喀斯特区石漠化治理对土壤养分含量及化学计量特征的影响——以黔中杠寨小流域为例

赵文君 ，李 倩 ，崔迎春 ，侯贻菊 ，杨 滨 ，丁访军 ，吴 鹏

(1.贵州省林业科学研究院，贵州 贵阳 550005；2.贵州省水利投资(集团)有限责任公司，贵州 贵阳 550002)

贵州地处我国亚热带喀斯特岩溶强烈发育的高原山区，喀斯特面积占全省面积的73.8%，是世界最大、最集中连片的喀斯特地区中心[1-3]。喀斯特地区因其基底环境的脆弱性，加上人类活动、降水驱动等因素，出现了以土地生产力退化为本质特征，石漠化景观为标志的“喀斯特石漠化现象”[4-5]，表现为基岩裸露、土壤贫瘠、成土速率慢、自然植被景观破坏等特点[4,6]。近年来，通过退耕还林、封山育林、开发岩溶水、发展沼气、种植适生经济作物、生态移民等措施，石漠化治理工作取得了一定成效[7-9]。叶瑞卿等[10]的研究结果表明，岩溶地区通过坡地种草、补播改良草地、围拦封育草地等治理措施的实施，能取得良好的治理效果。刘凤仙[11]认为喀斯特区水保林较经济林拦蓄地表径流及涵养水源的能力更强，就治理效果而言，墨西哥柏纯林＞墨西哥柏与杨树的混交林，草中白三叶＞黑麦草＞荒山荒坡，经济林中桃树＞板栗＞梨树。

生态环境恢复是喀斯特区的首要任务，而土壤质量提高是生态恢复的重要组成部分[12-13]；土壤养分含量的变化及分布状况对植物生长、发育及物质循环过程都有很大影响[14-15]，土壤化学性质常用于表征土壤生产力和质量，研究石漠化过程对土壤养分含量及化学计量特征的影响十分必要。目前，针对喀斯特区的土壤效应已进行了一些研究[9,16-17]，但在综合考虑石漠化程度、工程治理措施以及不同植被类型等因子下，对其土壤进行长期、连续的研究则比较少见。因此，本研究选取了黔中喀斯特区杠寨小流域为样区，采用2009年、2012年和2018年的实地监测数据，探究不同石漠化程度下不同工程治理措施、不同植被恢复模式土壤养分含量及化学计量特征的变化规律，对石漠化综合治理的土壤效应进行评价，以期为喀斯特地区土壤肥力恢复以及石漠化综合治理提供基础数据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于贵州省开阳县高寨苗族布依族乡杠寨小流域，流域面积3 020.15 hm2，属乌江水系的支流清水江流域；地理位置： 107°70′～117°00′E， 26°51′～ 26°55′N；平均海拔600 ～1 350 m；年平均气温11.6～15.3 ℃，年无霜期250 d左右，常年降水量约为1 200 mm，雨热同期，雨量充沛且多集中在6—8月份；岩溶地貌类型以丘原山地为主，土壤主要为地带性黄壤；石漠化面积1 179.85 hm2，其中：轻度、中度和重度石漠化分别占流域石漠化面积的45.36%、40.48%和14.16%，石漠化程度较高；森林覆盖率35%；植被属亚热带常绿阔叶林和常绿针叶阔叶混交林[18-19]。乔木树种主要有马尾松Pinus massoniana、华山松Pinus armandii、杉木Cunninghamia lanceolata等；灌木植物有白栎Quercus fabri、麻栎Quercus acutissima、小果南烛Lyonia ovalifoliavar.elliptica、小果蔷薇Rosa cymosa、火棘Pyracantha fortuneana、山胡椒Lindera glauca、盐肤木Rhus chinensis等；草本植物有菜蕨Callipteris esculenta、狗脊Woodwardia japonica、三脉紫菀Aster ageratoides、贯众Cyrtomium fortunei等。另外，还有核桃Juglans regia、桃Amygdalus persica、李Prunus salicina等一些经果林。

1.2 研究方法

1.2.1 不同石漠化程度的划分

喀斯特地区石漠化的产生是多种因子造成的，本研究将样地分为非石漠化、潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、重度石漠化5个典型阶段，划分标准参考熊康宁等[20]、陈起伟等[21]的研究成果。

1.2.2 样地设置

在野外踏查的基础上，基于流域内不同石漠化程度，并结合不同工程治理措施（退耕还林、封山育林、荒山造林以及天然次生林（对照CK）等）、不同植被类型（乔木林、灌木林等），设置了面积为20 m×20 m的固定样地共计15个；各样地点具体位置见图1。

1.2.3 样地调查

用手持GPS和罗盘仪分别测量并记录各样地的经纬度、海拔、坡度，用目测法估测其坡位、郁闭度、灌草盖度以及岩石裸露率等生境因子；对样地内各小样方胸径5 cm以上的乔木进行每木检尺，并记录树种、树高、胸径、冠幅、郁闭度等因子；同时记录每个小样方内灌木和草本的种类、株数（丛数）、基径、株高（长度）、盖度等因子；样地基本概况见表1。

1.2.4 土壤采集与测定

图1 样地点位置Fig.1 Location of the sample plots

表1 样地基本概况Table1 Basic situation of sample plots

土壤样品的采集：于2009年、2012年和2018年分别进行采集；在每个固定样地内沿坡面从左到右等间距布设3个土壤剖面，分别按0～10 cm和10～20 cm土层深度记录其土壤颜色、结构、质地、松紧度、湿润度、根量、石砾含量等因子，然后每层取等量土样，把同一层次的3个土样充分混合均匀后，采用四分法，装入土壤袋（不少于500 g），去除杂质，贴上标签，运回室内自然风干，以供备测；共计取得土壤样品90份（15个样地×2个样品×3次=90份）。

土壤样品的测定：土壤有机质（SOM）、全氮（TN）、全磷（TP）和全钾（TK）的测定分别采用重铬酸钾氧化-外加热法、凯氏消煮法-扩散法、碱熔-钼锑抗比色法和碱熔-火焰光度法；具体测定方法参考其行业标准《LY/T 1237-1999》《LY/T 1228-1999》《LY/T 1232-1999》和《LY/T 1234-1999》[22]。

1.3 数据处理

1.3.1 土壤养分含量

样地内0～20 cm土层深度土壤养分含量的计算公式[23]如下：

式（1）中：T为各样地0～20 cm土层深度SOM、TN、TP和TK含量（g·kg-1）；Ci为该样地内第i层的SOM、TN、TP和TK含量（g·kg-1）；Bi为 第i层的土壤容重（g·cm-3）；Di为 第i层的土层深度（cm）（i= 1～2分别代表0～10 cm和10～20 cm土层深度）。

1.3.2 土壤化学计量特征

土壤有机碳（SOC）、TN、TP和TK含量均采用质量含量表示，C:N、C:P、C:K、N:P、N:K和P:K均采用质量比。其中：

式（2）中：1.724为换算系数。

1.3.3 数据分析与处理

采用Excel 2010、SPSS 22.0对数据进行统计分析和绘图。

采用CANOCO 4.5软件研究土壤化学计量特征的影响因子；首先利用除趋势对应分析（DCA）估计排序轴的梯度长度（LGA），其中：当LGA＜3时，适合线性排序法（线性模型）；当LGA＞4时，适合非线性排序法（单峰模型）；当LGA在3～4之间时，两者均可[22]；本研究中土壤化学计量特征的最大排序轴梯度长度小于3，故采用线性响应模型中的冗余分析法（RDA）；另外，由于监测年份、石漠化程度、工程治理措施、植被类型等影响因子均为形式变量，故2009年、2012年和2018年等不同监测年份分别赋值为1、2、3；乔木林和灌木灌丛等不同植被类型分别赋值为1、2；荒山造林、退耕还林和封山育林等不同工程治理措施分别赋值为2、3、4，天然次生林（麻栎林）作为对照（CK），赋值为1；潜在、轻度、中度和重度等不同石漠化程度分别赋值为2、3、4、5，非石漠化作为对照（CK），赋值为1。

用蒙特卡罗置换检验来检验约束排序模型的显著性并定量评价解释变量（自变量）对响应变量（因变量）的影响程度[24]；对量纲不同的数据排序前应进行标准化处理[25]。排序图的解读[26]：两射线间的夹角代表其相关性，锐角为正相关（夹角越小，其相关系数越大），钝角为负相关（夹角越大，其相关系数越大），直角表示其相关系数为0；针对形式变量：延长各射线长度，分别将代表形式变量的“✧”投影到射线上，投影点如和射线箭头在同一方向，则代表为正相关，如在反方向，则为负相关；投影点距离射线箭头越近，代表对其影响越大；另外，在RDA排序图中，数量型因子箭头的长短可以代表该因子对其影响程度（解释量）的大小。

2 结果与分析

2.1 土壤养分含量特征

2.1.1 不同工程治理措施土壤的养分特征

由表2可知，不同工程治理措施下的SOM含量随石漠化治理年限的增加均呈不同程度的增加趋势，其中：天然次生林增加了125.78%，荒山造林和退耕还林分别增加了97.97%和20.25%，封山育林增加了64.71%；2018年则表现为：荒山造林＞封山育林＞天然次生林＞退耕还林，且退耕还林与荒山造林、封山育林之间均存在显著差异（P＜0.05）。TN含量随治理年限的增加变化各异；2018年TN含量表现为：封山育林＞荒山造林天然次生林＞退耕还林，且退耕还林与天然次生林、荒山造林、封山育林间均存在显著差异（P＜0.05）。TP含量在石漠化治理前期（2009—2012年）变化不明显，而在治理后期（2012—2018年）则有明显的增加；2018年TP含量表现为：退耕还林＞荒山造林＞封山育林＞天然次生林，但差异均不显著（P＞0.05）。TK含量随治理年限的增加也均呈增加趋势，在治理前期增幅较大，而在治理后期增幅较小（封山育林在治理后期呈一定程度的降低）；2018年TK含量表现为：封山育林＞退耕还林＞荒山造林＞天然次生林，其中：封山育林与荒山造林间存在显著差异（P＜0.05），而其余工程措施间差异均不显著（P＞0.05）。从监测年份来看，2009年与2012年、2018年的SOM和TK含量均存在显著差异（P＜0.05）；2018年与2012年、2009年的TN、TP含量均存在显著差异（P＜0.05）。

表2 不同工程措施下土壤养分及化学计量特征†Table2 Thesoil nutrient and soil stoichiometric characteristics under different engineering measures

2.1.2 不同石漠化程度土壤的养分特征

由表3可知，随石漠化治理年限的增加，不同石漠化程度的SOM含量增加趋势明显，非石漠化、潜在、轻度、中度和重度石漠化分别增加80.76%、65.76%、42.60%、105.42% 和 63.47%；2018年表现为：非石漠化＞潜在＞中度＞重度＞轻度，其中：潜在、轻度、中度、重度较非石漠化分别降低了10.73%、36.60%、19.88%和24.85%。TN含量随治理年限的增加，非石漠化和中度石漠化增幅明显（40.40%和73.19%），潜在石漠化和重度石漠化增幅较缓（5.19%、10.12%），而轻度石漠化则有所降低（13.07%）；2018年表现为：中度＞非石漠化＞潜在＞重度＞轻度，其中：潜在、轻度、重度较非石漠化分别降低了8.99%、38.13%、25.17%，而中度则增加了5.48%。TP含量在治理后期增幅明显（31.76%～113.08%），2018年表现为：非石漠化＞中度＞重度＞轻度＞潜在，潜在、轻度、中度、重度较非石漠化分别降 低 了 27.36%、141.49%、3.14%、7.41%。TK含量随治理年限的增加而增加，增量达1.1～2.3倍，2018年表现为：中度＞重度＞轻度＞潜在＞非石漠化，与非石漠化相比，潜在、轻度、中度、重度石漠化分别增加了19.43%、24.21%、41.24%、40.05%。石漠化程度由非石漠化到重度石漠化，多数土壤养分因子其差异（多年均值）均不显著（P＞0.05）。

2.1.3 不同植被恢复模式土壤的养分特征

由表4可知，随石漠化治理年限的增加，不同植被恢复模式下的SOM、TN、TP和TK含量均呈增加趋势，其增幅分别为86.55%～125.78%、9.79%～31.75%、47.41%～89.57%和156.70%～193.37%。2018年TN和SOM含量均表现为：灌木林＞天然林＞人工林，与灌木林相比，天然林分别下降了19.74%、4.14%，人工林分别下降了20.99%、9.44%。TK含量表现为：灌木林＞人工林＞天然林，天然林、人工林较灌木林分别下降了33.21%、24.70%；TP含量表现为：人工林＞灌木林＞天然林，天然林较灌木林下降了18.64%，人工林则增加了4.35%。

表3 不同石漠化程度治理土壤养分及化学计量特征†Table3 Soil nutrient and soil stoichiometric characteristics in different rocky desertification degrees

表4 不同植被恢复模式下土壤养分及化学计量特征Table4 The soil nutrient and soil stoichiometric characteristics under different vegetation restoration patterns

2.2 土壤化学计量特征

2.2.1 不同工程治理措施土壤的化学计量特征

由表2可知，随治理年限的增加，除天然次生林以外（呈增加趋势），其余工程措施的C:N均表现为先升高后降低；治理后期2018年表现为：天然次生林＞荒山造林＞封山育林＞退耕还林，荒山造林、封山育林和退耕还林较天然次生林分别显著降低了4.60%、8.49%和10.35%（P＜0.05）。C:P随治理年限的增加呈先升高后降低的趋势；2018年表现为：天然次生林＞封山育林＞荒山造林＞退耕还林，封山育林、荒山造林和退耕还林较天然次生林分别降低了6.54%、7.91%和57.91%，且天然次生林、荒山造林与退耕还林和封山育林之间差异均显著（P＜0.05）。2018年的N:P表现为：封山育林＞天然次生林＞荒山造林＞退耕还林，除退耕还林与封山育林间差异不显著外（P＞0.05），其余工程措施间均存在显著差异（P＜0.05）。C:K随治理年限的增加呈降低趋势；2018年表现为：荒山造林＞天然次生林＞封山育林＞退耕还林，且荒山造林与退耕还林间差异显著（P＜0.05）。N:K则呈先降低后升高；2018年表现为：荒山造林＞天然次生林＞封山育林＞退耕还林，且天然次生林、荒山造林与退耕还林、封山育林间的差异均显著（P＜0.05）。P:K随治理年限的增加也表现为先降低后升高，2018年具体排序为：荒山造林＞退耕还林＞天然次生林＞封山育林，且封山育林与天然次生林、荒山造林、退耕还林间均存在显著差异（P＜0.05）。

2.2.2 不同石漠化程度土壤的化学计量特征

由表3可知，不同石漠化程度的C:N随治理年限的增加总体呈升高趋势，非石漠化、潜在、轻度、中度和重度石漠化分别增加了16.79%、57.70%、61.77%、32.42%和48.62%，且非石漠化与中度石漠化间差异显著（P＜0.05）。C:P除重度石漠化以外均呈先升高后降低的趋势，在治理前期升高了45.04%～66.54%，治理后期降低了28.20%～37.71%，且非石漠化与中度石漠化间差异显著（P＜0.05）。N:P总体上呈降低趋势，且潜在石漠化与非石漠化、轻度和中度石漠化间均存在显著差异（P＜0.05）。C:K除非石漠化变化不大以外，其余总体上均呈降低趋势，且非石漠化与轻度、中度和重度石漠化间差异均显著（P＜0.05）。N:K随治理年限的增加呈降低趋势，但不同石漠化程度间差异均不显著（P＞0.05）。P:K则表现为先降低后升高，在治理前期降低了44.16%～67.11%，后期升高了37.43%～88.26%，且非石漠化与潜在石漠化间差异显著（P＜0.05）。

2.2.3 不同植被恢复模式土壤的化学计量特征

由表4可知，不同植被恢复模式的C:N随治理年限的增加总体呈升高趋势，人工林、天然林与灌木林分别增加了27.70%、99.13%、40.98%。C:P表现为先升高后降低，在治理前期升高了46.41%～106.65%，后期降低了20.17%～42.63%。C:K呈降低趋势，人工林、天然林与灌木林分别降低了22.18%、15.85%、47.83%。N:P和N:K随治理年限的增加总体上均呈降低趋势；2018年的变化范围则分别介于2.62～3.39、0.14～0.18之间。P:K则表现为先降低后升高；2018年的变化范围在0.04～0.06。

2.3 相关性分析

由表5可知，SOC、TN和TP含量相互间均存在显著（P＜0.05）或极显著的正相关（P＜0.01），且随治理年限增加，SOC与TN含量以及TN与TP含量的相关性呈增加趋势，而SOC与TP含量的则呈降低趋势。TK含量仅在治理前期（2009年）与SOC、TN、TP含量间存在极显著的正相关（P＜0.01）。土壤养分含量与化学计量特征间，TN含量与C:P、C:K，SOC与N:K间存在显著（P＜0.05）或极显著（P＜0.01）的正相关，且随治理年限增加呈增长趋势；而SOC与N:P和P:K以及TN与P:K间的相关性随着治理年限的增加由不相关（P＞0.05）到极显著相关（P＜0.01）。总的来看，SOC、TN和TP等养分元素彼此间相互影响、关系密切。

2.4 监测年限、石漠化程度、工程措施等对土壤化学计量特征的影响

本研究采用RDA法分析了监测年限、植被类型、工程措施及石漠化程度等因子对土壤化学计量特征的影响程度。由表6可知，在RDA排序中，土壤化学计量特征与影响因子第1、2轴的相关系数分别为0.818和0.676，而第1轴与第2轴相关系数仅为-0.093，表明两轴几乎垂直，其排序结果是可信的；它在第1轴、第2轴的解释程度分别为22.50%和20.80%，可累计解释其总信息量的43.30%，与影响因子关系的累计解释量已达95.00%。

表5 土壤养分及化学计量特征的相关分析†Table5 Correlation analysis between soil nutrient and soil stoichiometric characteristics

表6 RDA排序前2轴的基本特征Table6 General characteristics of the first two axis of RDA ordination

通过进一步分析土壤化学计量特征与其影响因子的RDA排序图（图2），结果表明：监测年限（2009年、2012年、2018年）与SOC、TN、TP、TK和C:N均为正相关，与C:K、N:P、N:K和P:K均为负相关，而与C:P的相关性较小（MT在C:P的投影点在原点附近）；工程措施（天然次生林（CK）→荒山造林→退耕还林→封山育林）与TP、TK均为正相关，与SOC、TN和C:N的相关性较小，而与其余化学计量比均为负相关；石漠化程度（非石漠化（CK）→潜在石漠化→轻度石漠化→中度石漠化→重度石漠化）与TK含量为正相关，与TP含量的相关性较小，而与土壤养分含量及其余化学计量比均为负相关；植被类型（乔木林→灌木灌丛）与土壤养分含量均为正相关，与P:K呈负相关，而与其余化学计量比均为负相关。

图2 监测年限、植被类型、石漠化程度及工程措施等与土壤化学计量特征的RDA排序Fig.2 RDA ordination of monitor time, vegetation types,extent of rocky desertification, engineering measures and soil stoichiometric characteristics

通过蒙特卡罗置换检验（表7），结果表明：监测年限对土壤化学计量特征的影响达到极显著水平（P＜0.01），对其解释程度为41.67%；工程措施、石漠化程度对其影响均达到显著水平（P＜0.05），可分别解释17.98%和15.57%；植被类型含量可解释9.21%，但对其影响不显著（P＞0.05）。

表7 监测年限、植被类型、石漠化程度、工程措施等对土壤化学计量特征的解释程度Table7 Interpretation degree of soil stoichiometric characteristics in monitor time, vegetation types, extent of rocky desertification, and engineering measures

3 讨 论

喀斯特区石漠化是一个历时较长的现实结果，土壤质量的演变，既有系统本身自然属性决定的内在原因，更有外部干扰体系的驱动[27]，随着石漠化治理年限的增加，人为活动减少，植被得到了一定的恢复，群落结构及环境得到改善，土壤SOM、TN、TP、TK含量增加，土壤质量总体上得到提高，这与崔高仰等[10]的研究结果一致；土壤N、P的富集需要一个较长的过程，在治理前期（2009—2012年）变化不明显，可能与植物的大量吸收有关；土壤SOM是土壤N、P最重要的营养库，与SOM供应水平的制约也有一定关系。

不同工程治理措施下，土壤的肥力状况也会发生相应的变化[28]。荒山造林后的土壤养分得到了有效的提高，这与造林所选的树种（马尾松、华山松等）有关，其适应性较强，郁闭较快，地上、地下生物量较快的增加，加上根系对土壤的改造作用，使地力得到较快的恢复。封山育林后林下植被和群落多样性增大，受枯落物养分归还和分解的影响，土壤养分得到提高。退耕还林较其它工程措施的土壤SOM、TN含量最低，是因为土壤一经开垦，并连续耕作之后有机质被逐渐分解，如果得不到足够量的补充，会因养分循环中断而失去平衡，致使SOM含量迅速下降，在治理过程中恢复较慢[29]。

随着石漠化程度的加深，土壤SOM、TN、TP含量降低，因石漠化严重导致岩石裸露率提高，植被破坏覆盖率低，凋落物、土壤动物、微生物数量及种类严重下降，致使有机质不易积累，土壤固氮作用减弱，土壤侵蚀加重，磷元素流失增加。而TK含量则随石漠化程度加深而升高，土壤中的钾元素主要来源于基岩[30]，石漠化程度越高，岩石裸露率越高，通过物理风化和化学作用使碳酸盐裂隙增多扩大，造成溶沟发育，岩石集聚效应增强，地表径流溶蚀使得钾元素进入土壤[15,31]。不同石漠化程度间，多数土壤养分因子的多年均值差异不显著（P＞0.05），这与崔高仰等[9]的研究结果一致；经石漠化治理，群落结构逐渐优化，群落正向演替，土壤质量提高，缩小了各石漠化阶段的差距，另随着石漠化程度加深水土流失减弱[32]，加上岩石的聚集效应、及大气氮沉降作用[15]，使得中—重度石漠化土壤质量得到改善。

不同植被恢复模式下灌木林在土壤养分提高方面优于乔木林。廖洪凯等[33]研究结果也表明植被类型不同，其增加的幅度也存在较大差异，土壤全氮及碱解氮含量以草丛的增加幅度最大，而土壤速效磷及碳氮比的增加量以灌木林最大。植被类型越复杂，土壤养分含量越高[28]。本研究乔木林多恢复为纯林，植物种类单一，而灌木林物种多样性丰富，根系密度大，进而进入土壤的凋落物种类多，因此根系分泌物和土壤微生物分解凋落物进入土壤的养分较多[34]。在石漠化治理过程中应注重适地适树，结合土壤厚度、土壤质量、凋落物及根系状况等，选择恢复合适植被类型（乔、灌、草），利于土壤质量的更好提高。

土壤C:N:P是衡量土壤有机质组成和营养平衡的一个重要指标，也是确定其平衡特征的一个重要参数[35]。C:N后期均值稳定在13.61～ 17.01间，高于全球不同生态系统的13.33[36]，高于我国土壤的平均值12.30[37]，说明土壤有机质含量相对较高，随着治理年限呈增加或先增加后减少的趋势，土壤C:N与有机质的分解成反比[38]，由于N元素前期植被吸收和后期矿化作用增强的释放，而导致了C:N的变化。C:P范围为23.94～57.17，低于全国陆地土壤的平均水平61.00[37]，说明土壤磷的有效性较高，有利于土壤微生物体有机磷净矿化，为植物生长提供可吸收利用的磷酸盐[39]。N:P后期范围为1.60～3.59，低于我国陆地土壤N:P平均值3.90[37]，再一次表明其P含量较丰富，随治理年限N:P呈降低趋势，有研究表明生物的固N量会随土壤N:P的减少而增加[40]，意味着研究区植被可吸收利用的有效氮增加，通常土壤N:P可作为衡量N饱和的指标，指示植物生长过程中土壤养分元素的供应状况[35]，被用于确定养分限制的阈值[38]；可见，该区植被生长不易受N限值。

4 结 论

时间尺度上，研究区土壤养分整体上得到了改善，N、P的富集是一个缓慢的过程，随着有机质的提高后期有明显的增加。空间尺度上，不同工程治理措施，荒山造林和封山育林土壤改善最明显，退耕还林土壤性质恢复较慢；不同石漠化程度间，土壤养分含量的多年平均差异不显著（P＞0.05），以非石漠化最好，中度和重度石漠化因水土流失减弱、岩石的集聚效应等，土壤质量得到改善。不同的植被恢复模式，灌木林对土壤养分含量的改善优于乔木林。各影响因子对区域土壤养分含量和化学计量特征的解释程度监测年限（41.67%）＞工程措施（17.98%）＞石漠化程度（15.57%）＞植被类型（9.21%）。因此减少人为干扰，通过适当保护，可促进群落正向演替，同时根据不同石漠化程度和实际的植被情况，采取有效的工程措施，营造乔-灌-草混交林，或育林育草，可最终实现提高土壤质量，恢复生态环境的目的。