机械压实对复垦土壤粒径分布多重分形特征的影响

闵祥宇，李新举，李奇超



机械压实对复垦土壤粒径分布多重分形特征的影响

闵祥宇，李新举※，李奇超

（山东农业大学资源与环境学院，土肥资源高效利用国家工程实验室，泰安 271018）

在高潜水位矿区复垦施工现场，运用多重分形理论研究不同碾压次数下复垦土壤粒径分布特征，以阐明机械压实对复垦土壤粒径分布非均匀性和异质性的影响。结果表明：机械碾压在46.8%～99.9%程度上解释0～20 和20～40 cm土层土壤粒径分布特征的变化，随着碾压次数增加，复垦土壤颗粒呈细粒化趋势，容量维(0)随之减小，表征粒径分布范围减小；奇异谱对称性Δ随之增加，表征粒径分布不对称性增加；信息维(1)、信息维/容量维(1)/(0)、关联维(2)和奇异谱谱宽Δ随之波动变化，表征粒径分布集中程度、局部密集程度和均匀性波动变化。研究发现(1)和(1)/(0)，(2)和Δ相关系数分别0.767（<0.01）和−0.488（<0.05），在表征复垦土壤粒径分布集中程度和均匀性上具有相似作用，多重分形参数可多角度描述机械碾压过程中土壤粒径分布的细微差别，其中(0)、Δ和Δ能够灵敏反映复垦土壤紧实度变化，这为深入研究复垦土壤压实问题提供一种精确分析方法。

土地复垦；土壤；粒径；机械压实；多重分形

0 引 言

煤炭是中国主要能源，在未来一段时间内，煤炭作为中国主体能源的地位不会改变[1]。煤炭开采为中国经济发展做出贡献，同时造成了大量土地的损毁，随着中国经济新常态发展，地方政府和矿山企业也开始逐渐重视损毁土地修复，培育出多种符合生态文明建设的复垦模式。而在高潜水位矿区，采煤沉陷土地往往塌陷较深，形成永久性积水，因此除了生态修复外，恢复土地多采用充填复垦的方式。但充填复垦往往工程量较大，涉及到多种机械的使用，机械碾压造成的土壤压实会影响复垦土壤生产力[2-4]，因此复垦土壤机械碾压问题是一项重要研究内容。

土壤粒径分布是土壤最基本的物理性质之一，影响土壤肥力、质地、持水能力等性质[5]，与复垦土壤质量关系紧密，因此研究机械碾压下复垦土壤粒径分布特征能够衡量机械碾压对复垦土壤质量的影响。目前国内相关学者将土壤粒径分布特征应用在复垦土壤质量的研究上，孙纪杰等[6]研究发现通过施加蘑菇料可有效恢复复垦土壤粒径分布特征；郭凌俐等[7]利用地统计方法研究黄土区复垦土壤不同深度土壤粒径分布的空间分布特征，发现复垦粉粒含量最多，黏粒含量最少，且土壤粒径分布具有空间的自相关性；黄晓娜等[8]研究发现载重不同施工机械在不同的碾压次数下会对土壤颗粒组成造成不同的影响。

然而土壤颗粒分布存在异质特征和不均匀性，单一运用质地分类方法不足以完整表征土壤粒径分布特征[9-10]，需要一种新方法对土壤粒径分布特征进行定量描述，因此分形理论应运而生。分形理论在土壤粒径分布上的应用最早由Tyler等[11]提出，并先后由Grout等[12]和Pieri等[13]将分形理论由单重分形发展到多重分形以更好地描述土壤粒径分布的异质特征，并逐渐被国内外学者采纳，管孝艳等[14]和白一茹等[15]研究发现土壤粒径分布多重分形参数与土壤质地间存在较好相关关系；孙哲等[16]研究发现退化土壤粒径分布多重分形特征发生变化，且与有机质含量关系密切；Rodríguez-Lado等[17]研究发现成土母质、气候条件和土地利用方式等土壤形成因素与土壤多重分形参数存在相关关系；Miranda等[18]研究发现高度风化土壤粒径分布多重分形特征发生变化；Paz-Ferreiro等[19]研究发现不同耕作模式下土壤径分布多重分形特征存在差异。

综上分析，土壤粒径分布普遍存在多重分形特征，多重分析理论可较好表征土壤粒径分布的不均匀性，但多重分形理论并未应用在高潜水位矿区复垦土壤粒径分布的表征上。机械碾压造成复垦土壤微结构发生变化[20]，应用多重分形理论表征机械碾压下复垦土壤粒径分布特征，可以在土壤颗粒分布的均匀性和局部异质性层次上精确研究机械碾压对土壤粒径分布的影响，从而深入探索机械对复垦土壤的压实过程。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于山东省济宁市南阳湖农场二号井矿区采煤塌陷地复垦项目区内（35°20′10.61″N，116°37′32.69″E），南接微山湖，西靠京杭大运河，北连济宁市区，东临济东大煤田，年平均气温13.5 ℃，四季分明，气候温和，阳光充足，降雨量充沛。

研究区复垦前土地明显下沉呈滨湖洼地，该复垦项目采用耕层表土剥离及回覆，客土充填的方式进行复垦，表土剥离厚度40 cm，充填客土来源项目区东西部土壤，复垦土壤土体结构见图1。研究区内共包括31个复垦田块，每个田块大致为100 m×100 m正方形。充填客土进行逐层水平填筑，并用TD80B型推土机或HW-60型蛙式打夯机进行压实至设计标高，再回覆表土用TD80B型推土机推土至表面平整，机械载质量7.18 t。

图1 复垦土体结构示意图

1.2 样品采集和处理

表土回覆后，现场观测发现机械整平需要8次以上重复碾压，因此设计机械碾压次数梯度为0，1，3，5，7，9次可较好描述表土回覆后受机械碾压影响的全过程，并根据复垦土壤层次划分土壤采样深度0～20，20～40和40～60 cm，其中0～20和20～40 cm为回覆表土层，40～60 cm为填充层。为避免不同田块间土壤差异，选择在同一复垦田块进行取样研究，每次碾压后相隔20～25 m梅花状布置采样点（图2），共13个采样点，通过土钻收集不同深度复垦土样。

图2 采样点分布示意图

表土（0～40 cm）碾压前为砂质壤土，容重为1.321 g/cm3，体积含水率为22.9%，每碾压1次土壤紧实度增加约50 kPa，碾压从0次至9次各土层土壤紧实度不断增加（图3）。

图3 复垦土壤紧实度分布

研究中土壤紧实度采用美国Spectrum公司生产的SC900型土壤硬度计直接测定，分辨率为35 kPa；

土壤粒径分布采用美国Beckman Coulter公司生产的LS13320型激光粒度分析仪测量，测度范围0.02～2 000m，测量前将土钻收集的各采样点土样充分混匀后四分法取样，自然风干后过2 mm筛，分别用质量分数30%的H2O2和质量分数10%的HCl煮沸以除去土壤中有机质和碳酸盐，后加入去离子水震荡静置除去上清液直至土壤溶液呈中性，再以六偏磷酸钠为分散剂上机测量[14-16,21]，每个土样进行3次重复。

碾压前表土土壤通过环刀取样，实验室内烘箱（105 ℃）烘干至衡质量，电子天平（0.01 g）称量土样烘干前后的质量计算土壤容重和体积含水量[22-23]，计算公式为：

容重=干土质量/环刀体积 （1）

体积含水率=（湿土质量-干土质量）/环刀体积 （2）

1.3 土壤粒径分布多重分形计算

式中φ为土壤颗粒粒径，m；1=0.02m，为土壤颗粒最小粒径；φ为对土壤颗粒粒径对数变化后的无量纲值。对数变化后，无量纲区间将有100个等距离子区间。

用多重分形理论对土壤粒径分布进行描述，可理解为用尺度均为的“盒子”对粒径分布的跨度进行覆盖，覆盖完成所需“盒子”数为。在量纲区间中，将有()=2个尺度大小相同的“盒子”，“盒子”尺度即小区间大小=5×2-k，为使最小的子区间中含有测量值，文中令=1，2，3，4，5，6，从而无量纲区间被2，4，8，16，32和64等分，对应的子区间大小分别为2.5，1.25，0.625，0.312、0.156和0.078。

土壤粒径分布多重分形广义维数()的计算公式为

土壤粒径分布多重分形奇异性指数()的计算公式为

土壤粒径分布多重分形谱函数(())的计算公式为

在−10≤≤10范围内，以1为步长利用最小二乘法拟合公式（2）～（5）计算出复垦土壤PSD多重分形广义维数谱()、多重分形奇异性指数()和多重分形函数谱(())[25-26]。

研究通过Excel2003和SPSS17.0对土壤粒径分布及多重分形参数()、()和(())进行相关性和差异性检验以及方差和效应分析。

2 结果与分析

2.1 复垦土壤粒径分布特征

通过国际制土壤粒径分级标准（黏粒（0～0.002 mm），粉粒（0.002～0.02 mm），砂粒（0.02～2 mm））[27]进行土样粒级分类（表1），与未碾压的表土相比，机械碾压后表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤黏粒体积分数显著偏高（<0.05），砂粒体积分数显著偏低（<0.05）。随碾压次数的增加，黏粒体积分数升高，砂粒体积分数降低，表明复垦施工造成土壤颗粒细化，施工机械将大粒径的砂粒碾压成小粒径的黏粒。底层（40～60 cm）土壤为客土填充层，碾压前后土壤颗粒均以黏粒体积分数偏高，且随碾压次数的增加各粒域颗粒累计体积分数差异不显著（>0.05），表明施工机械碾压对填充层的影响较小，该现象一方面由于表土回覆前充填客土已经受到施工机械的反复碾压，使填充层具有支撑性；另一方面由于表土对机械碾压具有一定的缓冲作用，因此底层（40～60 cm）土壤黏粒体积分数偏高，且各粒域颗粒累计体积分数差异不显著（>0.05）。

表1 不同碾压次数下土壤黏粒、粉粒、砂粒体积分数

注：进行LSD检验，同一列不同字母代表差异显著(<0.05)，下同。

Note: LSDtest, the different letters in the same column mean a significant difference (<0.05), the same below.

在机械碾压过程中，表层（0～20 cm）土壤最先受到影响，因此以表层土壤为例，在未碾压时，土壤颗粒在砂粒域（0.02～2 mm）出现峰值，且随碾压次数的增加，土壤粒径分布中的峰值区逐渐从砂粒域向黏粒域转移。

2.2 复垦土壤粒径分布多重分形特征

2.2.1 广义维数谱-()

相关研究表明：均匀分布的土壤粒径分布广义维数谱-()呈直线分布，()为常量，而非均匀分布的土壤粒径分布广义维数谱-()为曲线，具有上下限和弯曲度，曲线愈陡，()值域越宽，不同奇异强度分形结构分布范围愈大，土壤粒径分布分形结构的非均匀性愈明显[14-16]。研究土样广义维数谱-()曲线呈现()值随值递增而递减的“S”型减函数（图5），相比与未碾压土壤，机械碾压后表土粒径分布广义维数谱曲线更陡，且随碾压次数的增加，广义维数谱曲线陡峭程度先升高后降低，表层（0～20 cm）土壤在碾压3次时土壤粒径分布广义维数谱曲线最陡；心层（20～40 cm）土壤在碾压7次时土壤粒径分布广义维数谱曲线最陡；底层（40～60 cm）土壤各碾压次数下广义维数谱曲线曲度波动性较大，其曲线曲度与表土覆盖前客土所受到机械碾压的影响程度有关。

当<0时，土壤粒径分布稀疏区域信息被放大；当>0时，土壤粒径分布密集区域信息被放大[14]。通过观察图5，研究土样粒径分布在<0时()的递减程度大于>0时()的递减程度，表明复垦土壤稀疏区分布的土壤颗粒受到机械碾压的影响更为敏感。

图4 不同碾压次数下表层土壤颗粒体积分数分布

图5 复垦土样广义维数谱q-D(q)曲线

研究表明，令=0，1，2时土壤粒径分布具有(0)≥(1)≥(2)规律，当三者相等时，土壤粒径表现出相似性的单重分形特征；三者不等时，土壤粒径表现出各异性的多重分布特征[16]。

表2为研究土样粒径分布广义维数谱参数，其中(0)为容量维，代表土壤粒径分布范围，(0)越大土壤粒径范围分布越宽；(1)为信息维，反映土壤粒径分布的集中程度，(1)越大土壤粒径分布越集中；(2)为关联维，表示土壤粒径测量间隔的均匀性，(2)越大土壤粒径测量间隔越均匀。研究土样广义维数谱参数均(0)>(1)>(2)，表明研究土样粒径分布具有各异性。

随碾压次数的增加，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤(0)均逐渐减小，土壤粒径分布范围变小，底层（40～60 cm）土壤(0)逐渐增加，壤土粒径分布范围变大。随碾压次数的增加，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤(1)和(2)相对波动性较大，碾压过程出现峰值和谷值，表明土壤粒径分布在“集中—分散”和“均匀—不均匀”之间变化。底层（40～60 cm）土壤(1)和(2)差异不显著（>0.05）。

另外，(1)/(0)表示土壤粒径分布的离散程度，(1)/(0)接近于1表明土壤颗粒多分布在密集区；(1)/(0)接近于0表明土壤颗粒多分布在稀疏区[16]。研究土样(1)/(0)在0.946～0.982之间，接近于1，表明研究土样土壤颗粒主要分布在密集区域。其中表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤(1)/(0)变化波动性大，有峰值和谷值出现，表明土壤粒径分布离散程度在“局部密集-局部离散”之间变化，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤均在3次碾压时土壤粒径局部分布最为离散。底层（40～60 cm）土壤(1)/(0)差异不显著（>0.05）。

2.2.2 奇异谱函数-()

多重分形奇异谱函数可将土壤粒径分布的复杂程度和不规则程度定量化表述。研究表明，粒径分布均匀的土壤多重分形奇异谱函数-()为常量[12-13,16]，研究土样土壤粒径分布奇异谱函数-()均为上凸状曲线（图6），有谱长和谱宽，且不同碾压次数下谱长和谱宽存在差异，表明研究土壤具有非匀质特征，且不同碾压次数使土壤经历的局部叠加程度不同，不规则程度出现差异。

表2 各土层深度不同碾压梯度土壤广义维数谱参数

图6 复垦土样奇异谱α-f(α)曲线

表3为研究土壤粒径分布奇异谱参数，其中Δmax−min，为多重分形奇异谱谱宽，描述了土壤颗粒在分形结构上的局部特征，Δ越大土壤粒径分布越不均匀[16]。碾压过程中表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤Δ有峰值的出现，在碾压3次和7次时达到最大值，分别为1.512和1.301，此时表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤粒径分布最不均匀。

Δ=(min)−(max)，反映多重分形奇异谱的不对称性，当Δ<0时，土壤粒径分布小概率子集占主要地位，奇异谱函数呈右钩状上凸曲线；Δ>0时，土壤粒径分布大概率子集占主要地位，奇异谱函数呈左钩状上凸曲线[14]。表3显示研究土样Δ均为正数，表明研究土壤里粒径分布以大概率子集占主要地位，随碾压次数的增大，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）Δ有增加趋势，表明碾压增加表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤粒径分布的不对称性，增大土壤颗粒在大概率子集上的分布密度。底层（40～60 cm）土壤Δ和Δ差异不显著。

表3 各土层深度不同碾压梯度土壤奇异谱参数

2.2.3 土壤粒径分布参数统计性检验

复垦土壤表土层和填充层因土源和碾压的不同，在土壤粒径分布上和多重分形参数上存在差异，尤其在土壤粒径分布的均匀性和对称性上差异明显。经表土（0～20 cm表层和20～40 cm心层）土壤粒径分布参数主体间效应检验发现（表4），不同碾压次数之间表土各粒域土壤颗粒体积分数、多重分形广义维数谱参数和奇异谱参数差异极显著（<0.01），但不同表土深度之间除Δ差异显著（<0.05）外，其余各参数差异均不显著，表明复垦过程中碾压次数是影响表土土壤粒径分布的主要变异来源，对表土土壤粒径分布相关参数变异的贡献率从46.8%到99.9%，且机械碾压对整个表土层均产生影响，除表层（0～20 cm）和心层（0～20 cm）间Δ存在显著差异（<0.01），其余各参数间差异不显著。

表4 表土土壤粒径分布参数效应分析

注：**表示差异极显著（<0.01）；*表示差异显著（<0.05）.下同。

Note:** means very significant difference (<0.01); * means significant difference (<0.05).The same below.

2.3 复垦土壤紧实度与粒径分布多重分形参数的关系

复垦土壤紧实度与(0)、Δ和Δ有较好的相关性，相关系数分别为−0.840、0.755和0.782（<0.01）；与(1)、(2)和(1)/(0)无显著相关关系（图7）。紧实度增加会显著降低土壤粒径分布范围，增加粒径分布的不均匀性和不对称性，但不会明显影响到土壤粒径分布的集中和离散程度，以及测度间隔的均匀性。

图7 复垦土壤紧实度与多重分形参数的关系

3 讨 论

复垦土壤粒径分布具有多重分形特征，(0)、(1)、(2)、(1)/(0)、Δ和Δ均可以从不同角度描述复垦土壤异质特征[28]，相关研究表明，一些参数在描述土壤异质性时表现出相同的作用[14-16,28]，通过参数间相关性检验（表5）发现(1)和(1)/(0)均可以表征土壤粒径分布的集中程度，两者相关系数为0.767（<0.01）；(2)和Δ均可以表征土壤粒径分布的均匀性，两者相关系数为−0.488（＜0.05）。因此可通过(0)表征机械碾压下复垦土壤粒径分布范围，(1)和(1)/(0)表征机械碾压下复垦土壤粒径分布集中程度，(2)和Δ表征机械碾压下复垦土壤粒径分布均匀性，Δ表征机械碾压下复垦土壤粒径分布对称性。

表5 多重分形参数间相关性分析

黄晓娜等[8]模拟机械碾压对复垦土壤颗粒的影响发现机械碾压使土复垦壤砂粒体积分数减少，粉粒含量升高。本研究发现机械碾压使土壤颗粒从砂粒域向黏粒域转移，并借助多重分形理论研究土壤粒径分布变化引起的其异质特征差异。研究表明，机械碾压对表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤粒径分布影响明显，机械碾压使粗制土壤颗粒分布区间数量的减少，细制土壤颗粒分布区间数量增加，但整体粗制土壤颗粒分布区间数量减少明显（图4），因此随碾压次数的增加，土壤粒径分布范围减小，不对称性增加。机械碾压过程土壤粒径分布集中程度和均匀性呈现波动性的变化，整体表现为“（局部）集中—（局部）离散—（局部）再集中”和“均匀—不均匀—再均匀”，这可从机械碾压后土壤颗粒分布和转移的角度上解释，一方面，碾压前期土壤微团粒结构较好，土壤颗粒聚积在0.02～0.2 mm区间内，此时土壤颗粒分布集中，在3次和7次碾压时，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤颗粒在0.02～0.2 mm区间内的累积减少，向＜0.002 mm区间转移，此时土壤颗粒分布分散，继续碾压，土壤颗粒不断向＜0.002 mm区间聚积，此时土壤颗粒再集中；另一方面，小概率密度区间的存在会使整个粒径分布的不均匀性增加，在机械碾压使土壤颗粒细化的过程中小概率密度区间会在砂粒域或黏粒域产生，但小概率密度区间也会随着土壤颗粒的转移或聚积而消失，因此碾压过程中土壤颗粒分布的均匀性较为波动，在3次和7次碾压时，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤粒径分布最不均匀，表明此时存在小概率密度区间，继续碾压随着小概率密度区间消失土壤粒径分布的均匀性回升。底层（40～60 cm）土壤粒径分布异质特征受机械碾压的影响较小，随碾压次数的增加，除粒径分布的范围增加外，对称性、集中程度和均匀性变化均不明显，而其粒径分布的范围增加主要是由于表土细小颗粒沉降到底层引起的。

土壤粒径变化可准确衡量土壤环境的变化，相关研究表明，土壤粒径分布与土壤有机质含量、土壤水盐、土壤有机碳、土壤微生物量等关系紧密[5,29-30]，而多重分形理论在研究土壤粒径分布方面具有较高的灵敏性和精准度，可从不同方面衡量土壤粒径分布特征，针对复垦土壤机械压实过程，借助该方法可以定量多角度的揭示机械碾压对不同土层土壤粒径分布的影响，并发现(0)、Δ和Δ可灵敏反映土壤紧实度的变化，相关系数分别为−0.840、−0.755和0.782（<0.01），这对定量研究复垦土壤压实过程有重要意义。

4 结 论

1）复垦过程机械碾压使表土土壤颗粒细化，随碾压次数的增加，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤黏粒体积分数显著升高（<0.05），砂粒体积分数显著降低（<0.05），土壤粒径分布中的峰值区逐渐从砂粒域向黏粒域转移，底层（40～60 cm）土壤黏粒、粉粒和砂粒体积分数差异不显著（>0.05）。

2）复垦土壤粒径分布具有多重分形特征，且土壤颗粒多分布在密集区，以大概率子集占主要地位。机械碾压使复垦土壤颗粒经历不同程度局部叠加，对稀疏区分布的土壤颗粒影响更大，且机械碾压对表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤粒径分布异质特征影响明显，贡献率为46.8%~99.9%，但对底层（40～60 cm）土壤粒径分布的异质特征影响不明显（>0.05）。

3）机械碾压使表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤容量维逐渐减小，对称度有增加趋势，表现为粒径分布范围变小，不对称性增加，土壤颗粒往大概率子集聚积；碾压过程中土壤信息维、关联维和谱宽出现峰值和谷值，机械碾压使粒径分布在“集中—分散”和“均匀—不均匀”之间变化；随碾压次数的增加，信息维/容量维出现波动性变化，表层（0～20 cm）和心层（20～40 cm）土壤粒径分布均在3次碾压时最为局部离散。

4）信息维和信息维/容量维，关联维和谱宽存在相关性，相关系数分别为0.767（<0.01）和−0.488（<0.05），可通过容量维表征机械碾压下复垦土壤粒径分布范围，信息维和信息维/容量维表征机械碾压下复垦土壤粒径分布集中程度，关联维和谱宽表征机械碾压下复垦土壤粒径分布均匀性，对称度表征机械碾压下复垦土壤粒径分布对称性；容量维、谱宽和对称度可反映复垦土壤紧实度变化，相关系数为−0.840、−0.755和0.782（<0.01），紧实度增加会显著降低土壤粒径分布范围，增加粒径分布的不均匀性和不对称性。

[1] 付梅臣，郭卫斌，李建民，等. 我国煤矿区低碳型土地复垦现状与展望[J]. 中国矿业，2015(5)：49－52.

Fu Meichen, Guo Weibin, Li Jianmin, et al. Low-carbon land reclamation in China’s coal mining areas: Current situation and prospects[J]. China Mining Magazine, 2015(5): 49－52. (in Chinese with English abstract)

[2] 刘宁，李新举，郭斌，等. 机械压实过程中复垦土壤紧实度影响因素的模拟分析[J]. 农业工程学报，2014，30(1)：183－190.

Liu Ning, Li Xinju, Guo Bin, et al. Simulation analysis on influencing factors of reclamation soil compaction in mechanical compaction process[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(1): 183－190. (in Chinese with English abstract)

[3] 刘涛，王金满，秦倩，等. 矿区机械压实对土壤孔隙特性影响的研究进展[J]. 土壤通报，2016，47(1)：233－238.

Liu Tao, Wang Jinman, Qin Qian, et al. Advance in the study on the effect of mechanical compaction on soil pore characteristics in mining area[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2016, 47(1): 233－238. (in Chinese with English abstract)

[4] 王金满，郭凌俐，白中科，等. 基于CT分析露天煤矿复垦年限对土壤有效孔隙数量和孔隙度的影响[J]. 农业工程学报，2016，32(12)：229－236.

Wang Jinman, Guo Lingli, Bai Zhongke, et al. Effects of land reclamation time on soil pore number and porosity based on computed tomography (CT) images in opencast coal mine dump[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2016, 32(12): 229－236. (in Chinese with English abstract)

[5] 吕圣桥，高鹏，耿广坡，等. 黄河三角洲滩地土壤颗粒分形特征及其与土壤有机质的关系[J]. 水土保持学报，2011，25(6)：134－138. Lü Shengqiao, Gao Peng, Geng Guangpo, et al. Characteristics of soil particles and their correlation with soil organic matter in lowlands of the Yellow River delta[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2011, 25(6): 134－138. (in Chinese with English abstract)

[6] 孙纪杰，李新举，李海燕，等. 蘑菇废料施用对煤矿区复垦土壤颗粒组成的影响[J]. 煤炭学报，2013，38(3)：487－492.

Sun Jijie, Li Xinju, Li Haiyan, et al. Effects of using mushroom material on reclamation soil particle composition in coal mineral area[J]. Journal of China Coal Society, 2013, 38(3): 487－492. (in Chinese with English abstract)

[7] 郭凌俐，王金满，白中科，等. 黄土区露天煤矿排土场复垦初期土壤颗粒组成空间变异分析[J]. 中国矿业，2015，24(2)：52－59.

Guo Lingli, Wang Jinman, Bai Zhongke, et al. Analysis of spatial variability of soil granules in early stage of reclamation at opencast coal mine dump in loess area[J]. China Mining Magazine, 2015, 24(2): 52－59. (in Chinese with English abstract)

[8] 黄晓娜，李新举，刘宁，等. 不同施工机械对煤矿区复垦土壤颗粒组成的影响[J]. 水土保持学报，2014，28(1)：136－140.

Huang Xiaona, Li Xinju, Liu Ning, et al. Effect of different construction machineries on particle composition of reclaimed soil in coal area[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2014, 28(1): 136－140. (in Chinese with English abstract)

[9] 孙梅，孙楠，黄运湘，等. 长期不同施肥红壤粒径分布的多重分形特征[J]. 中国农业科学，2014，47(11)：2173－2181.

Sun Mei, Sun Nan, Huang Yunxiang, et al. Multifractal Characterization of soil particle size distribution under long-term different fertilizations in upland red soil[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2014, 47(11): 2173－2181. (in Chinese with English abstract)

[10] 王德，傅伯杰，陈利顶，等. 不同土地利用类型下土壤粒径分形分析：以黄土丘陵沟壑区为例[J]. 生态学报，2007，27(7)：3081－3089.

Wang De, Fu Bojie, Chen Liding, et al. Fractal analysis on soil particle size distributions under different land-use types: A case study in the loess hilly areas of the Loess Plateau, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(7): 3081－3089. (in Chinese with English abstract)

[11] Tyler S W, Wheatcraft S W. Fractal scaling of soil particle size distributions: analysis and limitations[J]. Soil Science Society of America Journal, 1992, 56(2): 362－369.

[12] Grout H, Tarquis A M, Wiesner M R. Multifractal analysis of particle size distributions in Soil[J]. Environmental Science & Technology, 1998, 32(32):1176－1182.

[13] Pieri L, Bittelli M, Pisa P R. Laser diffraction, transmission electron microscopy and image analysis to evaluate a bimodal Gaussian model for particle size distribution in soils[J]. Geoderma, 2006, 135(3): 118－132.

[14] 管孝艳，杨培岭，吕烨. 基于多重分形的土壤粒径分布与土壤物理特性关系[J]. 农业机械学报，2011，42(3)：44－50. Guan Xiaoyan, Yang Peiling, Lü Ye. Relationships between soil particle size distribution and soil physical properties based on multifractal[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2011, 42(3): 44－50. (in Chinese with English abstract)

[15] 白一茹，汪有科. 黄土丘陵区土壤粒径分布单重分形和多重分形特征[J]. 农业机械学报，2012，43(5)：43－48.

Bai Yiru, Wang Youke. Monofractal and multifractal analysis on soil particle distribution in hilly and gully areas of the loess plateau[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2012, 43(5): 43－48. (in Chinese with English abstract)

[16] 孙哲，王一博，刘国华，等. 基于多重分形理论的多年冻土区高寒草甸退化过程中土壤粒径分析[J]. 冰川冻土，2015，37(4)：980－990.

Sun Zhe, Wang Yibo, Liu Guohua, et al. Heterogeneity analysis of soil particle size distribution in the process of degradation of alpine meadow in the permafrost regions based on multifractal theory[J]. Journal of Glaciology and Geocryology 2015, 37(4): 980－990. (in Chinese with English abstract)

[17] Rodríguez-Lado L, Lado M. Relation between soil forming factors and scaling properties of particle size distributions derived from multifractal analysis in topsoils from Galicia (NW Spain)[J]. Geoderma, 2016.

[18] Miranda J G V, Montero E, Alves M C, et al. Multifractal characterization of saprolite particle-size distributions after topsoil removal[J]. Geoderma, 2006, 134(3): 373－385.

[19] Paz-Ferreiro J, Vázquez E V, Miranda J G V. Assessing soil particle-size distribution on experimental plots with similar texture under different management systems using multifractal parameters[J]. Geoderma, 2010, 160(1): 47－56.

[20] 张兴义，隋跃宇. 农田土壤机械压实研究进展[J]. 农业机械学报，2005，36(6)：122－125.

Zhang Xingyi, Sui Yueyu. International research trends of soil compaction induced by moving machine during field operations[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2005, 36(6): 122－125. (in Chinese with English abstract)

[21] 管孝艳，杨培岭，任树梅，等. 基于多重分形理论的壤土粒径分布非均匀性分析[J]. 应用基础与工程科学学报，2009，17(2)：196－205.

Guan Xiaoyan, Yang Peiling, Ren Shumei, et al. Heterogeneity analysis of particle size distribution for loamy soil based on multifractal theory[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2009, 17(2): 196－205. (in Chinese with English abstract)

[22] 黄毅，邹洪涛，虞娜，等. 新型土壤容重取样器的研制与应用[J]. 水土保持通报，2010，30(2)：190－191. Huang Yi, Zou Hongtao, Yu Na, et al. Manufacture and implication of new soil bulk sampler[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2010, 30(2): 190－191. (in Chinese with English abstract)

[23] 张学礼，胡振琪，初士立. 土壤含水量测定方法研究进展[J]. 土壤通报，2005，36(1)：118－121.

Zhang Xueli, Hu Zhenqi, Chu Shili. Methods for measuring soil water content: a review[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2005, 36(1): 118－121. (in Chinese with English abstract)

[24] Evertsz C J G, Mandelbrot B B. Multifractal Measures [M]. New York: Springler-Verlag, 1992: 922－953.

[25] 茹豪，张建军，李玉婷，等. 黄土高原土壤粒径分形特征及其对土壤侵蚀的影响[J]. 农业机械学报，2015，46(4)：176－182.

Ru Hao, Zhang Jianjun, Li Yuting, et al. Fractal features ofsoil particle size distributions and its effect on soil erosion of loess plateau[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(4): 176－182. (in Chinese with English abstract)

[26] 刘继龙，马孝义，付强，等. 不同土层土壤特性空间变异性关系的联合多重分形研究[J]. 农业机械学报，2012，43(5)：37－42.

Liu Jilong, Ma Xiaoyi, Fu Qiang, et al. Joint multifractal of relationship between spatial variability of soil properties in different soil layers[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2012, 43(5): 37－42. (in Chinese with English abstract)

[27] 高广磊，丁国栋，赵媛媛，等. 四种粒径分级制度对土壤体积分形维数测定的影响[J]. 应用基础与工程科学学报，2014(6)：1060－1068.

Gao Guanglei, Ding Guodong, Zhao Yuanyuan, et al. Effects of soil particle size classification system on calculating volume-based fractal dimension[J]. Journal of Basic Science and Engineering, 2014(6): 1060－1068. (in Chinese with English abstract)

[28] 王金满，张萌，白中科，等. 黄土区露天煤矿排土场重构土壤颗粒组成的多重分形特征[J]. 农业工程学报，2014，30(4)：230－238.

Wang Jinman, Zhang Meng, Bai Zhongke, et al. Multi-fractal characteristics of reconstructed soil particle in opencast coal mine dump in loess area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(4): 230－238. (in Chinese with English abstract)

[29] 张俊华，李国栋，南忠仁. 黑河中游典型土地利用方式下土壤粒径分布及与有机碳的关系[J]. 生态学报，2012，32(12)：3745－3753.

Zhang Junhua, Li Guodong, Nan Zhongren. Soil particle size distribution and its relationship with soil organic carbons under different land uses in the middle of Heihe river[J]. Acta Ecologica Sinica, 2012, 32(12): 3745－3753. (in Chinese with English abstract)

[30] 胡玉福，彭佳佳，邓良基，等. 围栏种植红柳对川西北高寒沙地土壤颗粒组成和矿质养分的影响[J]. 土壤通报，2015，46(1)：54－61.

Hu Yufu, Peng Jiajia, Deng Liangji, et al. Influences of fencing and planting branchy tamarisk on soil particles composition and mineral nutrients in desertization land in northwestern Sichuan province[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2015, 46(1): 54－61. (in Chinese with English abstract)

Influence of mechanical compaction on reclaimed soil particle size distribution multifractal characteristics

Min Xiangyu, Li Xinju※, Li Qichao

(,, 271018,)

Reclaimed soil particle size distribution (PSD) is different from the normal soil, one main reason is that the soil are compacted by machineries in the process of reclamation, and PSD is closely related to the ability to protect water and fertilizer of soil , so the changing mechanism of PSD caused by the large machinery for reclamation construction is a noteworthy matter. In this research, we established a study area on a filling reclamation site in mining area with high ground-water table in order to study the effects of mechanical compaction to reclaimed soil PSD. Aimed to have a better description of the whole reclamation process, we set up different number of compaction times (0, 1, 3, 5, 7, 9), and divided the reclaimed soil into three layers based on its construction, two backfilling surface soil layers (0-20, 20-40 cm) and one packing soil layer (40-60 cm). Before compacted by the machinery, the surface soil (0-40 cm) was sandy loam, soil density was 1.321 g/cm3, soil volumetric water content was 22.9% at available water content, and 50 kPa was added for each compaction. The reclamation site was divided into 31 plots, and we collecting 13 soil samples on the same plot in order to avoid the variation of soil characteristics. In this research, we used the LS13320 laser particle size analyzer test soil PSD after using hydrogen peroxide and hydrochloric acid to remove organic matter and carbonate from soil respectively, and adopted multifractal method that could describe the heterogeneity of the soil to quantify the reclaimed soil PSD characteristics. The results showed that: mechanical compaction evidently affected soil PSD of topsoil (0-20 cm) and subsoil (20-40 cm), the size of soil particles were refined with the increasing of compaction times, and the peak of soil particle distributions moved from clay range to sandy randy. Reclaimed soil PSD had a multifractal feature, the generalized dimension spectra-()curve was a “S” decreasing function and soil particles were distributed in concentrated areas. The singular spectra-()was a convex curve with left hook and the large probability subset of soil particles was a dominant position. Under the compaction of machinery, reclaimed soil particles encountered the varying local stacking degrees, especially those distributed in sparse areas. Machinery compaction significantly affected the PSD heterogeneous characteristics of topsoil (0-20 cm) and subsoil (20-40 cm), with the increasing of compaction times. Volume dimension(0) decreased, representing the range of PSD was reduced, singularity spectra symmetry degree Δincreased, representing the symmetry of PSD was added, and information dimension(1). Information dimension/volume dimension(1)/(0), correlation dimension(2) and singularity spectra width Δhad fluctuating change, representing the concentration, uniformity and local intensive degree of PSD had fluctuating change. The research found that(1) and(1)/(0),(2) and Δhad similar actions on representing the concentration and uniformity of PSD respectively, and the correlation coefficients were 0.767(<0.01) and −0.488(<0.05), multifractal parameters could be used to describe the subtle changes of PSD in the process of mechanical compaction, and reclaimed soil compactness had very significant correlations with(0), Δand Δ, with the correlation coefficients of −0.840, −0.755 and 0.782(<0.01), respectively, showing that the greater compactness reduced the range of PSD, and added its non-uniformity and symmetry,and(0), Δand Δwere sensitive to the change of reclaimed soil compactness. This provided an accurate analysis method for further research on mechanical compaction of reclaimed soil.

land reclamation; soils; particle size; mechanical compaction; multifractal dimension

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.034

S153

A

1002-6819(2017)-20-0274-10

2017-05-06

2017-10-10

国家自然科学基金资助项目（批准号：41171425）

闵祥宇，博士生。主要从事土地复垦，土壤水肥研究。Email：1991mxy@sina.com

※通信作者：李新举，教授，博士生导师。主要研究方向：土地整理、土地复垦。Email：lxj0911@126.com

闵祥宇，李新举，李奇超. 机械压实对复垦土壤粒径分布多重分形特征的影响[J]. 农业工程学报，2017，33(20)：274－283. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.034 http://www.tcsae.org

Min Xiangyu, Li Xinju, Li Qichao. Influence of mechanical compaction on reclaimed soil particle size distribution multifractal characteristics[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(20): 274－283. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.20.034 http://www.tcsae.org