DB15 T 4205-2025 沙化草地土壤修复评价技术规程.pdf

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1、 ICS 65.020.01 CCS B 05 15 内蒙古自治区地方标准 DB15/T 42052025 沙化草地土壤修复评价技术规程 Code of practice for evaluation of soil restoration in desertified grassland 2025-10-30 发布2025-11-30 实施内蒙古自治区市场监督管理局发 布 DB15/T 42052025 I 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。本文件由内蒙古自治区林业和草原局提出并归口。本文件起草单位：蒙草生态环境（集团）股

2、份有限公司、内蒙古草业技术创新中心有限公司、内蒙古蒙草草业科技有限公司、内蒙古自治区农牧业科学院、乌兰察布市农林科学研究院。本文件主要起草人：冯彩霞、王召明、陈翔、邢鹏飞、张健、王雅茹、王媛媛、董文利、胡努斯吐、杨红艳、潘东、包海龙、张晓严、金净、谢海桃、朱晓庆、周颖、苑榕、刘若男。DB15/T 42052025 1 沙化草地土壤修复评价技术规程 1 范围 本文件规定了沙化草地土壤修复的技术要求，修复成效评价指标和评价方法。本文件适用于内蒙古科尔沁沙地和浑善达克沙地的土壤修复技术及修复效果评价。2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引

3、用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 39228 土壤微生物生物量的测定 熏蒸提取法 LY/T 3399 沙化草原治理技术规程 NY/T 1121.1 土壤检测第1部分：土壤样品的采集、处理和贮存 NY/T 2998 草地资源调查技术规程 ISO/TS 29843-2:2021 土壤质量土壤微生物多样性的测定 第2部分：磷脂脂肪酸分析法 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。沙化草地 desertified grassland 草地因自然因素或人为活动影响，导致地表土壤严重风蚀、沙化、砾质化或出现风积沙地貌形态，

4、且结构和功能发生明显退化。沙化草地土壤修复 oil restoration of desertified grassland 针对沙化草地，采用生物、物理、化学等系列技术，改善土壤理化性状，恢复土壤的生态功能。沙化草地土壤修复成效评价 evaluation of the effectiveness of desertified grassland soil restoration 通过综合评判修复后沙化草地的土壤性质和植被特征，评定土壤修复等级。4 沙化草地土壤修复技术 DB15/T 42052025 2 本底调查 4.1.1 土壤调查 土壤含水量，容重，沙粒、粉粒、黏粒含量，pH，有机质含量

5、全氮、速效氮含量，全磷、速效磷含量，细菌、真菌Shannon-Wiener指数，微生物碳、氮生物量，按照NY/T 1121.1、GB/T 39228、ISO/TS 29843-2:2021执行。4.1.2 植被调查 地上、地下生物量，按照NY/T 2998执行。修复技术 按照LY/T 3399执行。5 修复成效评价 指标体系 5.1.1 物理指标 包括土壤含水量，土壤容重，土壤沙粒、粉粒、黏粒含量。5.1.2 化学指标 包括土壤pH，土壤有机质含量，土壤全氮、速效氮含量，土壤全磷、速效磷含量。5.1.3 生物指标 包括土壤细菌、真菌Shannon-Wiener指数，土壤微生物碳、氮生物量，植

6、被地上、地下生物量。评价方法 5.2.1 模型构建 沙化草地土壤修复成效评价综合指数计算方法见公式（1）。=()=1 (1)式中：SRF土壤修复成效评价综合指数；n 评价指标的个数；Ci 土壤修复后，第i个评价指标的赋值；Qi 土壤修复前，第i个评价指标的赋值；Xi 第i个评价指标的权重值，采用主成分分析法确定。权重值的确定按照附录A。5.2.2 土壤修复成效等级评定 依据公式(1)计算的SRF值及表1评定沙化草地土壤修复成效。DB15/T 42052025 3 表1 土壤修复成效分级表 等级 优 良 差 SRF值 SRF1.5 1SRF1.5 SRF1.0 DB15/T 42052025 4

7、 A A附录A （规范性）权重值的确定 A.1 数据标准化 因选择的各指标量纲不同，因此分析和评价前应进行标准化处理，具体公式如下：对于正向指标：见公式（A.1）。=/()(A.1)对于负向指标：见公式（A.2）。=/()(A.2)式中：i 第i个样地；j 第j个指标；ij 实测值；第j个指标实测值中的最大值；第j个指标实测值中的最小值。A.2 计算相关系数矩阵 相关系数矩阵反映指标间的线性相关性如下：见公式（A.3）。=()=11(j,k=1，2，m,m 为指标数)(A.3)式中：变量j和变量k之间的相关系数；Zij,Zik分别是第j个和第k个变量在样本i上的标准化值；n样本的总数；n1代表

8、自由度。A.3 确定主成分个数 主成分个数需满足“累计方差贡献率85%（或特征值1）”见公式（A.4）。=1(总方差 =,因 R 是相关系数矩阵)(A.4)式中：K 贡献率，即第k个主成分的方差占全部总方差的比重；相关系数矩阵R的第k个特征值。A.4 计算指标权重 以主成分的方差贡献率为权重，结合特征向量，计算原始指标的综合权重：若选取 k 个主成分，则第 j 个主成分的权重为：见公式（A.5）。=1 (A.5)DB15/T 42052025 5 式中：第j个主成分的权重；第j个主成分的特征值；i-求和索引变量，没有实际意义。原始指标的综合权重为:见公式（A.6）。=(|)=1(A.6)式中：第j个主成分的特征向量中，对应第p个原始变量的那个系数（也称为成分载荷），它表示了第p个原始变量与第j个主成分之间的相关关系和贡献程度；|为特征向量的绝对值，避免正负抵消。