托克逊县防护林重金属富集及防风固沙特征研究

余云洋 阿丽亚·拜都热拉 董中凯 艾里牙尔·再比布拉 若山古丽·芒力克

摘 要 以新疆托克逊县城郊防护林为研究对象，通过检测土壤和植物体的重金属含量，以及观测起沙风速、不同高度的风速、输沙量等指标，对比研究植物体的重金属富集效能，防护林1（胡杨占68%+柽柳占32%）、防护林2（柽柳占65%+胡杨占35%）的防风效能;检测防护林植物重金属富集效能及两种配置防护林迎风面与背风面的防风效能，为防治重金属污染与防风固沙措施的选择提供参考。初步结果表明，防护林中植株对Cd元素的富集效能最强，两种防护林的起沙风速、防风固沙效能有差异。两种防护林的起沙风速依次为：防护林2（6.02 m·s-1）>防护林1（5.98 m·s-1）;防风效能依次为：防护林2>防护林1;阻沙效能为：防护林2（45.6%）>防护林1（37.1%）。防护林内植株对重金属Cd、Hg、Ni有较好的富集效能;防护林2防风固沙效能较好，能有效降低不同高度的风速，阻挡风沙迁移。

关键词 防护林配置;重金属;富集;防风固沙效能;新疆托克逊县

中图分类号：S[719] 文献标志码：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2022.11.044

极端天气的频繁发生、人类活动的强度增大、环境污染等造成土地严重退化[1-2]，其中土地荒漠化与土壤重金属污染对人类生存及身心健康造成极大威胁。近代中国一直遭受着荒漠化的威胁，土壤风蚀是导致中国北方干旱、半干旱区域土地荒漠化、沙尘天气的主要原因之一[3-6]。针对人类来讲，重金属污染主要是指重金属通过土壤-植物系统在植物体内富集和积累，然后通过食物链传播并被人体吸收。国内外在防护林防风固沙及植物修复土壤重金属污染方面开展了大量研究。可以确切地认为，植物固沙技术能有效改善荒漠化，并且该技术在防风固沙中占据了主导地位[7]。随着防风治沙研究的深入，需合理选择固沙植被类型[8]。本文以吐鲁番市托克逊县城郊防护林为研究对象，通过对比分析两种配置防护林的防风固沙效能及植物富集重金属能力，以期给该地区的重金属污染修复及防沙治沙提出建议，为我国防风固沙措施的选择和植物空间格局的布设方案提供参考。

1  材料与方法

1.1  研究区概况

研究区位于托克逊县南侧，地处于新疆的中东部，地理坐标为：东经87°14′05″～89°11′08″，北纬41°21′14″～43°18′11″，北、西、南三面环山，西、北面高而东部低，地势高低差大，典型天山地貌特征，属暖温带干旱荒漠气候[9-10]。该地区春季温度上升迅速不稳定，雨少风多;夏季炎热干旱时间长，多风和沙尘暴，年均降水7 mm，蒸发量达3 171.4 mm;秋季温差大，降温迅速，雨少，年均气温13.80 ℃，全年盛行西风或偏西北风，风能资源相对丰富，年均风速8 m·s-1。年均大风日数为84 d[11]，大风日数在春、夏两个季节最多，约占全年的70%，秋季约占25%，冬季约占5%。据托克逊县安全生产监督管理局2017年数据显示，该县共有森林资源10.54万hm2，森林覆盖率4%。环境脆弱，城郊工业区所造成的污染，提高了土壤重金属的含量。

1.2  研究方法

1.2.1  实验样地的布设

根据托克逊县南侧城郊防护林配置模式，按照防护林树种、防护林地势地貌、防护林生长趋势分别选取树龄大致相同的林地。每片防护林的面积相等，长×宽为940 m×560 m。防護林的配置模式包括防护林1：胡杨（68%）+柽柳（32%）;防护林2：柽柳（65%）+胡杨（35%）。沿着林地的中轴线，垂直风向，打两个（30 m×30 m）标准样方。对每个样方进行每木检尺，不同样地及植被状况详见表1。

1.2.2  野外调查与采样

野外实验于2021年的6—7月，以两种配置模式的人工胡杨林为研究对象，对样方内的柽柳进行根、茎、叶样品及生长区域的土壤样品采集，采用多点混合采样法，随机设置5个采样点，从五个采样点采集植物样本合成一个混合样品，对每株植物重复取样7次。在紧挨林带迎风面的位置设置观测点，用QN-FS型风速风向仪在近地高度10、50、80、130、180、200 cm处测风速风向，记数间隔时间为5 min，不同的林地在大风情况下的总观测时间不少于8 h。布设QN-JSY不同高度多通道组合式集沙仪（集沙仪高度为130 cm，10个集沙口，每个集沙口大小为5 cm×5 cm），通风布袋固定在探头背风侧，进沙口垂直于主风向，底部与地面平齐。每次观察后，分层称量采沙机收集的沙子。观测期间，集沙时间为10 min，用三杯式风向风速仪同时观测2 m高度的风速，并通过多次测量取平均值。把多通道集沙仪直立安装在实验样地，每个通道系好布袋子。集沙量观测时间为8 h。为保证实验数据的准确，本次实验进行了多次重复测定风速及集沙量，最后取平均值。

1.2.3  测定方法

植物样品、土壤样品过筛。称取样品0.5 g（精确至0.000 1 g），对植物样品采用浓HNO3-HClO4（4∶1）消解法，电热板消解温度230 ℃;土壤样品在180 ℃下用HF-HClO4（1∶1）消解。消解后，将样品固定在50 mL容量瓶中，然后过滤到10 mL离心管中进行测试。采用ICP-OES电感耦合等离子体发射光谱仪测定重金属Cr、As、Hg、Mn、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb的浓度[12]。

1.2.4  计算方法

防风效能计算公式[13]：

Kx=[1-VixVx]×100% （1）

（1）式中，Kx为防护林中高度为x处的防风效能（%），Vix为不同配置模式林带背风面x处的风速（m·s-1），Vx为不同配置模式林带内x处的风速（m·s-1）。通过计算，比较近地高度10、30、50、110、130、210 cm处的防风效能。

阻沙效能计算公式[14]：

E=[Qi-QQi]×100% （2）

（2）式中，E为阻沙效能（%），Qi为防护林迎风面的输沙量（g），Q为防护林内的输沙量（g）。

富集系数计算公式[15]：

BCF=[CiCs] （3）

（3）式中，BCF为富集系数，Ci为植物各个器官重金属元素的含量，Cs为相应根系土壤重金属元素含量。富集系数的大小反映植物对土壤中元素的吸收强度。

转运系数计算公式[16]：

BTF=[CuCd] （4）

（4）式中，BTF为转运系数，Cu为植物地上各器官重金属元素的浓度（mg·kg-1），Cd为植物地下根部相应重金属元素浓度（mg·kg-1）。转运系数的大小反映植物将重金属从地下器官转移到地上器官的能力。

采用Excel 2016进行数据预处理、图表绘制及相关性分析，采用Origin 2021进行多项式曲线拟合。

2  结果与分析

2.1  防护林重金属富集与转运特征

通过检测土壤重金属含量并进行污染风险评价，定量分析该地区柽柳的富集和运输能力[17]。柽柳树下的土壤、根和地上部分中重金属的平均含量见图1。从地上部分重金属平均含量来看，Zn元素含量最高，为29.29 mg·kg-1，Hg含量最低，为0.11 mg·kg-1;从植物根系重金属平均含量来看，Mn元素含量最高，为24.71 mg·kg-1，Hg元素含量最低，为0.03 mg·kg-1;从土壤重金属平均含量来看，Zn元素含量最高，为77.31 mg·kg-1，Hg元素含量最低，为0.07 mg·kg-1。

由图2可以看出，柽柳不同部位对重金属的富集能力不同，根部对As的富集能力最弱，富集系数为0.06，对Cd的富集能力最强，富集系数为13.68;地上部分对As的富集能力最弱，富集系数为0.05，对Cd的富集能力最强，富集系数为12.06。柽柳对重金属的富集能力地下部分大于地上部分。柽柳植株对重金属元素的富集能力为Cd>Hg>Ni>Mn>Cu>Zn>Cr>Pb>As。其中，Cd在植物根部的富集系数大于1，Cd和Hg在地上部分的富集系数大于1，表明柽柳对Cd和Hg有较强的富集作用。

重金属转运系数可以反映植物地上器官向地下器官迁移和运输重金属的能力。由图3可以看出，柽柳植株对重金属元素的转运能力为Hg>Zn>Cr>Mn>Cd>As>Pb>Cu>Ni。其中，对Hg的转运能力最强，转运系数达3.36;对Ni的转运能力最弱，转运系数为0.63。

2.2  防护林与防风效能

防护林1和防护林2的树种相同，但种植比例不一样，高度和地表覆盖度也有所差异，防护林1的配置为胡杨（占68%）+柽柳（占32%），胡杨的平均高度为2.76 m，柽柳的平均高度为1.38 m，其植被覆盖度为17%;防护林2的配置为柽柳（占65%）+胡杨（占35%），柽柳的平均高度为1.68 m;胡杨的平均高度为3.08 m，其植被覆盖度为21%。不同配置林带的迎风面与背风面风速的垂直变化见图4、图5，通过风速的多项式拟合曲线可知，林带风速在不同垂直高度下都随着垂直地表高度的增加而增大，林带背风面的风速均低于林带迎风面的风速。两种林带配置模式在10 cm的垂直高度上风速降低明显，其原因可能是在近地面空气流动过程中受到树的枝叶、躯干的阻挡，导致风速降低。对于防护林1，该区主要为胡杨林，10～50 cm垂直高度内的风速降低趋势不明显，树枝下的躯干高50 cm左右;50～160 cm内风速降低趋势皆增加。对于防护林2，该区域中胡杨与柽柳的数量相对均匀，其中胡杨的高度均高于柽柳（见表1），各垂直高度的风速降低趨势都高于其他林地。

两种林带的防风效能随着垂直高度的增加而减小，在高度100～200 cm，防风效能下降速度明显加快（见图6）。植物高度、冠幅、形态、植被覆盖度、林地土壤地质等多种因素都影响林地防风效能。不同垂直高度的防风效能均表现为防护林2>防护林1。

2.3  起沙风速与阻沙效能

起沙风速是指地面上的沙砾从气流中获取动量，当风速增大到某一临界值后，使沙砾从静止到运动状态的临界风速[18]。通过观测发现防护林1的起沙风速为5.98 m·s-1，防护林2的起沙风速为6.17 m·s-1。风蚀是加强土地荒漠化的主要原因，输沙量一般表示地表土壤的蚀积状况。植被覆盖度、植被密度、植物形态、扎根深度、扎根范围、植物所在的土壤条件都会影响输沙量。由表2可知，两种防护林背风面的输沙量均小于迎风面的输沙量，阻沙效能防护林2>防护林1。

3  讨论

植物中重金属的浓度通常与环境中重金属污染的程度有关[19]。本研究中，从图1可以看出，植物中Mn、Zn、Ni浓度较高，其次是Pb、Cd、As，Hg的浓度最低，这与土壤中重金属浓度的变化规律相似。王爱霞等认为，植物对重金属的吸收与环境中的重金属浓度呈正相关[20]。植物体内的重金属主要来源于根系对土壤重金属的吸收。有研究表明，植物吸收、挥发、降解和代谢可以减少、净化和去除重金属[21]。本研究结果，柽柳根部的富集能力强于地上部分，根部的Cd含量为2.23 g、地上部分为1.96 g，对Cd元素的富集能力最强。柽柳根系的重金属含量一般高于其他器官。柽柳通过根系吸收的土壤重金属主要滞留在根系中，根系生物量巨大，因此根系可以储存大量重金属[22]。柽柳地上部分对Hg、和Zn的运转能力较强，转运系数分别达到了3.36和1.58。

有研究表明，相同风速下，植被盖度及林地配置对近地表风速及沙尘有显著性影响[23]。本研究中两种防护林均建造于2015年，均为裸沙地进行人工造林。本研究结果，林分覆盖度越高，风受到地表植物体的阻挡效果越强，从而风速降低的效果越显著。通过设置合理覆盖度固沙林模式，达到既可以防风固沙，又可以防止土壤风蚀。王强强等对不同配置的防风固沙林研究表明，20%覆盖度的林带中丛状配置近地面的防风阻沙效果最好[24]。肖巍[25]、李卫等[26]、左忠等[27]开展了不同类型的植物在不同地区林带的配置实验，发现对防治风沙侵蚀有一定的效益。尚润阳研究发现，人工防护林的防风阻沙作用与其植株密度、盖度、高度皆有关，密枝灌木林的防风阻沙作用优于疏枝灌木林[28]。本次实验结果与周鑫等[29]的研究结果相对一致，即在防护林2[柽柳（65%）+胡杨（35%）]的配置比下，林带的防风效益明显。

地表植被在减缓风沙运动方面具有十分显著的作用[30]。董治宝等在草地-流沙地过渡带设置样点，通过监测样点的各因素指标计算得出较高的植被覆盖度能有效降低风速，阻止沙砾移动，促进沙砾沉降[31]。许明静等通过对毛乌素沙地西北部不同植被覆盖度下起沙风速的研究，发现植被类型和配置模式也会对起沙风速产生一定的影响[32]，这与本研究的内容类似。本研究中，两种防护林的起沙风速从高到低为防护林2>防护林1，起沙风速越高表明林地抗风蚀能力越强。由于树种组成和防护林配置方式不同，防护林的防风固沙效益也不同[33]。在本研究中，不同防护林地的防风效能为防护林2>防护林1，距地表不同垂直高度上各防护林的防风效能随林地树种的形态特征而有所变化。

植被覆盖度与风速和泥沙输移有密切关系。随着植被覆盖度的增加，植被对风速的阻挡作用和地表的遮挡作用增强，从而大大降低了近地表风速，提高了沙粒的起始风速，减少了泥沙输移。植被覆盖度越大，保护功能越强[34]。在本研究中各林地背风面的输沙量都低于林地迎风面的输沙量。防护林1的阻沙效能最差，原因可能是近地面的树木枝干较少，对风沙的阻挡作用相对较弱;防护林2的阻沙效能最好，这与该林地的植被覆盖度、树高、配置模式有关。这一研究结果与郭树江等[35]、董治宝等[31]学者研究植被覆盖度对风沙流输沙量的影响结果相对一致。

4  小结

选取托克逊县南侧人工防护林所在地区作为实验样地，从重金属浓度、重金属富集系数、转运系数、防风效能、阻沙效能五个方面分析比较两种防护林的重金属富集效能及防风固沙特征，主要结论如下。

1）柽柳根部的重金属Mn、Zn、Ni含量较高，对Cd元素的富集效果及对Hg的转运能力最强。柽柳对重金属的富集可减少土壤重金屬污染，有利于林带中植物的生长发育，间接增强植被对风沙的抵抗效果。

2）不同配置模式林地的风速拟合曲线、起沙风速、防风效能等皆存在差异，其中，防护林的配置模式可能对起沙风速有一定影响。防护林2[柽柳（65%）+胡杨（35%）]的起沙风速、防风效能均高于防护林1[胡杨（68%）+柽柳（32%）]，其防风效果最好。

3）两种防护林的阻沙效能为防护林2>防护林1。

参考文献：

[1] 王强，刘雅玲，吴悦颖，等.我国主要污染物排放强度区域特征分析研究[J].环境保护科学，2015，41（3）：57-61.

[2] 史永松.苏州市主要工业污染物排放强度研究[J].环境科学与管理，2015，40（1）：63-65.

[3] 杨彩红，冯福学，柴强，等.小麦玉米田耕作模式的防风蚀效果[J].中国沙漠，2019，39（4）：9-15.

[4] 李胜龙，李和平，林艺，等.东北地区不同耕作方式农田土壤风蚀特征[J].水土保持学报，2019，33（4）：110-118，220.

[5] 边凯，高君亮，辛智鸣，等.乌兰布和沙漠东北缘绿洲防护林体系防风阻沙能力研究[J].首都师范大学学报（自然科学版），2021，42（1）：48-53.

[6] 张晨，McBean E A.土壤侵蚀荒漠化风险评估：甘肃省案例研究[J].随机环境研究与风险评估，2016，30（8）：2215-2229.

[7] 朱廷曜.农田防护林生态工程学[M].北京：中国林业出版社，2001.

[8] 张钰佳，张克海，方桥，等.植物固沙技术研究进展及展望[J].绿色科技，2020（6）：123-124，127.

[9] 杨静.托克逊县土地整治可持续性评价研究[D].乌鲁木齐：新疆大学，2014.

[10] 国家统计局农村社会经济调查司.中国县域统计年鉴·2020（县市卷）[M].北京：中国统计出版社，2021.

[11] 本刊编辑部.这场持久战，必须胜利[J].环境保护，2018，46（12）：2.

[12] 梁榕源.土壤重金属测定方法比较[J].福建分析测试，2018，27（1）：55-57.

[13] 鲁如坤.土壤农业化学分析方法[M].北京：中国农业科技出版社，2000.

[14] 杨越，吴才武，武智勇，等.冀北坝上地区3种人工灌木林地防风蚀效果的比较[J].水土保持学报，2020，34（1）：54-57，63.

[15] 周金华，王奕舒，余浪，等.个旧冶炼废水污灌区野豌豆对土壤重金属富集作用的研究[J].环境科学导刊，2021，40（6）：46-50.

[16] 赵雅曼，陈顺钰，李宗勋，等.铅锌矿集区7种草本植物对重金属的富集效果[J].森林与环境学报，2019，39（3）：232-240.

[17] 彭小东.乌鲁木齐市快速路侧树种对土壤重金属的富集转运能力及其评价[D].乌鲁木齐：新疆农业大学，2021.

[18] 王晓东，岳德鹏，刘永兵，等.土壤风蚀与植被防护研究[J].西部林业科学，2005（2）：108-112.

[19] 唐丽清.北京城区道路绿地不同绿化模式植物重金属富集效能研究[D].北京：中国林业科学研究院，2014.

[20] 王爱霞，张敏，方炎明，等.行道树对重金属污染的响应及其功能型分组[J].北京林业大学学报，2010，32（2）：177-183.

[21] 王确，张今大，陈哲晗，等.重金属污染土壤修复技术研究进展[J].能源环境保护，2019，33（3）：5-9.

[22] 王焕校.污染生态学[M].北京：高等教育出版社，2002.

[23] 汪季.乌兰布和沙漠东北缘植被抑制沙尘机理的研究[D].北京：北京林业大学，2004.

[24] 王强强，唐进年，杨自辉，等.不同配置固沙林的防风阻沙效果[J].西北林学院学报，2020，35（3）：177-184.

[25] 肖巍.乌兰布和沙漠绿洲防护林防风效应研究[J].现代化农业，2020（11）：27-29.

[26] 李卫，冯伟，杨文斌，等.低覆盖度行带式固沙林带间土壤水分动态特征[J].水土保持学报，2015，29（2）：163-167.

[27] 左忠，潘占兵，张安东，等.干旱风沙区农田防护林网空间风速与地表风蚀特征[J].农业工程学报，2018，34（2）：135-141.

[28] 尚润阳.地表覆盖对土壤风蚀影响机理及效应研究[D].北京：北京林业大学，2007.

[29] 周鑫，田丽慧，张登山，等.青海湖沙区不同植被防风固沙效益研究[J].干旱区资源与环境，2018，32（8）：180-185.

[30] 伊力哈木·伊马木，李菊艳，玉米提·吾提库尔，等.起沙风速的观测方式及其影响因素研究综述[J].中国水土保持，2021（5）：42-44.

[31] 董治宝，陈渭南.董光荣，等.植被对风沙土风蚀作用的影响[J].环境科学学报，1996，16（4）：437-443.

[32] 许明静，吕萍，肖南，等.毛乌素沙地西北部植被覆盖对沙丘移动的影响[J].中国沙漠，2020（4）：71-80.

[33] 屈志强.植物配置对土壤风蚀影响的研究[D].北京：北京林业大学，2007.

[34] 高国雄.毛乌素沙地东南缘人工植被结构与生态功能研究[D].北京：北京林业大学，2007.

[35] 郭树江，杨自辉，王强强，等.青土湖干涸湖底风沙区植被特征与地表输沙量关系[J].水土保持研究，2021，28（1）：19-24.

收稿日期：2022-02-23

作者简介：余云洋（2001—），男，重庆潼南人，在读本科生。

E-mail：15720685932@qq.com。

*为通信作者，E-mail：aliya@xjau.edu.cn。