露天矿山废弃地是我国生态修复领域难度大、问题多的土地类型之一。矿区退化生态系统的恢复是降低地质灾害发生概率、建设生态文明的前提^[1]。

矿山废弃地土壤修复是生态修复的物质基础^[2]。土壤保水性能与养分状况是评价土壤生产力水平的重要指标，是影响植物生长的重要因素^[3]。目前，露天矿山土壤修复的方法主要有表土覆盖、锚固护坡等物理改良方法^[4]，有机质添加、化学改良剂施用等化学措施^[5]，抗逆植物种植等生物改良措施^[6]。采用物理或化学方法进行矿地修复的经济成本较高，且效果持续时间短。自然植被修复方式因具有可持续性和土壤自肥性等优点，受到广泛关注^[7]。植被的生长促进碎岩的风化进程，有效遏制水土流失，使矿区植被的立地条件逐步得到改善^[8]。植被通过地下根系作用及其凋落物的影响，能改善土壤物理性状，增加土壤微生物量及活性^[9]。但是不同植被类型对土壤理化性质的影响差异较大^[10]。而且目前的研究对于矿山废弃地植被修复改善表层土壤水肥状况的作用特征和机理并不明确，在一定程度上制约了矿山废弃地生境下植被复合系统的模式筛选和结构优化。

金山矿区位于山东省泰安市东平县，表层土壤瘠薄，植被覆盖率低，修复难度大。笔者以该矿山原生优势植物种形成的主要植被模式和裸地为研究对象，测定分析不同植被模式下的土壤物理性状与养分含量，揭示不同植被模式对露天矿山废弃地土壤的影响规律及机理，为黄河下游露天矿区植被修复模式构建提供理论参考。

研究地点位于山东省泰安市东平县银山镇(E 116°08′00″~116°10′00″、N 35°59′30″~36°00′00″)，总面积2 100 hm²，待修复废弃地365.8 hm²，属暖温带大陆性季风气候区，降水时空分布不均，雨热同期(图 1)。多年平均气温13.3 ℃，年降水量550 mm。矿区废弃地类型为露天采石矿区，植被修复年限约为8 a。土壤以潮壤土夹碎石为主，土层浅薄，地表破碎，矿坑遍地，表土不连续。乔木以榆树(Ulmus pumila)、臭椿(Ailanthus altissima)、刺槐(Robinia pseudoacacia)等树种为主，灌草以酸枣(Ziziphus jujuba var. spinosa)、荆条(Vitex negundo var. heterophylla)、狗牙根(Cynodon dactylon)等植物为主。

图 1(Fig. 1)

图 1 泰安市东平县银山镇金山矿区俯瞰图 Fig. 1 Overlook of Jinshan Mine in Yinshan town, Dongping county, Tai′an city

2021年11月，在矿区同一海拔阳坡处，选取狗牙根(G)，酸枣+荆条+狗牙根(SJG)、酸枣+狗牙根(SG)，臭椿+榆树+酸枣+狗牙根(CYSG)4种植被模式和裸地(CK)为研究对象(表 1)。在每一模式中随机选取3个10 m×10 m的样地，在每一样地按照“五点法”采集3份0~20 cm的土壤样品，每个植被模式共9个土壤样品，共45份土样。将土壤样品装入自封袋中，带回实验室后，挑除根系、石砾、动植物残体等，自然风干，研磨过2和0.15 mm筛，保存备用。

表 1(Tab. 1)

表 1 不同植被模式下的生长特征 Tab. 1 Growth characteristics under different vegetation types 植被模式 Vagetation type 植物种类 Plant species 植株高度 Plant height/m 胸(根)径DBH (Diameter of a root)/cm 覆盖度 Vegetation coverage/% CK — — — 0 G 狗牙根Cynodon dactylon 0.11 — 25 SG 酸枣Ziziphus jujuba var. spinosa 1.34 1.5 36 狗牙根Cynodon dactylon 0.12 — SJG 酸枣Ziziphus jujuba var. spinosa 1.48 2.3 53 荆条Vitex negundo var. heterophylla 1.65 2.2 狗牙根Cynodon dactylon 0.14 — CYSG 臭椿Ailanthus altissima 3.24 3.7 42 榆树Ulmus pumila 2.17 3.6 酸枣Ziziphus jujuba var. spinosa 1.44 2.5 狗牙根Cynodon dactylon 0.13 — 注：—表示此处无相关指标。Note: — refers to there are no related indicators. CK is bareland.

表 1 不同植被模式下的生长特征 Tab. 1 Growth characteristics under different vegetation types

土壤质量含水量采用烘干法测定，土壤密度、土壤孔隙度、饱和持水量、毛管持水量、田间持水量采用环刀法测定。土壤有机碳采用TOC分析仪(V_Series SSM-5000A)测定；土壤总钾质量分数采用火焰分光光度计法测定；土壤总磷质量分数采用HClO₄-H₂SO₄双酸法、钼蓝比色法测定；土壤碱解氮质量分数采用扩散法测定；土壤有效磷质量分数采用碳酸氢钠浸提钼锑抗比色法测定；土壤速效钾质量分数采用NH₄Ac浸提-火焰光度法测定。

采用Excel 2018和SPSS 18.0对数据进行统计分析，对土壤理化指标进行单因素方差分析，选取P=0.05为显著性水平，采用Pearson完成相关分析。利用主成分分析，确定影响土壤质量的主要因素。采用Origin 2018作图，数据为平均值±标准差。采用模糊数学隶属函数法对不同植被模式的土壤改良效应进行综合评价^[11]，计算公式如下:

式中：X_(ui)为指标与改良土壤效应呈正相关下的隶属函数值；X′_(ui)为指标与改良土壤效应呈负相关下的隶属函数值；X_i为各个指标的平均值；X_max和X_min分别为各个指标的最大值和最小值。

由表 2可知，相较于CK，G、SG、SJG和CYSG模式下的土壤质量含水量分别增加7.36%、1.84%、60.31%和39.04%。植被模式显著改善矿山废弃地土壤持水性能，不同植被模式下土壤持水量差异显著(P < 0.05)。其中SJG模式下土壤饱和持水量最高，与CK相比增加65.99%，G、SG、CYSG模式下的土壤饱和持水量分别增加2.21%、14.24%和50.64%。SJG模式下土壤毛管持水量最高，与裸地相比增加60.79%，G、SG、CYSG模式下的土壤毛管持水量分别增加7.32%、15.92%和48.53%。SJG模式下田间持水量最高，与CK相比增加68.36%，G、SG和CYSG模式下的田间持水量分别增加9.11%、24.45%和50.77%。

表 2(Tab. 2)

表 2 不同植被模式的土壤贮水量 Tab. 2 Soil moisture storage under different vegetation types  % 植被模式 Vegetation type 土壤质量含水量 Soil moisture 饱和持水量 Saturated moisture 毛管持水量 Capillary storage 田间持水量 Field capacity CK 18.47±0.18c 23.52±0.71d 21.04±0.49c 18.87±0.58d G 19.83±1.39c 24.04±1.63d 22.58±1.08c 20.59±1.53c SG 18.81±1.59c 26.87±1.96c 24.39±1.13b 24.05±1.85c SJG 29.61±0.87a 39.04±1.53a 33.83±1.36a 31.77±1.45a CYSG 25.68±1.08b 35.43±1.18b 31.25±1.72a 28.45±1.23b 注：同列不同字母表示差异显著(P < 0.05)；下同。Notes: Different letters in the same column indicate significant differences (P < 0.05).The same below.

表 2 不同植被模式的土壤贮水量 Tab. 2 Soil moisture storage under different vegetation types

由图 2可知，不同植被模式显著改善矿山废弃地土壤孔隙状况。不同植被模式下土壤密度介于1.29~1.56 g/cm³之间，显著低于裸地。与CK相比，G、SG、SJG和CYSG的土壤密度分别降低2.71%、11.30%、19.63%和16.21%。不同植被模式下土壤毛管孔隙度、非毛管孔隙度、总孔隙度均显著高于裸地。不同植被模式下土壤毛管孔隙度介于33.19%~43.54%之间，SJG模式最高。不同植被模式下土壤非毛管孔隙度介于3.78%~7.22% 之间，SJG模式最高。G、SG、SJG和CYSG的土壤总孔隙度与CK相比分别增加16.22%、48.33%、57.51%和49.18%。

图 2(Fig. 2)

不同小写字母表示差异显著(P < 0.05)；下同。 Different lowercase letters indicate significant differences (P < 0.05).The same below. 图 2 不同植被模式的土壤密度和孔隙度 Fig. 2 Soil bulk density and porosity under different vegetation types

由图 3可知，不同植被模式显著提高矿山废弃地表层土壤养分含量，且差异显著(P < 0.05)。与CK相比，SJG模式下土壤有机碳与碱解氮质量分数显著高于其他植被模式(P < 0.05)，与CK相比分别增加546.22%和652.97%。CYSG模式下土壤全磷与有效磷质量分数显著高于其他植被模式(P < 0.05)，与CK相比分别增加140.95%和493.44%。土壤全钾与速效钾质量分数表现为SJG与CSJG模式最高，且二者差异不显著(P＞0.05)。相较于CK，G、SG、SJG和CYSG的土壤全钾质量分数分别增加78.61%、24.43%、132.02%和130.96%，土壤速效钾质量分数分别增加29.26%、42.33%和43.18%和42.61%。

图 3(Fig. 3)

图 3 不同植被模式的土壤养分含量 Fig. 3 Soil nutrient contents under different vegetation types

不同植被模式的土壤水分物理特征与养分含量差异显著且存在交互作用。通过对土壤水分物理与养分指标进行主成分分析，可得出不同植被模式改良土壤的主要指示因子。由表 3可知，前2个主成分的累积贡献率为90.99%，说明以2个主成分作为综合变量评价土壤水分物理与养分含量是可靠的，因此取前2个主成分进行分析。第1主成分的贡献率为81.96%，是最大主分量，因子载荷量较大的为土壤含水量、饱和持水量、毛管持水量、田间持水量、密度、毛管孔隙度和非毛管孔隙度，该类可表述为土壤水分和土壤通气性，第2主成分的贡献率为9.03%，因子载荷量较大的为总钾、有效磷和速效钾，该类可表述为土壤养分。由主要因子的隶属函数综合值可知(表 4)，不同植被模式改良土壤效应的综合评价为：SJG>CYSG>SG>G>CK。

表 3(Tab. 3)

表 3 土壤水分物理与养分指标主成分分析 Tab. 3 Principal component analysis of soil moisture physical and nutrient indexes 因子Factor PC1 PC2 土壤含水量Soil moisture 0.98 -0.13 饱和持水量Saturated moisture 0.98 0.07 毛管持水量Capillary water-holding capacity 0.98 -0.09 田间持水量Field water-holding capacity 0.96 0.07 毛管孔隙度Capillary porosity 0.95 0.02 土壤密度Soil density -0.96 0.19 非毛管孔隙度Non-capillary porosity 0.93 0.18 总磷Total P 0.92 0.31 总钾Total K 0.89 0.42 有机碳Soil organic C 0.88 -0.19 碱解氮Alkaline N 0.87 -0.31 有效磷Available P 0.71 0.46 速效钾Available K 0.70 -0.66 贡献率Contribution rate/% 81.96 9.03 累积贡献率Cumulative contribution rate/% 81.96 90.99 注：-表示负相关关系。Note: - refers to there is negative correlations.

表 3 土壤水分物理与养分指标主成分分析 Tab. 3 Principal component analysis of soil moisture physical and nutrient indexes

表 4(Tab. 4)

表 4 不同植被模式主要指标的综合值 Tab. 4 Comprehensive values of main indexes under different vegetation types 指标Index CK G SG SJG CYSG 土壤密度Soil density 0 0.13 0.58 1.00 0.84 毛管孔隙度-Capillary porosity 0 0.27 0.57 1.00 0.89 土壤含水量+Soil moisture 0 0.12 0.03 1.00 0.65 非毛管孔隙度+Non-capillary porosity 0 0.29 1.00 0.86 0.64 饱和持水量+Saturated moisture 0 0.03 0.22 1.00 0.77 毛管持水量-Capillary water-holdingcapacity 0 0.12 0.26 1.00 0.80 田间持水量+Field water-holdingcapacity 0 0.13 0.40 1.00 0.74 总磷+Total P 0 0.36 0.11 0.75 1.00 总钾+Total K 0 0.59 0.18 1.00 0.99 有机碳+Soil organic C 0 0.52 0.35 1.00 0.73 碱解氮+Alkaline N 0 0.52 0.41 1.00 0.52 有效磷+Available P 0 0.19 0.16 0.34 1.00 速效钾+Available K 0 0.66 0.89 1.00 0.99 综合值Comprehensive value 0 3.93 5.16 11.95 10.56 注: “+”为指标与改良土壤效应呈正相关，“-”为指标与改良土壤效应呈负相关。Notes: “+” means that the index is positively correlated with the soil improvement effect, “-” means that the index is negatively correlated with the soil improvement effect.

表 4 不同植被模式主要指标的综合值 Tab. 4 Comprehensive values of main indexes under different vegetation types

对矿区植被恢复而言，表层土壤的理化性质比深层土壤更具意义^[10]，因此，笔者关注于不同植被模式下表层土壤性质的差异。土壤水分物理特性反映土壤水分含量、通气性、土体稳定性等特征，是土壤潜在生产力的重要指标^[11]。研究发现，植被混交模式可显著增加土壤含水量与持水能力。植被复合模式具有的多层次植被覆盖可保持水土，不同深浅的密集根系可固结土壤，提高土壤抗冲性，有效抑制水土流失^[3]。

土壤水分特性与土壤孔隙结构密切相关^[12]。植物根系衰老死亡后，体积减小，留下的空隙使土质变的疏松多孔，增加土壤的渗透性和保水能力，进一步减少水土流失^[13]。研究发现，植被混交模式可显著增加土壤孔隙度，降低土壤密度，改善土壤物理性状。4种不同植被模式下，SJG模式改善土壤孔隙结构和土壤持水能力效果最好，CYSG模式次之，土壤含水量分别比裸地提高60.31%和39.04%，密度降低19.63%和16.21%，孔隙度提高57.51%和49.18%。狗牙根根系发达，须根丰富；荆条侧根稠密且长度较长，酸枣根系位于土壤浅表层且分布范围较广。因此，CYSG、SJG模式可有效改善土壤孔隙状况，进而提高土壤持水能力。

土壤越贫瘠就越容易受到植物的影响，植物凋落物和根系，可以改变土壤理化性质和养分状况^[14]。土壤氮、磷、钾是土壤主要的养分指标，而有机碳作为土壤结构和土壤有机质构建的重要因素，对土壤肥力状况起着决定性作用。矿山废弃地因开采致使地表土壤与植被破坏严重，土壤稳定性降低，土壤肥力减弱。根据第2次土壤普查的分级标准，本研究裸地土壤有机碳、全磷、有效磷、全钾均处于缺乏水平；碱解氮处于缺乏水平；速效钾处于较缺乏水平。不同植被模式与裸地相比，土壤养分含量显著提高，其中CYSG模式提高土壤全磷与有效磷效果最好，SJG模式次之。SJG模式提高土壤有机碳与碱解氮效果最好，CYSG模式次之。SJG与CYSG模式提高土壤全钾、速效钾效果最好。这与相关研究发现的林草混交模式可提高土壤有机碳^[15]、磷存储容量^[16]以及土壤速效养分含量^[13]的结论一致。这表明林草混交模式可以显著增加养分含量，提高土壤肥力，但不同模式增加土壤养分的能力不同，可能是因为植物对土壤养分积累作用与其植被类型紧密相关^[17]。受草灌乔生长过程中对养分差别吸收的影响，不同植被模式下土壤养分含量存在较大差异。不同植被模式对土壤养分的综合改良效应表现为SJG与CYSG模式最优，单一植物模式改良土壤养分效果较差。土壤侵蚀量、粒级比例等都应是矿区植被改良土壤效应的评价指标，但笔者主要从林草修复模式对矿山废弃地表层土壤水分物理特性和土壤养分的影响的角度，探究林草模式修复矿山废弃地的机理，在下一步的研究中，可综合考虑土壤微生物、酶活性与侵蚀特征。

植被复合模式能显著改善露天矿山废弃地土壤水分状况与养分含量，其中灌草与乔灌草复合模式改良土壤效果优于单一草本模式。从土壤水分物理效应来看，“酸枣+黄荆条+狗牙根”为最佳模式；从土壤养分效应来看，“酸枣+黄荆条+狗牙根”模式在提高土壤有机碳、全氮、碱解氮、速效钾方面表现最佳，“臭椿+榆树+酸枣+狗牙根”模式在提高土壤全磷、有效磷方面表现最佳。在黄河下游石质矿区植被恢复时，可优先考虑“酸枣+荆条+狗牙根”的灌草混交模式，应尽量避免采用纯狗牙根的单一草本模式。