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半干旱区复垦煤矿不同土地利用类型对土壤结构和水力学特性的影响

李多美, 孔涛, 陈曦, 高熙梣, 李华孙, 张加良

李多美,孔 涛,陈 曦,等. 半干旱区复垦煤矿不同土地利用类型对土壤结构和水力学特性的影响[J]. 煤炭科学技术,2024,52(S1):312−321. DOI: 10.12438/cst.2023-0772
引用本文: 李多美,孔 涛,陈 曦,等. 半干旱区复垦煤矿不同土地利用类型对土壤结构和水力学特性的影响[J]. 煤炭科学技术,2024,52(S1):312−321. DOI: 10.12438/cst.2023-0772
LI Duomei,KONG Tao,CHEN Xi,et al. Effects of different land use types on soil structure and hydraulic characteristics of reclaimed coal mines in semi-arid areas[J]. Coal Science and Technology,2024,52(S1):312−321. DOI: 10.12438/cst.2023-0772
Citation: LI Duomei,KONG Tao,CHEN Xi,et al. Effects of different land use types on soil structure and hydraulic characteristics of reclaimed coal mines in semi-arid areas[J]. Coal Science and Technology,2024,52(S1):312−321. DOI: 10.12438/cst.2023-0772

半干旱区复垦煤矿不同土地利用类型对土壤结构和水力学特性的影响

基金项目: 

辽宁省高等学校基本科研资助项目(LJKMZ20220680);辽宁工程技术大学学科创新团队资助项目(LNTU20TD-21)

详细信息
    作者简介:

    李多美: (1996—),女,云南曲靖人,硕士,研究生。E-mail:duomeili1996@hotmail.com

    通讯作者:

    孔涛: (1981—),男,陕西渭南人,副教授,硕士生导师,博士。E-mail:kongtao2005@126.com

  • 中图分类号: S152.7

Effects of different land use types on soil structure and hydraulic characteristics of reclaimed coal mines in semi-arid areas

Funds: 

Basic Research Project of Colleges and Universities of Liaoning Province (LJKMZ20220680); Subject Innovation Team Project of Liaoning Technical University (LNTU20TD-21)

  • 摘要:

    为探究半干旱区复垦煤矿土壤的水分特征,使复垦矿区土地得到更好的利用,选取复垦矿区还田、还草、还林、自然恢复等4种土地利用方式后的耕地、草地、林地、裸地等4种土地利用类型的土地,对土壤基本物理性质、水分特征曲线、非饱和导水率、水分扩散率进行研究。结果表明:复垦矿区内土壤为砂壤,林地孔隙度、含水量最高,容重和黏粒含量最低,耕地有机质含量最高,裸地有机质含量最低。裸地砂粒含量相对较高,耕地、草地、林地粉粒含量较高,可见通过还田、还草、还林这3种土地利用方式能改善矿区土壤的机械组成。Van-Genuchten (V-G)模型能够较好地拟合矿区土壤水分特征曲线,决定系数R2均大于0.99,土壤毛管重力水随水吸力增加显著下降,在2.5 kPa之前的吸力段持水能力呈现为耕地>草地>裸地>林地,随吸力增大,林地持水能力表现优于其他地类;释水过程主要出现在0~4.8 kPa吸力段,耕地释水能力最好,林地最差。土壤孔隙度与非饱和导水率呈现显著正相关,4种地类非饱和导水率林地>裸地>耕地>草地,林地的土壤结构性最好。土壤体积含水率与水分扩散率均符合D(θ)=Aexp()的经验公式并呈指数曲线变化(A为当含水量为零时的土壤水分扩散能力;B为水分扩散率随含水量的变化速率),水分扩散率D(θ)随土壤体积含水率θ呈指数递增,决定系数R2均大于0.92,林地潜在传输水分的能力最好,裸地水分扩散率随含水率变化最快。研究结果可为半干旱区复垦煤矿的土地利用和生态修复提供理论及数据支持。

    Abstract:

    In order to explore the water characteristics of soil in reclaimed coal mines in semi-arid areas and make better use of the land in reclaimed mining areas, the basic physical properties, water characteristic curves, unsaturated water conductivity and water diffusion rate of the reclaimed mining areas were selected for four types of land use after the four land use modes of reclaimed mining areas: farmland, grassland, forest land and bare land. The results showed that the soil in the reclaimed mining area was sandy soil, with the highest porosity and water content of forest land, the lowest bulk density and clay content, the highest organic matter content in cultivated land and the lowest organic matter content in bare land. The content of sand grain in bare land is relatively high, and the powder content of cultivated land, grassland and forest land is relatively high, indicating that the mechanical composition of soil in mining area can be improved by three land use methods: returning land, grassland and forest. The Van-Genuchten (V-G) model could fit the soil moisture characteristic curve in the mining area well, the coefficient of determination R2 was greater than 0.99, the gravity water of the soil capillary decreased significantly with the increase of water suction, and the water holding capacity in the suction section before 2.5 kPa was shown as cultivated land > grassland > bare land > forest land, and with the increase of suction, the water holding capacity of forest land was better than that of other land types. The water release process mainly appeared in the 0−4.8 kPa suction section, and the cultivated land had the best water release capacity and the worst forest land. Soil porosity and unsaturated water conductivity were significantly positively correlated, and the soil structure of four types of unsaturated water conductivity was the best in forest land > bare land > arable land > grassland. The soil volume moisture content and water diffusion rate conformed to the empirical formula of D(θ)=Aexp() and changed exponentially, and the water diffusivity D(θ) increased exponentially with the soil volume moisture content θ, and R2 was greater than 0.92, and the potential water transport capacity of forest land was the best, and the water diffusion rate of bare land changed the fastest with moisture content. The research results provide theoretical and data support for land use and ecological restoration of reclaimed coal mines in semi-arid areas.

  • 土壤水在陆地水循环和土壤−植物−大气连续体(SPAC)中起着重要作用,是水文和气候模型中的关键因素[1]。土壤水动力学性质决定土壤保持水分和释放水分的能力。当前国内外学者对土壤水分动力学进行了一系列研究,得出了水动力学的各个参数及土壤因子对水动力学的影响,也建立了不同的土壤水分方程及运动模型[2]。其中土壤水分特征曲线是指土壤含水量随土壤水吸力变化的关系曲线,是土壤水动力学的主要参数之一,反映了在给定基质水势下平衡时土壤中保留的水量和土壤的持水特性,对研究土壤水滞留与运移有重要作用。低吸力段土壤持水特性会直接影响土壤水对植物生长所需水分的供应和土壤水分的排泄能力,进而影响区域生态环境状况,此时水分的保持主要取决于毛管作用和孔径分布,持水曲线主要受土壤结构影响[3]。比水容量反映了土壤的释水特性,是土壤水分特征曲线的斜率,能够反映土壤的供水能力,提高土壤的比水容量可以增加土壤供给植物生长所需的水分[4]。土壤水下渗过程大多都是在非饱和状态下进行的,非饱和导水率与土壤质地、土壤孔隙度和土壤紧实度关系密切,杨永刚等[5]分析了煤矿复垦区土壤水动力学特性对下渗过程的影响,研究表明非饱和导水率与土壤容重呈负相关关系,与总孔隙度成正相关关系。土壤水分扩散率作为土壤水盐运动的重要参数之一,可定量模拟单位时间内土壤水分扩散的距离及其与含水量之间的关系,反映了土壤孔隙度、孔隙大小及空间分布,并影响着土壤中水分运动的状况[6]

    干旱半干旱煤矿区水资源缺乏,植被稀少,煤矸石产量大,该区煤矿开采会破坏地下水径流,导致地下潜水位下降,地表水减少,从而引起地表干旱、水土流失、荒漠化,加剧生态环境脆弱性[7]。土壤水文过程在一定程度上控制着土壤−植被系统的演化和生态功能,关系到生态修复的成败,所以土壤水动力学特性对矿区土地利用和生态修复具有重要作用[8],并且植被−土壤水文过程研究是实现工矿废弃地植被恢复与基质改良是必不可少的关键性工作。不同种植条件下或不同土地利用类型下,土壤水分特征曲线呈现不同程度的差异[9]。刘永光等[10]基于土壤水分特征曲线研究了北京市废弃关停矿山修复效果,得出了土壤的持水性能和供水性能为:未被干扰区域>修复区域>被破坏区域。苏帅等[11]研究矿区生态修复过程中不同立地类型土壤水动力学特性,得出不同立地类型土壤供、持水性及易有效水含量呈现受损区<修复区<未干扰区的变化规律。DUWIG等[12]在不同土地利用下土壤水动力特性对孔隙结构的影响研究中,发现不同的土地利用方式对总孔隙率和渗透率影响较大,从而影响了饱和导水率及保水性等土壤水分特征。

    在土壤水分特征曲线模型拟合方面,常用表征土壤水分特征曲线的经验公式有Brooks-Corey模型、Van-Genuchten模型(V-G)、Gardner模型等[13],其中V-G模型应用最广,李爽等[14]通过各个模型的拟合曲线系数对比其拟合效果,得出了V-G模型精度较高。石文豪等[15]对不同优化算法的土壤水分特征曲线模型进行性能分析,发现在“S”形曲线上,V-G模型对实测值表现出较好的拟合效果。也有研究表明V-G模型不仅具有较好的拟合效果,还能和土壤的颗粒级配及容重等土壤基本物理性质联系起来[16]

    目前对土壤水文性质的研究主要集中于林地、草地、农田等区域,复垦矿区植被恢复这一特定环境的土壤水分研究相对较少,复垦矿区生态修复中土壤水文机理尚不清楚,且在关于半干旱区复垦煤矿区生态修复中不同土地利用类型的土壤水分特征曲线研究相对较少。植被恢复可以减少土壤侵蚀和加强水资源保护[17],对生态环境改善具有重要意义。因此,为了完善复垦矿区生态修复土壤水文性质,本文结合V-G模型,测定分析了半干旱区复垦煤矿还田、还草、还林、自然恢复等4种土地利用方式后的耕地、草地、林地、裸地等4种土地利用类型的土壤水分特征曲线和比水容量曲线,并测定土壤的孔隙度及颗粒机械组成等土壤理化性质以及土壤非饱和导水率和水分扩散率。研究复垦矿区不同土地利用方式的土壤因子差异、持水能力、释水特性、非饱和导水率、土壤水分扩散率与孔隙度的关系,对半干旱区复垦煤矿土地利用与矿区生态修复土壤水文机理提供理论及数据支持。

    研究区位于陕西榆林市神木市大柳塔镇(110º09′41″~110º18′31″E,39º12′02″~39º25′16″N),地处神府煤田腹地,矿区面积190 km2,(图1),毗邻内蒙古自治区鄂尔多斯市伊金霍洛旗,处于陕北黄土高原北部和毛乌素沙漠南缘,地势西北高、东南低。研究区内沙丘连绵广布,水系发育不全,梁峁相间分布,植被稀少,水土流失严重,是典型的草原景观,地貌为“两川(乌兰木伦川与勃牛川)夹一梁”的构架。气候属于温带大陆性半干旱季风气候,冬季严寒,夏季酷热,温差悬殊,干旱少雨,降雨集中。多年平均气温8.7 ℃,极端最低气温−29 ℃。无霜期年平均130 d,年平均日照时数2 753 h,年平均降水405.6 mm。矿区海拔高1 100~1 300 m,地表普遍覆盖风积沙、洪积物,下伏岩层依次分布有上更新统萨拉乌苏组,由中细砂、细砂及粉砂组成。

    图  1  研究区及采样点
    Figure  1.  Study area and sampling point

    经多次仔细勘察,选“分层排放—分层碾压—分层覆土”复垦后的还田、还草、还林、自然恢复4种土地利用方式下的耕地、草地、林地、裸地等4个不同土地利用类型的土地作为典型样地(表1)。于2021年7月至8月在各典型样地按照林地10 m×10 m、草地1 m×1 m、耕地5 m×5 m、裸地5 m×5 m分别随机布设3个标准样方,在每个样方内挖取土壤剖面,用容积为100 cm3的环刀采集0~20 cm土壤深度的原状土样,同时通过四分法采集约1.0 kg的扰动土样,采样后将土样密封低温保存带回实验室,于2021年9至11月在辽宁工程技术大学水土保持实验室进行相关指标测定。

    表  1  研究区样地情况
    Table  1.  Study area plots
    地类 主要植被类型 种植方式 密度/(株·m−2)
    草地 萹蓄 撒种 6.30
    林地 杨树 移植 0.75
    裸地
    耕地 玉米 播种 4.20
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    土壤总孔隙度采用比重瓶法[18]测定,土壤有机质采用ISBN 978-7-109-06644-1《土壤农化分析》中重铬酸钾外加热法[19]测定,土壤容重采用环刀法[20]测定。土样用质量分数为10%的过氧化氢和质量分数为10%的盐酸除去有机质和碳酸盐,用六偏磷酸钠作为加分散剂超声分散后,采用Mastersizer 2000型激光粒度仪[21]测定土壤粒径。非饱和导水率采用Ku-pf非饱和导水率测量系统测定[5],土壤水分特征曲线根据土壤颗粒组成实测数据,运用土壤转换函数的方法PTFs法和神经网络的方法建立土壤水分特征曲线的参数和土壤基本物理性质的函数关系[22],最后得到土壤含水量随土壤水吸力递增后的变化曲线。采用V-G模型进行拟合,即:

    $$ \theta ={\theta }_{{\mathrm{r}}}+\frac{{\theta }_{{\mathrm{s}}}-{\theta }_{{\mathrm{r}}}}{{\left[{1+(}{\alpha h}{{)}}^{{n}}\right]}^{{m}}} $$ (1)

    由式(1)对h求导可得土壤比水容量计算公式[23]

    $$ C\left( h \right) = \frac{{{\rm{d}}\theta }}{{{\rm{d}}h}} = - \left( {{\theta _{\mathrm{s}}} - {\theta _{\mathrm{r}}}} \right)mn{\alpha ^n}\frac{{{h^{n - 1}}}}{{{{\left[ {1 + {{(\alpha h)}^n}} \right]}^{m + 1}}}}$$ (2)

    式中:θ为土壤体积含水率,cm3/cm3θr为土壤残余含水率,cm3/cm3θs为土壤饱和含水率,cm3/cm3α为与进气值有关的吸力值,cm−1h为土壤水吸力(水柱),kPa;nm为控制土壤水分特征曲线形状的参数,其中m=1−1/nC(h)为土壤比水容量,cm3/(cm3·kPa)。

    土壤水分扩散率采用水平土柱法测定[23],先开启马里奥特(Mariotte)瓶供水阀门,并记录起始时间;然后用目视法记录湿润峰每前移10 cm所需的时间;当湿润峰到达120 cm处时关闭供水阀门,记录结束时间并迅速从湿润峰处每隔10 cm取3个重复土样,用烘干法测定土样的重量含水率,最后利用容重通过计算获得土壤体积含水率。D(θ)为水分扩散率,cm2/min;θ为体积含水率,cm3/cm3θt为初始土壤体积含水率,cm3/cm3;通过公式$ { \lambda }=\omega {t}^{-1/2} $计算获得Boltzmann变换参数λ,其中t为时间,min;ω为水平入渗距离,cm。试验时,在t时刻测出土柱的含水率分布,计算出ω点的λ值,将λ值代入差分公式(3)可得水分扩散率D(θ),即:

    $$ D(\theta)=\frac{-1}{2(\Delta \theta / \Delta \lambda)}\left(\displaystyle\sum_{\theta_t}^\theta \lambda(\theta) \Delta \theta\right) $$ (3)

    土壤质地采用美国农业部土壤质地分类标准三角图确定[24]

    用Excel 2016进行数据计算,根据实测土壤中颗粒组成的百分含量以及容重等物理性质,采用美国盐改中心(US SalinityLaboratory)开发的RETC软件输出V-G模型中所需要的参数,将实测数据与模型算出的数据进行拟合,利用SPSS 28.0软件得出决定系数R2,单因素方差分析(One-Way ANOVA)方法检验显著性,Pearson相关系数法得出各参数的相关性,使用Origin 8.0和Excel 2016作图。

    不同土地利用类型中林地土壤含水量显著高于其他地类(显著性水平P<0.05,下同),总体表现为林地(8.88%)>裸地(5.84%)>耕地(4.79%)>草地(2.44%)(表2)。容重总体表现为草地(1.32 g/cm3)=耕地(1.32 g/cm3)>裸地(1.12 g/cm3)>林地(0.86 g/cm3),草地和耕地无显著差异(P>0.05),但显著高于裸地和林地。在0~20 cm土层深度下,耕地的有机质含量高于草地、林地和裸地,且裸地有机质含量最小。就孔隙度而言,与容重规律相反,4种土地利用类型的土壤总孔隙度表现为林地(47.24%)>裸地(41.47%)>草地(35.62%)>耕地(33.96%),除草地与耕地之间无显著差异外,其他地类均存在显著差异(P<0.05)。通过对4种土地利用类型土壤黏粒、砂粒及粉粒含量(各土壤粒径占土壤粒径组成的占比,%)测定,按照美国农部制分类方法确定矿区4种地类土壤质地类型为砂壤(图2),砂粒含量(60.73%~68.21%)最高,粉粒含量(30.58%~39.14%)次之,黏粒含量(0.13%~2.76%)极少。在土壤的机械组成方面,除草地外,裸地的砂粒含量相对较高,林地最低;而对粉粒含量而言,裸地最低,林地最高;裸地的黏粒含量最高,林地最低。对于草地、耕地而言,砂粒、粉粒、黏粒含量总体位于草地、林地之间。

    表  2  矿区不同地类0~20 cm土壤理化性质及机械组成分析
    Table  2.  Analysis of physicochemical properties and mechanical composition of 0−20 cm soil in different land types in mining areas
    地类含水量/%有机质含量/(g·kg−1容重/(g·cm−3总孔隙度/%机械组成/%
    砂粒/mm粉粒/mm黏粒/mm
    草地2.44±0.06c15.83±1.59ab1.32±0.10a35.62±1.25c68.21±6.79a31.04±6.48a0.75±0.30b
    林地8.88±1.49a10.66±8.29bc0.86±0.07c47.24±0.64a60.73±2.07a39.14±2.07a0.13±0.01b
    裸地5.84±0.19b1.86±0.67c1.12±0.02b41.47±1.42b66.66±4.08a30.58±3.39a2.76±0.70a
    耕地4.79±0.08b25.16±7.00a1.32±0.04a33.96±0.57c64.95±5.31a34.13±5.04a0.92±0.27b
      注:各地类间不同小写字母表示具有显著差异(P<0.05),具有相同字母表示无显著差异(P>0.05)。
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    图  2  土壤性质三元图
    Figure  2.  Ternary map of soil properties

    通过试验所测得的土壤物理性质输入RETC软件,得到各地类V-G模型初始参数θsθrαn,并以得到的初始参数与实测在不同水吸力下土壤含水量值即同毫米水柱的土壤含水量,用V-G模型进行拟合,得到不同地类单元0~20 cm土层深度的土壤水分特征曲线,曲线都呈“S”形,其决定系数R2都大于0.99,并且全部达到显著水平(P<0.01)。V-G模型参数见表3,可以看出,4个地类的θr值介于0.000 1~0.005 9 cm3/cm3θs值介于0.239 7~0.284 5 cm3/cm3,每个地类的θrθs都不相同,其中林地θs值为最小,耕地为最大;草地的θr值为最小,林地最大。α0.01860.0205 cm−1之间,n值的范围在4.12534.6349之间。θr是土壤水分特征曲线导数为零时的土壤含水率,θs是土壤吸力接近零时的含水率。由模型相关参数相关性分析(表4)可知,孔隙度与θs呈显著的负相关关系,相关系数为−0.996(P<0.01),说明孔隙度越大,土壤的饱和含水率越小,粉粒含量与nm呈显著正相关关系(P<0.05),砂粒含量与nm呈负相关关系。V-G模型中αmn这3个参数控制土壤水分特征曲线的形状,一般情况n值越大则土壤水分特征曲线越陡,土壤释出的水分就越多,相应的土壤含水量的变化会较大。

    表  3  矿区不同地类土壤V-G模型参数
    Table  3.  V-G model parameters of different soil types in mining area
    地类 残余含水率θr/
    (cm3·cm−3)
    饱和含水率θs/
    (cm3·cm−3)
    进气值相关参数α/
    cm−1
    形状系数n 形状系数m 决定系数R2
    草地 0.0001 0.2799 0.0186 4.1253 0.7576 0.9987
    林地 0.0068 0.2397 0.0191 4.6349 5.6349 0.9994
    裸地 0.0049 0.2630 0.0205 4.2349 5.2349 0.9997
    耕地 0.0059 0.2845 0.0200 4.2824 5.2824 0.9991
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    表  4  V-G 模型相关参数相关性分析
    Table  4.  Correlation analysis of related parameters of V-G model
    指标 孔隙度 有机质 黏粒 粉粒 砂粒 θs θr α n m
    孔隙度 1 −0.671 −0.246 0.615 −0.719 −0.996** 0.515 0.187 0.81 0.803
    有机质 1 −0.464 0.171 −0.002 0.603 −0.061 −0.496 −0.123 −0.119
    黏粒 1 −0.789 0.617 0.329 −0.089 0.776 −0.604 −0.589
    粉粒 1 −0.970* −0.679 0.664 −0.227 0.952* 0.950*
    砂粒 1 0.767 −0.804 −0.011 −0.989* −0.991**
    θs 1 −0.529 −0.124 −0.852 −0.845
    θr 1 0.554 0.753 0.773
    α 1 0.001 0.024
    n 1 1.000**
    m 1
      注:**在0.01水平上显著相关,*在0.05水平上显著相关。
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    土壤水分特征曲线的形状特征反映了土壤的持水特性,在相同水吸力条件下,曲线越高,即土壤含水量越大,土壤持水能力越强,反之持水能力越弱。图3所示为4种不同地类的土壤水分特征曲线,由图3可以看出,4种土地利用类型的土壤水分特征曲线的形状相似,变化趋势基本相同,表现为“S”形非线性过程。在2.5 kPa之前的吸力段,土壤含水率较高,土壤水分处于过剩状态甚至饱和,在2.5~8.5 kPa吸力段,土壤中水主要为毛管重力水,土壤含水量随水吸力增加下降显著,在8.5 kPa之后的吸力段,由于土壤毛细管道的对土壤水的吸力,该吸力段土壤含水量变化趋于平缓。不同地类之间的水分特征曲线偏移相对集中,且有多处交叉重合,说明4种地类持水能力相当,在2.5 kPa前吸力段4种地类持水能力表现为耕地>草地>裸地>林地,在2.5~8.5 kPa吸力段,持水能力表现为草地略优于耕地、林地和裸地,裸地与林地持水能力相当且几乎无差异。

    图  3  不同地类的水分特征曲线
    Figure  3.  Moisture characteristic curves of different land types

    矿区4种地类的土壤比水容量在不同的吸力段内均存在较大差异(图4),在0~4.8 kPa吸力段,各地类比水容量曲线急剧上升,都随土壤水吸力增加而迅速增加,此吸力段释放重力水,耕地比水容量峰值达到最大,为5.3×10−3 cm3/(cm3·kPa)。4.8 kPa之后,各地类比水容量曲线急剧下降后趋于平稳,表明随土壤水吸力增加,比水容量迅速减小后变化幅度减小,最后在高水吸力各地类比水容量基本相等,这时土壤孔隙缓慢释出迟效水。说明在该矿区0~20 cm土层范围内,4种地类释水过程主要出现在0~4.8 kPa吸力段,4.8 kPa时各地类之间释水能力存在差异,其中耕地释水能力最好,裸地次之,林地最差,林地和草地差异不显著。

    图  4  不同地类的比水容量曲线
    Figure  4.  Specific water capacity curves for different land types

    非饱和导水率与土壤物理性质关系密切,是研究土壤水分运动和溶质运移的重要参数,最终反映土壤导水特性。矿区的非饱和导水率实测值如图5所示,采用指数函数$ {K}{(}{h}{)}=a\mathrm{exp}{(}{bh}{)} $对吸力(h)和非饱和导水率进行拟合,其中ab为拟合参数,当h=0时,a为饱和导水率。表5所示为不同地类吸力与非饱和导水率拟合结果,由表5可知,指数函数能较好拟合非饱和导水率和吸力之间的关系,各地类决定系数R2都大于0.90,并且全部达到显著水平(P<0.01)。由图5可知,不同地类的非饱和导水率随着吸力的增加而非线性减小,非饱和导水率在不同的吸力段范围内的变化程度不同。当吸力小于4.61 kPa,非饱和导水率变化剧烈,各地类此时的土壤处于低吸力段,土壤含水量较高,土壤大孔隙充满水,随着吸力的增加,大孔隙开始排水,实际过水面积大,则非饱和导水率下降较快。此吸力段林地的非饱和导水率最大且下降最快,其余依次为裸地、耕地、草地。当吸力大于4.61 kPa,此时土壤含水量降低,水分大部分存在于中小孔隙中,孔隙被气体填充,过水面积减小,导致水流速降低。并且土壤中小孔隙会对水进行吸附及土壤颗粒与水流发生摩擦,增加了土壤孔隙中水流流动的阻力,则单位吸力梯度下导水率变化范围更小。

    图  5  不同地类的非饱和导水率实测值
    Figure  5.  Measured values of unsaturated water conductivity of different ground types
    表  5  不同地类非饱和导水率拟合结果
    Table  5.  Fitting results of unsaturated water conductivity in land classes
    地类 a b R2
    草地 0.9634 1.4900 0.958
    林地 3.8946 1.4944 0.948
    裸地 2.1261 1.4931 0.953
    耕地 1.3262 1.4894 0.954
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    对矿区4个地类在吸力值为0.49、1.57、2.45、3.82、8.33、9.60、10.68 kPa时做非饱和导水率值和总孔隙度相关分析。由表6可知,吸力值为0.49、1.57、2.45、3.82、8.33、9.60、10.68 kPa时非饱和导水率值K(h)与土壤孔隙度呈显著正相关关系。对矿区4个地类的土壤孔隙度x和指数函数中拟合参数a、b进行回归分析,其回归方程及回归曲线如图6所示。其中参数ab的回归方程分别为a=0.2068x6.1078b=−0.0004x1.4763。相同的吸力下土壤孔隙度越小的土壤非饱和导水率就越小。总体上非饱和导水率林地>裸地>耕地>草地。以上结果表明了在该研究区,林地的土壤结构性最好,裸地次之耕地和草地相对较差。

    表  6  非饱和导水率与总孔隙度相关性分析
    Table  6.  Correlation analysis of unsaturated water conductivity and total porosity
    相关分析吸力/kPa
    0.491.572.453.828.339.6010.68
    总孔隙度0.624*0.612*0.669*0.678*0.631*0.613*0.44*
      注: *在0.05水平上显著相关。
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    土壤体积含水率θ与水分扩散率D(θ)关系可通过指数函数较好地拟合,设D(θ)=Aexp(),拟合结果见表7,由表7可知,4种地类土壤体积含水率与土壤水分扩散率均能较好的由指数函数拟合,决定系数R2均大于0.92,极具统计学意义。

    表  7  不同地类土壤体积含水率与土壤水分扩散率指数函数拟合分析
    Table  7.  Fitting analysis of soil volume water content and soil water diffusivity index function in different soil categories
    土地类型 拟合方程 A B R2
    草地 D(θ)=0.003 6exp(21.096θ) 0.003 6 21.096 0.957
    林地 D(θ)=0.023 6exp(22.894θ) 0.023 6 22.894 0.949
    裸地 D(θ)=0.005 9exp(24.405θ) 0.005 9 24.405 0.975
    耕地 D(θ)=0.004 3exp(22.069θ) 0.004 3 22.069 0.979
      注:A为当含水量为零时的土壤水分扩散能力;B为水分扩散率随含水量的变化速率。
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    表7还可看出4中地类的参数A为林地>裸地>耕地>草地,即4种地类潜在传输水分的能力表现为林地>裸地>耕地>草地,裸地水分扩散率随含水率变化最快,林地次之,草地变化最慢。

    对土壤体积含水率与土壤水分扩散率进行回归分析,结果如图7所示,可以看出,4种不同地类土壤水分扩散率变化趋势一致,当含水率较低时,水分扩散主要以水汽运动形式为主;随含水率增加而缓慢增加,此时水分主要在小孔隙中运动,土壤溶液的黏滞性影响较小,故4种地类在低含水率时水分扩散差异很小。当含水率较高时,水分主要在大、中孔隙中运动,土壤对水分的阻力相对较小,土壤水势梯度较大,土壤水分扩散速度也较大。D(θ)随着θ增大急剧增大,当体积含水率接近饱和时水分扩散率趋近于无穷增大。

    图  6  土壤孔隙度和拟合参数关系
    Figure  6.  Soil porosity and fitting parameter relationship
    图  7  不同地类土壤水分扩散率和体积含水率拟合曲线
    Figure  7.  Fitting of soil water diffusivity and volume water content of different soil types

    在土壤机械组成上,总体而言,相比于裸地,耕地、草地、林地的砂粒含量较少,粉粒含量较多,这是由于植被覆盖能有效降低群落中地表风速,阻止原有土壤细粒风蚀,另一方面植被能截留大气中细颗粒物质,使其在群落中沉积下来,最终导致土壤粒径分布的改变[25]。另外,吴立新等[26]的研究表明,半干旱矿区通过植树、种草,改善了土壤的机械组成,阻止了沙化进程,能够支持本研究结果(表1)。以上表明通过还田、还草、还林等3种土地利用方式可以将土壤的砂粒转化为粉粒,阻止土壤沙化进程,其中林地效果最好。

    本研究中发现,土壤水分特征曲线中,在2.5 kPa前的吸力段,林地的持水能力最差,是由于林地在0~20 cm土层中土壤根系密度大,土壤容重最小(0.86 g/cm3),有机质含量高(10.66 g/kg),土壤总孔隙度最大(47.24%),这一结果与李源等[27]的研究相符。且根据林莎等[28]的研究,孔隙度与土壤水分特征曲线V-G模型的参数θs(土壤吸力接近零时的含水率)呈显著负相关(P<0.01)(表4),在低吸力段土壤水以重力水形式排出,故2.5 kPa前的吸力段林地持水能力差。根据吴华山等[29]和宁婷等[30]的研究,土壤持水性与黏粒、粉粒含量呈正相关,与砂粒和容重呈负相关。本研究中草地持水能力相对较好,裸地次之但差异不大。除裸地黏粒含量显著高于其余3种地类外,其余地类的黏粒和粉粒均无显著差异。但由于裸地孔隙度(41.47%)显著大于草地孔隙度(35.62%),故裸地持水性能比草地差,这与前述林莎等[28]研究的孔隙度与土壤水分特征曲线V-G模型的参数θs(土壤吸力接近零时的含水率)呈显著负相关(P<0.01)结果相符合。土壤粒径组成影响着土壤的通气性、渗透性、土壤肥力等,因而对土壤的持水能力有很大的影响,本文种土壤水分特征曲线采用的V-G模型是由土壤粒径组成用RETC软件拟合得出,结合图2,研究区内4种地类土壤质地均为砂壤,且除裸地黏粒显著高于其他地类外,各地类的砂粒、粉粒含量并无显著差异(P>0.05)(表1),故持水能力差异不大。4种地类的V-G参数n差别不大,在4.125~4.639,故4种地类土壤水分特征曲线变化是一致的。

    以植被可以利用的水分以比水容量达到10−2为界限,当比水容量小于这一界限时,土壤的释水量会显著减小,增加植被用水的难度[11]。如图4所示,4种地类的比水容量级均为10−3,说明矿区内4种地类植被生长受水分严重制约,为了让矿区的植被更好恢复可适当增加土壤中的水分。

    本研究中非饱和导水率与孔隙度呈正相关(P<0.05),这一研究结果与苏帅等[11]和杨永刚等[5]研究相符,因林地在0~20 cm土层深度枯落物积累量多,根系密度大,造成土壤疏松,所以孔隙数量增多,使孔隙度增加[31],从而导致林地非饱和导水率最高。

    本研究中D(θ)随着θ增大而增大,符合经验公式D(θ)=Aexp()[23],当土壤含水率较低时,土壤水分主要以水汽运动形式为主,因此土壤水分运动随土壤水分变化缓慢,当土壤水分较高水,土壤水分曲折率变小,土壤对水分的阻力变小,因此土壤水分扩散率随含水量增加而急剧增加,这一结果与姚淑霞等[32]和胡顺军等[33]的研究结果一致。据刘新平等[23]、姚淑霞等[32]的研究,土壤类型、机械组成、容重、孔隙度、有机质等影响土壤水水分扩散率,其中土壤孔隙度与土壤水分扩散率呈正相关[34-35],本研究中,在同一含水率下土壤水分扩散率表现林地>裸地>耕地>草地,因草地土壤结构紧[36],孔隙度偏小,而林地孔隙度大,因此表现出林地水分扩散率最大,裸地次之,耕地和草地最小的结果。

    1)复垦矿区内4种地类土壤质地均为砂壤,林地含水量和孔隙度最高,显著高于其他地类,容重和黏粒含量最少,耕地的有机质含量最高,裸地最差。裸地砂粒含量相对较高,耕地、草地、林地粉粒含量较高,表明矿区复垦后通过还田、还草、还林3种土地利用方式能改善矿区土壤机械组成。

    2)土壤水分特征曲线由V-G模型拟合出,决定系数R2均大于0.99(P<0.01)。采用指数函数$ K({h})= a\mathrm{exp}(bh) $对吸力和非饱和导水率进行拟合,决定系数R2都大于0.90,而土壤水分扩散率可通过指数函数D(θ)=Aexp()较好的拟合,决定系数R2均大于0.92。

    3)4种地类持水能力相当,在2.5 kPa之前吸力段持水能力表现为耕地>草地>裸地>林地,随吸力增大,草地持水能力表现略优。释水过程主要出现在0~4.8 kPa吸力段,耕地释水能力最好,林地最差。土壤孔隙度和非饱和导水率呈现显著正相关关系,4种地类非饱和导水率林地>裸地>耕地>草地,林地的土壤结构性最好。

    4)土壤水分扩散率随土壤体积含水率增大急剧增大,当体积含水率接近饱和时水分扩散率趋近于无穷增大。林地潜在传输水分的能力最好,裸地水分扩散率随含水率变化最快。

  • 图  1   研究区及采样点

    Figure  1.   Study area and sampling point

    图  2   土壤性质三元图

    Figure  2.   Ternary map of soil properties

    图  3   不同地类的水分特征曲线

    Figure  3.   Moisture characteristic curves of different land types

    图  4   不同地类的比水容量曲线

    Figure  4.   Specific water capacity curves for different land types

    图  5   不同地类的非饱和导水率实测值

    Figure  5.   Measured values of unsaturated water conductivity of different ground types

    图  6   土壤孔隙度和拟合参数关系

    Figure  6.   Soil porosity and fitting parameter relationship

    图  7   不同地类土壤水分扩散率和体积含水率拟合曲线

    Figure  7.   Fitting of soil water diffusivity and volume water content of different soil types

    表  1   研究区样地情况

    Table  1   Study area plots

    地类 主要植被类型 种植方式 密度/(株·m−2)
    草地 萹蓄 撒种 6.30
    林地 杨树 移植 0.75
    裸地
    耕地 玉米 播种 4.20
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    表  2   矿区不同地类0~20 cm土壤理化性质及机械组成分析

    Table  2   Analysis of physicochemical properties and mechanical composition of 0−20 cm soil in different land types in mining areas

    地类含水量/%有机质含量/(g·kg−1容重/(g·cm−3总孔隙度/%机械组成/%
    砂粒/mm粉粒/mm黏粒/mm
    草地2.44±0.06c15.83±1.59ab1.32±0.10a35.62±1.25c68.21±6.79a31.04±6.48a0.75±0.30b
    林地8.88±1.49a10.66±8.29bc0.86±0.07c47.24±0.64a60.73±2.07a39.14±2.07a0.13±0.01b
    裸地5.84±0.19b1.86±0.67c1.12±0.02b41.47±1.42b66.66±4.08a30.58±3.39a2.76±0.70a
    耕地4.79±0.08b25.16±7.00a1.32±0.04a33.96±0.57c64.95±5.31a34.13±5.04a0.92±0.27b
      注:各地类间不同小写字母表示具有显著差异(P<0.05),具有相同字母表示无显著差异(P>0.05)。
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    表  3   矿区不同地类土壤V-G模型参数

    Table  3   V-G model parameters of different soil types in mining area

    地类 残余含水率θr/
    (cm3·cm−3)
    饱和含水率θs/
    (cm3·cm−3)
    进气值相关参数α/
    cm−1
    形状系数n 形状系数m 决定系数R2
    草地 0.0001 0.2799 0.0186 4.1253 0.7576 0.9987
    林地 0.0068 0.2397 0.0191 4.6349 5.6349 0.9994
    裸地 0.0049 0.2630 0.0205 4.2349 5.2349 0.9997
    耕地 0.0059 0.2845 0.0200 4.2824 5.2824 0.9991
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    表  4   V-G 模型相关参数相关性分析

    Table  4   Correlation analysis of related parameters of V-G model

    指标 孔隙度 有机质 黏粒 粉粒 砂粒 θs θr α n m
    孔隙度 1 −0.671 −0.246 0.615 −0.719 −0.996** 0.515 0.187 0.81 0.803
    有机质 1 −0.464 0.171 −0.002 0.603 −0.061 −0.496 −0.123 −0.119
    黏粒 1 −0.789 0.617 0.329 −0.089 0.776 −0.604 −0.589
    粉粒 1 −0.970* −0.679 0.664 −0.227 0.952* 0.950*
    砂粒 1 0.767 −0.804 −0.011 −0.989* −0.991**
    θs 1 −0.529 −0.124 −0.852 −0.845
    θr 1 0.554 0.753 0.773
    α 1 0.001 0.024
    n 1 1.000**
    m 1
      注:**在0.01水平上显著相关,*在0.05水平上显著相关。
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    表  5   不同地类非饱和导水率拟合结果

    Table  5   Fitting results of unsaturated water conductivity in land classes

    地类 a b R2
    草地 0.9634 1.4900 0.958
    林地 3.8946 1.4944 0.948
    裸地 2.1261 1.4931 0.953
    耕地 1.3262 1.4894 0.954
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    表  6   非饱和导水率与总孔隙度相关性分析

    Table  6   Correlation analysis of unsaturated water conductivity and total porosity

    相关分析吸力/kPa
    0.491.572.453.828.339.6010.68
    总孔隙度0.624*0.612*0.669*0.678*0.631*0.613*0.44*
      注: *在0.05水平上显著相关。
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    表  7   不同地类土壤体积含水率与土壤水分扩散率指数函数拟合分析

    Table  7   Fitting analysis of soil volume water content and soil water diffusivity index function in different soil categories

    土地类型 拟合方程 A B R2
    草地 D(θ)=0.003 6exp(21.096θ) 0.003 6 21.096 0.957
    林地 D(θ)=0.023 6exp(22.894θ) 0.023 6 22.894 0.949
    裸地 D(θ)=0.005 9exp(24.405θ) 0.005 9 24.405 0.975
    耕地 D(θ)=0.004 3exp(22.069θ) 0.004 3 22.069 0.979
      注:A为当含水量为零时的土壤水分扩散能力;B为水分扩散率随含水量的变化速率。
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-05-24
  • 网络出版日期:  2024-06-25
  • 刊出日期:  2024-05-31

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