露天矿排土场边坡自然恢复规律及其环境解释

2014-07-16 05:40王凯王道涵刘锋祝畅刘志斌
生态环境学报 2014年4期
关键词:铁杆狗尾草排土场

王凯,王道涵,刘锋,祝畅,刘志斌

1. 辽宁工程技术大学 环境科学与工程学院,辽宁 阜新 123000;2. 煤科集团沈阳研究院有限公司,沈阳 110016

长期以来,煤炭在我国能源生产与消费结构中一直占主导地位。煤炭产量在满足经济发展需求的同时,也影响了矿区生态环境,其中以露天开采表现得尤其明显(白中科等,2001)。采煤过程中,采区内外分层堆置剥离的岩土、矸石、尾矿等废弃物形成了排土场,在人为干扰下形成极度退化的生态系统(Jackson和Hobbs,2009)。我国煤炭工业50多年来,累计排放废弃物5×1010t,形成排土场(矸石山)2800余座,占地6.5×104hm2(王勇民,2011)。排土场破坏自然景观,造成土壤、地下水和大气的严重污染,特别是边坡水土流失严重,易发生地质灾害(Suding和Hobbs,2009)。近年来,关于排土场生态恢复和环境治理方面的研究越来越受到重视(牛星等, 2011),而排土场自然植被恢复规律及其与环境因子的关系是开展排土场生态恢复的基础和前提(王晓春等,2007)。以往研究多集中在排土场的平台(平面)(Cheng和Lu,2005),而对于面积更大、恢复更困难的边坡研究报道较少。基于此,本研究以阜新露天矿不同恢复年限的排土场边坡为研究对象,采用TWINSPAN分类和DCCA排序的分析方法,对排土场边坡自然恢复植被进行数量分类和排序,分析影响植物分布的主要环境因子,以期为排土场边坡植被恢复与生态重建提供理论依据。

1 研究区概况

研究区位于海州露天矿排土场,地处辽宁省阜新市(121°38'33″E,41°57'16″N),属于温带半干旱大陆性季风气候区。年均降水量539 mm,蒸发量1800 mm,年平均气温7~10 ℃,平均相对湿度50%~60%。海州露天矿始建于1950年8月,1953年7月投产,核定年产量420×104t·a-1。目前,形成排土场总占地面积1.3×104hm2,分为东部和西部,东排土场最高标高为+290 m,以近年新排剥离土壤为主;西排最高标高为+200 m,排放历史较长,部分土地已进行了复垦工作。排土场土壤主要是在各种岩石风化物残积母质上以及黄土、红土母质上发育形成的淋溶褐色土、褐土性土;排土场基质除地带性土壤外,还夹杂着大量不同地层的粉沙岩、砾岩、煤页岩等岩石成分以及采煤废弃物。植被属华北与蒙古植物区系的过度地带,分布着较为旱生的草本和灌木,如荆条(Vitex chinensisvar.heterophylla)、虎榛子(Ostryopsis davidiana)、铁杆蒿(Artemisia sacrorum)、狗尾草(Setaira viridis)等(许丽等,2005)。

2 研究方法

2.1 植物调查

2012年7~8月,根据矿务局资料记载和实地勘查,在排土场植被自然恢复区域,选择5个典型坡面为研究对象,即自然恢复3 a、5 a和10 a的阴坡及5 a和10 a的阳坡(阳坡植被演替缓慢,在5 a以内植被变化较小)。各坡面长约60 m,坡度均在35°左右(出于节约土地考虑,排土场构建的边坡立面较高,坡度较陡,该坡长与坡度为排土场的常见状态)。根据坡面长度,将每个坡面平均分成3段,划分出不同坡位(即上坡、中坡和下坡)作为研究样地,共设置15个样地。在每个样地内设置3个20 m×20 m的大样方,在每个大样方内随机取3个小样方(5 m×5 m和 1 m×1 m)进行灌木和草本调查(样地内无高大乔木),共设 135个小样方。调查小样方内的植物组成、数量、高度、盖度等指标,同时记录恢复年限、坡向和坡位因子。

2.2 土壤因子测定

在每个小样方内挖取0~10 cm(边坡土层较薄)的土样,用塑料袋收集后密封,及时带回实验室。将土样分为两份,一份为鲜样,保存于4 ℃的冰箱中,用于土壤酶活性分析及物理性质的测定;另一份为风干样品,用于分析土壤化学性质。土壤物理性质包括土壤含水量、容重、总孔隙度、毛管孔隙度和水稳性团聚体;土壤化学性质包括土壤pH值、有机质、碱解氮和速效磷;土壤酶活性包括土壤脲酶、碱性磷酸酶、蔗糖酶和过氧化氢酶。土壤含水量采用烘干法,容重采用环刀法,团聚体含量用湿筛法分析。土壤pH值采用电位法,有机质采用重铬酸钾-外加热法,碱解氮采用碱解扩散法,速效磷采用钼锑抗比色法分析(鲍士旦, 2005)。土壤脲酶采用茶酚次氯酸钠比色法,碱性磷酸酶采用苯磷酸二钠比色法,蔗糖酶采用3, 5-二硝基水杨酸比色法,过氧化氢酶采用KMnO4滴定法分析(姚槐应,2006)。排土场边坡土壤性状见表1。

2.3 数据处理

首先计算每个样方的灌木和草本植物重要值,公式为:重要值=(相对高度+相对密度+相对盖度)/3。在15个样地中,共有27种植物,组成15×27的样地-物种矩阵;选择16个环境因子(恢复年限、坡向、坡位、土壤含水量、容重、总孔隙度、毛管孔隙度、水稳性团聚体、pH值、有机质、碱解氮、速效磷、脲酶、碱性磷酸酶、蔗糖酶和过氧化氢酶),组成15×16样地-环境因子矩阵。应用双向指示种法(TWINSPAN,Two-Way Indicator Species Analysis)对植物群落进行分类,划分出排土场边坡的植物群落类型;采用去趋势典范对应分析(DCCA,Detrended Canonical Correspondence Analysis)方法对群落进行排序,分析群落分布格局与环境因子的关系(Zhang等,2011)。TWINSPAN使用WinTwins3.2软件包实现(Hill,1979),DCCA排序采用CANOCO 4.5软件实现(Ter Braak,1986)。

表1 排土场边坡土壤性状Table 1 Soil Properties in the Slope of Dumps

3 结果与分析

3.1 TWINSPAN分类及植被恢复规律

TWINSPAN数量分类方法通过将样方与物种进行双向聚类分析,能够客观地划分植物群落,是目前使用最多的数量分类方法(吴昊等,2012)。由于排土场坡度较陡,立地条件较差,仅生长了27种植物(图1),物种数量小于排土场平台(Cheng和Lu,2005;牛星等,2011)。基于样方内各物种重要值,对15个样地进行TWINSPAN等级分类,结合调查区实际生态意义,将排土场边坡物种划分为6个主要植物群丛类型(图1)。图中右边数字代表物种聚类,最下方数字代表样地聚类。

群丛Ⅰ为铁杆蒿+狗尾草,包含样地5、6和9,分布于恢复10 a阴坡的中、上坡位及恢复5 a阴坡的上坡位。该区域主要植物群落为旱生灌木,植被盖度为60%左右,低于其它植物群落,物种数量较少。铁杆蒿在群落中占有优势地位,高1 m左右,重要值高于60%;同时伴生有少量的兴安胡枝子(Lespedeza davurica)、榆树(Ulmus pumila)、草木犀(Melilotus officinalis)等。

图1 排土场边坡植物群落TWINSPAN聚类矩阵Fig.1 Two-way Table of Species and Samples Classification Produced by TWINSPAN of Plant Communities in the Slope of Dumps

群丛Ⅱ为狗尾草+茵陈蒿(Artemisiacapillaries)+铁杆蒿,包含样地1、2和3,分布于恢复3 a阴坡的上、中和下坡位。该区域主要植物群落为旱生草本,植被盖度在90%以上,物种数量较多。主要伴生有白蒿(Artemisia anethoides)、抱茎苦荬菜(Ixeridium sonchifolium)、阿尔泰狗娃花(Heteropappus altaicus)、小蓟(Cirsium setosum)、萝藦(Metaplexis japonica)、猪毛菜(Salsola collina)等。

群丛Ⅲ为狗尾草+铁杆蒿+白蒿(Artemisia anethoides),包含样地4、7和8,分布于恢复5 a阴坡的中、下坡位及恢复10 a阴坡的下坡位。该区域主要植物群落为旱生灌木和草本,盖度较高,物种较多。主要伴生有榆树幼苗、细叶胡枝子(Lespedeza hedysaroides)、茵陈蒿、阿尔泰狗娃花、蒲公英(Taraxacum officnala)、萝藦、草木犀、山苦荬(Ixerisdenticulata)等。

群丛Ⅳ为狗尾草+页蒿(Carum carvi)+白蒿,包含样地10、11和12,分布于恢复10 a阳坡的上、中和下坡位。该区域主要植物群落为多年生草本,盖度为80%左右,伴生有茵陈蒿、双蕊兰(Diplandrorchis sinica)、萝藦、草木犀、苍耳(Xanthium sibiricum)等,开始出现少量榆树幼苗。

群丛Ⅴ为蒺藜(Tribulus terrestris)+旱稗(Echinochloa hispidula)+狗尾草,包含样地14和15,分布于恢复5 a阳坡的中、上坡位。该区域主要植物群落为旱生1年生草本植物,盖度较低,物种较少,伴生有早熟禾(Poa annua)、猪毛菜、萝藦等。

群丛Ⅵ为狗尾草+蒺藜+白蒿,包含样地13,分布于恢复5 a阳坡的下坡位。该区域主要植物群落为1、2年生草本植物,植被盖度和物种数量高于中坡和上坡,伴生有抱茎苦荬菜、反枝苋(Amaranthus retroflexus)、藜(Chenopodium album)等。

排土场阴坡和阳坡呈现出不同演替格局,阴坡演替顺序为狗尾草+茵陈蒿+铁杆蒿→狗尾草+铁杆蒿+白蒿→铁杆蒿+狗尾草,从草本植物逐渐过度到灌木,但植被盖度和物种数量均逐渐降低。这主要由于排土场演替初期,从井下排出的土壤或矸石较潮湿,到地面后没有完全蒸干就倾泻到排土场,土壤水分含量较高;同时矸石中掺杂少量土壤和碎煤灰,为植物生长提供一定养分。在演替初期,如果土壤中含有植物种子,或者通过风、动物等媒介落到排土场的植物种子会萌发生长。随着演替继续,原有土壤养分消耗殆尽,而矸石风化程度低,枯落物又少,土壤保水保肥能力差,物种开始竞争有限的养分和水分资源。在竞争中,铁杆蒿在群落中逐步占据优势地位,周边其它灌木和草本植物逐渐消失,地表盖度下降;由此导致排土场中、上坡位水土流失严重,土壤开始退化,其它物种更难以定居,群落生存环境逐步恶化,群落呈逆向演替。因此,排土场阴坡无法实现自然恢复,必须采取人工恢复措施。排土场阳坡演替顺序为蒺藜+旱稗+狗尾草→狗尾草+蒺藜+白蒿→狗尾草+页蒿+白蒿,从1年生草本植物逐渐过度到多年生草本植物,但土壤肥力逐渐下降。虽然群落呈正向演替,但演替速度缓慢,10年恢复仅出现少量榆树幼苗和灌木,这样的速度在土地资源比较紧缺的情况下是难以被接受的,必须人为加速恢复进程。

3.2 DCCA排序及其环境解释

DCCA是分析植被-环境关系最先进的多元分析技术,是一种限定性排序,可以有效地消除“弓形效应”(Ter Braak,1986),且能结合植被与环境数据计算排序值,更利于解释排序轴的生态意义,成为现代植被梯度分析与环境解释的最常用方法(朱军涛等,2011)。对排土场边坡 16个环境因子进行DCCA排序发现,第一轴与坡位、脲酶呈极显著负相关(p<0.01),与碱解氮、土壤含水量呈极显著正相关(p<0.01),与恢复年限呈显著负相关(p<0.05),与土壤水稳性团聚体和有机质呈显著正相关(p<0.05)(表 2);主要反映植物群落随着坡位、土壤水分、氮元素有效性和周转的变化趋势。第二轴与恢复年限和土壤速效磷呈极显著负相关(p<0.01),与坡位、土壤容重呈显著负相关(p<0.05),与总孔隙度和有机质呈显著正相关(p<0.05)(表2);主要反映植物群落随着恢复年限和土壤磷素有效性的梯度变化。第三轴与坡向和水稳性团聚体分别呈极显著负相关和极显著正相关(p<0.01),与碱性磷酸酶呈显著正相关(p<0.05)(表2);主要反映排土场的坡位和水稳性团聚体对群落和物种分布的影响。

表2 环境因子与DCCA排序轴的相关系数Table 2 Correlation Coefficient of Environmental Factors and the First 3 Axes of DCCA Ordination

DCCA排序图中第一、二轴分别可以解释排土场环境变异的35.9%和23.9%(p<0.01,Monte Carlo测验),可以代表59.8%的信息量。植被与环境因子的DCCA二维排序如图2所示,带箭头线段为环境因子,箭头线段长度表示该环境因子与植物群落分布的相关性,箭头连线在排序图中的斜率表示该环境因子与排序轴的相关性(Ter Braak,1986)。由图2可知,第一轴与土壤pH值和脲酶的夹角较小,第二轴与土壤容重、总孔隙度、毛管孔隙度、速效磷、蔗糖酶和碱性磷酸酶的夹角较小,说明排土场边坡植物群落分布受土壤酶活性影响较大,是群落物种及类型变化的主要原因。土壤酶参与土壤的生物化学过程和物质循环,推动着土壤的代谢过程,影响着植被生长,其活性高低直接反映土壤养分转化强弱(李江遐等,2010)。排土场边坡立地条件差,土壤水分含量低,枯落物残留少,造成养分周转缓慢,抑制植物生长,延缓演替进程。

图2 排土场边坡植被物种的DCCA二维排序Fig. 2 Detrended Canonical Correspondence Analysis Ordination Diagram of Plant Species in the Slope of Dumps

4 结论

(1)排土场自然植被恢复在阴坡和阳坡呈现出不同的演替格局,阴坡演替顺序为狗尾草+茵陈蒿+铁杆蒿→狗尾草+铁杆蒿+白蒿→铁杆蒿+狗尾草,阳坡演替顺序为蒺藜+旱稗+狗尾草→狗尾草+蒺藜+白蒿→狗尾草+页蒿+白蒿。阴坡恢复10 a后,铁杆蒿占据优势地位,中上坡位水土流失严重,土壤开始退化,其它物种难以定居,群落生存环境逐步恶化。阳坡恢复10 a后,仅出现少量的榆树幼苗和灌木,演替速度缓慢。因此,排土场边坡植被必须采取人工恢复措施。

(2)DCCA排序表明,第一轴主要反映植物群落随坡位、土壤水分、氮元素有效性和周转的变化规律,其与土壤pH值和脲酶紧密相关;第二轴主要反映植物群落随着恢复年限和土壤磷素有效性的梯度变化,其与土壤容重、速效磷、蔗糖酶和碱性磷酸酶紧密相关。说明排土场边坡植物群落分布受土壤酶活性影响较大,是群落物种及类型变化的主要原因。

致谢:本文英文摘要经过中国科学院植物研究所陈全胜副研究员修改,在此表示感谢。

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