复垦区不同土地利用类型土壤入渗特征及其影响因素

亢晨波,郭汉清,张 垚,刘 洋

(山西农业大学林学院,030801,山西太谷)

煤矸石是煤炭开采和洗选过程产生的岩石废弃物之一,其结构性差、大孔隙多、保水保肥能力差。矸石大量堆积形成的煤矸石山导致区域土壤贫瘠、气候干燥、蒸发剧烈,对生态环境造成严重破坏。因此,植被恢复是矿区生态修复的重要举措之一[1-2],而土壤水作为植被恢复的重要影响因子,关乎植被的生长及土壤环境的变化[3]。其中,在土壤水分循环过程中,入渗是至关重要的环节,入渗不仅影响到地表径流、降雨补给之外,还关系到土壤水分的再分布和各类溶质迁移等方面[4];因此,如何提高复垦区土壤水分的利用效率,基于土壤入渗过程来揭示复垦区土壤的水源涵养和抗侵蚀能力,对复垦区水土流失防治和植被恢复具有重要意义。

近年来,较多学者进行了一些关于复垦区土壤入渗规律的研究并取得一定进展。李叶鑫等[5]、张耿杰[6]研究表明复垦区植被恢复能有效改善土壤密度、增加土壤有机质含量、提高土壤的入渗性能。此外,吕刚等[7]研究表明复垦区乔灌复垦模式下土壤入渗性能强于草地复垦模式。续海龙等[8]研究表明复垦区乔木林对土壤入渗能力的改善强于荒地和耕地。可见,目前研究多致力于分析复垦区不同植被类型对土壤入渗特征的影响[9-10],而缺乏对土壤入渗影响因子的系统性研究;笔者以阳泉五矿矸石复垦区为研究对象。该复垦区作为阳煤集团复垦示范工程,建成时间早、植被恢复好、保存较为完整。选取该复垦区4种主要土地利用类型:紫穗槐(Amorphafruticosa)林、杨树(Populus)林、复垦耕地和草地,探究其不同土地利用类型土壤入渗规律及其影响因素,以期为矿区植被恢复提供科学依据。

1 研究区概况

研究区位于山西省阳泉市平定县(E 112°49′～113°41′,N 37°05′～37°58′)。海拔760～906 m,地貌类型主要为中低山和黄土丘陵地形。该区属暖温带半干旱大陆性季风气候,年均降水量为585.9 mm,夏季多雨且较为集中;年均气温10.8 ℃,无霜期114～180 d,最大冻土层厚度0.68 m,地带性植被主要为暖温带落叶阔叶林,土壤类型主要为褐土、粗骨土、潮土和石质土[11]。研究区原始地貌为荒沟,于2003年依据“由上向下、分层碾压、黄土覆盖、恢复植被”的治理方针,采用附近山体黄土对煤矸石进行复垦种植,其中平台覆土1 m,边坡覆土0.5 m[12]。复垦后土地类型均为林地和耕地,主要植被有垂柳(Salixbabylonica)、侧柏(Platycladusorientalis)、刺槐(Robiniapseudoacacia)、芦苇(Phragmitescommunis)、毛白杨(Populustomentosa)、红叶李(Prunuscerasifera)和紫穗槐等[13]。耕地作物均为玉米(Zeamays) (优迪919),管理方式按传统方式进行粗放经营,施肥为“一炮轰(结合整地播种,一次性将肥料施入土壤,生育期间不再追肥)”,中耕除草,复垦区内无灌溉系统,水分均来源于天然降水。

2 材料与方法

2.1 采样与调查

于2020年7月中旬,根据试验设计,对研究区地形地貌特征、植被生长状况等因素进行调查。依据立地条件一致、不受外界环境干扰的原则,在复垦区同一区域(平台,复垦年限为17 a)内选取相邻但之间无影响的草地(芦苇)、紫穗槐林、杨树林和复垦耕地作为研究对象。在4个样地中分别布设3个标准样地(20 m×20 m),随后在各标准样地的对角线及中心位置选取5个标准样方(3 m×3 m),去除地表枯落物和土石杂物,挖掘土壤剖面,用容积200 cm3的环刀,按照0～20、20～40和40～60 cm分层取样,每层3个重复。同时,取各剖面扰动土样1 kg左右装入自封袋带回室内风干,所测指标均为3个重复。研究区样地基本概况见表1。

表1 样地基本概况

2.2 土壤理化性质测定

土壤密度、孔隙度等采用环刀法测定;重铬酸钾外加热法测定土壤有机质含量;比重计法测定土壤机械组成;湿筛法测定土壤水稳性团聚体。不同土地利用类型、土壤理化性质见表2。土壤渗透速率采用环刀法测定,入渗试验中对入渗速率进行10 ℃修正。参考前人研究结果[14],选取Kostiakov模型、Horton模型、Philip模型和通用经验方程4种常用模型对研究区4种土地利用类型土壤水分入渗过程进行拟合。

表2 不同土地利用类型土壤理化性质比较

1)Kostiakov模型:

f(t)=at-n。

(1)

式中:f(t)为入渗速率,mm/min;a,b为拟合参数,量纲为1;t为时间,min。

2)Horton模型:

f(t)=fc+(fo—fc)e-kt。

(2)

式中:fc、fo分别为稳渗率和初渗率,mm/min;k为经验常数。

3)通用经验方程:

f(t)=at-n+b。

(3)

式中:a,b均为经验参数;n为拟合参数。

4)Philip模型:

f(t)=0.5S-1/2+A。

(4)

式中:S为模型参数,表示土壤吸水能力的强弱;A为稳渗率,mm/min。

采用SPSS 26.0软件进行方差分析、Duncan多重比较和Pearson相关性分析,采用Origin 2018软件作图。图表数据均为平均值±标准差。

3 结果与分析

3.1 土壤入渗特征

通常采用初渗速率、稳渗速率来评价土壤的渗透能力。笔者取前5 min的平均入渗速率作为初渗速率,稳定入渗率为单位时间内入渗量趋于稳定时的渗透速率。由图1可知,4种土地利用类型在不同土层间入渗速率存在差异;杨树林、紫穗槐林、复垦耕地和草地表层土壤初渗速率依次为6.61、3.55、2.55和0.46 mm/min,稳渗速率依次为0.89、0.51、0.35和0.08 mm/min。表层土壤初渗速率在0.46～6.61 mm/min之间,稳渗速率在0.08～0.89 mm/min之间。其中,杨树林下表层土壤初渗速率和稳渗速率均最高,草地最低。

不同大写字母表示同一土层和不同土地利用方式下差异显著(P<0.05),不同小写字母表示相同土地利用方式和不同土层差异显著(P<0.05)。Different capital letters indicate significant differences between the same soil layer and different land use patterns (P<0.05), and different lowercase letters indicate significant differences between the same land use methods and different soil layers (P<0.05)

3.2 土壤入渗过程模拟

由图2可见,紫穗槐林、杨树林、复垦耕地和草地土壤水分入渗速率随时间的变化曲线基本相似,入渗均随时间的延长逐渐降低并趋于稳定。入渗速率在0～10 min之间降低最快,10～50 min逐渐平缓,在50 min左右土壤达到饱和状态,入渗速率基本不再变化。入渗速率在不同土层间表现出随土层加深逐渐减小。

图2 不同土地利用类型和不同剖面土壤入渗过程曲线

将土壤入渗速率随时间的变化过程选取不同的入渗模型进行拟合,结果如表3和表4所示。Kostiakov模型拟合系数介于0.915～0.995之间,平均相关系数为0.973;Horton模型拟合系数介于 0.936～0.998之间,平均相关系数为0.977;通用经验方程拟合系数介于0.961～0.996之间,平均相关系数为0.988;Philip模型拟合系数介于0.906～0.990之间,平均相关系数为0.967。各样地的最优入渗模型决定系数在0.961～0.998之间,其中通用经验方程最多,占12个。这表明通用经验方程较Kostiakov模型、Horton模型和Philip模型更适宜于该区域水分入渗过程的模拟预测。

表3 不同土地利用类型Kostiakov模型和Horton模型回归拟合结果

表4 不同土地利用类型通用经验方程和Philip模型回归拟合结果

3.3 土壤渗透性能影响因素

3.3.1 土壤理化性质对入渗的影响 土壤密度与初渗速率和稳渗速率分别呈极显著(P<0.01)和显著负相关关系(P<0.05)(表5),总孔隙度与入渗速率呈显著正相关 (P<0.05),土壤含水量与初渗速率和稳渗速率分别呈极显著(P<0.01)和显著正相关(P<0.05)。初渗速率、稳渗速率与>2 mm和>1 mm水稳性团聚体呈显著正相关(P<0.05)。初渗速率与有机质含量呈显著正相关(P<0.05)。

表5 土壤入渗性能与影响因子相关性分析

3.3.2 土壤入渗性能主导因子筛选 通过对土壤渗透性能主成分因子筛选(表6)可知:前4个主成分累积贡献率达87.760%,可用来解释各因子对土壤渗透性能的影响。影响土壤入渗性能的第1个主成分因子主要由水稳性团聚体组成,贡献率为44.708%,>5、>2、>1和>0.5 mm的水稳性团聚体因子负荷量较大,该类土壤水稳性团聚体含量较高;第2个主成分因子主要由土壤孔隙决定,方差贡献率为18.703%,毛管孔隙度和非毛管孔隙度在第2主成分上载荷均较高;第3个主成分因子主要由土壤机械组成决定,方差贡献率为15.540%,黏粒(<0.002 mm)、粉粒(0.002～0.02 mm)含量较多,砂粒(0.02～0.2 mm)含量相比较少,三者负荷量均较高;第4个主成分因子主要由有机质决定,因子负荷量为0.754。

表6 土壤水分入渗能力的PCA分析

由表7可知,通过综合主成分得分评价得出不同土地利用方式下土壤水分入渗能力排序为杨树林>紫穗槐林>复垦耕地>草地。

表7 土壤入渗能力评价

4 讨论

通过对复垦区4种土地利用类型土壤入渗性能测量试验,结果显示林地土壤的初渗速率和稳渗速率大于复垦耕地和草地。这与续海龙等[8]的研究结果相符。主要原因可能是林地较少受到人为扰动,保持原有的堆积状态,林内枯落物有利于减少孔隙堵塞,林木根系的生长促使下层孔隙增大,增强土壤入渗性能。但也有学者得出不同结论,如温明霞等[15]对神东集团马家塔露天煤矿复垦区研究发现,草地土壤水分下渗速率远大于林地和灌木林。两者结果不同的原因在于马家塔露天煤矿位于鄂尔多斯高原南部。该区土壤类型以风沙土为主,风沙土结构疏松多孔,水分下渗速度较快,而林地对土质结构的改良效果强于草地,土壤结构变好,土壤较为紧实,密度增大,从而导致草地的水分下渗过程强于林地和灌木。

已有研究[16-17]表明,土壤密度、有机质含量、各粒级含量和团聚体等土壤理化性质对土壤的入渗性能影响较大。土壤密度决定土壤的紧实和松散程度。密度越大,土壤孔隙越小,则土壤的透水通气性能越差,导致土壤渗透能力减弱[18]。土壤有机质含量通过促进土壤团聚体的形成,进而增强土壤的渗透性能。经过对复垦区前期野外调查发现,杨树林和紫穗槐林地枯落物丰富,有机质归还量大,团聚体结构稳定、密度小,土质疏松,孔隙度大,入渗性能较好。草地根系细且发育深度较低是造成入渗速率小的关键因素。研究区多为短历时降雨,土壤初渗速率越大,降雨产生的地表径流就越少,土壤所拦蓄的水分就越多,这对矿区植被的生长具有重要意义[19]。不同土地利用类型土壤的初渗速率大于稳渗速率。一方面是因为表层土壤遇水快速湿润过程中土壤团聚体迅速膨胀崩解,加之原状土表面细颗粒的堵塞,导致土壤孔隙连通性变差,造成入渗速率明显减小;另一方面,复垦区下层土壤较为紧实,密度大,导致下层土壤入渗性能差,入渗速率偏低,且本文研究发现入渗速率与土壤密度呈显著负相关。这与杨政等[19]研究结果相符。

针对不同土地利用类型土壤入渗规率进行的模拟研究发现,通用经验方程的拟合程度明显优于Kostiakov模型、Horton模型和Philip模型,这与刘洁等[20]的研究结果相符。对于Kostiakov方程,其模型是假设起始入渗速率无穷大,随时间的无限延长,入渗速率将趋近于0。但在本研究中,由于在垂直入渗的过程中有重力势的存在,入渗速率随时间的无限延长将接近稳渗速率从而保持稳定,这较为符合土壤水动力学[9]。通用经验方程是在Kostiakov模型垂直入渗的基础上增加常数项b,来反映时间无限长的情况下在重力作用下达到稳定入渗[20]。根据拟合得到的相关系数大小,通用经验方程对该区域土壤入渗过程的模拟效果最好。白中科和康示勇指出[21-22],矿区复垦地与黄土高原相比土壤更易发生水土流失,导致地貌加重,土壤水蚀模数增加59%;复垦后水蚀模数减少至原地貌的34%。因此,对矿区复垦后土壤水分运移规律及其影响因子还需深入研究,从而为我国矿区复垦工作的开展和植被恢复提供科学依据。

5 结论

1)不同土地利用类型的入渗速率存在差异,初渗速率和稳渗速率均表现为杨树林>紫穗槐林>复垦耕地>草地;初渗速率和稳渗速率均随土层厚度增加逐渐减小,但同一土地利用类型在不同土层间入渗速率不存在显著差异。

2)对不同土地利用类型下土壤水分入渗过程的拟合发现通用经验方程的相关拟合系数最好,决定系数均在0.961以上;各样地的最优入渗模型决定系数在0.961～0.998之间,其中通用经验方程最多占12个,通用经验方程较Kostiakov模型、Horton模型和Philip模型,可以较好地模拟预测该区土壤水分的入渗过程。

3)土壤初渗速率和稳渗速率均与土壤密度呈极显著负相关(P<0.01),入渗速率与总孔隙度和有机质含量均呈显著正相关关系(P<0.05);主成分分析表明土壤水稳性团聚体、孔隙度、机械组成和有机质含量是影响土壤渗透性的4个主要因子,四者累积贡献率达87.760%。通过计算各土地利用类型土壤入渗能力综合得分,得出不同土地利用类型土壤入渗能力由强到弱依次为杨树林地(0.813)、紫穗槐林地(0.243)、复垦耕地(-0.117)和草地(-0.937)。