2025, Vol. 46
在2020年联合国大会上, 我国承诺在2060年前争取实现“碳中和”. 煤炭行业是我国温室气体的主要来源之一, 除了直接燃煤导致的碳排放外, 长期采煤对土壤产生剧烈扰动, 通过有机碳矿化、淋溶和土壤团聚体破坏等过程, 造成土壤固碳功能的退化. 同时, 煤矸石等废弃物的自燃氧化, 加剧了区域CO2排放[1]. 通过对矿山损毁土地进行生态重建与植被修复, 增强土壤的固碳功能, 是实现区域碳汇增加的重要途径. 我国多数煤炭资源处于黄河流域, 煤炭开发极大地削弱了原本脆弱的生态系统功能[2]. 《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》指出, 黄河流域要着力加强生态保护治理, 其中矿山生态修复为生态治理的重要内容之一. 所以, 在实现“碳中和”的大背景下, 结合国家生态保护与修复的重大需求, 加强煤矿区植被修复和土壤固碳功能研究, 拓展区域尺度“固碳增汇”新途径, 具有重要现实意义.
增强陆地生态系统碳汇功能是减缓大气CO2浓度上升的重要手段, 也是实现“碳中和”的有效途径[3 ~ 5]. 土壤有机碳（soil organic carbon, SOC）作为陆地生态系统中最大的碳库, 在全球碳循环和气候变化中发挥着重要作用[6, 7]. 有研究发现, 植被恢复有可通过促进土壤碳固持来减缓气候变化[8]. 随着煤矿区植被修复年限的增长, 枯枝落叶与根系分泌物逐渐累积, 有助于增加SOC含量, 改善土壤性质与结构[9], 从而提高酶活性, 所以, 植被修复是改善土壤质量和提升土壤碳汇水平的重要途径[10]. 除此之外, 植被修复时采用的物种类型也是影响因子之一, 如乔木、灌木和草类的凋落物数量和质量存在显著差异, 从而对土壤性质与功能产生不同影响. 因此, 矿区植被生长演替过程实际上是植被与土壤因素之间相互促进与相互制约的过程[11].
我国煤矿主要处于黄河流域的干旱半干旱区, 采煤导致土地严重退化. 且在修复过程中多利用人工机械覆土、平整等方法, 导致煤矿修复地土壤容重偏大, 土壤团聚体结构遭到破坏, 土壤微生物活性降低, 严重制约土壤固碳功能的恢复. 因此, 矿区的植被修复对改善土壤理化性质和重建土壤碳库至关重要[12].
十八大以来, 黄河流域矿山生态修复作为生态保护与修复的重要内容之一, 已上升为生态治理的国家战略. 2023年, 全国生态环境保护大会指出：应做好废弃矿山生态恢复工作[13]. 目前, 国内煤矿区植被恢复方面的研究多分散在黄河流域主要产煤省份, 但从流域尺度阐明其对土壤固碳功影响的研究较少. 在煤矿区植被恢复过程中, 需要综合考虑区域自然气候条件[14], 如区域降水量、年均温和年平均日照时数等. 本文基于黄河流域煤矿区的土壤理化性质与土壤酶活性数据, 通过整合分析, 明确矿区生态恢复后的土壤理化性质与土壤有机碳库的变化规律, 揭示土壤有机碳库的修复机制, 以期为矿区废弃地碳库管理与生态恢复提供理论依据与参考.
1 材料与方法 1.1 数据来源与收集本文于2023年10月通过Elsevier Science Direct电子期刊全文数据库与万方数据知识服务系统、中国期刊全文数据库（CNKI）等文献检索系统, 利用关键词：有机碳（organic carbon）、土壤酶活性（soil enzyme activity）、土壤理化性质（physical and chemical properties of soil）等、黄河流域（Yellow River Basin）与矿区（mining area或mined area）进行文献检索, 且文献年限为2000~2023年, 最后共检索出903篇文献.
根据关键词等初步筛选出129篇, 进一步通过浏览全文筛选出41篇文献[15 ~ 55]. 筛选标准：①每篇文献中的研究必须包括对照组与试验组, 并且数据必须包含平均值±标准差；②文献中的研究区域为黄河流域煤矿区；③文献中的土壤采样深度必须以10 cm作为分层. 数据收集内容包括：样本量、对照组与试验组的平均值及标准差、试验地的年日照时数、无霜期、年均蒸发量、土壤类型、年均温、年均降水量、植被恢复年限、植被恢复类型以及土壤采样深度. 如果文献中数据以图的形式出现, 则使用图形数字化软件（Engauge Digitizer10.8）对图形进行处理, 获得相关数据.
1.2 数据处理与分析本研究将试验地的年日照时数分为2 000~3 000 h和 > 3 000 h, 无霜期分为100~165 d和 > 165 d, 年均蒸发量分为900~1 400 mm和 > 1 400 mm, 土壤类型分为黄绵土、栗钙土与栗褐土、淋溶褐土、褐土、淡栗褐土、灰钙土、沼泽土和高山草甸土, 年均温分为 < 2、2~8和 > 8 ℃, 年均降水量分为200~460 mm和 > 460 mm, 植被恢复年限分为 < 6、6~10、11~15和 > 15 a（最大值为25 a）, 植被恢复类型分为乔木（单一乔木林地）、乔木混交林（两种或两种以上）、乔-灌、乔-草、灌木、灌-草、草地和农田, 土壤采样深度分为0~10 cm和10~20 cm.
本文整合分析效应值采用效应比值（effect size, lnR）, 计算公式为：
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式中, Ye为各指标试验组平均值；Yc为各指标对照组平均值.
效应比值lnR的变异系数（Vln R ）的计算公式为：
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式中, Se和Sc为试验组和对照组的标准误差；Ne和Nc为试验组和对照组的样本数.
文献数据整合分析使用软件MetaWin 2.0, 导入数据后得出每个研究的效应比值及其变异系数, 之后进行土壤指示指标的亚组分析, 通过随机效应模型计算出每个指标的效应比值（E+）、平均效应值（E++）及其置信区间（95%CI）；通过Excel 2016软件进行图表绘制. 效应比值为正时, 表明某影响因子对该指标有促进作用；效应比值为负时, 影响因子对该指标有抑制作用. 置信区间不包括0时, 影响显著, 反之则不显著. 采用IBM SPSS Statistics 27的神经网络模型预测结果以及检验因素重要性. 运用RStudio 4.2.2的“lavaan”程序包构建结构方程模型.
2 结果与分析 2.1 矿区生态修复后土壤有机碳的变化SOC是矿区土壤质量的关键指标. 从平均效应值E++和95%CI可以看出, 矿区修复后, 土壤有机碳含量得到显著提升（P < 0.05）. 由图 1可知, 随着矿区生态恢复恢复年限的延长, 矿区土壤有机碳含量呈现先提升后下降的趋势. 一般在恢复11~15 a后, 土壤有机碳含量增加最多, 约为74.1%. 植被恢复模式对土壤有机碳含量影响显著. 不同植被恢复模式中, 乔木混交林地土壤有机碳增加最为显著（P < 0.05）, 约增加了102.7%；其次为草地, 约为70.5%. 土壤类型对土壤有机碳含量影响显著. 植被恢复后, 淡栗褐土的土壤有机碳增加了约105.2%；而褐土与灰钙土增加不显著（P > 0.05）, 且0~10 cm土壤有机碳恢复效果优于10~20 cm土壤（图 1）.
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区间对应95%置信区间（95%CI）, 其效应值（E+）对应区间中点, 整个95%置信区间不跨越0表示差异性显著, 区间在0右侧为促进作用, 在0左侧为抑制作用, 平均效应值（E++）表示土壤有机碳的变化规律的平均情况, 横坐标表示效应值, 下同 图 1 矿区生态修复对土壤有机碳的影响 Fig. 1 Effect of ecological restoration on soil organic carbon in mining area |
气候因子也是影响土壤有机碳的主要因素. 当矿区年均温为2~8 ℃时, 有机碳含量增加64.2%（P < 0.05）, 而当年均温 < 2 ℃, 增加不显著（P > 0.05）. 当矿区年均降水量 > 460 mm时, 有机碳增加不显著（P > 0.05）, 而年均降水量为200~460 mm时, 增加显著（P < 0.05）, 约为67.5%. 从黄河流域煤矿区的整体修复情况来看, 当年均温为2~8 ℃、年均降水量为200~460 mm、土壤类型为淡栗褐土、无霜期 > 165 d、年日照时数为2 000~3 000 h时, SOC提升效应最为显著（P < 0.05）.
2.2 矿区生态修复修复后土壤养分与理化性质的变化 2.2.1 土壤氮从E++和95%CI可以看出, 矿区修复有助于土壤全氮含量提高, 且影响显著（P < 0.05, 图 2）. 全氮的亚组分析表明（图 2）, 矿区生态修复显著促进全氮（TN）含量增加（P < 0.05）. 相较于矿区未复垦样地, 4个恢复阶段（0~5、6~10、11~15和 > 15 a）的土壤全氮含量均显著增加, 且随着恢复年限的推移, 增加效果越来越显著（P < 0.05）. 乔木混交林中土壤全氮的提升效果最为显著（P < 0.05）, 约增加了86.3%, 且0~10 cm土壤全氮恢复效果优于10~20 cm.
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图 2 矿区生态修复对土壤全氮的影响 Fig. 2 Effect of ecological restoration on soil total nitrogen in mining area |
如图 3所示, 不同恢复阶段, 土壤碱解氮含量显著提升且恢复效果逐渐增强. 上层土壤碱解氮恢复效果优于下层土壤. 乔木林中土壤碱解氮含量的增加效应最为显著（P < 0.05）, 约为50.7%. 从整体上看, 矿区通过植被恢复, 土壤碱解氮含量得到显著提升（P < 0.05）.
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图 3 矿区生态修复对土壤碱解氮的影响 Fig. 3 Effect of ecological restoration on soil alkali-hydrolyzed nitrogen in mining area |
如图 4所示, 乔木林中土壤全磷含量增加最为显著（P < 0.05）. 上层土壤全磷恢复效果高于下层土壤. 从整体情况来看, 矿区修复有助于土壤全磷含量提高, 且影响显著（P < 0.05）.
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图 4 矿区生态修复对土壤全磷的影响 Fig. 4 Effect of ecological restoration on soil total phosphorus in mining area |
从碳氮比的森林图可以看出（图 5）, 当恢复年限 < 6 a时, 碳氮比值提升不显著, 但随着修复年限的增加, 对碳氮比的影响显著增大（P < 0.05）. 乔木林中土壤碳氮比（P < 0.05）约增加了46.1%, 且上层土壤碳氮比值高于下层土壤. 整合分析表明：植被修复后土壤碳氮比值显著增大（P < 0.05）.
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图 5 矿区生态修复对土壤碳氮比的影响 Fig. 5 Effect of ecological restoration on soil carbon nitrogen ratio in mining area |
矿区土壤压实是土壤退化的表现形式之一, 导致土壤结构恶化和生产力退化[56]. 从容重的分析中可以得出（图 6）, 当矿区废弃土地转变为农田时, 容重降低, 但不显著. 当转变为其他土地利用方式时, 容重显著降低（P < 0.05）. 随着植被恢复时间的延长, 矿区土壤容重显著降低. 整体来看, 经过对矿区的修复, 土壤容重显著降低（P < 0.05）.
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图 6 矿区生态修复对土壤容重的影响 Fig. 6 Effect of ecological restoration on soil bulk density in mining area |
土壤酶活性作为衡量土壤质量或生产力变化的重要指标, 也是土壤碳循环过程的催化剂. 土壤脲酶的亚组分析如图 7所示, 矿区修复使得土壤脲酶活性提升, 且影响显著（P < 0.05）；但当植被恢复类型为草地时, 脲酶活性提升不显著（P > 0.05）. 随着修复年限的增加, 土壤脲酶活性呈现先逐渐提升后降低的趋势. 乔木林中土壤脲酶活性增加得最为显著（P < 0.05）. 上层土壤恢复效果优于下层土壤. 整合分析表明, 矿区生态修复后, 土壤脲酶活性显著提升（P < 0.05）.
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图 7 矿区生态修复对土壤脲酶的影响 Fig. 7 Effect of ecological restoration on soil urease in mining area |
如图 8所示, 植被恢复使得土壤蔗糖酶活性显著提升（P < 0.05）. 但草地、乔-草植被类型中的蔗糖酶活性提升不显著（P > 0.05）. 随着修复年限的增加, 土壤蔗糖酶活性先降低再提升最后降低. 乔-灌林中土壤蔗糖酶活性提高得最为显著（P < 0.05）. 上层土壤恢复效果高于下层土壤. 整合分析表明, 矿区生态修复后, 土壤蔗糖酶活性显著提升（P < 0.05）.
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图 8 矿区生态修复对土壤蔗糖酶的影响 Fig. 8 Effect of ecological restoration on soil sucrase in mining area |
本研究基于结构方程模型SEM, 构建土壤有机碳与土壤理化性质、年均温、年均降水量、恢复年限、植被恢复类型、土壤类型之间的驱动与耦合模型, 选取相关变量（土壤有机碳、全氮、全磷、碱解氮、碳氮比、容重、年均温、年均降水量和恢复年限）整合到SEM中（图 9）. 结果表明：年均降水量和恢复年限对有机碳有显著的促进作用（K=0.653, P < 0.01；K=0.359, P < 0.01）. 植被恢复类型与土壤类型属于定类变量, 其对有机碳的影响系数为0.582（P < 0.01）和0.591（P < 0.01）. 全氮与有机碳之间存在相互促进作用, 且效果显著（K=0.46, P < 0.01）, 碱解氮与全磷对有机碳起促进作用（K=0.391, P < 0.01；K=0.22, P < 0.05）, 碳氮比对土壤有机碳产生一定的促进作用（K=0.475, P < 0.01）, 土壤容重与有机碳之间呈负相关（K=-0.25, P < 0.05）. 年均温与有机碳、全氮存在负相关关系（K=-0.608, P < 0.01；K=-0.571, P < 0.01）. 年均降水量对全氮与碱解氮起促进作用（K=0.619, P < 0.01；K=0.52, P < 0.01）. 植被恢复类型与土壤类型对全氮、全磷、碱解氮与碳氮比具有显著影响（P < 0.01）.
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DF：自由度, GFI：拟合优度指, RMESA：近似误差均方根, 箭头上的数字表示标准化的路径系数（K）, 表明两两之间关联的效应强度；黑色实线与黑色数字表示正向关系, 红色虚线与红色数字表示负向关系, 蓝色实线和蓝色数字表示植被恢复方式与土壤类型两个定类变量与其他土壤理化性质的影响, 关系双箭头表示变量之间相互影响, 显著性水平如下：*为P < 0.05, **为P < 0.01, ***为P < 0.001 图 9 矿区土壤有机碳影响因子的结构方程模型 Fig. 9 Structural equation model of influencing factors of soil organic carbon in mining area |
采煤扰动破坏土壤团聚体的保护作用, 使得有机碳极易通过矿化和淋溶等过程分解或流失, 导致矿区土壤碳库储量急剧减少. SOC含量主要取决于凋落物回归量和分解速率, 而植被恢复年限的差异, 会造成凋落物数量和累积量的不同, 从而导致土壤中有机碳含量的时间变异[29]. 前人研究表明, SOC与恢复年限成正比. 赵姣等[15]和孙梦媛等[40]研究发现, 内蒙古黑岱沟煤矿复垦20 a和25 a后乔木混交林地的ω（SOC）为6.54 g·kg-1和8.15 g·kg-1, 显著高于复垦初期. 本研究表明, 随着恢复时间的延长, 土壤有机碳得到有效恢复, 这是由于枯枝落叶、林下层植物和死亡细根生物量随群落演替逐渐累积, 增加了土壤的碳输入[57], 从而增加土壤碳库储量. 同时, 植被盖度增加可减少土壤有机碳的淋溶损失. 但不同恢复阶段的改善效果存在差异, 这可能是与土壤因素、气候变化及其交互作用有关. 前人Meta分析表明[58], 修复退化土地后土壤有机碳平均提高72.2%, 而本研究矿区经过植被修复后, 平均提高62.2%, 低于前者, 这可能是由于本研究区域土壤养分匮乏, 水热条件等因素与前者存在差异, 导致土壤固碳速率不同[59].
本研究表明, 随着矿区生态恢复时间的延长, 土壤全氮与碱解氮改善效果越来越显著. 这是因为随着矿区修复的进行, 土壤中不断积累凋落物分解物与植被分泌物, 可以为土壤微生物提供更多碳源和养分. 种植人工植被后, 新鲜凋落物经过矿化可释放出大量铵态氮和硝态氮, 根系分泌物中也含有易分解的有机态氮, 因此, 土壤全氮明显增加的同时, 碱解氮也明显增加[31]. 此外, 种植年限显著影响磷含量[60]. 同时前人研究表明, 土壤氮和磷等养分是矿区植被恢复的限制因子[6]. 土壤氮磷含量的增加可以促进植被生长和修复, 从而通过影响枯枝落叶与根系碳输入来调控土壤有机碳动态[61 ~ 63]. Tang等[64]研究发现, 氮提升对SOC引起的增加作用是因为植被残体碳输入大于微生物分解引起的碳损失量.
据估算, 全球森林0~10 cm土壤的碳氮比平均为12.4[65]. 本研究表明, 在大部分的植被修复样地, 平均碳氮比值略低于全球水平, 这说明矿区废弃地缺乏充足的碳源, 抑制了土壤的生物活性, 随着恢复时间延长, 碳氮比显著增大, 说明随着修复年限的增加, 氮含量相对不足. 当土壤微生物分解SOC时, 由于氮源不足导致SOC分解速率减缓, 有利于土壤有机碳的累积.
随着矿区生态恢复年限的增加, 枯枝落叶分解物和根系分泌物在土壤中不断积累和矿化, 将营养元素释放到土壤中, 进而改善土壤理化性质[66]. 本研究表明, 土壤容重显著降低, 且容重通常与SOC呈负相关[67], 容重小说明土壤疏松多孔、结构性良好, 适宜植被生长发育, 使得植被碳输入增大, 有利于SOC的提升. 此外, 土壤容重与土壤的通透性、抗蚀性、蓄水性有关[68]. 土壤容重降低有助于增加土壤孔隙度及持水力, 这对干旱区土壤至关重要, 土壤容重降低还有利于修复土壤团聚体结构, 增加对活性有机碳的保护作用.
3.2 矿区植被恢复类型对土壤有机碳的影响植被恢复类型对SOC含量影响显著[69]. 前人研究表明, 将林地或草原转换为农田时, SOC大幅下降30%~80%[70, 71], 这是由于土壤碳输入较低、土壤侵蚀加重及团聚体结构破坏导致SOC稳定性下降, 同时土壤通气量上升加剧SOC矿化[72 ~ 74]. 在生态系统中, 由于植被恢复类型不同, 生境条件及生理特点也不同, 形成了不同的土壤有机质的输入和输出方式[75, 76]. 如图 1和图 2所示, 不同植被恢复模式相比, 乔木混交林的土壤有机碳与土壤全氮恢复效果最为显著. 植被类型显著影响SOC库的恢复. 王翔等[18]和李君剑等[23]发现, 山西安太堡煤矿修复8 a后乔木混交林与乔-灌林地的ω（SOC）分别为18.17 g·kg-1和11.11 g·kg-1, 差异显著. 同时, 安太堡煤矿的土壤类型、气候条件存在一定差异, 也会导致SOC含量之间的明显差异. 平朔煤矿区废弃地的油松刺槐混交林的植被恢复22 a后, 0~20 cm土层内土壤ω（SOC）为41.59 g·kg-1, 高于其他植被修复模式[77, 78]（P < 0.05）. 同时, 0~10 cm土层内土壤ω（TN）为9.27 g·kg-1, 高于其他植被修复模式[21]（P < 0.05）. 这是因为该植被恢复模式凋落物丰富并易分解, 且混交林树种之间存在互补效应, 有更多的有机质和氮素等养分通过物质循环重新回到土壤[79, 80]. 除此之外, 其凋落物在降解过程中产生了较多的酸性物质, 有助于土壤中难溶性物质向有效性的方向转化.
不同植被恢复类型中, 乔木C/N随着植被恢复的进程而显著提高（图 5）, 且提升效果最为显著. 一方面是由于种植乔木（针叶林）能有效减缓矿区土壤较快的矿化速率, 有利于土壤有机质的积累；另一方面是因为不同植被恢复模式下凋落物化学组成及结构不同, 其分解速率不同, 从而导致输入土壤中碳、氮含量的不同. 了解不同植被恢复类型在煤矿土壤质量恢复方面的作用, 对选择合适的人工植被模式具有重要意义.
3.3 矿区土壤酶活性对土壤有机碳的影响土壤酶作为有机物分解的催化剂, 土壤酶活性越强, 表明土壤微生物活性越大, 土壤碳氮周转速率越快[81], 能快速为植被提供养分. 前人研究表明, 矿区土壤酶活性普遍偏低[47], 导致土壤养分匮乏, 严重抑制植被的生长发育.
本研究表明, 对矿区废弃地进行人工植被修复后, 复垦土壤的脲酶与蔗糖酶活性显著提升. 这是由于植被恢复为土壤提供碳、氮和磷等的来源, 促进了植物根系生长与微生物的活动[82], 使得微生物与植物根系分泌更多的酶. 有研究表明[83], 与草地、灌木相关的植被恢复模式对矿区土壤微生物的影响低于与乔木相关的恢复模式.
不同植被恢复方式下凋落物、微生物、根系及其分泌物不同, 必然造成土壤酶活性的差异[37]. 阳泉矿区废弃地在白毛杨林模式下恢复15 a后, 0~10 cm土层内矿区土壤脲酶活性为16.02 mg·（100 g·h）-1, 高于其他植被修复模式[48]（P < 0.05）. 平朔矿区废弃地在乔⁃草（刺槐、小叶杨、卫矛和紫苜蓿）模式下恢复6 a后, 0~10 cm土层内矿区土壤蔗糖酶活性为1.06 mg·（100 g·h）-1, 高于其他植被修复模式[46]（P < 0.05）. 这可能是因为不同植被类型的根系活动、凋落物、土壤微生物及土壤微环境综合作用的结果；其次, 乔木与乔-灌在相同时间内凋落物的积累量较多, 相应地土壤酶活性就较高. 土壤养分含量的增加改善了土壤微生物的生长环境, 从而改善了土壤酶活性状况. 本研究表明, 上层土壤恢复效果高于下层土壤, 这是因为0~10 cm是植物残体分布量较多的土层, 通气性和结构性良好, 凋落物丰富, 使得该土层微生物群落丰富, 有利于养分的积累, 因而酶活性较强. 总体上, 人工植被恢复增加了土壤营养物质来源, 促进了土壤微生物的生命代谢活动, 从而提高了土壤酶活性[84]. 土壤酶活性通过促进植被生长发育来增加碳输入, 有助于土壤固碳.
3.4 矿区土壤有机碳修复的主要驱动因素本研究表明, 由于年日照时数、无霜期、土壤类型、年均温和年均降雨量等非生物因子不同, 导致矿区土壤有机碳修复效果有所差异, 说明其恢复效应是这些生物因子与非生物因子共同作用的结果[85]. 从图 9中可以看出, 年均温、年均降水量和植被恢复类型等因素均会通过影响植被生长发育来促进碳氮磷的提升.
采矿引起的植被损毁改变了矿山周围的地表温度, 导致对云层形成的贡献减少, 进而降低了当地湿度与降水量[86]. 本研究表明, 土壤有机碳含量与年平均降水量呈现极显著正相关关系, 干旱一方面会导致枯枝落叶质量[87]和分解率[88]降低. 有研究发现[89], 年均降水量在850 mm基础上如果减少50%, 则会使凋落物分解率下降约19%. 另一方面在干旱半干旱区生态系统中, 降水决定了净初级生产力, 枯枝落叶量和林下层植物生物量由于水分限制而减少, 从而影响土壤的碳输入[90].
温度是SOC储存的关键驱动因素, 在很大程度上影响SOC分解[91 ~ 93]. 有研究发现, 区域温度上升, 会导致有机碳出现降低趋势[94, 95]. 这与本文研究结果一致, 因为温度升高会加速土壤有机碳矿化速率, 造成有机碳含量降低. 除此之外, 土壤类型对土壤性质的影响十分显著[73]. 有研究表明[96, 97], 不同土壤类型对矿区植被恢复后SOC储存的影响存在很大差异. 一般情况下, 土壤质量随着恢复时间的增长而提高[98], 并且恢复年限与植被恢复类型对土壤质量改善都有显著影响[99].
与此同时, 土壤氮磷、容重、碳氮比和碱解氮也会促进土壤有机碳的增加. 有研究表明, 适量氮提升可促进土壤有机碳含量提高, 从而有助于土壤碳固持[100]. 这是由于氮提升后, 为植被生长发育提供养分[101], 使得植被凋落物增多, 有助于有机碳增加；此外, 土壤碳氮比与有机碳呈现显著的正相关关系[102]. 因此, 土壤理化性质、年均温和年均降水量等因素影响土壤的碳输入, 从而促进土壤有机碳库的修复.
综上所述, 黄河流域煤矿区土壤氮磷缺乏、酶活性偏低以及土壤容重偏大严重制约土壤有机碳固存, 矿区经人工植被修复后, SOC显著增加. 植被恢复通过细根周转、枯枝落叶和根系分泌物增加来提高土壤碳输入, 为土壤微生物提供更多能量与基质, 促进土壤微生物的生长, 从而刺激土壤酶活性[90, 103, 104], 有助于土壤惰性碳的累积. 土壤有机碳库取决于植被凋落物与根系分泌物的土壤碳输入过程和有机碳的分解输出过程[105], 这两个过程受到土壤理化性质与酶活性的共同影响. 所以, 有机碳固持既是退化区土壤生态功能修复的核心, 也是修复效应评估的关键.
4 结论黄河流域煤矿区经生态修复后, 土壤有机碳显著增加. 此外, 矿区土壤有机碳受到植被恢复年限、植被类型、气候和土壤类型等因素的调控. 该地区土壤贫瘠, 生物活性低, 通过植被修复解除这些限制性因素对土壤有机碳固持的影响, 可促进土壤碳库的修复. 因此, 在煤矿区植被恢复过程中, 需要综合考虑区域自然气候条件（如矿区年降水量、年均温等）、土壤类型、植被类型和恢复年限等主要影响因素. 未来应结合黄河流域的气候和土壤特点, 选择与当地气候与土壤类型相适宜的固碳植被类型, 可促进黄河流域整体碳汇水平显著提升.
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