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煤矿复垦区不同修复年限林下草本群落特征及其与土壤耦合关系

2022-06-11高瑞艾宁刘广全刘长海强方方

草业学报 2022年6期
关键词:样地关联度年限

高瑞,艾宁,*,刘广全,刘长海,强方方

(1. 延安大学生命科学学院,陕西省红枣重点实验室,陕西 延安 716000;2. 中国水利水电科学研究院,北京 100038)

我国是世界上最大的煤炭生产国和消费国,煤炭资源产量约占一次性能源供给比例的70%[1]。煤炭资源大量开采,形成了大面积的塌陷地和工矿废弃地,对矿区及其周边生态环境造成极大的破坏,生态系统严重失衡。我国于20 世纪80年代开始重视废弃矿区的土地复垦与修复,且主要从地貌重塑、土壤理化性质重构及植被恢复技术等方面开展相关工作与研究[2−4]。近年来,矿区土地复垦和生态修复,已成为国内外专家学者普遍关注的热点问题之一[5−7]。研究表明,植被修复是改善矿区生态环境最直接、最有效的方式[8−11]。一方面土壤为植物生长提供了水分与养分,另一方面植被栽植促进土壤的改良[12],而土壤性质的优化有利于植被的恢复,二者相辅相成,构成了矿区土地复垦和生态修复过程相互反馈的一个综合系统。

目前关于矿区植物多样性与土壤因子相互关系的研究较多[13−15],但纵观已有研究,矿区土地复垦后土壤与植被的耦合关系主要从线性关系出发,比如采用相关性分析与回归分析等方法进行,缺乏两者间系统性的耦合协调度研究。因此,以聚鑫龙煤矿复垦区修复年限为3~7年的林下草本植物群落与土壤因子为研究对象,并以人工草地与撂荒草地为对照,采用灰色关联耦合模型法,对研究区土壤与植被现状进行系统性的耦合度分析,从而明确研究区土地复垦后植被与土壤的耦合协调度关系,进一步了解研究区不同修复年限矿区生态系统恢复进程,旨在为研究区以及相似区域的矿区生态修复重建提供科学依据与数据支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于内蒙古自治区鄂尔多斯聚鑫龙煤矿(110°4′2″E,39°54′16″N),海拔约1360 m,地势平坦,属于温带大陆性气候,全年无霜期约135 d;降水年际变化较大,多年平均降水量约400 mm,主要集中在每年的7−9月。研究区进行土地复垦始于2011年,选取的植被主要有沙棘(Hippophae rhamnoidoes)和柽柳(Tamarix chinensis)等灌木以及芨芨草(Achnatherum splendens)为主的草本植物。

1.2 样地设置与样品采集

通过对研究区进行实地考察与调研,于2017年8月进行土壤样品采集,选取修复年限为3~7年的沙棘林下草本群落作为研究对象,并以相邻的撂荒地和人工草地作为对照,在各修复年限沙棘林草本群落分布区分别布设3 块10 m×10 m 标准样地,每块样地内按对角线法设置5 个1 m×1 m 草本样方。调查并记录各样地信息及样方内的草本植物种数、高度和盖度等指标。在每个草本样方内,沿对角线,设置3 个1 m 深土壤剖面,采用环刀进行土壤样品采集,去除地表枯落物,自地表垂直向下分为5 层,即0~20 cm,20~40 cm,40~60 cm,60~80 cm,80~100 cm,同一剖面每层取3 个重复,用于测定土壤物理性质,同时将剖面每一层采集的土壤样品装入自封袋带回实验室自然风干,过筛进行土壤理化指标测定。样地信息见表1。

表1 标准地基本信息Table 1 Basic information of sample land

1.3 土壤样品测定

采用烘干法测定土壤水分,采用环刀浸水法测定与计算土壤容重、总孔隙度、饱和含水量和毛管持水量指标;土壤粒径采用BT-9300S 激光粒度分布仪(辽宁)测定(土壤粒径分级根据美国制土壤质地分级标准);土壤pH 值和电导率分别由PHS-320 高精度智能酸度计(成都)和DDS-608 多功能电导率仪(成都)测定;采用碱解扩散法测定碱解氮;醋酸铵浸提−火焰光度法测定速效钾;0.5 mol·L−1的碳酸氢钠法测定速效磷;氢氧化钠熔融法测定全磷;重铬酸钾容量法测定有机质[16]。

1.4 草本植物多样性计算

本研究采用Margalef 指数、Pielou 指数、Simpson 指数和Shannon−Wiener 指数研究煤矿复垦区林下草本群落的多样性。

式中:S为出现在样地的物种数,N为所有物种的个体数之和。

1.5 灰色关联耦合分析

运用灰色关联分析法对研究区草本植物多样性与土壤因子进行关联度分析,通过建立灰色关联度模型[17]探究研究区草本植物群落与土壤系统的耦合协调关系。

式中:ε为分辨系数,取值范围一般为0<ε<1,一般取值为ε=0.5。

式中:m为土壤指标数,l为多样性指标数。

系统耦合协调程度评价标准见表2。

表2 系统耦合协调度标准Table 2 Standard of system coupling coordination

1.6 数据处理及分析

采用SPSS 22.0、Excel 2010 和Origin 2018 进行数据处理与图形绘制。

2 结果与分析

2.1 煤矿复垦区林下草本群落组成及群落多样性分析

2.1.1 林下草本群落组成 由表3 可知,研究区林下草本植物种类共55 种,其中菊科占29%,禾本科占18%,豆科占13%,藜科占7%,苋科、石竹科、唇形科各占3%,葱科、田苣科、百合科、蓼科、牻牛苗儿科、瑞香科、堇菜科、紫葳科、景天科、败酱科、夹竹桃科、十字花科均为单科单属,各占2%。随着修复年限的增加,林下草本植物种数呈现先减少后增多的趋势,其中人工草地物种数最多,修复5年样地林下草本植物种类最少。

表3 不同修复年限林下草本植物群落概况Table 3 General situation of herbaceous plant communities under forests with different restoration years

2.1.2 林下草本群落多样性分析 如图1 所示,随着修复年限的增加,研究区林下草本植物的Margalef 指数与Shannon−Weiner 指数变化趋势相似,均表现为先减小后增大的趋势,且均小于人工草地和撂荒地。不同修复年限林下草本植物的Pielou 指数与Simpson 指数无明显变化,其中修复5年样地林下草本植物的Pielou 指数(0.948)最大,而撂荒地Pielou 指数(0.474)最小,二者差异较大;人工草地的Simpson 指数(0.949)最大,修复4年样地林下草本植物的Simpson 指数(0.893)最小,二者差异不大。

图1 不同修复年限林下草本植物群落多样性指数Fig. 1 Diversity index of understory herbaceous plant community in different restoration years

2.2 植物群落多样性与土壤因子耦合关联分析

由表4 可知,各植物群落多样性指数与土壤因子间的关联度值范围在0.50~0.84 之间,均值为0.65,关联度均处于中等关联及以上,表明研究区草本植物多样性与土壤因子之间关系较为密切。其中Margalef 指数与粉粒(0.78)关联度最高,为较高关联,与pH(0.58)关联度最低,为中等关联;Pielou 指数与pH(0.75)关联度最高,为较高关联,与全磷(0.53)关联度最低,为中等关联;Simpson 指数与砂粒(0.71)关联度最高,为较高关联,与速效氮(0.50)和黏粒(0.50)关联度最低,为中等关联;Shannon−Wiener 指数与土壤容重(0.84)关联度最高,为高关联,与pH(0.54)关联度最低,为中等关联。

表4 植物多样性与土壤耦合矩阵Table 4 Plant diversity and soil coupling matrix

2.3 植物群落多样性与土壤因子耦合协调度分析

由表5 可知,本研究系统耦合度的范围在0.48~0.72 之间,其中,修复7年样地林下草本植物多样性与土壤系统耦合度(0.72)最高,为中度协调;而人工草地的植物多样性与土壤系统耦合度(0.48)最低,为中度不协调。随着修复年限的增加,沙棘林下草本植物多样性与土壤系统的耦合度呈现“升高−降低−升高”的变化趋势。

表5 不同修复年限样地植物多样性与土壤系统耦合协调评价模型Table 5 Coordination evaluation model of plant diversity and soil system coupling in different restoration years

3 讨论

3.1 煤矿复垦区林下草本植物群落组成及多样性分析

研究发现本研究区禾本科、菊科和豆科的草本植物种类,占所有草本植物种类的60%,这与原野等[19]、尚志[20]的研究结果相似,其原因为禾本科、菊科植物耐干旱、耐贫瘠且有较强的适应环境能力[21],禾本科植物根系为须根系,侧根发达,分布于浅层土壤且吸收养分能力较强,生产能力较强;菊科植物种子传播迅速,易入侵到当地的植物群落,繁衍能力较强[22]。豆科植物的根瘤固氮作用,可为植株生长提供氮元素,在缺水、贫瘠、没有人工施肥干预的废弃地上具有强烈的适应性[23]。

随着恢复年限的增加,研究区沙棘林下草本植物种数的变化趋势为先减小后增大,主要原因为复垦初期草本群落物种受人工干预,物种构成丰富,随着后期人工干预退出,沙棘林的退化以及物种种间竞争等群落活动,使得林下草本植物群落表现出该趋势。

物种多样性是生物群落的重要特征,是草地生态系统稳定的基础[24]。本研究中,随着修复年限的增加,林下草本植物的Margalef 指数与Shannon−Wiener 指数变化趋势与草本植物种数变化趋势一致,均为先减小后增大,且均小于人工草地和撂荒地;而Pielou 指数与Simpson 指数随恢复年限增加无明显变化,这与冯倩男等[25]的研究结果相似。人工草地的Margalef 指数、Simpson 指数、Shannon−Wiener 指数均为最大值,这与人工草地的物种数目最多且分布较均匀有着直接的关系,该群落较复杂且稳定。撂荒地的Pielou 指数最小,虽然其物种丰富但是个体数量分布不均匀,说明均匀度与物种数及群落内植物的多度没有明显关系,与个体的分布状况有很大的关系。

3.2 煤矿复垦区林下草本植物群落与土壤因子耦合分析

不同修复年限林下草本植物群落物种多样性与各理化因子的关联度均为中等关联以上,其中砂粒、粉粒、pH和土壤容重与物种多样性关系较紧密。耦合协调度能够定量判断植物多样性与土壤理化性质的耦合协调发展程度[26],本研究中,修复7年样地林下草本植物多样性与土壤系统耦合度最高,为中度协调,这可能是草本植被群落经过长期的自我调整优化,与土壤的反馈机制逐渐稳定所形成的结果。人工草地虽然物种数最多且物种多样性指数较高,但其植物多样性与土壤系统耦合度最低,为中度不协调,其原因为人工草地的建群种是人为建植的,人工筛选草本植物的适应性存在差异,以及种植数量超过了当地生态环境的水土承载力。随着修复年限的增加,林下草本植物多样性与土壤系统的耦合度呈现“升高−降低−升高”的变化趋势,说明植物多样性与土壤系统的协调程度正在呈良性发展,但还未达到最佳的协调程度。Zhao 等[27]研究山西平朔露天煤矿复垦废弃地也发现随着修复年限的增加,土壤发育水平明显提高。本研究结果与其相互印证。

4 结论

1)研究区草本植物种类共有55 种,其中以禾本科、菊科和豆科为主,三者共占比为60%。

2)草本植物多样性表现出明显的时间异质性,随着修复年限的增加,其物种数呈现先减少后增加的趋势,且逐渐接近于人工草地的物种数;植物的Margalef 指数和Shannon−Wiener 指数均呈现出先下降后上升的趋势,而Pielou 指数和Simpson 指数随时间变化不明显。

3)研究区草本植物群落多样性与土壤因子关联度均在中等关联以上,特别是土壤粉粒、砂粒、pH 和土壤容重与其关联度较高。

4)研究区不同修复年限草本植物多样性与土壤因子耦合协调度不同,样地植物多样性与土壤的耦合协调程度随修复年限增加呈现“升高−降低−升高”的变化趋势,修复7年样地的草本植物多样性与土壤耦合协调度最高,植物多样性与土壤系统的协调程度表现出良性发展的趋势,但还未达到最佳的协调程度。

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