因子分析和聚类分析法在施甸土壤肥力评价中的应用

刘洪华+龚加利+李发平+苏仕开+李云俊+张儒和+段连艳+杨锡永

摘 要：为了对施甸植烟土壤养分进行分析与综合评价，该文利用SPSS软件对72个土壤样品的9项理化指标进行统计分析。结果表明，土壤肥力最高的10个样本（占总样本的13.89%），综合得分F∈[0.565 8，1.982 6]；土壤肥力较高的25个样本（占总样本的34.72%），综合得分F∈[0.005 3，0.473 8]；土壤肥力较低的24个样本（占总样本的33.33%），综合得分F∈[-0.498 5，-0.044 5]；土壤肥力最低的13个样本（占总样本的18.06%），综合得分F∈[-0.884 2，-0.517 4]。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：施甸烟区；因子分析；系统聚类分析；土壤肥力

中图分类号 S15 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）05-13-04

Application of Factor Analysis and Cluster Analysis to Evaluation of Soil Fertility in Shidian

Liu Honghua et al.

（Shidian Tobacco Company，Shidian 678200，China）

Abstract：The contents of 9 components in 72 soil samples were analyzed and evaluated by the method of factor and system cluster with SPSS softwate in this paper，in order to evaluate the soil fertility in Shidian tobacco-growing areas. The results showed that the soil fertility of ten samples（13.89% of the total）was the highest with comprehensive scores from 0.565 8 to 1.982 6；thirty-two samples（34.72% of the total）was the second with comprehensive scores from 0.005 3 to 0.473 8；twenty-three samples（33.33% of the total）was the third with comprehensive scores from -0.498 5 to -0.044 5；fourteen samples（18.06% of the total）was the lowest with comprehensive scores from -0.884 2 to -0.517 4. 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：Shidian tobacco-growing areas；Factor analysis；System cluster analysis；Soil fertility

土壤养分含量是评价土壤肥力的重要标志，其丰缺状况和供应强度则直接影响着烟草的生长发育、产量和品质表现[1]。土壤肥力评价既是获取土地质量状况的重要手段，又是烤烟生产稳定健康可持续发展必不可少的一项重要工作，可为植烟土壤合理利用提供科学依据[2-3]。近年来，国内外有很多关于土壤肥力质量评价方法的论述，国外专家主要运用土壤质量动力学方法、土壤质量综合评分法、多变量指标克立格法等[4-6]，而国内的大多数专家学者则运用因子分析法、主成分分析法、聚类分析法等[7-9]统计方法，来综合评价土壤肥力质量。本文则采用了主成分分析法和系统聚类分析法对施甸烟区土壤肥力进行综合评价，旨在阐明该烟区土壤肥力状况，为优质烟叶生产及合理施肥提供科学的理论依据。

1 材料与方法

1.1 土样采集 2013年，在施甸县的太平（16）、水长（3）、由旺（2）、老麦（2）、仁和（3）、何元（18）、甸阳（4）、木老元（5）、姚关（7）、摆榔（2）、万兴（5）、酒房（3）、旧城（2）等13个烤烟种植乡镇，采用随机布点法采集植烟土壤耕层0～20cm土壤样品共72个，采集时间选在烟草尚未施用任何肥料前，确保能够真实地反映采样地块的养分状况和供肥能力，同时注意避开雨季。采集的土样经风干后，磨细、过筛、混匀、装瓶备用。

1.2 测定项目及其方法 土壤pH值采用pH计法测定（水土质量比为2.5∶1）；有机质含量采用重铬酸钾滴定法测定；碱解氮含量采用碱解扩散法测定；速效磷含量采用钼锑抗比色法测定；速效钾含量采用NH4AC浸提-火焰光度法测定；有效硼采用沸水浸提-甲亚胺（水土比为2∶1）比色法测定；有效锌含量采用DTPA浸提-原子吸收法测定；水溶性氯离子采用（水土比为5∶1）浸提-AgNO3滴定法测定；有效镁采用用1mol/L CH3COONH4交换-原子吸收分光光度法测定[10]。

1.3 分析软件 试验数据统计分析采用软件Excel 2003和SPSS 19.0。

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 将土壤养分各项理化指标数值经标准化处理后，计算其相关系数（表1）。由表1可知，大部分养分指标之间存在显著或极显著相关。因此，直接利用养分指标进行土壤肥力综合评价，结果将出现较大偏差，也无法真实的反应土壤肥力情况。

表1 各指标间相关系数矩阵

[养分指标＼&pH＼&有机质＼&碱解氮＼&速效磷＼&速效钾＼&有效硼＼&有效镁＼&有效锌＼&水溶性氯＼&pH＼&1＼&0.077＼&-0.092＼&0.018＼&0.027＼&-0.093＼&0.093＼&-0.015＼&-0.007＼&有机质＼&＼&1＼&0.882**＼&0.424**＼&0.414**＼&0.526**＼&0.319**＼&0.465**＼&0.024＼&碱解氮＼&＼&＼&1＼&0.493**＼&0.480**＼&0.498**＼&0.367**＼&0.540**＼&0.076＼&速效磷＼&＼&＼&＼&1＼&0.537**＼&0.706**＼&0.446**＼&0.546**＼&0.023＼&速效钾＼&＼&＼&＼&＼&1＼&0.702**＼&0.262*＼&0.372**＼&0.085＼&有效硼＼&＼&＼&＼&＼&＼&1＼&0.286*＼&0.452**＼&0.025＼&有效镁＼&＼&＼&＼&＼&＼&＼&1＼&0.450**＼&0.148＼&有效锌＼&＼&＼&＼&＼&＼&＼&＼&1＼&0.080＼&水溶性氯＼&＼&＼&＼&＼&＼&＼&＼&＼&1＼&]

注：“*”代表5%显著水平，“**”代表1%显著水平

2.2 土壤养分指标的因子分析

2.2.1 Bartlett球度检验 利用SPSS软件中的Bartlett球度检验法检验养分指标原始数据，得出的相伴概率为0，小于显著性水平0.05。因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合做因子分析。

2.2.2 特征根值、方差贡献率及累计贡献率 利用SPSS软件对各土壤样品的9项养分指标进行因子分析，得出主成分、特征值及贡献率（表2）和方差极大正交旋转后因子载荷矩阵（表3）。由表2、表3可见，前5个主成分的累积贡献率达到了86.80%，基本保留了原变量的特征、差异和相互关系。因此，从众多的特征根中提取5个主成分，其中：第1主成分的贡献率为44.32%，主要反映了速效磷、速效钾、有效硼的作用；第2主成分的贡献率为12.18%，主要反映了土壤有机质、碱解氮的作用；第3主成分的贡献率为11.33%，主要反映了有效锌的作用；第4主成分的贡献率为9.81%，主要反映了有效镁、水溶性氯的作用；第5主成分的贡献率为9.16%，主要反映了土壤pH的作用，以上5个主因子的累积贡献率达到了86.80%。因此，利用以上5个主因子从不同的方面对土壤肥力进行综合评价，是切实可行和合理的。

表2 5个主成分的特征值、方差贡献率及累积贡献率

[主成分＼&特征值＼&方差贡献率（%）＼&累积贡献率（%）＼&1＼&3.988＼&44.32＼&44.32＼&2＼&1.096＼&12.18＼&56.50＼&3＼&1.020＼&11.33＼&67.83＼&4＼&0.883＼&9.81＼&77.64＼&5＼&0.824＼&9.16＼&86.80＼&]

表3 方差极大正交旋转后的因子载荷矩阵

[＼&F1＼&F2＼&F3＼&F4＼&F5＼&pH＼&-0.013＼&-0.001＼&-0.006＼&0.046＼&0.997＼&有机质＼&0.245＼&0.924＼&0.150＼&0.104＼&0.086＼&碱解氮＼&0.323＼&0.873＼&0.216＼&0.146＼&-0.101＼&速效磷＼&0.700＼&0.133＼&0.440＼&0.299＼&0.014＼&速效钾＼&0.872＼&0.220＼&0.021＼&0.049＼&0.056＼&有效硼＼&0.842＼&0.323＼&0.182＼&0.070＼&-0.103＼&有效镁＼&0.158＼&0.169＼&0.184＼&0.945＼&0.054＼&有效锌＼&0.231＼&0.291＼&0.881＼&0.189＼&-0.010＼&水溶性氯＼&0.024＼&0.014＼&0.029＼&0.067＼&-0.006＼&]

2.2.3 构建因子得分函数模型 根据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=0.017Zx1-0.162Zx2-0.116Zx3+0.327Zx4+0.584Zx5+0.474Zx6-0.094Zx7-0.199Zx8-0.002Zx9

F2=0.006Zx1+0.663Zx2+0.570Zx3-0.264Zx4-0.100Zx5-0.051Zx6-0.048Zx7-0.098Zx8-0.015Zx9

F3=0.033Zx1-0.153Zx2-0.090Zx3+0.291Zx4-0.308Zx5-0.101Zx6-0.264Zx7+1.121Zx8+0.011Zx9

F4=-0.067Zx1-0.060Zx2-0.024Zx3+0.096Zx4-0.086Zx5

0.106Zx6+1.106Zx7-0.237Zx8-0.067Zx9

F5=-0.977Zx1+0.092Zx2-0.091Zx3+0.021Zx4+0.079Zx5

-0.073Zx6-0.055Zx7+0.028Zx8+0.006Zx9

表4 主成分得分系数矩阵

[＼&F1＼&F2＼&F3＼&F4＼&F5＼&pH＼&0.017＼&0.006＼&0.033＼&-0.067＼&0.977＼&有机质＼&-0.162＼&0.663＼&-0.153＼&-0.060＼&0.092＼&碱解氮＼&-0.116＼&0.570＼&-0.090＼&-0.024＼&-0.091＼&速效磷＼&0.327＼&-0.264＼&0.291＼&0.096＼&0.021＼&速效钾＼&0.584＼&-0.100＼&-0.308＼&-0.086＼&0.079＼&有效硼＼&0.474＼&-0.051＼&-0.101＼&-0.106＼&-0.073＼&有效镁＼&-0.094＼&-0.048＼&-0.264＼&1.106＼&-0.055＼&有效锌＼&-0.199＼&-0.098＼&1.121＼&-0.237＼&0.028＼&水溶性氯＼&-0.002＼&-0.015＼&0.011＼&-0.067＼&0.006＼&]

以上5个公式中的Zx1、Zx2、Zx3、Zx4、Zx5、Zx6、Zx7、Zx8、Zx9分别是pH、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、有效硼、有效锌、有效镁、水溶性氯经标准化处理后的数据。

将各养分标准化处理后的数据带入上述5个公式，可以求出各样品的因子得分F1、F2、F3、F4、F5的值。

2.2.4 主成分因子得分 依据主成分因子的权重计算方法，以5个主因子各自的方差贡献率与入选因子累计贡献率的比例为权数进行加权综合，可以得出施甸植烟土壤肥力综合得分评价数学模型：

F=a1F1+a2F2+a3F3+a4F4+a5F5

由表2可以计算得到，a1、a2、a3、a4、a5代表的权重分别为0.511、0.140、0.131、0.113、0.105。把求出的各样品F1、F2、F3、F4、F5带入公式，可得出各样品的土壤肥力综合得分F值。求出的各样品综合得分可以显示出土壤肥力的好坏，得分值越高，土壤肥力越好；相反，得分值越低，土壤肥力越差。

2.3 土壤肥力的聚类分析 对土壤样品主成分综合得分采用重心法进行系统聚类分析，划分为4类（表5）：第Ⅰ类包括10个样本（占总样本的13.89%），综合得分F∈[0.565 8，1.982 6]，该类可视为土壤肥力最高；第Ⅱ类包括25个样本（占总样本的34.72%），综合得分F∈[0.005 3，0.473 8]，该类可视土壤肥力较高；第Ⅲ类包括24个样本（占总样本的33.33%），综合得分F∈[-0.498 5，-0.044 5]，该类可视为土壤肥力较差；第Ⅳ类包括13个样本（占总样本的18.06%），综合得分F∈[-0.884 2，-0.517 4]，该类可视为土壤肥力差。由表5还可以看出，在全县范围内，土壤肥力处于较高水平以上的土壤占土壤样品总数的48.61%，但全县还有51.39%的土壤存在肥力不足或较差的问题，包括太平、何元、旧城3个乡镇的大部分土壤。由此得出，全县植烟土壤肥力高与低几乎各占一半，即使同一区域的土壤，其土壤肥力也存在着较大差异，这与以往研究结果[11]基本一致。

表5 各样品的主成分综合得分系统聚类结果

[乡镇＼& Ⅰ ＼& Ⅱ ＼& Ⅲ ＼& Ⅳ ＼&0.565 8≤F

≤1.982 6＼&0.005 3≤F

≤0.473 8＼&-0.498 5≤F

≤-0.044 5＼&-0.884 2≤F

≤-0.517 4＼&太平＼&1＼&4＼&7＼&4＼&水长＼&3＼&＼&＼&＼&由旺＼&＼&＼&1＼&1＼&老麦＼&＼&2＼&＼&＼&仁和＼&＼&3＼&＼&＼&何元＼&1＼&7＼&5＼&5＼&甸阳＼&＼&2＼&2＼&＼&木老元＼&＼&4＼&1＼&＼&姚关＼&3＼&1＼&3＼&＼&摆榔＼&＼&1＼&＼&1＼&万兴＼&＼&1＼&4＼&＼&酒房＼&2＼&＼&1＼&＼&旧城＼&＼&＼&＼&2＼&全县＼&10＼&25＼&24＼&13＼&]

3 结论与讨论

本文通过因子分析法和系统聚类分析法研究分析了施甸县土壤肥力状况：土壤肥力最高的有10个样本，占总样本的13.89%；土壤肥力较高的25个样本，占总样本的34.72%；土壤肥力较差的24个样本，占总样本的33.33%；土壤肥力最差的13个样本，占总样本的18.06%。由此表明，全县植烟土壤肥力因不同的地域、不同的田块存在着较大差异。因此，要依据不同地块的土壤分析结果，制定相应的施肥方案，做到科学合理施肥，对于土壤肥力处于较高水平以上的，要施用适量的有机肥和复合肥，确保土壤肥力的持久、恒定；而对于土壤肥力处于较低水平的，要确保有机肥和复合肥的足量、配合施用。

此文仅从部分土壤养分指标和单一的统计方法对全县土壤肥力进行了综合评价，可能忽略了物理、生物和环境等因素对土壤肥力的影响。为能更准确、清晰地反映出土壤肥力状况，对土壤物理、生物和环境等因素的研究需待进一步完善。

参考文献

[1]周健民.农田养分平衡与管理[M].南京：河海大学出版社，2000.

[2]许明祥，刘国彬，赵允格.黄土丘陵区土壤质量评价指标研究[J].应用生态学报，2005，16（10）：1 843-1 848.

[3]Garrison S，Angela Z.The assessment of soil quality [J].Geoderma，2003，114：143-144.

[4]Larson W E，Pierce F J.The Dynamics of Soil Quality as a Measure of Sustainable Management[A]Doran J W，Coleman D C，Bezdick D F，et al.Defining Soil Quality for a Sustainable Environment[C].Madison，USA： Soil Science Society of America，1994：37-52.

[5]Doran J W，Parkin T B.Defining and AssessingSoil Quality[A]Doran J W，Coleman D C，Bezdick D F，et al.Defining Soil Quality for a Sus-tainable Environment[C].Madison，（下转20页）

（上接15页）

USA： Soil Science Society of America，1994：3-21.

[6]Smith J L，Halvorson J J，Papendick R I.Using Multiple-variable Indicator Kriging for Evaluating Soil Quality[J].Soil Science Society of America Journal，1993，57：743-749.

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[9]张贞，魏朝富，高明，等.土壤质量评价方法进展[J].土壤通报，2006，37（5）：999-1 007.

[10]鲍士旦.土壤农化分析[M].北京：中国农业出版社，2000.

[11]段必挺，苏仕开，张儒和，等.云南施甸烟区植烟土壤肥力综合评价[J].江西农业学报，2012，24（3）：122-124.

（责编：施婷婷）

表4 主成分得分系数矩阵

[＼&F1＼&F2＼&F3＼&F4＼&F5＼&pH＼&0.017＼&0.006＼&0.033＼&-0.067＼&0.977＼&有机质＼&-0.162＼&0.663＼&-0.153＼&-0.060＼&0.092＼&碱解氮＼&-0.116＼&0.570＼&-0.090＼&-0.024＼&-0.091＼&速效磷＼&0.327＼&-0.264＼&0.291＼&0.096＼&0.021＼&速效钾＼&0.584＼&-0.100＼&-0.308＼&-0.086＼&0.079＼&有效硼＼&0.474＼&-0.051＼&-0.101＼&-0.106＼&-0.073＼&有效镁＼&-0.094＼&-0.048＼&-0.264＼&1.106＼&-0.055＼&有效锌＼&-0.199＼&-0.098＼&1.121＼&-0.237＼&0.028＼&水溶性氯＼&-0.002＼&-0.015＼&0.011＼&-0.067＼&0.006＼&]

以上5个公式中的Zx1、Zx2、Zx3、Zx4、Zx5、Zx6、Zx7、Zx8、Zx9分别是pH、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、有效硼、有效锌、有效镁、水溶性氯经标准化处理后的数据。

将各养分标准化处理后的数据带入上述5个公式，可以求出各样品的因子得分F1、F2、F3、F4、F5的值。

2.2.4 主成分因子得分 依据主成分因子的权重计算方法，以5个主因子各自的方差贡献率与入选因子累计贡献率的比例为权数进行加权综合，可以得出施甸植烟土壤肥力综合得分评价数学模型：

F=a1F1+a2F2+a3F3+a4F4+a5F5

由表2可以计算得到，a1、a2、a3、a4、a5代表的权重分别为0.511、0.140、0.131、0.113、0.105。把求出的各样品F1、F2、F3、F4、F5带入公式，可得出各样品的土壤肥力综合得分F值。求出的各样品综合得分可以显示出土壤肥力的好坏，得分值越高，土壤肥力越好；相反，得分值越低，土壤肥力越差。

2.3 土壤肥力的聚类分析 对土壤样品主成分综合得分采用重心法进行系统聚类分析，划分为4类（表5）：第Ⅰ类包括10个样本（占总样本的13.89%），综合得分F∈[0.565 8，1.982 6]，该类可视为土壤肥力最高；第Ⅱ类包括25个样本（占总样本的34.72%），综合得分F∈[0.005 3，0.473 8]，该类可视土壤肥力较高；第Ⅲ类包括24个样本（占总样本的33.33%），综合得分F∈[-0.498 5，-0.044 5]，该类可视为土壤肥力较差；第Ⅳ类包括13个样本（占总样本的18.06%），综合得分F∈[-0.884 2，-0.517 4]，该类可视为土壤肥力差。由表5还可以看出，在全县范围内，土壤肥力处于较高水平以上的土壤占土壤样品总数的48.61%，但全县还有51.39%的土壤存在肥力不足或较差的问题，包括太平、何元、旧城3个乡镇的大部分土壤。由此得出，全县植烟土壤肥力高与低几乎各占一半，即使同一区域的土壤，其土壤肥力也存在着较大差异，这与以往研究结果[11]基本一致。

表5 各样品的主成分综合得分系统聚类结果

[乡镇＼& Ⅰ ＼& Ⅱ ＼& Ⅲ ＼& Ⅳ ＼&0.565 8≤F

≤1.982 6＼&0.005 3≤F

≤0.473 8＼&-0.498 5≤F

≤-0.044 5＼&-0.884 2≤F

≤-0.517 4＼&太平＼&1＼&4＼&7＼&4＼&水长＼&3＼&＼&＼&＼&由旺＼&＼&＼&1＼&1＼&老麦＼&＼&2＼&＼&＼&仁和＼&＼&3＼&＼&＼&何元＼&1＼&7＼&5＼&5＼&甸阳＼&＼&2＼&2＼&＼&木老元＼&＼&4＼&1＼&＼&姚关＼&3＼&1＼&3＼&＼&摆榔＼&＼&1＼&＼&1＼&万兴＼&＼&1＼&4＼&＼&酒房＼&2＼&＼&1＼&＼&旧城＼&＼&＼&＼&2＼&全县＼&10＼&25＼&24＼&13＼&]

3 结论与讨论

本文通过因子分析法和系统聚类分析法研究分析了施甸县土壤肥力状况：土壤肥力最高的有10个样本，占总样本的13.89%；土壤肥力较高的25个样本，占总样本的34.72%；土壤肥力较差的24个样本，占总样本的33.33%；土壤肥力最差的13个样本，占总样本的18.06%。由此表明，全县植烟土壤肥力因不同的地域、不同的田块存在着较大差异。因此，要依据不同地块的土壤分析结果，制定相应的施肥方案，做到科学合理施肥，对于土壤肥力处于较高水平以上的，要施用适量的有机肥和复合肥，确保土壤肥力的持久、恒定；而对于土壤肥力处于较低水平的，要确保有机肥和复合肥的足量、配合施用。

此文仅从部分土壤养分指标和单一的统计方法对全县土壤肥力进行了综合评价，可能忽略了物理、生物和环境等因素对土壤肥力的影响。为能更准确、清晰地反映出土壤肥力状况，对土壤物理、生物和环境等因素的研究需待进一步完善。

参考文献

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[5]Doran J W，Parkin T B.Defining and AssessingSoil Quality[A]Doran J W，Coleman D C，Bezdick D F，et al.Defining Soil Quality for a Sus-tainable Environment[C].Madison，（下转20页）

（上接15页）

USA： Soil Science Society of America，1994：3-21.

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[11]段必挺，苏仕开，张儒和，等.云南施甸烟区植烟土壤肥力综合评价[J].江西农业学报，2012，24（3）：122-124.

（责编：施婷婷）

表4 主成分得分系数矩阵

[＼&F1＼&F2＼&F3＼&F4＼&F5＼&pH＼&0.017＼&0.006＼&0.033＼&-0.067＼&0.977＼&有机质＼&-0.162＼&0.663＼&-0.153＼&-0.060＼&0.092＼&碱解氮＼&-0.116＼&0.570＼&-0.090＼&-0.024＼&-0.091＼&速效磷＼&0.327＼&-0.264＼&0.291＼&0.096＼&0.021＼&速效钾＼&0.584＼&-0.100＼&-0.308＼&-0.086＼&0.079＼&有效硼＼&0.474＼&-0.051＼&-0.101＼&-0.106＼&-0.073＼&有效镁＼&-0.094＼&-0.048＼&-0.264＼&1.106＼&-0.055＼&有效锌＼&-0.199＼&-0.098＼&1.121＼&-0.237＼&0.028＼&水溶性氯＼&-0.002＼&-0.015＼&0.011＼&-0.067＼&0.006＼&]

以上5个公式中的Zx1、Zx2、Zx3、Zx4、Zx5、Zx6、Zx7、Zx8、Zx9分别是pH、有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、有效硼、有效锌、有效镁、水溶性氯经标准化处理后的数据。

将各养分标准化处理后的数据带入上述5个公式，可以求出各样品的因子得分F1、F2、F3、F4、F5的值。

2.2.4 主成分因子得分 依据主成分因子的权重计算方法，以5个主因子各自的方差贡献率与入选因子累计贡献率的比例为权数进行加权综合，可以得出施甸植烟土壤肥力综合得分评价数学模型：

F=a1F1+a2F2+a3F3+a4F4+a5F5

由表2可以计算得到，a1、a2、a3、a4、a5代表的权重分别为0.511、0.140、0.131、0.113、0.105。把求出的各样品F1、F2、F3、F4、F5带入公式，可得出各样品的土壤肥力综合得分F值。求出的各样品综合得分可以显示出土壤肥力的好坏，得分值越高，土壤肥力越好；相反，得分值越低，土壤肥力越差。

2.3 土壤肥力的聚类分析 对土壤样品主成分综合得分采用重心法进行系统聚类分析，划分为4类（表5）：第Ⅰ类包括10个样本（占总样本的13.89%），综合得分F∈[0.565 8，1.982 6]，该类可视为土壤肥力最高；第Ⅱ类包括25个样本（占总样本的34.72%），综合得分F∈[0.005 3，0.473 8]，该类可视土壤肥力较高；第Ⅲ类包括24个样本（占总样本的33.33%），综合得分F∈[-0.498 5，-0.044 5]，该类可视为土壤肥力较差；第Ⅳ类包括13个样本（占总样本的18.06%），综合得分F∈[-0.884 2，-0.517 4]，该类可视为土壤肥力差。由表5还可以看出，在全县范围内，土壤肥力处于较高水平以上的土壤占土壤样品总数的48.61%，但全县还有51.39%的土壤存在肥力不足或较差的问题，包括太平、何元、旧城3个乡镇的大部分土壤。由此得出，全县植烟土壤肥力高与低几乎各占一半，即使同一区域的土壤，其土壤肥力也存在着较大差异，这与以往研究结果[11]基本一致。

表5 各样品的主成分综合得分系统聚类结果

[乡镇＼& Ⅰ ＼& Ⅱ ＼& Ⅲ ＼& Ⅳ ＼&0.565 8≤F

≤1.982 6＼&0.005 3≤F

≤0.473 8＼&-0.498 5≤F

≤-0.044 5＼&-0.884 2≤F

≤-0.517 4＼&太平＼&1＼&4＼&7＼&4＼&水长＼&3＼&＼&＼&＼&由旺＼&＼&＼&1＼&1＼&老麦＼&＼&2＼&＼&＼&仁和＼&＼&3＼&＼&＼&何元＼&1＼&7＼&5＼&5＼&甸阳＼&＼&2＼&2＼&＼&木老元＼&＼&4＼&1＼&＼&姚关＼&3＼&1＼&3＼&＼&摆榔＼&＼&1＼&＼&1＼&万兴＼&＼&1＼&4＼&＼&酒房＼&2＼&＼&1＼&＼&旧城＼&＼&＼&＼&2＼&全县＼&10＼&25＼&24＼&13＼&]

3 结论与讨论

本文通过因子分析法和系统聚类分析法研究分析了施甸县土壤肥力状况：土壤肥力最高的有10个样本，占总样本的13.89%；土壤肥力较高的25个样本，占总样本的34.72%；土壤肥力较差的24个样本，占总样本的33.33%；土壤肥力最差的13个样本，占总样本的18.06%。由此表明，全县植烟土壤肥力因不同的地域、不同的田块存在着较大差异。因此，要依据不同地块的土壤分析结果，制定相应的施肥方案，做到科学合理施肥，对于土壤肥力处于较高水平以上的，要施用适量的有机肥和复合肥，确保土壤肥力的持久、恒定；而对于土壤肥力处于较低水平的，要确保有机肥和复合肥的足量、配合施用。

此文仅从部分土壤养分指标和单一的统计方法对全县土壤肥力进行了综合评价，可能忽略了物理、生物和环境等因素对土壤肥力的影响。为能更准确、清晰地反映出土壤肥力状况，对土壤物理、生物和环境等因素的研究需待进一步完善。

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（上接15页）

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（责编：施婷婷）