EN中文

自然资源学报 >

2024 , Vol. 39 >Issue 11: 2735 - 2752

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20241114

其他研究论文

露天煤矿复垦土壤活性有机碳影响因素及管控策略

  • 多鑫 ,
  • 徐占军 ,
  • 杨璐 ,
  • 祁强强 ,
  • 羊华东 ,
  • 李哲
展开
  • 山西农业大学资源环境学院，晋中 030800
徐占军（1983- ），男，山西朔州人，博士，教授，博士生导师，研究方向为土地利用信息技术、土地复垦与生态修复、土地利用与规划等。E-mail:

多鑫（1996- ），男，山西运城人，硕士，研究方向为露天煤矿复垦土壤有机碳。E-mail:

收稿日期: 2023-12-25

  修回日期: 2024-04-24

  网络出版日期: 2024-11-15

基金资助

山西省基础研究计划项目(20210302123403)

山西省科技重大专项计划项目(202201140601028)

收起

The influencing factors and control strategies of soil labile organic carbon in opencast coal mine reclamation

  • DUO Xin ,
  • XU Zhan-jun ,
  • YANG Lu ,
  • QI Qiang-qiang ,
  • YANG Hua-dong ,
  • LI zhe
Expand
  • Shanxi Agricultural University, College of Resource and Environment, Jinzhong 030800, Shanxi, China

Received date: 2023-12-25

  Revised date: 2024-04-24

  Online published: 2024-11-15

Fold

摘要

为揭示露天矿区土壤活性有机碳（LOC）时空分布规律及影响机制，以平朔露天煤矿9种复垦模式和4个复垦年限为研究对象，采用单因素方差分析研究了LOC时空分布规律；基于结构方程模型和冗余分析探讨了LOC影响因素。结果发现：（1）LOC有明显表聚特征；（2）土地复垦能显著增加LOC含量，不同复垦模式LOC含量差异显著，呈现混交林>原地貌>纯林的现象，油松×刺槐×榆树恢复效果最佳；（3）LOC含量随复垦时间延长而显著增加，但复垦26年后LOC/SOC未达到原地貌水平；（4）直接影响LOC的因素依次为土壤理化性质>土层深度>复垦时间>复垦模式；（5）土壤环境因子对LOC的总解释度为68.52%，其中黏粒、AK及SW对LOC的解释度高于其他因子。结果表明：植被重建时应采取多层次、多样化的植被种植策略，适当增加本地优势植被比例，并注重保护原有微生物群落；改善土壤质地、加强水肥管理是促进矿区生态恢复的关键。本文可为露天矿区复垦提供固碳增汇策略和相应理论支持。

关键词： 露天煤矿; 土壤活性有机碳; 复垦模式; 复垦年限; 土壤理化性质

本文引用格式

多鑫 , 徐占军 , 杨璐 , 祁强强 , 羊华东 , 李哲 . 露天煤矿复垦土壤活性有机碳影响因素及管控策略[J]. 自然资源学报, 2024 , 39(11) : 2735 -2752 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20241114

Abstract

In order to reveal the spatiotemporal distribution patterns and influencing mechanisms of soil labile organic carbon (LOC) in the reclamation area of opencast coal mines, we selected nine different vegetation combinations and sample plots spanning four reclamation years from the soil dumping grounds in the Pingshuo opencast mining area, using an undisturbed elm forest as a control area. We employed one-way ANOVA to investigate the distribution patterns of soil LOC within the sample plots. Furthermore, we explored the influencing factors of soil LOC using Structural Equation Modeling and Redundancy analysis methods. and further examined the functional relationship between soil physicochemical properties and soil LOC through regression analysis. The results indicate that: (1) Soil LOC in various areas has obvious surface aggregation characteristics and the trend decreases with the increase of soil depth. (2) Land reclamation can significantly increase soil LOC content, but significant differences in soil LOC exist under various reclamation modes, with mixed forests>original landforms>pure forests, and the Pinus tabulaeformis×Robinia pseudoacacia×Elm tree combination demonstrating the most effective restoration compared to other soil LOC. (3) Soil LOC significantly increases with reclamation time, and the recovery rate of soil LOC is higher than that of soil organic carbon, but even after 26 years, LOC/SOC levels do not reach those of the original landform. (4) Direct factors affecting soil LOC are soil physicochemical properties>soil depth>reclamation time>reclamation mode. (5) The overall explanatory power of soil environmental factors for soil LOC is 68.52%. The order of explanatory power is clay>available potassium>soil moisture content>sand>pH>powder>alkaline nitrogen>bulk density>available phosphorus. The explanatory power of clay particles, available potassium, and water content for LOC is higher than other factors. The above results indicate that multi-level and diversified vegetation planting strategies should be adopted during vegetation reconstruction, with an appropriate increase in the proportion of local advantageous vegetation and attention paid to protecting the original microbial community of the reclaimed land. At the same time, improving soil texture and strengthening water and fertilizer management are key to promoting ecological restoration in mining areas. The above research can provide carbon sequestration and sink enhancement proposals and corresponding theoretical support for the reclamation of opencast mining areas.

Key words： opencast coal mine; soil labile organic carbon; reclamation mode; reclamation period; soil physicochemical properties

露天采煤以其高效率、高回采率和低成本等优势，成为全球主要的煤炭开采方式[1]。据统计，中国露天煤矿开采比例已达到18%，且多数分布于生态环境脆弱的中西部地区[2]。露天采煤在满足人类能源需求和推动社会经济发展的同时，也造成土地资源破坏[3]、生物多样性减少[4]、土壤退化[5]等问题，极大地影响了区域生态环境的可持续发展，开展土地复垦工作可以有效解决此类问题[6]。目前土地复垦已成为中国增加耕地[7]、保护土地资源和改善区域环境的重要手段[8]。
露天矿区土地复垦需要以前期剥离的矿山土为基质进行土壤重构，重构土壤是一种人造新土且在复垦过程中需要采取较大的工程措施进行土地平整[9]。这些工程措施会对土壤形成强烈的干扰或扰动，引起土壤剖面混乱，土壤结构和理化性质急剧变化，土壤有机碳（Soil Organic Carbon，SOC）损失量更是高达80%[10]。Shrestha等[11]研究俄亥俄州露天煤矿复垦区0~45 cm的土壤发现，采矿和开垦活动使土壤pH、电导率和容重显著增加，而土壤养分含量（如氮磷钾等）则急剧下降。
为了抵消露天采矿的消极影响，植被重建被广泛用于恢复受干扰的地区景观。复垦初期通常选取本地优势植被，以人工种植的方式进行生态修复[12]，随着地表植被及微生物群落的生长和发育，矿区生态系统呈正向演替趋势，并逐渐过渡到自然恢复为主，这一过程中矿区土壤肥力和固碳潜力持续提高[13]。前人研究证明，减少SOC损失量或增加碳固存是矿山生态修复成功的重要策略[14]。土壤有机碳库是土壤肥力和基础地力最重要的物质基础，也是反映土壤质量状况的核心指标，在碳循环过程中扮演着重要的角色[15]。研究表明，与大气进行积极交换的SOC约占陆地生态系统碳的三分之二，有机碳库的小幅度变化也可能对全球碳平衡和全球气候变化产生重大影响[16]。因此，维持土壤有机碳库的动态平衡对加强生态系统的稳定性和可持续性具有重要意义。土壤活性有机碳（Labile Organic Carbon，LOC）是SOC中更能敏感地反映环境条件变化的指标，且具有快速周转率的特点，在衡量土壤养分的供应水平、保持养分的有效性、推动土壤碳转化等方面起着重要作用[17]。尽管这部分活性碳仅占SOC的一小部分，却能影响土壤溶液中的酸碱反应及各类养分固存和转运过程[18]，是森林生态系统养分循环和土壤碳循环的重要组成部分[19]。
目前中国在煤矿复垦方面涌现出许多专家学者[20]，他们分别从复垦工艺、土壤剖面重建、植被模式[21]及复垦时间对土壤理化性质[22]和生物学特性[23]的影响、复垦土壤污染与评价[24]以及复垦效益评价[25]等方面做了大量研究。关于露天煤矿复垦和SOC交叉领域的研究报道也有不少，如Zhang等[26]以安太堡露天矿区复垦土壤为研究对象，利用复杂网络理论进行分析后发现SOC储量受土壤质地、土壤理化性质、植被和地形四种因素的影响；Ahirwal等[27]利用复垦煤矿土壤的分子和光谱方法研究印度科尔巴Gevra矿区，揭示了矿区生物复垦有利于促进土壤有机碳封存的理论机制；王旭东[28]研究发现SOC含量随着复垦时间的增长而增加，但其增长值逐渐减小；何庆等[29]对平朔露天煤矿复垦区SOC含量进行变差分解后发现，复垦年限对SOC的解释度最高，土层深度次之，土地利用方式最低；而原野[30]发现影响露天矿区土壤碳固存速率的决定因素是植被配置模式。但上述研究多集中于总碳或总有机碳方面，对有关不同立地条件下土壤LOC的赋存状态及其影响机理的了解仍然有限，这会导致评估复垦过程中土壤健康状况时缺乏相应理论支撑，难以有效地进行土壤改良和施肥管理，从而导致矿区生态系统恢复进展减缓，甚至可能在停止人工辅助改良措施后出现土壤退化的风险。因此，探究露天煤矿复垦区不同立地条件下土壤LOC的含量差异及时空变化规律，分析活性碳与土壤环境因子之间的联系，对于准确量化复垦过程中土壤LOC的吸存状况以更深入地了解露天煤矿生态系统碳循环具有重要意义。该研究能够为复垦区针对性地提出有效管理措施和固碳增汇策略，规划合理的复垦方向，从而加速复垦区土壤熟化及排土场质量提升进程，这对矿区复垦土壤固碳能力的增强和促进矿区生态可持续发展具有重要现实意义，也可为其他露天煤矿复垦地的可持续发展提供了宝贵经验。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

平朔矿区地处晋北黄土高原（39°23′N~39°37′N、112°10′E~113°30'E），为山西省朔州市管辖，属于温带半干旱大陆性季风气候，年均温4.8~7.8 ℃，年降水量约440 mm，其中65%的降雨量在6-9月之间；全年约四分之三为有风天气，年均风速为2.50~4.20 m/s，属于半干旱、风蚀水蚀并重的生态脆弱地区，是中国中西部露天煤矿区的缩影。安太堡露天煤矿是平朔矿区开发投产最早的煤矿，剧烈的采煤活动导致矿区植被彻底损毁，形成大量的排土场。本文以安太堡南排、西排、内排土场为研究区，南排土场面积180.5 hm2，最终标高1465 m，容量1.16亿m3，排土高度150 m[30]，目前形成了以刺槐（Robinia）、榆树（Ulmus pumila L.）、油松（Pinus tabulaeformis C.）、披碱草（Elymus dahuricus Turcz）和沙棘（Hippophae）为主的乔—灌—草多层次、多类型的植物群落结构；西排土场面积为214 hm2，最终标高1520 m，容量1.69亿m3，排土高度150 m[31]，地表植被有沙打旺（Astragalus adsurgens Pall）、沙棘、榆树、紫花苜蓿（Medicago sativa L.）、新疆杨（Populus alba Linn）等；内排面积约748.4 hm2，自2002年开始生态修复，植被主要以刺槐、沙棘、柠条和沙枣为主。

1.2 实验设计

于南排土场选取复垦26年的刺槐×柠条×油松、杏树（Armeniaca vulgaris Lam）×油松、刺槐×榆树×臭椿（Ailanthus giraldii Dode）、纯刺槐林、纯柠条林、沙枣×榆树、刺槐×油松×榆树、刺槐×柠条×沙棘、纯杨林9种植被配置模式；以空间代替时间序列，选取内排、西排复垦11年、15年、20年、26年沙棘，以周边原始地貌榆树林为对照样地，共计14块样地（表1）。
表1 样地信息

Table 1 Information of the sampling sites

样地 海拔
/m		 坡度
/(°)		 株高
/m		 郁闭度 植被配置模式 土壤质地 复垦
年限/年		 作物长势及地被情况
RCP 1376 22 5.75 0.71 刺槐×柠条×油松 砂壤土 26 刺槐、油松、柠条隔行间种，行距2 m，刺槐、柠条株距1 m，油松株距5 m
REA 1380 6 6.89 0.77 刺槐×榆树×臭椿 粉土 26 刺槐、榆树、臭椿隔行间种，株行距均1 m，密度为2250 株/hm2
SP 1391 4 4.97 0.68 杏树×油松 砂粉土 26 杏树、油松隔行种植，行距2 m，杏树株距1 m，油松株距5 m，密度2466株/hm2
RM 1423 8 6.77 0.55 纯刺槐 砂壤土 26 株行距1 m，密度1900株//hm2，林下草本白莲蒿（Artemisia sacrorum Ledeb）、扁穗冰草（Agropyron cristatum L.）、狭苞斑种草（Bothri ospermum kusnezowii Bge）、披碱草
CM 1451 27 2.33 0.31 纯柠条 砂壤土 26 柠条均高 2.2 m，草本盖度40%
NE 1420 5 4.64 0.47 沙枣×榆树 砂壤土 26 沙枣、榆树隔行种植，株行距1 m，林下草本包括地梢瓜（Cynanchum thesioides K.）、牻牛儿苗（Erodium stephanianum Willd）、无芒雀麦（Bromus inermis Layss）
RPE 1454 17 7.13 0..81 刺槐×油松×榆树 砂壤土 26 刺槐、榆树株行距1 m，油松株距5 m，隔行间种，密度2275株//hm2
RCN 1450 6 3.55 0.46 刺槐×柠条×沙棘 砂壤土 26 刺槐、柠条、沙棘隔行种植，株行距均1 m，平均高度为6.5 m、2 m、1.8 m
YM 1359 2 4.67 0.44 纯杨林 砂壤土 26 株行距2 m，枯枝落叶层厚度3㎝，林下草本包括披碱草、白莲蒿、西北针茅（Stipa sareptana Becher）等
H11 1450 3 1.22 0.17 沙棘 砂粉土 11 样地位于内排土场，株距2 m，行距1 m，林下草本稀疏
H15 1450 3 1.78 0.25 沙棘 砂粉土 15 内排土场，株距2 m，行距1 m，草本为西北针茅、扁穗冰草、白莲蒿等
H20 1421 6 2.15 0.35 沙棘 粉土 20 内排土场，株行距1 m，草本有披碱草、硬质早熟禾（Poa sphondylodes Trin）、西北针茅、黄花蒿（Artemisia annua Linn）等
H26 1487 4 2.43 0.41 沙棘 砂壤土 26 西排土场，株行距1 m，林下草本有狗尾草（Setaria faberii Herrm）、拂子茅（Calamagro stis epigeios Linn）、硬质早熟禾等
UD 1255 6 5.47 0.49 榆树 砂壤土 — 安太堡工业园区原始地貌榆树林地，株间距约4 m，林分密度为1730株//hm2

1.3 采样方法

于乔木林地中随机选取3块20 m×20 m的小样地，每块样地内选择5个样点，按五点法采集0~20 cm、20~40 cm土壤样品；于灌木中随机选取3块10 m×10 m样地，并按上述方法采集土样。采集的土壤样品分为两份，一份捏碎后平铺在阴凉通风处，待风干后过筛，用于土壤理化性质和轻组有机碳测定；另一份作鲜土样直接冷藏于4 ℃的冰箱内，用于土壤微生物量碳、水溶性有机碳和可溶性有机碳测定；在每块小样地、原地貌林地各挖1个土壤剖面，用容积100 cm3环刀采集两个土层（同上）的原状土，用于测定土壤容重。GPS、坡度计记录样地内海拔、坡度，米尺测量株间距并估算样地内植被郁闭度。

1.4 指标测定

采用烘干法测土壤含水率（Soil Moisture Content，SW），环刀法测土壤容重（Bulk Density，BD），吸管法测定土壤质地[32]，土壤pH采用水土比为2.5∶1的蒸馏水浸提后用pH计测定；采用碱解扩散法测定碱解氮（Alkalyzale Nitrogen，AN），碳酸氢钠—钼锑抗分光光度计法测定有效磷（Olsen Phosphorus，AP），采用醋酸铵—火焰光度计法测定速效钾（Available Potassium，AK），重铬酸钾容量法—外加热法测定土壤有机碳[33]。水溶性碳（Water-soluble Organic Carbon，WSOC）采用水土比5∶1的蒸馏水，震荡后高速离心15 min后用0.45 μm滤膜抽滤，提取液后用TOC分析仪测定[34]；可溶性有机碳（Dissolved Organic Carbon，DOC）的测定采用1 mol/L的KCl溶液浸提，震荡过滤之后用TOC分析仪测定[35]；微生物量碳（Microbial Biomass Carbon，MBC）采用氯仿熏蒸直接浸提法测定[36]；轻组有机碳（Light Fraction Organic Carbon，LFOC）采用重液浮选法测定[37]。

1.5 数据处理

使用SPSS软件对土壤数据进行统计分析，利用单因素方差分析和最小显著性差异法分析检验各样地土壤理化性质和LOC含量差异显著性；应用结构方程模型（Structural Equation Model，SEM）研究复垦模式（坡度、海拔、株高、郁闭度）、土壤理化性质、复垦时间及土层深度对土壤LOC的影响，基于Canoco 5软件做不同复垦模式下土壤LOC与环境因子的冗余分析，用于确定不同复垦模式下土壤理化性质的相对贡献，并解释土壤环境因子对MBC、WSOC、DOC、LFOC变化程度的影响，通过回归分析建立土壤理化性质与土壤LOC预测方程。

2 结果分析

2.1 样地土壤理化性质分布特征

对样地内土壤基本理化性质指标进行统计学分析发现，样地土壤pH值均呈碱性，土壤类型以砂壤土、粉土和砂粉土为主，砂粒、粉粒和黏粒含量比例约为2∶2∶1（表2）。表层（0~20 cm）土壤BD范围在1.20~1.43 g/cm3之间；SW变化范围为10.26%~14.95%；表层AN含量为23.33~74.67 mg/kg，其中，RM样地表层AN含量显著高于其余样地（P<0.05），这表明刺槐对促进氮循环、提高土壤氮的有效性更具优势；表层SOC、AK含量分别3.99~9.37 g/kg、96.50~147.20 mg/kg，其中NE样地、RPE样地SOC及AK显著高于UD样地；表层AP含量在4.18~5.80 mg/kg之间，SP样地AP含量显著低于其余样地。深层（20~40 cm）土壤BD范围为1.26~1.57 g/cm3，SW在8.15%~13.75%之间。各样地深层BD显著高于表层（P<0.05），同一复垦模式下BD、pH随土层深度增加而增加；SW、AN、AK则随土层深度增加而降低。随着复垦时间的延长，矿区排土场内砂粒和粉粒含量比例逐渐降低，土壤黏粒比例提高，土壤质地由砂粉土逐渐向砂壤土过渡，这一过程中土壤BD与pH逐渐降低，土壤养分及蓄水保水能力不断巩固提升。
表2 土壤理化性质测定

Table 2 Determination of soil physical and chemical properties

样地 土层
深度/cm		 物理性质 化学性质
BD
/(g/cm3)		 SW/% Sand
/%		 Silt
/%		 Clay
/%		 pH AN
/(mg/kg)		 AP
/(mg/kg)		 AK
/(mg/kg)		 SOC
/(g/kg)
RCP 0~20 1.35±0.04CDEb 11.74±0.60Ea 41.74 42.18 16.08 7.91±0.06Eb 49.17±3.51Ba 4.86±0.29Ca 98.95±5.76Ea 9.08±0.49Ca
20~40 1.57±0.05Ba 9.62±1.29EFb 42.83 41.56 15.61 8.28±0.08CDa 17.11±0.68DEb 5.12±0.47Ba 83.83±13.96Aa 4.50±0.36Cd
REA 0~20 1.41±0.26ABa 13.11±0.89DEa 38.62 47.64 13.74 8.26±0.04Ca 24.31±0.33Eb 4.49±0.28CDEa 138.53±8.81BCa 6.85±0.48Da
20~40 1.42±0.09Ca 13.30±1.21Cb 39.43 46.55 14.02 8.25±0.05EFa 28.97±4.34Aa 5.31±0.44Ca 104.95±7.19Ab 3.72±0.29EFb
SP 0~20 1.36±0.01CDa 12.85±2.06ABa 43.77 41.12 15.11 8.33±0.02Cd 23.33±7.28Fa 4.71±0.32Ea 100.29±10.03Da 3.99±0.56Ea
20~40 1.40±0.05Ca 13.52±1.42Aa 43.44 42.18 14.38 8.44±0.11Ba 8.17±2.02Fa 4.08±0.10Fa 45.15±4.62DEb 2.56±0.39EFb
RM 0~20 1.30±0.07CDEa 10.26±0.50Ga 42.32 42.63 15.05 8.40±0.31Aa 73.06±5.68DEa 6.73±0.48DE 112.73±8.61Ea 5.80±0.17Da
20~40 1.44±0.08Ca 8.15±0.39Fb 43.05 41.86 15.09 8.25±0.32Aa 96.75±12.45Ca 4.93±0.35DEa 108.28±4.69ABCa 3.74±0.06CDb
CM 0~20 1.22±0.16Ga 10.61±0.59FGa 42.84 42.55 14.61 8.40±0.09Ba 29.33±2.75Fb 5.35±0.49Bb 107.39±5.36Ea 4.32±0.58Ea
20~40 1.26±0.16Da 8.72±0.27Fb 43.90 40.32 15.78 8.43±0.04BCa 31.50±3.48Aa 5.72±1.06Aa 76.60±5.05Db 2.19±0.24Fb
NE 0~20 1.42±0.17EFd 13.58±0.91CDa 40.58 41.63 17.79 7.98±0.07Ea 44.78±3.17Da 4.98±0.46CDa 147.20±10.55ABa 8.57±0.81Ba
20~40 1.64±0.09Aa 10.84±0.57CDb 41.27 41.98 16.75 8.12±0.05Fa 32.28±2.43Ba 4.73±0.31CDa 86.28±3.91ABCb 5.54±0.81Bb
RPE 0~20 1.20±0.11DEFa 14.64±1.18BCa 39.95 41.89 18.16 8.17±0.04Ca 74.67±5.35Aa 5.25±0.77Ca 143.21±7.03Ca 9.77±1.05Aa
20~40 1.39±0.10Ca 10.48±0.87Db 41.12 41.54 17.34 8.37±0.04BCa 33.83±7.44Ab 3.51±0.34Ea 129.18±4.17ABb 5.64±0.81Ab
RCN 0~20 1.34±0.18FGa 14.21±1.57Aa 39.94 42.43 17.63 8.24±0.02Cb 54.28±3.75Ba 4.18±0.25CDEa 137.19±8.46Aa 9.30±0.30Da
20~40 1.43±0.05Ca 13.75±1.83Bb 40.76 42.57 16.67 8.37±0.01BCa 16.72±3.74EFb 3.26±0.57Fb 76.50±6.43BCb 5.73±0.39EFb
YM 0~20 1.38±0.05BCb 14.25±0.83EFa 41.07 44.35 14.58 8.21±0.03Db 31.72±3.33Ea 5.68±0.46Bb 96.50±11.03Da 4.13±0.41Ea
20~40 1.52±0.06Ba 11.05±0.63CDa 41.73 42.36 15.91 8.45±0.05BCa 14.39±2.93DEa 6.53±0.67Aa 70.49±4.62Cb 3.19±0.50Fb
UD 0~20 1.43±0.14Aa 14.95±0.61Aa 42.65 40.37 16.98 8.06±0.01Db 42.39±2.93Ca 5.80±0.71Aa 109.85±5.29Da 6.17±0.17Da
20~40 1.46±0.01Cd 13.17±0.93Aa 42.83 41.26 15.91 8.24±0.02DEa 28.39±9.06CDb 3.38±1.13Fb 61.82±7.78Eb 4.98±0.35DEa
H11 0~20 1.47±0.12b 11.85±1.52a 45.77 44.98 9.25 8.27±0.09c 20.33±1.29a 3.02±0.51a 57.26±7.63a 1.41±0.27a
H15 0~20 1.53±0.08c 15.25±0.73c 43.26 43.45 13.29 8.17±0.06b 27.49±3.21b 4.68±0.34b 82.04±4.78b 2.79±0.39b
H20 0~20 1.42±0.10ab 14.36±0.61b 42.61 43.38 14.01 7.96±0.13a 43.88±3.64c 5.53±0.41c 90.78±3.32c 3.97±0.16c
H26 0~20 1.37±0.09a 16.63±1.31d 41.76 42.32 15.29 7.94±0.09a 54.55±3.36d 6.52±0.53d 101.84±3.03c 5.53±0.43d

注：数据格式为平均值±标准差。大写字母表示不同模式下同一土层指标差异显著；小写字母表示同一模式下不同土层间指标差异显著（α=0.05，n=3）。

2.2 土壤活性有机碳对不同复垦模式的响应

不同复垦模式表层WSOC含量在46.88~165.89 mg/kg之间（图1a），RPE样地、NE样地、RCP样地、RCN样地和REA样地较UD样地分别提高了129.97%、78.84%、49.85%、45.10%和27.89%，YM样地则与UD样地无显著差异（P>0.05），其余均显著低于UD样地（P<0.05）。各样地表层DOC含量为35.83~89.03 mg/kg，除SP样地外，其余混交林表层DOC含量均高于UD样地（图1b）。各样地MBC含量变化范围为19.20~103.83 mg/kg，其中，NE样地、RPE样地较UD样地增长了16.92%、5.38%（图1c）。各样地表层LFOC含量变化范围为0.99~11.99 mg/kg（图1d），依次为RPE>NE>RCP>UD>CM>YM>RCN>SP>REA>RM。前三者较UD样地分别提高了282.50%、105.15%、62.09%。综合来看，除SP样地外，其余混交林DOC、WSOC、LFOC含量接近甚至超过原地貌，纯林则显著低于原地貌（P<0.05），呈现混交林>原地貌>纯林特点，混交林比纯林能提供更多类型的凋落物，更有利于土壤LOC的增长。SP样地中杏树植株稀少，油松林分布广阔，所提供的凋落物相对单一且富含木质素和纤维素，分解速率远低于阔叶林，这就导致其LOC含量远低于其他样地。就土层深度而言，表层土壤LOC含量显著高于深层（P<0.05），样地表层土壤DOC、WSOC、MBC、LFOC含量分别是深层的107.26%~162.50%、104.33%~227.27%、126.67%~372.41%、109.24%~236.39%。这是由于表层土壤较深层具有更好的土壤结构和通透性，且更易输入有机物，因此表层土壤LOC显著高于底层。
图1 不同复垦模式下土壤活性碳有机碳含量

Fig. 1 Changes in soil dissolved organic carbon content under different reclamation models

2.3 不同复垦时间下土壤活性有机碳分布特征

土壤有机碳及碳组分随着复垦时间的延长而增加（图2），但各阶段均未达到原地貌水平。复垦11年、15年、20年、26年SOC含量依次恢复到原地貌的22.95%、45.28%、64.35%、89.75%，复垦26年SOC、DOC、WSOC均与原地貌无显著性差异。不同复垦阶段MBC含量范围为1.69~9.85 mg/kg，依次达到原地貌的17.14%、30.19%、49.54%、67.92%，其中复垦15~20年间MBC的增长率最高，各复垦阶段MBC差异显著。不同复垦阶段LFOC含量范围为0.40~2.97 mg/kg，LFOC含量分别达到原地貌的13.34%、25.74%、41.01%、63.39%，复垦15年与复垦10年、20年均无显著差异。不同复垦时间MBC/SOC范围为11.25‰~15.97‰，其中原地貌比值显著高于其余年限，复垦20年与其余年限无显著差异；DOC/SOC范围为11.93‰~17.98‰，WSOC/SOC范围为11.68‰~14.46‰，二者均表现出先降低后缓慢增加的规律，复垦11年显著高于其余年限，且其余年限间无显著性差异；LFOC/SOC范围为0.28‰~0.48‰，原地貌显著高于其余年限，复垦20年显著高于复垦11年、15年，与复垦26年则无显著差异。
图2 不同复垦时间下SOC和LOC及其组分分布特征

Fig. 2 The effect of reclamation time on soil physical and chemical properties, SOC and LOC

2.4 土壤活性有机碳组分的影响因素分析

采用结构方程模型（SEM）研究不同复垦模式、不同复垦时间土壤理化性质对LOC的影响程度。SEM模型中椭圆代表潜变量，矩形为观察变量即量化指标；实线代表正通路系数，虚线则为负通路系数，箭头宽度表示标准化路径系数的强度。一般认为SEM模型中χ2/df（CMIN/DF）<3代表模型拟合良好，RMSEA为近似误差均方根，该值<0.08则表示模型适配度在差异范围内。本文SEM模型潜变量经信度、效度检验后，CMIN/DF与RMSEA在可允许范围内，且能够反映模型相似度的指标（如GFI、NFI、IFI、TLI、CFI）均大于0.85，证明本模型适配度较好（图3）。本文研究发现：复垦模式、土壤理化性质、土层深度、复垦时间均显著影响土壤LOC（P<0.05），潜变量间的通路系数可以用来判定变量间的影响程度；对LOC具有直接影响的因素依次为土壤理化性质>土层深度>复垦时间>复垦模式，需要明确的是，该排序仅仅是基于直接影响的强度，而不代表它们在土壤LOC决定中的总体重要性排序。
图3 土壤活性有机碳的影响因素分析

注：CMIN代表卡方差异性；GFI为模型拟合优度指数；RMSEA为近似误差均方根；NFI、IFI、CFI分别代表模型规范拟合指数、增值拟合指数、比较拟合指数。*P<0.05，**P<0.01，***P<0.001。

Fig. 3 Analysis of factors influencing soil labile organic carbon

2.5 不同复垦模式下SOC、LOC与土壤理化性质的关系

以SOC、MBC、DOC、WSOC、LFOC含量为响应变量，以土壤环境因子（土壤质地、SW、pH、AN、AP、AK、BD）为解释变量，通过冗余分析寻找能最大程度解释LOC矩阵变差的一系列土壤环境因子的线性组合。分析结果发现（表3）第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ轴解释的LOC比例分别是63.26%、4.58%、0.60%、0.08%，据此可知四轴中第Ⅰ轴起决定性作用，第Ⅳ轴影响最为微弱。土壤环境因子对碳组分的累计解释变量为68.52%。
表3 土壤活性有机碳的变化解释变量冗余分析

Table 3 Redundancy analysis of explanatory variables for changes in soil labile organic carbon

排序轴 第Ⅰ轴 第Ⅱ轴 第Ⅲ轴 第Ⅳ轴
特征值 0.6326 0.0458 0.0060 0.0008
解释变量对响应变量的轴解释率/% 63.26 4.58 0.60 0.08
解释变量（累积） 63.26 67.84 68.44 68.52
伪正则相关 0.8808 0.4233 0.4384 0.5272
解释的拟合偏差（累积） 94.57 98.95 99.86 99.97
总特征值 1.00
红色箭头代表解释向量即土壤环境因子，黑色箭头代表响应向量即土壤LOC，二维序列图中土壤有机碳组分间均呈正相关关系（图4）；黏粒、AK、SW与土壤SOC与土壤有机碳组分之间呈极显著正相关（P<0.01），砂粒、pH、BD、AP与土壤有机碳组分均为负相关。AN与DOC、WSOC相关性不强，与SOC、MBC、LFOC呈正相关。基于蒙特卡洛检验得出土壤环境因子重要性排序，重要性由大到小依次为黏粒>AK>SW>砂粒>pH>粉粒>AN>BD>AP，上述土壤环境因子对有机碳组分解释量依次为21.10%、19.20%、13.40%、12.60%、5.20%、2.80%、0.70%、0.60%、0.20%，贡献度比例依次为29.40%、26.50%、17.20%、13.40%、6.80%、4.80%、1.50%、0.30%、0.10%。
图4 不同复垦模式下土壤活性有机碳与环境因子的RDA排序

注：Sand、Silt、Clay分别代表土壤砂粒、粉粒、黏粒所占比例，下同。

Fig. 4 RDA ranking of soil labile organic carbon and environmental factors in different reclamation modes

通过回归分析进一步了解土壤理化性质与土壤LOC间的函数关系（图5）。结果发现：土壤LOC与BD、pH、砂粒含量均呈显著线性负相关，与SW、AN、AK、黏粒含量则呈显著线性正相关，AP、粉粒含量与土壤LOC的相关性复杂，AP与MBC、砂粒与LFOC未能拟合出线性方程，DOC、WSOC与AP呈线性负相关。综合来看，所有理化性质中AK与土壤LOC的关系拟合度最高，这可能是由于南排土场内主要物种刺槐有很好的固碳作用，使得钾素和SOC同向增加。
图5 土壤理化性质与土壤活性有机碳的回归分析

Fig. 5 Regression analysis of soil physicochemical properties and soil labile organic carbon

3 结论与讨论

3.1 结论

本文以平朔露天煤矿复垦地为研究区，通过SEM模型和冗余分析研究了露天煤矿复垦土壤LOC时空分布规律和影响机制，这对于准确量化复垦过程中土壤LOC的吸存状况以更深入地了解露天煤矿生态系统碳循环具有重要意义。研究结论如下：（1）研究区内土壤LOC主要集聚于表层土且呈现出土层深度增加而降低的趋势。（2）不同复垦模式土壤LOC含量差异显著，呈现混交林>原地貌>纯林的现象。有机碳及其组分恢复过程中RPE模式表现效果最佳。（3）复垦区土壤LOC随复垦时间的增加而增加，且恢复速率高于SOC；复垦26年后SOC、DOC、WSOC均与原地貌无显著差异，土壤MBC、LFOC则显著低于原地貌。（4）对露天煤矿复垦区土壤LOC具有直接影响的因素依次为土壤理化性质>土层深度>复垦时间>复垦模式；土壤理化性质中对LOC的解释度达到68.52%，解释度依次为黏粒>AK>SW>砂粒>pH>粉粒>AN>BD>AP；黏粒、AK和土壤水分是影响土壤LOC的重要环境因子。

3.2 讨论

3.2.1 土层深度对土壤活性有机碳的影响

土壤有机碳组分随土壤发育过长而表现出动态变化，该过程也是土壤形成与演化的重要阶段，对土壤垂直分布起决定性作用[28]。露天矿区排土场复垦初期，由于土层紊乱、机械碾压等因素形成了异质性突出的“矿区土”[3]。然而随着地表植被的恢复，使得“矿区土”逐渐向普通土壤过渡，其异质性特征趋于弱化。研究发现各样地土壤LOC具有明显表聚特征[37]，这是由于植被恢复后表层土壤提供大量凋落物，创造了有利于微生物群落生存和发展的物质条件，进而提高土壤LOC含量，这与张智勇等[38]、Xu等[39]的研究结果一致。相比于表层，深层土壤随着有机物输入量的减少和生物群丰度的降低，土壤矿物质的影响逐渐占据主导地位，矿质颗粒能够吸附和保护有机物，使其结构更加稳定而难以分解，因此深层土壤LOC含量显著低于表层。

3.2.2 不同植被复垦模式对土壤活性有机碳的影响

植被重建是矿区生态系统恢复重建的保障。前人研究表明：矿区植被恢复能显著增加SOC含量[40]，但不同植被模式下土壤LOC的增幅效果不同，表现为混交林复垦效果显著优于纯林，这是因为不同树种导致凋落物数量、质量及微生物群落结构发生变化[41]，被微生物分解后的凋落物改变了土壤LOC结构和化学组成，提高了在土壤中迁移和转化的能力，最终影响SOC的积累。多样化的混交林能够提供类型丰富且高质量凋落物（低碳氮比），它们的输入激发“启动效应”加速低质量凋落物的分解，进而通过根际过程释放各种有机物质来提高LOC含量[42]，这与文月荣等[43]研究结果相吻合。
土壤LOC对不同植被类型的响应程度不同[31]。DOC被认为是SOC中最具有流动性的不稳定部分，是具有多种化学组成和性质的复杂混合物，主要来源于新鲜植物残体、根及渗出物，约占SOC的3%[18]；WSOC是指可溶于水的那部分有机碳，主要为芳香性氨基酸、富里酸和具有高度共轭体系的聚环芳香结构，能够被土壤微生物直接利用。已有研究发现DOC与WSOC高度相关[44]，而本文中复垦26年后刺槐林对DOC、WSOC的提升效果乏力。作为先锋作物的刺槐在复垦初期碳固存效果显著，但复垦10年后效果低于榆树及其他模式[30]，因此刺槐与榆树、油松等其他树种搭配种植更有利于提高该区域生态系统稳定性和碳固存能力。MBC是微生物群落的关键组成部分，通常占SOC的2%~5%，主要受地表枯落物数量和植物根系的影响，在维持生态系统功能方面发挥核心作用[20]。相比于其他碳组分，本文中MBC的恢复效果并不理想。事实上，矿区复垦地MBC固存效果低于原地貌水平并非个例，如原野等[45]研究发现复垦24年后MBC/SOC范围为0.21%~0.81%，均未达到原地貌（1.17%）水平；Mummey等[46]研究发现怀俄明州露天煤矿复垦20年后土壤微生物丰度低于原地貌。就本研究区而言，样地位于中国风蚀水蚀并重的生态脆弱地区，这无疑增大了矿区复垦难度和质量要求[3]。本文研究发现NE样地和RPE样地对MBC的固存效果均达到原地貌水平，且显著高于纯阔叶林和灌木林，这种差异可能归因于榆树作为本地树种，其根系和分泌物对土壤微生物的生存和繁殖更为有利；此外，本地树种的引入和多层次植被结构的建立，为土壤微生物提供了更适宜的生存环境，从而促进了MBC的固存。LFOC是一种过渡阶段的有机碳，包括半分解状态的动植物残体和大部分土壤微生物量[47]等，是土壤养分的重要来源，能够更敏感地反映SOC动态变化，因此植物残体的丰富程度与LFOC含量显著正相关，混交林则因其凋落物数量及质量优势而优于纯林。综上所述，针对矿区排土场的生态修复应当更加注重选择符合本地条件的树种，并根据复垦区环境条件差异进行多层次、多样化的植被配置，同时还应注意保护和保留原有土壤微生物群落，这对维持土壤生态系统的功能和稳定性，促进矿区土壤恢复及可持续发展具有重要意义。

3.2.3 时间序列对土壤活性有机碳组分的影响

以往研究发现复垦时间显著影响土壤LOC，随着复垦时间的延长，土壤侵蚀程度减轻，土壤结构得到改善，微生物群落也逐渐恢复和发展，导致碳源输入量增加，土壤LOC也随之显著增长。然而研究区沙棘林土壤LOC均低于未受干扰的样地，这与沙棘本身具有根蘖性强、生根快、对水分竞争力强的特点密切相关，这些特征限制了其他物种的发展。此外，有限的凋落物导致土壤微生物的食源减少[30]，进而影响微生物活性，使其低于原地貌。由于土壤微生物是分解有机物的重要驱动，其含量减少势必会减缓分解速率，进而影响土壤中有机碳的转化和分解过程。研究还发现不同复垦时间下DOC/SOC、WSOC/SOC均呈先降低后缓慢增加的趋势，二者比值在复垦15年后出现拐点，这是由于复垦11年后样地SOC仍处于较低水平，而DOC、WSOC作为最具流动性不稳定部分，对养分转化、对环境的反应速率均优于SOC[17]，复垦初期的凋落物为DOC、WSOC提供来源，随着复垦时间延长，沙棘所能提供的新鲜凋落物趋于稳定，因而15年后DOC/SOC、WSOC/SOC呈缓慢增长趋势。MBC/SOC则随着复垦时间增长呈缓慢波段式上升特点。值得注意的是，微生物群落的恢复是一个缓慢提升的过程，前人研究已经证明了这一点，如张振佳等[48]的研究表明，复垦16年后较未复垦地仅增长了35.93%，复垦27年后微生物数量仅恢复到原地貌的68.40%，仍未恢复至原地貌水平；LFOC/SOC随复垦时间延长呈先增长后降低趋势，各复垦阶段差异并不显著。总体而言，多数复垦年限下沙棘林LOC/SOC未达到原地貌水平，但随着复垦年限的增加LOC及复垦效果逐渐变好，这与耿冰瑾等[31]、Ren等[49]的研究结果一致。因此，矿区土壤LOC恢复和巩固提升还需更长的恢复时间。

3.2.4 土壤理化性质对土壤活性有机碳的影响

土壤理化性质是影响LOC的重要因素之一[10]。土壤养分对LOC的影响是复杂的，多数研究发现二者呈显著正相关，但其影响机理尚不明确[20]。本文研究发现LOC与AK、AN呈正相关，而这种正相关可能是通过土壤微生物建立起来的，即土壤养分增加有利于微生物活动，进而促进SOC的积累[50]，与王洪丹等[51]的研究结果一致；本文发现LOC与AP均呈负相关，与张智勇等[38]、Wang等[19]的研究结论相反，但部分学者持相同观点[52,53]，这可能是由于在生态系统重建过程中SOC及微生物活性提高，而微生物在降解有机物过程中消耗了土壤中的磷。此外微生物也会分泌有机酸等物质，这些物质可以与磷发生化学反应并降低其有效性，进一步影响土壤中的AP含量。
土壤水分作为淋溶过程中的重要介质，不仅影响着SOC的微生物利用速率，而且在土壤气体交换和溶解性有机物的流动性方面起着重要作用[54]。本文研究发现SW与LOC呈正相关，是LOC的重要解释因子，与Xu等[39]的研究结果相近。有学者研究表明DOC的淋溶速率主要受土壤水分通量的控制，当SW较低时，土壤颗粒间隙变小导致水分流动受到限制，土壤水通量降低从而影响DOC含量变化[54]。降水被认为是土壤水分补给的重要方式，降水量增加能使土壤LFOC增加16.1%[55]。此外，适当的温湿度能够为土壤微生物生长发育提供有利条件，间接促进LOC含量的积累。研究区内年均蒸发量是年降雨量的4.6倍，土壤水分极大地制约着复垦区植被恢复效果，因此改善排土场土壤水分条件有利于LOC含量的提高，这与黑岱沟露天煤矿[44]研究结果吻合。
土壤pH被认为是调节土壤养分生物利用度和周转的主导因素，研究表明土壤pH值会以非线性的方式影响微生物[20]，实际研究中需将pH界定在合理范围内才有意义，研究区内土壤为碱性，过高的pH值会抑制微生物活性，不利于LOC含量的增加，Dawid等[56]研究了不同酸碱度水平下森林土壤对多种凋落物DOC的吸附能力，结果发现该吸附力的大小取决于土壤pH值和凋落物化学组成；高pH值的土壤中DOC吸附能力随着其运动速率的增加而降低[18]，有机物的分解会通过排泄有机酸并增加有机碳含量来降低土壤pH值，与Zhou等[57]研究结果一致。pH对LFOC的相关性低于其他组分，这可能是由于LFOC是处在分解、半分解过渡阶段的有机碳，而pH值的低幅变化对微生物初步分解并未造成显著影响[58]。
土壤质地和容重均是反映土壤质量的重要物理指标。前人研究表明良好的土壤结构与土壤剖面中LOC运动呈正相关关系[59]；本文发现土壤LOC与容重、砂粒呈负相关，与粘粒呈正相关，粉粒则与DOC和WSOC呈正相关，与LFOC相关性不强。这是由于土壤溶解性有机物的自由移动受土壤粘粒表面的吸附控制影响，通常而言具有较高的比表面积和阳离子交换容量的土壤粘粒通过矿化作用损失少量的碳[60]，该过程有助于露天煤矿复垦土壤有机碳的吸附和固存。排土场重构土壤过程中受大型机械反复碾压形成了高容重（BD>1.6 g/cm3）的矿区土，造成土壤通气不良、水分下渗速率降低，水气条件不足又抑制了好氧微生物活动，进而导致有机碳的淋出量减少。随着复垦年限的增加，土壤质地随着立地条件的改变而得到极大改善[43]，容重已经远低于复垦初期，良好的土壤结构会加速土壤LOC的剖面运动，因此改善土壤结构、调节土壤水气条件有利于提高矿区土壤LOC含量。

3.3 启示

党的“二十大”报告指出生态保护修复是生态文明建设的重要基础性任务，开展土地复垦有助于解决矿区生态环境破坏及中国耕地短缺的问题。本文可为露天煤矿复垦区针对性地提出有效管理措施和固碳增汇策略，规划合理的复垦方向，并对露天矿区生态系统修复提供以下启示：（1）重构良好的土壤剖面和结构是矿区土地复垦的核心内容。通过构建较优的土壤物理、化学和生物条件，可以最大程度地提高土地复垦的效果，提升土壤的生产力和可持续利用。在土地复垦过程中应重点关注表层土壤改良，这对提高矿区土壤固碳能力具有积极意义。（2）植被重建过程中应根据复垦区立地条件差异（地形、坡度、坡向、海拔、覆土深度等）选择多层次、多样化植被进行搭配；同时，适当提高混交林中本地优势植被的种植比例，如刺槐作为复垦区的先锋作物，短期内能够迅速恢复土壤养分，但随着复垦时间延长，其固碳效果弱于其余模式，可搭配种植本地优势作物如榆树、油松等。（3）复垦过程中应当注意保护和保留原有土壤微生物群落。本文研究发现矿区土壤MBC的恢复效果不佳，多数复垦模式在复垦26年后仍未达到原地貌水平。因此，在复垦过程中应采取措施保护和恢复土壤微生物群落，例如采取引入适宜的微生物菌剂、增施有机肥等措施以促进土壤微生物的繁殖和活动。（4）改善排土场土壤水肥条件是矿区生态恢复的关键。研究发现土壤粘粒、水分及肥力的提高对促进土壤LOC的恢复和发展具有正向意义；因此，在复垦过程中应注意改善排土场土壤结构和水肥条件，这对于提高矿区土壤固碳能力、促进矿区生态可持续发展具有重要影响。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
YU F, WANG J M, BAI Z K, et al. Effects of surface coal mining and land reclamation on soil properties: A review. Earth-Science Reviews, 2019, 191(4): 19112-19125.

[2]
贺佑国, 刘文革, 李艳强. 世界煤炭工业发展综论. 中国煤炭, 2021, 47(1): 126-135.

[HE Y G, LIU W G, LI Y Q. Overiew of world coal industry development. China Coal, 2021, 47(1): 126-135.]

[3]
YU F, WANG J M, ZHANG L, et al. Do reconstructed landforms have multifractal characteristics? A case study at an opencast coalmine dump in the Loess Area of China. Catena, 2021, 196, 104925, Doi: 10.1016/j.catena.2020.104925.

[4]
李德山, 赵颖文, 李琳瑛. 煤炭资源型城市环境效率及其环境生产率变动分析: 基于山西省11个地级市面板数据. 自然资源学报, 2021, 36(3): 618-633.

[LI D S, ZHAO Y W, LI L Y. Change of environmental efficiency and environmental productivity of coal cities: Based on panel data of 11 cities in Shanxi province. Journal of Natural Resources, 2021, 36(3): 618-633.]

[5]
李国志, 张景然. 矿产资源开发生态补偿文献综述及实践进展. 自然资源学报, 2021, 36(2): 525-540.

[LI G Z, ZHANG J R. Literature review and practical progress of ecological compensation for mineral resources exploitation. Journal of Natural Resources, 2021, 36(2): 525-540.]

[6]
白中科, 周伟, 王金满, 等. 再论矿区生态系统恢复重建. 中国土地科学, 2018, 32(11): 1-9.

[BAI Z K, ZHOU W, WANG J M, et al. Rethink on ecosystem restoration and rehabilitation of mining areas. China Land Science, 2018, 32(11): 1-9.]

[7]
胡振琪. 再论土地复垦学. 中国土地科学, 2019, 33(5): 1-8.

[HU Z Q. Re-exploration of land reclamation science. China Land Science, 2019, 33(5): 1-8.]

[8]
许闯胜, 刘伟, 宋伟, 等. 差异化开展国土空间生态修复的思考. 自然资源学报, 2021, 36(2): 384-394.

[XU C S, LIU W, SONG W, et al. Thoughts on differentially carrying out land ecological restoration. Journal of Natural Resources, 2021, 36(2): 384-394.]

[9]
胡振琪. 矿山复垦土壤重构的理论与方法. 煤炭学报, 2022, 47(7): 2499-2515.

[HU Z Q. Theory and method of soil reconstruction of reclaimed mined land. Journal of China Coal Society, 2022, 47(7): 2499-2515.]

[10]
SWAB R M, LORENZ N, LEE N R, et al. From the ground up: Prairies on reclaimed mine land-impacts on soil and vegetation. Land, 2020, 9(11): 455, Doi: 10.3390/land9110455.

[11]
SHRESTHA R K, LAL R. Changes in physical and chemical properties of soil after surface mining and reclamation. Geoderma, 2010, 161(3): 168-176.

[12]
杨漫, 朱月, 徐长友, 等. 通辽露天煤矿排土场恢复初期土壤碳组分变化及影响因素. 环境工程学报, 2023, 17(10): 3400-3407.

[YANG M, ZHU Y, XU C Y, et al. Variation of soil carbon and its effect factors in Tongliao opencut coal mine dump during early restoration stages. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2023, 17(10): 3400-3407.]

[13]
牛丽楠, 邵全琴, 宁佳, 等. 黄土高原生态恢复程度及恢复潜力评估. 自然资源学报, 2023, 38(3): 779-794.

[NIU L N, SHAO Q Q, NING J, et al. Evaluation on the degree and potential of ecological restoration in Loess Plateau. Journal of Natural Resources, 2023, 38(3): 779-794.]

[14]
雷少刚, 卞正富, 杨永均. 论引导型矿山生态修复. 煤炭学报, 2022, 47(2): 915-921.

[LEI S G, BIAN Z F, YANG Y J. Discussion the guided restoration for mine ecosystem. Journal of China Coal Society, 2022, 47(2): 915-921.]

[15]
ROSSEL R A V, LEE J, BERHRENS T, et al. Continental-scale soil carbon composition and vulnerability modulated by regional environmental controls. Nature Geoscience, 2019, 12(7): 547-552.

[16]
POST W M, EMANUEL W R, ZINKE P J, et al. Soil carbon pools and world life zones. Nature, 1982, 298(5870): 156-159.

[17]
GUILLAUME P, NICO E, SIMONE C, et al. Drivers and trends of global soil microbial carbon over two decades. Nature Communication, 2022, 13(1): 4195, Doi: 10.1038/s41467-022-31833-z.

[18]
GMACH M R, MAURICIO R C, KAISER, et al. Processes that influence dissolved organic matter in the soil: A review. Scientia Agricola, 2020, 77(3), Doi: 10.1590/1678-992x-2018-0164.

[19]
WANG M, TIAN Q X, LIAO C, et al. The fate of litter-derived dissolved organic carbon in forest soils: Results from an incubation experiment. Biogeochemistry, 2019, 144(2): 133-147.

[20]
余健, 房莉, 卞正富, 等. 土壤碳库构成研究进展. 生态学报, 2014, 34(17): 4829-4838.

[YU J, FANG L, BIAN Z F, et al. A review of the composition of soil carb on pool. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(17): 4829-4838.]

[21]
郑鑫, 王甫园, 王开泳. 游憩导向下国土空间生态修复的理论与模式. 自然资源学报, 2021, 36(8): 1923-1936.

[ZHENG X, WANG F Y, WANG K Y. Study on the theory and model of recreation oriented ecological restoration of national territorial space. Journal of Natural Resources, 2021, 36(8): 1923-1936.]

[22]
王金满, 张丽娜, 冯宇, 等. 基于CT扫描技术预测露天煤矿区不同压实土壤水分特征曲线. 煤炭学报, 2022, 47(3): 1296-1305.

[WANG J M, ZHANG L N, FENG Y, et al. Prediction of the soil water characteristic curve in an opencast coal mining area based on CT scanning technology. Journal of China Coal Society, 2022, 47(3): 1296-1305.]

[23]
毕银丽, 宋雅宁, 白雪蕊, 等. DSE及其代谢物对紫花苜蓿促生作用及其矿区生态修复潜力. 煤炭科学技术, 2023, 51(12): 90-99.

[BI Y L, SONG Y N, BAI X R, et al. DSE and its metabolites on Medicago sativa L. growth promotion and its potential for ecological restoration in mining areas. Coal Science and Technology, 2023, 51(12): 90-99.]

[24]
樊文华, 白中科, 李慧峰, 等. 复垦土壤重金属污染潜在生态风险评价. 农业工程学报, 2011, 27(1): 348-354.

[FAN W H, BAI Z K, LI H F, et al. Potential ecological risk assessment of heavy metals in reclaimed soils. Transactions of the CSAE, 2011, 27(1): 348-354.]

[25]
XU Z J, ZHANG Y, YANG J, et al. Effect of underground coal mining on the regional soil organic carbon pool in farmland in a mining subsidence area. Sustainability, 2019, 11(18): 4961, Doi: 10.3390/su11184961.

[26]
ZHANG Z, WANG J, LI B. Determining the influence factors of soil organic carbon stock in opencast coal-mine dumps based on complex network theory. Catena, 2019, 173: 433-444.

[27]
AHIRWAL J, MAITI S K. Assessment of soil properties of different land uses generated due to surface coal mining activities in tropical Sal (Shorea robusta) forest, India. Catena, 2016, 140: 155-163.

[28]
王旭东. 复垦年限及地形地貌对于矿区土壤养分影响研究. 北京: 中国地质大学, 2016.

[WANG X D. Study on effects of reclamation years and topography on soil nutrients in mining aera. Beijing: China University of Geosciences, 2016.]

[29]
何庆, 张风宝, 李潼亮, 等. 露天煤矿复垦区土壤有机碳含量变化归因解析. 干旱区资源与环境, 2023, 37(3): 62-67.

[HE Q, ZHANG F B, LI T L, et al. Attribution of soil organic carbon content change in reclamation area of opencast coal mine. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(3): 62-67.]

[30]
原野. 典型露天煤矿复垦生态系统碳固存研究:机理与效应. 北京: 中国地质大学, 2018.

[YUAN Y. Carbon sequestration of reclaimed ecological system in typical open pit coal mine: Mechanism and effect. Beijing: China University of Geosciences, 2018.]

[31]
耿冰瑾, 王舒菲, 曹银贵, 等. 山西平朔露天矿区不同年限复垦地植被重建特征对比分析. 生态学报, 2022, 42(8): 3400-3419.

[GENG B Q, WANG S F, CAO Y G, et al. Comparative analysis of vegetation reconstruction characteristics of different years in the reclaimed land of the Pingshuo opencast mining area, Shanxi province. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(8): 3400-3419.]

[32]
何海龙, 齐雁冰, 吕家珑, 等. 中国土壤质地分类系统的发展与建议修订方案. 农业资源与环境学报, 2023, 40(3): 501-510.

[HE H L, QI Y B, LYU J L, et al. Development and revision of the Chinese soil texture classification system. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2023, 40(3): 501-510.]

[33]
鲍士旦. 土壤农化分析. 北京: 中国农业出版社, 1999.

[BAO S D. Soil and Agricultural Chemistry Analysis. Beijing: China Agriculture Press, 1999.]

[34]
SABINA Y. Controls on dissolved organic matter stabilization: Sorption as a potential process. Fundamental and Applied Agriculture, 2020, 5(1): 21-46.

[35]
HAYNES R J. Labile organic matter as an indicator of organic matter quality in arable and pastoral soils in New Zealand. Soil Biology and Biochemistry, 2000, 32(2): 211-219.

[36]
周义贵, 郝凯婕, 李贤伟, 等. 川西亚高山不同土地利用类型对土壤微生物量碳动态特征的影响. 自然资源学报, 2014, 29(11): 1944-1956.

[ZHOU Y G, HAO K J, LI X W, et al. Effect of different land use patterns on seasonal dynamic of soil microbial biomass carbon in the subalpine forest of Western Sichuan, China. Journal of Natural Resources, 2014, 29(11): 1944-1956.]

[37]
JANZEN H H, CAMBELL C A, BRABFT S A, et al. Light fration organic matter in soils fromlong-tern crop rotations. Soil Society of America Journal, 1992, 56: 1799-1806.

[38]
张智勇, 王瑜, 艾宁, 等. 陕北黄土区不同植被类型土壤有机碳分布特征及其影响因素. 北京林业大学学报, 2020, 42(11): 56-63.

[ZHANG Z Y, WANGY, AI N, et al. Distribution characteristics of soil organic carbon and its influencing factors in different vegetation types in Loess Region of Northern Shaanxi province, Northwestern China. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(11): 56-63.]

[39]
XU M P, ZHI R C, JIAN J N, et al. Changes in soil organic C fractions and c pool stability are mediated by C-degrading enzymes in litter decomposition of Robinia pseudoacacia Plantations. Microbial ecology, 2022: 86(2): 1-11.

[40]
关炳昌. 植被配置模式对矿区复垦土壤有机碳影响. 太原: 山西大学, 2019.

[GUAN B C. Effects of vegetation allocation model on soil organic carbon in reclaimed mining areas. Taiyuan: Shanxi University, 2019.]

[41]
LIANG Q, WANG C, ZHANG K, et al. The influence of tree species on soil organic carbon stability under three temperate forests in the Baihua Mountain Reserve, China. Global Ecology and Conservation, 2021: e01454, Doi: 10.1016/j.gecco.2021.e01454.

[42]
YANG H L, LI Y L, ZHAN J, et al. Effects of litter chemical traits and species richness on soil carbon cycling changed over time. Frontiers in Environmental Science, 2022, 10: 1023831, Doi: 10.3389/fenvs.2022.1023831.

[43]
文月荣, 党廷辉, 唐骏, 等. 不同林地恢/复模式下露天煤矿排土场土壤有机碳分布特征. 应用生态学报, 2016, 27(1): 83-90.

[WEN Y R, DANG T H, TANG J, et al. Distribution characteristics of soil organic carbon under different forest restoration modes on opencast coal mine dump. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016, 27(1): 83-90.]

[44]
苏卓侠, 苏冰倩, 上官周平. 植物凋落物分解对土壤有机碳稳定性影响的研究进展. 水土保持研究, 2022, 29(2): 406-413.

[SU Z X, SU B Q, SHANGGUAN Z P. Advances in effects of plant litter decomposition on the stability of soil organic carbon. Research of Soil and Water Conservation. 2022, 29(2): 406-413.]

[45]
原野, 高国卿, 高嫄, 等. 黄土区大型露天煤矿复垦24a土壤碳氮组分特征. 农业工程学报, 2021, 37(4): 167-174.

[YUAN Y, GAO G Q, GAO Y, et al. Characteristics of soil organic carbon and nitrogen fractions after 24 years of reclamation in a large open pit coal mine in the Loess Plateau. Transactions of the CSAE, 2021, 37(4): 167-174.]

[46]
MUMMEY D L, STAHL P D, BUYER J S. Soil microbiological properties 20 years after surface mine reclamation: Spatial analysis of reclaimed and undisturbed sites. Soil Biology and Biochemistry, 2002, 34(11): 1717-1725.

[47]
CAMBARDELLA C A, ELLIOTT E T. Carbon and nitrogen dynamics of soil organic matter fractions from cultivated grassland soils. Soil Science Society of America Journal, 1994, 58(1): 123-130.

[48]
张振佳, 曹银贵, 王舒菲, 等. 平朔黄土露天矿区复垦地表层土壤微生物与酶活性分析. 生态学报, 2021, 41(1): 110-123.

[ZHANG Z J, CAO Y G, WANG S F, et al. Characteristics and differences of surface soil microbial population and enzyme activities in opencast mining area of Pingshuo. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(1): 110-123.]

[49]
REN Q W, LIU G Q, LIU C H, et al. Soil quality evaluation and driving factor analysis of Hippophae rhamnoides plantations in coal mine reclamation areas based on different restoration durations. Forests, 2023, 14(7), Doi: 10.3390/f14071425.

[50]
张旭升, 郭鹏杰, 张瀛澜, 等. 不同植被恢复模式下矿区复垦土壤真菌群落组成及多样性. 菌物学报, 2022, 41(11): 1831-1844.

[ZHANG X S, GUO P J, ZHANG Y L, et al. Community composition and diversity of fungi in reclaimed soil in mining areas under different vegetation restoration types. Mycosystema, 2022, 41(11): 1831-1844.]

[51]
王洪丹, 王金满, 曹银贵, 等. 黄土区露天煤矿排土场土壤与地形因子对植被恢复的影响. 生态学报, 2016, 36(16): 5098-5108.

[WANG H D, WANG J M, CAO Y G, et al. Effect of soil and topography on vegetation restoration in an opencast coal mine dump in a Loess Area. Acta Ecologica Sinica, 2016, 36(16): 5098-5108.]

[52]
王蕾, 张宇婕, 于亚军. 煤矸山复垦林草地土壤有机碳差异及其影响因素. 生态学杂志, 2019, 38(12): 3717-3722.

[WANG L, ZHANG Y J, YU Y J. The variation of soil organic carbon and its influencing factors between reclaimed woodland and grassland in coal waste pill. Chinese Journal of Ecology, 2019, 38(12): 3717-3722.]

[53]
GUO A N, ZHAO Z Q, ZHANG P F, et al. Linkage between soil nutrient and microbial characteristic in an opencast mine, China. The Science of the Total Environment, 2019, 671(3): 905-913.

[54]
BIAN H F, LI C, ZHU J X, et al. Soil moisture affects the rapid response of microbes to labile organic C addition. Frontiers in Ecology and Evolution, 2022, 10(6), Doi: 10.3389/fevo.2022.857185.

[55]
BING S, NIU S, ZHANG Z, et al. Light and heavy fractions of soil organic matter in response to climate warming and increased precipitation in a temperate steppe. PLoS ONE, 2017, 7(3): e33217, Doi: 10.1371/journal.pone.0033217.

[56]
DAWID K, PIOTR G. Effect of pH on the sorption of dissolved organic carbon derived from six tree species in forest soils. Ecological Indicators, 2022, 140(108): 975-989.

[57]
ZHOU W X, QIAN M J, WANG S F, et al. Spatial distribution and regulating factors of soil nutrient stocks in afforested dump of Pingshuo Opencast Coalmine, China. Forests, 2022, 13(2): 345-345.

[58]
杨璐. 露天煤矿复垦土壤基本理化特征及有机碳库组分对复垦模式及复垦进程的响应. 晋中: 山西农业大学, 2020.

[YANG L. Response of basic physical and chemical characteristics and organic carbon fractions of reclamation soil in open-pit coal mine to reclamation model and reclamation process. Jinzhong: Shanxi Agricultural University, 2020.]

[59]
HERBRICH M, GERKE H H, BENS O, et al. Water balance and leaching of dissolved organic and inorganic carbon of eroded Luvisols using high precision weighing lysimeters. Soil Tillage Research, 2017, 165(1): 165144-165160.

[60]
SINGH M, SARKAR B, BISWAS B, et al. Adsorption-desorption behavior of dissolved organic carbon by soil clay fractions of varying mineralogy. Geoderma, 2016, 280(10): 28047-28056.

Options
文章导航

/

〈 〉