勝利礦區土壤養分空間變異特征與影響因素①

趙義博，雷少剛*，劉 英

(1 中國礦業大學國土資源研究所，江蘇徐州 221116；2 礦山生態修復教育部工程研究中心，江蘇徐州 221116)

采礦活動給社會經濟發展提供大量物質基礎的同時，對環境也造成了極大的破壞。露天采礦需要剝離煤層上方的表土，不僅對采礦場造成土地損毀，排土場的堆積壓占也導致土地資源損失和生態失衡。我國露天煤場多位于干旱、半干旱地區，生態環境脆弱，水土流水嚴重，常年的采礦活動導致土壤肥力變化劇烈。近年來為了恢復礦區生態環境，陸續開展了土地復墾工作，由于復墾過程產生擾動，完全改變了土壤原有的理化結構，復墾后的土壤條件將直接影響當地農業生產，進而影響到整個區域生態環境建設的成效[1-2]。

土壤養分是綜合評價土壤肥力水平的重要指標，也是決定植被生長演替的重要因素。土壤在形成和演化過程中受氣候、地形、土地利用等多種因素制約，因此土壤養分表現出普遍的空間變異性。土壤養分的空間分布格局是土壤異質性的具體表現。近年來，地統計學結合GIS 技術在研究土壤養分空間異質性中廣泛應用。Foroughifar 等[3]利用數據分析和地統計學方法研究了伊朗Dasht-e-Tabriz 農田不同土壤性質的空間異質性；俞月鳳等[4]從大尺度區域出發，對喀斯特區域內石灰土養分的含量水平、空間變異進行了分析。目前，土壤養分空間變異研究多集中在耕地、林地等區域[5-8]，而針對礦區的研究較少。勝利煤田是中國最大的褐煤基地，大量的開采破壞了區域生態環境，探明土壤養分空間變異性是恢復生態多樣性和土地生產能力的基礎環節。因此，本文以勝利礦區為研究對象，采用地統計學和GIS 技術，分析土壤pH、有機質(SOM)、速效氮(AN)、有效磷(AP)和速效鉀(AK)等主要養分指標的含量水平、空間變異特征，并采用典型對應分析(CCA 排序)及單因素方差分析方法探討地形因子和土地利用類型對土壤空間分布格局的影響，以期為礦區土地復墾提供基礎數據和科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于內蒙古自治區錫林郭勒盟錫林浩特市周邊勝利礦區，包括勝利一號露天礦、西二礦、西三礦、勝利東二號露天煤礦以及烏蘭圖嘎鍺礦，地理坐標43°54′15″ ～ 44°13′52″ N，115°24′26″ ～ 116°26′30″ E，海拔960 ～ 1 270 m。地處中緯度西風氣流帶內，屬中溫帶半干旱大陸性氣候，月均溫度最低–21.64 ℃，最高19.0℃，年平均降水量294.74 mm。礦區地貌形態由構造侵蝕地形、剝蝕堆積地形、侵蝕堆積地形、熔巖臺地等4 種地貌單元組成。栗鈣土、草甸栗鈣土和草甸土是該區域主要的地帶性土壤，多為砂壤質地，多風地段往往就地起沙，易于遭受侵蝕。本區植被類型為典型草原，主要包括克氏針茅(Stipa krylovii)、糙隱子草(Cleistogenes squarrosa)、雙齒蔥(Allium bidentatum)、羊草(Leymus chinensis)、黃囊苔草(Carex korshinskyi)、冰草(Agropyron mongolicum)等。主要土地利用類型包括露天采坑、排土場、耕地、草地、建設用地等。錫林河是勝利礦區最大的一條河流，全長175 km，如今下游段已成為季節性河流，除春汛、暴雨期間有水外，其余時間是一干河床[9-10]。

圖1 研究區與樣點分布圖Fig. 1 Study area and sampling sites

1.2 樣品采集與制備

本研究于2017 年8 月進行土壤樣品的采集，采用網格法對樣點進行初步布設，網格大小為1 km ×1 km。在實際采樣過程中，根據勝利礦區土地利用類型與土壤環境特點，在網格內選擇具有代表性、能夠反映區域環境質量的位置采樣，對有污染源的地區加密取樣，樣點共計152 個，具體分布如圖1 所示。采樣深度為0 ～ 20 cm，每個樣品由中心點及周邊3 m范圍內的4 個子樣混合組成，約1.0 kg。采樣時進行GPS 定位，在裝有土樣的自封袋上做好標記并對現場拍照。將帶回的土壤樣本置于無塵、通風、避光的地方自然風干，剔除石塊、植物根系、樹葉等雜物后，經研磨、過120 目篩，混勻，裝入紙袋待測。土壤pH 采用電極電位法測定，有機質用重鉻酸鉀–外加熱法測定，速效氮采用堿解–擴散法測定，有效磷采用鉬銻抗比色法測定，速效鉀用乙酸銨浸提–火焰光度法測定。

1.3 數據處理

本研究數據采用平均值 ± 3 倍標準差識別異常值，在此范圍之外的數據標記為特異值，分別用正常數據的最大值和最小值代替特異值。利用SPSS 24.0軟件對樣本數據進行描述性統計分析、K-S 檢驗和單因素方差分析。基于軟件Canoco 4.5 對地形因子與土壤養分進行典型對應分析(CCA 排序)。通過地統計學軟件GS+9.0 進行半變異函數分析和理論模型擬合。在ArcGIS 10.4 平臺進行趨勢效應分析、克里金插值和交叉驗證，以及進行圖幅編輯，制作土壤養分空間分布圖。

2 結果與討論

2.1 土壤養分的描述性統計

表1 為研究區土壤養分的描述性統計結果。勝利礦區土壤pH、有機質、速效氮、有效磷、速效鉀平均含量分別為8.07、21.59 g/kg、82.91 mg/kg、8.21 mg/kg、257.34 mg/kg。參照全國第二次土壤普查養分分級標準[11]，有機質屬于中等水平，速效氮和有效磷屬于缺乏水平，速效鉀屬于豐富等級。根據Nielsen 和Bouma[12]標準，pH 的變異系數為8.19%，表現出弱的變異性；其他4 項指標變異系數在44.38% ～ 72.09%，均屬于中等強度變異，其中有效磷的變異系數最高，為72.09%。土壤速效養分較pH、有機質的變異系數高，這主要是養分在土壤中的化學性質和成土母質決定的[13]。在顯著性水平0.05 的單樣本K-S 檢驗下，pH 和有機質符合正態分布，速效氮、有效磷、速效鉀經Box-Cox 變換后服從正態分布。

2.2 土壤養分的趨勢效應

受成土因素、自然地理條件及人類采礦活動的影響，區域土壤屬性的空間分布常呈明顯的趨勢特征，在空間插值分析中不容忽視。運用ArcGIS 10.4 的地統計分析模塊獲得土壤養分的趨勢效應(圖2)。圖中X軸表示正東方向，Y軸表示正北方向，Z軸表示各點實測值的大小。左后投影面上曲線表示東–西向全局性的趨勢效應，右后投影面上曲線表示南–北向全局性的趨勢效應。從圖2 中可以看出，土壤pH 與有效磷趨勢效應相同，在東–西及南–北方向均呈倒“U”字形，為二階趨勢效應；有機質在東–西方向投影線中部略有下凹，由東向西逐漸升高，呈二階趨勢效應，南–北向投影線呈線性，趨勢效應為一階；速效氮東–西方向呈“U”字形，南–北方向呈倒“U”字形，均為二階趨勢效應；速效鉀在東–西方向投影線中部略有下凹，趨勢效應為二階，在南–北方向的投影為直線，由南向北逐漸升高，趨勢效應為一階。

表1 土壤養分因子描述性統計特征Table 1 Descriptive statistical characteristics of soil nutrient factors

2.3 土壤養分的空間變異特征

用GS+ 9.0 軟件擬合半方差函數，以殘差(RSS)最接近于0、決定系數(R2)最接近于1 為標準選擇最佳的擬合模型。由表2 可知，pH 的最適模型是球面模型，有機質、速效鉀的最適模型是線性有基臺模型，速效氮、有效磷的最優半方差模型為指數模型。土壤養分各項指標的塊金值(C0)均為正值，說明在當前采樣尺度范圍內，存在由于采樣、測定誤差等隨機因素引起的空間異質性。土壤指標均具有一定的基臺值(C0+C)，說明其受地形、土壤母質等自然因素影響。塊金效應(C0/(C0+C))表示隨機因素引起的異質性占系統總異質性的比例。按照Cambardella等[14]劃分標準，pH、有機質和速效氮的塊金效應在0.501 ～ 0.614，表現為中等的空間自相關性，說明其空間變異是由結構因素和隨機因素共同引起的；有效磷和速效鉀的塊金效應均大于0.75，表明隨機因素的影響占主導地位。勝利礦區土壤養分特性受開采、土地復墾、放牧等因素影響較大，人為因素的差異性和隨機性使得土壤養分空間變異不盡相同；坡度、高程等地形差異造成土壤侵蝕與運移，增強了結構因素的差異，因此不同位置、不同養分指標表現出不同程度的空間變異[15]。土壤養分因子5 項指標的變程在1.350 ～ 17.240 km，說明它們各自的空間自相關范圍相差較大，空間異質性對尺度的依賴程度不同，應根據各項養分指標的特征調整采樣間隔。

圖2 土壤養分因子趨勢效應示意圖Fig. 2 Trend effects of soil nutrient factors

表2 土壤養分因子半方差模型及參數Table 2 Semivariance models and parameters of soil nutrient factors

2.4 土壤養分的空間分布格局

采用GS+ 9.0 軟件擬合各養分指標的半方差函數理論模型，考慮各向異性和趨勢效應，按照全國第二次土壤普查養分分級標準，通過ArcGIS 10.4普通克里金插值繪制勝利礦區土壤養分空間分布圖(圖3)。為了進一步了解其豐缺狀況，本文結合土壤數據的分級標準，統計各等級所占的面積和比例(表3)。研究區土壤呈中性至強堿性，這與戴萬宏等[16]研究中國地帶性土壤pH 分布得到的結果一致。pH 呈由中部向四周降低的趨勢，東北部分地區土壤為中性，圖上深色區域屬于典型的鹽堿地，表現出較強的堿性。勝利煤田地處干旱、半干旱地區，降水較少，植被稀疏，土壤侵蝕嚴重，有機質、速效氮含量以中等和缺乏水平為主。其中，有機質含量處于中等和缺乏水平的面積占總面積的98.78%，速效氮含量處于中等和缺乏水平的面積占84.46%。有機質和速效氮的相關性分析顯示，二者相關系數達0.49，呈顯著正相關關系，從插值結果(圖3)也可以看出，二者的空間分布較為相似：含量較高的土壤位于西部高程較大的位置，低值分布在中東部人類活動干擾相對較強的區域。這可能是由于東二號露天礦周邊多是退化草地，缺乏植被和凋落物的積累，錫林河干涸后沉積沙暴露及東南角堆煤場的影響造成的。研究區土壤有效磷處于缺乏狀態，中等及以下水平的面積為695.17 km2，占土地總面積的86.67%。礦業用地有效磷含量較低，中部及北部耕地位置出現高含量斑塊。速效鉀含量相對較高，很豐富和豐富水平占總面積的97.44%。同樣受到錫林河附近的鹽沼濕地和東南部的堆煤場影響，這兩個位置速效鉀含量偏低。

圖3 土壤養分因子空間分布圖Fig. 3 Spatial distribution of soil nutrient factors

表3 土壤養分因子插值結果分級統計Table 3 Classification statistics of interpolation of soil nutrient factors

2.5 土壤養分空間分布的影響因素

2.5.1 地形因子對土壤養分的影響 典型對應分析(CCA 排序)將對應分析與多元回歸相結合，可以直觀地反映地形因子(坡度(SLO)、坡向(ASP)、高程(ELE)、地形濕度指數(TWI)和地形起伏度(RA))對土壤養分空間變異的影響程度[17]。典型對應分析包含4 個排序軸，即將地形因子重新組合成4個互不相關的綜合變量，以方差解釋累計百分比表示各軸對養分異質性的影響程度。排序圖中只顯示前兩軸，地形因子用帶有箭頭的實線表示，箭頭長度表示該地形因子對土壤養分空間分布影響的強弱；箭頭與養分質心的夾角表示地形因子與該養分的相關性，夾角越小，相關性越強；箭頭與排序軸之間的夾角表示地形因子與排序軸的相關性，夾角越小，相關性越高。

表4 地形因子與CCA 排序軸的相關系數及方差解釋累計百分比Table 4 Correlation coefficients and cumulative percentage variances of topographic factors and CCA axis

圖4 土壤養分因子與地形因子的CCA 排序Fig. 4 CCA ordination of soil nutrient factors and topographic factors

由表4 和圖4 可知，CCA 排序前兩軸的累積解釋度達93.8%，可以很好地反映土壤養分與地形因子之間的關系。影響第一排序軸的地形因子主要是高程、地形起伏度和坡度，第二排序軸的決定性地形因子是坡度。pH 靠近質心，表征其空間變異受地形因子的共同作用；有機質主要受坡度的影響；速效氮受坡度、高程的影響較大；地形濕度指數和坡向是制約速效鉀空間分布的主要因素；有效磷與各地形因子的夾角均較大，表明其受地形因子的制約較小，造成的原因可能有兩方面：①土壤中磷主要來自于基巖(施肥除外)，而基巖又不易被風化；②土壤中磷素極易被固定，移動性很弱[18]。

坡度主要通過影響土壤持水量、表層顆粒運移等因素間接影響土壤肥力水平。基于DEM 提取勝利礦區坡度，根據實際情況將坡度分為9 級，分別統計不同坡度范圍內土壤有機質、速效氮的平均含量(圖5A)。結果表明，隨著坡度增大，土壤有機質和速效氮平均含量均表現出先升高后降低的趨勢，這與CCA 排序圖中在中等坡度位置取得最大值相符合。在坡度較大區域，土壤表層有機質、速效氮易受到淋洗作用而損失[19]，含量降低。

高程不同，溫度、光照、水分等生態因子各異，這將影響成土母質的再分配，從而使土壤養分的分布發生變化。對高程與速效氮含量進行單因素回歸分析(圖5B)，結果顯示隨著高程增大，速效氮含量呈明顯增加趨勢。德科加等[20]的研究表明，土壤氮素的礦化隨溫度升高而加強，因此當高程增加時溫度降低，微生物分解速度減緩，礦化作用減弱。此外，高程增加伴隨著人為擾動減少，這些都可以促進速效氮含量升高。

坡向制約土壤受到的溫度、輻照度、水分等狀況，進而影響土壤養分含量。本文采用四分法[21]對坡向進行分級，對研究區不同坡向土壤的速效鉀平均含量進行統計(圖5C)，表現為陽坡＞半陽坡＞半陰坡＞陰坡，這與其他研究關于陽坡土壤速效鉀含量低于陰坡的結論[22-23]不一致，可能是由勝利礦區的自然環境引起的。研究區多以西北風為主，風力侵蝕導致陰坡、半陰坡的土壤速效鉀流失嚴重，又因為迎風坡的關系該方向易形成地形雨，降雨強度和降雨量比另一側大得多，因此陰坡土壤侵蝕強烈，并導致大量速效鉀流失。

地形濕度指數作為重要的地形因子，也會影響土壤養分的空間分布。利用DEM 提取勝利煤田地形濕度指數，并根據研究區實際情況將地形濕度指數分為8 級，分別統計各范圍內的土壤速效鉀平均含量(圖5D)，結果表明，土壤速效鉀平均含量與地形濕度指數呈負相關關系，與圖4 中地形濕度指數增大，速效鉀含量降低的結果相吻合。高燈州等[19]及Güntner等[24]的研究結果顯示，速效鉀吸附能力較弱，流動性較強。地形濕度指數與土壤含水量呈直線相關，因此地形濕度指數增大，土壤淋溶作用加強，速效鉀含量降低。

地形起伏度與土壤養分無顯著關系，僅影響第一排序軸，可能是坡度、坡向、高程和地形濕度指數的綜合作用削弱了其生態效應。

從CCA 排序圖中還可以看出，pH 的質心距離速效鉀的質心較近，且分布在0 刻度的兩側，表明二者呈顯著負相關，與龐夙等[25]的研究結果一致。這主要是由于隨著土壤pH 增大，降低了鉀素的有效性，致使速效鉀含量降低。有機質與速效氮的質心距離很近，且分布在0 刻度的一側，說明二者具有明顯的正相關關系，可能的原因是土壤中氮素主要來自于有機質的礦化，速效氮含量受有機質含量的影響[18,26]。pH與有機質、速效氮分別呈顯著負相關，但是在CCA排序圖中關系并不明顯，原因可能是受到地形因子的影響，pH 距離有機質和速效氮的質心較遠。

圖5 地形因子與土壤養分因子的關系Fig. 5 Relationship between topographic factors and soil nutrient factors

2.5.2 土地利用類型對土壤養分的影響 對研究樣本進行不同土地利用方式在顯著性水平為0.05時的土壤養分含量單因素方差分析(表5)。結果表明，不同土地利用方式之間的土壤pH、有機質、速效氮、有效磷具有顯著性差異(P＜0.05)。露天采坑和排土場的土壤pH 明顯高于耕地、草地等受工礦活動影響較小的區域，這是由于煤礦開采導致山坡表層土壤鹽分逐漸積累，交換性鈉離子飽和度升高，所以礦業用地的pH 高于其他地區[27-28]。耕地的土壤pH 低于草地，造成的原因可能有：①施用氮肥、作物帶走較多鹽基離子導致耕地pH 降低；②放牧過程中牲畜在草地留下糞便，導致pH 升高。相關研究表明[27,29]，土壤有機質含量與pH、土壤通氣性呈負相關，與土壤黏粒含量呈正相關。煤礦開采改變了原有的巖土結構，造成包氣帶水分含量減少，影響植被生長，導致當地植被覆蓋度下降，風化作用加強，致使黏粒含量下降、孔隙度增加；由上文可知露天采坑和排土場的土壤pH 較其他位置高；再加上排土場土壤質量差，植被恢復緩慢，對土壤有機質含量提高并不明顯[26]，因此礦業用地土壤有機質平均含量較低。草地土壤有機質平均含量高于耕地，主要是由于附近牧民長期放牧，在草地表層土壤留下牲畜糞便等有機質。

受挖損影響，有機氮礦化成易流失的無機氮，硝態氮和活性高的磷從土壤表層淋至較深的土層[30]，因此露天采坑的速效氮、有效磷平均含量都很低。植被恢復下排土場速效氮的平均含量顯著高于露天采坑，但有效磷的差異并不顯著。經現場調查了解到，研究區耕地主要以種植馬鈴薯為主，而查閱資料發現，馬鈴薯對氮、磷需求比例約為2∶1，施入土壤中的磷肥移動性較小，當季利用率低，殘留較多，導致耕地速效氮含量偏低，而有效磷含量較高。草地大規模放牧導致速效鉀含量升高，促進草本植物的生長，消耗了大量的磷，因此草地的有效磷含量偏低。

雖然不同土地利用類型下土壤速效鉀的含量沒有顯著差異(P＞0.05)，但露天采坑的土壤速效鉀含量仍為最低，植被恢復下排土場的土壤速效鉀平均含量高于露天采坑，但與耕地、草地相比還有較大差距。

表5 不同土地利用類型養分因子平均值的顯著性差異檢驗Table 5 Verification of significant differences between average nutrient contents under different land use types

3 結論

1)勝利礦區土壤pH 呈中性至強堿性，有機質含量中等，速效氮、有效磷含量缺乏，速效鉀含量豐富。除pH 表現出弱的變異性外，其他4 種養分指標均屬于中等強度變異。

2)土壤養分各項指標均具有一定的趨勢效應。pH、有機質、速效氮為中等強度的空間自相關，分布具有一定的規律性，受隨機因素和非隨機因素共同作用，變程在2.10 ～ 17.24 km；有效磷、速效鉀空間自相關較弱，在全區域的分布特征沒有一定的規律性，主要受隨機因素控制，變程分別為16.98 km 和1.35 km。

3)坡度、坡向、高程、地形濕度指數是影響勝利煤田土壤養分格局特征的主要地形因子。從土地利用類型上看，采礦活動引起土壤擾動是養分含量較低的重要原因，土地復墾對排土場養分的恢復具有一定成效，但與耕地、草地相比還有一定的差距。