基于熵權(quán)-模糊層次分析法的礦區(qū)復(fù)墾土壤培肥技術(shù)研究

董 娟，唐 琳，郭春燕，王 翔，盧 寧，劉新志

(1.山西省生物研究所，山西 太原 030000；2.四川大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，四川 成都 610065)

【研究意義】層次分析法是一種定性和定量相結(jié)合的綜合分析方法，既可以用于決策分析、方案比較，亦可以用于確定指標權(quán)重，將復(fù)雜的優(yōu)選問題和眾多的影響因素，分解組成一個有序的遞階層次結(jié)構(gòu)，其局限性表現(xiàn)在權(quán)重賦權(quán)受專家的主觀判斷影響[1]?！厩叭搜芯窟M展】近年來，基于熵權(quán)法的模糊層次分析法在工程、經(jīng)濟以及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。王之亮等利用模糊層次分析法研究了在藏北高寒草地退化的影響因子[2]；Li等利用模糊層次分析法分析了葉城二牧場地質(zhì)災(zāi)害的影響因素[3]；Chen等利用模糊層次分析法和響應(yīng)面結(jié)合的方法優(yōu)化了紫葉根的提取方法[4]?！颈狙芯壳腥朦c】基于熵權(quán)的模糊層次分析法以熵權(quán)法計算指標的權(quán)重的基礎(chǔ)上，運用模糊集合變換原理，以隸屬度描述各因素、因子的模糊界線，構(gòu)造模糊矩陣，通過多層復(fù)合運算，最終確定評價對象所屬等級[2]?！緮M解決的關(guān)鍵問題】該法能有效消除各因素權(quán)重的主觀性，評價結(jié)果更符合客觀事實。

1 材料與方法

1.1 試驗地點概況

該課題研究選擇位于山西省朔州市的平朔礦區(qū)為研究試驗區(qū)，開展因采煤造成的生態(tài)破壞與生態(tài)重建研究。平朔礦區(qū)是國家首批大型規(guī)劃礦區(qū)，礦區(qū)總面積380 km2，保有地質(zhì)儲量112.21億t。平朔礦區(qū)是山西集中連片開采的最大礦區(qū)，具有開采工藝先進，回采率高的特點，但高強度的開采也帶來嚴重的土地破壞和生態(tài)環(huán)境問題，加之該區(qū)位于半干旱、高寒、風(fēng)蝕嚴重的生態(tài)脆弱區(qū)，新舊問題的復(fù)合疊加使礦區(qū)的生態(tài)破壞的類型多樣，且相互交織，生態(tài)重建的難度較大。研究礦區(qū)復(fù)墾土壤快速培肥技術(shù)對完善和豐富因采礦造成的土地破壞及其生態(tài)重建內(nèi)容有極其重要的意義。

1.2 試驗方法

1.2.1試驗材料 試驗布設(shè)于山西省平朔露天礦生態(tài)復(fù)墾區(qū)，2017年進行田間小區(qū)試驗。供試作物為玉米，品種為玉草3號，生育期為120 d。供試化肥為尿素(N含量為45 %)和過磷酸鈣(P2O5含量為17 %)。供試生物有機肥S購自山西美邦大富農(nóng)科技有限公司，有效活菌數(shù)(解淀粉芽孢桿菌)≥0.2億/克，有機質(zhì)≥40 %。

1.2.2 試驗方法 ①試驗設(shè)計。由表1顯示，試驗設(shè)置化肥量和生物肥量2個因素，采用二因子五水平正交組合設(shè)計，設(shè)置6個試驗組合處理，另設(shè)1個不施肥對照組(CK)。每個處理重復(fù)4次，小區(qū)面積為10 m×2.5 m。②樣品采集與處理。于玉米種植前后分別采集土壤樣品，測定土壤酶活性、全氮、有效磷、有效鉀及有機質(zhì)含量。玉米成熟后每個小區(qū)選擇長勢均勻的代表性樣10株，測量其鮮重、株高、莖粗。通過土壤微生物群落對Biolog Eco微孔板的125種不同碳源利用情況的不同，計算生物群落豐富度指數(shù)(S)和群落指數(shù)Shannon(H)。③土壤復(fù)墾最優(yōu)配肥分析。熵權(quán)—模糊層次分析體系建立，使用國產(chǎn)DPS統(tǒng)計軟件進行回歸擬合與檢驗，Origin軟件作圖，層次分析法AHP進行綜合評價分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤酶活性的影響

土壤酶活性，是指土壤酶催化物質(zhì)轉(zhuǎn)化的能力，是土壤的組成成分之一，參與了土壤中腐殖質(zhì)的合成與分解，有機化合物、動植物和微生物殘體的水解與轉(zhuǎn)化以及土壤中有機、無機化合物的各種氧化還原反應(yīng)等生物化學(xué)過程。這些過程與土壤中各種營養(yǎng)元素的釋放與儲存、土壤中腐殖質(zhì)的形成與發(fā)育以及土壤的結(jié)構(gòu)和物理狀況都密切相關(guān)，它們參與了土壤的發(fā)生和發(fā)育以及土壤肥力的形成和演化的全過程。

(1)生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤脲酶活性的影響。由圖1可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥可有效提升土壤脲酶的活性，且生物肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為HS2(0，1)>HS(0，0)> H2S(1，0)> H2S2(1，1)> S(-1，0)> H(0，-1)> CK(-1，-1)；同時，生物有機肥與化肥配施處理的土壤脲酶活性顯著高于單施化肥H和單施生物有機肥S，即HS(0，0)> S(-1，0)> H(0，-1)> CK(-1，-1)。此外，HS2(0，1)處理組土壤脲酶活性增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了82.23 % ，H2S2(1，1)

表1 田間試驗處理組合

圖1 復(fù)墾土壤脲酶活性變化

(2)生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤磷酸酶活性的影響。由圖2可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升土壤脲酶的活性，且化肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為 HS(0，0)>H(0，-1)>H2S(1，0)>HS2(0，1)>H2S2(1，1)>S(-1，0)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時， HS(0，0)>H(0，-1)>HS2(0，1)；當(dāng)生物量一定時， HS(0，0)>H2S(1，0)>S(-1，0)，說明雖然生物肥和化肥在一定程度上都可以促進土壤磷酸酶活性，但超過一定量時反而會起到抑制作用。同時，生物有機肥與化肥配施處理的土壤脲酶活性顯著高于單施生物有機肥S，即 HS(0，0)>S(-1，0)。此外， HS(0，0)處理組土壤磷酸酶活性增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了52.45 %。

(3)生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤蔗糖酶活性的影響。由圖3可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升土壤脲酶的活性，且化肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為HS2(0，1)>S(-1，0)>H(0，-1)>H2S2(1，1)>HS(0，0)>H2S(1，0)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，HS2(0，1)>H(0，-1)>HS(0，0)；當(dāng)生物量一定時，S(-1，0)>HS(0，0)>H2S(1，0)，表明生物有機肥與化肥配施處理時，化肥會對土壤蔗糖酶活性起一定抑制作用。此外，HS2(0，1)處理組土壤蔗糖酶活性增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了56.82 %。

圖2 復(fù)墾土壤磷酸酶活性變化

圖3 復(fù)墾土壤蔗糖酶活性變化

2.2 生物有機肥和化肥配施處理對復(fù)墾土壤微生物群落多樣性的影響

土壤微生物是土壤-植被系統(tǒng)中比較活躍的組成成分，是土壤中物質(zhì)循環(huán)的主要動力，土壤微生物生物量既是土壤有機質(zhì)和養(yǎng)分轉(zhuǎn)化與循環(huán)的動力，又可作為土壤中植物有效養(yǎng)分的儲備庫[3]。

(1)生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤生物群落豐富度指數(shù)的影響。 由圖4可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升多樣性指數(shù)，且生物肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為H2S2(1，1)> S(-1，0)>H(0，-1)>HS2(0，1)>H2S(1，0)>HS(0，0)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，H(0，-1)>HS2(0，1)>HS(0，0)；當(dāng)生物量一定時，S(-1，0)>H2S(1，0)>HS(0，0)，表明生物有機肥與化肥配施處理的土壤多樣性指數(shù)低于單施生物有機肥S和單施化肥H。此外，H2S2(1，1)處理組多樣性指數(shù)增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了15.86 %，表明H2S2配施處理更能夠增加土壤微生物多樣性指數(shù)，生物多樣性更好。

(2)生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤生物群落Shannon指數(shù)的影響。由圖5可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升多樣性指數(shù)，且生物肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為HS2(0，1)>H2S2(1，1)>H2S(1，0)>HS(0，0)>S(-1，0)>H(0，-1)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，HS2(0，1)>HS(0，0)>H(0，-1)；當(dāng)生物量一定時，H2S(1，0)>HS(0，0)>S(-1，0)，表明生物有機肥與化肥配施處理的土壤Shannon指數(shù)高于單施生物有機肥S和單施化肥H，并且在本試驗條件下呈現(xiàn)出正相關(guān)的特點。此外，HS2(0，1)處理組Shannon指數(shù)增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了16.44 %。

圖4 復(fù)墾土壤生物群落豐富度指數(shù)變化

圖5 復(fù)墾土壤生物群落Shannon指數(shù)變化

2.3 生物有機肥和化肥配施處理對復(fù)墾土壤養(yǎng)分含量的影響

土壤養(yǎng)分含量是土壤的基本屬性和本質(zhì)的特征，土壤養(yǎng)分能夠有效的為植物的生長、發(fā)育提供各類營養(yǎng)物質(zhì)，其中土壤有機質(zhì)、堿解氮、速效鉀、全氮及速效磷是評價土壤肥力的重要指標。改良礦區(qū)土壤的一個重要措施就是培肥土壤，合理的施肥方式，不僅可以提高作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，還可以不斷地培肥地力。

(1)生物有機肥和化肥配施處理對土壤有機質(zhì)含量的影響[4]。由圖6可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升土壤有機質(zhì)含量，且生物肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為HS2(0，1)>H2S2(1，1)>H2S(1，0)>S(-1，0))>HS(0，0)>H(0，-1)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，HS2(0，1)>HS(0，0)>H(0，-1)；當(dāng)生物量一定時，H2S(1，0)>S(-1，0)>HS(0，0)，表明表明生物有機肥與化肥配施處理的土壤有機質(zhì)含量高于單施化肥H，并且在本試驗條件下呈現(xiàn)出正相關(guān)的特點。此外，HS2(0，1)處理組土壤有機質(zhì)含量增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了14.92 %。

圖6 復(fù)墾土壤有機質(zhì)含量變化

圖7 復(fù)墾土壤全氮含量變化

(2)生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤全氮含量的影響。由圖7可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升多樣性指數(shù)，且生物肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為HS(0，0)>S(-1，0)>H(0，-1)>HS2(0，1)>H2S2(1，1)>H2S(1，0)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，HS(0，0)>H(0，-1)>HS2(0，1)；當(dāng)生物量一定時，HS(0，0)>S(-1，0)>H2S(1，0)，表明表明生物有機肥與化肥配施處理的土壤有機質(zhì)含量高于單施化肥H和單施生物肥S，并且化肥H和生物肥S的配比均勻為宜。此外，HS(0，0)處理組土壤全氮含量增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了12.43 %。

(3)生物有機肥和化肥配施處理對土壤有效磷含量的影響。由圖8可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升土壤有機質(zhì)含量，且化肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為H2S(1，0)>H(0，-1)>HS(0，0)>HS2(0，1)>S(-1，0)>H2S2(1，1)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，H(0，-1)>HS(0，0)>HS2(0，1)；當(dāng)生物量一定時，H2S(1，0)>HS(0，0)>S(-1，0)，表明表明生物有機肥與化肥配施處理的土壤有機質(zhì)含量高于單施化肥S。此外，H2S(1，0)處理組土壤有效磷含量增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了77.10 %。

(4)生物有機肥和化肥配施處理對土壤速效鉀含量的影響。 由圖9可知：在本試驗條件下，通過施用化肥和有機肥均可提升土壤有機質(zhì)含量，且化肥的提升效果更顯著，即表現(xiàn)為HS(0，0)>HS2(0，1)>H2S(1，0)>S(-1，0)>H(0，-1)>H2S2(1，1)>CK(-1，-1)。當(dāng)化肥量一定時，HS(0，0)>HS2(0，1)>H(0，-1)；當(dāng)生物量一定時，HS(0，0)>H2S(1，0)>S(-1，0)，表明生物有機肥與化肥配施處理的土壤有機質(zhì)含量高于單施化肥S和單施生物肥S，且當(dāng)化肥或生物肥量大時反而會起到抑制作用。此外，HS(0，0)處理組土壤速效鉀含量增幅最大，較空白組CK(-1，-1)提高了4.02 %。

圖8 復(fù)墾土壤有效磷含量變化

圖9 復(fù)墾土壤速效鉀含量變化

圖10 復(fù)墾土壤玉米生物性狀(株高)

2.4 生物有機肥和化肥配施對復(fù)墾土壤玉米生物性狀的影響

株高、莖粗和生物產(chǎn)量是體現(xiàn)玉米生長狀況的重要指標，玉米植株長勢不僅和干物質(zhì)積累量有關(guān)，還跟光合生產(chǎn)有關(guān)，合理的施肥措施有助于促進飼草玉米植株株高、莖粗的生長和干物質(zhì)量的積累。本試驗條件下各處理組的促進幅度為：H2S2(1，1)> H2S(1，0)> HS(0，0)>HS2(0，1)>H(0，-1)> S(-1，0)，分析田間試驗各配施處理玉米植株生物性狀指標的動態(tài)變化，可以看出：生物有機肥與化肥配施處理的玉米植株生物性狀指標的升高幅度大于單施化肥S和單施生物肥S，化肥的促進效果顯著大于生物肥。當(dāng)化肥量一定時，HS(0，0)>HS2(0，1)> H(0，-1)；當(dāng)生物量一定時，H2S(1，0)> HS(0，0)> S(-1，0)，表明本試驗條件下化肥施用量適宜為好，而生物肥施用量越大越好。此外，H2S2(1，1)處理組玉米植株株高的升高幅度最大，株高、莖粗和生物學(xué)產(chǎn)量較空白組CK(-1，-1)分別提高了92.24 %、84.0 %和231.08 %(圖10～12)。

圖11 復(fù)墾土壤玉米生物性狀(莖粗)

圖12 復(fù)墾土壤玉米生物性狀(生物產(chǎn)量)

2.5 土壤復(fù)墾最優(yōu)配肥分析

2.5.1 熵權(quán)-模糊層次分析體系 ①建立遞階層次結(jié)構(gòu)。以綜合評價指標體系為基礎(chǔ)，根據(jù)突然復(fù)墾各評價指標相互間的關(guān)系，將各項指標進行分類，并分成4個層次，最高層為目標層，即所要達到的決策目標O；中間層為準則層A[1]，即表示評價目標層的若干方面的準則；第3層為指標層U，其中包括土壤復(fù)墾效應(yīng)評價的具體指標；最下層為方案層P。現(xiàn)列出土壤復(fù)墾配肥技術(shù)研究的簡化遞階層次結(jié)構(gòu)圖(圖13)。②構(gòu)造判斷矩陣。判斷矩陣是針對上一層次中某一影響因素而言的本層次中各影響因素(指標)之間的相互重要性程度，影響因素(指標)之間的相對重要性程度可參照表2所示的比率標度值判定。由簡化遞階層次結(jié)構(gòu)圖，準則層A對目標層O的判斷矩陣，如下表3所示。由簡化遞階層次結(jié)構(gòu)圖，指標層U對準則層A的判斷矩陣，如下表4～7所示。③層次單排序。根據(jù)判斷矩陣，計算對于上一層次某一指標而言的本層次與之有聯(lián)系的各要素的重要性次序，稱之為層次單排序。這個計算過程可歸結(jié)為計算判斷矩陣的特征值和特征向量問題，即對于矩陣U，計算滿足UW=λW的特征值和特征向量[6]，λmax為矩陣U的最大特征根，可用于判斷矩陣的一致性檢驗，W即為對應(yīng)的特征向量，它的各個分量Wi即為相應(yīng)指標的權(quán)重。最大特征根及其對應(yīng)的特征向量的計算步驟如下。

圖13 綜合評價遞階層次結(jié)構(gòu)示意圖

表2 比率標度

表3 準則層A對目標層O的判斷矩陣

注：對“決策目標”的權(quán)重：1.0000；λmax=4.1603;CR=0.0600。

Note: Weight of ‘decision target’：1.0000;λmax=4.1603;CR=0.0600.

表4 指標層U對準則層A的判斷矩陣(土壤酶)

注：對“決策目標”的權(quán)重：0.0518；λmax=3.0539;CR=0.0518。

Note: Weight of ‘decision target’: 0.0518;λmax=3.0539;CR=0.0518.

表5 指標層U對準則層A的判斷矩陣(生物多樣性)

注：對“決策目標”的權(quán)重：0.2009；λmax=2.0000;CR=0.0000 。

Note: weight of ‘decision target’: 0.2009;λmax=2.0000;CR=0.0000.

表6 指標層U對準則層A的判斷矩陣(土壤養(yǎng)分)

注：對“決策目標”的權(quán)重：0.2537;λmax=4.2088;CR=0.0782。

Note: Weight of ‘decision target’: 0.2537;λmax=4.2088;CR=0.0782.

表7 指標層U對次準則層A的判斷矩陣(生物性狀)

注：對“決策目標”的權(quán)重：0.4598;λmax=3.0092;CR=0.0089。

Note: Weight of ‘decision target’: 0.2009;λmax=2.0000;CR=0.0000.

(1)計算判斷矩陣的每一行元素標準值aij的連乘積的m次方根。

(1)

(2)

得W=(W1,W2...Wi...Wm)即為所求之特征向量，其中W1,W2...Wi...Wm即為各要素(指標)的權(quán)重。

(3)評價指標權(quán)重。計算某一層次上所有指標對目標層的權(quán)重分配，稱為層次總排序。計算時以該層的單排序結(jié)果與上一層次的某一指標的權(quán)重相結(jié)合，由最下一層向上直至最上層即可求得最下一層各指標對最上層的權(quán)重分配(表8)。

(4)熵權(quán)法權(quán)重。將初始化數(shù)據(jù)矩陣A=(aij)m×n中各項指標標準化后可得評價指標的信息熵：

(3)

熵權(quán)重的計算公式為：

(4)

熵值重值可以用來判斷某個評價指標的離散程度。該評價指標的離散程度越大，其對土壤培肥效應(yīng)指數(shù)的影響就越大。各評價指標熵值重值見表9。

表8 評價指標權(quán)重

表9 熵權(quán)重值

表10 綜合權(quán)重值

表11 土壤培肥效應(yīng)指數(shù)

(5)綜合權(quán)重。根據(jù)層次分析法及熵權(quán)法耦合原理采用公式(5)可得耦合后的綜合權(quán)重值Ti為：

(5)

采用熵值法能盡可能地消除各因素的主觀性，使土壤培肥效應(yīng)指數(shù)的計算結(jié)果更客觀。土壤培肥效應(yīng)評價指標的綜合權(quán)重值見表10。

(6)評價指數(shù)。從表11可以看出，土壤培肥效應(yīng)指數(shù)最大的處理組為HS(0，0)，即生物肥與化肥均為中等水平時土壤培肥效應(yīng)指數(shù)可以達到最大，而過多或過少的施用肥料均會導(dǎo)致指數(shù)的降低，合理配肥對于礦區(qū)土壤復(fù)墾是非常必要的，有必要針對肥料最有配比做進一步研究。

2.5.2 土壤培肥效應(yīng)指數(shù)預(yù)測模型 土壤培肥效應(yīng)指數(shù)預(yù)測模型采用二次回歸旋轉(zhuǎn)模型表示。

(6)

式中：Y為應(yīng)變量；xj為線性變換后的自變量；bj為模型的一次項系數(shù)；bij為模型的交互系數(shù)；bjj為模型的二次項系數(shù)；p為自變量數(shù)；j為自變量的序號。

根據(jù)二元二次回歸的計算原理，以土壤培肥效應(yīng)指數(shù)(表11)為因變量(Y)，化肥施用量編碼(X1)、有機肥施用量編碼(X2)為自變量進行二元二次多項式回歸擬合，得出相應(yīng)的土壤培肥效應(yīng)指數(shù)預(yù)測模型：

Y= 0.920+0.157×X1+0.271×X2-0.470×X1×X1-0.33×X2×X2+0.21×X1×X2

(7)

式中：Y為綜合評價指數(shù)；X1為化肥量的編碼值；X2為生物肥量的編碼值。

水肥耦合因素效應(yīng)曲線(圖14)為開口向下的曲面，可以看出該曲面有唯一頂點，說明以水肥為自變量、綜合指數(shù)為應(yīng)變量的二元二次多項式有唯一的最大值，此外從圖中也能看出低肥對土壤培肥效應(yīng)指數(shù)的抑制作用要大于高肥。在土壤培肥效應(yīng)指數(shù)的回歸擬合預(yù)測模型中，化肥量一次項系數(shù)為0.157，生物肥量一次項系數(shù)為0.271，后者的絕對值大于前者，說明施肥量在較低的水平時，生物肥量對改善綜合評價指數(shù)的效應(yīng)要大于化肥量。經(jīng)解算綜合評價指數(shù)效應(yīng)模型可知，當(dāng)化肥量編碼值X1=0.258，生物肥量編碼值為X2=0.331時有最大值，即化肥量為220.15 kg/hm2，生物肥量2080.15 kg/hm2時，土壤培肥效應(yīng)指數(shù)可達最大值0.9909。

圖14 土壤培肥效應(yīng)指數(shù)配肥效應(yīng)曲面

土壤培肥效應(yīng)指數(shù)回歸擬合預(yù)測模型的擬合度及顯著性檢驗采用F檢驗，經(jīng)計算F=12.09*>F0.05(5，3)=9.01，P值=0.048<0.050，說明該模型擬合有效。同時得到各因素與綜合評價指數(shù)的復(fù)相關(guān)系數(shù)R2= 0.9126，說明土壤復(fù)墾效應(yīng)綜合評價指數(shù)與各因素的擬合很好，方程回歸達到極顯著水平，可以反映化肥和生物肥配比對礦區(qū)土壤復(fù)墾綜合評價指數(shù)的影響，模型的預(yù)測值和實際值吻合較好，因此可以采用這一模型進行礦區(qū)土壤培肥效應(yīng)指數(shù)的預(yù)測，此模型具有較高的可靠性，對于實際生產(chǎn)具有指導(dǎo)作用。

3 結(jié) 論

(1)從AHP總排序權(quán)重Wi、歸一后的熵權(quán)ui及耦合后的綜合權(quán)重Ti來看，產(chǎn)量始終排在第1位，說明產(chǎn)量是土壤復(fù)墾中主要考慮因素，而脲酶、磷酸酶、磷、鉀、蔗糖酶始終排在末5位，表明土壤酶活性在土壤復(fù)墾中并非重要影響因素，豐富指數(shù)和莖粗下降1位、株高下降2位、有機質(zhì)和氮上升1位、群落指數(shù)上升2位。綜上所述，模糊層次分析法及熵權(quán)法耦合后的權(quán)重，比單純應(yīng)用層次分析法得到的權(quán)重更貼近實際，并體現(xiàn)了產(chǎn)量、群落指數(shù)在礦區(qū)土地復(fù)墾培肥中的重要性。

(2)生物有機肥與化肥配施處理可以顯著改善復(fù)墾土壤酶活性。相比單施肥料處理，有機肥配施化肥處理明顯提高了復(fù)墾土壤酶活性。在玉米植株的整個生育期，生物有機肥配施化肥處理均能不同程度的提高土壤酶活性，從而提高了土壤肥力，加速了土壤的熟化。但是當(dāng)施肥量過多時反而會對土壤酶活性產(chǎn)生抑制作用。土壤尿酸酶增幅最大的為HS2(0,1)，為82.23 %；土壤磷酸酶增幅最大的為HS(0,0)，為52.45 %；土壤蔗糖酶增幅最大的為HS2(0,1)，為56.82 %。

(3)在玉米的整個生育期，由 BIOLOG測定結(jié)果顯示，生物有機肥配施化肥處理對土壤微生物功能多樣性影響主要表現(xiàn)為不僅增加了群落物種豐富度，同時提高了土壤微生物利用炭源的種類和能力。當(dāng)施加的化肥量相同時，逐漸增施生物有機肥，可以明顯提高土壤微生物群落多樣性。土壤微生物群落豐富度指數(shù)增幅最大的為H2S2(1,1)，為15.86 %；土壤微生物群落Shannon增幅最大的為HS2(0,1)，為16.44 %。

(4)生物有機肥與化肥配施處理更有利于土壤有機質(zhì)、全氮、速效鉀和有效磷含量的提升，配施處理均比單施化肥或者單施生物肥效果好。土壤有機質(zhì)增幅最大的為HS2(0,1)，為14.92 %；土壤全氮增幅最大的為HS(0,0)，為12.43 %；土壤有效磷增幅最大的為H2S(1,0)，為77.10 %；土壤速效鉀增幅最大的為HS(0,0)，為4.02 %。

(5)生物有機肥與化肥配施處理能夠有效促進飼草玉米生長及生物學(xué)產(chǎn)量的提高。本試驗肥料用量范圍內(nèi)，玉米株高、莖粗、生物學(xué)產(chǎn)量等隨著生物肥施用量的增加而增加，而隨著化肥則呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢。其中H2S2(1,1)促進作用最顯著，株高、莖粗和生物學(xué)產(chǎn)量分別提高了91.24 %、84.0 %和231.08 %。

(6)通過構(gòu)建層次分析體系，解算二次回歸旋轉(zhuǎn)預(yù)測模型可知：施肥量在較低的水平時，生物肥量對改善土壤培肥效應(yīng)要大于化肥量。此外，低肥對土壤培肥效應(yīng)指數(shù)的抑制作用要大于高肥。經(jīng)解算土壤培肥效應(yīng)指數(shù)預(yù)測模型可知，當(dāng)化肥量編碼值X1= 0.258，生物肥量編碼值為X2= 0.331時有最大值，即化肥量為220.15 kg/hm2，生物肥量2080.15 kg/hm2時，土壤培肥效應(yīng)指數(shù)可達最大值0.9909。

4 討 論

煤炭開采對生態(tài)環(huán)境的破壞是非常嚴重的，是我國當(dāng)今和未來經(jīng)濟社會發(fā)展面臨的重大問題之一，修復(fù)和重建礦區(qū)生態(tài)環(huán)境是我國轉(zhuǎn)型發(fā)展階段必須解決的急迫課題[8]。從1994年開始，山西平朔煤礦將土地復(fù)墾納入整個礦區(qū)開采方案，走出了“采、運、排、復(fù)一體化“的路子，但是如何綜合、有效的評價山西平朔煤礦土地復(fù)墾效應(yīng)是當(dāng)前的難點所在，因此建立一套健全的土壤肥力評價體系是十分必要的。肥隨水走，灌水會將肥料直接輸送到植株的根系部分[9]，肥料濃度過高會對植株生長起到抑制作用，而適當(dāng)施肥可以提高土壤水分利用效率和節(jié)約用水，為植物提供更有效的水分[10]。以空間代替時間，研究人工生態(tài)系統(tǒng)土壤肥力的生態(tài)學(xué)效應(yīng)，選擇科學(xué)的評價體系，為礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的修復(fù)與持續(xù)、健康管護奠定科學(xué)基礎(chǔ)[11]。