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煤矸石是在采煤和煤炭分选过程中产生的一种固体废弃物，同时也是一种可循环利用的资源，其干基灰分>50%的，产量相当于煤炭产量的10%～15%[1]。相对于巨大的煤矸石产量，煤矸石的利用效率仍然难以满足其巨大的处理需求，若处置不当会对环境造成危害，如污染水土、堆积失稳引发灾害、自燃产生有毒气体等[2]。煤矸石资源在多领域中均有应用，但是消纳煤矸石的效率普遍不高，产生的效益有限。如利用煤矸石制作的矸石砖机械强度有限且有腐蚀性等缺陷[3]；煤矸石的热值不高，用其作为燃料直接利用存在许多困难[4]。城市污泥同样作为一类产量巨大的废弃物，不仅含有大量的有机质、氮、磷等营养元素，且包含丰富的微生物群落。但污泥因为病原菌和重金属的潜在危险[5]，其土地施用率受到严格的限制。21世纪初，在许多欧洲国家污泥农用比例超过了50%，如法国、丹麦、西班牙等，但同时也有像瑞士、比利时、卢森堡等国家禁止污泥农用[6]。污泥在农业方面出现利用差异，主要是因为污泥中的安全隐患、消费者和从业人员的接受程度以及其他肥料的竞争等多方面的因素[7]。我国目前尚未针对城市污泥的农林业应用出台科学规范的标准，污泥农用仍需进一步探索。分析煤矸石和城市污泥的理化性质后发现二者具有一定的互补性。煤矸石容重高于一般土壤且毛管孔隙少，将其掺入土壤可以增强土壤透气性和疏松度，具有一定的营养成分，但是难以形成土壤团聚体且缺少微生物群落[8]；污泥农用的透气性不佳但是可提高土壤中氮磷元素、有机质的含量以及微生物，调节土壤孔隙，降低土壤容重，改善土壤的团粒结构[9]，如使用适当比例的城市污泥用于改良沙漠化土壤，可以增加土壤孔隙度，降低容重[10]。所以将城市污泥与煤矸石以一定比例混合理论上可以改良煤矸石的物理性质，在保有其良好透气性的基础上，增加保水保肥性。
但是煤矸石和污泥的资源化利用需要注意到重金属污染的潜在风险，所以需要对废弃物进行一定的无害化处理。已有研究表明，使用污泥覆盖煤矸石可以有效抑制煤矸石中硫化物的氧化以及重金属污染，提高了淋溶液 pH 值[11]，促使铁沉淀物生成，同时产生的微碱性和厌氧的还原环境也增强了硫酸盐还原菌的生长和活性，淋溶液中硫酸根和铁离子的浓度因硫酸盐还原作用而降低，生成碳酸盐和硫化物沉淀固定[12]。现有的针对这2种废弃物共处置的研究，多集中在制备烧砖和陶瓷等[13]，在农林应用中也少有设置煤矸石粒径大小这一变量。已有研究表明粒径是影响煤矸石利用的重要因素之一，煤矸石的粒径小于0.18～0.25 mm时污染物释放量相对较大[14]；孔涛等[15]将煤矸石处理为不同粒径用于盐碱土改良后发现土壤微生物量碳氮、多种土壤酶活性及紫花苜蓿的生长状况均表现为混合粒径最优，小粒径(<1 mm)次之，中粒径再次(1～5 mm)，大粒径(>5 mm)最差。若能将煤矸石和污泥以合适的处理方法同时处置并创造效益，研究将具有重大的现实意义。
基于以上背景，笔者采用煤矸石与城市污泥混合制备植生基质并施用于沙土，模拟改良后的土壤。设置不同的煤矸石粒径大小以及不同的混合比例，通过植物生长过程中的多项指标以及土壤理化性质指标测定及分析，探究协同利用煤矸石和城市污泥制作植生基质的方法，为高效消纳煤矸石提供实践依据。
试验采用的煤矸石来源于内蒙古伊泰京粤酸刺沟矿业的下属煤矿。煤矸石主要化学成分为SiO2(40%)，Al2O3(36.18%)，TiO2(1.11%)，Fe2O3 (0.97%)，P2O5(0.039%)，K2O(0.16%)，CaO(0.12%)，MgO(0.10%)，括号内为质量分数。矿物组成主要是结晶粗大的高岭石还有炭质。煤矸石pH为7.98，为碱性煤矸石。煤矸石的重金属测定结果为：镉(Cd)、汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)、锌(Zn)含量分别为0、0、0、30、100、60、20、80 mg/kg。煤矸石的全氮、全磷及有机质含量为2.27、0.19、18.66 g/kg。
城市污泥来源于北京市排水集团，经过无害化和稳定化处理，含水率低于60%，pH为7.21。其金属测定结果为：Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn分别为0、0、0、10、20、90、20、220 mg/kg。城市污泥的全氮(TN)、全磷(TP)及有机质含量(OM)为2.85、11.18、20.15 g/kg。
高羊茅(Festuca arundinacea L.)是一种适应能力强的冷季型草坪草种，具有生长快和易种植的特点，在我国水土保持和城市绿化等领域都有广泛使用[16]，并且有研究表明高羊茅对土壤中的重金属元素具有一定的吸收作用[17]。实际生产中也已经培育出多个高羊茅品种，本研究采用的高羊茅品种为猎狗5号，来源为同一种批。使用高11 cm，上口直径16 cm，底径15 cm的塑料花盆。试验所用沙土来源于大兴的自然沙土。沙土的TN、TP及OM含量为0.98、1.24、0.772 g/kg。
盆栽试验的时间为2019年6月至9月。植生基质的配制中设置2个变量：基质中煤矸石与污泥的体积比(Vm∶Vw)、煤矸石粒径大小。以不同的体积配比(5个水平)和煤矸石不同粒径大小(3个水平)模拟不同限制程度的养分环境。基于前期评估，考虑到试验可操作性和生产的经济性，将煤矸石用粉碎机粉碎后，过筛分别留下粒径在2、4、8目以下的煤矸石颗粒。将污泥破碎成粒径10 mm以内的颗粒。将3种粒径范围的煤矸石与破碎后的污泥分别按体积比1∶1、6∶4、7∶3、8∶2、9∶1混合均匀(为体现消纳大宗煤矸石的目的和煤矸石的主体地位，煤矸石最低体积占比至少为50%)，得到15种组合方案，每种方案有5次重复试验。将混合后得到的基质放入盆中，并放入等体积的沙土，翻拌均匀，翻拌后的混合土深度至9 cm)。盆栽试验中还同时设置了纯煤矸石(粉碎后不过筛)对照组CK1、纯污泥对照组CK2以及纯沙土对照组CK3，各配方和对照组共计18组。每种方案有5次重复试验，共计90盆。在播种前先对混合土进行取样。
2019年6月23日播种，每个盆中放入200粒高羊茅种子，播种后灌水达到田间持水量的80%[18]。待7月28日高羊茅第一次结穗后进行地上部分的刈剪，高羊茅留茬高度为3 cm，高茬修剪后，高羊茅的净再生量会升高[19]。本试验中花盆集中摆放，高羊茅生长迅速而生长空间较为有限，所以根据高羊茅的实际生长情况适时修剪可以尽可能减小各盆之间的相互干扰。8月20日进行第二次刈剪，最后在9月20日进行完全收割。
发芽率计算公式为
Pg=M2/M×100%
其中：Pg为发芽率；M2为已发芽种子数；M为播种种子数，播种一周后统计发芽率。
完全收割中，分别收集植物的地上和地下部分，用去离子水冲洗植物根系，后将其自然阴干。植物鲜干重为分析天平测定得到，植物烘干过程为105 ℃烘干15 min，之后定温80 ℃继续烘干8 h。
在将植生基质与沙土混合翻拌后(播种前)，从每种方案对应的混合土中取样本50 g样(5组重复试验中都取到，形成混样)，自然风干后分别过2 mm和0.149 mm筛。土壤样品自然风干后过2mm筛，使用激光粒度分析仪S3500测量土壤的粒径组成。将土壤样品自然风干后过0.149 mm筛后，重铬酸钾稀释热法测定土壤有机质含量；采用H2SO4-H2O2消煮法[20]消煮土壤后，使用AMS公司出产的SmartChem200全自动间断化学分析仪测得氮和磷元素的含量；重金属含量用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP)测定。
土壤质量所指的是土壤的多种性质(物理，化学和生物学性质等)的综合反映，而土壤肥力是土壤质量的本质属性，是土壤质量核心的基础[21]。所以选取了5项直接反应土壤肥力的指标，即速效氮(AN)、速效磷(AP)、总氮(TN)、总磷(TP)以及土壤有机质含量(OM)，来进行土壤质量的评价。
采用主成分分析法对所选的5个土壤肥力指标进行综合评价，以最终的综合得分来比较不同组别的土壤的土壤质量大小。主成分分析法是土壤质量评价中使用得最为广泛的一种统计方法，这种方法可以简化数据，在统计学意义上客观准确地筛选出土壤属性的变异性，主成分分析法可以将原始数据中的多个指标以线性组合的方式转化为数量更少的新指标，新指标在避免信息交叉重叠的同时又能综合反映多个原指标的信息。
使用SPSS 24.0(IBM SPSS Statistics 24.0)软件进行双因素方差分析，标准化，非参数检验和主成分分析。作图工具为Origin 2018与SPSS 24.0(IBM SPSS Statistics 24.0)。
使用双因素方差分析来分析各个指标，从表1可知：高羊茅的地上部分干重、总干重以及根冠比这3个指标与煤矸石体积占比之间具有极显著相关性(P<0.01)；高羊茅发芽率、地下部分干重以及总干重这3个指标与煤矸石粒径大小之间具有显著(P<0.05)或极显著相关性(P<0.01)。
表1 植物指标双因素方差分析
Table 1 Two-factor ANOVA of plant indexes
性质因素A(煤矸石体积占比)PF因素B(煤矸石粒径大小)PF因素A×因素BPF发芽率0.1591.715<0.01**9.1770.3361.164地上部分干重<0.010**8.5320.3731.002<0.010**2.945地下部分干重0.5010.8470.013*4.6990.2801.263总干重<0.010**9.685<0.010**6.4440.011*3.596
注：*为差异显著(P<0.05)；**为极显著差异(P<0.01)，下同。
2.1.1 植生基质对发芽率的影响
不同方案下的土壤，各组高羊茅发芽率如图1a所示，在相同的煤矸石体积占比下，各试验组的发芽率都高于对照组。发芽率与煤矸石体积占比之间没有明显的相关性，而发芽率与煤矸石粒径大小则有十分明显的相关性，这与之前从图中提取出的信息是相吻合的。之所以煤矸石8目以下粒径范围组表现优于4目和2目组，是因为随着土壤颗粒粒径变小，颗粒之间的孔隙更加细小，吸附能力得到增强，降低了水分的流失速度，土壤保水性就更强，在种子萌发阶段，充足的水分供应是其能及时发芽的重要保证[22]。
图1 不同方案下的植物生物量相关指标
Fig.1 Summary of the biomass and correlative indexes of plants under different options
2.1.2 植生基质对高羊茅生物量的影响
对试验数据进行计算整理后得出，当煤矸石体积占比为50%(即Vm∶Vw=1∶1)时，高羊茅的地上部分干重可达到最大值，高出其他体积占比组8.39%～62.44%；当煤矸石粒径大小≤2目时，高羊茅的地下部分干重可达最大值，高出其他粒径大小组12.14%～12.46%；在总干重指标下，煤矸石体积占比50%试验组与体积占比90%试验组的差异在5%以内，高于其他体积占比组15%～19%，而在不同煤矸石体积占比下，出现了不同的最优粒径大小。
所以在煤矸石体积占比为50%(Vm∶Vw=1∶1)以及90%(Vm∶Vw=9∶1)时高羊茅可以得到较多的生物量积累。为进一步解释植物生长的差异，需要对添加混合植生基质后的土壤性质进行分析。
对15种方案的土壤以及纯污泥和纯煤矸石对照组取样，测定重金属含量后得到的结果见表2，有镉(Cd)、汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)、锌(Zn)共8项检测指标，对照《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018)[23]后可以发现除了N10和N11组出现Zn超标的检测结果，其余指标均符合环境标准，这说明北京地区的污泥产品在投入农业利用时仍然存在一定的重金属污染风险，所以仍需要在污泥利用前对污泥产品进行重金属元素的测定，排查可能存在的易超标重金属元素，并以检测结果来指导确定污泥使用量。
表2 土壤重金属含量及质地
Table 2 Heavy metal content in soil
重金属农用地土壤环境标准(pH>7.5)实测值N1N2N3N4N5N6N7N8N9N10N11N12N13N14N15纯污泥纯煤矸石镉(Cd)0.600000000000000000汞(Hg)3.400000000000000000砷(As)2500000000000000000铅(Pb)1700000000000000001030铬(Cr)250000000001030301010101020100铜(Cu)10000000000102020201010209060镍(Ni)1900000000000000002020锌(Zn)30010401020301020101104403801506011015032080土壤质地粉土粉壤土砂壤土粉壤土粉壤土粉壤土砂壤土砂壤土砂壤土粉壤土粉壤土粉壤土砂壤土壤土粉壤土——
本试验中出现了Zn含量超标，遂以Zn元素为例来评估城市污泥用于土壤改良后出现Zn元素超标的风险大小。以截止至2013年的中国城市污泥重金属含量特征统计为参考，全国城市污泥Zn含量在42.1～3 568.3 mg/kg，全国不同地区的污泥中锌的平均含量为：华东地区1 529.8 mg/kg，西南地区796.8 mg/kg，华南地区780.5 mg/kg，华北地区721.2 mg/kg，东北地区604.8 mg/kg，西北地区551.7 mg/kg，华中地区405.2 mg/kg[24]。由此可见城市污泥中Zn的含量大概率高于农用土壤环境标准(pH≤6.5:Zn含量小于200 mg/kg；6.5<pH≤7.5:Zn含量小于250 mg/kg；pH>7.5:Zn含量小于300 mg/kg)。因此将城市污泥投入农用时，必须要确认污泥稳定化后各类重金属的具体含量，以此来指导实际情况中污泥使用量的确定。同时可以采用工程、化学、微生物等相关方法减轻重金属对土壤的影响。对15组土壤的粒度分析结果显示15组土壤的质地基本介于砂壤土与粉壤土之间(分类标准采用国际上较为通用的美国土壤质地分类制)无明显差异，对沙土质地有所改良。
图2展示了各个指标在煤矸石不同体积占比以及不同粒径大小下的差异。由图2可知，在相同的
图2 各项肥力指标的变化曲线
Fig.2 Changing curve of each fertility indexes
粒径大小下，氮元素含量均在煤矸石体积占比为50%时最高。即污泥含量高时，植生基质所能提供的氮元素含量也相对较高。在相同的粒径大小下，磷元素含量随着煤矸石体积占比的提高而呈现出明显的下降趋势，从煤矸石和城市污泥的全磷含量测定结果中亦可知城市污泥中的磷元素远多于煤矸石。氮元素和有机质含量均在煤矸石体积占比为70%时出现低谷，后又回升；相同的煤矸石体积占比下，粒径≤8目组的土壤有机质高于其他组，但是粒径≤4目组的土壤有机质却低于粒径≤2目组。
因土壤样本在肥力指标检测时采用的混样测取所得数据最终未通过正态性检验，为方便分析，本文采用了非参数检验来检验各组别之间的差异性是否显著。本试验中使用的非参数检验方法为Kruskal-Wallis检验。假定N1～N15来自不同总体，Kruskal-Wallis检验(H)的原假设为：多个独立样本来自的多个总体的分布无显著差异。当检验结果P值小于检验水准时，便可拒绝原假设，认为多个总体之间有明显差异[25]。检验结果见表3，从表中可以看出除了有机质外的其他肥力指标在煤矸石体积占比不同时，组间差异显著，说明AN、AP、TN、TP这4项指标与煤矸石体积占比之间有明显相关性。但是这样只能说明在15组中存在显著差异，不能说明其中任意两组之间都有明显差异，为了得到组间差异更加准确的信息，各组还需要分别两两比较。分别对AN、AP、TN、TP这4项指标下不同的煤矸石体积占比的组进行两两比较，比较结果如图3所示。由图3a—图3e可知：AN和TN指标下，煤矸石体积占比在50%～70%、50%～60%、80%～70%的差异最为显著；AP和TP指标下，煤矸石体积占比在50%～90%、50%～80%、50%～70%、80%～60%、90%～60%差异最为显著；OM指标下只有煤矸石体积占比70%～80%有显著差异。由图3f可知OM指标下，粒径大小≤8目组与≤4目组，≤8目组与≤2目组有显著差异。
表3 Kruskal-Wallis检验
Table 3 Kruskal-Wallis test
土壤肥力指标因素A(煤矸石体积占比)PH因素B(煤矸石粒径大小)PHAN<0.001**29.8670.2792.556AP<0.001**39.5010.1983.239TN<0.001**29.8890.3352.09TP<0.001**39.7240.2233.005OM0.019*11.752<0.001**22.071
注：图中节点上方数值为煤矸石体积占比或粒径大小，节点下方数值为不同的煤矸石体积占比的样本平均秩。黑线连接代表组间有较小差异，灰线连接代表组间有明显差异。
图3 不同因素下的土壤营养两两比较
Fig.3 Pairwise comparison of soil nutrition under different factors
除有机质含量外，其余4项肥力指标与煤矸石粒径大小之间均无明显相关性；AN、AP、TN、TP与煤矸石的体积占比之间有显著相关性，而组间的差异性主要体现在当煤矸石体积占比为50%时的氮磷元素含量优于其他体积占比组。因为只有在磷元素下，组间差异在超过半数的两两比较组合中均有显著体现，所以即使检验结果在数值上表现为显著，依旧不能完全说明AN、TN、OM这三者与煤矸石的体积占比之间有显著相关性。煤矸石的粒径大小对有机质含量的影响主要体现在当煤矸石粒径大小≤8目时，改良土壤中有机质的含量便明显高于其他组。所以试验结果表现为煤矸石的体积占比越高，植生基质中的磷元素含量越低；煤矸石粒径大小越低，植生基质中有机质含量越高。
为排除数量级差异对分析结果的影响并消除量纲差异，首先对数据进行标准化处理，对标准化的指标进行主成分分析，主成分分析的特征值与方差贡献率见表4(表中主成分1～5为将原变量重新组合构建得到互不相关的新变量共计5个，即主成分1～5，包含了原变量的所有信息)。特征值在某种程度可看成是表示主成分影响力度大小的指标。一般以特征值>1作为主成分提取的依据，可以提取出2个主成分，累计贡献率达到89.9%，大于85%，可以认为这2个主成分已经基本反映了所有数据的信息。
表4 主成分分析的特征值与方差贡献率
Table 4 Characteristic value and variance contribution rate of principal component analysis
主成分初始特征值特征值方差贡献率/%累计贡献率/%提取载荷平方和特征值方差贡献率/%累计贡献率/%12.83856.76456.7642.83856.76456.76421.65733.13689.91.65733.13689.930.50510.110041.04×10-62.08×10-510053.61×10-77.21×10-6100
初始因子载荷具体结果以及各个指标所对应的得分系数见表5，第一主成分的主要影响因子是AN、AP、TN、TP，第二主成分的主要影响因子是OM。初始载荷除以主成分相对应的特征根开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的得分系数。标准化后的指标与对应的得分系数相乘并求和即可得到两主成分的得分F1、F2，再将2个主成分得分乘以它们对应的方差贡献率并求和，即可得到综合得分F。
表5 初始因子荷载及得分系数
Table 5 Initial factor load and score coefficient
土壤肥力指标初始因子载荷主成分1主成分2得分系数主成分1主成分2AN0.8700.4260.0490.397AP0.803-0.5600.437-0.054TN0.8690.4260.0480.397TP0.803-0.5600.437-0.054OM0.1930.817-0.2870.407
最终各组得分及排名情况见表6，综合排名前三的组为N1、N2、N3，其中N3排名最高。煤矸石与污泥的体积占比都为50%的基质改良土壤的肥力最佳。第一主成分的得分基本呈现出随煤矸石的体积占比增加而下降的趋势，第一主成分得分较低的组基本集中在煤矸石体积含量达到80%之后(即组别N10～N15)，结合因子载荷分布的分析结果，说明污泥对植生基质的氮磷元素含量有着更为明显的贡献。而第二主成分的得分没有随煤矸石的体积占比的变化而表现出明显的规律，即植生基质中煤矸石和污泥对有机质的贡献没有明显的差异。
表6 各组土壤肥力的主成分，综合得分及排序
Table 6 Main components,comprehensive scores and order of soil fertility in each group
组别F1(均值)第一主成分排名F2(均值)第二主成分排名F(均值)综合排名N12.21110.13481.2992N21.6812-0.209100.8853N31.20232.10111.3791N40.28440.24160.2414N50.2396-0.82511-0.1386N6-0.574110.0889-0.29710N7-0.0497-0.96813-0.34811N80.2535-1.65415-0.40512N9-0.61512-1.17514-0.73915N10-0.524100.2277-0.2227N11-0.41380.89530.0625N12-1.032141.0442-0.2408N13-0.710130.3485-0.2889N14-0.5069-0.94412-0.60014N15-1.445150.6984-0.58913
由土壤肥力评价结果可知：煤矸石体积占比为50%的植生基质在肥力表现上优于煤矸石体积占比更高的植生基质。主成分一是影响得分的关键，即氮磷元素的含量差异是不同方案下植生基质的肥力出现差异的关键。讨论的第一段，这一组混样中污泥含量因取样误差而相对较低？应进一步解释。总体来说煤矸石越多，来自污泥中的全氮越少(从图2d中可以看出这个趋势)。
样本中氮元素和有机质含量均在煤矸石体积占比为70%时达到最低，推测原因是该体积占比组中的有机质含量较低，而土壤中与碳结合的氮同时也是有效氮的重要来源，所以在元素分析中该组的氮元素也表现得相对低一些。从图2d中可以看出，总体来说煤矸石越多，来自污泥中的水解氮越少。本试验使用的煤矸石本身的有机质含量较高，所以城市污泥对煤矸石的有机质补充效果不明显，若灰分更高的煤矸石，城市污泥补充有机质的效果会更为显著。
相同的煤矸石体积占比下，粒径≤8目组的土壤有机质显著高于其他组，粒径≤4目组的土壤有机质与粒径≤2目组差异不显著。原因可能是粒径更小的煤矸石得到了更充分的破碎，粉碎过筛后可以得到更高比例的小粒径煤矸石碎屑。在制得混合土后，相同体积的混合土里有更高比例的煤矸石，过筛得到的样本中便有更高比例的煤矸石成分，因此所对应的土壤样本中可以检测到更高的有机质含量。
当植生基质中的煤矸石比例逐步提高后，土壤中的磷元素会面临短缺问题，因为煤矸石与城市污泥的磷元素差异比有机质含量差异和氮元素含量差异要显著得多，所以提高煤矸石在植生基质中的体积占比会提高土壤中的碳磷比(C/P)和氮磷比(N/P)，过高的碳磷比会影响植物体内的RNA转录，影响植物体内的蛋白质合成[26]，过高的氮磷比会降低植物的固氮量[27]。所以为保证后续植物生长的效果，煤矸石的含量不应过高，虽然试验结果显示煤矸石体积占比达90%时高羊茅也可以积累可观的生物量，但是土壤环境不利于植物的持续种植。而煤矸石体积占比90%时高羊茅的种植效果与煤矸石体积占比50%时相似，推测主要原因是煤矸石体积占比50%时植生基质给予了沙土较为全面的营养补充，而煤矸石体积占比90%时植生基质与沙土形成了最为有效的土壤结构，且营养供给短期内满足了植物的生长需求。本试验中制得的植生基质存在Zn元素的超标，Zn主要来源于城市污泥。而在土壤中磷锌可以形成不溶性的磷酸锌，有效磷可以增加土壤中铁铝氧化物和氢氧化物对锌的吸附，从而减少锌对植物的有效性和毒害症状。与此同时，选择合适的植物可以对一到多种重金属产生富集作用，种植高羊茅可以使土壤中的重金属浓度有不同程度的降低。除了高羊茅之外，已有的尝试还有黑麦草[28]等植物。耿春女等[29]利用菌根吸收和固定重金属取得了良好的效果。
植生基质还有进一步改良的空间。在煤矸石中添加保水剂和其他有机碳源物质可进一步优化植生基质的理化性质。添加适量的菌剂可以高效活化煤矸石并促进其分解，如对低硫和高硫煤矸石使用巨大芽孢杆菌(ACCC10011)，在适宜条件下制得微生物肥后经检测发现，低硫和高硫煤矸石肥料中的有效磷、速效钾以及碱解氮均提高了数倍至数十倍[30]。中等剂量(0.15%)的木霉菌可以促进煤矸石分解，改善煤矸石的机械组成并增加多种酶活性[31]。后续研究中可以根据所用煤矸石和污泥的特性，有针对性地使用少量菌剂，或有助于提高植生基质的种植效果。为体现煤矸石在植生基质制作中的主体地位，将其最低体积占比定为50%，而实际生产中可能更低的煤矸石占比可能取得更好的植物种植效果。与此同时，植生基质的生产过程中，煤矸石和污泥的采集和运输都会对成本控制及环境保护等有所要求，所以实际生产中还需要考虑煤矸石的消纳任务以及植生基质的制作成本。
1)煤矸石与城市污泥混合制成植生基质并用于改良土壤的方法是可行的，煤矸石本身的有机质含量同样能非常可观，仍有很大的利用潜力。不同地区产出的煤矸石和污泥在重金属元素上存在差异，所以在制成植生基质之前，要确保污泥的无害化、稳定化，制成的基质不出现重金属超标的现象。
2)当植生基质中的煤矸石体积占比达到50%时(Vm∶Vw=1∶1)，施用后土壤肥力表现最佳，且长期来看最适宜植物生长，而同时煤矸石粉碎粒径≤8目时，土壤的保水保肥性表现最佳。
3)煤矸石颗粒让植生基质具备了良好的透气性，而污泥是植生基质的主要营养源，尤其可为基质补充了大量的磷元素，使用植生基质改良后的沙土理化性质更为良好。因此在将煤矸石和城市污泥制成植生基质并用于土壤修复时，在保证煤矸石消纳效率的同时，适当提高污泥在基质中的比例可以达到较好的土壤修复效果。
综上所述，合理城市污泥与煤矸石制备植生基质的方法可以在高效消纳废弃物的同时达到一定的生态效益。煤矸石粒径大小≤8目并与城市污泥以体积比1:1混合制成植生基质改良后的沙土理化性质有了明显改善且可以支持植物的健康生长。
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