林下黄连种植土壤养分调查及评价

王丽珍　杨旭　赵玉清

摘要：林下种植黄连（Coptis chinensis Franch.）与搭棚栽连相比，林下栽连的人工投入和材料更少。对不同的林下种植黄连后土壤养分进行调查，通过主要成分分析及聚类分析验证，科学反映了各林下黄连地的土壤肥力水平，为科学施肥提供了理论依据。

关键词：林下黄连（Coptis chinensis Franch.）；土壤肥力；主要成分分析；聚类分析

中图分类号：S567.5+2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）06-1395-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.06.009

黄连（Coptis chinensis Franch.）为毛茛科黄连属多年生草本植物[1]，为重要中药材，主要分布于鄂西恩施州、渝东石柱县等海拔1 200～1 800 m的山区[2]，种植模式有传统的搭棚和林下栽边两种。为了解不同林下种植模式种植黄连后土壤的肥力状况，给药农提供科学施肥依据，特选取不同林下种植模式土壤作土壤肥力分析的评价。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验地选在恩施州新塘乡太山庙黄连生产基地（N30°09′45′′，E109°48′63′′），海拔约1 780 m。

1.2 试验设计

选取海拔、土壤、地形等立地条件相近的休耕地、日本柳杉林、厚朴林及黄柏林作为试验地，并选择对照样地（表1）。2011年10月在各试验地栽植2年生黄连苗，种植过程中的补苗、病害防治、除草、施肥等均按传统种植方式统一进行，对照样地除不栽植黄连外，其他处理相同；2014年10月对各试验地进行土样采集，采用5点取样法，采集深度为0～20 cm，重复取样3次，土样去杂、四分法混合后测定其土壤养分。有机质采用重铬酸钾-容量法测定，全氮采用半微量凯氏定氮法测定；碱解氮采用碱解扩散法测定；全磷采用氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法测定；速效磷采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗比色法测定；全钾采用氢氧化钠熔融一原子吸收分光光度法测定，速效钾采用乙酸铵浸提-火焰光度法测定。

1.3 数据处理

数据的整理使用Excel WPS软件，数据的计算与统计分析主要使用SPSS19.0软件。

2 结果与分析

2.1 不同林下种植模式土壤肥力指标测定

2.1.1 土壤肥力指标测定结果 选取不同林下种植模式土壤pH、有机质、碱解氮、全氮、速效磷、速效钾、全磷、全钾共8个肥力因子作为土壤肥力分析的评价指标。各处理pH 4.76～6.62、有机质44.56～99.63 g/kg、碱解氮147.42～552.33 mg/kg、全氮0.95～2.76 g/kg、速效磷1.69～18.11 mg/kg、速效钾116.67～222.33 mg/kg、全磷0.54～0.95 g/kg、全钾4.17～14.98 g/kg，具體测定结果见表2。

2.1.2 不同林下种植模式土壤养分含量 不同林下种植模式的土壤养分含量见表3。

2.2 不同林下种植模式土壤肥力主成分分析

2.2.1 土壤测定数据的标准化 土壤肥力指标具有不同的含义，因而在数量级和量纲上都不同，为保证其客观性和科学性，需对原始数据矩阵进行标准化处理，应用SPSS19.0对表2测定数据进行Z标准化方法处理，每一变量值与其平均值之差除以该变量的标准差。无量纲化后各变量的平均值为0，标准差为1，从而消除量纲和数量级的影响，结果见表4。

对表2中各土壤肥力测定结果变量值的关联度进行统计性描述，其数据间的特征值见表5。

2.2.2 各指标的相关系数矩阵 用相关系数公式计算土壤各肥力指标之间的相关系数矩阵，结果见表6。土壤肥力指标的相关系数矩阵表主要显示了各土壤肥力的相关性，由表6可知，XG与LSCK相关值最高，为0.926。其次，分析表中的XG与HP及LSCK与HP的相关值也较高，分别为0.885和0.883。

2.2.3 特征值和特征向量 表6为初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。用表6（主成分载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征值（表7）开平方根便得到2个主成分中每个指标所对应的系数即特征向量A1、A2、A3。

由表6（初始因子载荷矩阵）可知，土壤肥力因子有机质、碱解氮、速效磷、全氮、全磷在第1主成分上有较高载荷，pH、速效钾在第2主成分上有较高载荷，全磷在第3主成分上有较高载荷。

2.2.4 贡献率和累积贡献率 根据累积贡献率≥85%的原则取得主成分，据此提取了3个主成分，由表7可知，第1主成分对总方差的贡献率是48.961%，第2主成分对总方差的贡献率是19.503%，第3主成分对总方差的贡献率是16.776%，三者之和达到85.240%，即前3个主成分能把土壤全部指标提供信息的85.240%反映出来。因此，利用主成分分析林下不同种植模式土壤肥力质量是可靠的。

2.2.5 主成分得分、综合得分 主成分是原各指标的线性组合，各指标的权数为特征向量，它表示各单项指标对于主成分的重要程度并决定了该主成分的实际意义。根据主成分计算公式，可得到3个主成分与原8项指标特征向量进行线性组合，再将标准化数据代入到线性组合公式中，可得到8个不同林分种植土壤分别在3个主成分上的得分；再根据F=∑biFj=b1F1+b2F2+…+bkFk得F=0.489 61F1+0.195 03F2+0.167 76F3，从而求得综合得分F（表8）。

由表8可知，各处理土壤肥力由高到低依次为HPCK、HP、HBCK、HB、LS、LSCK、XG、XGCK；其中不栽植黄连苗的厚朴林肥力最高，其次是黄柏林的肥力比较高，柳杉林的肥力偏低，休耕地的土壤肥力最低；从肥力监测情况可以看出，厚朴林和黄柏林因栽植黄连苗造成林下土壤肥力降低，相反栽植黄连苗的柳杉林和休耕林土壤肥力增高。

2.2.6 聚类分析验证 用平方欧氏距离比较各处理肥力大小差异，以最短距离法针对各处理进行系统聚类，具体肥力水平分类见图1。根据聚类分析（图1）可将这8个处理的土壤肥力水平分为4个等级：肥力最高的一等地（HPCK）；其次为肥力中等偏上的二等地（HP）；肥力中等偏下的三等地（HBCK）；肥力最差的四等地（HB、LS、LSCK、XG、XGCK）。结果表明，聚类分析与主成分分析结果基本一致[3-10]。

3 小结

自20世纪90年代以来，土壤肥力状况的评价方法已有不少相关报道，但主要集中在某个或某些肥力指标上的差异比较，而对各处理肥力综合指标的差异鲜有报道。本研究利用主成分分析法和聚类分析法分析长期定位试验土壤肥力水平，通过化学计量学原理进行的主成分统计分析结果表明，各处理土壤肥力高低依次为HPCK、HP、HBCK、HB、LS、LSCK、XG、XGCK，表明不同林下种植模式对土壤的肥力因子影响不同，各植物生长对土壤肥力贡献不同。通过主成分分析更能科学、全面地反映肥力水平，为科学施肥提供理论依据。

参考文献：

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