Effects of Afforestation on Soil Nutrient and Carbon Sequestration in Reclaimed Area of Opencast Coal Mine, Wuhai, Inner Mongolia

研究区域位于内蒙古自治区乌海市海勃湾区至海南区之间的露天煤矿复垦地（106°50′～106°57′ E，39°29′～39°39′ N），占地面积约185 km²。露天煤矿在复垦时，以前移除的表土是不可能恢复的，结果就是用采煤产生的固体废弃物作为复垦的基质。这些复垦地的主要特点为岩石碎块高，土壤养分缺乏，容重高，而且复垦时采取的压实处理使得土壤渗透率偏低^[13-14]。乌海市属典型的西北干旱荒漠区，干旱少雨，地表蒸发强烈，年均降水量157.9 mm，年均蒸发量3 249.0 mm，其蒸发量几乎是其降水量的20倍^[15]。建市初期，荒漠化面积占全市国土面积比重达60%，全市森林覆盖率仅为0.38%。从2009年开始，乌海市全面铺设节水灌溉系统，坚持水利设施建设到哪，植树造林推进到哪。研究发现干旱荒漠区的很多植物的种子都适于传播^[16]，能随风飘到很远的地方，该矿区复垦地也能发现这些植物形成的荒草地。2010年春季，植树造林工程推进到海南区矿区复垦地，形成成片人工林地。林地的绝对优势种为新疆杨，其种植密度为0.17株·m⁻²，平均胸径为21.80 cm。

为比较造林前后土壤碳库组分特征及影响因子，本研究于2017年10月在矿区复垦地选取荒草地（GH）和林地（FH）作为研究对象（表1）。在荒草地和林地内分别随机设置10个不连续样地（样地面积为100 m × 100 m），样地之间间隔至少100 m；于每一样地内随机设置3个10 m × 10 m的调查样方，于每个样方内按5点取样法在0～15 cm的土层范围内采集5个直径为15 cm的土柱，然后将这5个土柱混合后作为本样方的代表性样品。将采集的每个土壤样品分成两份，一部分鲜土在现场过2 mm筛后于4℃保温冰箱中保存，另一部分带回实验室，在通风的走廊中将土样风干两周后，分别将风干土样过1 mm筛以测定土壤速效养分，过0.25 mm筛以测定土壤有机碳、全氮和全磷，过0.15 mm筛以测定土壤全钾。

土壤养分含量测定方法参照《土壤农化分析》^[17]：采用凯氏定氮仪（FOSS 2200）测定土壤全氮（TN）含量；采用AA3连续流动分析仪测定土壤硝态氮（NN）和铵态氮（AN）含量；采用钼锑抗比色法测定土壤全磷（TP）含量；采用碳酸氢钠-钼锑抗比色法测定速效磷（AP）含量；采用氢氧化钠熔融火焰光度法测定土壤全钾（TK）含量；采用NH₄OAc 浸提—火焰光度法测定土壤速效钾（AK）含量。

土壤总有机碳（SOC）含量采用重铬酸钾外加热法^[17]测定；可溶性有机碳（DOC）和可溶性无机碳（DIC）含量采用鲜土提取液，过0.45 µm滤膜，再用总有机碳分析仪（日本岛津TOC-VCPH）进行测定^[18]；微生物量碳（MBC）含量采用氯仿熏蒸—K₂SO₄ 浸提法^[19]测定；还原性糖碳（HC）含量采用3,5-二硝基水杨酸法^[20]测定；颗粒物有机碳（POC）和非颗粒物有机碳（NPOC）含量采用Cambardella & Elliot的方法^[21]测定。

采用Excel（2016版本）对试验数据进行整理和初步分析；再采用R 3.4.2版本（R Core Team 2017, www. R-project.org）对数据进行单因素方差分析（One-way ANOVA）、Person相关性分析和变差分析，其差异性检验采用最小二乘法（LSD）检验，显著性水平为0.05；最后再通过R软件绘制箱线图、关系网络图和变差分析图。

对复垦地土壤养分含量进行单因素方差分析，结果发现造林前后土壤TN、AN、TP、AP含量无显著差异，NN、TK、AK含量差异显著（图1）。具体而言，复垦地土壤TN、AN、TP、AP、TK和AK的含量范围分别为0.13～0.98 g·kg⁻¹、4.05～9.01 mg·kg⁻¹、0.35～3.29 g·kg⁻¹、3.33～16.57 mg·kg⁻¹、5.38～18.09 g·kg⁻¹和22.79～71.20 mg·kg⁻¹，林地TN、AN、TP、AP、TK和AK的含量（0.53 g·kg⁻¹、7.22 mg·kg⁻¹、0.16 g·kg⁻¹、8.08 mg·kg⁻¹、16.01 g·kg⁻¹和58.12 mg·kg⁻¹）相较于草地（0.41 g·kg⁻¹、6.16 mg·kg⁻¹、0.13 g·kg⁻¹、6.36 mg·kg⁻¹、10.59 g·kg⁻¹和37.94 mg·kg⁻¹）分别增加了29.27%、17.21%、23.08%、27.04%、51.18%和53.19%。复垦地土壤NN的含量范围为1.06～13.45 mg·kg⁻¹，林地NN的含量（1.76 mg·kg⁻¹）相较于草地（6.25 mg·kg⁻¹）减少了71.84%。

Figure 1.  Changes in soil nutrient characteristics in reclaimed mine before and after afforestation

对复垦地各碳组分进行单因素方差分析，结果发现造林后土壤碳库各组分含量均有所上升，其中无机碳库和活性有机碳库含量显著增加（图2）。具体而言，复垦地土壤SOC、POC和NPOC含量范围分别为3.53～49.33 g·kg⁻¹、1.41～51.98 g·kg⁻¹和0.68～66.24 g·kg⁻¹，林地SOC、POC和NPOC的含量（19.20 g·kg⁻¹、16.10 g·kg⁻¹和28.52 g·kg⁻¹）相较于草地（12.77 g·kg⁻¹、9.91 g·kg⁻¹和23.27 g·kg⁻¹）分别增加了50.35%、62.46%和22.56%。DIC、DOC、MBC和HC在土壤碳库中虽占比较低，但造林对其的影响却很大；林地土壤DIC、DOC、MBC和HC的含量（85.69 mg·kg⁻¹、134.24 mg·kg⁻¹、75.30 mg·kg⁻¹和313.81 mg·kg⁻¹）相较于草地（40.13 mg·kg⁻¹、40.65 mg·kg⁻¹、20.10 mg·kg⁻¹和181.88 mg·kg⁻¹）分别增加了113.53%、230.23%、274.63%和72.54%。

Figure 2.  Changes in soil carbon pool characteristics in reclaimed mine before and after afforestation

对复垦地各形态碳组分进行Pearson相关性分析，再用达到显著水平（P < 0.05）的相关系数绘制碳组分间的关系网络图（图3A）。分析发现，SOC和HC的连线最多，NPOC的连线最少，且均呈正相关关系；SOC与无机碳库和各形态有机碳组分之间均呈显著正相关，其中SOC与POC的相关性最强（r = 0.93）；DIC与DOC、MBC和HC呈显著正相关（r分别为0.87、0.71和0.42），与POC和NPOC无显著相关性。这表明SOC和HC对碳库的指示作用最强，NPOC对碳库的指示作用最弱。

Figure 3.  Networks of correlations among soil carbon components (A) or between soil nutrient and carbon components (B) in reclaimed mine.

分别将复垦地土壤各养分指标与各形态碳组分间进行Pearson相关性分析，再用达到显著水平的（P < 0.05）相关系数绘制养分与碳库间的关系网络图（图3B）。分析结果显示，复垦地土壤养分对碳库指示作用由强到弱依此排序为TK = AK > TN = NN = AN > AP > TP。土壤TK和AK与各形态碳组分均呈显著正相关，其中TK与SOC、DIC、DOC、POC、NPOC、MBC和HC的相关系数分别为0.36、0.66、0.72、0.28、0.35、0.52和0.47，AK与SOC、DIC、DOC、POC、NPOC、MBC和HC的相关系数分别为0.54、0.74、0.61、0.40、0.46、0.73和0.47。土壤TN与SOC、NPOC、MBC和HC呈显著正相关，相关系数分别为0.48、0.80、0.47和0.56。土壤NN与DIC、DOC、MBC和HC呈显著负相关，相关系数分别为−0.68、−0.72、−0.46和−0.52。土壤AN与DIC、DOC、NPOC和MBC呈显著正相关，相关系数分别为0.40、0.33、0.43和0.44。土壤TP与各形态碳组分均无显著相关性，AP与DIC呈显著正相关（r = 0.45）。

将土壤氮（N）、磷（P）和钾（K）作为解释变量，利用变差分析确定土壤N、P、K对土壤碳库组成的贡献程度。如图所示（图4），土壤N、P和K总共解释了40.7%的变差，这表明复垦地造林前后土壤养分对土壤碳库组成变化具有较好的解释作用。其中24.5%的变差为N和K共同解释，11.3%的变差为K单独解释，8.7%的变差为N单独解释，3.7%的变差为P单独解释。这表明土壤碳库组成在N、P、K三要素中主要受N和K的影响，P对土壤碳库的影响较低。

Figure 4.  Variation analysis of soil carbon pool composition by soil N, P and K in reclaimed mine.

干旱荒漠矿区复垦地作为一个独特的人工、半人工生态系统，在该区域自然恢复荒草地上栽植新疆杨会对土壤不同赋存形态碳含量造成不同程度的影响。林地不仅包含草地原有的灌木和草本植物，还新增了乔木，更多的植被凋落物和根系分泌物可以为土壤提供更丰富的碳库来源^[22]，造成不同形态碳含量均有所增加。前人研究表明^[23]，SOC对人为活动和环境因子变化的反应敏感度不强，而活性有机碳是土壤中活跃的化学组分，对土地管理措施的敏感度高于SOC。本研究同样发现，造林后土壤SOC含量变化不显著而活性有机碳含量显著增加。根据全国第二次土壤普查养分分级系统^[24]，将土壤有机质含量由高到低划分为6个级别：Ⅰ(> 40 g·kg⁻¹)、Ⅱ(30～40 g·kg⁻¹)、Ⅲ(20～30 g·kg⁻¹)、Ⅳ(10～20 g·kg⁻¹)、Ⅴ(6～10 g·kg⁻¹)、Ⅵ(< 6 g·kg⁻¹)。土壤有机质(SOM) = 土壤有机碳(SOC) × 1.724，由此可知，干旱矿区复垦地SOC总体中等偏上，草地属于Ⅲ级水平，林地可达到Ⅱ级水平。造林后土壤活性有机碳含量显著升高，而POC和NPOC含量虽有所上升却不显著，原因可能是本研究所选林地种植新疆杨年限较短，满足活性碳库的周转期，却未达到慢性碳库和惰性碳库的有效周转期。

不同学者对土壤活性有机碳定义不同^[5]，但大致都认为其并非为一种单纯的化合物，而是土壤系统中不稳定且具有较高活性的那部分有机碳的统称，可以较为灵敏地反映土壤理化性质的微小变化。DOC、MBC和HC在土壤中含量低，占比小，其中DOC和HC可以作为活性有机质直接被微生物吸收利用^[25]，MBC是土壤微生物体内所含有机碳的总称^[26]。本研究中，干旱矿区复垦地造林后铺设有人工灌溉系统，形成的干湿交替环境有利于土壤DOC的释放，增加了微生物可利用的碳源，造成林地DOC含量显著高于草地。这与李宗佩等^[27]的研究结果一致，其认为干湿交替的环境可促进团聚体的分散进而增加土壤DOC含量。Shi等^[28]研究表明，干旱地区的土壤无机碳和有机碳含量呈正相关关系，本研究进一步发现干旱矿区复垦地土壤无机碳库与活性有机碳库之间呈显著正相关性，与慢性有机碳库和惰性有机碳库无显著相关性。POC是与砂粒（53～2 000 μm）结合的土壤慢性有机碳组分，由相对粗大的非腐殖质化的植物残体和微生物分解产物组成，是土壤有机质周转和植物有效养分的暂时储存库^[29]。NPOC指同时受土壤粘粒和粉粒保护的腐殖质化的惰性有机碳组分，其结构稳定复杂，很难被微生物利用，在一定程度上反映了土壤保持有机碳的能力，因此提高这部分碳库含量对缓解大气CO₂浓度上升具有重要意义^[30]。

土壤养分是指植物生长的过程中由土壤提供的必需的营养元素，其中N、P、K是维持植物体内物质和能量流动的重要组成部分^[31]。已有研究表明，复垦地经营模式对土壤养分含量会产生重要影响^[32]。本研究结果表明，与造林前相比，除NN外，造林后复垦地土壤养分含量均有所提高。其中，林地土壤TK和AK含量相较于草地增加显著，TN、AN、TP和AP含量增加不显著。与草地相比，林地经营模式可通过改变土壤结构、微生物生物量和小气候，增加植物残体和根际分解产物的数量和多样性的方式影响土壤养分循环，因而有更高的土壤养分^[33]。土壤速效氮主要以AN和NN这两种形态存在于土壤溶液中，其中AN易被土壤胶体吸附而NN易随水流失^[34]，因而造林后复垦地土壤AN含量增加而NN含量降低，且AN与土壤DIC、DOC、NPOC和MBC间呈显著正相关性而NN与土壤DIC、DOC、MBC和HC间呈显著负相关性。土壤TK和AK与各形态碳库因子均有显著正相关性，所以土壤K对碳库因子的解释率最高。土壤AP只与DIC呈显著相关性，而TP与各形态碳库因子均无显著相关性，所以土壤P对碳库因子的解释率最低。本研究中变差分析和相关性分析只考虑土壤养分因子对土壤碳库组成变化的影响，而未考虑其他环境因子，例如土壤微生物、植物地上地下部生物量、枯落物量等对土壤碳库组成变化的影响。其中，土壤微生物作为分解者，其群落组成及活性决定了土壤有机碳的分解速率^[35]，土壤微生物多样性和数量与土壤碳库组分含量之间存在密切关系^[36]，因而土壤微生物也是土壤有机碳的重要影响因子之一。在未来的研究中，应当更加关注土壤微生物群落和植被群落及生物量对土壤碳库组分变化的影响。

造林能够明显改善和提高乌海露天煤矿复垦地土壤养分状态和碳库水平，这为进一步深入研究造林对干旱荒漠区露天煤矿复垦地土壤质量和生态功能的影响提供了理论和实践基础。造林后复垦地土壤有机质含量从原来的Ⅲ级水平上升至Ⅱ级水平，且除NN含量外，造林后复垦地土壤不同形态碳含量和养分含量均有所增加。