基于主成分分析的酒泉市农田土壤肥力评价_邓喜明.pdf

第 3 期收稿日期：2021-11-09基金项目：酒泉市高标准农田建设项目耕地质量评价工作项目（SZQNYNCJJJG（2020）015号）作者简介：邓喜明（1976-），男，甘肃酒泉人，助理研究员，主要从事土壤肥料与节水研究，（电话）13830759233（电子信箱）；通信作者，吕铎（1991-），男，甘肃定西人，助理研究员，硕士，主要从事土壤肥料与节水研究，（电话）19893702118（电子信箱）。第 62 卷第 3 期2023 年 3 月湖北农业科学Hubei Agricultural SciencesVol.62 No.3Mar.，2023邓喜明，吕铎，吴晓婷，等.基于主成分分析的酒泉市农田土壤肥力评价 J.湖北农业科学，2023，62（3）：21-24，46土壤肥力是土壤能适时供给并协调植物生长所需的空气、温度、养分和无毒害物质的能力，可为植物生长提供必需的养分，其含量的高低直接影响粮食生产1，2。由于自然和人为因素的影响，不同类型土壤中养分的含量有较大的差异3。土壤肥力质量评价的方法较多，如关联度法4、聚类分析5、指数和法6、地统计学评价法7、主成分分析法8、模糊综合评价法9等。其中，主成分分析法（Principle component analysis，PCA）能够客观反映土壤肥力状况，是土壤肥力定量评价中应用较广泛的数理统计方法10，11。土壤肥力综合指数（Integrated fertility index，IFI）可以全面反映土壤肥力的状况，其大小表基于主成分分析的酒泉市农田土壤肥力评价邓喜明1，吕铎1，吴晓婷1，冯涛1，张美珍1，朱建强2（1.酒泉市农业科学研究院，甘肃 酒泉735000；2.酒泉市农业技术推广服务中心，甘肃 酒泉735207）摘要：为评估酒泉市农田土壤肥力状况，以期为农业可持续发展提供数据支撑。以酒泉市5县（市、区）农田土壤为研究对象，测定土壤有机质、全氮、碱解氮、速效磷、速效钾和pH 6项肥力指标，采用主成分分析法对其土壤肥力进行综合评价。结果表明，酒泉市农田土壤有机质和氮素普遍偏低，磷素丰富，钾素中等，pH偏碱性，农田土壤养分的空间分布存在一定的不均匀性，但变化不大。主成分分析表明，引起酒泉市农田土壤肥力变化的主要因子为有机质，酒泉市农田土壤综合肥力从高到低依次为肃州区、瓜州县、敦煌市、玉门市、金塔县。综上，酒泉市的土壤肥力总体水平良好，建议遵守补充有机肥和氮肥、减施磷肥及稳施钾肥的原则。关键词：主成分分析；土壤肥力；农田；酒泉市中图分类号：S158.2文献标识码：A文章编号：0439-8114（2023）03-0021-04DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2023.03.004开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Evaluation of farmland soil fertility in Jiuquan City based on principal component analysisDENG 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 pHwas 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 thecomprehensive 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 theprinciples of supplementing organic fertilizer and nitrogen fertilizer，reducing phosphorus fertilizer and stabilizing potassium fertilizer.Key words：principal component analysis；soil fertility；farmland；Jiuquan City湖北农业科学2023 年示土壤肥力的等级12。目前，中国关于农田土壤肥力评价的研究较多，且多集中在不同区域、不同植物以及采用不同的土壤肥力评价方法，高树财13分析了酒泉市肃州区土壤养分状况，并根据该地区土壤养分现状提出快速培肥的措施。黄涛等14研究了甘肃省河西绿洲灌区农田土壤养分的空间分布现状，发现近年来酒泉市土壤有机质含量有明显下降的趋势。但利用主成分分析法评价甘肃省酒泉市土壤肥力的研究较少。因此，本研究选取2020年酒泉市5县（市、区）的土壤样品，测定6种土壤养分指标，并用主成分分析法综合评价各地土壤肥力状况，为其土壤可持续利用及合理施肥提供理论依据。1研究区概况与研究方法1.1研究区概况酒泉市位于中国西北地区、甘肃省西北部、河西走廊西端（922010020E，38094248N），总面积19.2万km2，占甘肃省面积的42%。现辖1个区、2个县级市、4个县。海拔 1 1001 500 m，属大陆性干旱气候，气候干燥，日光充足，年均气温3.99.3，年均降水量84 mm，年均蒸发量2 0004 000 mm，年均日照时数 3 0333 317 h，年无霜期 118159 d15。主要种植小麦、玉米和棉花等农作物。1.2方法1.2.1土壤样品布设与采集以 2020年酒泉市敦煌市、玉门市、瓜州县、金塔县和肃州区 5个县（市、区）高标准农田建设项目区为采样区域，按照每333 hm2布设不少于1个样点，以具有较强代表性和可持续性的原则布设样点，共布设样点46个。采用“S”型 5点采样法采集 020 cm 表层土样，并用 GPS定位，四分法留取约1 kg土样，先将土样风干去除杂质，再用研钵磨细，并分别过1、0.25、0.1 mm尼龙筛，装入保鲜袋，用于测定土壤理化性质。1.2.2测定方法土壤有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾含量分别采用重铬酸钾氧化（外加热法）、半微量凯氏定氮、碱解扩散法、0.5 mol/L NaHCO3法和NH4OAc浸提（火焰光度法）测定；pH采用pH计法测定（水土质量比为2.5 1）。1.2.3土壤肥力单项指标评价表1中的土壤肥力分级标准是结合全国第2次土壤普查的土壤肥力分级标准和甘肃省的实际得出14，将酒泉市土壤肥力分为6个级别。1.2.4土壤肥力综合评价主成分分析法是利用降维的思想把多个因子转化成较少的几个互不相关的综合因子16。采用SPSS软件，通过因子分析首先得出各参评土壤肥力指标主成分特征值和特征向量，特征值1选为关键主成分，计算各主成分得分，再利用综合得分公式求出各样点土壤肥力综合指数（IFI）17。土壤综合指数是评价因子总的土壤肥力水平得分，它不仅反映该评价对象的土壤肥力状况，也是土壤肥力等级划分的依据。采用指数和法计算土壤肥力综合指数（IFI），计算公式为：IFI=1F1+2F2+mFm（1）式中，F表示单个主成分得分，表示对应主成分的贡献率。1.3数据处理应用 Excel 2020 和 SPSS 22.0 软件对所获得的数据进行相关性分析、主成分分析。表1土壤肥力分级标准级别1级（丰富）2级（较丰富）3级（中等）4级（缺）5级（较缺）6级（极缺）有机质含量/g/kg403040203010206101.501.251.501.001.250.751.000.500.751501201509012060903060402540202515201015200150200120150100120801008.57.58.56.57.55.56.55.52结果与分析2.1土壤单项肥力指标统计由表 2可知，采样区域的有机质分布频数主要集中在9.0016.00 g/kg，平均含量11.87 g/kg；全氮分布频数主要集中在0.400.90 g/kg，平均含量0.68 g/kg；碱解氮分布频数主要集中在 20.0040.00 mg/kg，平均含量 30.59 mg/kg；速效磷分布频数主要集中在20.0060.00 mg/kg，平均含量 50.59 mg/kg；速效钾分布频数较散，平均含量151.94 mg/kg；土壤pH分布频数集中在 8.308.50，平均值为 8.41，呈碱性土壤。通过土壤的变异系数可知，除了土壤pH的变异系数为 1.49%，属于弱变异外，有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾的变异系数在 22.80%41.06%，属于中等变异，表明在采样区域有一定的差异，但变化不大。另外，有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾的22第 3 期中位数均低于均值。2.2土壤单项肥力指标各等级占比分析本研究将高等水平定为1、2级，中等水平定为3级，低等水平定为4、5、6级18。由表1、表3可知，有机质、全氮和碱解氮含量偏低，98.55%的样点有机质含量小于 20 g/kg，处于低等水平；93.48%的样点全氮含量小于1 g/kg，处于低等水平；50.72%的样点碱解氮含量小于30 mg/kg，处于低等水平，说明酒泉市农田土壤有机质、氮素普遍缺乏；91.30%的样点速效磷含量大于25 mg/kg，处于高等水平；78.99%的样点速效钾含量大于120 mg/kg，处于中等及以上水平，说明酒泉市农田土壤中有较高含量的磷素和钾素；pH普遍偏高，呈碱性土壤。表3土壤单项肥力指标各等级占比（单位：%）指标有机质全氮碱解氮速效磷速效钾pH1级（丰富）00061.599.4218.122级（较丰富）01.45029.7132.6181.883级（中等）1.455.0702.9136.9604级（缺）71.0224.6403.629.4205级（较缺）25.3659.4249.282.176.5206级（极缺）2.179.4250.7205.072.3土壤肥力综合评价2.3.1相关性分析对各土壤肥力指标进行相关性检验，经KMO和Bartlett球形度检验，KMO为0.651，Bartlett球形度检验的相伴概率小于 0.05，达到显著水平，说明本研究中土壤肥力各指标间存在相关性。将土壤有机质、全氮、碱解氮、速效磷、速效钾和 pH指标的原始数据进行标准化，并计算相关系数。由表 4可知，有机质与全氮、碱解氮呈极显著正相关；全氮与碱解氮、速效钾呈极显著正相关，与pH呈显著负相关；速效磷与pH呈极显著负相关，可以看出，有机质、全氮、碱解氮、速效磷、速效钾和pH等指标间存在不同程度的显著相关性。2.3.2主成分分析由表 5可知，主成分包含了各原始变量至少 21.6%以上的信息，其中速效钾的信息量损失最大，土壤有机质的信息量损失最小。因此引起酒泉市土壤肥力变化的主要因子为有机质。表 4土壤肥力指标间的相关性指标有机质全氮碱解氮速效磷速效钾pH有机质10.358*0.493*0.0200.144-0.022全氮10.385*0.1280.296*-0.197*碱解氮10.1600.142-0.116速效磷1-0.003-0.244*速效钾1-0.091pH1注：“*”表示在0.01水平（双侧）上极显著相关；“*”表示在0.05水平（双侧）上显著相关表 5变量共同度项目有机质全氮碱解氮速效磷速效钾pH原始111111提取0.6330.5670.5940.6070.2160.608由表 6可知，根据提取特征值1的为主成分，选取前 2 个特征值，前 2 个主成分特征值分别为2.037 和 1.188，并分别解释了 33.950%、19.801%的方差，累积贡献率达53.751%，可以较好地反映土壤肥力的综合状况。表 6各主成分的方差贡献率主成分123456特征值2.0371.1880.9740.7330.5820.486贡献率/%33.95019.80116.23112.2199.6928.107累积贡献率/%33.95053.75169.98282.20191.893100根据因子载荷系数与主成分系数之间的关系19，可以看出土壤肥力指标在主成分上的权重比例不同，如表7所示，主成分1主要受有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾的权重影响，主成分2主要表2土壤单项肥力指标统计指标有机质全氮碱解氮速效磷速效钾pH样品数/个138138138138138138最小值/g/kg2.900.3612.004.1057.008.02中位数/g/kg11.600.6229.8745.24142.478.41最大值/g/kg20.021.3449.00106.50481.008.77均值/g/kg11.870.6830.5950.59151.948.41标准差/g/kg0.250.020.591.775.190.01变异系数/%24.9827.2922.8041.0640.131.49偏度0.511.32-0.030.532.600.51峰度0.731.860.54-0.179.482.21邓喜明等：基于主成分分析的酒泉市农田土壤肥力评价23湖北农业科学2023 年反映pH的权重。表 7初始因子载荷与成分得分系数矩阵项目有机质全氮碱解氮速效磷速效钾pH因子载荷10.6950.7520.7570.3050.445-0.35320.3880.0330.145-0.7170.1350.695主成分得分系数10.3410.3690.3710.1500.218-0.17320.3260.0280.122-0.6030.1130.5852.3.3土壤肥力的综合评价按综合评价模型计算酒泉市不同采样区域土壤肥力综合得分，如表 8所示。酒泉市 5 县（市、区）土壤肥力的综合指数为-0.340.21，平均值为-0.000 7。土壤肥力从高到低依次为肃州区、瓜州县、敦煌市、玉门市、金塔县，酒泉市农田土壤肥力有一定的差异。表 8土壤肥力综合指数样点敦煌市玉门市瓜州县金塔县肃州区F1-0.85-0.600.58-0.930.20F21.040.13-0.75-0.110.73IFI-0.09-0.180.05-0.340.21排名342513讨论3.1土壤肥力指标描述性统计与各等级占比酒泉市土壤肥力单项指标丰缺程度不一，差异比较大，其中，有机质和氮素普遍偏低、磷素丰富、钾素中等，可能与元素在土壤中的移动和人为不合理施肥等有关；pH偏碱性可能与土壤本身特性和人为不合理施肥有关。从土壤样品的变异系数来看，土壤pH属于弱变异，说明在酒泉市农田内分布相对均匀，空间异质性弱，受人为活动和土地利用等因素的影响较小；有机质、全氮、碱解氮、速效磷和速效钾呈中等变异，表明酒泉市农田土壤养分的空间分布存在一定的不均匀性，但变化不大。主成分分析表明，引起酒泉市农田土壤肥力变化的主要因子为有机质。因此，酒泉市农田土壤应根据实际情况合理施肥，遵守补充有机肥和氮肥、减施磷肥及稳施钾肥的原则，以获得较好的农作物产量和品质。3.2土壤肥力综合评价从相关性分析来看，酒泉市农田土壤有机质、全氮、碱解氮、速效钾相互之间呈极显著正相关，各种肥力指标相关性很好，与前人研究成果有较大相似性16，20。因此，土壤中各养分的肥力指标之间有关联性，一种养分减少会影响土壤中其他养分的供应。土壤 pH与速效钾呈显著负相关，pH升高可能降低了速效钾在土壤中的积累，这与马倩倩21、耿荣等18和郭鑫年等22的研究结果基本一致。从土壤肥力综合评价来看，酒泉市土壤综合肥力从高到低依次为肃州区、瓜州县、敦煌市、玉门市、金塔县，并且土壤肥力间有一定的差异，这可能与当地种植的主要作物种类、品种和人为施肥等因素有关。黄涛等14、王玉萍等23、张梦莹等24分别针对敦煌市、金塔县、玉门市土壤进行肥力评价，这些研究在计算评价指标值时主观性较强，而本研究采用主成分分析法进行土壤肥力评价，减少人为因素的影响。4结论酒泉市土壤肥力水平分布不均匀，但变异系数均低于 50%，变异范围较小；pH 均超过 8.0，土壤偏碱性；土壤速效磷含量大于 25 mg/kg，处于高等水平。土壤有机质和全氮、碱解氮，全氮和碱解氮、速效钾呈极显著正相关。由综合评价模型计算土壤肥力综合指数，酒泉市土壤肥力有一定的差异。参考文献：1陈欢，曹承富，张存岭，等.基于主成分-聚类分析评价长期施肥对砂姜黑土肥力的影响 J.土壤学报，2014，51（3）：609-617.2王钰莹，孙娇，刘政鸿，等.陕南秦巴山区厚朴群落土壤肥力评价 J.生态学报，2016，36（16）：5133-5141.3温延臣，李燕青，袁亮，等.长期不同施肥制度土壤肥力特征综合评价方法 J.农业工程学报，2015，31（7）：91-99.4崔超岗，周冀衡，李强，等.陆良县植烟土壤类型与土壤肥力的灰色关联度分析 J.西南农业学报，2016，29（5）：1172-1176.5赵方华，姜波，陈华.基于层次和模糊聚类分析法的土壤肥力评价 J.湖北农业科学，2016，55（9）：2214-2217.6周伟，王文杰，张波，等.长春城市森林绿地土壤肥力评价 J.生态学报，2017，37（4）：1211-1220.7陶睿，王子芳，高明，等.重庆市丰都县紫色土养分空间变异及土壤肥力评价 J.土壤，2017，49（1）：155-161.8张亚鸽，史彦江，吴正保，等.基于主成分分析的枣园土壤肥力综合评价 J.西南农业学报，2016，29（5）：1156-1160.9张国伟，刘瑞显，杨长琴，等.基于熵权理论的模糊综合评判法在棉花耐盐性评价中的应用 J.农业科学与技术（英文版），2014，15（9）：1441-1481.10孙波，张桃林，赵其国.中国东南丘陵山区土壤肥力的综合评价 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