煤矸石是煤炭开采和加工利用过程中排放的固体废弃物，利用煤矸石充填复垦造地不仅能恢复土地资源，同时能大量消解煤矸石，具有良好的经济与环境效益[1]。煤矸石充填复垦重构土壤不同于原状土壤，煤矸石性质控制影响着基质-土壤-作物系统的特性。煤矸石在物理化学风化过程中释放热量，使得压实后的重构土壤内部温度场不断变化，随着热量的积聚，重构土壤的温度场逐渐升高，影响重构土壤水分分布，进而影响农作物生长[2-9]。笔者通过田间试验小区实验，采用土壤墒情监测系统以及TDR土壤水分温度电导率测定仪动态监测煤矸石及充填重构土壤温度及水分含量，分析煤矸石基质温度场变化影响下重构土壤水分的时空响应特征。
1 研究区域概况
笔者以淮南潘集矿区创大生态园煤矸石充填复垦田间试验小区为研究区域，潘集矿区属暖温带季风气候，年平均气温14.3～16.0 ℃，7月气温最高，平均28.1～36.4 ℃，5—8月监测周期内的日均最低温度分别为17,21,25,24 ℃，日均最高温度为26，29，32，32 ℃;年平均降雨量937 mm，6—7月为梅雨期，日最大降水量为145 mm，5—8月月均降水量为96,132,171,123 mm。该试验小区于2013年12月建成，掘进和选洗矸石按照不同粒径级配<80 mm的煤矸石所占比例分别为40%,70% 和>95%依次标注为Ⅰ,Ⅱ和Ⅲ号复垦地块，分别充填后上覆50 cm熟土复垦为耕地，煤矸石在经过物化作用后，在粒度、颜色、酸碱性、孔隙率、渗透性等方面都会出现不同程度的改变，为保证植物生长需要，粒径选择80 mm等级为选配标准[10]，煤矸石矿物组分见表1，试验区域分布如图1所示，各复垦地块内重构土壤结构类型见表2，覆土为黄壤土，其黏粒、粉粒和砂粒的占比分别约为7%,77%,16% 。土壤初始密度为1.9 g/cm3，初始含水量为21%,饱和含水量为33% 。各复垦地块之间及试验小区与外界田地间均用隔水土工布分隔，各地块田间耕作制度和灌溉模式与周边农田一致。
表1 试验小区煤矸石基质矿物组分
Table 1 Mineralogical composition of coal gangue substrate in experimental field %
图1 试验区分布示意
Fig.1 Distribution of experiment plots
表2 试验小区各地块重构土壤结构类型
Table 2 Reconstructed soil structure type in different plots of experimental field
2 材料与方法
在Ⅰ,Ⅱ和Ⅲ号复垦地块各挖取土壤剖面，在3个剖面内分别选取15 cm(H1),25 cm(H2)和35 cm(H3)等不同层位埋设土壤墒情监测系统(系统由各8通道的温度与湿度传感器组成)，传感器布设时确保垂直梯度上分布一致，传感器导线沿剖面引出后再将土壤回填，监测系统布设情况如图2,3所示;土壤剖面内的煤矸石层及充填界面的温度与湿度则采用TDR土壤水分温度电导率测定仪进行动态监测。监测系统具体技术参数见表3。
图2 土壤墒情监测系统传感器布设示意
Fig.2 Sketch map of embedded sensors of soil moisture monitoring system
图3 传感器布设工作现场
Fig.3 Working field of embedded sensor
3 结果与分析
3.1 复垦地温度场变化特性
复垦地块的土壤墒情数据监测时间为2015年5—8月，该时间段土温适宜(16～31 ℃)，监测数据规律性强，保证数据具有普适性及代表性(图4)。
表3 土壤监测系统参数
Table 3 Parameters of soil monitoring system
图4 各复垦地块水平梯度温度变化曲线
Fig.4 Temperature variation curves of the same gradient
由图4可知，复垦地土壤温度随土壤深度增加而降低，并且H3层土壤温度相对于H1，H2层土壤温度更加稳定，这是因为随着深度的增加，土壤受太阳辐射和大气温度的影响逐渐削弱，热通量逐渐衰减，温度也随之稳定[11-13];煤矸石层及充填界面温度总体低于H1，H2层土壤温度，高于H3层土壤温度，说明地表热传导作用于H1，H2层土壤，但是在充填界面上存在由煤矸石风化作用引起的温度场变化演替现象。各复垦地块煤矸石层温度呈Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ，同时在相同的太阳辐射强度下，同一水平梯度上各复垦地块重构土壤温度变化总体分布规律为Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ，分析原因为粗粒径煤矸石在风化过程中，释放出较多的热量，经压实后散热环境不良的煤矸石充填基质内部温度也不断积聚变化，随着热量的积聚和上覆土壤黄壤土的密封，使由覆土层底部产生的大量堆积积累的热量不断向上疏导传递，导致温度场变化幅度较大。Ⅰ号复垦地块土壤温度场变化最大，最高温度值达到30.5 ℃，Ⅱ,Ⅲ号复垦地块变化趋势较为一致，最高温度值仅为23.9 ℃，Ⅱ,Ⅲ号复垦地块最高温度差异值仅为0.6 ℃。分析原因为中粗粒径及细粒径的煤矸石层孔隙度较小，水和空气接触面较少，因此在风化过程中，相比粗粒径煤矸石，则释放出较少的热量，导致温度场变化幅度较小。
3.2 复垦地水分时空分布特性
土壤水分受到多种因素的影响，如不同质地的土壤、土壤结构(孔隙度、密度)、土壤温度等因素，其中温度对土壤水分影响尤为明显，温度升高时，水的黏滞性和表面张力下降，基质势相应增大，土壤水吸力减少，在低含水率时，这种影响表现得更加明显[14]。由图5可知，复垦地土壤水分随土壤深度的增加而降低。煤矸石粒径会影响其持水能力强弱，因此各复垦地块煤矸石层含水量大小为Ⅲ>Ⅱ>Ⅰ，且煤矸石层的含水量低于土壤层，因为煤矸石的颗粒密度远远大于土壤。各复垦地块重构土壤水分总体分布趋势为Ⅱ>Ⅲ>Ⅰ，Ⅰ号复垦地块平均水分比Ⅱ号复垦地块低13%，水分最低，Ⅱ,Ⅲ号复垦地块土壤水分平均差异值为3.7%，水分差异性较小。煤矸石风化作用中释放的热量会引起土壤温度的升高，同时煤矸石更好的热扩散性，会导致重构土壤及充填煤矸石层内形成温度梯度。温度梯度会形成能量梯度，改变土壤内部水分、水汽运动状态[15]。在同等覆土厚度、相同降水及蒸发条件下，中粗至细颗粒级配煤矸石作为填充基质的复垦地块，同一水平梯度重构土壤水分分布趋势相同，土壤水分含量稳定，平均差异值较小。分析原因以中粗至细颗粒级配煤矸石作为填充基质在一定时间范围内能够有效保持土壤水分，本实验中所用细颗粒级配煤矸石质地多为黏土，化学成分以SiO2为主，其保水性较好，且中粗至细颗粒级配矸石作为填充基质，其重构土壤压实度较高，土壤孔隙较小，利于土壤保持水分。
图5 各复垦地块水平梯度水分分布曲线
Fig.5 Water characteristic curves of the same gradient
3.3 煤矸石层温度与覆土温度水分相关性分析
将土壤水分转换为土壤相对含水量后，采用双变量相关性计算煤矸石层温度与土壤温度水分的皮尔森相关系数(表4)。
由表4可知,各复垦试验地块不同层位的土壤水分与煤矸石层温度相关系数规律为RH3>RH2>RH1。H3层土壤温度与煤矸石层温度相关性较高，H2层土壤温度与煤矸石层温度相关性较低，H1层土壤温度与煤矸石层温度相关性最低，表明H3层土壤温度受到煤矸石层温度变化的影响，H1，H2层土壤的温度较H3层土壤温度更易受地表温度影响。从5月到8月，随着太阳辐射逐渐增强，地表温度升高，H3层土壤温度与煤矸石层温度相关系数呈逐渐降低趋势。
5月至6月，H2,H3层土壤水分与煤矸石温度总体呈负相关，煤矸石温度上升时，H2,H3层土壤水分含量随之降低;7月至8月，地表降雨量增加，由表4与图5可知，各地块土壤含水量随之增加，此时土壤水分与煤矸石温度相关性不显著。
表4 煤矸石层温度与复垦地各层温度及水分相关系数
Table 4 Correlation coefficient between coal gangue temperature and moisture and temperature of each layer
3.4 复垦地土壤温度与水分相关性分析
各复垦地块重构土壤温度与水分相关性显著，表现出较高一致性，如图6所示。Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ号复垦地块土温与水分均呈显著相关，相关性系数分布规律为Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ，Ⅰ号试验田的平均相关性系数为0.716，Ⅱ号试验田的平均相关性系数为0.668，Ⅲ号试验田的平均相关性系数为0.626。Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ号复垦地块土温与水分均呈高度相关的负相关性，随着土壤温度的升高，土壤水分降低。
图6 水平梯度上土壤温度、水分相关性变化曲线
Fig.6 Correlation curves of soil temperature and moisture on horizontal gradient
试验表明，覆土层水分与煤矸石层温度总体呈负相关。覆土后的煤矸石充填复垦地块由于黄壤土的密封性及煤矸石与水、空气发生风化作用过程中产生的热量，导致覆土层底部产生大量的热量堆积，土壤的热传导效应使热量不断向地表传递[16-18]，加剧了土壤中水分的蒸发，当热量持续上升，使地表温度升高。当温度变化剧烈时，水分分布曲线也出现较大幅度变化。土壤温度与水分的相关性系数随着土壤深度的增加而增加，表明土壤深度越深，外界环境干扰因素减少，温度与水分的相关程度越高。在土壤温度25 ℃范围内，土壤水分是随着温度增加而增加，超过限值，土壤水分随土壤温度的升高而降低。
3.5 重构土壤温度与水分耦合模型的建立
最小二乘多项式拟合法是一种新型的多元统计数据分析方法，作为一种有效的土壤数据分析方法，在数据处理中己得到广泛应用，主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度线性相关时，用最小二乘多项式拟合法更有效。在实际建模过程中摒除粗差，选取相关系数较高的取样时间段进行土壤温度与土壤水分含量的最小二乘回归拟合分析，对不同复垦地块建立温度与水分耦合模型，以便进行土壤水分含量的预测。
由表5可知，再经原始相关性数据的剔除粗差，保留相关性较高土壤温度与水分数据后，利用最小二乘多项式对土壤温度、水分含量进行模型的耦合。随着入选的温度的数量级增加，各复垦地块耦合模型的R2和RMSE都是不断变化，当数量级为8时，R2增加到最大，与1越接近，RMSE越小，拟合模型越来越精准，此时的预测表达式见表5。当土壤温度数量级为8时，Ⅰ号复垦地块中，RMSE值为2.469 4，R2值为0.640 3;Ⅱ号复垦地块中，RMSE值为2.545 5，R2值为0.516 3;Ⅲ号复垦地块中，RMSE值为2.223 3，R2值为0.212 3。可知各复垦地块的RMSE值为Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ，表明Ⅰ号复垦地块的耦合模型最佳，其次为Ⅱ号复垦地块，Ⅲ号复垦地块耦合模型最差。
表5 各复垦地块土壤温度与水分的最小二乘多项式拟合方程
Table 5 Partial least squares regression equation of soil temperature and moisture
4 结 论
(1)通过建立田间试验小区，动态监测土壤墒情数据，对比各复垦地块煤矸石层温度及覆土垂直、水平梯度的温度场变化得出复垦地土壤温度随土壤深度的增加而降低，煤矸石层及充填界面温度总体低于H1,H2层土壤温度，高于H3层土壤温度，说明地表热传导作用于H1，H2层土壤，但是在充填界面上存在由煤矸石风化作用引起的温度场变化演替现象。
(2)Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ号复垦地块在垂直梯度方向上的温度与水分相关性分布表现出较高一致性，且相关性系数随着土壤深度的增加而增加。在25 ℃温度值内，土壤水分随土壤温度增加而增加，超过限值时，复垦地土壤温度升高，加快水分蒸发，土壤水分也随之降低。但充填复垦由于煤矸石及覆土性质的不同，土壤温度与水分的相关性也有所变化，需要针对不同的充填复垦地质环境条件，系统分析两者相关性及变化规律，进行深入的科研探究和作物种植指导。
(3)经原始相关性数据的剔除粗差，保留相关性较高土壤温度与水分数据后，利用最小二乘多项式对土壤温度、水分含量进行模型的耦合。当选的温度数量级为8时，R2增加到最大，与1越接近，RMSE越小，拟合模型越来越精准，且粗粒径的复垦地块的耦合模型明显优于中粗粒径复垦地块和细粒径复垦地块。
(4)土壤墒情监测系统采用的是8通道水分温度传感器，传感器分散布设在Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ号复垦地块的3个土壤剖面内，对各复垦地块的H1,H2与H3等土壤层进行水分与温度的动态监测，而煤矸石层水分与温度则采用TDR水分温度电导率测定仪进行动态监测。后续实验中将土壤墒情监测系统的8通道传感器统一布设在同一地块，对该地块的H1，H2，H3土壤层与煤矸石层的水分与温度进行同步监测，通过长周期的数据观测分析温度场影响下重构土壤水分运移规律。
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