主成分分析在大豆“3414”最佳施肥配比試驗(yàn)中的應(yīng)用

摘要：以大豆[Glycine max （Linn.） Merr.]品種安豆7號(hào)為研究對象，利用主成分分析法對在“3414”試驗(yàn)設(shè)計(jì)下的14個(gè)處理水平的9個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行分析。結(jié)果表明，提取的4個(gè)主成分能夠解釋所有原始性狀變異的89.899%，第一主成分貢獻(xiàn)率為48.061%，主要代表的是產(chǎn)量因子；第二主成分貢獻(xiàn)率為17.083%，主要代表的是底莢高度因子；第三主成分貢獻(xiàn)率為13.453%，主要代表的是單株產(chǎn)量及株型因子；第四主成分貢獻(xiàn)率為11.302%，主要代表的是大豆高度因子。綜合得分前三位的處理是N2P1K1（尿素130.50 kg/hm2，過磷酸鈣150 kg/hm2，氯化鉀25.05 kg/hm2）、N1P2K1（尿素65.25 kg/hm2，過磷酸鈣300 kg/hm2，氯化鉀25.05 kg/hm2）和N1P1K2（尿素65.25 kg/hm2，過磷酸鈣150 kg/hm2，氯化鉀49.95 kg/hm2）。

關(guān)鍵詞：大豆[Glycine max （Linn.） Merr.]；“3414”設(shè)計(jì)；主成分分析；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：S561.5；S147.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2016）17-4447-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.17.023

Abstract： The principal components analysis was used to research nine agronomic traits of Andou No.7 under adopting the design of“3414” with 14 processing. The results showed that the extracted four principal components could explain 89.899% of all the original characters，the first principal component contribution rate was 48.061%，mainly represented the production factor； the second principal component contribution rate was 17.083%，mainly represented the bottom pod height factor；the third principal component contribution rate was 13.453%，mainly represented the yield and plant type factor；the forth principal component contribution rate was 11.302%，mainly represents the soybean height factor. The treatments in the top third was N2P1K1（urea was 130.50 kg/hm2，superphosphate was 150 kg/hm2 and muriate of potash was 25.05 kg/hm2），N1P2K1（urea was 65.25 kg/hm2，superphosphate was 300 kg/hm2 and muriate of potash was 25.05 kg/hm2） and N1P1K2（urea was 65.25 kg/hm2，superphosphate was 150 kg/hm2 and muriate of potash was 49.95 kg/hm2）.

Key words： soybean[Glycine max （Linn.） Merr.]； the design of “3414”； principal component analysis； application

主成分分析是將多指標(biāo)線性組合為較少的綜合指標(biāo)，這些綜合指標(biāo)彼此間既不相關(guān)，又能反映原來多指標(biāo)的信息[1]，該方法近年來逐漸被應(yīng)用于玉米[2]、小麥[3]、蘋果[4]、甘藍(lán)型油菜[5]、甜（糯）玉米軟罐頭[6]、大豆[7]等作物或領(lǐng)域，而將主成分分析與“3414”試驗(yàn)驗(yàn)設(shè)計(jì)相結(jié)合的研究還未見報(bào)道。本試驗(yàn)通過對大豆[Glycine max （Linn.） Merr.]品種安豆7號(hào)在“3414”試驗(yàn)設(shè)計(jì)下的14個(gè)處理水平的9個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析，利用主成分分析法揭示不同性狀相應(yīng)的施肥最佳配比以及綜合表現(xiàn)下的相應(yīng)施肥量最佳配比，找出適合大豆新品種安豆7號(hào)在貴州省種植的最佳配比施肥用量，為大豆新品種推廣及高產(chǎn)栽培提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 供試材料

相關(guān)數(shù)據(jù)來源于安豆7號(hào)“3414”最佳施肥配比試驗(yàn)結(jié)果，參試品種安豆7號(hào)來自貴州省安順市農(nóng)業(yè)科學(xué)院。田間及室內(nèi)測量性狀包括株高、底莢高度、主莖節(jié)數(shù)、有效分枝、單株有效莢數(shù)、單株粒數(shù)、單株粒重、百粒重和產(chǎn)量。

試驗(yàn)地位于貴州省畢節(jié)市德溝曹家田科研基地內(nèi)，土壤為沖積土，前作草莓。播前土壤取樣分析結(jié)果顯示，土壤有機(jī)質(zhì)1.85 g/kg、全氮0.157 g/kg、全磷0.082 g/kg、全鉀2.01 g/kg、速效氮131.9 mg/kg、速效磷19.5 mg/kg、pH 6.2。采用“3414”設(shè)計(jì)，即氮、磷、鉀3個(gè)因素，4個(gè)水平，14個(gè)處理。其中，0水平指不施肥，2水平指當(dāng)?shù)刈罴咽┓柿浚?水平=2水平×0.5，3水平=2水平×1.5（該水平為過量施肥水平），各處理下標(biāo)為處理水平， 各處理及施肥量具體見表1。隨機(jī)區(qū)組排列，重復(fù)3次，小區(qū)面積3.2 m×3.2 m=10.24 m2。行距0.4 m，每小區(qū)8行，株距0.1 m，每行32株，小區(qū)和重復(fù)間隔0.5 m。全區(qū)收獲，分區(qū)堆放和脫粒、計(jì)產(chǎn)。

施肥方式：根據(jù)各小區(qū)面積折算各自需肥純量，再根據(jù)各肥料含量比例計(jì)算各小區(qū)肥料用量，磷肥與鉀肥均勻混合全部作為底肥，尿素作為追肥，分苗期（5月19日）和花期（7月2日）2次施用，每次50%。田間管理按照常規(guī)管理方式進(jìn)行。

1.2 分析方法

采用主成分分析法對大豆9個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行分析，各性狀簡寫為株高（X1）、底莢高度（X2）、主莖節(jié)數(shù)（X3）、單株有效分枝（X4）、單株有效莢數(shù)（X5）、單株粒數(shù)（X6）、單株粒重（X7）、百粒重（X8）、產(chǎn)量（X9）。

將安豆7號(hào)在p個(gè)處理下種植，即本研究有p個(gè)樣本，共測量各個(gè)品種的q個(gè)變量（性狀），Xi（i=1，2，3，…，q）通過主成分分析模型將原來的q個(gè)原始變量（性狀）轉(zhuǎn)換為k個(gè)因子，即將原來的X1，X2，…，X9變換為k個(gè)因子（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)k），其中q>k，變換后的k個(gè)因子（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)k）就是原來q個(gè)變量（性狀）的k個(gè)主成分因子，即：

2 結(jié)果與分析

2.1 不同處理下數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2是安豆7號(hào)9個(gè)農(nóng)藝性狀在各個(gè)處理下的均值及各個(gè)性狀的變異系數(shù)，由表2可以看出，百粒重變異系數(shù)最小，為2.5%；產(chǎn)量變異系數(shù)最大，為21.2%。另外，除單株粒重和單株有效分枝變異系數(shù)超過10%外，其余性狀均低于10%，表明各個(gè)處理間，產(chǎn)量的變異程度最大。

2.2 “3414”試驗(yàn)不同處理下相關(guān)性狀的主成分分析

對安豆7號(hào)14個(gè)處理及9個(gè)性狀的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，KMO值為0.371，低于0.5，說明原始數(shù)據(jù)不適合用于因子分析，而對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行Bartlett球形度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，P=0.000<0.05，說明性狀間存在相關(guān)關(guān)系，可以進(jìn)行主成分分析。

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化量綱化后進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，前4個(gè)主成分因子的特征值均大于1，說明每個(gè)因子所揭示的信息均超過原來每一個(gè)性狀所揭示的信息；另外，4個(gè)主成分因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率為89.899%，達(dá)到>85%的原則（表3）。并且從碎石圖（圖1）可以看出，前4個(gè)主成分因子的特征值較大，在第四個(gè)因子時(shí)出現(xiàn)明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，因此，本研究提取4個(gè)主成分，能夠解釋原來性狀的全部信息。

表4為4個(gè)主成分因子對安豆7號(hào)9個(gè)農(nóng)藝性狀的相關(guān)系數(shù)，由表4可知，第一主成分主要代表單株粒重、單株有效莢數(shù)、單株粒數(shù)、產(chǎn)量、主莖節(jié)數(shù)和株高，可見主成分1能解釋產(chǎn)量相關(guān)性狀和株型相關(guān)性狀，認(rèn)為主成分1為產(chǎn)量因子；第二主成分主要解釋底莢高度，為底莢高度因子；第三主成分主要解釋單株粒數(shù)、底莢高度、單株有效分枝和單株粒重，為單株產(chǎn)量及株型因子；第四主成分主要解釋株高和主莖節(jié)數(shù)，二者主要與大豆的高度有關(guān)，可認(rèn)為其為高度因子。

由表5可以得出，各主成分因子Z1（主成分1）、Z2（主成分2）、Z3（主成分3）和Z4（主成分4）相應(yīng)的表達(dá)式為：Z1=0.31X1-0.16X2+0.33X3+0.06X4+0.43X5+0.40X6+0.44X7+0.29X8+0.37X9，其代表大豆產(chǎn)量因子，單獨(dú)解釋所有性狀原始數(shù)據(jù)信息的48.061%；Z2=0.34X1+0.59X2+0.28X3-0.66X4-0.06X5+0.03X6-0.07X7+0.03X8-0.07X9，其代表大豆底莢高度因子，單獨(dú)解釋所有性狀原始數(shù)據(jù)信息的17.083%；Z3=0.01X1+0.35X2-0.01X3+0.28X4+0.18X5+0.37X6+0.28X7-0.66X8-0.34X9，其代表大豆單株產(chǎn)量及株型因子，單獨(dú)解釋所有性狀原始數(shù)據(jù)信息的13.453%；Z4=0.54X1-0.28X2+0.50X3+0.28X4-0.23X5-0.30X6-0.01X7-0.07X8-0.40X9，其代表大豆高度因子，單獨(dú)解釋所有性狀原始數(shù)據(jù)信息的11.302%。

2.3 “3414”試驗(yàn)各處理主成分因子得分評價(jià)分析

由表6可知，Z1代表的安豆7號(hào)產(chǎn)量因子得分排在前三位的處理是N2P1K1、N1P2K1和N1P1K2；Z2代表的大豆底莢高度因子得分前三位的處理是N0P0K0、N1P1K2和N3P2K2；Z3代表的大豆單株產(chǎn)量及株型因子得分前三的處理是N3P2K2、N0P2K2、N1P2K1；Z4代表的大豆高度因子得分前三位的處理是N0P2K2、N2P3K2、N1P1K2。而由大豆綜合表現(xiàn)方面的綜合得分向量Z可知，綜合得分前三位的處理是N2P1K1、N1P2K1和N1P1K2，各處理施肥量分別為尿素130.50 kg/hm2，過磷酸鈣150 kg/hm2，氯化鉀25.05 kg/hm2；尿素65.25 kg/hm2，過磷酸鈣300 kg/hm2，氯化鉀25.05 kg/hm2；尿素65.25 kg/hm2，過磷酸鈣150 kg/hm2，氯化鉀49.95 kg/hm2。由此可見，不同處理下大豆表現(xiàn)優(yōu)異的性狀是不一致的，例如，主成分2代表的底莢高度因子得分前三位的處理是N0P0K0、N1P1K2和N3P2K2，表明在不施肥的情況下適宜于底莢高度的生長；而Z1代表的產(chǎn)量因子得分排在前三位的處理是N2P1K1、N1P2K1和N1P1K2，表明在N2P1K1施肥處理組合下比較適宜于產(chǎn)量的增產(chǎn)。因此，可以針對不同的研究目的，選擇適宜于研究目標(biāo)的相應(yīng)施肥處理組合。

3 結(jié)論

本研究通過對安豆7號(hào)“3414”最佳施肥配比試驗(yàn)的14個(gè)處理組合下的9個(gè)農(nóng)藝性狀進(jìn)行主成分分析，通過氮磷鉀最佳配比試驗(yàn)研究，找出適合大豆新品種安豆7號(hào)在貴州省種植的最佳配比施肥用量，為大豆新品種推廣及高產(chǎn)栽培提供依據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，提取的4個(gè)主成分能夠解釋所有原始性狀變異的89.899%，第一主成分貢獻(xiàn)率為48.061%，第二主成分貢獻(xiàn)率為17.083%，第三主成分貢獻(xiàn)率為13.453%，第四主成分貢獻(xiàn)率為11.302%，其中，Z1代表的是安豆7號(hào)產(chǎn)量因子，得分排在前三位的處理是N2P1K1、N1P2K1和N1P1K2；Z2代表的是大豆底莢高度因子，得分前三位的處理是N0P0K0、N1P1K2和N3P2K2；Z3代表的是大豆單株產(chǎn)量及株型因子，得分前三的處理是N3P2K2、N0P2K2和N1P2K1；Z4代表的是大豆高度因子，得分前三位的處理是N0P2K2、N2P3K2和N1P1K2；而在大豆綜合表現(xiàn)方面得分前三位的處理是N2P1K1（尿素130.50 kg/hm2，過磷酸鈣150 kg/hm2，氯化鉀25.05 kg/hm2）、N1P2K1（尿素65.25 kg/hm2，過磷酸鈣300 kg/hm2，氯化鉀25.05 kg/hm2）和N1P1K2（尿素65.25 kg/hm2，過磷酸鈣150 kg/hm2，氯化鉀49.95 kg/hm2）。由此可知，不同處理下大豆表現(xiàn)優(yōu)異的性狀是不一致的。因此，可以針對不同的研究目的，選擇適宜于研究目標(biāo)的相應(yīng)施肥處理組合。該方法可以根據(jù)不同的研究目的，選擇不同的施肥處理組合，同時(shí)，如果將該方法的處理換為相應(yīng)的品種的話，同樣可以根據(jù)不同的目的篩選優(yōu)異的品種等。

同時(shí)，本研究能對多個(gè)處理組合、多個(gè)品種等的多個(gè)性狀進(jìn)行整體的評價(jià)與鑒定篩選分析，更加全面、深入、細(xì)致地將安豆7號(hào)在不同處理下的所有信息直觀地表現(xiàn)出來，克服了傳統(tǒng)評價(jià)方法中存在的單一性、片面性和主觀性等因素。同時(shí)也比利用一個(gè)或幾個(gè)原始性狀的加權(quán)更加科學(xué)，能夠克服傳統(tǒng)分析中的一些弊端，為大豆多處理、多品種綜合評價(jià)及最佳處理組合、最優(yōu)品種篩選提供一種新的途徑。

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