基于最小数据集的高寒高海拔矿区土壤质量评价

袁程昱，李发永*，胡雪菲，尤永军，李国玉

(1.塔里木大学 水利与建筑工程学院，新疆 阿拉尔 843300；2.中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃 兰州 730000)

0 引言

矿产资源是一种重要的非可再生自然资源，为国民经济建设做出了重要贡献。但其开采过程对生态环境造成了严重的破坏，也间接影响了人类的生活健康[1]。现阶段对矿区土壤污染的分析已经成为了研究热点，其中对土壤进行质量评价具有重要意义。可以针对研究区域土壤筛选适合的评价指标，对土壤质量进行综合评价，以较好地反应土壤质量状况，为研究区域的环境治理提供理论依据[2-3]。但由于不同地区土壤理化性质和生态环境的异质性和可变性，所选用的评价参数都不尽相同。因此，土壤质量评价需要根据研究区域的地理位置和环境特征筛选合适的土壤评价参数[4-5]。高寒高海拔地区由于气候的多变性和生态环境的脆弱性，采矿活动对土壤质量的影响会更大。因此，需要分析其土壤质量状况，为评估环境可持续性提供参考[6]。

目前，已经有许多研究提出了各种综合评价方法，其中土壤质量指数法较为常用，通过公式计算将土壤物理、化学和生物指标综合成一个指数[7]。由于土壤指标数量较多且相互关联，需要筛选出最合适的评价指标，因此许多研究选择在最大限度包含所有土壤指标相关信息和减少数据冗余的前提下采用最小数据集(Minimum Data Set，MDS)进行评价指标的筛选。因此，本研究选取矿区土壤的主要理化参数进行检测，通过主成分分析法筛选出适宜的评价指标，建立最小数据集，分析矿区土壤质量状况，为矿区生态环境可持续发展提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

本研究矿区位于新疆西天山中部，地理位置为北纬43°8′14"～43°22′8"，东经84°57′21"～84°57′21"。矿区拥有约12 km2的大型铁矿床，总资源储量423万t，矿石主要成分为磁铁矿。矿区采用露天开采，矿山的服务期为10年。研究区域土壤类型为高山草甸土，平均海拔3 500 m以上，属于寒温带大陆性气候，主要以降雨降雪天气为主，年气温变化为-30～16 ℃，年降雨量为576 mm，主要集中在6—8月，年蒸发量为425 mm，平均湿度为43%。风向主要为东北偏东，最大风速为12 m/s。沟谷两侧山岭常年积雪，夏季会形成季节性融水[8]。

1.2 土壤样品的采集

于2018年7月进行土壤样品的采集。根据矿区点位分布共设置工人生活区(以下简称生活区)、草甸放牧区-1(以下简称“草甸区-1”)、草甸放牧区-2(以下简称“草甸区-2”)、尾矿区、采矿区和冻融区6个采样区域，各点位海拔高度分别为2 780，3 037，3 337，3 471，3 545，3 652，每个采样点的面积为30 m×50 m，样品主要采集0～20 cm土层的土壤。在每个采样点随机收集3个重复的土壤样品，每个土壤样品放在便携式冰箱(4 ℃)的密封塑料袋中，用于土壤理化参数的测定。研究区域与采样点分布如图1所示。

图1 研究区域与采样点分布

1.3 土壤理化指标的测定

根据研究区域土壤特征选取了总氮、总碳、总磷、有效磷、有机碳、pH、生物量和重金属(As，Cd，Cu，Ni，Pb，Zn，Cr，Fe，Al，Ca)进行检测。土壤的总氮和总碳用元素分析仪(Vario MAX CNS，Elementar，德国)测定。土壤总磷采用钼蓝比色法测定。有效磷采用锑钼比色法测定[9]。土壤有机碳通过重铬酸钾法测定[10]。使用pH计(PHS-3C，中国上海)在1∶5(土∶水)的悬浮液中测定土壤的pH值。根据Jiang等[11]的方法，将随机样方中的所有植物烘干，测定生物量。重金属元素使用HF-HNO3-HClO4消解法对土壤进行消解，再采用等离子体质谱仪(ICP-MS；Agilent 7500，安捷伦，日本)测定重金属元素含量。所有试剂均购自国药化学试剂有限公司。

1.4 土壤理化指标的测定

1.4.1最小数据集的建立

最小数据集(MDS)由Larson等[12-13]提出，是土壤质量指数评价法中常用于筛选评价指标的方法之一。

1)对标准化处理后的土壤理化指标的数据进行主成分分析(PCA)。将特征值≥1的主成分筛选出来进行下一步分析，并且将一个主成分上载荷≥0.5的参数划分为一组。如果指标的所有载荷均<0.5，则将该指标划分到载荷值最高的一组。

2)计算各指标的矢量常模值(Norm值)。Norm值常用于评价指标的筛选。Norm值越大，则说明该指标对主成分的代表性越高，包含的综合信息也越多[14]。Norm值的计算公式如下：

(1)

式(1)中，Nik是第i个指标在特征值≥1的前k个主成分上的综合载荷；uik是第i个指标在第k个主成分上的载荷；λk是第k个主成分的特征值。

3)选取各主成分中载荷值在最高载荷值10%范围内的指标。当一个主成分中保留了多个指标时，通过Pearson相关性分析确定指标冗余度[15]。若相关性高，则只选取Norm值最高的进入最小数据集；若相关性低，则将各指标均选入最小数据集。考虑到本研究区域指标变化较大，选择相关系数大于0.4的为高相关性[16]。

1.4.2土壤质量指数

由于各指标的单位都不相同，不具有可比性，需要将所有指标的数据进行标准化，通常使用隶属函数公式：

(2)

式(2)中，Xi为指标测定值；Xmin和Xmax为第i个指标的最小值和最大值。

计算最小数据集中所有指标的权重，以表示各指标对特定土壤的重要性，各指标的权重为其公因子方差占所有公因子方差之和的比值，指标的权重值越高说明其对土壤质量的影响更大[17]。将所有指标进行标准化和加权后，根据主成分分析结果，计算不同数据集的土壤质量指数(SQI)：

(3)

式(3)中，SQI是土壤质量指数；Wi是第i个指标的权重；Qi是第i个指标的隶属度值；n是评价指标数量。土壤质量指数越高说明土壤质量和土壤功能越好[15]。

1.5 数据处理

采用Microsoft Excel 2016进行数据统计和标准化，采用SPSS 22.0进行数据检验、主成分分析和相关性分析。

2 结果与分析

2.1 土壤的理化指标统计

矿区土壤的理化指标统计见表1。由表1可知，总氮和总碳含量变化较大，变异系数分别为48.29%和50.96%，主要是矿区土壤中富含的重金属元素影响了土壤的矿化速率和微生物活性，导致土壤养分含量较低[18]。土壤整体呈酸性，主要是由于矿区矿石的大量堆积和氧化及土壤母质的不同[19-20]。变异系数常用于反映不同重金属元素含量的分布情况，当变异系数越大，说明受人为来源的影响越大，反之则表明主要受自然来源的影响[21-22]。总氮、总碳、有效磷、生物量、Cd和Ca的变异系数较大，说明受到采矿活动的影响较大。由K-S检验结果可知，碳氮比、有效磷、pH、有机碳和Ca服从正态分布(P>0.05)。

表1 矿区土壤的理化指标统计

2.2 建立最小数据集

主成分分析法是一种通过降维技术将多个相互关联的变量转换为少数几个不相关的主成分的统计方法。本研究依据矿区土壤特征，选取进行检测的理化指标有As，Cd，Cu，Ni，Pb，Zn，Cr，Fe，Al，Ca、总氮、总碳、总磷、碳氮比、有效磷、pH值、有机碳和生物量。经KMO检验(0.552)和Bartlett检验(P<0.01)发现，土壤各指标数据适合进行主成分分析。土壤的理化指标主成分分析见表2。由表2可知，土壤理化指标中特征值>1的主成分有5个，分别为5.56，3.03，2.59，1.31和1.23，5个主成分的累积贡献率达到76.24%，表明这些主成分对反映土壤质量状况有较好的代表性。土壤质量指标在各主成分上的载荷及Norm值见表3。由表3可知，主成分1包含的指标是有机碳、As，Cd，Al，pH，总磷和Cu，主成分2包含的指标是Ni，Cr和Fe，主成分3包含的指标是Pb，Zn和Ca，主成分4包含的指标有总氮和总碳，主成分5包含的指标是碳氮比、生物量和有效磷。表3显示评价指标中的Ca、总氮、总碳、有效磷、生物量、Cd的变异系数较大，表明主要是采矿活动导致了这些参数含量的变化。

表2 土壤的理化指标主成分分析

根据最小数据集筛选方法，主成分1(PC1)的7个评价指标中满足筛选条件的是有机碳和As，相关性分析显示As和有机碳为极显著相关(R2=0.727，P<0.01)，而有机碳的Norm值较高，因此选择有机碳进入最小数据集；主成分2的3个评价指标中满足筛选条件的只有Cr，因此选取Cr进入最小数据集作为评价指标；主成分3的3个评价指标中满足选取条件的只有Ca，因此主成分3选取Ca进入最小数据集；主成分4的2个评价因子均满足了最小数据集筛选条件，但相关性分析显示总氮和总碳为极显著相关(R2=0.982，P<0.01)，其中总碳的Norm值较高，因此选取总碳进入最小数据集；主成分5的3个评价因子中满足条件的指标只有生物量，因此主成分5选取生物量进入最小数据集。综上所述，确定进入最小数据集的评价指标是有机碳、Cr，Ca、总碳和生物量。

表3 土壤质量指标在各主成分上的载荷及Norm值

2.3 土壤质量评价

最小数据集构建完成后，将筛选出的所有评价指标重新进行主成分分析。土壤质量指标的隶属函数、公因子方差和权重见表4。由表4可知，矿区各采样点的土壤质量指数比较结果为生活区>冻融区>草甸区-2>草甸区-1>尾矿区>采矿区，表明采矿区的土壤受重金属污染程度最高，也就意味着采矿区的土壤质量最差。

表4 土壤质量指标的隶属函数、公因子方差和权重

有研究表明，采矿活动对土壤生态环境的破坏是巨大且难以恢复的，同时也是土壤环境分析中最常见的污染源之一[23]。最小数据集中评价指标的计算分析显示，对土壤质量变化影响较大的参数是有机碳和总碳。土壤有机碳能显著地改善土壤质量，促进土壤生物活性，同时还能调节土壤对水分、养分和能量的储存能力，在评价土壤质量的研究中能提供重要的衡量依据[24]。Cr和Ca都是生物生长时必需的元素，但Cr是土壤中的微量元素，超过土壤负荷值就会产生危害，而Ca在土壤中广泛分布，储存形式主要以碳酸盐为主。土壤生物量是评估土壤质量的重要指标，对土壤生态环境的生长代谢具有调控作用，生物量的增加不仅能增长生物群落的功能多样性，还能促进土壤的自我调节和修复能力[25]。

目前，已经有许多研究将土壤质量指标进行筛选来构建最小数据集适用于在区域范围内来进行土壤质量评价[26]。本研究通过主成分分析构建了最小数据集，结合隶属函数值计算了土壤质量指数(SQI)以反映土壤质量状况。根据表4可知，矿区各采样点的土壤质量状况比较结果为生活区>冻融区>草甸区-2>草甸区-1>尾矿区>采矿区。结果表明，生活区和冻融区土壤污染状况较轻，土壤质量状况较好，而尾矿区和采矿区土壤受土壤重金属污染影响较大，土壤质量状况较差。此外，由于矿区的开采时间较短，目前土壤污染程度还较轻，尤其是生活区和冻融区的土壤受采矿活动的影响还不明显，矿区土壤质量的变化仍需要长期的持续关注和检测分析，同时根据土壤质量变化实时调整适宜的评价参数和方法，为今后对矿区土壤的研究和受污染土壤的修复措施提供理论指导。

3 结论

矿区土壤理化指标的检测分析表明，总氮、总碳、有效磷、生物量、Cd和Ca的变异系数较大，受到采矿活动的影响较明显。通过主成分分析、构建最小数据集和计算土壤质量指数，最终确定有机碳、Cr，Ca、总碳和生物量为最终的土壤质量评价指标，矿区各点位的土壤质量评价结果表明，生活区和冻融区的土壤质量(0.557和0.524)优于尾矿区和采矿区(0.430和0.397)。考虑到高寒高海拔的环境特殊性和受污染的状况，筛选出了适宜的评价指标，反映了矿区土壤的质量现状，目前总体上土壤质量较好，受重金属污染程度较轻。今后仍需要持续的关注和研究，为之后对矿区的综合治理和土壤修复提供理论依据。