基于因子分析探討影響甘肅紅芪地理分布的環境因子△

李成義，強正澤，王燕，王明偉，李碩

(甘肅中醫學院藥學院，甘肅 蘭州 730000)

·中藥農業·

基于因子分析探討影響甘肅紅芪地理分布的環境因子△

李成義，強正澤，王燕，王明偉，李碩*

(甘肅中醫學院藥學院，甘肅 蘭州 730000)

目的：采用因子分析探討影響甘肅紅芪分布的關鍵環境因子。方法：應用SPSS 21.0對紅芪生長的海拔、經度、緯度、年平均氣溫、最熱月平均氣溫、極端最高氣溫、極端最低氣溫、平均無霜期、≥10 ℃積溫日、≥0 ℃積溫日、≥10 ℃積溫、≥0 ℃積溫、年平均降水量、年均日照數、年輻射量、年平均干燥度等環境因子進行因子分析。結果：提取了5個公因子，分別為熱量因子(F1)”、“地理因子(F2)”、“降水因子(F3)”、“大氣因子(F4)”以及“光照因子(F5)，其中熱量因子是影響紅芪分布的關鍵性因子。影響紅芪生長的主要環境因素為≥10 ℃積溫、緯度、平均降水量、平均無霜期、年均日照數。結論：熱量因子是影響紅芪分布的關鍵環境因子，因子得分及排名高的地區紅芪分布的適應性較強。

紅芪；地理分布；因子分析；環境因子；關鍵環境因子

紅芪是甘肅地產大宗藥材，始載于《神農本草經》黃芪項下，藥用歷史悠久，具有補氣固表，利尿托毒，排膿，斂瘡生肌的功效。近年來，人們對自身保健問題的高度重視，掀起了“回歸自然”的浪潮，作為藥食同源中藥材紅芪受到人們的親睞，但由于紅芪產區分布分散，各地區環境因子的差異性較大，加上嚴重的病蟲害，導致各地流通的紅芪在品質上參差不齊，不僅影響了紅芪產業的發展，而且嚴重阻礙了地方經濟，探尋紅芪的適宜生長區域，對獲得高品質紅芪具有重大意義。同時，隨著科學技術的飛躍式發展，關于紅芪的質量標準、化學成分、藥理作用、分子特點等方面研究已相對深入[1-9]，但對影響紅芪生長的環境因子研究較少，不利于紅芪野生資源的合理開發利用和GAP種植基地的建設。

本文通過收集31個產地紅芪生長的16個環境因子，采用因子分析的方法，研究了影響紅芪分布的關鍵性環境因子，以期為紅芪的適宜分布區域研究、資源科學利用及種植區域的合理選擇提供參考依據。

1 材料與方法

1.1 材料

以甘肅地產紅芪為研究對象，經由甘肅中醫學院藥學院李成義教授鑒定，為豆科植物多序巖黃芪HedysarumpolybotrysHand.Mazz.

紅芪分布的環境因子主要有海拔(E1)、經度(E2)、緯度(E3)、年平均氣溫(E4)、最熱月平均氣溫(E5)、極端最高氣溫(E6)、極端最低氣溫(E7)、平均無霜期(E8)、≥10 ℃積溫日(E9)、≥0 ℃積溫日(E10)、≥10 ℃積溫(E11)、≥0 ℃積溫(E12)、年平均降水量(E13)、年均日照數(E14)、年輻射量(E15)、年平均干燥度(E16)，當地氣象局提供紅芪產地氣象數據(本文略)。

甘肅紅芪分布信息見表 1。

1.2 方法

由于紅芪的環境因子變量有16個，故采用因子分析法，達到降維的效果，使降維后的主成分能夠代表原來16個環境因子的變異，使分析過程變得簡單、準確。第一對環境因子進行相關性分析，判斷各環境因子之間相關性程度，第二對環境因子數據進行KMO抽樣適度和Bartlett球形檢驗確定是否采用因子分析的方法，第三，在此基礎上進行主成分提取和最大方差法旋轉，得到主成分的特征值和貢獻率以及各主成分載荷量，第四，以主成分載荷量的大小對主成分進行命名，據特征值和貢獻率確定影響紅芪分布的關鍵生態因子，計算紅芪分布各產區的得分和排名，以得分及排名較高的地區作為紅芪分布的有利區域。

表1 甘肅紅芪分布信息

2 結果

2.1 環境因子相關性分析

采用Spearman相關性分析方法，研究紅芪生長區域環境因子之間的相關性。見表2。由表2可以看出，大部分環境因子之間存在相關性，故此可以對環境因子進行降維分析。KMO抽樣適度檢驗值為0.698，大于0.6，Bartlett 球形檢驗值為428.32，P<0.05，進一步說明紅芪生長區域環境因子數據可用于因子分析。見表2。

表2 紅芪分布區域16個環境因子的相關性

2.2 提取公因子

采用主成分提取方法提取能夠代表原始變量的公因子，公因子的數量由初始特征值和方差貢獻率(%)確定。主成分方法提取的16個環境因子的初始特征值和方差貢獻率見表3，成分與特征值的變化情況見圖1。由圖1可知，前5個成分的變化急劇，累計方差貢獻率達到85.90%，包含了初始環境因子信息的85.90%，僅僅損失了14.10%信息量，可以代表各環境因子對紅芪分布區域的影響情況，故提取前5個成分作為公因子，分析影響紅芪分布的環境因子。

表3 公因子的特征值及貢獻率

圖1 16個環境因子的碎石圖

2.3 公因子載荷量及解釋公因子

采用主成分分析方法提取公因子后，應用具有Kaiser標準化的正交旋轉法，旋轉在7次迭代后收斂，得到5個公因子的載荷量，見表4。因子載荷量的值越大，表明因子與變量的相關性越強，因子對變量的代表性也越大[10]。據表4中的數據提取每個因子中因子載荷量較大一個或幾個變量，依據其性質給予合理的解釋。

第一公因子F1中，因子載荷量較大的環境因子有E11、E12，即≥10 ℃積溫、≥0 ℃積溫，這兩個變量與紅芪生長區域的熱量有關，而且≥10 ℃積溫與≥0 ℃積溫呈正相關，表明其與F1的變化一致，因此F1可稱之為“熱量因子”。

第二公因子F2中，因子載荷量較大的環境因子有E1、E3，即海拔、緯度，其反應了紅芪生長區域的地理環境，故F2可稱之為“地理因子”。

第三公因子F3中，因子載荷量較大的環境因子是E13，即年平均降水量，代表了紅芪生長區域的降水情況，故F3可稱之為“降水因子”。

第四公因子F4中，因子載荷量較大的環境因子有E4、E8，即年平均氣溫、平均無霜期，是紅芪生長區域內大氣情況的代表性因素，故F4可稱之為“大氣因子”。

第五公因子F5中，因子載荷量較大的環境因子有E14、E15，即年均日照數、年輻射量，反應的是紅芪生長區域的光照情況，故F5可稱之為“光照因子”。

綜上所述，影響紅芪生長的公因子有“熱量因子(F1)”、“地理因子(F2)”、“降水因子(F3)”、“大氣因子(F4)”、“光照因子(F5)”，5個公因子代表了影響紅芪生長的16個環境因子的變異。由表3數據可以看出，熱量因子方差貢獻率為42.440%，大于其他4個公因子的方差貢獻率，說明了熱量因子對紅芪分布的影響最顯著，地理因子、降水因子、大氣因子、光照因子對紅芪對紅芪的分布影響較熱量因子弱。

表4 公因子載荷量

2.4 確定紅芪生長適宜區域

以各紅芪產區綜合得分及排名為標準，確定紅芪生長的適宜區域。紅芪產區得分的高低，表示紅芪對生長區域的適應性的強弱，得分越高，表明此區域越適合紅芪的生長。以各公因子的方差貢獻率為權重系數，計算紅芪個產地的綜合得分，Y=0.424F1+0.173F2+0.132F3+0.073F4+0.057F5，各因子得分計算公式Fi=∑bijXj(bij為因子得分矩陣第i行、第j列的系數，文中未列出；Xj為生態因子值)[11]。由表5可知，總得分及排名較高的紅芪產區為天水武山、宕昌縣南陽鎮、宕昌縣車拉鄉、隴西縣首陽鎮、宕昌縣賈河鄉、岷縣梅川鎮、宕昌、武都區馬街鄉、宕昌縣城關鎮馬鞍山、武都區甘泉鄉、武都安化鎮米倉山及武都區魚龍鄉，上述區域的生態環境紅芪的生長適應性較強，這與張鵬等[12]學者對紅芪栽培地的選擇一致。

表5 紅芪各產地總得分及排名

3 討論

本文收集了甘肅地區紅芪生長區域的16個環境因子，通過因子分析，確定了影響紅芪分布的5個顯著性環境因子，分別是“熱量因子(F1)”、“地理因子(F2)”、“降水因子(F3)”、“大氣因子(F4)”以及“光照因子(F5)”，其中熱量因子對紅芪生長區域的貢獻率是最高的，據此確定“熱量因子”為影響紅芪分布的關鍵性因子，說明紅芪在生長過程中對自然環境中熱量的變化是最敏感的；地理因子對紅芪的影響僅次于熱量因子，表明紅芪生長時對地理位置的要求較高。

通過因子得分及排名，可以對紅芪分布的各鄉鎮進行相互比較。因子得分及排名較高的地區，綜合了各項生態因子，相對而言是最適合紅芪分布的地區。本研究統計的31個紅芪分布區中，排名及得分較高的區域有天水武山、宕昌縣南陽鎮、宕昌縣車拉鄉、隴西縣首陽鎮、宕昌縣賈河鄉、岷縣梅川鎮、武都區馬街鄉、宕昌縣城關鎮馬鞍山、武都區甘泉鄉、武都安化鎮米倉山及武都區魚龍鄉，這些地區應該是紅芪分布的最有利區域。

本研究研究結果顯示，熱量因子包括≥10 ℃積溫、≥0 ℃積溫兩個環境因子，其中≥10 ℃積溫的因子載荷量是最大的，是影響紅芪生長的最顯著環境因子，因此，≥10 ℃積溫是甘肅地區栽培紅芪時首要考慮的因素；地理因子包括海拔、緯度兩個環境變量，緯度的因子載荷量是最高的，是影響紅芪生長的第二因素；降水因子中只包含了年平均降水量，因此將年平均降水量作為影響紅芪生長的第三因素；大氣因子包含了年平均氣溫、平均無霜期，其中平均無霜期的因子載荷量最大，是影響紅芪生長的第四因素；光照因子包括年均日照數、年輻射量，兩環境因子中年均日照數的因子載荷量是最大的，因此年均日照數事影響紅芪生長的第五因素。據此，影響紅芪生長的主要環境因素為≥10℃積溫、緯度、平均降水量、平均無霜期、年均日照數，這些環境因子的確定有利于掌握影響紅芪分布的關鍵環境因子，為紅芪產地適宜性的研究奠定了基礎。同時因子分析結果還表明，紅芪分布趨于熱量條件高，緯度較低，具有一定降水量，光照充足的地區。

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StudyonEnvironmentalFactorswithInfluencingEffectsonGeographicalDistributionofHedysariRadixinGansuProvinceBasedonFactorAnalysis

LIChengyi，QIANGZhengze，WANGYan，WANGMingwei，LIShuo*

(DepartmentofPharmacy，GansuCollegeofTraditionalChineseMedicine，Lanzhou730000，China)

Objective：Application of factor analysis to studying ecological dominant factors with influencing effects on geographical distribution of Hedysari Radix Methods.Methods：The statistics of the regions in Gansu with Hedysari Radix distribution and the geographical environment factors of them，including elevation，longitude and latitude，annual averrage temperature，July average temperature，extreme maximum temperature，extreme minimum temperature，frostless season，≥10 ℃ accumulative temperature days，≥0 ℃ accumulative temperature days，≥10 ℃ accumulative temperature，≥0 ℃ accumulative temperature，precipitation，annual sunshine hours，annual global solar radiation and annual aridity，are analyzed by the factor analysis.And then SPSS 21.0 software is used in the factor analysis.Results：Five common factors，which are heat factor，geographical factor，precipitation factor，air factor and illumination factor，are extracted.The heat factor is the key ecological factor influencing on geographical distribution of Hedysari Radix.The results also show that ≥10 ℃accumulative temperature，latitude，precipitation，frostless season and annual sunshine hours are important environmental factors impacting on the growth of Hedysari Radix.Conclusion：The heat factor is the environment dominant factor influencing on geographical distribution of licorice，the region with high factor total score is more appropriate for the growth and distribution of Hedysari Radix.

Hedysari Radix；geographical distribution；factor analysis；environment factors；environment dominant factor

2014-11-06)

國家自然科學基金委員會資助項目(地區科學基金項目)：甘肅地產藥材紅芪道地性與生態因子的相關性研究(81360621)

*

李碩，碩士；研究方向：中藥品種與質量研究；Tel：(0931)8765385，E-mail：ice_ls@126.com；29068323@qq.com

10.13313/j.issn.1673-4890.2015.5.013