茎瘤芥(Brassica juncea var. tumida Tsen et Lee),俗称榨菜,是重庆市传统的特色加工蔬菜,具有悠久的栽培历史。
榨菜营养价值高,味美可口,因其鲜、香、嫩、脆的独特风味,在世界上享有很高声誉,与欧洲酸黄瓜、西德酸甘蓝同时被列为世界三大酱腌名菜。由于榨菜对矿质元素的需求量大,在栽培榨菜时不仅要注意保持施肥量,而且要注意肥料种类对榨菜品质的影响和相互之间的关系。但是,以前的研究主要集中在施肥量对茎瘤芥产量与营养品质的影响上。
在已有的针对涪陵榨菜的土壤特性和施肥状况,施用不同肥料品种组合,对收获期榨菜的生物量和营养品质影响结果基础上,运用主成分分析的方法,笔者综合分析各项检测量,探究对榨菜产量和品质影响较好的施肥方案,从而为菜农在榨菜的栽培过程中合理选用肥料组合提供科学依据。
1、 数据收集
科学研究离不开定量分析。定量分析是科学性的一种重要体征。而一切定量分析又都是建立在大量数据基础之上的,只有获取了大量数据,才有分析的对象,才能够进一步运用定量分析的方法加以处理,并得出相应的合理科学、有据可查的结论。该研究所收集的数据主要来自西南农业大学李成琼等关于不同肥料组合对榨菜产量和品质的影响相关研究。他们设计了7 组不同的肥料组合,并进行了田间跟踪试验,对榨菜栽培的生长中期和采收期的茎叶比和营养品质进行了测定,并且用 SPSS 软件完成数据分析。然而,他们在做比较分析时,比较偏向于单要素间的比较,只是做了简单的百分比对照,当然结合了生物性状的大量知识。在此基础上,合理运用主成分分析,综合考虑各检测要素对榨菜整体质量的反映,比较得出不同肥料组合的使用效果。李成琼等实验设计的肥料组合见表 1。经筛选后,采用榨菜收获期的相关数据,主要选用茎叶比、VC、可溶性糖、氨基酸、粗蛋白、全磷、全钾和水分的检测结果(表2)。
2、 主成分分析法
主成分分析法也称主分量分析或矩阵数据分析,主要通过变量变换的方法把相关的变量转化为若干不相关地综合性指标变量。若某研究对象有 2 项指标 ζ1和ζ2,从总体ζ(ζ1,ζ2)中抽取了 N 个样品,它们散布在椭圆平面内(图 1),指标 ζ1与 ζ2具有相关性。η1和 η2分别是椭圆的长轴和短轴,显然 η1⊥η2。因此,η1与 η2互不相关。其中,η1是点ζ(ζ1,ζ2)在长轴上的投影坐标,η2是该点在短轴上的投影坐标。
从图 1 可以看出,点的 N 个观测值的波动大部分可以归结为η1轴上投影点的波动,而η2轴上投影点的波动较小。若 η1作为一个综合指标,则η1可较好地反映 N 个观测值的变化情况,η2的作用次要。综合指标 η1被称为主成分。找出主成分的工作称为主成分分析。可见,主成分分析即选择恰当的投影方向,将高维空间的点投影到低维空间上,且使低维空间上的投影尽可能多地保存原空间的信息,就是要使低维空间上投影的方差尽可能地大。
主成分分析是从解释变量方差的角度出发,假设变量的方差能完全被主成分所解释。主成分分析法是一种实用的多元统计分析方法。在研究某一社会现象时,研究对象往往受许多因素的影响。而当分析这类影响因素时,如果指标太多,因素过繁,那么不仅会使分析复杂化,从而抓不住主要矛盾,自然也难以建立起数量分析模型(或预测、决策模型)。因此,在这种情况下,主成分分析法能够将大量、繁杂的原始指标、数据简化为少量的综合指标,同时使这少量指标尽可能地包含原指标群中的信息资料。这些综合指标能够在简化分析难度的同时,也能较好地反映各样本之间的主要差别,而且在统计意义上是相互独立。基于此,该研究在众多定量分析方法中选用主成分分析法,对榨菜的生物量和营养品质进行综合分析和研究,从而了解不同肥料组合对榨菜品质的影响,以便在榨菜栽培中指导菜农对肥料的配合使用。
3、 数据处理与分析
在做好上述准备后,便可以通过 SPSS 软件进行分析。
该研究所得结果均运用的是 SPSS21. 0 版本。首先,需要对10 种微量元素的原始数据进行标准化后,使得分析指标之间具有可比性。样本数据也能够满足主成分分析要求。然后,用 SPSS21. 0 进行主成分分析,并且得到各要素的相关系数矩阵。从表 3 可以看出,榨菜生物量与营养品质之间的相关系数都较大,说明所选指标变量是适合采用主成分分析法来研究其关系的。因此,可进一步求得相关系数矩阵的特征值和主成分的方差贡献率(表 4)。图 2 可以直观表达出特征值变化的过程。
其次,可以通过表 4 中的方差贡献率和特征值大小确定主成分个数。根据主成分的选取的要求,应该使所选主成分的特征值大于1,且选定的所有主成分的方差累计总值不小于 0. 8。从表 4 中可以准确地选出 3 个主成分,分别用F1、F2和 F3表示,而且 3 个主成分的累计贡献率已达94. 233%,能够很好地综合各个指标的信息,从而准确地反映生物量与营养品质在对榨菜质量反映上的相互关系。
再次,通过成分矩阵(表 5)建立线性组合方程,求得 3个主成分的得分计算表达式,各项指标的系数(表 6),分别用符号 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8来表示茎叶比、VC、可溶性糖、氨基酸、粗蛋白、全磷、全钾、水分等 8 项指标,将{Xi}作为变量代入,则主成分得分表达式记为:F1= 0. 633X1- 0. 966X2- 0. 871X3- 0. 016X4+ 0. 745X5+ 0. 878X6- 0. 526X7+ 0. 833X8F2= - 0. 679X1- 0. 039X2- 0. 270X3+ 0. 968X4+ 0.651X5- 0. 449X6- 0. 026X7+ 0. 081X8F3= 0. 213X1+ 0. 165X2- 0. 346X3+ 0. 016X4- 0. 025X5- 0. 116X6+ 0. 847X7+ 0. 347X8上述方程组又可被称为主成分的变量回归方程组,是各个变量对主成分的线性回归。根据回归方程组,并且结合图 3,可以明显地看出,第 1 主成分 F1在茎叶比、粗蛋白、全磷和水分上具有较大载荷系数,与茎叶比、粗蛋白、全磷、水分等有较强相关性;第 2 主成分 F2则在氨基酸、粗蛋白上有较大分布,与这 2 种指标具有强相关性;而第 3 主成分F3在茎叶比、VC、全钾及水分上有较大载荷系数,因而与茎叶比、VC、全钾等具有较强相关性。将 8 种分析指标的所测数据代入回归方程,就可以求出 3 个主成分的得分(表 6)。
最后,根据求得的主成分的变量回归方程组及 3 个主成分所占的贡献率,建立营养综合得分方程,并以此来反映榨菜各器官的微量元素影响,方程如下:F = 0. 548 59F1+ 0. 263 19F2+ 0. 130 56F3建立上述方程后,将之前求得的各个主成分的得分代入,即可求得 7 组施用不同肥料组合的榨菜的质量得分。
从表 6 可以看出,各组原始得分为负值。为了便于比较,需要对其简单处理:以常规对照组原始得分为被除数,以各组原始得分为除数,使得最后每组榨菜的质量得分为正,然后进行排序。这样,各肥料组合处理的榨菜最终排序结果见表 6。
4、 讨论
研究表明,专用肥 I 对榨菜品质影响最好,其次是专用肥 II,最差的是钙镁磷氯钾。它对榨菜产量和品质的影响最小,且有负作用。综合来看,在某些指标上,专用肥 I 的作用并不突出,但得分最高,主要在于核心指标上的作用显著,在茎叶比和氨基酸指标上其作用都比较靠前,但并不是最好的,而所处理榨菜的粗蛋白和全磷含量最高。这说明磷在提高榨菜的产量和品质上有着重要作用。已有研究表明,在一定范围内施磷可以降低榨菜瘤茎的硝酸盐,增加瘤茎产量。因此,该分析结果是与试验结果相一致的。而且比较专用肥 I 与专用肥 II 的处理结果可知,在榨菜栽培中,应注意施加有机质,提高榨菜的茎叶比、榨菜产量。在实际生产中,菜农多是以施用农家肥为主来增加有机质。
然而,由于农家肥一般未经充分腐熟,有可能导致有害微生物、有害微生物次生代谢产物对瘤茎的污染。如果专门购买有机肥来施用,那么无疑会增加农民的负担,加大生产投入成本。但是,经过沼气发酵的池渣就是通过厌氧甲烷菌的充分分解,可以减少上述状况。所以,在开发榨菜种植基地的同时,应鼓励当地农民修建沼气池。国家对沼气池的修建也是有很大扶持与补贴。
当然,在认为专用肥 I 与专用肥 II 造价过大、成本过高时,选择普钙氯钾作为施肥组合是比较合适的。普钙氯钾的原料便宜,价格低廉,在实际生产中运用得较广泛。如果结合有机质的使用,那么其效果将会得到更显著的提高。同样地,也需要注意农家肥的充分腐熟,以减少微生物病害。已有研究表明,钙镁磷氯钾肥料中磷元素的释放较难,不能满足榨菜生长的营养需求。因此,钙镁磷氯钾虽然对榨菜收获期中的 VC、氨基酸的促进作用明显,但对榨菜整体质量的影响反而最小,还不如常规用肥料对榨菜的效果良好。而磷铵硫钾、普钙硫钾 2 个肥料组合对榨菜质量的影响就较普通。
该研究通过关于不同肥料组合对榨菜的生物量及营养品质等多项指标的综合分析,建立榨菜品质综合得分方程,求出施肥种类对榨菜质量的影响得分,从而对不同肥料组合的施用效果做出较为合理的评价,也为实地肥料种类的选用提供一定的理论基础。
参考文献:
[1]刘佩英. 中国芥菜[M]. 北京:中国农业出版社,1996:12 -23.
[2]杜全模. 四川榨菜加工的基本原理及其在生产上的应用[J]. 调味副食品科技,1984(1):13 -17.
[3]季显权,刘泽君. 施肥对茎瘤芥菜头品质的影响研究[J]. 土壤农化通报,1992,7(3):57 -73.
[4]李成琼,唐阵武,王正银,等. 肥料组合对茎瘤芥产量和营养品质的影响[J]. 西南农业大学学报:自然科学版,2004,26(2):95 -99.
[5]汪应洛. 系统工程[M].4 版. 北京:机械工业出版社,2011:54 -60.
[6]方开泰. 实用多元统计分析[M]. 上海:华东师范大学出版社,1989:291-302.
[7]王学仁,王松桂. 实用多元统计分析[M]. 上海:上海科技出版社,1990:270 -272.
[8]黄润龙. 数据统计与分析技术 SPSS 软件实用教程[M]. 北京:高等教育出版社,2004:288 -289.
[9]张召荣,李昌满,刘义华,等. 氮磷钾肥对茎瘤芥产量和硝酸盐的影响[J]. 西南农业学报,2009,22(3):712 -715.
[10]傅德明,余宏斌,付琼玲,等. 茎瘤芥质量安全的危害性分析及其控制技术[J]. 现代农业科技,2006(12):78 -79.1 996安徽农业科学 2014 年.