基于最小数据集的黄土高原矿区复垦土壤质量评价

• 作者: 崔勇兴 张兴昌 张燕江 朱世雷 李鹏飞 郝明德
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2019,（16）
• 所属期刊栏目: 土地整理工程
• 页码范围: 265-273
• 页数: 9页
• 分类号: S151.9|X825
• 字数: 7819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.16.030

摘要

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(total data set,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.