基于主成分分析的酒泉市農田土壤肥力評價

摘要：為評估酒泉市農田土壤肥力狀況，以期為農業可持續發展提供數據支撐。以酒泉市5縣（市、區）農田土壤為研究對象，測定土壤有機質、全氮、堿解氮、速效磷、速效鉀和pH 6項肥力指標，采用主成分分析法對其土壤肥力進行綜合評價。結果表明，酒泉市農田土壤有機質和氮素普遍偏低，磷素豐富，鉀素中等，pH偏堿性，農田土壤養分的空間分布存在一定的不均勻性，但變化不大。主成分分析表明，引起酒泉市農田土壤肥力變化的主要因子為有機質，酒泉市農田土壤綜合肥力從高到低依次為肅州區、瓜州縣、敦煌市、玉門市、金塔縣。綜上，酒泉市的土壤肥力總體水平良好，建議遵守補充有機肥和氮肥、減施磷肥及穩施鉀肥的原則。

關鍵詞：主成分分析；土壤肥力；農田；酒泉市

中圖分類號：S158.2" " " " "文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2023）03-0021-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2023.03.004 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Evaluation of farmland soil fertility in Jiuquan City based on principal component analysis

DENG Xi-ming1， LYU Duo1， WU Xiao-ting1， FENG Tao1， ZHANG Mei-zhen1， ZHU Jian-qiang2

（1. Jiuquan Academy of Agricultural Sciences，Jiuquan" 735000，Gansu， China； 2. Agricultural Technology Extension Service Center of Jiuquan，Jiuquan" 735207，Gansu，China）

Abstract： To evaluate the farmland soil fertility status in Jiuquan City and provide data support for the sustainable development of agriculture. Taking the farmland soil of five counties （cities， districts） in Jiuquan City was taken as the research object， six fertility indexes of soil organic matter， total nitrogen， alkali-hydrolyzable nitrogen， available phosphorus， available potassium and pH were determined， and the soil fertility was comprehensively evaluated by principal component analysis. The results showed that the organic matter and nitrogen of farmland soil in Jiuquan City were generally low， the phosphorus was rich， the potassium was medium， and the pH was alkaline. The spatial distribution of farmland soil nutrients was uneven， but the change was not significant. The principal component analysis showed that the main factor causing the change of farmland soil fertility in Jiuquan City was the organic matter， and the comprehensive fertility of farmland soil in Jiuquan City from high to low was Suzhou District， Guazhou County， Dunhuang City， Yumen City， and Jinta County. To sum up， the overall level of soil fertility in Jiuquan City was good. It was recommended to follow the principles of supplementing organic fertilizer and nitrogen fertilizer， reducing phosphorus fertilizer and stabilizing potassium fertilizer.

Key words： principal component analysis； soil fertility； farmland； Jiuquan City

土壤肥力是土壤能適時供給并協調植物生長所需的空氣、溫度、養分和無毒害物質的能力，可為植物生長提供必需的養分，其含量的高低直接影響糧食生產［1，2］。由于自然和人為因素的影響，不同類型土壤中養分的含量有較大的差異［3］。土壤肥力質量評價的方法較多，如關聯度法［4］、聚類分析［5］、指數和法［6］、地統計學評價法［7］、主成分分析法［8］、模糊綜合評價法［9］等。其中，主成分分析法（Principle component analysis，PCA）能夠客觀反映土壤肥力狀況，是土壤肥力定量評價中應用較廣泛的數理統計方法［10，11］。土壤肥力綜合指數（Integrated fertility index，IFI）可以全面反映土壤肥力的狀況，其大小表示土壤肥力的等級［12］。目前，中國關于農田土壤肥力評價的研究較多，且多集中在不同區域、不同植物以及采用不同的土壤肥力評價方法，高樹財［13］分析了酒泉市肅州區土壤養分狀況，并根據該地區土壤養分現狀提出快速培肥的措施。黃濤等［14］研究了甘肅省河西綠洲灌區農田土壤養分的空間分布現狀，發現近年來酒泉市土壤有機質含量有明顯下降的趨勢。但利用主成分分析法評價甘肅省酒泉市土壤肥力的研究較少。因此，本研究選取2020年酒泉市5縣（市、區）的土壤樣品，測定6種土壤養分指標，并用主成分分析法綜合評價各地土壤肥力狀況，為其土壤可持續利用及合理施肥提供理論依據。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

酒泉市位于中國西北地區、甘肅省西北部、河西走廊西端（92°20′—100°20′E，38°09′—42°48′N），總面積19.2萬km2，占甘肅省面積的42%?，F轄1個區、2個縣級市、4個縣。海拔1 100～1 500 m，屬大陸性干旱氣候，氣候干燥，日光充足，年均氣溫3.9～9.3 ℃，年均降水量84 mm，年均蒸發量2 000～4 000 mm，年均日照時數3 033～3 317 h，年無霜期118～159 d［15］。主要種植小麥、玉米和棉花等農作物。

1.2 方法

1.2.1 土壤樣品布設與采集 以2020年酒泉市敦煌市、玉門市、瓜州縣、金塔縣和肅州區5個縣（市、區）高標準農田建設項目區為采樣區域，按照每333 hm2布設不少于1個樣點，以具有較強代表性和可持續性的原則布設樣點，共布設樣點46個。采用“S”型5點采樣法采集0～20 cm表層土樣，并用GPS定位，四分法留取約1 kg土樣，先將土樣風干去除雜質，再用研缽磨細，并分別過1、0.25、0.1 mm尼龍篩，裝入保鮮袋，用于測定土壤理化性質。

1.2.2 測定方法 土壤有機質、全氮、堿解氮、速效磷和速效鉀含量分別采用重鉻酸鉀氧化（外加熱法）、半微量凱氏定氮、堿解擴散法、0.5 mol/L NaHCO3法和NH4OAc浸提（火焰光度法）測定；pH采用pH計法測定（水土質量比為2.5∶1）。

1.2.3 土壤肥力單項指標評價 表1中的土壤肥力分級標準是結合全國第2次土壤普查的土壤肥力分級標準和甘肅省的實際得出［14］，將酒泉市土壤肥力分為6個級別。

1.2.4 土壤肥力綜合評價 主成分分析法是利用降維的思想把多個因子轉化成較少的幾個互不相關的綜合因子［16］。采用SPSS軟件，通過因子分析首先得出各參評土壤肥力指標主成分特征值和特征向量，特征值＞1選為關鍵主成分，計算各主成分得分，再利用綜合得分公式求出各樣點土壤肥力綜合指數（IFI）［17］。土壤綜合指數是評價因子總的土壤肥力水平得分，它不僅反映該評價對象的土壤肥力狀況，也是土壤肥力等級劃分的依據。采用指數和法計算土壤肥力綜合指數（IFI），計算公式為：

式中，F表示單個主成分得分，λ表示對應主成分的貢獻率。

1.3 數據處理

應用Excel 2020和SPSS 22.0軟件對所獲得的數據進行相關性分析、主成分分析。

2 結果與分析

2.1 土壤單項肥力指標統計

由表2可知，采樣區域的有機質分布頻數主要集中在9.00～16.00 g/kg，平均含量11.87 g/kg；全氮分布頻數主要集中在0.40～0.90 g/kg，平均含量0.68 g/kg；堿解氮分布頻數主要集中在20.00～40.00 mg/kg，平均含量30.59 mg/kg；速效磷分布頻數主要集中在20.00～60.00 mg/kg，平均含量50.59 mg/kg；速效鉀分布頻數較散，平均含量151.94 mg/kg；土壤pH分布頻數集中在8.30～8.50，平均值為8.41，呈堿性土壤。通過土壤的變異系數可知，除了土壤pH的變異系數為1.49%，屬于弱變異外，有機質、全氮、堿解氮、速效磷和速效鉀的變異系數在22.80%～41.06%，屬于中等變異，表明在采樣區域有一定的差異，但變化不大。另外，有機質、全氮、堿解氮、速效磷和速效鉀的中位數均低于均值。

2.2 土壤單項肥力指標各等級占比分析

本研究將高等水平定為1、2級，中等水平定為3級，低等水平定為4、5、6級［18］。由表1、表3可知，有機質、全氮和堿解氮含量偏低，98.55%的樣點有機質含量小于20 g/kg，處于低等水平；93.48%的樣點全氮含量小于1 g/kg，處于低等水平；50.72%的樣點堿解氮含量小于30 mg/kg，處于低等水平，說明酒泉市農田土壤有機質、氮素普遍缺乏；91.30%的樣點速效磷含量大于25 mg/kg，處于高等水平；78.99%的樣點速效鉀含量大于120 mg/kg，處于中等及以上水平，說明酒泉市農田土壤中有較高含量的磷素和鉀素；pH普遍偏高，呈堿性土壤。

2.3 土壤肥力綜合評價

2.3.1 相關性分析 對各土壤肥力指標進行相關性檢驗，經KMO和Bartlett球形度檢驗，KMO為0.651，Bartlett球形度檢驗的相伴概率小于0.05，達到顯著水平，說明本研究中土壤肥力各指標間存在相關性。將土壤有機質、全氮、堿解氮、速效磷、速效鉀和pH指標的原始數據進行標準化，并計算相關系數。由表4可知，有機質與全氮、堿解氮呈極顯著正相關；全氮與堿解氮、速效鉀呈極顯著正相關，與pH呈顯著負相關；速效磷與pH呈極顯著負相關，可以看出，有機質、全氮、堿解氮、速效磷、速效鉀和pH等指標間存在不同程度的顯著相關性。

2.3.2 主成分分析 由表5可知，主成分包含了各原始變量至少21.6%以上的信息，其中速效鉀的信息量損失最大，土壤有機質的信息量損失最小。因此引起酒泉市土壤肥力變化的主要因子為有機質。

由表6可知，根據提取特征值＞1的為主成分，選取前2個特征值，前2個主成分特征值分別為2.037和1.188，并分別解釋了33.950%、19.801%的方差，累積貢獻率達53.751%，可以較好地反映土壤肥力的綜合狀況。

根據因子載荷系數與主成分系數之間的關系［19］，可以看出土壤肥力指標在主成分上的權重比例不同，如表7所示，主成分1主要受有機質、全氮、堿解氮、速效磷和速效鉀的權重影響，主成分2主要反映pH的權重。

2.3.3 土壤肥力的綜合評價 按綜合評價模型計算酒泉市不同采樣區域土壤肥力綜合得分，如表8所示。酒泉市5縣（市、區）土壤肥力的綜合指數為" " "-0.34～0.21，平均值為-0.000 7。土壤肥力從高到低依次為肅州區、瓜州縣、敦煌市、玉門市、金塔縣，酒泉市農田土壤肥力有一定的差異。

3 討論

3.1 土壤肥力指標描述性統計與各等級占比

酒泉市土壤肥力單項指標豐缺程度不一，差異比較大，其中，有機質和氮素普遍偏低、磷素豐富、鉀素中等，可能與元素在土壤中的移動和人為不合理施肥等有關；pH偏堿性可能與土壤本身特性和人為不合理施肥有關。從土壤樣品的變異系數來看，土壤pH屬于弱變異，說明在酒泉市農田內分布相對均勻，空間異質性弱，受人為活動和土地利用等因素的影響較小；有機質、全氮、堿解氮、速效磷和速效鉀呈中等變異，表明酒泉市農田土壤養分的空間分布存在一定的不均勻性，但變化不大。主成分分析表明，引起酒泉市農田土壤肥力變化的主要因子為有機質。因此，酒泉市農田土壤應根據實際情況合理施肥，遵守補充有機肥和氮肥、減施磷肥及穩施鉀肥的原則，以獲得較好的農作物產量和品質。

3.2 土壤肥力綜合評價

從相關性分析來看，酒泉市農田土壤有機質、全氮、堿解氮、速效鉀相互之間呈極顯著正相關，各種肥力指標相關性很好，與前人研究成果有較大相似性［16，20］。因此，土壤中各養分的肥力指標之間有關聯性，一種養分減少會影響土壤中其他養分的供應。土壤pH與速效鉀呈顯著負相關，pH升高可能降低了速效鉀在土壤中的積累，這與馬倩倩［21］、耿榮等［18］和郭鑫年等［22］的研究結果基本一致。從土壤肥力綜合評價來看，酒泉市土壤綜合肥力從高到低依次為肅州區、瓜州縣、敦煌市、玉門市、金塔縣，并且土壤肥力間有一定的差異，這可能與當地種植的主要作物種類、品種和人為施肥等因素有關。黃濤等［14］、王玉萍等［23］、張夢瑩等［24］分別針對敦煌市、金塔縣、玉門市土壤進行肥力評價，這些研究在計算評價指標值時主觀性較強，而本研究采用主成分分析法進行土壤肥力評價，減少人為因素的影響。

4 結論

酒泉市土壤肥力水平分布不均勻，但變異系數均低于50%，變異范圍較小；pH均超過8.0，土壤偏堿性；土壤速效磷含量大于25 mg/kg，處于高等水平。土壤有機質和全氮、堿解氮，全氮和堿解氮、速效鉀呈極顯著正相關。由綜合評價模型計算土壤肥力綜合指數，酒泉市土壤肥力有一定的差異。

參考文獻：

［1］ 陳 歡， 曹承富， 張存嶺，等. 基于主成分-聚類分析評價長期施肥對砂姜黑土肥力的影響［J］. 土壤學報，2014，51（3）：609-617.

［2］ 王鈺瑩， 孫 嬌， 劉政鴻，等. 陜南秦巴山區厚樸群落土壤肥力評價［J］. 生態學報， 2016， 36（16）：5133-5141.

［3］ 溫延臣， 李燕青， 袁 亮，等. 長期不同施肥制度土壤肥力特征綜合評價方法［J］. 農業工程學報， 2015， 31（7）： 91-99.

［4］ 崔超崗， 周冀衡， 李 強，等. 陸良縣植煙土壤類型與土壤肥力的灰色關聯度分析［J］. 西南農業學報，2016，29（5）：1172-1176.

［5］ 趙方華， 姜 波， 陳 華. 基于層次和模糊聚類分析法的土壤肥力評價［J］. 湖北農業科學， 2016， 55（9）： 2214-2217.

［6］ 周 偉， 王文杰， 張 波，等. 長春城市森林綠地土壤肥力評價［J］. 生態學報， 2017， 37（4）： 1211-1220.

［7］ 陶 睿， 王子芳， 高 明，等. 重慶市豐都縣紫色土養分空間變異及土壤肥力評價［J］. 土壤， 2017， 49（1）： 155-161.

［8］ 張亞鴿， 史彥江， 吳正保，等. 基于主成分分析的棗園土壤肥力綜合評價［J］. 西南農業學報， 2016， 29（5）： 1156-1160.

［9］ 張國偉， 劉瑞顯， 楊長琴，等. 基于熵權理論的模糊綜合評判法在棉花耐鹽性評價中的應用［J］. 農業科學與技術（英文版），2014，15（9）： 1441-1481.

［10］ 孫 波， 張桃林， 趙其國. 中國東南丘陵山區土壤肥力的綜合評價［J］. 土壤學報， 1995， 32（4）： 362-369．

［11］ WANG J， FU B， QIU Y， et al. Soil nutrients in relation to land use and landscape position in the semi-arid small catchment on the loess plateau in China［J］. Journal of arid environments， 2001，48（4）：537-550.

［12］ WANG Y J，ZHOU J H，LU X L，et al. Evaluation of soil fertility suitability of Yiliang Tobacco-growing Areas in Yunnan Province［J］.Agricultural science and technology，2014，15（12）：2150-2155.

［13］ 高樹財. 酒泉市肅州區土壤養分評價及耕地快速培肥地力技術［J］. 農業科技與信息， 2018（3）：11-17.

［14］ 黃 濤，車宗賢，趙欣楠，等. 甘肅河西綠洲灌區農田耕層土壤養分調查與評價［J］. 甘肅農業大學學報，2021，56（1）：126-141.

［15］ 馬仲武， 王新源， 王小軍，等. 甘肅省酒泉市土地沙漠化現狀及動態分析［J］. 中國農業資源與區劃， 2018， 39（3）： 141-147.

［16］ 楊曉娟，王海燕，劉 玲，等. 東北過伐林區不同林分類型土壤肥力質量評價研究［J］. 生態環境學報，2012，21（9）：1553- 1560.

［17］ 陳玉芹，胡永亮，張麗萍，等. 基于主成分和聚類分析的德宏橡膠林土壤肥力評價［J］. 熱帶作物學報，2019，40（8）：1461-1467.

［18］ 耿 榮， 王明國， 尹學紅，等. 基于主成分分析法的中寧縣農田土壤肥力評價［J］. 農業科學研究， 2021， 42（1）：1-7.

［19］ 李小勝， 陳珍珍. 如何正確應用SPSS軟件做主成分分析［J］. 統計研究， 2010， 27（8）： 105-108.

［20］ 秦 川， 何丙輝， 蔣先軍. 三峽庫區不同土地利用方式下土壤養分含量特征研究［J］. 草業學報， 2016， 25（9）：10-19.

［21］ 馬倩倩. 敦煌市土壤理化性質分析及土壤質量評價［D］.西安：陜西師范大學，2015.

［22］ 郭鑫年， 周 濤， 紀立東，等. 寧夏中部干旱帶土壤肥力綜合評價——以同心縣為例［J］. 中國農學通報，2019，35（15）：66-73.

［23］ 王玉萍， 朱曉濤， 崔旭章. 金塔縣耕地土壤養分狀況評價［J］. 甘肅農業科技， 2010（9）： 32-34.

［24］ 張夢瑩， 蔡立群. 玉門市耕地質量等級及其養分空間分布研究［J］. 國土與自然資源研究， 2021（4）：1-5.