利用无人机技术探讨地形因子对土壤物理性质的影响

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煤炭开采对环境、土地和人民生活造成了巨大影响,露天开采尤其严重。排土场即露天矿开采过程中采矿排弃物集中排放的场所,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。李晋川等人对安太堡露天矿复垦地不同植被恢复模式下土壤理化性质、酶活性和微生物区系进行分析和土壤生态肥力评价;刘卫华等人以安太堡露天煤矿排土场生态复垦区刺槐+油松配置模式固定监测样地为研究平台,在植被调查和土壤因子分析的基础上,揭示种群基本特征与土壤因子之间的动态规律;杨睿璇等人以安太堡露天矿内排土场为研究对象运用地统计学分析了土壤理化性质空间变异性,为土壤改良和土壤质量检测提供有针对性的指导;张雅楠等人以黑岱沟露天煤矿北排土场为研究对象,将未受人工干扰的排土场作为对照,研究排土场复垦地的植被群落特征和土壤理化性质的变化,并用主成分分析法对排土场土壤质量进行综合评价;李鹏飞等人以内蒙古准格尔旗黑岱沟露天煤矿北排土场为研究对象,对复垦地不同恢复模式下的土壤理化性质及相关性进行测定与分析,以期为矿区生态环境可持续发展提供理论依据;张萌等人对山西平朔矿区安太堡露天煤矿排土场4种重构土壤方案的土壤粒径分布进行了多重分形参数计算,黄土区露天煤矿排土场土地复垦以及重构土壤质量的量化提供理论依据。

综上所述,就西北部干旱半干旱地区露天矿复垦土壤质量的研究,大都通过植被群落特征对土壤质量进行评价分析,从高精度地形出发,研究地形因子与土壤物理性质之间的关系的研究较少。对于大型露天矿来讲,排土场复垦是整个矿区复垦工程的重中之重,在排土场复垦的各个环节中,土壤重构是其关键,土壤重构本质上也是地形重构,研究地形因子与排土场复垦土壤的物理性质的关系就显得尤为重要。因此,本文以内蒙古锡林浩特胜利田一号露天矿北排土场作为研究对象,以无人机影像获 取 的 分 辨 率 为 0.06 m 的数字表面模型 (DSM) 为底图, 选取土壤含水量、容重、比重和孔隙度4个物理指标,探讨地形因子对土壤物理性质的影响,为露天矿排土场重构提供理论支撑。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

胜利一号露天矿位于内蒙古自治区锡林郭勒盟锡林浩特市西北部胜利苏木境内,地理坐标为东经115°30′~116°26′,北纬43°57′~44°14′。境内及其周围地势平坦, 草原植被发育,地形略呈西高东低。本区属半干旱草原气候,每年的6、7、8月为雨季,占全年降水量的71%。土壤类型主要由栗钙土、 草甸栗钙土、 草甸土等组成。 北排土场2006年 投入治理, 采取 “一 排、二覆、三沙障、四种、五灌、六养护” 的复垦模式,主要种植沙打旺、苜蓿、披碱草和柠条等植物,2009 年完成绿化复垦。研究区位置如图1所示。

图1 研究区位置示意图

1.2 土壤样品的采集及测定

露天矿排土场复垦分为边坡和平台。本次采集土壤样品采用随机取 样 法, 利 用 环 刀 取 表 层0~10cm的土壤, 分别在边坡取样38 个, 平台取样79个,同时选择附近未扰动的表层土作为对照,并用 GPS确定采样点位置。土壤样品自然风干后进行测定,测定指标包括土壤含水量、容重、比重 和孔隙度。其中土壤含水量采用烘干称重法,容重 采用环刀法,比重采用排水称重法,孔隙度采用土 壤容重和比重计算而得, 每个指标重复测定3 次, 取平均值。

1.3 地形专题图获取为了获得高精度的地形专题图,选用四旋翼无人机 DJIMatriceM100平台搭载ZenmuseX3非量测可见光数码相机获取影像数据。航测时天气晴朗,微风,飞行相对航高为100 m,航向和旁向重叠度分别为80%和60%。航测影像经快速处理检核合格后进入内业处理,利用 Pix4D 软件,得到排土场数字表面模型 (DSM), 分辨率为0.06 m, 最后利用 ArcGIS获得排土场坡度、高程、地表粗糙度等地形专题图。其中,坡度按照 《水土保持综合治理规划通则》 (GB-T15772-1995),结合实地情况分级,分为《5°、5°~25°、25°~35°和》35°这4 个级别;研究区复垦排土场属于多台阶式,边坡和平台交替分布,故高程分别按边坡和平台进行分级,其中平台由低到高分为 G、L、M、H 这4个等级,边坡由低到高分为 L、M、H 这3 个等级; 地表粗糙度分为1.0~1.1、1.1~1.4、1.4~2.0这4个等级。

2 结果与分析

2.1 土壤物理指标统计分析

土壤物理性质是土壤质量的重要组成部分,反映土壤结构属性, 影响土壤保持和供应水肥的能力。土壤基本物理指标统计分析表见表1。

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由表1可以看出,排土场土壤的物理性质和当地未扰动土相比有明显的变化。土壤容重值约80%在1.4g/cm3 以上,说明土壤结构过紧实, 原因可能是复垦机械反复碾压所致; 在一定范围内, 土壤的容重越小, 表明土壤的结构性越好越疏松, 越有利于水气的交换, 反之则土壤结构性差, 板结,不利于植物生长,因此研究区土壤不利于植物 生长。排土场土壤比重、孔隙度和土壤含水量均小 于未扰动土,其中土壤比重小于未扰动土,这可能是排土场土壤经过扰动后结构较差所致。土壤孔隙度在30%~40% 之间, 原因是研究区土壤经过剥离、排放,原有的土层顺序被破坏,且排土场土壤与未扰动土相比,多属于砂土,大孔隙较多,更加不利于保水保肥。同时反映到土壤含水量与未扰动土相比,下降了68%~76%。

2.2 地形因子对土壤物理性质的影响

2.2.1 地形因子与土壤物理性质的相关性分析

不同的地形因子对土壤物理性质的影响效果不同,为此采用SPSS软件对地形因子和土壤物理性质进行了相关性分析。地形因子与土壤物理性质的相关性见表2。

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由表2可以看出,土壤容重与坡度、地表粗糙度呈显著负相关关系,即排土场边坡土壤的容重值 小于平台土壤的容重值,这与表1呈现的结果是一 致的,且地表粗糙度大的区域土壤容重值小,与高 程呈正相关关系, 即随着高程降低, 容重值减小。土壤孔隙度则正相反,与坡度、地表粗糙度呈正相 关关系,即坡度越大土壤结构越松散,随地表粗糙 度增加, 孔隙度也随之变大, 与高程成负相关关系,即高程从高到低,孔隙度由小变大。而土壤比 重、含水量受地形因子影响较小。因此,下面重点 分析土壤容重、孔隙度与地形因子的空间关系。

2.2.2 土壤容重与地形因子的空间关系

首先将土壤容重以 0.1g/cm3 为间隔分为 5级,然后将其叠加到排土场坡度、高程、地表粗糙度专题图上,得到采样点土壤容重与地形因子的空间关系分布图如图2所示,并按照地形因子分级统计不同级别的土壤容重占比如图3所示,进而分析土壤容重受地形因子影响的空间分布趋势。

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图2 采样点土壤容重与地形因子的空间关系分布图

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图3 不同地形因子分级对应的土壤容重分级占比

由图3 (a) 可以看出,坡度为《5°的大部分区域为排土场平台, 容重值多集中在 1.5g/cm3 以上,其中大于1.5g/cm3 的采样点占比约为43%。随着坡度的增加,地形逐渐由平台向边坡过渡,低容重值土壤的占比逐渐增大,高容重值的土壤占比逐渐变小。

由图2 (a) 可以看出, 低容重值多出现在平台与边坡的过渡地带,分析原因是由于风力和雨水等的侵蚀平台边缘或者边坡土壤会塌落下来沉积在此处,边坡塌落示意图如图4 所示, 因此较为松散,而且过渡地带的坡度多集中分布在5°~25°之间,因此从图2 (a) 和图3 (a) 均可以看出, 坡度在5°~25°之间容重值小的土壤占比较高。

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图4 边坡塌落示意图

由图2 (b) 和 (c) 可以看出, 排土场平台土壤的容重值均大于边坡土壤的容重值,这是由于平 台受机械压实程度大,而边坡没有机械压实,故平台土壤较紧实,容重较大; 由图3 (c) 可以看出,平台 H 的容重值最大, 这可能与复垦年限和复垦工序有关,排土场由低层到高层复垦,低层排土场较早复垦, 自然恢复时间更长, 土质也更加疏松(容重值小), 但同时平台 G 的土壤容重值大于平台 M 和平台L 的土壤容重值, 这是因为平台 G 作为整个排土场输送排覆材料的主路径,受到排土机械碾压的影响面积最大,因此其容重值反而比上两层平台容重值高。

由图2 (c) 可以看出, 边坡粗糙度大于平台部位,而排土场平台的土壤容重值均大于对应的边坡土壤的容重值,因此二者呈负相关,与表2的结果一致。

从图3 (d) 可看出, 随粗糙度增大, 容重值小于1.5g/cm3 的土壤占比增加,分析原因可能是平台在受机械压实的过程中, 不仅增大了土壤容重,而且地表比较平整,而边坡没有压实,故粗糙度比平台大, 加之边坡土壤容重小易出现细沟侵蚀,且细沟侵蚀出现后进一步导致地表糙度增大。

2.2.3 土壤孔隙度与地形因子的空间关系

首先以10% 为间隔将土壤孔隙度分成四级,将采样点的孔隙度分级图叠加到排土场坡度、高程、地表粗糙度专题图上,得到采样点土壤孔隙度的空间分布图如图5所示,并按照地形因子分级统计不同级别的土壤孔隙度占比,进一步分析土壤孔隙度受地形因子影响的空间分布趋势。地形分级对应的土壤孔隙度分级占比如图6所示。

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图5 采样点土壤孔隙度空间分布图

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图6 地形分级对应的土壤孔隙度分级占比

由图6 (a) 可以看出, 除了坡度在5°~25°的区域, 其 余 区 域 的 土 壤 孔 隙 度 大 部 分 集 中 在30%~40%之间。

由图5 (a) 可以看出,5°~25°属于边坡- 平台过渡地带,和土壤容重的分析原因类似,由于侵蚀或者边坡塌落现象,这一部分的土壤多为松散的沉积物,因此孔隙度为40% ~50% 之间的土壤占比增大。

由图5 (b) 可以看出, 边坡土壤的孔隙度整体高于平台土壤孔隙度,这是由于平台部位受机械碾压所致,随碾压次数的增加,土壤孔隙度呈逐渐递减的趋势, 其中平台 G 的土壤的孔隙度最小,原因是平台 G 作为整个排土场输送排覆材料的主路径,受到排土机械碾压的影响面积最大。

由图6 (d) 可以看出, 不同级别的粗糙度下,孔隙度在30%~40%的均占比最大。从整体来看,随着地表粗糙度的增加, 孔隙度呈现减小的趋势。综合比较,地表粗糙度对孔隙度的影响小于坡度和高程对孔隙度的影响。

3 结 论

(1) 排土场土壤的物理性质与当地未扰动土相比,土壤容重、比重、孔隙度和含水量都发生了明显的变化。容重明显变大,主要是因为复垦排土场受人为扰动大, 对土壤的压实程度大, 土壤密实。其余指标均小于对照土,尤其是土壤含水量,下降了57%以上。对于内蒙古干旱地区, 水分是考量土壤重构质量的重要指标,是制约矿区植被重建生态恢复的关键因子。因此在复垦排土场初期养护过程中,要加强对土壤水分的管理。

(2) 不同的地形因子与不同的土壤物理性质之间的关系不同, 排土场的土壤容重和孔隙度与坡度、高程和地表粗糙度之间存在相关关系。土壤容重与坡度呈显著负相关关系,排土场边坡的土壤容重值小于平台的土壤容重值; 与高程呈正相关关系,即随着高程降低,容重减小;土壤孔隙度则正相反,与坡度呈正相关关系,坡度越大土壤结构越松散;与高程成负相关关系,从高到低,孔隙度由小变大。综合考虑, 复垦排土场边坡坡度不宜太大,最大控制在25°~30°之间。平台受机械压实影响较大, 复垦工作完成后, 要采取一定的生物措施、物理措施减少压实造成的影响,逐步向自然状态土壤恢复。

(3) 无人机作为一种新型手段,可以为排土场此类中尺度区域的研究提供更加详细的信息,诸如侵蚀沟/排土场主路径等信息, 对于准确分析排土场的影响因素具有一定的帮助。

责任编辑:gt

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