基于因子分析探讨影响甘肃红芪地理分布的环境因子△

李成义，强正泽，王燕，王明伟，李硕

(甘肃中医学院药学院，甘肃 兰州 730000)

·中药农业·

基于因子分析探讨影响甘肃红芪地理分布的环境因子△

李成义，强正泽，王燕，王明伟，李硕*

(甘肃中医学院药学院，甘肃 兰州 730000)

目的：采用因子分析探讨影响甘肃红芪分布的关键环境因子。方法：应用SPSS 21.0对红芪生长的海拔、经度、纬度、年平均气温、最热月平均气温、极端最高气温、极端最低气温、平均无霜期、≥10 ℃积温日、≥0 ℃积温日、≥10 ℃积温、≥0 ℃积温、年平均降水量、年均日照数、年辐射量、年平均干燥度等环境因子进行因子分析。结果：提取了5个公因子，分别为热量因子(F1)”、“地理因子(F2)”、“降水因子(F3)”、“大气因子(F4)”以及“光照因子(F5)，其中热量因子是影响红芪分布的关键性因子。影响红芪生长的主要环境因素为≥10 ℃积温、纬度、平均降水量、平均无霜期、年均日照数。结论：热量因子是影响红芪分布的关键环境因子，因子得分及排名高的地区红芪分布的适应性较强。

红芪；地理分布；因子分析；环境因子；关键环境因子

红芪是甘肃地产大宗药材，始载于《神农本草经》黄芪项下，药用历史悠久，具有补气固表，利尿托毒，排脓，敛疮生肌的功效。近年来，人们对自身保健问题的高度重视，掀起了“回归自然”的浪潮，作为药食同源中药材红芪受到人们的亲睐，但由于红芪产区分布分散，各地区环境因子的差异性较大，加上严重的病虫害，导致各地流通的红芪在品质上参差不齐，不仅影响了红芪产业的发展，而且严重阻碍了地方经济，探寻红芪的适宜生长区域，对获得高品质红芪具有重大意义。同时，随着科学技术的飞跃式发展，关于红芪的质量标准、化学成分、药理作用、分子特点等方面研究已相对深入[1-9]，但对影响红芪生长的环境因子研究较少，不利于红芪野生资源的合理开发利用和GAP种植基地的建设。

本文通过收集31个产地红芪生长的16个环境因子，采用因子分析的方法，研究了影响红芪分布的关键性环境因子，以期为红芪的适宜分布区域研究、资源科学利用及种植区域的合理选择提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 材料

以甘肃地产红芪为研究对象，经由甘肃中医学院药学院李成义教授鉴定，为豆科植物多序岩黄芪HedysarumpolybotrysHand.Mazz.

红芪分布的环境因子主要有海拔(E1)、经度(E2)、纬度(E3)、年平均气温(E4)、最热月平均气温(E5)、极端最高气温(E6)、极端最低气温(E7)、平均无霜期(E8)、≥10 ℃积温日(E9)、≥0 ℃积温日(E10)、≥10 ℃积温(E11)、≥0 ℃积温(E12)、年平均降水量(E13)、年均日照数(E14)、年辐射量(E15)、年平均干燥度(E16)，当地气象局提供红芪产地气象数据(本文略)。

甘肃红芪分布信息见表 1。

1.2 方法

由于红芪的环境因子变量有16个，故采用因子分析法，达到降维的效果，使降维后的主成分能够代表原来16个环境因子的变异，使分析过程变得简单、准确。第一对环境因子进行相关性分析，判断各环境因子之间相关性程度，第二对环境因子数据进行KMO抽样适度和Bartlett球形检验确定是否采用因子分析的方法，第三，在此基础上进行主成分提取和最大方差法旋转，得到主成分的特征值和贡献率以及各主成分载荷量，第四，以主成分载荷量的大小对主成分进行命名，据特征值和贡献率确定影响红芪分布的关键生态因子，计算红芪分布各产区的得分和排名，以得分及排名较高的地区作为红芪分布的有利区域。

表1 甘肃红芪分布信息

2 结果

2.1 环境因子相关性分析

采用Spearman相关性分析方法，研究红芪生长区域环境因子之间的相关性。见表2。由表2可以看出，大部分环境因子之间存在相关性，故此可以对环境因子进行降维分析。KMO抽样适度检验值为0.698，大于0.6，Bartlett 球形检验值为428.32，P<0.05，进一步说明红芪生长区域环境因子数据可用于因子分析。见表2。

表2 红芪分布区域16个环境因子的相关性

2.2 提取公因子

采用主成分提取方法提取能够代表原始变量的公因子，公因子的数量由初始特征值和方差贡献率(%)确定。主成分方法提取的16个环境因子的初始特征值和方差贡献率见表3，成分与特征值的变化情况见图1。由图1可知，前5个成分的变化急剧，累计方差贡献率达到85.90%，包含了初始环境因子信息的85.90%，仅仅损失了14.10%信息量，可以代表各环境因子对红芪分布区域的影响情况，故提取前5个成分作为公因子，分析影响红芪分布的环境因子。

表3 公因子的特征值及贡献率

图1 16个环境因子的碎石图

2.3 公因子载荷量及解释公因子

采用主成分分析方法提取公因子后，应用具有Kaiser标准化的正交旋转法，旋转在7次迭代后收敛，得到5个公因子的载荷量，见表4。因子载荷量的值越大，表明因子与变量的相关性越强，因子对变量的代表性也越大[10]。据表4中的数据提取每个因子中因子载荷量较大一个或几个变量，依据其性质给予合理的解释。

第一公因子F1中，因子载荷量较大的环境因子有E11、E12，即≥10 ℃积温、≥0 ℃积温，这两个变量与红芪生长区域的热量有关，而且≥10 ℃积温与≥0 ℃积温呈正相关，表明其与F1的变化一致，因此F1可称之为“热量因子”。

第二公因子F2中，因子载荷量较大的环境因子有E1、E3，即海拔、纬度，其反应了红芪生长区域的地理环境，故F2可称之为“地理因子”。

第三公因子F3中，因子载荷量较大的环境因子是E13，即年平均降水量，代表了红芪生长区域的降水情况，故F3可称之为“降水因子”。

第四公因子F4中，因子载荷量较大的环境因子有E4、E8，即年平均气温、平均无霜期，是红芪生长区域内大气情况的代表性因素，故F4可称之为“大气因子”。

第五公因子F5中，因子载荷量较大的环境因子有E14、E15，即年均日照数、年辐射量，反应的是红芪生长区域的光照情况，故F5可称之为“光照因子”。

综上所述，影响红芪生长的公因子有“热量因子(F1)”、“地理因子(F2)”、“降水因子(F3)”、“大气因子(F4)”、“光照因子(F5)”，5个公因子代表了影响红芪生长的16个环境因子的变异。由表3数据可以看出，热量因子方差贡献率为42.440%，大于其他4个公因子的方差贡献率，说明了热量因子对红芪分布的影响最显著，地理因子、降水因子、大气因子、光照因子对红芪对红芪的分布影响较热量因子弱。

表4 公因子载荷量

2.4 确定红芪生长适宜区域

以各红芪产区综合得分及排名为标准，确定红芪生长的适宜区域。红芪产区得分的高低，表示红芪对生长区域的适应性的强弱，得分越高，表明此区域越适合红芪的生长。以各公因子的方差贡献率为权重系数，计算红芪个产地的综合得分，Y=0.424F1+0.173F2+0.132F3+0.073F4+0.057F5，各因子得分计算公式Fi=∑bijXj(bij为因子得分矩阵第i行、第j列的系数，文中未列出；Xj为生态因子值)[11]。由表5可知，总得分及排名较高的红芪产区为天水武山、宕昌县南阳镇、宕昌县车拉乡、陇西县首阳镇、宕昌县贾河乡、岷县梅川镇、宕昌、武都区马街乡、宕昌县城关镇马鞍山、武都区甘泉乡、武都安化镇米仓山及武都区鱼龙乡，上述区域的生态环境红芪的生长适应性较强，这与张鹏等[12]学者对红芪栽培地的选择一致。

表5 红芪各产地总得分及排名

3 讨论

本文收集了甘肃地区红芪生长区域的16个环境因子，通过因子分析，确定了影响红芪分布的5个显著性环境因子，分别是“热量因子(F1)”、“地理因子(F2)”、“降水因子(F3)”、“大气因子(F4)”以及“光照因子(F5)”，其中热量因子对红芪生长区域的贡献率是最高的，据此确定“热量因子”为影响红芪分布的关键性因子，说明红芪在生长过程中对自然环境中热量的变化是最敏感的；地理因子对红芪的影响仅次于热量因子，表明红芪生长时对地理位置的要求较高。

通过因子得分及排名，可以对红芪分布的各乡镇进行相互比较。因子得分及排名较高的地区，综合了各项生态因子，相对而言是最适合红芪分布的地区。本研究统计的31个红芪分布区中，排名及得分较高的区域有天水武山、宕昌县南阳镇、宕昌县车拉乡、陇西县首阳镇、宕昌县贾河乡、岷县梅川镇、武都区马街乡、宕昌县城关镇马鞍山、武都区甘泉乡、武都安化镇米仓山及武都区鱼龙乡，这些地区应该是红芪分布的最有利区域。

本研究研究结果显示，热量因子包括≥10 ℃积温、≥0 ℃积温两个环境因子，其中≥10 ℃积温的因子载荷量是最大的，是影响红芪生长的最显著环境因子，因此，≥10 ℃积温是甘肃地区栽培红芪时首要考虑的因素；地理因子包括海拔、纬度两个环境变量，纬度的因子载荷量是最高的，是影响红芪生长的第二因素；降水因子中只包含了年平均降水量，因此将年平均降水量作为影响红芪生长的第三因素；大气因子包含了年平均气温、平均无霜期，其中平均无霜期的因子载荷量最大，是影响红芪生长的第四因素；光照因子包括年均日照数、年辐射量，两环境因子中年均日照数的因子载荷量是最大的，因此年均日照数事影响红芪生长的第五因素。据此，影响红芪生长的主要环境因素为≥10℃积温、纬度、平均降水量、平均无霜期、年均日照数，这些环境因子的确定有利于掌握影响红芪分布的关键环境因子，为红芪产地适宜性的研究奠定了基础。同时因子分析结果还表明，红芪分布趋于热量条件高，纬度较低，具有一定降水量，光照充足的地区。

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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)

国家自然科学基金委员会资助项目(地区科学基金项目)：甘肃地产药材红芪道地性与生态因子的相关性研究(81360621)

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李硕，硕士；研究方向：中药品种与质量研究；Tel：(0931)8765385，E-mail：ice_ls@126.com；29068323@qq.com

10.13313/j.issn.1673-4890.2015.5.013