小秦岭金矿区边坡不同植被组合类型修复效果分析*

胡启立,余洁,董帅伟,赵河,赵勇,张志铭,刘雅辰,赵琛迪

(1.河南农业大学林学院,河南 郑州450002;2.小秦岭国家级自然保护区管理局,河南 三门峡472000)

采矿行业为社会生产和生活提供基本能源和原材料[1],然而,矿产资源的大量开发造成大面积国土生态破坏和严重的环境污染问题[2]。例如,由于采矿所产生的废渣就近处理,形成大量高陡石质边坡,容易引发地质灾害;由于植被裸露,冬春季扬沙起尘,夏秋季水土流失;还会出现雨水携带废渣中的重金属元素污染周围土壤[3]。因此,改善边坡植被生长状况、恢复生态系统平衡是当前矿山生态修复中日趋紧迫的问题。

对矿区边坡采用生态措施进行修复具有成本较低、后期维护较少、环境效益突出等优点,被应用于各种边坡修复中。以往对生态恢复效果的研究多集中在物种多样性、植被丰富度、根系生物量或某一单一指标等方面[4-6],而通过水土保持率、植被盖度、空气质量、土壤养分含量、土壤重金属含量等指标共同反映不同植被组合下渣坡恢复效果的研究相对较少[7]。通过植被恢复能够有效地消除山体景观和扬尘污染源头,充分发挥植被的涵水、固土、滞尘等生态效能[8]。植被恢复过程中土壤理化因子与物种多样性具有明显的相关性,土壤养分含量与物种多样性呈相似的变化趋势[9]。不同植被类型对土壤金属元素具有不同的富集机制和效果,植被恢复能够调节土壤重金属含量,解决土壤重金属污染问题[10]。以往喷播基质技术、护坡凿孔技术、特殊材料网护坡技术等[11]方法初期效果较好,后期就会出现衰退迹象,难以达到生态系统平衡的效果[12]。总结其中原因,一是物种选择不是当地优势植被物种;二是物种过于单一,缺少物种间搭配,不利于生态系统的平衡构建;三是生境基质涵养水肥能力缺乏持续性,且与物种适合度较低;这就要求我们不但栽种植物,还应该进行合理配置,建立稳定的植物群落,恢复健康的生态系统[13]。

小秦岭矿区为中国的主要黄金生产区之一,然而过度开采很容易给当地森林生态带来损害[14]。目前小秦岭地区堆放废弃矿渣约2×107-3×107t,渣坡占地面积约153hm2,残渣中含有Pb、Cu、Cr和其他重金属,在风力搬运和雨水冲刷共同作用下进入周围农田与河流,对周围环境与安全危害巨大[15]。为了在小秦岭地区建立稳定的植物群落,加快当地的生态恢复,保障地区生态平衡,本研究以小秦岭金矿区渣矿边坡退化生态环境为背景,采用客土法对边坡进行植被修复,对5种植被组合修复模式的恢复效果进行详细比较分析,为采矿区边坡生态修复提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

试验地位于小秦岭金矿主产区,该区横跨豫、陕两省,包括河南省灵宝市、陕西省潼关县和洛南县 (34°23′-34°31′N,110°23′-110°44′E), 面积约1 500km2,地势由北向南逐渐升高,其主峰老鸦岔垴为河南省最高峰,海拔2 413.8m。小秦岭地区属暖温带季风型大陆性气候,年平均气温13.8℃,年际变化在±9℃之间。全年日平均≥10℃的植物生长活跃期积温为3 500-4 700℃,年平均日照时数2 278h,日照率为51%,降水多集中在7-9月,占全年降水量的50.8%,且多为暴雨。土壤类型以褐土和棕壤为主,高海拔地区伴有少量山地草甸土。研究区植被主要以当地乡土优势树种为主,其中乔木主要有秦岭冷杉 (Abies chensiensis)、白皮松 (Pinus bungeana)、栓皮栎 (Quercus variabilis)、 侧柏 (Platycladusorientalis)、 旱柳(Salixmatsudana)、 山毛桃 〔Prunusdavidiana(Carr.)Franch.〕、 刺槐 (Robinia pseudoacacia)等;灌木主要有荆条 (Vitex negundo var.heterophylla)、酸枣 (Ziziphus jujuba var.spinosa)、珍珠梅 (Sorbaria sorbifolia)、紫穗槐 (Amorpha fruticosa)等;草本植物主要有牛筋草 (Eleusine indica)、高羊茅 (Festuca elata)、猫尾草 (Uraria crinita)等。

1.2 试验设计与样品采集

1.2.1 试验设计

采用野外调查取样与室内分析相结合的方法,于2016年8月,在保护区主峰老鸦岔垴选取客土来源一致的5种植被类型样地,样地中样方大小为20m×20m,分别为:T0空白裸地对照、T1草本植被恢复类型、T2灌草组合恢复类型、T3乔灌草组合恢复类型、T4乔草组合恢复类型;每种类型样地设置3个重复,共15个样地。样地的海拔范围为1 200-1 800m, 样地坡度为 30°-40°。

各研究区水土保持率采用水土保持率计算公式求得,公式为,R(%)=f1P×f2Q①;P(%)=1-p/p0②;Q(%)=1-q/q0③。式中,R为水土保持率;Q为水保持率;P为土保持率;p为一定时期内某次土壤侵蚀模数;p0为对照地土壤侵蚀模数;q为一定时期内土壤径流量;q0为一定时期内降水量;f1为森林对土壤物理化学性质的有益改造等;f2为森林对水环境的有益改造率等。f1、f2在具体测算中可以忽略不计。

研究区植被盖度采用混合像元分解模型原理计算得出,其模型是假设植被单元和土壤单元共同组成一个像元,混合像元信息是由绿色植被信息和土壤成分信息共同组成,那么混合像元的植被指数值(VI)就为绿色植被成分和土壤成分指数值的加权平均和,而权重则为各部分在像元中的面积比例。VI=fveg×VIveg+(1-fveg) ×VIsoil④, 由④式可变换为:Fveg= (VI-VIsoil) /(VIveg-VIsoil)⑤,即为混合像元法求算植被覆盖度的基本公式。

对空气负氧离子含量使用DLY-3型空气离子测定仪进行测定,其最小检测量为10个/cm3,最大检测量为1.999×109个/cm3,为了保证测量结果的准确性,每天测量前都会对仪器进行除潮处理,在每种样地中选取具有典型立地条件的地方作为测量点。测量过程中,待仪器读数稳定后,取仪器稳定值作为测量值。每个样地分早、中、晚3个时间点进行测量,每个时间点连续测量3次,每个样地共9组数据,每种植被组合共27组数据,将其取均值后即为该植被组合样地负氧离子测量的平均值。检测空气中PM2.5和PM10采用CW-HAT200手持式粉尘测试仪,检测时间、频率、地点与负氧离子相同,每组植被组合共27组数据,将其取均值后即为该植被组合样地PM2.5和PM10测量的平均值。

1.2.2 土样采集与测定

采用S型取样法选取5个采样点进行取样,使用洛阳铲从上往下垂直取土,取土深度为20cm,取土重量约1kg,装入200mm×280mm自封袋中,密封保存,带回实验室,进行风干脱水处理、研磨,为避免不同深度土壤养分和元素含量不同引起差异,在研磨后充分摇匀土样,分别过20目、60目、100目筛,装入新自封袋,重新编号,以备检测使用。

有机质测定采用重铬酸钾容量法—外加热法(丘林法);碱解氮采用碱解扩散法测定;速效磷测定用NaHCO3浸提—钼锑抗比色法;速效钾采用NH4OAC浸提法测定[16]。土壤重金属采用ICP-MS 7700x电感耦合等离子质谱仪 (美国Agilent Technologies公司)进行测定。

1.3 数据分析

采用Excel对实验数据进行基本计算、统计和图表制作;利用SPSS 19.0软件进行Duccan's方差分析 (ANOVA)(取显著度a=0.05);利用国际标准通用软件CANOCO 5.0分析环境因子相关关系。

2 结果与分析

2.1 样地土壤理化性质分析

由图1可得,T1、T2、T3在有机质含量上显著高于T0,T0显著低于其它处理。在碱解氮含量方面,T2和T3显著高于其他处理,T0显著低于其他处理,T2和T3差异不显著,T1和T4差异不显著。在速效磷含量方面,T2和T3显著高于其他处理,T0显著低于其他处理,T2和T3差异不显著,T1和T4差异显著。在速效钾含量方面,T3显著高于其他处理,T0显著低于其他处理,T1、T2、T4没有显著性差异。

土壤中养分含量作为植物生长必不可少的营养,能够维持植物必要的生命活动,而植物又以叶片和根系的形式将养分回馈土壤,从而提高土壤养分含量[17]。研究区不同植被恢复类型土壤养分含量均高于对照区,且不同植被类型土壤之间存在差异。土壤有机质主要来源为地表植物凋落物,而凋落物的数量和质量是影响土壤有机质含量差异的主要因素[18-19]。从图1可以得出,在对照区的基础上,各个不同处理的样地土壤有机质含量都有显著增加,可见地表凋落物对有机质的积累起重要作用。在不同处理的各样地中,土壤有机质含量对比情况为T2＞T3＞T4＞T1,即灌草组合高于其他组合的修复方式,草本修复区土壤有机质含量最低,可能与2年期的样地水土流失严重有关,也可能是由于草本凋落物较少,不利于有机质积累的关系,这与张广才等[20]对毛乌素沙地的研究结果相似。

图1 不同植被组合土壤养分变异Fig.1 Analysis of the difference of soil nutrient content in sample plots

土壤碱解氮、速效磷和速效钾是对植物生长有效的营养元素,能够较准确地反映土壤中氮、磷和钾元素的有效供应情况[21]。T0-T4的碱解氮含量呈抛物线形状,灌草和乔灌草组合样地的土壤碱解氮含量显著高于其他样地,这可能与荆条灌木 “肥岛效应”的固氮作用有关[22];也说明灌木在矿山边坡植被修复的中前期能够起到很好的过渡作用。对碱解氮提高效果较差的是乔草组合,但是提高比例也在30%以上。从改良速效磷来看,改良效果最好的是乔灌草模式,其次是灌草模式、乔草模式和草本模式。从改良幅度的角度来看,乔灌草模式和灌草模式对速效磷的改良效果显著高于乔草模式和草本模式,前者速效磷含量都高于9mg/kg,而后者都低于5mg/kg。从速效钾的改良效果来看,各种植被恢复模式都在对照区的基础上有所改善,但乔草模式和乔灌草模式改良效果显著好于其他模式,可能乔木对钾含量有特殊的吸附和积累作用[23]。

2.2 土壤重金属含量分析

从表1可以得出,在Cr含量方面,T0显著高于其他处理,T2、T3显著低于T0和T4;在Ni含量方面,T0显著高于T1和T3,T2与T4差异性不显著;在Cu、Zn含量方面,T0显著高于T2和T3,但与T1和T4差异不显著;在Pb含量方面,T0、T1显著高于其他处理;在测试的5种元素中,除了在Ni含量上T2与T0差异不显著外,T2、T3在其他重金属元素上都显著低于T0。

金矿区土壤重金属污染主要有尾矿渣淋溶型和大气沉降型[6],对矿区土壤的重金属进行富集的植物,首先要吸附大气沉降中粉尘的重金属元素,然后富集尾矿淋溶和土壤中固有的重金属元素,才能达到有效减少土壤重金属的目的。各边坡样地的覆土方式虽然是客土移植,但是土壤中重金属含量依然较高。研究发现,各不同处理样地内的土壤重金属含量和空白对照区相比较,对照区在重金属元素的含量上都高于其他处理区。Cr、Cu、Zn、Pb等元素所测的含量最低值都出现在T2中,尤其是对于Zn和Rb具有较强的吸附作用,仅有Ni元素的最低值出现在T3中,可见在2年期间边坡植被修复中,灌草组合能够起到降低土壤重金属含量的效果,这是由于植物普遍具有耐重金属机制,植物能够主动或被动富集重金属元素,将其囤积于组织内外或转移到地上[24]。从数据中可以得出Ni元素的最低值出现在乔灌草模式中,该模式的其他土壤重金属元素的值比较接近灌草模式。研究表明,植被类型更为丰富的乔灌草模式,在矿山边坡修复过程中修复效果较好。

表1 不同植被组合土壤重金属含量Tab.1 Analysis of soil metal elements under different combinations

2.3 不同植被类型搭配下边坡基本概况分析

从表2可知,在水土保持率水平上T2达到最好的效果,T2、T3显著高于T1,但不显著高于T4,T4虽然高于T1,但并不显著。在植被盖度方面,T1、T2、T3均达到80%以上,且显著高于T4。在空气负氧离子含量上,T2、T3显著高于 T1和 T4。在PM2.5和PM10方面都呈现相似的规律性,T2、T3显著低于T1和 T4,T2、T3之间与T1、T4之间差异都不显著。PM2.5含量占PM10含量百分比分别为:T0(53%) ＞T4(50%) ＞T1(48%) ＞T3(33%)＞T2(22%)。水土保持率和盖度能够比较直观地反映植被恢复效果,在对二者与各空气因子进行相关性分析中 (图2、图3)可以得到:二者与空气负氧离子含量呈正相关关系,与PM2.5、PM10呈负相关关系。

表2 地表基本指标差异显著性分析Tab.2 Analysis of the difference significance of the basic indicators

在为期2年的修复中T1中的水土保持率仅为60%,而且在现场调查时发现,草本样地的水土流失冲沟多为新冲沟,并且深度较深,可见草本植物对矿山边坡恢复的早期阶段虽然能够取得一定的水土保持效果,但后期的效果并不理想,这可能是因为草本植物前期生根较快,能够率先起到固土作用,后期由于草本植物根系生长潜力有限,很难进入较深的土层,导致后期水土保持能力不足[25]。在4种不同处理的样地中,边坡植被盖度都处于70%及以上水平,仅T4组合处理盖度略低于其他3种处理组合。在对于样地内空气质量的检测中,T2和T3组合处理显著高于其他组合;PM2.5和PM10呈现相似特征,灌草和乔灌草组合都处于较低水平,而且显著低于其他组合;可见灌草和乔灌草组合处理样地内的空气质量要好于其他组合处理。PM2.5含量占PM10含量的百分比是用来衡量空气粉尘污染状况的重要手段之一,T0处理的百分比值高于其他非空白对照处理,说明植被能够起到降低空气颗粒物含量的作用,这与张伟康等[26-27]的研究结果相似。T2组合处理的百分比值最小,可能与其盖度较高有关,也可能与其植被构成以灌木为主有关。

图2 水土保持率与空气因子相关性分析Fig.2 Correlation analysis between soil-water conservation rate and air factors

图3 盖度与空气因子相关性分析Fig.3 Correlation analysis of coverage and air factors

2.4 水土保持率、盖度与环境因子的相关关系

对各样地水土保持率、盖度和经变异膨胀因子处理过的12个环境因子进行RDA(使用Monte Carlo检验),得到环境因子对水土保持率和盖度的差异性解释量 (表3)。水土保持率和盖度在第Ⅰ轴、第Ⅱ轴的解释量分别为83.49%和9.99%,RDA的2个排序轴保留水土保持率和盖度数据总方差的93.48%,即12个环境因子累计解释水土保持率和盖度特征的93.48%。说明此两轴能够较好地反映样地水土保持率、盖度与环境因子的关系,且主要是由第Ⅰ轴决定。

表3 土壤元素指标与地上部环境因子的冗余分析Tab.3 Redundancy analysis of soil elements and ground environment factors

表4表示各环境因子对水土保持率和盖度的影响,影响的程度取显著度来表示,从表4结果可得,Cr、 Ni、 Cu、 Zn、 Pb、 PM2.5、 PM10与水土保持率、盖度呈负相关关系,SOM、N、P、K、FY与水土保持率、盖度呈正相关关系。与水土保持率和盖度显著性达到P≤0.001水平的有Cr、SOM、N、P,显著性达到P≤0.01水平的有Zn、Pb、K、FY、PM2.5、PM10,Ni和Cu达不到极显著相关水平。

进一步得到水土保持率、盖度与各环境因子二维排序图 (图4)。水土保持率指标和盖度指标用虚线箭头表示,各环境因子指标用实线箭头表示;箭头越长的指标,表示对模型的贡献越大,反之,则越小;2个指标的箭头线夹角表示相关性大小,夹角越大,表示相关性越小;各环境因子的箭头线在水土保持率和盖度箭头线上的投影越小,即余弦值越小,则对水土保持率和盖度的影响越小,反之,则越大。

表4 各环境因子对水土保持率和盖度的影响Tab.4 Effect of environmental factors on soil-water conservation rate and coverage

图4 水土保持率、盖度与环境因子二维排序图Fig.4 Two dimensional ordination diagram of soil-water conservation rate,coverage and environmental factors

负氧离子、氮和钾的二维排序箭头线较长 (图4),可知负氧离子、氮、钾对样地水土保持率和盖度差异性作出较好的解释,其中氮与盖度、负氧离子和水土保持率夹角很小并且在方向上具有一致性,呈正相关关系;钾与水土保持率、盖度的箭头线夹角相对较大,相关性相对较小,呈正相关关系,其余环境因子中,磷与二者呈正相关关系,PM2.5、PM10、 Cr、 Ni、 Cu、 Zn、 Pb均呈现负相关性。

3 结论与讨论

植被在金属矿山边坡修复中具有重要作用,不同的植被搭配具有不同的修复效果,单一植被类型在一定时段或许会有较好的恢复效果,但随着植被恢复的深入,单一植被的恢复效果越来越不理想,不利于生态系统多样性的建立。

由本研究结果可得,在不同处理的各样地中,土壤有机质含量对比情况为T2＞T3＞T4＞T1,即灌草组合高于其他组合的修复方式。草本植被具有生根迅速的特点,是边坡修复前期的理想植被类型,灌木在小秦岭边坡植被修复中起到重要的纽带作用。

在2年期的矿山修复检验中,相对于乔灌草模式,灌草模式在水土保持率和盖度方面略占优势,从有机质和碱解氮含量指标上来看,乔灌草组合在2年期矿山边坡回复中能够较快提升土壤速效磷含量。有乔木的植被组合中,对速效钾含量有较快的提升作用。

植被对土壤重金属有普遍的富集作用,不同植被对相应的重金属元素有不同的富集效果。植被对土壤中金属元素的富集速度较慢,若想达到理想的富集效果,可能需要较长时间。负氧离子含量和土壤氮元素含量在各修复指标中的二维投影的余弦值最大,是衡量边坡修复情况的关键因子。

在矿区边坡修复过程中,合理的植被类型搭配能够起到改良土壤和空气的作用,由于渣坡重心不稳,保持水土成了修复渣坡的首要任务,不同的修复阶段需要不同植被类型,前期修复,根系的生长速度和长度决定了水土保持效果,后期修复的主要任务是改良土壤、提高盖度、改善环境,灌木、藤本植物等过渡植被类型或许影响植被修复的延续性。通过二维排序图得到的影响边坡修复情况的关键因子分别是负氧离子含量和氮含量,但是环境因子引起评价指标差异的内部原因还需进一步研究。

水土保持率和盖度是边坡修复的重要衡量指标,水土保持的关键任务是要保持水分和防治土壤流失,盖度是植物群落对地表覆盖情况的量化指标[28]。通过分析各环境因子对水土保持率、盖度影响程度,可以找出影响二者差异的关键因子,从而能够找出对矿区边坡修复影响较大的关键因素。各环境因子与水土保持率、盖度的正反相关关系具有一致性,说明水土保持率和盖度在反映边坡修复的效果方面高度一致。在二维排序图中,负氧离子含量与水土保持率箭头连线的余弦值较大,说明水土保持率与负氧离子含量具有较大的相关性,可能是土壤的含水量提高了小环境的负氧离子含量;氮含量的箭头连线在盖度的箭头连线上的投影比较长,即余弦值比较大,说明氮含量与盖度具有很强的相关性,随着盖度的增加,土壤中氮含量增加较明显,这与刘秉儒研究黄土高原红砂植被不同盖度对土壤中不同形态氮含量的影响结果一致[29]。