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荒漠草原植物水分利用策略与干旱适应机制的影响

【摘要】:第二主成分特征值为2.87,贡献率为23.92%,对应的特征向量为Ci。表4-9不同主成分的特征值和累积贡献值 Table 4-9Principal component variance analysis表4-10主成分载荷矩阵 Table 4-10Principal Component Load Matrix图4-6不同植物对降水变化的生理响应特征的主成分分析 Fig.4-6The Principal component analysis of physiological response of different plants on the changes of precipitation

对4 种优势植物在不同降水期的生理指标分别进行主成分分析,由表4-9 可知,在17.5 mm 降水期提取特征值大于1 的有3 个主成分,其累积贡献率为80.85%,因此,取前3 个成分为主成分,可以有效解释其生理指标所代表的大部分信息。在93.3 mm 降水期有4 个主成分的特征值均大于1,且累积方差为89.25%。因此,可以将这4 个主成分作为综合评价指标。

表4-8 土壤含水量、不同植物叶片δ13C 值、RWC、光合参数、脯氨酸含量等指标之间的相关性分析
Table 4-8 Correlation between the δ13C values and other parameters of 4 plant species

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(www.chuimin.cn)

注:*表示在0.05 水平上显著相关(双侧);**表示在0.01 水平上显著相关。
Note: *and ** indicate significant correlation at 0.05 and 0.01 levels, respectively.

表4-10 显示,在17.5 mm 降水期,主成分1 的特征值为6.05,贡献率为50.39%,对应的特征向量为气孔导度、胞间CO2 浓度、蒸腾速率、叶温、脯氨酸含量,其中气孔导度、胞间CO2 浓度、蒸腾速率为正,其余为负,说明气孔调节和水分蒸散能力是影响植物进行正常光合作用的主要因素。第二主成分特征值为2.56,贡献率为21.37%,对应的特征向量为净光合速率、WUEi、δ13C 值,符号均为正。

在93.3 mm 降水期,主成分1 的特征值为4.393,贡献率为36.61%,对应的特征向量为净光合速率、气孔导度、WUEi、叶温、土壤含水量,其中叶温、土壤含水量符号为负,其余为正。第二主成分特征值为2.87,贡献率为23.92%,对应的特征向量为Ci。说明在雨水较为充足时,植物能够进行正常的光合作用,而环境温湿度是影响植物光合作用的主要因素。第三主成分特征值为1.94,贡献率为16.15%,对应的特征向量为脯氨酸含量、RWC、δ13C 值。第四主成分特征值为1.509,贡献率为12.58%,对应的特征向量为蒸腾速率,说明植物在多量降水期以较低的水分利用效率和较强的蒸腾速率促进水分吸收和利用,维持较强的光合作用。

如图4-6 所示,在17.5 mm 降水期,甘草与其他植物相脱离,且生理性状适应范围最大,偏向主成分2,蒙古冰草与牛枝子和短花针茅多有交集,三者均偏向主成分1,其中牛枝子的生理性状趋正;93.3 mm 降水期4 种植物主成分范围相互交集,甘草和短花针茅偏向主成分1,蒙古冰草和牛枝子偏向主成分2,牛枝子和甘草的生理性状适应范围最大。

表4-9 不同主成分的特征值和累积贡献值
Table 4-9 Principal component variance analysis

表4-10 主成分载荷矩阵
Table 4-10 Principal Component Load Matrix

图4-6 不同植物对降水变化的生理响应特征的主成分分析
Fig.4-6 The Principal component analysis of physiological response of different plants on the changes of precipitation