山西毛建草部分產地土壤肥力分析評價

韓海蘭

(山西省關帝山國有林管理局二道川林場，山西 文水 032100)

山西毛建草部分產地土壤肥力分析評價

韓海蘭

(山西省關帝山國有林管理局二道川林場，山西 文水 032100)

對山西毛建草5個不同產地的土壤肥力指標進行主成分分析，通過綜合評價，對不同產地的土壤進行比較，以綜合水平較高的土壤作為參考，為毛建草資源調查及引種馴化提供技術支持。結果表明：主成分分析提取出2個主成分，累計方差貢獻率為89.073%.狐爺山和云頂山的土壤肥力指標最好，原平川的土壤肥力指標較差。

山西省；毛建草；土壤肥力；主成分分析

毛建草(DracocephalumrupestreHance)為唇形科青蘭屬多年生草本植物，具有較高的觀賞價值、藥用價值和商品價值。山西毛建草野生種的主要分布區有忻州管涔山、五臺山，太原北郊、婁煩云頂山、陽曲縣等地。進行毛建草的引種栽培研究和開發利用，可以豐富林下經濟模式，對當地農業經濟發展具有巨大的推動作用。土壤是保證植物生長的基礎，土壤肥力關系到植物的生長、引種栽培及品質。因此，對土壤肥力指標的正確認識和科學評價是準確了解土壤本質及引種馴化成功的保障。主成分分析的方法能客觀、準確地評價土壤質量，具有很好的實用性。

筆者以劉世梁等提出的使用頻率最高、具有穩定性的評價土壤肥力的因子為基礎，選擇了具有相關性的12項指標：交互性鈣、交換性鎂、全氮、水溶性鹽總量、速效鉀、有機質、有效磷、有效態錳、有效態鐵、有效態銅、有效態鋅及pH值，作為主成分分析的指標，對毛建草部分產地的土壤肥力指標進行綜合評價。旨在了解不同產地土壤肥力的差異及綜合表現，選擇更加適宜于毛建草生長地區的土壤肥力指標作為參考，為毛建草資源調查及引種馴化提供理論基礎和技術支持。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

于2015年8月，在毛建草原生地云頂山(婁煩)、大石洞(忻州)、狐爺山(古交)、蘆芽山(忻州)及人工栽培地原平川(古交)5個地區，沿調查路線，在不同海拔區域，選擇典型部位設置若干個土壤剖面，采集土樣。

1.2 測定內容與方法

有機質測定采用重鉻酸鉀容量法，pH值采用酸度計測定，可溶性鹽測定采用水侵法，全氮測定采用半微量凱氏定氮法，有效磷測定采用鉬銻抗比色法，速效鉀測定采用火焰光度計法，有效鋅、錳、鐵、銅測定采用二乙三胺五乙酸(DTPA)浸提法，交互性鈣、交換性鎂的測定采用原子吸收分光光度法。

1.3 數據處理與分析

將所選5個地區的12個與土壤密切相關的肥力指標，即pH值、交互性鈣、交換性鎂、全氮、水溶性鹽總量、速效鉀、有機質、有效磷、有效態錳、有效態鐵、有效態銅及有效態鋅，分別用X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X9，X10，X11，X12表示，應用SPSS 19.0軟件對土壤指標進行相關性分析和主成分分析。先將原始數據進行標準化處理，計算出各指標的特征值和方差貢獻率。以累計方差貢獻率大于85%為依據，確定主成分的個數。然后根據各肥力指標的特征向量，列出主成分的函數表達式，最后計算各產地的綜合得分，確定排名次序，選擇出綜合評價較高的毛建草產地。

2 結果與分析

2.1 毛建草不同產地土壤肥力分析

毛建草不同產地土壤肥力各指標的實測值見表1.

表1 毛建草不同產地土壤肥力各指標的實測值

由表1可知，毛建草4個原生地的土壤有機質含量較高，土壤pH值主要為中性、弱酸性或堿性；而原平川土壤的有機質含量很低，且為堿性土壤。狐爺山土壤中速效鉀、有效磷、交換性鎂含量最高，云頂山土壤中全氮、有效態銅、有效態錳含量最高，蘆芽山土壤中有效態鋅、有效態鐵含量最高。原平川土壤中有效態錳、有效態鐵、有效態銅、有效態鋅含量最低，但交互性鈣含量最高。

2.2 毛建草不同產地土壤肥力指標相關性分析

毛建草不同產地土壤肥力指標相關性分析見表2.

表2 毛建草不同產地土壤指標的相關性

pH值與全氮、有機質、有效態鐵、有效態鋅之間呈極顯著的負相關關系，與有效態錳呈顯著負相關關系。全氮與水溶性鹽總量呈顯著負相關，與有機質呈極顯著正相關，與有效態錳、有效態鐵和有效態鋅呈顯著正相關。水溶性鹽總量與有機質呈顯著負相關。有機質與有效態錳和有效態鐵呈極顯著正相關，與有效態鋅呈顯著正相關。有效態錳和有效態鐵和有效態鋅呈顯著正相關。有效態鐵與有效態鋅呈極顯著正相關。說明這些土壤指標之間存在著密切的相關關系。

由于各指標間存在相關性，若直接利用這些指標對土壤肥力進行綜合評價會導致信息重疊，評價結果不理想。因此，需要對其進行綜合評價。

2.3 毛建草不同產地土壤肥力指標主成分分析

2.3.1 共同度

各指標的公因子方差分析見表3.

表3 公因子方差

通過從原始變量中提取的信息可以看出，全氮、水溶性鹽總量、有機質和有效態鐵提取的最多，而有效態銅損失率最大。

2.3.2 方差貢獻率

不同產地土壤肥力指標的主成分分析的方差貢獻率見表4.

表4 主成分分析的方差貢獻率

前2個主成分的方差貢獻率累加占到總方差的89.073%，所以主成分的個數為2個。第1主成分的方差是8.174，第2主成分的方差是2.515.

2.3.3 主成分載荷

主成分載荷矩陣見表5.

表5 主成分載荷矩陣

表5為土壤12個指標的主成分載荷矩陣，反映了各個指標對此主成分負荷的相對大小和作用方向，即該指標對主成分的影響程度。

第1主成分中，全氮、有機質、pH值和有效態鐵的載荷較大，即相關程度較高。全氮、有機質、有效態鐵具有較大的正系數，這3個指標對第1主成分產生正向影響。pH值和水溶性鹽總量有較大的負系數值，對第1主成分產生負向影響。說明第1主成分大時，全氮、有機質、有效態鐵含量指標會增大，而pH值和水溶性鹽總量則會減小。

第2主成分中，有效磷、速效鉀的載荷較大，即相關程度較高。有效磷、速效鉀具有較大的正系數，這2個指標對第2主成分產生正向影響。水溶性鹽總量有較大的負系數值，對第2主成分產生負向影響。說明第2主成分大時，有效磷、速效鉀含量指標會增大，而水溶性鹽總量則會減小。

2.3.4 主成分函數表達式

根據土壤不同指標相關矩陣的特征向量(第11頁表6)可得到2個主成分的函數表達式：

Y1=-0.119X1-0.049X2+0.109X3+0.122X4-0.113X5+0.034X6+0.121X7+0.031X8+0.117X9+0.120X10+0.090X11+0.116X12，

Y2=0.053X1+0.317X2+0.085X3+0.010X4- 0.140X5+0.348X6-0.004X7+0.355X8- 0.077X9-0.067X10+0.017X11-0.095X12.

2.3.5 主成分綜合得分

每個地區的綜合得分按照下列公式進行計算：

表6 各指標相關矩陣的特征向量

簡化得：Y=0.765×主成分1得分+0.235×主成分2得分。

按照此公式計算出各地區的綜合得分Y，見表7.

表7 各地區主成分因子得分及排序

由表7可以看出，主成分1中云頂山的得分最高，原平川的得分最低，狐爺山和蘆芽山的得分接近。主成分2中狐爺山的得分最高，蘆芽山的得分最低，云頂山和大石洞的得分接近。狐爺山的2個主成分得分均為正值，大石洞的2個主成分得分均為負值。

根據綜合評價值，狐爺山和云頂山的土壤指標排名分別為第1和第2，原平川的土壤指標排名最后。實際調查中，狐爺山和云頂山均為毛建草的原生地，為天然林地，土壤有機質含量較高。而原平川為新開墾的耕地，土壤條件較差，有機質含量較低。結合不同產地毛建草生長狀況(表8)，狐爺山和云頂山的毛建草生長狀況較好，冠幅大，葉片寬，很少發生病害；原平川的毛建草生長狀況較差，冠幅小，葉片也小，病害嚴重。因此，狐爺山和云頂山的土壤更適合毛建草的生長，引種地的選擇應參考這2個地區的土壤條件。

表8 不同產地毛建草生長狀況 cm

3 結果與討論

主成分分析綜合評價的結果表明，狐爺山和云頂山的土壤指標排名分別為第1和第2，土壤肥力綜合評價最好。原平川的土壤由于是新開墾的耕地，綜合評價較差。狐爺山和云頂山的土壤更適合毛建草的生長，引種地的選擇應參考這2個地區的土壤條件。

對土壤進行適當的評價是引種馴化及種質資源選育并推廣栽培的基礎。由于主成分分析可以將多變量數據在盡可能保留原有信息的基礎上，選取較少的幾個變量指標來綜合描述原來多種指標之間的關系，綜合分析后的結果具有一定的準確性和科學性。筆者利用土壤肥力指標的主成分分析結果，為毛建草的引種栽培篩選出適宜的土壤條件，并結合毛建草的生長狀況進行綜合評價，其結果符合實際調查情況，說明主成分分析法能較為準確地評價土壤肥力，具有很好的實用性，可以為以后評價分析提供借鑒。由于筆者僅選擇較典型的毛建草產地進行調查，所以在以后的研究中，應進一步擴大范圍，更全面地進行分析評價。

[1] 楊延青，楊 飛.山西野生毛建草研究進展.山西林業科技,2016,45(4):26-28.

[2] 劉世梁，傅伯杰，劉國華，等.我國土壤質量及其評價研究的進展.土壤通報，2006，37(1):137-143.

[3] 吳玉紅，田霄鴻.基于主成分分析的土壤肥力綜合指數評價.生態學雜志，2010,29(1):173-180.

[4] 米國兵，楊延青，楊 飛.山西毛建草部分產地土壤養分分析.山西農業大學學報：自然科學版,2016，36(10):720-724.

[5] 林海明，張文霖.主成分分析與因子分析的異同和SPSS軟件.統計研究，2005(3):65-68.

Soil Fertility Evaluation on Part Original Habitat of WildDracocephalumRupestreHance in Shanxi Province

Han Hailan

(ErdaochuanForestryFarm,NationalForestAdministrationBureauofGuandiMountain,Wenshui032100,China)

The soil fertility index of 5 different habitats ofDracocephalumrupestreHance in Shanxi province was evaluated by principal component analysis of SPSS software. To provide technical support for resource investigation, introduction and domestication ofDracocephalumrupestreHance, soil from different habitats was compared through comprehensive evaluation with higher comprehensive level soil as a reference.The results showed that there were two main components extracted from principal component analysis and the cumulative variance contribution rate was 89.073%. Soil fertility performance of Huye hill and Yunding hill were best, while soil fertility performance of Yuanpingchuan was poor. Principal component analysis method was objective, accurate and usability which could be applied to soil quality assessment.

Shanxi province;DracocephalumrupestreHance; Soil fertility; Principal components analysis

2016-12-01

韓海蘭(1974— )，女，山西文水人，2008年畢業于山西農業大學，助理工程師。

S158

A

1007-726X(2017)01- 0008- 04