基于主成分和聚类分析的永泰县土壤养分地球化学综合评价

江晓龙

(福建省煤田地质勘查院，福建福州 350000)

1 材料与方法

1.1 研究区概况永泰县隶属福州市管辖，地理位置为118°07′08″～119°12′30″E、25°39′00″～26°04′21″N，土地面积共2 229.86 km2。全县常年平均气温14.6～26.0 ℃，年无霜期近300 d，日照时数1 445～2 193 h，年降水量1 400～2 000 mm。凭借其得天独厚的自然环境，孕育出芙蓉李、绿茶、白云槟榔芋等一系列名特优农产品，获得国家地理标志证明商标、农产品地理标志产品等。

成土母质以沉积岩、中酸性侵入岩、火山岩为主，在多种因素的综合作用下，形成了诸多土壤类型。根据第二次土壤普查工作，查明县域地表土壤有8个土类，17个亚类，包括红壤、黄壤、黄棕壤、草甸土、紫色土、石灰(岩)土、潮土、水稻土。

1.2 评价方法

1.2.1土壤样品采集。以《福建省农业地质调查评价工作手册》[12]为依据，对永泰县域内耕地现状图斑进行评价单元划分，在评价单元中面积较大的地块内通过GPS定位采集土壤样品，根据评价单元面积大小采集3～5个子样品，再以等量混合的形式组合成1件样品，共采集耕层土壤1 955件。经室内风干、过筛后按四分法缩分留样备用。

1.2.2样品测试与方法。样品的检测根据《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T 0295—2016)、《福建省农业地质调查评价工作手册》等相关规范规程由福建省121地质大队化验测试中心完成。土壤氮测定采用凯氏定氮法；土壤磷、钾测定采用X-荧光光谱法(XRF)；有机质测定采用化学容量法(VOL)，碱解氮测定采用碱解-扩散法；速效磷测定采用氟化铵-盐酸提取(碳酸氢钠溶液浸提)-钼锑抗比色法；速效钾测定采用乙酸铵提取-等离子体发射光谱法。

1.3 数据处理利用SPSS统计软件对样品测试结果进行统计学分析，在标准化处理后构建相关系数矩阵并进行KMO、Bartlett球形度检验，以判断进行因子分析的可行性。累计贡献率大于80%作为选择主成分的前提条件，随后建立主成分的因子荷载矩阵，通过换算得出主成分得分系数，以计算主成分分值，进一步通过综合得分公式求取各评价单元土壤养分综合得分值(F)，随即根据综合得分值对土壤样品进行K-均值聚类统计分析，评价工作区内土壤养分地球化学综合等级。

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主成分得分计算公式[7]：

(1)

式中，Fni代表第n个采样点第i项主成分的得分；αij代表第i项主成分第j项原始指标的载荷；Znj代表第n个采样点第j项原始指标的标准化数据。

综合得分计算公式[13]：

(2)

式中，F表示综合得分，γi表示第i项主成分贡献率。

2 结果与分析

2.1 土壤养分指标一般性描述根据参数统计结果(表1)可见，工作区内土壤养分含量分布不均匀，从偏度、峰度可看出，养分含量的分布形态多呈高尖峰右偏态分布，即养分含量总体处于相对低值区，但存在少量的异常值，其中有效磷变化幅度最大，极差达1 018.47 mg/kg。从样品变异系数可看出，有机质、碱解氮、全氮、全钾变异系数为34%～39%，属于中等变异；有效磷、速效钾、全磷变异系数不小于69%，呈高变异性，异常高值的存在一方面可能是受人为活动影响，另一方面可能与成土母质不同有关。pH中位数为5.02，众数为4.79，均值5.04，变异系数仅为8%，属于弱变异，表明工作区内土壤酸碱度差异性较小，区内土壤总体呈酸性。

表1 土壤养分指标描述统计Table 1 The descriptive statistics of nutrients content index

2.2 土壤养分指标等级根据全国第二次土壤普查养分分级标准，从表2可以看出，有机质含量3等(中等)以上评价单元比例达64.50%；约68.29%的评价单元内碱解氮含量水平在3等(中等)以上；全氮含量3等(中等)以上比例为63.68%；有效磷含量在33.50%的评价单元中超过了40 mg/kg，表现为1等(丰富)；全磷含量水平较低，72.08%的评价单元全磷等级在4等(较缺乏)以下；速效钾、全钾等级较低，以4等(较缺乏)为主。

表2 土壤养分含量等级分布比例Table 2 Distribution proportion of soil nutrient content grades

工作区内土壤具有较高的氮肥力，速效钾、全钾、全磷含量较低，说明工作区内土壤钾、磷的缺乏，但较高的有效磷含量表明土壤中水溶性磷、部分吸附态磷及有机态磷等可被植物吸收的磷组分含量较多。土壤pH总体偏低，呈酸性，过酸的土壤会影响土壤和肥料中养分的溶解、沉淀和微生物的活动，进而影响养分的有效率，从而影响作物正常生长，并极易导致病虫害发生，应适时进行酸土改良。

2.3 土壤养分综合评价

2.3.1相关系数矩阵及统计学检验。各评价指标间存在相关性是进行因子分析的前提，利用SPSS软件对各指标进行标准化处理并构建相关系数矩阵(表3)。由表3可见，各因子间均存在不同程度的相关性，表明各因子对土壤养分的作用效果存在着重叠关系且可相互影响，其中有机质与全氮的相关系数为0.918，相关性最高，其次是碱解氮与全氮以及有机质与碱解氮间的相关性。

对各因子相关性进行KMO和Bartlett检验，结果显示，KMO值为0.74，表明各因子有较强的相关性，相关矩阵可行，适合进行因子分析[14]；Bartlett值(P)为0.00，进一步说明各因子间存在显著的相关性，即各因子间存在着可信度较高的线性相关，可进行因子分析[14]。

表3 相关系数矩阵Table 3 Correlation matrix

2.3.2主成分分析。以累计贡献率大于80%为提取条件，可提取3个主成分，贡献率分别为45.966%、22.540%、13.204%，累计贡献率达81.710%(表4)，说明3个主成分可体现土壤养分7个因子中81.710%的信息。

表4 主成分贡献率Table 4 The contribution rate of principal component

进一步通过因子荷载系数判断各因子在不同主成分上的权重比例[15]，由表5可见，主成分1可有效反映有机质、碱解氮、全氮和全磷的权重影响，主成分2可反映有效磷的权重影响，主成分3反映速效钾、全钾的权重影响。

根据公式(1)与表5得出各主成分得分方程分别为：

Fn1=0.51Zn1+0.51Zn2+0.19Zn3+0.05Zn4+0.52Zn5+0.36Zn6-0.19Zn7

(3)

Fn2=-0.20Zn1-0.12Zn2+0.62Zn3+0.47Zn4-0.15Zn5+0.46Zn6+0.33Zn7

(4)

Fn3=0.16Zn1+0.20Zn2-0.41Zn3+0.56Zn4+0.15Zn5-0.27Zn6+0.59Zn7

(5)

结合公式(2)及表5得出主成分综合得分方程为：

F=0.459 7Fn1+0.225 4Fn2+0.132 0Fn3

(6)

综合得分越高则表明土壤养分的综合程度越好，土壤越肥沃，反之则表示土壤相对贫瘠[7]。对各采样点综合得分进行描述性统计，结果发现，工作区内土壤养分综合得分在-2.08～4.10，均值为0，标准差为0.88，不同评价单元土壤综合养分等级差异较大；偏度为0.891，峰度为1.065，呈低尖峰右偏态分布，表明工作区内土壤肥力离群值较少，总体肥力较低，需完善配方肥料供应体系，根据实际需求测土配方施肥，提高施肥效率，以改善土壤肥力。

表5 因子荷载与得分系数Table 5 Factor load and score coefficient

2.3.3聚类分析。采用K-均值聚类将土壤养分综合得分分为5类，最终聚类中心见表6。第1聚类小组占比最高(30.69%)，土壤养分综合得分均值为-0.35，属于土壤肥力较缺乏区；第2小组(肥力中等区)占比25.47%；肥力较富集以上区域累计占比仅为19.85%；工作区内土壤综合养分状况较差，较缺乏、缺乏占比达54.68%，进一步表明工作区内土壤肥力的不足。

表6 综合得分分类Table 6 Classification of comprehensive scores

3 讨论

该研究以统计学为基础，通过主成分分析、聚类分析对土壤地球化学综合养分进行评价，结果显示，永泰县有机质含量水平主要为3等，土壤普遍富氮缺磷、钾。通常土壤中可被植物吸收的氮、磷、钾多以碱解氮、有效磷、速效钾的形式出现，但县域内土壤普遍呈现出速效钾缺乏、有效磷较富集的现象，碱解氮水平则以中等为主。pH平均值为5.04，变异系数小，表明区内土壤总体呈酸性，且不同土壤类型、成土母质下的差异性较小，推测区内土壤酸化应与农业生产活动有关，如过磷酸钙等酸性肥料的使用。主成分分析显示，提取3个主成分可呈现出土壤综合养分81.710%的信息，能取得较好的分析效果。从土壤养分地球化学综合等级来看，永泰县内土壤综合得分普遍不高，应加强土壤及耕作方式的科学化管理，加强人为的正向干预，改良土壤肥力及质量。

运用统计学方法虽可最大程度地减少人为主观因素对评价结果的影响，但土壤是一个开放的载体，综合养分不仅由地球化学元素决定，土壤的类型、耕作方式、生态环境变化等因素时时刻刻都在影响着土壤的状态。此次研究仅从地球化学角度出发，选取土壤养分大量元素作为评价指标较为有限，如何对土壤养分进行更加全面的、多角度、多维度的科学评价仍需进一步探讨。

4 结论

(1)工作区土壤养分元素含量分布不均匀，变异性高，总体具有较高的氮肥力，但普遍缺钾缺磷。pH总体较低，酸性土占比99.65%，土壤总体酸性较强，变异性低。

(2)土壤养分地球化学综合得分在-2.08～4.10，均值为0，标准差0.88，呈低尖峰右偏态分布，表明工作区内土壤综合养分普遍偏低，仅有少部分区域具有较好的土壤养分。

(3)通过K-均值聚类分析，工作区内有30.69%的评价单元土壤综合养分较缺乏，23.99%的评价单元综合养分呈缺乏状态，养分不足区域占总评价单元的54.68%，进一步说明工作区内土壤肥力的不足。

(4)建议根据土壤养分分布情况，针对性地测土配肥，在生产过程中应注重培肥地力及土壤的酸性改良，建立科学的施肥、耕作方案。