基于因子分析的小管出流虧缺灌溉對葡萄產量與品質的影響

曹 偉

（新疆水利水電科學研究院，新疆　　烏魯木齊 830049）

基于因子分析的小管出流虧缺灌溉對葡萄產量與品質的影響

曹 偉

（新疆水利水電科學研究院，新疆烏魯木齊 830049）

為客觀評價小管出流灌溉方式下不同虧缺灌溉對葡萄產量與品質的影響，本文采用因子分析法研究了生育期虧水灌溉對葡萄產量、水分利用、外觀和營養品質的綜合影響。結果表明：可溶性固形物、總糖、耗水量與節水率4項指標是影響灌溉方式評價的主要因素；葡萄在萌芽期、抽蔓期、開花期與果實膨大期的灌水下限宜為75%，著色成熟期宜為55%～60%。研究結果對于實現西北內陸干旱區葡萄節水調質具有重要指導意義。

因子分析；虧缺灌溉；產量；品質；葡萄

我國是一個水資源短缺的農業灌溉大國，節約農業灌溉用水，提高作物水分利用效率，對于水資源的合理高效利用具有重要意義［1］。葡萄是世界四大水果之一，栽培面積占世界水果總面積的約1/8。由于葡萄的價格與其品質密切相關，隨著人民生活水平的提高，消費者對農產品品質的要求越來越高，而灌溉是葡萄栽培管理中最頻繁的管理措施，以水調質也被認為是提高作物品質最安全的措施之一，因而如何通過灌溉調節的作用使葡萄達到節水、豐產、優質的目的，是生產實踐中迫切需要解決的一個重要課題。已有研究表明：適度的水分虧缺會抑制植株營養生長，同時促進作物光合作用產物向生殖體部分運移，從而提高作物的經濟產量［2］。

目前，關于小管出流灌溉方式對葡萄產量、品質及水分利用的影響研究并不多［3-4］，葡萄灌水粗放、水分利用率不高、品質不佳等問題依然存在［5-6］。本文在前人研究的基礎上，采用因子分析法研究了小管出流方式下不同生育階段虧缺灌溉對葡萄產量、水分利用效率（w a t e r us ee f f i c i e nc y，WU E）及品質的綜合影響，最終確定出了最佳的土壤水分調控范圍，研究結果可為實現西北內陸干旱區葡萄栽培過程中的節水、調質、增效提供一定的理論參考。

1葡萄虧缺灌溉評價體系構建

根據文獻［2］數據資料，小管出流灌溉方式下葡萄虧缺灌溉方式評價體系包括果實品質（可細分為果實外在品質與營養品質2類）、水分利用與經濟效益3個方面（見表1）。其中果實品質包括果穗質量、果粒質量、花青苷、可溶性固形物、總糖與可滴定酸6項指標（前3項為果實外在品質指標，后3項為果實營養品質指標）；水分利用包括灌溉定額、耗水量、灌溉水利用效率、水分生產效率與節水率5項指標；經濟效益包括果實產量與增產率2項指標，詳見表1。

表1 小管出流虧缺灌溉方式評價指標體系

上述指標中，果穗質量、果粒質量與花青苷反映了果實的外在品質，其值越大，葡萄外觀質量越優；可溶性固形物與總糖構成了葡萄果實的主要成分，反映了果實的內在品質，其值越大，果實口感越好，可滴定酸值越大，果實酸味越濃，相應的果實口感會越差；在水資源總量與果實產量保持在一定范圍的情況下，葡萄灌溉定額與耗水量越小越好，此時灌溉水利用效率、水分生產效率與節水率指標值越高，該虧缺灌溉方式越優。

2因子分析法

2.1基本原理

因子分析是一種數學降維方法，它可以把給定的相關變量通過線性變換轉化為新的不相關變量，這些變量按照方差遞減的順序排列，且互不相關［7］。

設有n個評價方案，每個方案有p個評價指標，則可構成n×p階方案矩陣：

利用p個原始變量構成少量新的綜合變量，使新變量為原始變量的線性組合，這樣定義x1，x2，…，xp為原變量指標，Z1，Z2，…，Zm（m≤p）為新的綜合變量，則

2.2計算步驟

因子分析法計算步驟如下：

a.對原始數據進行無量綱處理：

式中 xi j——第 i個指標第j方案的原始值；

c.計算特征值與特征向量。根據特征方程|λi-R|=0，求出特征值λi（i=1，2，…，p），并按大小排序，之后求解特征值所對應的特征向量ei（i=1，2，…，p），‖ei‖=1。

d.計算主成分 zi貢獻率和累計貢獻率k， 一般取累計貢獻率大于85%的特征值所對應的主成分進行因子分析。

e.因子旋轉。采用方差最大化正交法旋轉因子，以使因子載荷系數盡量接近1或0。

f.評價指標權重計算。指標權重計算式如下：

式中 wi——指標i的權重；

ej——主成分j的方差貢獻率；

βi j——因子得分系數。

g.虧缺灌溉方案綜合評價。虧缺灌溉方案綜合值計算如下：

式中 zi j——指標歸一化值；

Aj——第j個評價方案的綜合值；

其余參數含義同上。

綜合值Aj越大，則表明虧缺灌溉方案越優，反之則表明方案越劣。

3模型應用

3.1數據來源

根據文獻［2］中的數據資料，采用因子分析法對小管出流灌溉方式下葡萄不同虧缺灌溉進行綜合評價。葡萄虧缺灌溉方案設計見表2，各處理下的果實品質、水分利用及經濟效益情況見表3。

表2 小管出流方式下葡萄虧缺灌溉方案設計

表3 不同虧缺灌溉處理評價指標值

3.2因子分析

按照因子分析法計算步驟，首先將表2中不同處理的指標數據進行標準化處理，之后求出指標相關系數矩陣，并解相關系數矩陣的特征方程以計算特征值（見表4）。由于表3中各評價指標間具有一定的相關性，運用所有指標進行方案評價時，會有信息重疊。由表4可知，前2個主成分累計貢獻率為93.15%，說明它們基本包含了以上13個指標的所有信息。其中，第一個主成分又是最重要的，對評價結果影響最大（方差貢獻率為83.23%）。

此外，對各評價指標進行K M O檢驗和B a r t l ET t球形檢驗，結果表明：評價指標K M O值為0.652，根據統計學家K a i s e r給出的標準（K M O大于0.6），適合因子分析；同時B a r t l ET t球形檢驗給出的相伴概率為0.000，小于顯著性水平0.05，因此，拒絕零假設，認為原始變量之間存在相關性，可以進行因子分析。

表4 主成分特征值、貢獻率及累積貢獻率

利用方差極大正交旋轉法求出前2個主成分的荷載值（見表5）。在第一主成分中，除可滴定酸C 6指標的荷載值較小外（其值為0.113），其余評價指標均占有較大比重。第二主成分主要受可滴定酸C 6指標影響（其值為-0.978）。

表5 主成分荷載旋轉矩陣

根據旋轉后的因子得分系數，利用式（5）計算得到13個評價指標的權重w，得 w=（0.0730，0.0868，0.0642，0.0905，0.0894，0.0207，0.0742，0.0890，0.0803，0.0809，0.0901，0.0786，0.0821）。

由評價指標權重可知，可溶性固形物C 4、總糖C 5、耗水量C 8與節水率C 11這4項指標對虧缺灌溉方式評價綜合值的影響較大（上述評價指標權重均大于0.089）

將表3中各處理下的指標數據按照指標類型（越大越優型指標與越小越優型指標）分別進行歸一化處理，之后將各評價方案歸一化結果帶入式（6），即可得到小管出流灌溉方式下不同虧缺灌溉方案綜合評價值（見表6）。

表6 虧缺灌溉方案綜合評價值及排序

3.3評價結果分析

由表6可知，FⅤ處理為最優虧缺灌溉方式，其綜合值為0.7534，FⅣ處理為最劣虧缺灌溉方式，其綜合值為0.2356。結合表3數據可知，FⅤ處理的花青苷、總糖與可滴定酸這3項品質指標最優，表明該灌溉方式下的葡萄具有良好的品質優勢；在水分利用方面，FⅤ處理的灌溉定額、耗水量與節水率這3項指標也同樣遠遠優于其余灌溉處理。因此，綜合評價FⅤ處理為最優虧缺灌溉方案這也是合理可信的。

4結 語

本文構建了基于因子分析法的小管出流葡萄虧缺灌溉綜合評價模型，結果表明：

a.可溶性固形物、總糖、耗水量與節水率4項指標對虧缺灌溉方式綜合評價的影響較大，其指標權重分別為0.0905、0.0894、0.0890與0.0901。

b.FⅤ處理為小管出流方式下葡萄最優虧缺灌溉制度，即萌芽期、抽蔓期、開花期與果實膨大期的灌水下限均為75%，著色成熟期的灌水下限為55%～60%。

c.在葡萄栽培中合理調虧灌溉能提高作物水分生產效率，實現節水、高效用水和提高部分品質指標的目的，這對西北干旱缺水地區葡萄種植具有重要意義。下一步應重點研究連續或交替虧缺灌溉對葡萄產量、品質的影響以及水分調控與品質的響應機理。■

［1］ 丁慧.發展農業節水灌溉，實現水資源的可持續利用［J］.水利建設與管理，2010（3）：73-75.

［2］ 張興華，王育男，李強.微潤灌溉技術在清原縣的應用［J］.水利建設與管理，2014（4）：65-68.

［3］ 邵明星.風沙土微灌灌溉方式和水量對玉米生長的影響［J］.水利技術監督，2014（2）：79-82.

［4］ 齊肖華.棉花膜下滴灌與常規灌溉效益比較［J］.水利規劃與設計，2014（7）：65-67.

［5］ 張軍明.寧南山區馬鈴薯灌溉技術研究［J］.水利技術監督，2014（6）：53-56.

［6］ 韓萬海.地下水限額控采條件下民勤紅崖山灌區灌溉模式轉型研究［J］.水利規劃與設計，2010（5）：8-10.

［7］ 許朗，黃鶯.基于主成分分析的江蘇省水資源承載力研究［J］.長江流域資源與環境，2011，20（12）：1468-1474.

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（X i nj i ang R e s e ar c h I ns t i t ut e o f W at e r R e s o ur c e s and H y dr o p o w e r，U r um q i 830049，C hi na）

I n t hepa pe r，f a c t o r a na l y s i sm ET ho d i sa do pt e d t os t udyc o m pr e he ns i v ei nf l ue nc eo f de f i c i t i r r i g a t i o n o n g r a pe y i e l d，w a t e r ut i l i z a t i o n，a ppe a r a nc ea nd nut r i t i o n qua l i t ydur i ngg r o w t h pe r i o d i n o r de r t oo bj e c t i v e l ye v a l ua t ei nf l ue nc eo f di f f e r e nt de f i c i ti r r i g a t i o nso n g r a pey i e l d a nd qua l i t yunde rs m a l lt ubef l o wi r r i g a t i o n m o de.R e s ul t ss ho wt ha tf o ur i ndi c a t o r s o f s o l ubl es o l i d，t o t a l s ug a r，w a t e r c o ns um pt i o n a nd w a t e r s a v i ngr a t ea r em a i n f a c t o r s a f f e c t i ngi r r i g a t i o n m o de e v a l ua t i o n.T hel o w e r l i m i t o f g r a dei r r i g a t i o n dur i ngbud pe r i o d，t e ndr i l pe r i o d，f l o w e r i ngpe r i o d a nd f r ui t e nl a r g e m e nt pe r i o d s ho ul d be 75%，a nd t hei r r i g a t i o n r a t es ho ul d be 55%～60%dur i ngs ha di ngm a t ur epe r i o d.T her e s e a r c h r e s ul t s ha v ei m po r t a nt g ui di ngs i g ni f i c a nc ef o r r e a l i z i nga nd g r a pew a t e r s a v i ngqua l i t ya dj us t m e nt i n no r t hw e s t i nl a nd a r e a.

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1005-4774（2015）04-0074-04

10.16616/j.cn ki.10-1326/T V.2015.04.023