黄土区露天煤矿排土场复垦初期土壤颗粒组成空间变异分析

郭凌俐，王金满,2，白中科,2，杨睿璇，曹银贵,2

(1.中国地质大学(北京)土地科学技术学院，北京 100083；2.国土资源部土地整治重点实验室，北京 100035)

绿色矿业

黄土区露天煤矿排土场复垦初期土壤颗粒组成空间变异分析

郭凌俐1，王金满1,2，白中科1,2，杨睿璇1，曹银贵1,2

(1.中国地质大学(北京)土地科学技术学院，北京 100083；2.国土资源部土地整治重点实验室，北京 100035)

土壤重构的好坏直接关系到黄土区露天煤矿排土场植被的恢复状况，研究排土场复垦后的土壤特性对排土场生态的恢复有很重要的作用。本文以黄土区露天煤矿排土场复垦区为研究对象，采用传统统计学和地统计学相结合的方法，以半方差函数为基本工具，应用Arcgis地统计模块研究了0～40cm复垦初期土壤颗粒的空间变异规律，并运用普通克里格法(Ordinary Kriging)进行最优无偏线性插值，制作了不同粒径土壤颗粒含量的空间分布图。结果表明：①在复垦初期0～20cm和20～40cm不同粒径土壤颗粒组成特点比较类似，均以粉粒平均含量最高，沙粒平均含量居中，而黏粒平均含量最低，各粒径土壤具有中等偏弱的变异性；②通过半方差函数的拟合，黏粒含量的半方差函数符合球状模型，粉粒含量的半方差函数在0～20cm层次符合球状模型，在20～40cm符合指数模型，砂粒的半方差模型在0～20cm符合球状模型，在20～40cm半方差函数符合指数模型，不同粒径土壤颗粒含量在一定范围内存在空间自相关性，具有中等的空间相关性；③ 基于半方差模型的普通Kriging 插值图能更直观地揭示了复垦区不同层次土壤颗粒的空间分布状况，从土壤颗粒组成的垂直方向和水平方向来看，在0～20cm的水平方向上，研究区中粉粒含量高值区对应着砂粒含量的低值区，二者有较好的互补性，而在垂直方向不同土壤粒径含量在空间分布并没有明显的规律。本研究可为黄土区排土场复垦土壤剖面重构和培肥改良提供一定的借鉴和参考。

土地复垦；土壤；颗粒；空间变异

黄土区露天煤矿开采形成了大量的排土场，其对生态环境已经构成了严重的威胁，对于排土场生态系统的恢复和重建已成为近年来土地合理高效利用所关注的焦点[1]，在排土场复垦的各个环节中，土壤重构是其关键，土壤重构的好坏直接影响到植被的恢复状况，因此，对排土场复垦土壤的特性研究就显得尤为重要。土壤特性的空间变异性是指一个质地视为均一的区域内，在同一时间段，不同点的土壤特性存在着的明显差异性[2]，这种差异不仅表现在一维垂向和区域的结构性上，也表现在时空域上的渐变性。而土壤颗粒组成作为土壤特性的一部分，对土壤的养分、水分特性等都有一定的影响，土壤中有机质、氮、磷、钾以及锌等的含量都与颗粒组成密切相关[3]，这些元素进而影响着土壤质量，土壤质量的变化是衡量排土场复垦土壤生产力大小和土壤环境质量优劣的量度[4]，土壤颗粒组成的研究对土壤的农业生产、农业区划和合理施肥等都有指导性的意义，其是控制土地复垦质量的核心指标之一。由于露天开采的挖掘、运输、排土和碾压等过程均能对原状土壤造成一定程度的扰动，致使土壤颗粒分布产生变异。因此，研究排土场复垦土地土壤颗粒组成的空间变异可为改进排土工艺和制定复垦措施提供有效的指导。

自20世纪80年代以来，国内外学者就已将地统计学应用到土壤养分、有机碳等理化特性的分布、监测和空间变异研究[5-16]，对于土壤质地的空间变异及影响也有不少研究成果。徐尚平等[17]在大尺度上研究了内蒙古土壤黏粒的空间变异，得出内蒙古土壤pH、黏粒和有机质含量的空间结构特征可以用线性半方差函数模型加以描述，且具有明显的各向异性；张华等[18]则以农场尺度为研究对象，采用地统计学方法研究了土壤黏粒的空间变异，发现亚表层土壤黏粒含量表现出中等程度的空间相关性，表层黏粒含量空间变异随距离增加而增加；刘付程等[19]在江苏南部湖相沉积母质上研究了0～30 cm 土层范围内不同粒径土壤颗粒的变异性，发现不同粒径土壤颗粒在较大的范围内存在着空间相关性，不同粒径土壤颗粒由结构性因素引起的空间变异性达到70%以上；马黎春等[20]研究了克拉玛依干旱生态农业区0～30 cm、30～60 cm、60～100 cm 土层的土壤质地的空间异质性，发现在研究区范围内不同粒径土壤颗粒组成特点类似，均以粉粒平均含量最高，土壤颗粒的变异性都很强，其中砂粒最为突出；冯娜娜等[21]研究了两个尺度下蒙顶山茶园土壤颗粒组成的空间变异性，发现小尺度下土壤颗粒组成各粒级均具有强烈的空间相关性，微尺度下只有黏粒具有强烈的空间相关性，坡度和坡长等微地形及茶园横坡种植的植被覆盖方式是影响土壤颗粒空间分布的主要因子；Zhao等[22]运用人工神经网络模型预测了土壤质地的分布；Meul等[23]用克里格差值预测了不同类型非稳定性土壤质地的分布。上述研究多采用地统计学方法研究原地貌不同利用类型地土壤的颗粒组成空间变异，但是对于复垦后重构土壤颗粒的空间变异特性研究涉及较少。为此，本文在传统统计学及地统计学的基础上利用Arcgis对排土场复垦土壤颗粒的空间变异进行分析，探讨复垦重构土壤初期的空间变异规律，以期为复垦排土场土地复垦的土壤剖面重构和培肥改良提供理论基础和技术支持。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区选在平朔露天矿区内的安太堡煤矿，该矿位于黄土高原东部、山西省北部宁武煤田北端，地跨朔州市的平鲁、朔城两区，属于山西黄土高原朔平台地之低山丘陵，矿区属典型的温带半干旱大陆性季风气候，冬季干旱少雨、寒冷、多风，夏秋降水集中、温凉少风。春冬季风大，风沙严重，平均气温为4.8～7.8℃，年降水量为450mm 左右，而年蒸发量为年降水量的5倍左右。土壤类型为栗钙土与栗褐土的过渡带，植被覆盖率低且植被多为耐旱性植物。随着煤炭的大量开采，已形成数座不同形状的排土场，主要有南排土场、西排土场、内排土场等，到2011年安太堡矿已复垦排土场37.69hm2，南排土场与西排土场已经进行植被生态恢复，矿区植被恢复状况良好，而内排土场尚在土地复垦与生态恢复阶段，排土场还未进行植被恢复。本文具体的研究地点为安太堡露天煤矿2012年刚排土到位尚未进行植被恢复的内排土场，其表层土壤来源于安太堡露天煤矿开采时剥离的表土。露天煤矿开采时对原植被生长所需水分、营养土层的进行了单独剥离(0～30cm)；对底层土分黄土母质(不含料姜)、黄红土母质(含料姜)、红土母质进行了分层剥离；煤矸石和一般岩石也被分层剥离。研究区的内排土场排土时在其平台上密集散排黄土，以确保整平后覆土厚度为2m；平整时，推土机将散排黄土推平，平台外缘推筑1m高、2m宽的挡墙，防止水土流失；平盘内缘坡角下开挖1m宽、0.4m深的排水沟。研究区排土场最终标高为1540 m，面积0.44km2。

1.2 样点布置与土样采集

于2013年6月对研究区内土样进行采集。采样点共计78个，采样间距60～80m。每个采样点用土钻分0～20cm和20～40cm两层采样以研究不同土壤深度土壤颗粒的空间变异特点。分别将采集样品混合均匀放置于土袋中，并采用GPS进行定位，具体样点分布见图1。

图1 采样点位置及分布图

1.3 土壤颗粒组成的测定

将采集回来的土壤风干，研磨过2mm筛处理，去除较大颗粒及杂质后采用英国mastersizer2000激光粒度仪进行土壤颗粒组成测定，其测量粒径范围为0.02～2000μm，重现率优于0.5%，准确率则优于1%，颗粒在激光束的照射下发生散射现象，散射光的角度与颗粒的直径成反比关系，散射光的能量分布与颗粒直径的分布直接相关，通过测得的散射光的能量分布就可以得出颗粒的粒度分布特征，实验中分别测定每个采样点不同层次的土壤三组数据取其平均值作为检测点粒度分布的数值，土粒分级采用美国制分级标准(表1)。

1.4 数据处理

本研究采用spss17.0软件对所得数据进行传统基本统计分析和正态分布检验，应用Arcgis10.0软件的地统计模块进行土壤颗粒组成的相关参数及半方差分析、理论模型拟合和Ordinary-Kriging插值，以及图层的编辑和输出，最后生成研究区域的土壤颗粒含量分布图。

表1 美国土壤颗粒分级标准

1.5 地统计学方法

1.5.1 半方差函数分析

地统计学方法可考虑到空间变量的结构性和随机性变异，是处理土壤特性随机变量的有效工具[24]，近几年已广泛应用于土壤的空间变异性研究。在地统计学中半方差变异函数可用式(1)表示。

(1)

式中：R(h)为变异函数；h为两样本点空间分隔距离；Z(xi)、Z(xi+h)是区域化变量Z(x)在点x和x+h处的值；N(h)是分隔距离为h时的样本总对数。对于区域化随机变量Z(x)满足二阶平稳假设，符合式(1)，则说明随机变量的空间分布规律不随位移而改变，只与距离h相关。

1.5.2 克里格(Kriging)插值

克里格(Kriging)插值又称空间局部插值法，是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对变量进行无偏最优估计的一种方法，如果变异函数和结构分析的结果表明区域化变量存在空间相关性，则可用克里格方法进行内插或外推，其能量化已知点之间的空间自相关性，而且能说明采样点在预测区域范围内的空间分布情况。其与反距离权插值方法类似，也是通过对已知样本点赋权重来求得未知点的值可表示为式(2)。

(2)

式中：Z(x0)为未知样点的值；Z(xi)为未知样点周围的已知样本点的值；λi为第i个已知样本点对未知样点的权重；n为已知样本点的个数。需要注意的是格里格方法不仅考虑距离，而且通过变异函数和结构分析考虑了已知样本点的空间分布及未知样点的空间方位关系。本研究采用普通克里格插值方法，分别用不同类型的模型进行半方差拟合，根据模型选择的评判标准，选择模型参数以均方根误差(RMSE)较小和均方根标准预测误差(RMSSE)接近于1的模型。

2 结果与分析

2.1 复垦土壤颗粒组成空间分布统计特征

利用spss17.0计算各层78个样本的不同粒径土壤颗粒统计特征和概率分布，概率分布采用Kolmogorov-Smirnov(K-S)法检验，统计结果见表2。

表2 不同粒径土壤颗粒的空间分布统计性特征

由表2可知，在研究区内，各层次的土壤颗粒组成特点类似，均以粉粒的平均含量最高，约占颗粒组成含量的60%左右。砂粒含量位居中间，而黏粒的含量最少只有10%左右，黏粒与砂粒之间含量的相差达到10%以上。2个层次相比，三种不同的粒径含量相差在1%以内，反映了其在各层次的稳定性，同时可得出复垦区土壤重构时，并没有从植物生长角度考虑实施分层覆土，没有形成一定的质地剖面构型，对于植被的生长存在一定的限制性。

样本的变异系数在某种程度上可以反映样本的变异程度，目前经典统计学对变异强度划分为：变异系数(cv)≤10%时为弱变异，变异系数(cv)在10%到100%之间的为中等变异，变异系数(cv)≥100%为强变异[25]。2个层次不同粒径土壤颗粒的变异性均表现出了一致的规律性：cv砂粒>cv黏粒>cv粉粒，说明在研究区内砂粒的变异性最强，黏粒次之，粉粒的变异性最弱。2个层次土壤中黏粒的变异性表现为cv20∶cv40=0.24∶0.28，粉粒变异性表现为cv20∶cv40=0.12∶0.17，砂粒变异性表现为cv20∶cv40=0.29∶0.40，说明黏粒、粉粒、砂粒在0～20cm与20～40cm层次土壤中的变异幅度不大，整体看来土壤颗粒在垂直方向上具有较强的稳定性。从变异程度来看，三种粒径土壤颗粒的变异系数都≤40%，表明研究区域土壤颗粒组成具有中等偏弱的变异性。

不同粒径土壤颗粒数据经Komogorov-Smirnov法检验(p>0.05，2-tailed)通过了K-S正态分布检验，各粒径含量都符合正态分布，说明研究区域中区域化变量满足二阶平稳假设。

2.2 土壤颗粒空间变异函数模型及有关参数统计特征

由于半方差函数是两点之间距离和方向的函数，因此它可以反映区域化变量的空间自相关性[26]。变量半方差模型的选取是基于实验半方差的散点图用不同类型的模型来拟合得到的，选取的模型应该是拟合最优的模型，一般要求模型拟合标准平均值简称为MS(Mean Standardized)最接近于0，均方根预测误差简称为RMS(Root-Mean-Square)最小，平均标准误差简称为ASE(Average Standard Error)最接近于均方根预测误差RMS(Root-Mean-Square)，标准均方根预测误差简称为RMSS(Root-Mean-Square Standardized)最接近于1。经检验得到各层不同粒径的变异函数理论模型及有关参数见表3。

表3 不同粒径土壤颗粒的变异函数理论模型及有关参数

注：E代表指数模型(Exponential model)；S 代表球状模型( Spherical model)。

黏粒含量的半方差函数符合球状模型，其中0～20cm，空间相关距离为280.16m，在20～40cm层达到了1219.19m，差距较大，分析原因可能是由于复垦时覆土来源以及覆土方法引起的。粉粒含量的半方差函数在0～20cm层次符合球状模型，空间相关距离为803.98m，在20～40cm符合指数模型，空间相关距离也达到了1080m。砂粒的半方差模型在0～20cm符合球状模型，空间自相关范围为584.44m，在20～40cm半方差函数符合指数模型，空间自相关范围为780m。在0～20cm层次的土壤各粒径含量的空间自相关范围比20～40cm层次的各粒径的空间相关范围小，这可能是由于复垦过程中土壤材料的混合与土壤的压实有关系。表中的C0为块金值，表示由实验误差或小于采样尺度的随机性因素引起的变异性[7]；C+C0为基台值，反映了研究区域土壤颗粒总的变异性。块金值与基台值之比C0/(C0+C)表明样本间的变异特征，该值越大，表示土壤各层不同粒径颗粒含量的变异更多的是由随机因素引起的，由表可知只有0～20cm层次的黏粒的C0/(C0+C)值较小，说明其受随机因素影响较小，而由结构性的因素引起的变异占到总变异的70%以上，表现出强烈的空间相关性；其他粒径的土壤的C0/(C0+C)值都大于0.52，小于0.8，说明其受随机因素(复垦工艺、顺序、覆土方法等)影响较大，受结构性因素影响较小，具有中等的空间相关性[27]。

2.3 复垦土壤颗粒的空间分布特征

基于半方差函数理论模型基础上，采用普通克里格法(Ordinary Kriging)绘制不同粒径土壤颗粒含量的空间插值分布图(图2)。

由图2可知，在0～20cm层次的黏粒含量分布呈现带状交替分布，含量为15.0%～20.5%的高值区主要分布于研究区的中东部及西南、东北部，含量为11.1%～15.0%的中值区主要分布于北部和中东部两个高值区之间，含量为7.9%～11.1%的低值区则位于中东部和西南部部高值区之间，呈现这种规律可能是由于复垦方向的推进和土源的覆土顺序有关。在20～40cm层次的黏粒含量较高的值区17.3%～22.0%主要集中于南部和东部的小块区域，含量为13.9%～17.3%的中值区则占总面积的大部分集中于中南部，含量8.1%～13.9%较小的低值区主要集中于北部和西南角，面积仅次于中值区，总体来看，黏粒的含量占总土壤颗粒组成的比例较低，最高仅达到20.5%。

图2 表层土壤不同粒径土壤颗粒克里格插值图

复垦土壤颗粒组成中，粉粒在0～20cm层次也表现出了明显的区域性，含量为58.5%～75.2%的高值区分布于东北角和中南部，含量为43.4%～53.7%的低值区则分布于西南角和西北角，含量为53.7%～58.5%的中值区成等高线状的分布于高值区和低值区之间。在20～40cm层次上粉粒含量大的区域面积较0～20cm有所增加，58.8%～79.5%的高值区主要集中于西部，占总面积的比值也较高，55.6%～58.8%的中值区主要分布于西部的条状区域和东部，面积也比较大，含量50.0%～55.6%的低值区集中于东北部和西南角，面积占总面积的比值最小。通过对比0～20cm和20～40cm的插值图可以看出，在0～20cm层次粉粒含量较高值位于研究区的东部，而在20～40cm层次含量较高值则分布于研究区的西部，这可能与土壤复垦时的推进方向和土源差异有关。

复垦土壤颗粒组成中，砂粒在0～20cm层次中含量为31.3%～46.3%的高值区主要分布于西南部和西北部，面积占总面积的比值较低，含量为26.1%～31.3%的中值区成带状分布于中部，含量为19.2%～26.1%的低值区域主要集中于中东部和东北角，分布状态明显的呈现出带状分布。在20～40cm层次砂粒的含量不高，没有含量值高于38.4%的区域，只有一小部分含量值为31.6%～38.4%位于研究区的东北角和西南角，含量值在23.4%～31.6%的区域面积占到总面积的一半以上，并且成不规则块状分布，含量在21.1%～23.4%的低值区主要分布于中南部的一个椭圆区域，面积占总面积的比值最小。

通过对水平方向粉粒0～20cm和砂粒0～20cm的差值图对比可以发现，研究区中在粉粒含量高值区对应着砂粒含量的低值区，二者有较好的互补性，而在垂直方向不同土壤粒径含量在空间分布并没有明显的规律。

3 讨论

3.1 复垦土壤各粒径含量分布的不均一性

复垦土壤与其他自然风化形成的土壤不同，排土场土壤一类是粒径在1mm以下，如黄土母质，它的土壤培肥不存在人工加速风化问题，而主要是通过施有机肥、化肥及生物培肥等措施来提高肥力状况。另一类为粒径在1mm以上的石砾，如来自井工矿的煤矸石以及采石场的废弃物等，一般排放在底部。且在进行矿区开采时会将其表土剥离，必要时表土单独堆放储存以备后用，复垦所需要的土源选择的是原表土层厚度2m以上的不含料姜的黄绵土，复垦是人为的选择土壤的各种性状，虽然在一定程度上能够保证土壤粒径的大概范围，但是因为复垦活动严重扰动了土壤的原有层次，复垦后的土壤主要由小部分耕作层熟化土和大量未经耕作熟化的深层土以及非土壤成分共同不均匀混合形成[28]，在施工过程中又有机械压实、复垦方向等因素的存在，使得复垦土壤各粒径的含量分布没有明显的规律。因此，考虑到矿区生态恢复，排土场在复垦时应考虑到复垦时序的问题，复垦表土的剥离必须与煤炭开采时间相衔接，对于采场挖损的土地不能过早进行表土剥离，过早剥离不仅占用大量的临时堆放场地，而且会造成表土堆压实、养分流失土壤质量下降。复垦时为了保证植被的成活率可采用分层构建，将土石混排——黏土——砂壤从下至上分层排弃，人为的构建适宜植被生长的剖面，既保证土壤水分的入渗，又保证土壤的通透性，易于植物生长。

3.2 复垦土壤各粒径的空间变异研究作用

不同粒径的颗粒在土壤中的比例构成了土壤的颗粒组成。组成不同的土壤，其理化和生物等性质必然不同，土壤的肥力也会表现出较大的差异性[17]。以砂粒为主的砂壤保水能力低，有机质含量少，保持养分的能力弱，但通气透水性好，升温快，易于耕作。以黏粒为主的粘壤的特征则正好相反，其具有较高的保水性，有机质含量高，保肥能力强，但通气排水性不良，耕性差。粉粒为主的壤土的性状居于上述两者之间，是农业生产上组成最好的土壤。研究也表明，不同的粒径颗粒对土壤中有机氮、有机质等的含量及各种元素的固定都有一定的影响[29-32]，矿区的复垦工作就是要在较短时间内恢复土壤的宜耕性，因此其不像经过长时间自然风化形成的土壤中的颗粒组成那么复杂，排土场的表层的土壤不论颗粒、养分、施肥等都有相关要求，复垦后的土壤最低标准要能达到原地貌土壤损毁前状态，这样才能使生态系统在相对较短的时间内恢复。对刚复垦还未进行植被恢复的排土场土壤颗粒组成空间变异进行研究能够更好的对复垦工作进行指导，例如对于在表层土壤中含砂粒比较多的地区保水性较差，就可以针对颗粒组成分布种植不同类型的植被，这样不仅有利于土壤的更新，对矿区快速的进行生态恢复也有一定的指导意义。本文中只对于0～40cm土壤的颗粒组成空间变异进行了相关研究，复垦土壤的其他物理、生物特性等并未涉及到，矿区植被的生态恢复是各种因素共同作用的系统过程，因此不能仅限于对复垦土壤组成空间变异的研究，今后要在此基础上对复垦后土壤的养分的空间变异等特性进行相关研究，为矿区复垦排土场的生态恢复提供指导。

4 结论

本文通过对黄土高原生态脆弱矿区排土场复垦初期土壤颗粒组成空间变异研究得出以下结论。

1)研究区域复垦土壤颗粒组成中，不同层次土壤颗粒组成特点类似，总体来看均以粉粒含量为主，砂粒含量其次，黏粒的含量最小，在0～20cm和20～40cm的同种粒径的土壤含量差别不大，属中等偏弱的变异性，今后矿区复垦的土壤重构过程应该加强复垦时序与土壤剖面的构建，人为的形成符合植被生长的质地剖面构型，从而提高植被的成活率。

2)从复垦土壤的半方差理论模型的拟合结果来看，不同层次不同粒径土壤颗粒含量的半方差模型不同。不同粒径土壤颗粒含量在一定范围内存在空间自相关性，在层次0～20cm的各粒径含量的空间自相关范围小于层次20～40cm的各粒径的空间相关范围。块金值与基台值之比C0/(C0+C)表明0～20cm层次的黏粒的C0/(C0+C)值较小，说明其受随机因素影响较小，而由结构性的因素引起的变异占到总变异的80%以上，表现出强烈的空间相关性；其他粒径的土壤的C0/(C0+C)值都大于0.52，小于0.8，说明其受随机因素(复垦工艺、顺序、覆土方法、土源等)影响较大，受结构性因素影响较小，具有中等的空间相关性。

3)基于半方差模型的普通Kriging插值结果更直观地揭示了复垦区不同层次土壤颗粒的空间分布特征。在0～20cm的水平方向上，研究区中粉粒含量高值区对应着砂粒含量的低值区，二者有较好的互补性，而在垂直方向不同土壤粒径含量在空间分布并没有明显的规律。在0～20cm层次黏粒、粉粒含量高值区主要分布于中东部，砂粒含量的高值区主要分布于西南部和西北部；20～40cm层次黏粒含量的高值区主要集中于南部和西部的小块区域，粉粒含量的高值区主要分布于西部，砂粒含量的高值区分布于研究区的东北角。研究区可以针对本文研究的结论，结合实际情况对内排土场的不同粒径分布状况筛选适宜的植被进行恢复以及对土壤进行有差异性的培肥，提高植被的恢复效率。

[1] 王金满，郭凌俐，白中科，等.黄土区露天煤矿排土场复垦后土壤与植被的演变规律[J].农业工程学报，2013，29(21)：223-232.[2] 张淑娟，何勇，方慧.基于GPS 和GIS 的田间土壤特性空间变异性的研究[J].农业工程学报，2003,19(2):39-44.

[3] 黄绍文，金继运，杨俐苹，等.粮田土壤养分的空间格局及其与土壤颗粒组成之间的关系[J].中国农业科学,2002,35 (3)：297-302.

[4] 王金满，杨睿璇，白中科.草原区露天煤矿排土场复垦土壤质量演替规律与模型[J].农业工程学报，2012，28(14)：229-235.[5] Miller M P，Singer M J，Nielsen D R.Spatial variability of wheat yield and soil properties on complex hills[J].Soil Sci Soc Am J，1988，52：1133-1141.

[6] Dvalls F A，CollinsM E.So il2landscape relationship s and soil variability in north central Florida[J].Soil Sci Soc Am J，1986，50：401-408.

[7] 李亮亮，依艳丽，凌国鑫，等.地统计学在土壤空间变异研究中的应用[J].土壤通报，2005，36(2)： 265-268.

[8] Saldana A，Stein A，Zinck J A.Spatial variability of soil properties at different scales with in three terraces of the Henare River (Spain ) [J].Catena，1998，33(3)：139-153.

[9] 胡克林，李保国，林启美.农田土壤养分的空间变异性特征[J].农业工程学报，1999，15 (3)： 33-38.

[10] Gaston L A，LockeM A，Zablo towicz RM，et al.Spatial variability of soil properties and weed populations in the MississippiDelta [J].Soil Sci Soc Am J，2001，65：449-459.

[11] 姚荣江，杨劲松，刘广明，等.黄河三角洲地区典型地块土壤盐分空间变异特征研究[J].农业工程学报，2006，22(6)：61-66.

[12] 王铁宇，罗维，吕永龙，等.官厅水库周边土壤重金属空间变异特征及风险分析[J].环境科学，2007，28(2)：225-231.

[13] Shen Z Q，Shi J B，Wang K，et al.Neural network ensemble residual Kriging application for spatial variability of soil properties[J].Pedo sphere，2004，14(3)：289-296.

[14] 赵永存，史学正，于东升，等.不同方法预测河北省土壤有机碳密度空间分布特征的研究[J].土壤学报，2005，42(13)： 380-385.

[15] Zhang S R，Sun B，Zhao Q G，et al.Temporal spatial variability of soil organic carbon stocks in a rehabilitating ecosystem[J].Pedo sphere，2004，14(4)： 501-508.

[16] 姜勇，庄秋丽，梁文举，等.空间变异在土壤性质长期定位观测及取样中的应用[J].土壤通报，2005，36(4)： 531-535.

[17] 徐尚平，陶澍，曹军.内蒙古土壤pH 值、黏粒和有机质含量的空间结构特征[J].土壤通报，2001，32(4)：145-148.

[18] 张华，张甘霖．热带低丘地区农场尺度土壤质量指标的空间变异[J]．土壤通报，2003，34(4)：241-245.

[19] 刘付程，史学正，潘贤章，等.苏南典型地区土壤颗粒的空间变异特征[J].土壤通报，2003，34(4)：246-249.

[20] 冯娜娜，李廷轩，张锡洲，等.不同尺度下低山茶园土壤颗粒组成空间变异性特征[J].水土保持学报，2006，20(3):123-128.

[21] 马黎春，盛建东，蒋平安，等.克拉玛依干旱生态农业区土壤质地的空间异质性研究[J].干旱区地理，2006，29(1)：109-114.

[22] Zhao Z Y，Chow T L，Rees H W，et al.Predict soil texture distributions using an artificial neural network model[J].Computers and Electronics in Agriculture，2009(65)：36-48.

[23] 刘大双，陈海生，杨庆民.豫中植烟田土壤颗粒组成的空间变异性分析[J].江西农业学报,2012,24(4)： 87-90.

[24] 马黎春，盛建东，蒋平安，等．克拉玛依地区土壤速效微量养分空间变异特征[J]．干旱区地理，2004，27(2)：202-206．

[25] Webster R.Quantitative spatital analysis of soil in the field [J].Advance in soil science，1985(3)：2266.

[26] Gambardella C A，Moorman T B，Novak J M，et al． Field -scale variability of soil properties in central low a soils [J]．Soil Sci Soc Am J，1994，58:1501-1511.

[27] 李树志，高荣久.塌陷地复垦土壤特性变异研究[J].辽宁工程技术大学学报,2006,25(5):792-794.

[28] 吴景贵.土壤颗粒的功能研究进展[J].吉林农业大学学报，2008,30(4)：529-537.

[29] Gherardi MJ，Rengel Z.Bauxite residue sand has the capacity to rapidly decrease availability of added manganese [J].Plant and Soil,2001，234： 143-151.

[30] Chikowo R，Mapfumo P，Nyamugafata P，et al.Mineral N dynamics，leaching and nitrous oxide losses under maize following two-year improved fallows on a sandy loam soil in Zimbabwe [J].Plant and Soil，2004，259： 315-330.

[31] Christensen B T，Olesen J E.Nitrogen mineralization potential of organomineral size separates from soils with annual straw incorporation[J].European Journal of Soil Science，1998，49：25-36.

[32] Schmidt M W I，Kogel-Knabner.ⅠOrganic matter in particle-size fractions from A and B horizons of a Haplic Alisol [J].European Journal of Soil Science，2002，53：383-391.

Analysis of spatial variability of soil granules in early stage of reclamation at opencast coal mine dump in loess area

GUO Ling-li1,WANG Jin-man1,2，BAI Zhong-ke1,2，YANG Rui-xuan1，CAO Yin-gui1,2

(1.College of Land Science and Technology，China University of Geosciences，Beijing 100083，China;2.Key Laboratory of Land Consolidation and Rehabilitation Ministry of Land and Resources，Beijing 100035，China)

Quality of soil reconstruction is directly related to the vegetation recovery of opencast coal mine in loess area，therefore，research on soil properties of land reclamation has a very important role in mine ecological recovery.Based on an reclamation open coal mine dump loess area as the research area，semi-variance function as the basic tools，combined with traditional statistics and geo-statistics method，with statistical module of arcgis10.0，was applied to study the spatial variability of 0～40cm soil granules in early stage of reclamation，and using ordinary kriging method to draw the spatial distribution map of different particle size of soil granules.Results show that：①in early stage of reclamation，between 0～20cm and 20～40cm the component characteristic of different size of soil granules was similar，the average of silt content was all highest in the whole research region；②through the semi-variance function fitting，the theory model of semi-variogram of clay accord with spherical model，the semi-variance function of silt content in 0～20 cm level in line with the spherical model，in the 20～40cm accord with the exponential model，the semi-variance model of sand in 0～20cm fit with the spherical model，in the 20～40cm semi-variance function in line with the exponential model，different size of soil granules content has spatial auto- correlation in a certain range，showing that has a medium spatial correlation；③the map can reveals the spatial distribution of soil granules in different levels，in 0～20cm，on the horizontal direction of silt content in the high value area in the study area corresponds to the sand content is low in the area，both of them have good complementary，and in the vertical direction different soil granules content in the spatial distribution has no obvious regularity.This study can provide certain reference for loess area land reclamation of soil profile reconstruction and soil fertilization and amelioration.

land reclamation；soil；particles；spatial variation

2014-03-17

北京市高校青年英才计划项目资助(编号：YETP0638)

郭凌俐(1987-)，女，汉族，山西大同人，硕士，主要从事土地整治与生态恢复研究。E-mail:guolingli1017@163.com。

王金满(1979-)，男，内蒙古赤峰人，副教授，主要从事土地整治与生态恢复研究。E-mail：wangjinman2002@163.com。

S152.3

A

1004-4051(2015)02-0052-08