煤矿废弃地不同立地植被恢复效果对比研究

张晋英

(山西省林业科学研究院，山西 太原 030012)

山西省煤炭资源丰富，煤炭资源的开采严重破坏了当地生态环境，煤矸石乱堆乱放、地表塌陷、植被破坏、土壤结构失衡等问题严重制约了山西省社会经济的可持续发展。近年来，为改变煤矿废弃地生态失衡的现状，相关部门对废弃矿山开展了植被修复工程，逐步建立起持续稳定、高速有效的废弃煤矿人工植被修复系统。土壤是生态修复的重要环节，研究废弃矿山植被修复后的土壤结构和性能，对了解植被恢复效果和筛选优良植被恢复类型有着重要意义。笔者对太原西山4个煤矿(杜儿坪矿、官地矿、西铭矿、白家庄矿)采空区典型立地的树种选择、配置模式、林木生长和土壤修复效果进行分析，旨在筛选出适宜山西地区废弃矿山修复的植被模式，为进一步加快山西省废弃矿山生态修复进程提供参考依据。

1 研究区域概况

太原西山地处吕梁山脉中部东麓的边山地区，北起汾河冽石口，南至天龙山柳子峪，属华北地区黄河流域中部。气候属北温带大陆性季风气候，春季少雨多风，夏季炎热多雨，秋季短暂凉爽，冬季寒冷干燥。年均气温9 ℃，年平均无霜期202 d，年均降水量460 mm.

太原西山煤矿的开采方式以巷道采煤为主，由于多年来的开采，形成了大面积采空区。近年来，越来越多的采空区域出现了地质塌陷现象，不同程度地改变了土壤结构。土壤是植被生长的基础，植被的种植和生长发育也会影响土壤的形成与发育，不同植被类型对土壤养分及理化性质的影响程度也有所差异。目前，太原西山煤矿采空区主要有6种典型的植被恢复类型，分别为护坡林(油松为主)、风景园林(银杏、国槐、白皮松、雪杉等园林植物)、农林复合林(核桃、桃树、杏树等经济林树种)、侧柏林、杨树林和紫穗槐林(主要位于煤矸石堆积区)。不同植被类型的基本情况，见表1.

表1 调查样地基本情况

2 研究方法

2016年8月至2017年12月，在6个植被类型中各设置3个样方，乔木样方10 m×10 m，灌木样方5 m×5 m，草本样方1 m×1 m，记录样方内植被的名称、数量、盖度、胸径、高度等信息。然后在每个样方内随机选择3个点位，挖取土壤剖面，按0 cm～15 cm，15 cm～30 cm，30 cm～45 cm 3个层次分别用环刀取土样，带回实验室测定相关理化指标。用Excel 2003和SPSS 17.0软件对不同植被类型下的土壤容重、土壤饱和持水量、土壤孔隙度、土壤含水率、氮、磷、钾、有机质、pH值等各项指标进行主成分分析，筛选出最优植被恢复模式。

3 结果与分析

3.1 不同植被类型对土壤物理性质的影响

不同植被恢复类型对矿山废弃地土壤物理性质的影响，见表 2.

表2 不同植被类型对土壤物理性质的影响

由表2可以看出，0 cm～15 cm土层的土壤物理性质在不同植被类型间均差异显著。通过多重比较可看出，护坡林的土壤容重为1.598 g/cm3，明显高于其它5种植被类型；杨树林、紫穗槐林和风景园林相差不大，农林复合林和侧柏林土壤容重明显低于其它植被类型。农林复合林的土壤饱和持水量最高，侧柏林、紫穗槐林和杨树林相差较小，仅次于农林复合林；护坡林土壤饱和持水量最低，且远小于其它植被类型。土壤孔隙度大小为农林复合林>侧柏林>杨树林>紫穗槐林>风景园林>护坡林，农林复合林和侧柏林差异较小。紫穗槐林和农林复合林的土壤含水率明显高于其它植被类型，侧柏林和杨树林的土壤含水率较低。

15 cm～30 cm土层的土壤物理性质在不同植被类型间存在显著性差异。通过多重比较表明，不同植被类型的土壤容重相差较小，其中，侧柏林和护坡林最高，均为1.399 g/cm3；杨树林最低，为1.198 g/cm3.农林复合林、杨树林和风景园林的土壤饱和持水量明显高于其它3种植被类型；侧柏林的土壤饱和持水量最低，为26.18%.各植被类型的土壤孔隙度较为接近，其中，杨树林最高，为54.79%；护坡林最低，为47.20%.紫穗槐林、农林复合林和风景园林的土壤含水率明显高于其它植被类型；杨树林的土壤含水率最低，为8.15%.

30 cm～45 cm土层的土壤物理性质在不同植被类型间存在显著性差异。通过多重比较表明，护坡林和杨树林的土壤容重明显高于其它植被类型；紫穗槐林最低，为1.062 g/cm3.紫穗槐林、农林复合林和侧柏林的土壤饱和持水量远高于风景园林、护坡林和杨树林。紫穗槐林的土壤孔隙度最大，为59.91%；护坡林的土壤孔隙度最小，为36.36%.各植被类型的土壤含水率差异明显，从大到小依次为农林复合林>紫穗槐林>风景园林>护坡林>杨树林>侧柏林。

3.2 不同植被类型对土壤化学性质的影响

不同植被恢复类型对矿山废弃地土壤化学性质的影响，见表3.

表3 不同植被类型对土壤化学性质的影响

由表3可以看出，0 cm～15 cm土层处，侧柏林土壤全氮含量明显高于其它植被类型，紫穗槐林和护坡林的土壤全氮含量与其它植被类型相比明显偏低。速效钾含量的排序为农林复合林>杨树林>风景园林>侧柏林>护坡林>紫穗槐林；侧柏林的有机质含量最高，为84.4 g/kg，远高于其它植被类型；其次为杨树林和护坡林，有机质含量均为21.5 g/kg.pH值大小排序为护坡林>紫穗槐林>侧柏林>杨树林>农林复合林>风景园林。侧柏林和农林复合林的有效磷含量远高于其它植被类型。

15 cm～30 cm土层处，侧柏林的土壤全氮含量最高，且远高于其它植被类型；紫穗槐林、护坡林和风景园林的土壤全氮含量偏低。侧柏林的土壤有机质含量最高，达91.4 g/kg；紫穗槐林最低，为6.6 g/kg.土壤有效磷含量从大到小依次为侧柏林>杨树林>护坡林>农林复合林>紫穗槐林>风景园林。各植被类型土壤pH值差异较小，均在8.39～8.72之间。农林复合林的速效钾含量明显高于其它植被类型。

30 cm～45 cm土层处，土壤全氮含量从大到小排序为侧柏林>农林复合林>风景园林>杨树林>护坡林>紫穗槐林。护坡林、侧柏林和杨树林的土壤有机质含量明显高于其它3种植被类型。护坡林、侧柏林、杨树林和紫穗槐林的土壤有效磷含量相差较小，且明显高于农林复合林和风景园林。护坡林的pH值最高，可达8.89；侧柏林最低，为7.92.侧柏林的土壤速效钾含量最高，为115.0 mg/kg，明显高于其它植被类型。

3.3 综合分析

将不同土层土壤的物理和化学指标作为主成分，对不同植被类型的土壤特征进行综合评价，结果见表4.

表4 不同植被土壤特征的方差贡献率和累积方差贡献率

由表4可知，前5个主成分的累计方差贡献率达到96.866%，表明前5个主成分已经可以代表不同植被类型下土壤的大部分信息。因此，选取前5个主成分作为植被对土壤影响的重要成分。以5个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分模型：

式中：Y——表示综合主成分值；

λi——各主成分的贡献率；

Yi——各主成分的特征值。

根据主成分综合模型得出6个植被类型相对应的综合主成分值，并按综合主成分值对其进行排序，结果见表5.

表5 不同植被类型的综合排序

通过分析表明，侧柏林对土壤的改良效果最佳，其次是农林复合林、护坡林、杨树林、风景园林；紫穗槐林对土壤的改良效果最差。

4 结论与讨论

由于煤矿废弃地特殊的立地条件，对其植被恢复效果的评价，主要考虑因子为植被对土壤容重、持水量和孔隙度的改善上。大密度侧柏林对土壤的改良效果最佳，原因是侧柏耐旱能力强，对肥力和灌溉的要求低，成活率高，可有效改善立地的水土流失情况，加大了外界漂移树种的成活率，使植被覆盖度不断增大，枯枝落叶层也不断增多，从而有效改善林地养分，形成良性循环。不同植被修复类型模式下，土壤养分增加存在显著差异，侧柏林、农林复合林、护坡林、杨树林的土壤养分增加效果较好。在上述4种模式中，农林复合林和杨树林由于其特殊原因，浇水、施肥等人为干扰措施较多。因此，侧柏林和护坡林的修复模式更加适合矿山土壤修复。