主成分分析揭示干旱胁迫对植物生物量

2023-11-04 理论教育版权反馈

【摘要】：对4 种植物不同器官的生物量、δ13C 值组成及N、P、K 营养元素含量进行主成分分析，结果如表6-5 所示，最终得到3 个特征值大于1的主成分，累计百分比为78.95%，可以反映原始指标的大部分信息。表6-5不同主成分的特征值和累积贡献值 Table 6-5Principal component variance analysis表6-6主成分载荷矩阵 Table 6-6Principal Component Load Matrix图6-5干旱胁迫对4 种植物生物量、δ13C 值及营养元素影响的主成分分析 Fig.6-5The principal component analysis of the effects of drought stress on biomass， δ 13C value and nutrient elements of 4 plant species

对4 种植物不同器官的生物量、δ13C 值组成及N、P、K 营养元素含量进行主成分分析，结果如表6-5 所示，最终得到3 个特征值大于1的主成分，累计百分比为78.95%，可以反映原始指标的大部分信息。第一主成分特征值为8.20，贡献率为43.17%，对应较大的特征向量有叶、茎、根的K 含量，茎的N 含量及N ∶P，根的P 含量及N ∶P，根的δ13C 值，其中茎的N 含量、茎N ∶P、根的P 含量为负向标外，其他均为正向标。主成分1 的特征向量主要反映了植物叶茎根的K 含量变化、根的P 含量及水分利用情况，通过K 元素含量的变化可以反映植物在应对干旱胁迫时通过调节各器官渗透性而提高根系吸水用水效率情况。可将第一主成分归为代谢调节因子。第二主成分特征值为4.27，贡献率为24.57%，主要反映的特征向量为叶生物量、茎生物量、根生物量、根冠比及叶、茎的δ13C 值，其中叶、茎、根生物量为负向标，说明地下部分发达、地下生物量积累多、根冠比较大，有利于植物抗旱，可将第二主成分归为生物量因子。第三主成分特征值为2.13，贡献率为11.22%，主要反映了叶的P 含量与N ∶P，叶的N ∶P 为负向标向量，可将第三主成分归为养分因子。

提取前两个主成分作出的散点图如图6-4 所示，主成分1 和主成分2 能解释4 种植物所对应的特征向量在干旱胁迫下变化程度的62.5%。4种植物的各特征向量变化范围中蒙古冰草和短花针茅有部分交集，反映了二者对干旱胁迫反应具有一定的相似特征。短花针茅的特征向量数值变化范围最大，其次为牛枝子和甘草、蒙古冰草。甘草与其他植物的相脱离，甘草和牛枝子的特征向量趋向于主成分2，甘草的偏正，牛枝子的偏负；短花针茅和蒙古冰草的特征向量偏负，趋向于主成分1，蒙古冰草相比较偏正。说明，生物量因子在甘草和牛枝子的耐旱性状中表现明显，而主成分1 中的代谢调节因子在蒙古冰草的耐旱性上作用突出。

表6-5　不同主成分的特征值和累积贡献值
Table 6-5　Principal component variance analysis

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表6-6　主成分载荷矩阵
Table 6-6　Principal Component Load Matrix(www.chuimin.cn)

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图6-5　干旱胁迫对4 种植物生物量、δ13C 值及营养元素影响的主成分分析
Fig.6-5　The principal component analysis of the effects of drought stress on biomass， δ 13C value and nutrient elements of 4 plant species

主成分分析揭示干旱胁迫对植物生物量

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