段必挺　杨锡永　李发平

摘要 为了给施甸县烟区特色优质烟叶生产提供科学合理施肥方案，本文利用因子分析法和系统聚类分析法对施甸县植烟土壤养分进行了分析与综合评价。结果表明，土壤肥力最高的12个样本（占总样本的14.81%），综合得分F∈[0.623 6，1.261 3]；土壤肥力较高的32个样本（占总样本的 39.51%），综合得分F∈[0.008 4，0.503 0]；土壤肥力较低的23个样本（占总样本的28.40%），综合得分F∈[-0.514 1， -0.051 8]；土壤肥力最低的14个样本（占总样本的17.28%），综合得分F∈[-1.043 7，-0.565 3]。因此，鉴于全县植烟土壤肥力存在着较大差异，对土壤肥力较高的田地，要施用适量有机肥和复合肥；而土壤肥力处于较低水平的，则要足量、配合施用有机肥和复合肥。

关键词 因子分析；系统聚类分析；土壤肥力；综合评价；云南施甸

中图分类号 S572；S158 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）07-0228-03

Abstract The soil nutrient was analysed and evaluated by the method of factor and system cluster in this paper，in order to provide scientific and reasonable fertilization scheme for characteristic and high-quality tobacco production in Shidian tobacco-growing areas.The results showed that the soil fertility of twelve samples（14.81% of the total）was the highest with comprehensive scores from 0.623 6 to 1.261 3；thirty-two samples（39.51% of the total）was the second with comprehensive scores from 0.008 4 to 0.503 0；twenty-three samples（28.40% of the total）was the third with comprehensive scores from -0.514 1 to -0.051 8；fourteen samples（17.28% of the total）was the lowest with comprehensive scores from -1.043 7 to -0.565 3.Therefore，in view of great difference in soil fertility through Shidian tobacco-growing areas，the right amount of organic fertilizer and compound fertilizer are applied to the fields of high soil fertility，and plenty of organic fertilizer and compound fertilizer are used for the fields of low soil fertility.

Key words factor analysis；system cluster analysis；soil fertility；integrated evaluation；Shidian Yunnan

适宜的土壤肥力是烟草优质、适产的重要基础[1]，而对土壤的肥力水平进行评价的重要标注为土壤中的养分含量，其量是否充足及供应的强度，均会对烟草的生长、品质等产生直接的影响[2-3]。当土壤中的氮素和有机质的含量在过低或者过高的水平时，均会对烤烟的品质产生不利的影响；pH值也会对烟草根系的生长环境、烟叶的香气等品质产生影响；土壤中的钾元素的含量也会影响到烤烟根系的生长、植株对逆境的抗性以及烟叶的质量等；土壤中镁元素的含量在很大程度上影响烟叶的产量及品质[4-5]；土壤种氯含量过高或者过低，都不利于烟叶的生长[6]。因此，要科学地利用土壤中的养分对土壤的肥力水平进行科学、合理地评价。目前，对土壤的肥力水平进行评价的方法包括很多，国外主要运用土壤健康积分卡[7]、土壤质量和健康评价的分析方法[8]、土壤质量动力学方法[9]、土壤质量综合评分法[10]、多变量指标克立格法[11]等，国内则主要运用主成分分析法、因子分析法、模糊综合评价法、聚类分析法等多元统计方法，以对土壤的肥力水平进行综合评价[12-14]，并且都取得了一定成果。

1 材料与方法

1.1 土样采集

2012年，在施甸县选择13个烟叶种植烟区，即太平、水长、由旺、老麦、仁和、何元、甸阳、木老元、姚关、摆榔、万兴、酒房、旧城，采用随机布点法，对植烟土壤耕层中的0～20 cm进行采样，13个烟区采集的样品数分别为9、3、6、4、11、8、15、3、6、2、2、2、10份。在烟草没有施入任何肥料以前进行采集，以对土壤中的养分水平及肥料供应能力进行真实地反映，注意采集的时间要避开雨季。土壤采集回来后，经过风干、研磨、过筛等处理后装入瓶中待用。

1.2 测定项目及其方法

土壤中的pH值测定的方法为pH计法（水土质量比为2.5∶1）；有机质含量的测定方法为重铬酸钾滴定法；速效磷含量的测定方法为钼锑抗比色法；碱解氮含量的测定方法为碱解扩散法；有效硼的测定的方法为沸水浸提-甲亚胺（水土比为2∶1）比色法；速效钾含量的测定方法为N H4 AC浸提-火焰光度法；溶性氯离子测定方法为浸提-AgNO3（水土比为5∶1）滴定法；有效锌含量的测定方法为DTPA浸提-原子吸收法；水有效镁含量的测定方法为1 mol/L CH3COONH4交换-原子吸收分光光度法[15]。

1.3 分析软件

用Excel 2003和SPSS 19.0软件对试验中得到的数据进行分析比较。

2 结果与分析

2.1 标准化后的土壤养分指标相关系数矩阵

将测定的土壤pH值、速效磷、有效硼、有效镁、碱解氮、有机质、有效锌、速效钾、水溶性氯等数据经过标准化方式进行处理后，再对其相关系数进行计算，结果见表1。由相关系数矩阵可知，大部分养分指标之间的关系达到显著或者极显著水平。由此得出，将土壤中的养分指标分布情况直接对土壤的肥力水平进行评价时，将导致信息发生重叠现象，评价结构的偏差与实际之间存在较大的差异。

2.2 土壤养分指标的因子分析

2.2.1 Bartlett球度检验。土壤中养分含量指标的原始数据采用SPSS软件中的Bartlett球度检验法进行检测，推算出的相伴概率为0，比显著性水平0.05要小。因此，拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为进行因子分析较为合适。

2.2.2 特征根值、方差贡献率及累计贡献率。对土壤中的pH值、有机质、速效氮、水溶性氯、速效磷、有效锌、有效硼、速效钾、有效镁等养分含量用SPSS软件做因子方面的分析，结果见表2、3。由表2可知，前5个主成分的累积贡献率为85.25%，基本保留了原变量的特征、差异和相互关系。因此，在所有的特征根中提取了5个主成分。

2.2.3 主成分载荷矩阵。由表2、3可知，第1主成分的方差贡献率为43.66%，主要反映了有机质、有效锌、有效硼、碱解氮的作用；第2主成分的方差贡献率为15.07%，主要反映了土壤中的pH值、有效镁的作用；第3主成分的方差贡献率为10.37%，主要对速效磷的作用进行了反映；第4主成分的方差贡献率为8.81%，主要对水溶性氯进行了反映；第5主成分的方差贡献率为7.34%，主要对土壤中的速效钾进行了反映，这5个主因子经过累积，总的贡献率达到了85.25%。因此，从不同的方面选择以上5个主因子综合地对土壤的肥力水平进行评价，是合理的，与实际情况较为符合。

2.2.4 构建因子得分函数模型。由养分指标的得分系数矩阵（表4）计算5个主成分（F1、F2、F3、F4、F5），主成分得分等于得分系数与相对应的标准化变量（Zxi）之积，其数学模型如下：

F1=-0.398Zx1+0.236Zx2+0.404Zx3-0.116Zx4-0.11Zx5+0.408

Zx6+0.225Zx7+0.102Zx8-0.023Zx9

F2=0.538Zx1+0.217Zx2-0.02Zx3-0.064Zx4+0.09Zx5-0.235Zx6-

0.082Zx7+0.603Zx8-0.142Zx9

F3=0.332Zx1-0.033Zx2-0.167Zx3+0.919Zx4-0.062Zx5-0.158

Zx6+0.282Zx7-0.364Zx8-0.193Zx9

F4=0.354Zx1-0.096Zx2-0.05Zx3-0.13Zx4+0.074Zx5+0.001Zx6-

0.036Zx7-0.354Zx8+0.921Zx9

F5=-0.101Zx1-0.198Zx2-0.102Zx3-0.026Zx4+0.91Zx5+0.175

Zx6-0.112Zx7-0.27Zx8+0.101Zx9

上述公式中的Zx1、Zx2、Zx3、Zx4、Zx5、Zx6、Zx7、Zx8、Zx9分别代表经过标准化相关处理后的pH值、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、有效硼、有效锌、有效镁、水溶性氯。将各种养分经过标准化处理后，代入以上的5个公式中，分别得出各个样品的因子得分F1、F2、F3、F4、F5。

2.2.5 主成分因子得分。结合相关加权综合后，对施甸县植烟土壤肥力水平的综合得分进行评价，得出评价数学模型：

F=a1F1+a2F2+a3F3+a4F4+a5F5

根据表2进行计算，a1、a2、a3、a4、a5分别为0.512、0.177、0.122、0.103、0.086。将求出的F1、F2、F3、F4、F5分别地带入公式中进行计算，进而得到各个样品的土壤肥力水平综合得分，即为F值。此F值可对土壤的肥力水平进行反映，一般较好的得分，即表示土壤的肥力水平高；较低的得分，即表示土壤的肥力水平不高。

2.3 土壤肥力的聚类分析

利用重心法对土壤样本主成分综合得分进行系统聚类分析，将81个样本的综合得分按距离系数5划为4类（表5）：第Ⅰ类包括12个样本（占总样本的14.81%），综合得分F∈[0.623 6，1.261 3]，这一类表示土壤中的肥力水平最高；第Ⅱ类包括32个样本（占总样本的39.51%），综合得分F∈[0.008 4，0.503 0]，这一类表示土壤中的肥力水平较高；第Ⅲ类包括23个样本（占总样本的28.40%），综合得分F∈[-0.514 1，-0.051 8]，这一类表示土壤中的肥力水平较差；第Ⅳ类包括14个样本（占总样本的17.28%），综合得分F∈[-1.043 7，-0.565 3]，这一类表示土壤中的肥力水平差。由表5可知，在施甸县内，土壤的肥力水平达到较稿的土壤在总的土壤样品数中占比达到54.32%，包括水长、仁和、甸阳、姚关、万兴、酒房等乡镇的大部分土壤，还有45.68%的土壤的肥力水平不够，或较差，包括太平、何元、旧城3个乡镇的大部分土壤。可知，施甸县全县烤烟种植区土壤肥力水平高、低占比各为1/2，有的位于同一区域内，土壤的肥力水平差异也较大，与以前的研究[16]基本一致。

3 结论与讨论

通过采用因子分析法和系统聚类分析法，对施甸县土壤中的肥力水平进行了研究，结果表明，在抽取的81个样本中，土壤肥力水平高、较高、较差、差的样本数分别为12、32、23、14个，分别占14.81%、39.51%、28.40%、17.28%。在全县范围内，水长、仁和、甸阳、姚关、万兴、酒房等乡镇的大部分土壤肥力较高，但太平、何元、旧城3个乡镇的大部分土壤肥力不足或较差的问题。由此表明，施甸县种植烤烟的区域内，土壤的肥力水平存在的差异较大。因此，对不同的土壤进行分析，结合分析的结果，制定出合适的施肥方法，确保施肥的科学、合理；若土壤中的肥力水平为较高或者高，施肥的种类选择复合肥、有机肥，适量施入，以长久地维持土壤中的肥力水平；若土壤中的肥力水平较低，施肥的种类选择复合肥、有机肥，施入量要充足。

本文在对施甸县的土壤肥力水平进行分析时，仅选择了土壤中的部分养分指标，选择的统计方法也较为单一，对其他的包括生物、环境等方面可能对土壤肥力水平的影响并未考虑进去，需要进一步研究。

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