Evaluation of soil quality in iron tailing ore wastelands of various reclamation periods
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摘要:目的研究不同复垦年限对铁尾矿废弃地土壤质量的影响，为揭示铁尾矿废弃地复垦土壤演替规律、生态治理提供依据。方法本文以唐山迁安马兰庄镇不同复垦年限（1、3、5、7和15年）铁尾矿废弃地为研究对象，以裸尾矿为对照，综合考虑0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm土层土壤理化性质和生物学性状，通过灰色关联度模型和相关关系分析法构建土壤质量评价最小数据集，并以隶属度函数计算指标隶属度，以主成分分析法确定指标权重，最后运用加权求和模型对铁尾矿区复垦土壤质量进行评价。结果土壤质量评价适用的最小数据集（MDS）包括5项指标：真菌、磷酸酶、脲酶、非毛管孔隙度和全氮，磷酸酶和脲酶因子荷载量和灰色关联度均较大，是评价该区复垦土壤质量的关键性指标。基于最小数据集的土壤质量指数（MDS-SQI）与基于全体数据集的土壤质量指数（TDS-SQI）有极显著相关关系（R2 = 0.911），加权求和模型计算结果显示不同复垦年限土壤质量指数（SQI）大小顺序为复垦15年 > 7年 > 5年 > 3年 > 1年 > 裸尾矿。复垦1 ~ 15年间土壤质量综合值呈回归式抛物线增加，复垦1 ~ 7年内土壤质量提高缓慢，恢复7年后土壤质量迅速恢复，至第15年达到最大值。不同复垦年限土壤质量垂直剖面变异趋势基本表现为随土深的增加逐渐下降。结论土地复垦可改善铁尾矿废弃地土壤质量。该结论为揭示铁尾矿废弃地复垦土壤演替规律、生态治理提供依据。Abstract:ObjectiveThe effects of different reclamation periods on the soil quality of iron tailing ore wasteland were studied, which provided a basis for revealing the succession law and ecological management of reclaimed soil in iron tailing ore wasteland.MethodThis paper treats the iron tailing ore wastelands with various reclamation periods (1, 3, 5, 7 and 15 years) in Malanzhuang Town, Qian’an of Tangshan, northern China as the objects of study, while the bare tailings as the control; meanwhile, the minimum dataset (MDS) for evaluating soil quality was constructed through the gray correlation degree model and correlation analysis, after taking the soil physiochemical and biological characters in 0−20 cm, 20−40 cm and 40−60 cm soil layers into comprehensive consideration. Moreover, the index membership was calculated by the membership function, while the index weight was determined using principal component analysis (PCA), and the quality of the reclaimed soils in iron tailings was finally evaluated using the weighted summation model.ResultThe results suggested that the MDS applicable for soil quality evaluation should include 5 indexes, namely, fungus, phosphatase, urease, non-capillary porosity and total nitrogen, among which, phosphatase and urease factor loading amount displayed great gray correlation degrees, which were the key indexes for evaluating the reclaimed soil quality in that area. Besides, the MDS-based soil quality index (MDS-SQI) displayed extremely significant correlation with the total data set-based SQI (TDS-SQI) (R2 = 0.911), the results calculated by the weighted summation model indicated that, the SQI of various reclamation years followed the order of reclamation for 15 years > 7 years > 5 years > 3 years > 1 year > bare tailings. In addition, the soil quality comprehensive value during reclamation for 1−15 years was increased in a regression parabola manner, among which, the soil quality was slowly improved within reclamation for 1−7 years, but it was rapidly recovered after reclamation for 7 years and peaked at 15 years of reclamation. Additionally, the vertical section variation trend of soil quality at various reclamation years was basically decreased with the increase in soil depth.ConclusionSoil reclamation can improve the soil quality in iron tailing ore wasteland, which can provide reference for revealing the evolutionary changes and ecological management of reclaimed soils in iron tailing ore wastelands.
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Keywords:
- iron tailing ore /
- reclaim /
- minimum data set /
- soil quality evaluation
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铁尾矿是选矿后的废弃物，是养分缺失、生物生境丧失的特殊环境[1-2]，是将矿石磨细选取有用组分后所排放的固体废料[3]，铁尾矿不仅占用大量耕地，还是矿业开发造成环境污染的重要来源[4]。迄今为止，中国废弃铁尾矿占地面积已经达到28 800 km2，并以每年467 km2的速度增长，这造成地表土壤养分贫瘠、结构疏松、通气透水性差、水土流失频繁发生等一系列问题[5]。铁矿区开采后土壤结构和生物群落等两大环境要素迅速退化，而其退化的基础性因子是土壤质量。复垦是指对废弃地进行整地、覆土等工程处理，使之可以重新利用。而在土地复垦过程中，土壤质量势必产生变化，因此，复垦后土壤质量状况是评价土地复垦成功与否的重要标志。
自1986年起，全国各地围绕矿区土壤退化现象开展了大量的土地复垦活动。大量研究表明对铁尾矿废弃地土地复垦后进行植被恢复可以较好地改良尾矿基质。目前对铁尾矿区土壤质量的某个组成部分如生物活性或理化性质做了较为成熟的研究，如王岩等[6]对尾矿废弃地几种恢复模式土壤理化性质的改良作用进行分析，阎爱华等[7]研究了铁尾矿不同自然恢复树种土壤生物活性特征，贺龙等[8]对植被复垦下矿区土壤细菌群落结构特征进行研究。但对复垦土壤的综合质量研究不足，土壤质量是一个综合性因子，单一指标不能全面评价土壤质量状况，土壤质量状况除了与土质、植被等自然因素有关外，还受到人类活动的影响，如耕种、施肥等，这些活动可以改变土壤透气性和土壤养分含量，极大影响土壤质量水平，因此，找到一个统一的评价土壤质量的指标十分困难[9]，将单一指标综合起来进行土壤质量综合效益评价尚需深入研究。何书金等[10]对矿区土地复垦后的生产潜力进行评价，李鹏飞等[11]研究了黑岱沟煤矿区排土场复垦土壤综合质量状况。目前的研究大多集中在复垦后一个时间点上的土壤质量状况，其动态变化研究较少。李新举等[12]研究了露天煤矿区进行土地复垦后土壤质量变化规律。王金满等[13]对露天煤矿排土场复垦土壤质量演变规律及模型进行研究。对铁尾矿废弃地复垦土壤质量动态变化研究较少。土壤质量最小数据集是土壤质量评价的重要环节。由于土壤质量因子众多，包括土壤理化性质指标和生物学指标等，各土壤质量评价指标间相互作用，关系复杂，综合考虑全部指标集对土壤质量综合评价不现实，为更方便判断土壤质量状况，许多学者提出了众多较为成熟的构建最小数据集（minimum dataset，MDS）的数学方法，包括主观筛选法、专家打分法、客观筛选等[14]，而通过灰色关联度和相关性客观筛选法构建最小数据集可以更方便计算土壤质量指数，在土壤质量评价中应用广泛。因此，本文通过基于最小数据集的加权求和模型对唐山铁尾矿废弃地土地复垦土壤质量进行综合评价，比较不同复垦年限尾矿基质质量的改良效果差异，为揭示铁尾矿废弃地复垦土壤演替规律、生态治理提供依据。
1. 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况
研究区位于河北省东部唐山地区迁安市马兰庄镇（39°51′~ 40°15′N、118°26′~ 118°55′E）。该区域属暖温带半湿润季风性气候，年均气温11.5 ℃，极端最低温近− 28 ℃，极端最高温达40 ℃。年均降水量712 mm。土壤母质为岩石风化的产物。土壤养分含量低，土壤结构疏松，极不利于植物生长。
1.2 试验地设置与调查
采样地点为唐山首钢马兰庄铁矿有限责任公司所辖尾矿区，该研究区于1997年开始进行土地复垦（将尾矿库削坡整地后覆土1 ~ 1.5 m，栽植树种为紫穗槐Amorpha fruticosa）。2012年8月，依据试验地与周围环境一致性原则，通过“时空替代法”选择复垦1、3、5、7、15 年共5个年限的铁尾矿废弃地为研究对象，另选裸尾矿（2012年形成）为对照。每一复垦年限各设置3个间距小于50 m的样地，各样地面积20 m × 20 m。各样地地理位置、坡度、坡长、坡向、海拔等地形因子等均大致相同。各样地基本概况见表1。
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图 1 不同复垦年限铁尾矿废弃地土壤最小数据集指标变化不同大写字母表示差异极显著（P < 0.01），不同小写字母表示差异显著（P < 0.05）。Extremely significant differences are indicated by varied uppercase letters (P < 0.01) and significant differences are indicated by different lowercase letters (P < 0.05).Figure 1. Variations of soil minimum dataset indicators for iron tailing ore abandoned area in different reclamation years表 1 样地特征Table 1. Character of the sample plots复垦年限/a
Periods of rehabilitation/year坡度
Slope/（°）坡向
Aspect植被平均高度
Average height of vegetation/m植被平均覆盖度
Average vegetation coverage/%1 35 东 East 1.6 60 3 35 东 East 2.0 65 5 40 东 East 3.6 70 7 35 东 East 5.01 80 15 40 东 East 5.5 90 裸尾矿 Bare tailings (CK) 35 东East − − 1.3 土壤样品采集与指标测定
在各样地的中坡位采用多点取样法分0 ~ 20 cm、20 ~ 40 cm、40 ~ 60 cm共3个层次采集土壤样品。将各样地内采集的各土层土样四分法混合均匀后弃除土中肉眼可见杂质，一部分存于自封袋中运回，进行化学性质的测定，其中酸度计法测土壤酸碱度，重铬酸钾稀释热法测土壤有机碳的含量，凯氏定氮法测土壤全氮含量，浓硫酸−钼蓝比色法测土壤全磷含量，碱解扩散法测土壤水解氮含量、火焰光度法测土壤有效钾含量，0.5 mol/L NaHCO3测土壤速效磷含量[15]。另一部分测定土壤微生物活性的土壤样品放置在4 ℃的冰箱中储存，采用稀释平板培养法测土壤中细菌、真菌、放线菌数量，容量法测定过氧化氢酶活性，用NH4+释放法测定脲酶活性测定，比色法测蔗糖酶活性，磷酸苯二钠比色法测磷酸酶[16]。同时，在各样区内用环刀重复取0 ~ 20 cm表层土样3次，测土壤密度和孔隙度[17]，根据孔隙度和土层厚度计算土壤持水能力。
1.4 土壤质量评价方法
1.4.1 土壤质量评价最小数据集
采用主观筛选与客观筛选相结合的方法构建土壤质量评价指标体系，先通过主观筛选法选择初始指标，根据前人研究结果[15-16]、经验和试验地具体状况选择土壤物理化学性质（土壤密度、田间持水量、毛管持水量、饱和持水量、总孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、速效磷、速效钾、pH）、土壤生物活性（细菌、真菌、放线菌、蔗糖酶、过氧化氢酶、脲酶、磷酸酶）共22个指标作为该地土壤质量指标体系。而后从众多指标中通过灰色关联度模型和相关性筛选法构建土壤质量评价最小指标数据集体系。包括指标无量纲化、通过参考数列和比较序列计算数列绝对差、关联系数、关联度。计算分为4个步骤[18]。具体过程如下：
①指标无量纲化：
Gij=xij−ˉxiSi (1) 正向指标直接按照上式进行指标标准化，逆向指标需转化为正向指标再按上式进行无量纲化：
xij′=1xij (2) 式中：xij为第j个样地第i个指标标准化值；xij为第j个样地第i个指标初始值；
ˉxi 、Si为第i个指标均值及标准差。②绝对差数列计算：以其中某一指标数列Gi为参考数列，计算比较数列与参考数列的绝对差。
ΔGij=|Gj(k)−Gi(k)|(k=1,2,3,⋯,n) (3) ③指标关联系数计算：
ξji=ΔGijmin+λΔGijmax|Gj(k)−Gi(k)|+λΔGmax (4) ④计算关联度：
rij=1n∑ξjik (5) ⑤依次经过② ~ ④步骤，改变参考数列计算两指标数列G之间的关联度，构成关联度矩阵R，矩阵中各横行关联度均值即为各指标占总体的重要值。将各指标重要值排序，选择重要值较大的指标作为重要指标。
⑥将各重要指标进行相关性分析，剔除几个有极显著相关性指标中重要值较小的指标，保留重要值最大的指标作为最终保留指标，构成最小数据集土壤质量指标体系。
1.4.2 土壤质量综合评价
本文通过模糊评价法中的加权求和模型分别计算基于原始数据集（TDS）和最小数据集（MDS）的土壤质量综合指数（SQI），对铁尾矿废弃地复垦土壤质量进行综合评价。
计算土壤质量综合指数（SQI）包括3个步骤：实测指标数值标准化、主成分分析法提取主成分并计算权重、加权求和。首先采用连续性质的隶属度函数计算指标隶属度，而后利用主成分分析因子负荷量计算各因子作用的大小，确定它们的权重。最后通过加权综合法和加乘法则合成土壤质量综合评价指数[19]。
①单一指标隶属度值：
升型函数优化方法：
SQI(xi)=(yij−yimin)/(yimax−yimin) (6) 降型函数优化方法：
SQI(xi)=(yimax−yij)/(yimax−yimin) (7) ②主成分分析法提取的各主成分权重系数：
wi=CiC (8) 式中：Ci表示公因子方差，C表示公因子方差和。
③综合土壤质量综合指数：
SQI=n∑i=1wi×SQI(xi) (9) 1.5 数据处理
采用Excel 2003进行数据整理。使用SPSS 19.0 对数据进行相关统计分析：相关数据的正态分布性用Kolmogorov-Smirnov法检验，差异性用One-Way ANOVA和LSD多重比较法进行检验（
∂=0.05,∂= 0.01 ），Pearson相关分析判定不同变量间相关关系，通过分层聚类分析对不同植被恢复模式下土壤质量评价结果归类定级。绘图采用Sigmaplot 12.5完成。2. 结果与分析
2.1 土壤质量评价最小指标集
2.1.1 最小指标数据集构建
根据前人的研究可以发现，评价土壤质量的指标有很多，研究对象不同，导致土壤质量衡量指标也不尽相同，如重金属污染复垦区土壤质量主要评价指标包括耕层厚度和结构、土壤质地和土壤中有毒重金属物质含量[20]。城市绿地的土壤质量评价体系为容重、有机质、酸碱度和氮素[21]，河北沿海耕作区土壤质量主要指标则为地下水矿化度、全盐量、有机质和地下水位高度[22]。本文通过灰色关联度模型和相关系数分析确定唐山马兰庄铁尾矿废弃地复垦土壤质量评价最小数据集。
将22个土壤质量原始指标依次进行无量纲化、构建绝对差数列、计算关联系数和关联度、构建关联矩阵，最后对矩阵中每行数据求均值，得到各指标与整体的重要值。指标重要值越大，代表该指标在土壤质量评价中越重要。表2为各指标与其他指标的关联度和占整体的重要值。依据指标数量最少性原则，初步选择由大至小依次为真菌、细菌、磷酸酶、蔗糖酶、有机质、过氧化氢酶、全磷、碱解氮、脲酶、毛管孔隙度、全钾、放线菌、pH、非毛管孔隙度、全氮作为铁尾矿废弃地复垦土壤质量评价最小数据集体系。
表 2 各指标重要值Table 2. Important value of each indicator指标
Index土壤密度
Bulk
density
(X1)田间持水量
Field
capacity
(X2)毛管持水量
Capillary
water capacity
(X3)饱和持水量
Saturated
water capacity
(X4)总孔隙度
Total porosity
(X5)毛管孔隙度
Capillary porosity
(X6)非毛管孔隙度
Non-capillary porosity
(X7)有机质
Organic
matter
(X8)全氮
Total nitrogen
(X9)全磷
Total phosphorus
(X10)全钾
Total potassium
(X11)重要值
Important value0.658 0.649 0.678 0.674 0.650 0.736 0.703 0.755 0.700 0.746 0.720 指标
Index碱解氮
Alkaline
nitrogen
(X12)速效磷
Available
phosphorus (X13)速效钾
Available
potassium
(X14)细菌
Bacteria
(X15)真菌
Fungus
(X16)放线菌
Actinomycetes
(X17)蔗糖酶
Sucrase
(X18)过氧化氢酶
Catalase
(X19)脲酶
Urease
(X20)磷酸酶
Phosphatase
(X21)pH
(X22)重要值
Important value0.743 0.687 0.691 0.771 0.776 0.711 0.757 0.752 0.736 0.763 0.711 对15个初选指标进行相关性分析（表3）。真菌分别与毛管孔隙度、有机质、全磷、全钾、碱解氮、细菌、放线菌和pH有极显著相关关系（P < 0.01），而真菌的重要值最大（0.776），真菌入选最小数据集，剔除毛管孔隙度、有机质、全磷、全钾、碱解氮、细菌、放线菌和pH指标。磷酸酶与蔗糖酶和过氧化氢酶极显著正相关（r2 > 0.8），且其重要值最大（0.733），保留磷酸酶，剔除蔗糖酶和过氧化氢酶。非毛管孔隙度、全氮、脲酶与其他指标相关度未达极显著水平，所以入选最小数据集。
表 3 初选最小数据集指标相关系数矩阵Table 3. Index correlation coefficient matrix for primary selected min. datasets项目 Item X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X20 X21 X22 X6 1 X7 − 0.240 1 X8 − 0.783** 0.193 1 X9 − 0.345 0.442 0.295 1 X10 − 0.342 − 0.506* 0.484* − 0.498* 1 X11 − 0.330 − 0.362 0.499* − 0.518* 0.876** 1 X12 − 0.429 − 0.269 0.606** − 0.270 0.799** 0.662** 1 X13 − 0.625** 0.033 0.823** − 0.128 0.742** 0.794** 0.687** 1 X14 − 0.685** − 0.012 0.858** − 0.113 0.760** 0.786** 0.761** 0.986** 1 X15 − 0.563* − 0.397 0.675** − 0.230 0.877** 0.804** 0.616** 0.846** 0.853** 1 X16 − 0.001 0.267 0.281 − 0.099 0.342 0.470* 0.120 0.553* 0.421 0.337 1 X17 0.106 0.493* 0.138 0.112 − 0.016 0.095 0.007 0.337 0.211 − 0.019 0.824** 1 X20 0.034 − 0.306 0.191 − 0.336 0.694** 0.512* 0.619** 0.513* 0.468* 0.503* 0.564* 0.524* 1 X21 − 0.184 0.563* 0.454 0.121 0.130 0.256 0.33 0.592** 0.518* 0.133 0.711** 0.885** 0.486* 1 X22 0.312 0.492* − 0.481* 0.318 − 0.888** − 0.790** − 0.566* − 0.758** − 0.728** − 0.930** − 0.506* − 0.168 − 0.725** − 0.191 1 注：**表示极显著相关关系（P < 0.01），*表示显著相关关系（P < 0.05）。Notes: ** indicates extremely significant correlation (P < 0.01) and * indicates significant correlation (P < 0.05). 综上可知，本文通过关联度模型和相关性分析筛选出真菌、磷酸酶、脲酶、非毛管孔隙度和全氮共5个指标构成铁尾矿废弃地土地复垦土壤质量评价最小数据集。其中真菌重要值最大且与各土壤理化性质、生物活性指标均有显著相关关系，并可促进土壤养分转化，改良土壤物理性质，是土壤微生物数量的主要标志，也是土壤质量状况的重要影响因子。磷酸酶是酶活性中重要值最大的，脲酶与其他酶活性相关性较弱，所以磷酸酶和脲酶可代表土壤酶活性；土壤理化性质因子中非毛管孔隙度和全氮重要值较小，但与其他指标相关度低，入选最小数据集，即相对土壤持蓄水能力而言，土壤通气性是反映该研究区土壤物理性质的代表性因子，全氮是土壤化学性质的代表性指标。
2.1.2 最小指标数据集指标统计特征
马兰庄铁尾矿废弃地复垦土壤最小数据集指标演替规律见图1。在铁尾矿废弃地土地复垦过程中土壤真菌数量变化范围为0.33 × 104~ 0.81 × 104个/g，随复垦年限的增加呈波动式变化规律，但始终多于裸尾矿（0.12 × 104个/g），最大值出现在复垦7 年的地块上（0.81 × 104个/g），最小值在复垦15 年的地块上（0.33 × 104个/g）。酶活性水平上，脲酶活性变化范围为8.12 ~ 15.30 μg/g，在复垦过程中变化趋势与真菌相似，复垦初期（1年）脲酶活性最小，复垦3年时土壤中脲酶活性达到最高，为15.30 μg/g。磷酸酶活性的变化范围为6.72 ~ 8.50 μg/g，复垦1 ~ 7年磷酸酶活性无显著变化趋势，复垦15年时磷酸酶活性达到最大值8.50 μg/g。非毛管孔隙度的变化范围为5.21% ~ 16.26%，随复垦年限的增加呈波动式变化，但变化趋势与真菌、脲酶相反。复垦第1年土壤非毛管孔隙度值最大（16.26%），复垦3年时非毛管孔隙度仅5.21%，小于裸尾矿（6.18%）。全氮含量变化范围为0.01 ~ 0.11 g/kg，复垦1年和15年时全氮含量最高，复垦3年、5年、7年时全氮含量较低，显著小于裸尾矿。
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图 2 最小数据集土壤质量指数（MDS-SQI）与全体数据集土壤质量指数（TDS-SQI）相关性MDS-SQI.最小数据集土壤质量指数；TDS-SQI.全体数据集土壤质量指数。下同。MDS-SQI, minimum data set soil quality index; TDS-SQI, total data set soil quality index. Same as below.Figure 2. Correlation between the minimum data set soil quality index (MDS-SQI) and the total data set soil quality index (TDS-SQI)2.2 土壤质量综合评价
根据主成分分析的因子负荷矩阵可知铁尾矿废弃地各工程恢复模式土壤质量最小数据集指标均属上升隶属度函数，对土壤质量产生正效应，基于此，按照公式（1） ~ （2）进行指标归一化处理，计算各指标隶属度值。利用主成分分析中的因子负荷量（公式11）计算各指标权重系数（表4）。
表 4 各指标负荷量及权重Table 4. Load and weight of each indicator指标 Index PC 1 PC 2 负荷量 Load capacity 权重 Weight 负荷量 Load capacity 权重 Weight X7 0.980 0.300 0.121 0.072 X9 0.078 0.024 0.788 0.474 X16 0.232 0.071 − 0.690 0.415 X20 0.983 0.301 − 0.042 0.025 X21 0.993 0.304 0.022 0.013 各主成分特征根 Principal component characteristic root 2.974 1.114 各主成分贡献率 Principal component contribution rate/% 59.476 22.279 累积主成分贡献率 Cumulative principal component contribution rate/% 59.476 81.755 由表5知，前2个主成分累积成分贡献率为81.755%，符合主成分分析要求，因此，可用前2个主成分作为因子荷载量计算各指标权重。第1主成分占总变异的59.476%，对土壤质量的影响最大，5大指标中磷酸酶和脲酶占第1主成分比重最大，因子荷载量为0.993和0.983，其次为非毛管孔隙度（0.980），真菌（0.232）和全氮最小（− 0.078），这说明土壤中酶活性是尾矿废弃地土壤质量的主要限制因子。第2主成分占总变异的22.279%，全氮和真菌为其主要荷载因子，因子荷载量分别为0.788和− 0.690。综合2大主成分提取的指标荷载量和灰色关联度来看，影响尾矿废弃地土壤质量的关键性因子整体表现为酶活性 > 物理性质 > 微生物数量 > 化学性质。
根据公式（9）将各指标隶属度和权重依据加权法则合成，得到基于最小数据集的土壤质量综合指数（MDS-SQI）。将基于最小数据集的土壤质量指数（MDS-SQI）与基于原始数据集土壤质量指数（TDS-SQI）进行回归分析，验证基于最小数据集的土壤质量综合值的准确性。如图2所示，MDS-SQI与TDS-SQI满足线性回归关系（P < 0.01），相关系数为0.911。这说明最小数据集体系可代替原始数据集，通过最小数据集指标体系进行铁尾矿废弃地复垦土壤质量评价结果准确。上述分析表明最小数据集体系可代替原始数据集，通过最小数据集指标体系进行铁尾矿废弃地复垦土壤质量评价结果准确。这与贡璐等[23]、邓绍欢等[24]等研究结果相同。
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图 3 不同数据集铁尾矿废弃地复垦土壤质量指数Figure 3. Reclaimed soil quality index of iron tailing ore in different data sets如图3，不同复垦年限土壤质量指数均为基于原始数据集的土壤质量指数（TDS-SQI） > 基于最小数据集的土壤质量指数（MDS-SQI），且不同复垦年限基于最小数据集的土壤质量指数（MDS-SQI）大小顺序与基于原始数据集的土壤质量指数（TDS-SQI）一致，为15年 > 7年 > 5年 > 3年 > 1年 > 裸尾矿。土地复垦过程中土壤质量值明显高于裸尾矿，说明土地复垦对尾矿废弃地土壤综合质量有较大的影响，对铁尾矿废弃地进行复垦可改良裸尾矿基质，提高土壤质量。这与孙海运等[25]、王金满等[13]等研究结果相同。与裸尾矿相比，复垦第1年时土壤质量明显改善，随复垦年限的增加土壤质量值呈回归式抛物线增加趋势，即复垦初期（1年）的土壤质量最差，在复垦1 ~ 7年内增长速度缓慢，恢复1年、3年、5年和7年间土壤质量指数差异不显著（P > 0.05），恢复7年后，土壤质量增长速度迅速增加，在复垦第15年，土壤质量综合值最大，极显著大于其他恢复年限的地块（P < 0.01）。
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图 4 不同复垦年限土壤质量综合指数剖面变化规律Figure 4. Trend of profile of soil quality index for different years of reclamation不同复垦年限土壤质量在垂直剖面上的变化规律分为2类（图4），复垦1年、3年、5年和15年一致，土壤质量随土层深度的增加逐渐降低，表层土壤质量高于深层。复垦7年土壤质量值的变异情况与其他复垦年限地块不同，随土深的增加土壤质量指数降低，深层土壤质量值最大，上层显著低于下层。经过实地调查发现，复垦7年的地块地表人为活动较为频繁，这可能是复垦7年表层土壤质量劣于下层的原因。
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图 5 不同复垦年限土壤质量指数聚类分析Figure 5. Cluster analysis of soil quality index for different reclamation years2.3 聚类分析
为进一步了解铁尾矿废弃地不同复垦年限土壤质量改良效果的差异，将土壤质量指数和经过Z-score标准化的土壤质量单一指标进行聚类分析，选择2为水平距离阈值，结合不同复垦年限土壤质量指数大小顺序，土壤质量综合指数可划分为3个等级（图5）：复垦15年为1类，等级为“强”；复垦1年、3年、5年、7年以及距离最近，可归为一类，等级为“中”；裸尾矿等级为“差”。以上分类结果有助于深入了解铁尾矿区土地复垦过程中土壤质量演变趋势。研究结果显示随复垦年限的增加，土壤质量值逐渐增加。这与上文研究结果相同。
3. 讨 论
土壤质量是通过理化性质和生物因子来评估的。贡璐等[26]、Giacometti等[27]等均认为土壤酶活性通过直接参与反应和间接催化作用在土壤所有的生化中扮演重要角色，土壤微生物参与土壤物质和能量循环，是衡量土壤质量、肥力和生产力的重要指标[28]。本研究首次将土壤微生物和土壤酶活性指标考虑到该研究区土壤质量评价中，通过灰色关联度模型和相关关系法剔除冗余参评因子，构建最小数据集体系（MDS），包括真菌、磷酸酶、脲酶、非毛管孔隙度和全氮，磷酸酶和脲酶因子荷载量和灰色关联度均较大，是评价该区复垦土壤质量的关键性指标。所以相对土壤理化性质而言，土壤酶活性对尾矿废弃地土壤质量变化反应灵敏，是土壤质量的敏感性指标，在一定时间断面内定量研究尾矿废弃地植被恢复对土壤质量状况改良状况时，对土壤酶活性评价更为合理。土壤理化性质、酶活性、微生物活性及植被恢复技术措施等密切相关，仅靠数学方法剔除参评因子可以减少数据冗余，但容易丢失参评因子中包含的土壤质量信息。实验数据还需要进一步的积累，在利用多年观测数据深入分析土壤各类因子之间的相互关系的基础上，结合数学方法筛选和确定最小评价集，更加科学的展开干旱区各类生态系统土壤质量评价，是未来工作的重点。
塔里木河绿洲土壤质量随复垦年限增加先提高后降低[23]；内蒙古煤矿排土场土地复垦2 ~ 14年间土壤质量呈逐渐增加趋势[13]。而该研究区复垦1 ~ 15年土壤质量综合值呈回归式抛物线变化趋势，即复垦初期土壤质量指数增长速度慢，随着复垦时间的增长，土壤质量的恢复速度迅速加快。种植1 ~ 7年，紫穗槐进入生长初期，地上部分生物量迅速增加，会分解部分积累的土壤养分，导致土壤质量恢复速度缓慢[29]，另外，根系快速生长的同时，会吸收土壤中的水分和无机盐，间接改变了土壤理化性质和微生物的生活环境，造成土壤养分部分损失，从而抑制土壤质量的恢复速度[30]。连续栽植16年，紫穗槐纯林生长达到最高峰，土壤养分积累最多，土壤质量迅速提高，随着种植年限的延长，大量的凋落物进入土壤，经微生物作用形成较多的腐殖质，使土壤有机质含量增加，进而提高土壤质量[31]。
4. 结 论
通过唐山首钢马兰庄铁矿有限责任公司所辖尾矿区土壤性状调查，应用灰色关联度模型和相关性分析，筛选出5个指标作为复垦土壤质量评价最小指标集，包括真菌、脲酶、磷酸酶、非毛管孔隙度和全氮，其中脲酶和磷酸酶是评价该区土壤质量的关键性因子。复垦后铁尾矿废弃地土壤质量综合值大于裸尾矿，铁尾矿废弃地土壤质量随着恢复年限的增加而增加。恢复时间在1 ~ 15年间土壤质量综合值呈回归式抛物线变化趋势，复垦1 ~ 7年内土壤质量恢复速度较慢，随着复垦时间的增长，土壤质量的恢复速度迅速增加，至复垦第15年，土壤质量值大于其他复垦年限地块和裸尾矿。不同植被类型下土壤质量垂直剖面上的变异趋势基本一样，随着土层深度的增加，土壤质量逐渐下降，表层土壤质量最高，下层明显低于表层。
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图 1 不同复垦年限铁尾矿废弃地土壤最小数据集指标变化
不同大写字母表示差异极显著（P < 0.01），不同小写字母表示差异显著（P < 0.05）。Extremely significant differences are indicated by varied uppercase letters (P < 0.01) and significant differences are indicated by different lowercase letters (P < 0.05).
Figure 1. Variations of soil minimum dataset indicators for iron tailing ore abandoned area in different reclamation years
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图 2 最小数据集土壤质量指数（MDS-SQI）与全体数据集土壤质量指数（TDS-SQI）相关性
MDS-SQI.最小数据集土壤质量指数；TDS-SQI.全体数据集土壤质量指数。下同。MDS-SQI, minimum data set soil quality index; TDS-SQI, total data set soil quality index. Same as below.
Figure 2. Correlation between the minimum data set soil quality index (MDS-SQI) and the total data set soil quality index (TDS-SQI)
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图 3 不同数据集铁尾矿废弃地复垦土壤质量指数
Figure 3. Reclaimed soil quality index of iron tailing ore in different data sets
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图 4 不同复垦年限土壤质量综合指数剖面变化规律
Figure 4. Trend of profile of soil quality index for different years of reclamation
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图 5 不同复垦年限土壤质量指数聚类分析
Figure 5. Cluster analysis of soil quality index for different reclamation years
表 1 样地特征
Table 1 Character of the sample plots
复垦年限/a
Periods of rehabilitation/year坡度
Slope/（°）坡向
Aspect植被平均高度
Average height of vegetation/m植被平均覆盖度
Average vegetation coverage/%1 35 东 East 1.6 60 3 35 东 East 2.0 65 5 40 东 East 3.6 70 7 35 东 East 5.01 80 15 40 东 East 5.5 90 裸尾矿 Bare tailings (CK) 35 东East − − 
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表 2 各指标重要值
Table 2 Important value of each indicator
指标
Index土壤密度
Bulk
density
(X1)田间持水量
Field
capacity
(X2)毛管持水量
Capillary
water capacity
(X3)饱和持水量
Saturated
water capacity
(X4)总孔隙度
Total porosity
(X5)毛管孔隙度
Capillary porosity
(X6)非毛管孔隙度
Non-capillary porosity
(X7)有机质
Organic
matter
(X8)全氮
Total nitrogen
(X9)全磷
Total phosphorus
(X10)全钾
Total potassium
(X11)重要值
Important value0.658 0.649 0.678 0.674 0.650 0.736 0.703 0.755 0.700 0.746 0.720 指标
Index碱解氮
Alkaline
nitrogen
(X12)速效磷
Available
phosphorus (X13)速效钾
Available
potassium
(X14)细菌
Bacteria
(X15)真菌
Fungus
(X16)放线菌
Actinomycetes
(X17)蔗糖酶
Sucrase
(X18)过氧化氢酶
Catalase
(X19)脲酶
Urease
(X20)磷酸酶
Phosphatase
(X21)pH
(X22)重要值
Important value0.743 0.687 0.691 0.771 0.776 0.711 0.757 0.752 0.736 0.763 0.711
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表 3 初选最小数据集指标相关系数矩阵
Table 3 Index correlation coefficient matrix for primary selected min. datasets
项目 Item X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X20 X21 X22 X6 1 X7 − 0.240 1 X8 − 0.783** 0.193 1 X9 − 0.345 0.442 0.295 1 X10 − 0.342 − 0.506* 0.484* − 0.498* 1 X11 − 0.330 − 0.362 0.499* − 0.518* 0.876** 1 X12 − 0.429 − 0.269 0.606** − 0.270 0.799** 0.662** 1 X13 − 0.625** 0.033 0.823** − 0.128 0.742** 0.794** 0.687** 1 X14 − 0.685** − 0.012 0.858** − 0.113 0.760** 0.786** 0.761** 0.986** 1 X15 − 0.563* − 0.397 0.675** − 0.230 0.877** 0.804** 0.616** 0.846** 0.853** 1 X16 − 0.001 0.267 0.281 − 0.099 0.342 0.470* 0.120 0.553* 0.421 0.337 1 X17 0.106 0.493* 0.138 0.112 − 0.016 0.095 0.007 0.337 0.211 − 0.019 0.824** 1 X20 0.034 − 0.306 0.191 − 0.336 0.694** 0.512* 0.619** 0.513* 0.468* 0.503* 0.564* 0.524* 1 X21 − 0.184 0.563* 0.454 0.121 0.130 0.256 0.33 0.592** 0.518* 0.133 0.711** 0.885** 0.486* 1 X22 0.312 0.492* − 0.481* 0.318 − 0.888** − 0.790** − 0.566* − 0.758** − 0.728** − 0.930** − 0.506* − 0.168 − 0.725** − 0.191 1 注：**表示极显著相关关系（P < 0.01），*表示显著相关关系（P < 0.05）。Notes: ** indicates extremely significant correlation (P < 0.01) and * indicates significant correlation (P < 0.05).
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表 4 各指标负荷量及权重
Table 4 Load and weight of each indicator
指标 Index PC 1 PC 2 负荷量 Load capacity 权重 Weight 负荷量 Load capacity 权重 Weight X7 0.980 0.300 0.121 0.072 X9 0.078 0.024 0.788 0.474 X16 0.232 0.071 − 0.690 0.415 X20 0.983 0.301 − 0.042 0.025 X21 0.993 0.304 0.022 0.013 各主成分特征根 Principal component characteristic root 2.974 1.114 各主成分贡献率 Principal component contribution rate/% 59.476 22.279 累积主成分贡献率 Cumulative principal component contribution rate/% 59.476 81.755
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