基于最小数据集的矿区复垦土壤质量分析

摘要：

为了探究矿区复垦后不同土地利用类型对土壤质量的影响及恢复效果,以阳煤集团五矿复垦区不同土地利用类型以及原状荒草地为研究对象,选取19项土壤指标作为总数据集(TDS),运用主成分分析(PCA)结合Norm值构建评价指标最小数据集(MDS),通过非线性评分方法对复垦区土壤质量进行评价.结果表明,复垦区土壤质量评价指标MDS包括饱和持水量、>0.25 mm水稳性团聚体含量、蔗糖酶、全氮、全钾和pH值;各复垦土地利用类型土壤质量均有不同程度改善,不同土地利用类型的土壤质量指数(SQI)大小为杨树(0.528)>耕地(0.494)>紫穗槐(0.466)>构树(0.433)>草地(0.415)>原状荒草地(0.406);0～20 cm土层土壤质量显著高于20～40、40～60 cm土层,土壤质量随土层深度加深逐渐降低.对非线性评分和标准线性评分方法的适用性进行比较,得出非线性评分模型的SQI有更大的分布范围和变异系数,非线性评分方法的MDS和TDS之间的决定系数更高,而且在土壤垂直梯度上非线性土壤质量评分方法具有更高的准确性.各土地利用类型对复垦土壤质量均有明显提高作用,基于最小数据集的非线性土壤质量评价方法在该区域具有更好的适用性.

关键词：主成分分析、最小数据集、矿区复垦、土壤质量评价

所属期刊栏目：50

分类号：S151.9;X825(土壤学)

资助基金：山西农业大学科技创新基金项目2020BQ29

在线出版日期：2022-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1021-1029