唐古拉山镇天然草地经济类群产量的主成分分析

秦海蓉

摘 要：为了研究唐古拉山镇天然草地经济类群产量的特征，该文运用主成分分析法评价了唐古拉山镇高寒草原类紫花针茅、杂类草草地型经济类群产量，结果表明，1号样方（2015年）综合得分最高，5号样方（2016年）综合得分次之，说明1号和5号样方产量较高，并比其他样方设置合理，最能够代表样地基本特征。

关键词：唐古拉山镇；天然草地；产量；主成分

中图分类号 S812 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2018）06-0115-02

Abstract：In order to study the characteristics of natural grassland economic groups in Tanggulashan Town，principal component analysis method was used to evaluate the yield of Stipa purpurea and miscellaneous grassland-type economic groups in the high-cold grassland of Tanggulashan Town. The results showed that the comprehensive score of No. 1 sample plot（2015）is the highest，and the comprehensive score of Sample No. 5（2016）is the second highest，indicating that the yields of No. 1 and No. 5 plots are relatively high，and they are more reasonable than those of other plots，and can best represent the basic characteristics of plots.

Key words：Tanggula mountain town；Natural grassland；Yield；The main ingredients

在統计分析学中，主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想把多指标转化为少数几个综合指标。通常主成分分析在牧草牧草营养成分的分析及产草量评价中广泛运用。唐古拉山镇位于青海省西南部，隶属海西蒙古自治州格尔木市，北靠可可西里国家自然保护区，毗邻玉树州治多县，西南与西藏自治区接壤。地处青藏高原腹地、三江源自然保护区内，境内有长江源的正源沱沱河，全镇平均海拔在4700m以上，属内陆高寒气候区，生态环境极其脆弱。本文尝试利用主成分分析方法，对天然草地高寒草原类同一草地型产量进行分析，以期综合评价天然草地类产量。

1 研究区概况

研究区选在地唐古拉山镇公用草场，北纬34°13′8"

～34°16′33"，东经92°25′0.6"～92°25′40.9"。平均海拔高度4579m，北坡向阳，坡度3～5°，地形平坦；气候属高原亚寒带湿润气候，年平均气温-5.6℃，年降水量264.8mm，监测地草地类型在青海天然草地分类系统中属高寒草原类、矮禾草组，紫花针茅、杂类草草地型。

高寒草原类草地紫花针茅（Stipa purpurea）、杂类草草地型共有11种植物，隶属于13科23属。该草地植被建群种、优势种为禾本科的紫花针茅，伴生禾草为羊茅、早熟禾，菊科植物有矮火绒草（Leontopodium nanum）、沙生风毛菊（Saussurea arenaria）、阿尔泰狗娃花和细叶亚菊（Ajania tenuifolia），其余的有莎草科、蔷薇科、豆科、十字花科、伞形科均为1属1种。

2 材料与方法

2.1 研究材料 在紫花针茅、杂类草草地型冬春草场内选择样地3个，每个样地面积为40m×50m，然后在各自的样地内再随机设定测定样方，每个样方面积为1m×1m，3次重复，取平均数为观测值，连续定位称重2年（2015和2016年）。测定指标主要按植物经济类群称地上生物量。称重时齐地面剪割以鲜重计产量。

2.2 计算公式 试验资料整理统计，主要采用的计算公式为：

W'=W/maxW

式中：W'、W分别代表相对地上生物量和地上生物量。

2.3 数据处理与分析 利用IBM SPSS Statistics V 22.0软件抽取统计功能对原始数据进行标准化处理，并利用降维功能对标准化数据进行主成分因子分析。

3 结果与分析

3.1 草地经济类群产量和产量标准化值 对2015年和2016年二年的草地经济产量进行分析：得出1号样方的禾木科标准化值最高，3号样方次之，4号样方禾木科标准化值最低（表1、表2）。

3.2 草地经济类群产量标准化值的相关系数 根据表3计算结果，提取出特征值≥1的2个主成分，贡献率分别为77.831%、22.169%，累计贡献率为100.000%，这说明2个主成分可以反映天然草地牧草营养成分100.000%的信息。

3.3 草地经济类群标准化值解释的总方差 结合表4中特征值除以表5中主成分载荷矩阵值，然后取平方根，得到2个主成分的特征向量，结果如表5所示。

3.4 排序 利用表5中2个特征向量值乘以表2中相应草地经济类群标准化值，得出该经济类群产量对于2个主成分的单项得分F1、F2，单项得分乘以相应贡献率后相加，得出综合得分F值并排序。1号样方得分为4.438，2号样方得分为-3.219，3号样方得分为1.0079，4号样方得分为-1.465，5号样方得分为3.954，6号样方得分为0.0，综合得分排序为1>5>3>6>4>2。

4 讨论

（1）以主成分分值大小评价经济类群产量的高低顺序1>5>3>6>4>2。主成分综合得分越大质量越好，反之则质量较差。

（2）根据主成分分析结果可以看出，1号样方（2015年）综合得分最高，5号样方（2016年）综合得分次之，二者相差0.484，说明1号和5号样方较其他样方设置合理，最能够代表样地基本特征。

（3）主成分分析法与总产量分析法对比结果，进一步证实了主成分分析法的科学性。因此，主成分分析法是一种较好的评价方法，避免了人为的主观任意性，可以客观地确定评价指标的权重，从而提高了结果的精确度。

参考文献

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（责编：张宏民）