基于最小数据集的黄土高原矿区复垦土壤质量评价

作者：李鹏飞; 张兴昌^*; 郝明德; 张燕江; 崔勇兴; 朱世雷

来源：农业工程学报, 2019, 35(16): 265-273.

• 复垦
• 植被
• 土壤质量评价方法
• 矿区
• 主成分分析
• 最小数据集
• 黄土高原

矿产开发影响了土壤质量,特别是在黄土高原生态脆弱地区。通过植被恢复能够改善矿区复垦土壤质量。为了揭示矿区复垦土壤质量在植被恢复过程中的变化,该文以黑岱沟矿区排土场不同恢复年限不同植被类型、未复垦地和周边自然植被恢复区为研究对象,选取21项理化生指标作为总数据集(totaldataset,TDS),运用主成分分析(principal component analysis,PCA)结合Norm值构建评价指标最小数据集(minimum data set,MDS),通过非线性(non-Linear,NL)和线性(linear,L)两种评价方法对研究区土壤质量进行了评价。研究表明:黄土高原北部典型矿区复垦土壤质量评价指标MDS包括粉粒百分比、有机质、速效磷、钠吸附比和微生物碳;2种评价方法下,植被恢复均对复垦土壤质量指数(soil quality index,SQI)有了显著提升(P <0.05),复垦20 a灌木SQI高于复垦10 a灌木SQI,复垦12 a草本SQI高于复垦20 a草本SQI,然而所有复垦土壤SQI均未达到自然植被恢复土壤SQI;由于非线性土壤质量评价方法(SQI-NL)具有更大的土壤质量指数变化区间和变异系数,此外,在SQI-NL和线性土壤质量(SQI-L)评价两种方法下,MDS和TDS之间决定系数分别为0.911和0.866,因此,非线性土壤质量评价方法在该区域具有更好的适用性,并且最小数据集能够较准确地进行土壤质量评价。

• 单位
  西北农林科技大学; 黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室; 黄河水利委员会黄河上中游管理局; 中国科学院大学; 中国科学院水利部水土保持研究所