矩陣獲取評估目標的最優解和最劣解。

(6)

(7)計算各樣本目標值與理想值之間的歐式距離。

(7)

(8)

(8)計算各樣本目標值與理想值直接的貼合度Ci。

(9)

式中,Ci∈[0,1]，Ci值越大表征評價對象越優。

2 結果與分析

2.1 土壤物理性質的變化分析

土壤中砂粒、粉粒、黏粒的質量分數構成了土壤的機械組成，即土壤質地。土壤質地反應的是土壤孔隙度，對土壤的保水性、通透性能等有重大影響[20]。從表1和圖2可以看出，研究區的土壤質地整體較差，砂粒質量分數最高,為66.507%，黏粒質量分數最低，僅為4.184%;粉粒的變異性最強，變異系數為0.435，砂粒的變異性較弱，變異系數為0.208。在0～100 m的區域，粉粒質量分數為52.348%，超過砂粒和黏粒質量分數，且處于全區域的最大值，變異系數只有0.149，分布相對穩定;黏粒質量分數為2.676%，在全區域中最低。在100～200 m的區域，粉粒質量分數下降，砂粒的質量分數上升。200～1 500 m的區域，黏粒隨著距離增加質量分數逐漸增大，粉粒和砂粒變化不大，尤其是砂粒比較穩定，變異系數僅為0.046。

表1 土壤物理性質統計特征Table 1 Statistical characteristics of soil physical properties

圖2 土壤顆粒組成與含水量分布Fig.2 Soil particle composition and water content distribution

研究區的土壤含水量均值為11.210%，變異系數為0.249，采礦區到治理區有顯著增高，隨后趨于平緩增加。在100～200 m的區域，土壤含水量迅速提升，這是因為在治理區做了較多的土壤改善措施，有效提升了土壤含水量。治理區與自然區連接的區域植被破壞較少，并受到治理措施的影響，土壤含水量達到了最大值，為13.918%。隨著自然區的深入，植被狀況穩定，不再具有人工改善措施，但受到植物蒸騰的影響，土壤含水量又略微下降。

2.2 土壤化學性質的變化分析

對土壤的pH、電導率、有機質、全氮、有效磷、速效鉀進行了檢測，按照5個不同區域進行統計分析，得到土壤化學性質的統計表(表2)和分布圖(圖3)。

圖3 土壤化學指標含量分布Fig.3 Content distribution of soil chemical indexes

表2 土壤化學性質統計特征Table 2 Statistical characteristics of soil chemical properties

土壤pH的大小不僅影響植被的生長，而且是土壤肥力的重要影響因素，特別是與土壤養分釋放、土壤微生物活性有關[21]。研究區地處黃土溝壑區，土壤偏堿性，均值為8.51，變幅8.300～8.780，變異系數僅為0.018。0～100 m的區域，土壤pH值均值8.356，處于全區域的最小值，這可能是由于煤礦的開采增加了土壤酸性物質，降低了pH。100～1 000 m的區域，pH不斷升高，并達到最高值8.708。1 000～1 500 m的區域，pH又出現下降趨勢，這可能是由于自然狀態下土壤有機質的分解以及植被固氮作用而增加了土壤酸度。

土壤溶液含鹽量與電導率呈正相關，溶解的鹽類越多，溶液電導率就越大，故土壤電導率可直接反映土壤全鹽量[22]。全鹽量是反映土壤鹽害的重要指標之一，土壤全鹽量的長期累積，潛在危害植物生長的風險。土壤電導率與土壤鹽漬化、土壤肥力質量、土壤污染都有著密切的聯系。研究區土壤電導率的均值為18.122 mS/m，變異系數為0.198，總體呈現波動中下降趨勢。在0～100 m的區域最大，為22.264 mS/m;200～1 500 m的區域，電導率緩慢減少，達到13.757 mS/m。開采區較其他區的土壤電導率值高，是由于煤礦開采過程中，鹽分會隨著地下水上移至土壤表層，鹽分的積累導致電導率值較高。進入治理區后土壤的電導率值下降趨勢加快，之后隨距離的增大而逐漸減少。

土壤有機質是土壤的重要組成部分之一，它可以提高土壤營養成分的有效性，促進團粒結構形成，改善物理性質，是生態修復的主要評價指標之一[23]。研究區的有機質整體質量分數不高，僅有10.650 g/kg，但變異性較高，變異系數為0.436。0～500 m的開采和修復區域，有機質質量分數較低，這是由于受開采過程的影響土壤破壞嚴重，外加雨水沖刷、煤粉粒的堆積都會使有機質質量分數降低。500～1 500 m的區域，隨著距離增加，有機質質量分數逐漸增高，但在進入遠離礦區的區域后，土壤有機質質量分數趨于穩定。

土壤全氮是植物生長發育所必須的營養元素之一，可以維持土壤生態系統養分平衡，刺激植被和地下根系的生長，改善土壤質量，是土壤肥力的一項重要指標[24]。研究區的全氮質量分數較低，為0.174 g/kg，變幅為0.137～0.230 g/kg，變異系數為0.167，整體呈逐漸增長的趨勢。全氮質量分數隨距離的變化波動不大，只有在采礦區邊緣呈現陡增態勢，且增量不多，之后隨距離增加緩慢增長。從全氮質量分數變異系數的變化中可以看出，變化最大的區域是在治理區以及治理區域與自然區的連接區域，深入自然區之后全氮質量分數趨于平穩。

有效磷是土壤中易被植物吸收利用的磷酸鹽，極易受到環境的影響，是反映土壤狀況的重要指標[25]。研究區土壤有效磷的平均質量分數為2.085 mg/kg，變幅1.334～2.911 mg/kg，變異系數為0.237，有效磷質量分數隨距離的變化波動較大。100～200 m的區域，即從開采區到治理區的值變化最快，變幅為1.686～2.546 mg/kg。在治理區的有效磷質量分數有略微波動，呈先增后減的趨勢。進入自然區前后因為植被分布不均、生長狀況不穩定導致質量分數有所下降，但深入自然區之后，有效磷質量分數呈現出增長趨勢。

土壤的速效鉀是指吸附于土壤膠體表面的代換性鉀和土壤溶液中的鉀離子，僅占全鉀的0.1%～2.0%，較容易被植物吸收利用，是反映鉀元素的重要指標[26]。研究區的速效鉀質量分數均值為156.080 mg/kg，變幅為106.492～206.181 mg/kg，變異系數為0.172，也呈現出一定的波動性。速效鉀的質量分數在采礦區最高，為182.089 mg/kg，之后有明顯的下降趨勢，進入治理區之后，速效鉀的含量逐漸緩慢上升，進入自然區之后出現波動性減小。

2.3 土壤質量評價

通過熵權法計算土壤理化性質各個指標的權重，結果見表3，表3中，0～20 cm為距土壤表層的距離。根據TOPSIS法進行最優最劣解的計算，獲得貼合度的值，進行土壤質量評價(圖4)。研究區土壤Ci的平均值為0.404，土壤質量總體不高，這主要與神府礦區黃土丘陵土層淺薄、質地偏粗等自身特點、長期土壤侵蝕以及開采活動所產生的元素積累有關。進入治理區之后，Ci有小幅度的增長，表明土壤基質的治理對土壤質量提高有著積極的作用。在礦區200～500 m，Ci達到了最小值，為0.305，土壤質量相對較差，主要因為治理區的土壤波動較大，理化性質不夠穩定。隨著距離的增大，進入自然區之后，Ci值總體呈上升趨勢，土壤質量相對提高。隨著土壤理化性質的穩定，植被深度參與到土壤質地的改善和保持中來，土壤質量相對采礦區有著明顯的提升。

表3 研究區土壤理化性質權重Table 3 Content distribution of soil chemical indexes

圖4 貼合度分布Fig.4 Fit value distribution

3 討 論

礦區生產對土壤質地帶來較大影響，由于采礦過程中產生的粉塵、砂巖和砂頁巖等粗顆粒物質富集所影響，礦區附近的粉粒比重較大，而隨著距離的增加土壤受到礦區開采的影響會逐漸減少，最終呈現出當地自然環境所帶來的土壤沙化特點。在黃土高原地區，水資源匱乏，土壤含水量是植被生長過程中最重要的限制因素，而煤礦開采加劇了土壤水分的流失。一些研究表明，礦區土壤蒸發量明顯增大，不利于土壤水分的保持[27]。本研究發現，土壤的含水量不僅與煤礦區的開采擾動有關，還跟植物的生長有關。植物生長的過于繁盛，蒸騰作用增加，土壤里的含水量也會出現減小的趨勢。

采樣區地勢相對平坦，不同地塊之間的土壤擾動和修復造成采樣區之間土壤養分出現明顯的波動性變化。這種波動變化說明礦區土壤質量的變化不僅與礦區煤炭開采活動中土壤擾動、煤粉灰和粉塵傳播有關，而且可能與植被修復有關，但土壤養分總體上均趨于隨著與礦區距離的增大而增大。土壤養分的這種分布規律與韓煜等[21]、李向磊等[28]在露天煤礦開采對土壤性質和植物群落影響方面的研究結果相一致。土壤養分狀況對植被生長影響顯著，谷裕等[29]、李鵬飛等[30]研究表明，在土壤養分貧瘠且生態環境惡劣的黃土高原礦區,改善土壤肥力狀況是生態重建的關鍵。因此在礦區開采后，采取有效的措施，提高土壤養分水平，是進行植物恢復的一個必要手段。

陜北地區自然條件較差，地域環境和采煤活動會造成土地不同程度、不同形式的退化[31]。為了防止煤礦開采過程中土地的退化，需要結合區域環境承載力和礦區開采強度來確定土壤治理的相關措施。半干旱生態脆弱礦區的生態修復過程中常伴隨著大范圍、高強度的土壤基質擾動，因此在“保護性開發”的措施下，還要結合當地自然條件采取環境可持續的方式進行治理，通過適度的人為干預保證與維持區域內生態系統服務的功能[32]。

4 結 論

(1)研究區土壤的砂粒質量分數高于粉粒和黏粒，且變化浮動較大，在32.11%～85.00%，黏粒變化不大且質量分數較少;粉粒在開采區的質量分數最大，進入治理區后，粉粒與砂粒質量分數出現較大變化，砂粒質量分數逐漸高過粉粒;進入自然區后，土壤中顆粒質量分數:砂粒>粉粒>黏粒，且基本處于穩定狀態，變化較小。土壤含水量整體呈上升趨勢，在進入治理區后變化最快，變幅為9.830%～11.240%;進入自然區含水量呈穩步增長的趨勢，達到最大值13.918%;但隨著自然區的深入，植被覆蓋率提升，受到植物蒸騰的影響，土壤含水量有所下降，值為13.710%。

(2)研究區土壤整體呈堿性，pH變化波動較大，開采區的堿性最弱，pH為8.356，在自然區達到最大值8.708，之后由于植被覆蓋增加，土壤pH略微下降。電導率隨距離變化持續減小，從開采區的22.264 mS/m降低到自然區的13.757 mS/m。有機質質量分數整體較低，隨距離呈現逐步升高的趨勢，在自然區達到最大值17.663 g/kg。全氮質量分數在研究區內變化不大，變幅僅有0.093 g/kg，均值為0.174 g/kg，質量分數緩慢增加。有效磷的質量分數變化波動性較大，在開采區為最少，質量分數為1.633 mg/kg，從開采區到治理區質量分數出現較快增長，變幅1.686～2.546 mg/kg，進入自然區后達到最大值2.609 mg/kg。速效鉀質量分數在進入治理區后降低速度較快，變幅達到148.828～204.181 mg/kg，深入治理區后緩慢增加而后減少，在自然區達到最小值131.88 mg/kg。

(3)研究區土壤理化性質中的有機質、黏粒、粉粒所占權重較大，分別為0.228,0.204,0.226，含水量、有效磷、電導率、砂粒所占權重次之，pH、全氮和速效鉀所占權重最小。土壤質量評價結果表明,研究區整體的土壤貼合度只有0.404，土壤質量水平較差。在開采區進入治理區過程中，貼合度變化不大，進入治理區之后，達到最小值0.305。從治理區進入自然區后貼合度快速增加，深入自然區后達到最大值0.647。