赵川，和丽萍，李贵祥，柴勇，邵金平

(云南省林业科学院，云南 昆明 650201)

土壤质量是近年来土壤科学研究中的一个热点，是土壤在生态系统界面内维持生产、保障环境质量、促进动物和人类健康行为的能力[1]。土壤质量是土壤物理、化学和生物等性质共同作用的结果，以及形成这些性质的一些重要过程的综合体现[2-3]。土壤质量指标则是土壤属性的外在量度，由于目前对各种土壤属性与功能之间的关系，以及形成各种土壤属性的过程机理等问题尚未十分明确，土壤质量评价体系仍无明确标准，土壤质量的研究仍然只是从不同角度进行尝试。目前国内外学者采用的土壤质量的评价指标体系不尽一致，可根据不同的土壤和不同的评价目的，选择不同的评价指标体系。研究不同恢复模式下的土壤质量状态，并进行综合评价，不仅是深化发展土壤学科的需要，还可为实现维持和提高矿区植被恢复土壤生产力提供基础数据和理论依据。

昆阳磷矿是我国著名的大型露天磷矿石生产基地，为我国国民经济的发展和农业生产做出了重要贡献。但多年来对矿产资源的大量开采给当地生态环境造成了极大的破坏。20世纪80年代以来，项目组在该区开展了植物材料选择、土壤改良、水土流失控制以及配套措施等方面的研究，取得了一系列的技术成果，项目的推广实施能够有效改善矿山废弃地对生态环境带来的不良影响，解决植被覆盖的问题，有效降低水土流失，改善矿山生态环境，为云南省矿山废弃地植被生态恢复提供了支撑[4-9]。为探究植被恢复对土壤质量的响应，本文以昆阳磷矿废弃地7种植被恢复模式的土壤为研究对象，非线性隶属函数法确定各指标隶属度值，采用综合指数法和加权求和法对土壤质量进行综合评价，为进一步加快磷矿废弃地修复进程、提高土壤质量提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本研究选择在云南磷化集团有限公司所属的经过矿山地质环境治理工程实施后的昆阳磷矿废弃地人工植被恢复试验区。试验区位于距省会昆明70km的晋宁县昆阳镇三家村(24° 12′23″-24° 12′58″N ，103°31′10″-103°34′48″E)，矿山有多条公路和铁路与外界相连，交通运输十分便捷。试验区海拔1 860-2 482.6m，属干湿季分明的亚热带高原季风气候区，年均气温14.7℃，最高温31.4℃，最低温6.2℃。年均降雨量901.4mm，最大1 172.1mm，最小628.2mm，每年5-10月为雨季(占全年降雨量的87%)。矿区内土壤主要为红壤及冲积土。

矿区周围自然植被类型为亚热带西部半湿性常绿阔叶林，代表性植被有滇青冈(Cyclobalanopsisglaucoides)林、高山栲(Castanopsisdelavayi)林、元江栲(C.orthacantha)林等。目前，受社会经济发展的影响，区域内原生植被已很少，取而代之的是各种次生植被、人工林，如云南松(Pinusyunnanensis)次生林、华山松(P.armandi)林、由落叶灌木山柳(Clethrabarbinervis)和榛子(Corylusheterophylla)、杜鹃(Rhododendronsimsii& R.spp.)、水红木(Viburnumcylindricum)、杨梅(Myricarubra)等组成的灌丛及稀树灌草丛等[10-11]。

1.2 样品采集与分析

昆阳磷矿山废弃地于2005年进行覆土碾压，覆土以采场剥离表土(红壤)、白云岩、黑页岩和风化岩石混合而成。覆土厚度30-60cm，同时进行试验林营建，目前，形成了7种典型的植被类型，分别是蓝桉(Eucalyptusglobulus)林、直干桉(E.maideni)林、圣诞树(Acaciadealbata)林、藏柏(Cupressustorulosa)林、栓皮栎(Quercusvariabilis)林、旱冬瓜林(Alnusnepalensis)、旱冬瓜+圣诞树林。于2015年7月进行群落调查和土壤样品采集，以废弃地(尚未采取任何植被恢复措施的区域)作为对照，在各人工林分内有代表性的地段，设置3个20m×20m的标准固定样地，对样地内乔木进行每木检尺(表1)。在每个样地内分别按对角线随机布设3个点，挖取土壤剖面，并按0-20cm深度取混合土样，用于室内化学分析，每个样点重复取3个样作为平行，混匀，带回实验室备用。基于研究区土壤的形成特点以及群落特性，选取pH、有机质、速效氮、速效磷和速效钾5项因子构建土壤质量评价指标。

本研究依据鲍士旦《土壤农化分析(第三版)》[12]对土壤pH、有机质、速效氮、速效磷、速效钾进行测定。

表1 样地基本情况表Tab.1 The basic characteristics of the sample plots

1.3 土壤质量评价方法

1.3.1 评价指标权重的确定

权重是一个相对的概念，针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。权重要从若干评价指标中分出轻重来，一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系。指标权重是某一指标在土壤质量水平中作用大小的体现。本研究评价指标权重采用相关系数法确定[13-14]。

1.3.2 隶属度的确定

隶属度属于模糊评价函数里的概念。模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。由于土壤特性的空间变异性和对土壤质量的影响模糊，隶属度值的大小可以反映各评价指标对土壤质量影响的贡献率，使其具有可比性[3]。

利用隶属度函数来计算各指标的隶属度来表示各评价因子的状态值是目前比较常用的方法。根据研究区域的实际情况和函数的意义，使用以下2种隶属函数来计算[14]。

根据以上2种隶属度函数的意义，本研究中的有机质、速效氮、速效磷和速效钾都属于第一种函数(升半梯形分布的隶属度函数)；pH属于第二种函数(梯形分布的隶属度函数)。

综合已有的研究结果[4-5,8]，并参考第二次全国土壤普查养分含量分级标准[15]，再结合研究区土壤实际情况，确定各评价指标隶属度函数曲线的拐点值，见表2。

表2 隶属度函数曲线中评价指标的拐点值Tab.2 Values of the turning points of evaluation indicator in membership function curves

1.3.3 土壤质量综合评价模型

根据各指标得隶属度和权重，计算各个恢复模式土壤的养分质量指数值,NQI=∑WiNi⑤,式中，Wi为第i个指标的权重；Ni为第i个指标的隶属度。

1.4 数据处理

采用Spss 11.5软件、Excel 2003进行数据分析和图表处理。

2 结果与分析

2.1 不同植被恢复模式土壤的养分特征

不同植被恢复模式下土壤养分特征分析见表3。

根据全国第二次土壤普查有关标准[15]，将土壤养分含量分为以下6个级别(表4)。

表3 不同植被恢复模式土壤养分特征Tab.3 Fertility characteristics of soil in different vegetation restoration types

表4 土壤养分分级标准Tab.4 Classification standard of the soil nutrient

表3、表4结果显示，研究区7种植被恢复模式的土壤有机质含量差异显著，其中，蓝桉林、圣诞树林、栓皮栎林、旱冬瓜林、旱冬瓜+圣诞树林的有机质含量为丰，直干桉(38.28g/kg)为稍丰，藏柏林(17.03g/kg)为稍缺；土壤速效氮含量和有机质含量相对应，蓝桉林、圣诞树林、栓皮栎林、旱冬瓜林、旱冬瓜+圣诞树林的速效氮含量为丰，直干桉(102.58mg/kg)为中等，藏柏林(68.31mg/kg)为稍缺；土壤速效磷含量整体为丰，这是由于在植被恢复初期，覆土直接采用采场剥离表土和白云岩、黑页岩的混合土，磷含量本来就很高；旱冬瓜+圣诞树林的速效钾含量最高(239.21mg/kg)，其次为藏柏林(228.64mg/kg)、栓皮栎林(212.32mg/kg)，均达到了丰级，蓝桉林(152.64mg/kg)为稍丰，圣诞树林(127.63mg/kg)为中等，直干桉(87.04mg/kg)、旱冬瓜林(90.53mg/kg)为稍缺。矿区废弃地土壤为弱酸性，经植被恢复后，7种植被类型土壤pH均显著增加，其中，蓝桉林pH达到了6.91，趋于中性。由此可见，植被恢复对土壤的养分含量均有显著提高。

2.2 不同植被恢复模式土壤的质量综合评价

2.2.1 确定评价指标权重

据上述公式对各指标权重进行计算，结果见表5。从表5可以看出，有机质含量的权重最大，速效氮和速效钾次之，且含量相近，凸显了土壤有机质、速效氮和速效钾3个养分指标的作用。

表5 不同土壤特性的平均相关系数及权重Tab.5 Average correlation coefficients and weights of different soul characteristics

2.2.2 以隶属度函数确定隶属度

隶属度无单位，取值范围在0-1之间，在同等情况下隶属度值越大，表示土壤指标值越大。根据雷达图属性坐标点的几何意义：离原点越远状态越好，各属性坐标点围成的多边形区域面积越大，评价对象的整体状态越好。图1显示，pH的隶属函数值最小，速效钾次之，表明pH和速效钾对土壤质量的作用分值较小，是影响该研究区土壤质量的限制性因子之一。7种植被类型的速效氮隶属度函数值在0.16-1.0之间，处于中间状态；有机质的隶属度函数值在0.28-1.0之间，含量较为丰富；速效磷相比废弃地pH隶属度函数值(为0.1)大大增加，在0.46-1.0之间，含量丰富。从各属性坐标点围成的多边形面积可看出，废弃地最小，7种植被类型的面积明显大于废弃地面积，说明植被恢复后的土壤质量大大提高。

2.2.3 土壤质量综合评价

表6为土壤各评价指标的权重与其隶属度分别加权求和得出的不同植被恢复模式土壤质量综合评价结果。

图1 土壤质量评价指标的隶属度函数雷达图Fig.1 Radar plot of membership function values of soil quality evaluation indicator

表6 不同恢复模式土壤质量指数值Tab.6 Soil quality appraisal index in different vegetation restoration types

从表6可看出，土壤养分质量较好的是旱冬瓜+圣诞树林，7种植被类型的土壤养分质量指数均显著高于废弃地土壤。大小依次为旱冬瓜+圣诞树林>栓皮栎林>蓝桉林>圣诞树林>旱冬瓜林>直干桉林>藏柏林>废弃地。本研究根据隶属度函数曲线中转折点的相应取值，将土壤综合质量(NQI)分为4个等级，优(0.8-1.0)、良(0.6-0.8)、中等(0.4-0.6)、差(0.2-0.4)。从分析结果可看出，旱冬瓜+圣诞树林和栓皮栎林的质量指数都大于0.8，说明这2种林分的表层土壤质量较优；蓝桉林和圣诞树林的质量指数在0.6-0.8之间，说明此2种林分的综合质量良好，旱冬瓜林、直干桉林和藏柏林的综合质量处于中等水平，各个植被恢复林分的综合质量都显著高于废弃地未恢复土壤质量。

3 结论与讨论

昆阳磷矿矿区废弃地不同恢复林地的土壤养分含量差异显著，土壤质量变异较大。根据土壤养分分级标准，蓝桉林、圣诞树林、栓皮栎林、旱冬瓜林、旱冬瓜+圣诞树林的有机质含量为丰，直干桉为稍丰，藏柏林稍缺；土壤速效氮含量和有机质含量相对应；土壤速效磷含量整体为丰；旱冬瓜+圣诞树林、藏柏林及栓皮栎林的速效钾含量均达到了丰级，蓝桉林为稍丰，圣诞树林中等，直干桉、旱冬瓜林为稍缺。矿区废弃地土壤为弱酸性，经植被恢复后，7种植被类型土壤pH均显著增加，其中，蓝桉林pH达到了6.91，趋于中性。由此可见，经过植被恢复，各试验区土壤养分含量均显著提高。

本研究采用相关系数法确定指标权重，以隶属函数对指标进行标准化处理[15]，采用指数法对昆阳磷矿矿区废弃地不同恢复模式土壤质量进行综合评价。评价结果显示，昆阳磷矿矿区废弃地不同恢复模式土壤质量指数介于0.516 8-0.835 6之间，以旱冬瓜+圣诞树林的质量指数最高(0.835 6)，是未恢复的废弃地(0.389 2)的2.15倍，增长率为114.70%，栓皮栎林、蓝桉林、圣诞树林、旱冬瓜林、直干桉林及藏柏林分别是废弃地的2.14倍、2.04倍、1.90倍、1.76倍、1.46倍及1.33倍，增长率分别达到了113.98%、103.80%、89.75%、76.31%、45.53%及32.79%；旱冬瓜+圣诞树林和栓皮栎林的表层土壤质量较优，蓝桉林和圣诞树林综合质量良好，旱冬瓜林、直干桉林和藏柏林的土壤综合质量处于中等水平。

各土壤指标的隶属度大小显示pH的隶属函数值最小，速效钾次之，速效磷的最高，有机质、速效氮的隶属度为中等偏高。说明pH、速效钾是影响该研究区土壤质量的限制性因子。

研究者已提出多种关于土壤质量评价方法，如土壤质量综合评分法、土壤质量动力学方法、土壤质量多变量指标方法等，但无论采用哪种评价方法，首先要确定有效、可靠、敏感、可重复及可接受的指标，建立全面评价土壤质量的框架体系。本研究充分考虑了评价指标权重、指标隶属度值和指标之间交互作用对土壤质量的共同作用，建立土壤质量评价模型，并采用综合指数法和加权求和法对不同植被恢复模式土壤质量进行综合评价，评价结果能够客观准确地反映不同植被恢复模式的土壤质量，可为了解磷矿区废弃地植被恢复土壤状况、建立土壤质量评价标准及土壤可持续利用提供参考依据。

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