基于X射线计算机断层扫描技术的膨胀收缩性黏土孔隙特征定量分析及其在矿区土壤修复中的应用研究

本研究创新性地采用X射线计算机断层扫描(X-ray CT)技术定量表征膨胀收缩性黏土的孔隙特征，并系统评估混合改良剂(blend of amendments)对矿区复垦土壤中Chloris gayana和Digitaria eriantha牧草生长的促进作用。通过随机森林(RF)算法构建高精度生物量预测模型(r2=0.90，RMSE=0.255 t ha?1)，证实混合改良剂使地上干物质(DM)产量提升70%-150%，叶面积指数(LAI)提高60%-95%，显著优于传统石灰施肥处理(SMT)。

　　

【研究背景与技术突破】

膨胀收缩性黏土的孔隙特征直接影响矿区土壤修复效果。最新研究突破性地采用X射线计算机断层扫描技术，实现了对这类特殊土壤孔隙结构的精准量化。与此同时，针对矿区土壤普遍存在的容重高、持水能力差等问题，研究团队创新性地开发了包含牛粪、堆肥木屑和苜蓿干草的混合改良剂配方，其复合改良效果显著优于单一改良剂。

【实验设计与方法创新】

研究在比勒陀利亚大学实验农场建立了36个标准化种植单元（1m×1m×1.2m），采用完全随机区组设计。创新性地构建了模拟矿区土壤剖面：底层铺设10cm砾石层，中层50cm煤矸石，上层30cm底土，最上层30cm经不同处理的表土。九种处理方案包括：单一改良剂（F1-F5）、混合改良剂（F6-F8）及未处理对照（F9），施用量均为40吨/公顷。

【植物生长指标突破】

混合改良剂展现出惊人效果：

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  地上干物质产量：F8处理（苜蓿+牛粪+堆肥）两季平均产量达10.9吨/公顷，较对照提高192%-227%

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  叶面积指数：F8处理LAI达5.51 m²/m²，较对照提升72.7%

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  叶水势：F8处理LWP为-0.54 MPa，水分利用效率显著提高

【光谱技术应用】

采用FieldSpec3光谱仪（350-2500nm）获取冠层反射光谱，发现：

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  可见光区（644-690nm）波段组合与生物量相关性最高（r²=0.87）

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  红边区域（690-730nm）对叶绿素含量变化敏感

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  近红外反射率与植物水分胁迫程度呈负相关

【机器学习模型构建】

随机森林算法优化后表现优异：

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  关键变量：LAI、处理方式、655nm和651nm（红区）、693nm（红边）

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  预测精度：r² 0.90，RMSE 0.255吨/公顷

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  变量重要性分析显示叶面积指数贡献度最高

【应用前景与创新价值】

该研究建立了矿区土壤改良-植物生长-光谱监测的完整技术链条。混合改良剂通过改善土壤孔隙结构（提升PAW）和养分缓释效应，创造了"土壤-植物"良性循环。结合高光谱技术和机器学习算法，为大规模矿区生态修复提供了可量化、可预测的智能监测方案。特别是红边波段的应用，为植被恢复评估开辟了新途径。