全 文 ：中国生态农业学报 2010年 3月 第 18卷 第 2期
Chinese Journal of Eco-Agriculture, March 2010, 18(2): 223−228


* “十一五”国家科技支撑计划项目(2006BAD05B07, 2007BAD89B16)资助
** 通讯作者: 田霄鸿(1967∼), 男, 教授, 博士生导师, 主要从事养分资源循环利用方面的研究。E-mail: txhong@hotmail.com
吴玉红(1983∼), 女, 硕士研究生, 主要从事土地(土壤)资源及其信息技术方面的研究。E-mail: wuyuhong_yang@163.com
收稿日期: 2009-08-05 接受日期: 2009-09-27
DOI: 10.3724/SP.J.1011.2010.00223
基于因子和聚类分析的保护性耕作土壤质量评价研究*
吴玉红 1 田霄鸿 1∗∗ 南雄雄 1 池文博 1 闫小丽 2 朱瑞祥 2 同延安 1
(1. 西北农林科技大学资源环境学院 杨凌 712100; 2. 西北农林科技大学机械与电子工程学院 杨凌 712100)
摘 要 基于长期定位试验, 选择 12 项反映土壤质量特性的定量因子作为评价指标, 采用因子分析对不同耕
作模式的土壤质量进行综合评价, 并运用欧氏距离最短法对其进行聚类分析。12 项理化及生物属性指标归纳
为 5个公因子: 保肥供肥因子、有机质因子、容重因子、磷素因子、酶活性因子。因子得分的结果表明: 不同
耕作模式的 5 个公因子优势差异明显。相比较而言传统耕作的土壤质量综合得分最低, 说明在研究区保护性
耕作模式条件下土壤在物理、化学、生物学性质方面都有所改善, 土壤质量有所提高。土壤质量综合得分最
高的前 3 种处理为隔年深松(NS2)、秸秆覆盖联合浅松、旋耕(SR2)、连年深松(NS3), 说明深松、旋耕及秸秆
还田与旋耕技术联合作业在改善土壤结构和培肥土壤方面优势更突出。聚类分析结果表明, 同一耕作措施的
不同模式土壤质量差异较小, 说明在本研究试验条件下, 耕作措施是影响土壤质量的关键因素。
关键词 保护性耕作 土壤质量 因子分析 聚类分析
中图分类号: S158.2 文献标识码: A 文章编号: 1671-3990(2010)02-0223-06
Evaluation of soil quality under conservation tillage via factor and cluster analyses
WU Yu-Hong1, TIAN Xiao-Hong1, NAN Xiong-Xiong1, CHI Wen-Bo1, YAN Xiao-Li2,
ZHU Rui-Xiang2, TONG Yan-An1
(1. College of Resources and Environmental Science, Northwest A & F University, Yangling 712100, China;
2. College of Mechanical and Electronic Engineering, Northwest A & F University, Yangling 712100, China)
Abstract In this study, factor (FA) and cluster (CA) analyses were used to evaluate the effect of the patterns of conservation tillage
on soil quality. The squared Euclidean distance method of hierarchical cluster analysis was used for the cluster analysis. Twelve
quantitative indicators related to soil property were selected based on results from long-term experimentation. Using factor analysis,
five soil common quality factors (i.e., maintenance and supply capacity of soil nutrient, organic matter, phosphorus, bulk density, and
enzyme activity) were derived from 12 soil chemical, physical and biological attributes. Factor scores show significant differences in
superiority of the five common factors under different tillage patterns. Soil quality scores for conservation tillage (CT) are higher
compared with traditional tillage (TT), implying improved soil physical, chemical and biological properties along with soil quality
under CT. The top three integrated patterns with the highest scores include 30 cm subsoiling at one-year interval (NS2); combined
straw mulching and 20 cm subsoiling, rotary tillage (SR2); and 30 cm subsoiling at yearly interval (NS3). This suggests outstanding
advantage of the top integrated patterns in improving soil structure, soil fertility and overall soil quality. CA shows small differences
in soil quality among different patterns under one tillage practice, indicating that tillage measurement is the key factor of soil quality.
Key words Conservation tillage, Soil quality, Factor analysis, Cluster analysis
(Received Aug. 5, 2009; accepted Sept. 27, 2009)
面临土壤质量的不断退化, 保护性耕作成为改
善土壤、发展可持续农业的必然选择[1], 因此保护性
耕作成为国内外学者研究的热点课题[2−6]。保护性耕
作关键技术包括免耕、深松、旋耕、秸秆还田、化
学防治等[7]。何进等[8]研究表明, 保护性耕作技术是
适合中国北方农业的一种新型耕作技术。大量研究
表明[9−11], 保护性耕作技术具有保水保土、增产增收
的效应, 但多年实施保护性耕作存在的问题也不应
224 中国生态农业学报 2010 第 18卷


忽视, 如免耕多年后土壤压实程度越来越严重; 秸
秆覆盖影响农机具的操作质量从而影响作物的田间
出苗率; 旋耕技术使表层土壤疏松致使表层土壤过
松漏风跑墒, 易引起水土流失。因此, 客观、正确地
评价保护性耕作技术的绩效, 并找出其对土壤质量
影响的驱动因子, 为生态农业模式的发展进行整体
规划提供参考成为亟待解决的问题, 但目前对不同
保护性耕作技术联合实施的效应缺乏深入的研究。
为探索冬小麦–夏玉米轮作体系下高效、合理的耕作
模式, 明确不同耕作模式的应用效果, 本研究采用
具有命名清晰性高和应用上侧重清晰性评价特点的
因子分析法以及聚类分析法, 对保护性耕作条件下
土壤质量进行了综合评价, 旨在为有针对性地调整
耕作管理措施提供依据。
1 材料与方法
1.1 试验地概况
试验在西北农林科技大学农作一站进行, 研究
区域地属杨凌农业高新技术示范区, 位于陕西关中
平原中部。杨凌地区年均气温 12.9 ℃, 年均降水量
635.1 mm, 夏秋季降水集中 , 占全年降水量 70%,
年均蒸发量 993.2 mm, 属半湿润易旱地区。供试土
壤属石灰性土壤, pH 8.0~8.5, 土壤类型为 土(土垫
旱耕人为土)。试验前种植模式为冬小麦–夏玉米轮
作, 该模式是研究区典型的种植模式。
1.2 试验设计
本研究从 2001 年开始进行杨凌农业机械化新
技术新机具长期田间定位试验迄今已进行 9 年。试
验地在试验过程中一直采用冬小麦–夏玉米轮作制。
本试验冬小麦生长季设 11个耕作模式处理, 分别为:
玉米秸秆不还田隔两年深松(NS1)、玉米秸秆不还田
隔年深松(NS2)、玉米秸秆不还田连年深松(NS3)、
玉米秸秆不还田旋耕播种(RT)、玉米秸秆粉碎还田
和旋耕联合作业(SR1)、玉米秸秆覆盖和浅松、旋耕
联合作业(SR2)、玉米秸秆覆盖和深松、旋耕联合作
业(SR3)、玉米秸秆还田和耕翻、旋耕作业(SR4)、
玉米秸秆粉碎覆盖和免耕联合作业(SR5)、玉米秸秆
不还田免耕播种(NTS)和玉米秸秆不还田耕翻旋耕
播种(TT)。夏玉米生长季设 1个耕作模式处理, 即小
麦机械化收割秸秆高留茬免耕播种。其中, 深松铲
间距 40 cm, 深度 30 cm, 浅松铲间距 40 cm, 深度
20 cm, 高留茬高度 30 cm, 旋耕为浅旋。
供试面积 2 hm2, 南北长 130 m, 东西宽 21 m,
小区面积 0.17 hm2。小麦每年 10月 10日左右播种,
品种为“西农 889”, 播种时所有处理统一施二铵
225 kg·hm−2, 尿素 225 kg·hm−2; 玉米每年 6月 10
日左右播种, 品种为“泽玉 34”, 玉米生长期所有
处理统一追施尿素 375 kg·hm−2。试验过程中采用
化学除草。试验所用机具包括旋耕机、秸秆粉碎覆
盖深松机、免耕小麦播种机、耕翻机、免耕玉米播
种机和联合收割机。
1.3 土样采集
于 2008 年 10 月玉米收获后, 每个处理从南到
北(长 130 m), 分 3个地段作为 3次重复, 每段按“S”
形选取 4~5个点, 采取 0~20 cm表层土壤, 样品风干
后过 1 mm和 0.15 mm筛待用。试验前各处理内土
壤肥力均一, 各处理间土壤肥力差异较小, 供试前土
壤基本养分状况为有机质含量 14.63 g·kg−1, 全氮
0.997 g·kg−1, 碱解氮、速效磷、速效钾含量依次为
88.14 mg·kg−1、8.94 mg·kg-1和 151.70 mg·kg−1。
1.4 数据处理
采用 SPSS 软件的 Factor Analysis 因子分析和
Cluster Analysis 聚类分析及 Excel 软件进行数据统
计分析。
2 评价指标体系的建立
指标体系的建立是进行土壤质量评价的基础和
重要环节, 因此进行评价指标体系的研究, 使评价
指标科学化、合理化显得尤为重要[12]。土壤质量评
价指标应以能较显著影响土壤生产力的土壤养分为
主[13]。一般来说, 评价土壤质量需要土壤物理、化
学和生物指标[14]。刘世梁等[15]提出的使用频率最高、
具有稳定性的评价耕作土壤质量的因子共有 10 项:
有机质、全氮、全磷、全钾、有效磷、速效钾、pH、
CEC、质地、耕层厚度。大量研究表明, 因子分析的
数理统计方法[16−17]能够客观准确地解释土壤属性的
变异性, 因此, 本研究运用 SPSS 16.0 for Windows
统计软件, 基于土壤属性间的相关性, 运用因子分
析法进行因子命名解释来分析影响土壤质量的驱动
因子。
选取土壤质量评价指标一般遵循代表性、主导
性、稳定性、差异性、可比性等原则[18−19]。本研究
根据以上原则, 选取 12 个指标以反映土壤质量状
况。其中, X1为有机质(g·kg−1)、X2为全氮(g·kg−1)、
X3为全磷(g·kg−1)、X4为全钾(g·kg−1)、X5为碱解
氮(mg·kg−1)、X6为速效磷(mg·kg−1)、X7为速效钾
(mg·kg−1)、X8 为脲酶(μg·g−1·h−1)、X9 为磷酸酶
(μg·g−1·h−1)、X10 为容重(g·cm−3)、X11 为电导率
(ms·cm−1)、X12为阳离子交换量(cmol·kg−1), 具体
指标数据见表 1。

第 2期 吴玉红等: 基于因子和聚类分析的保护性耕作土壤质量评价研究 225


表 1 土壤质量评价指标分析结果
Tab. 1 Measured values of soil quality evaluation indices
处理
Treatment
SOM
(g·kg−1)
TN
(g·kg−1)
TP
(g·kg−1)
TK
(g·kg−1)
AN
(mg·kg−1)
AP
(mg·kg−1)
AK
(mg·kg−1)
UA
(μg·g−1·h−1)
PA
(μg·g−1·h−1)
BD
(g·cm−3)
EC
(ms·cm−1)
CEC
(cmol·kg−1)
NS1 17.33 1.18 0.93 24.78 92.63 17.46 171.19 7.40 86.55 1.45 0.28 34.30
NS2 20.48 1.33 0.86 25.45 106.70 17.90 264.98 10.56 85.41 1.42 0.28 35.16
NS3 20.28 1.29 0.95 23.78 102.01 18.25 243.54 10.19 96.34 1.14 0.23 36.79
RT 18.43 1.16 0.82 24.28 102.01 17.11 206.02 10.04 89.49 1.32 0.23 37.47
SR1 18.22 1.12 0.88 24.95 90.28 17.46 183.25 16.47 78.56 1.41 0.26 34.13
SR2 18.82 1.20 0.69 24.45 92.63 33.30 228.80 10.34 94.38 1.46 0.27 34.81
SR3 20.07 1.14 0.78 23.11 93.80 17.94 218.08 11.62 94.16 1.35 0.23 39.36
SR4 19.06 1.19 0.73 23.27 89.11 16.47 236.84 9.73 86.90 1.49 0.22 38.07
SR5 18.63 1.20 0.71 23.27 87.98 14.98 171.19 8.72 94.70 1.49 0.20 40.73
NTS 18.06 1.22 0.63 22.94 85.59 20.95 210.04 9.62 85.57 1.50 0.21 38.42
TT 16.32 1.06 0.60 22.44 86.01 18.89 176.55 4.24 77.91 1.49 0.20 39.27
SOM: 土壤有机质 Soil organic matter; TN: 全氮 Total N; TP: 全磷 Total P; AN: 碱解氮 Alkali-hydrolysis N; AP: 速效磷 Available P;
AK: 速效钾 Available K; UA: 脲酶 Urease; PA: 磷酸酶 Phosphatase; BD: 容重 Bulk density; EC: 电导率 Electrical conductivity; CEC: 阳离
子交换量 Cation exchange capacity; 下同 The same below.

3 不同耕作模式下土壤质量的分析比较
应用因子分析和聚类分析进行不同保护性耕作
模式下土壤质量评价研究的主要步骤为 : ① 将选
取的参评指标变量建立原始数据矩阵 ; ② 原始数
据矩阵的标准化; ③ 依据特征值≥1 或主成分累计
贡献率≥85%的原则提取公因子 , 确定公因子数 ,
为使因子有更为直观的实际意义, 运用 Varimax 旋
转法对初始因子进行旋转, 以便给予明确的因子解
释; ④ 将公因子作为自变量进行回归分析, 计算各
处理的因子得分值, 并以因子贡献率为权重计算每
个处理土壤质量的综合得分及排名 ; ⑤ 再次以原
始数据经标准化后的数据矩阵为聚类变量, 用系统
聚类法对各处理土壤质量进行归类并进行评价。
3.1 因子分析
因子分析是主成分分析的推广, 基于研究相关
矩阵内部的相关性, 把具有错综复杂关系的变量归
结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方
法。其特点是命名清晰性高, 应用上侧重清晰性的
综合评价[20]。本文根据上文选取的 12 个土壤属性,
按照因子分析法的步骤, 运用统计软件 SPSS 16.0,
进行了不同耕作模式下土壤质量的因子分析。
3.1.1 不同耕作模式土壤质量的因子分析
因子分析第一步是公因子的提取, 公因子提取
的原则为特征值累计贡献率≥85%以及结合旋转后
因子载荷矩阵中变量不出现丢失的前 m个主因子。
结果表明 , 5 个公因子对样本方差的贡献率为
91.96%, 即 5 个公因子包含了原始数据信息总量的
91.96%, 可以用这 5个公共因子代表原来的 12个评
价指标。因此, 本文选用 5个公因子进行分析, 这 5
个因子的特征值、贡献率、累计贡献率及通过方差
最大化旋转后的因子载荷矩阵见表 2。
表 2 旋转因子载荷矩阵
Tab. 2 Rotated component matrix
项目 Item F1 F2 F3 F4 F5
SOM (X1) 0.029 0.814 0.404 −0.030 0.374
TN (X2) 0.264 0.850 0.186 −0.003 −0.081
TP (X3) 0.665 0.139 0.557 −0.401 0.157
TK (X4) 0.924 0.225 0.049 −0.038 0.173
AN (X5) 0.488 0.601 0.470 −0.213 −0.074
AP (X6) 0.187 0.059 −0.054 0.965 −0.020
AK (X7) 0.104 0.911 0.088 0.141 0.113
UA (X8) 0.311 0.120 0.104 −0.029 0.930
PA (X9) −0.248 0.379 0.717 0.353 −0.006
BD (X10) −0.130 −0.212 −0.867 0.175 −0.125
EC (X11) 0.941 0.197 0.010 0.161 0.100
CEC (X12) −0.954 −0.020 0.025 −0.17 −0.144
特征值
Eigen value
5.317 2.492 1.522 0.880 0.824
方差贡献率
Percent (%)
44.31 20.77 12.68 7.33 6.87
累计方差
贡献率
Cumulative
percent (%)
44.31 65.08 77.76 85.09 91.96

表 2 中旋转因子载荷矩阵显示, 第 1 个主因子
上, 具有高载荷因子的指标有全钾、全磷、电导率、
阳离子交换量, 其中全钾、全磷反映了土壤养分的
总储量, 电导率、阳离子交换量反映离子总量和离
子种类状况, 可见第 1 主因子(F1)实质上反映了土
壤环境和土壤养分的贮存和转化, 因此, 可将 F1 命
名为保肥供肥因子(F1); 因子 2(F2)上高载荷因子有
有机质、全氮、速效钾、碱解氮, 速效钾、碱解氮
反映了土壤供给作物速效养分能力的大小, 有机质
是反映土壤质量的重要指标, 对土壤物理、化学和
生物学性质有重要影响, 对农业可持续发展有举足
轻重的作用, 且这四者有较高的相关性, 因此第 2
226 中国生态农业学报 2010 第 18卷


主因子可称为有机质因子(F2); 在因子 3(F3)上, 高载
荷因子有容重、磷酸酶, 土壤容重反映土壤的松紧
程度, 是影响作物根系发育及作物吸收水分和养分
的重要物理因素, 而耕作措施是影响农田表层土壤
容重变化的主要因素之一, 本研究中耕作措施是主
要的试验因子, 因此, 因子 3可命名为容重因子(F3);
速效磷在第 4因子(F4)上有较高的载荷, 因此, 将第
4 公因子命名为磷素因子(F4); 脲酶归入因子 5(F5)
中, 故第 5公因子命名为酶活性因子(F5)。
3.1.2 不同耕作模式土壤质量的得分及排名
用线性回归法计算各处理的因子得分, 因子得
分回归函数 Fi表达式为:
Fi = biX (1)
式中, bi是因子得分系数矩阵的第 i列向量(表 3)。表
4 表明不同耕作模式在 5 个公因子上的表现差异较
大。保肥供肥因子(F1)上, 得分最高的前 3名是NS1、
NS2、SR1, 说明 NS1、NS2、SR1 在全钾、全磷、
电导率、阳离子交换量上具有相对较高的优势, 深
松措施(NS)、秸秆粉碎还田和旋耕联合作业(SR1)土
壤养分总储量较大, 保肥供肥能力强, 且深松次数
以隔两年和隔年效果较佳而并非连年深松, 在研究
区深松效应可持续两年以上; SR3、NTS、TT得分最
低, 说明 SR3、NTS、TT 条件下土壤保肥供肥能力
弱, 免耕(NTS)虽然能起到保水的作用, 但在养分归
还及活化方面并未在本试验中表现出优势。有机质
因子(F2)的前 3 名为 NS2、NS3、SR4, 且图 1 显示
深松和旋耕处理作物产量较高, 说明深松和旋耕使
有机质、全氮、速效钾及碱解氮增加, 土壤供给作
物养分能力增加, 作物当季养分利用效率高; TT、
SR1、NS1得分最低, 表明传统耕作土壤有机质因子
差。容重因子(F3)的前 3名为 NS3、SR3、RT, 表明
深松和旋耕技术能够降低土壤容重, 为作物生长提
供较为疏松的环境; NTS、SR4、TT得分最低, 表明
机械化免耕技术使土壤孔隙度减小。磷素因子(F4)
的前 3名为 SR2、NTS、SR3, 表明秸秆还田联合旋
耕技术能够提高磷素利用效率; NS2、SR1、RT得分
最低。酶活性因子(F5)的前 3名为 SR1、SR3、SR4,
表明秸秆还田能够使脲酶活性增加; TT、NS1、NS2
得分最低, 表明传统耕作条件下脲酶活性最低。
把各公因子的特征值贡献率作为权数进行加权
求和可得到综合评价指标值(表 4)。
i
m
i
i FpvF ∑
=
=
1
)(综 (2)
式中 , vi/p 为 SPSS 软件中表“Total Variance Ex-
plained”下“Rotation Sums of Squared Loadings(旋转
后因子对 X的方差) ”栏的“% of Variance”, Fi为各公
因子的得分。

表 3 因子得分系数矩阵
Tab. 3 Component score coefficient matrix
项目 Item SOM (X1) TN (X2) TP (X3) TK (X4) AN (X5) AP (X6) AK (X7) UA (X8) PA (X9) BD (X10) EC (X11) CEC (X12)
F1 -0.143 0.022 0.184 0.266 0.121 0.062 -0.075 -0.079 -0.128 0.005 0.289 -0.303
F2 0.297 0.406 -0.156 0.015 0.157 -0.081 0.463 -0.062 -0.068 0.203 -0.008 0.104
F3 -0.025 -0.164 0.301 -0.077 0.117 0.114 -0.258 -0.063 0.503 -0.572 -0.053 0.018
F4 -0.032 -0.076 -0.220 -0.041 -0.156 0.733 0.019 0.022 0.362 -0.004 0.106 -0.131
F5 0.299 -0.216 -0.038 -0.009 -0.271 -0.014 0.036 0.928 -0.044 0.000 -0.077 0.015

表 4 各因子得分及土壤质量综合得分
Tab. 4 Scores of principal components and general scores of soil quality in different treatments
F1 F2 F3 F4 F5 综合 Integration 处理
Treatment 得分 Score 名次
Order
得分 Score 名次
Order
得分 Score 名次
Order
得分 Score 名次
Order
得分 Score 名次
Order
得分 Score 名次
Order
NS1 1.541 1 -1.110 9 0.244 4 -0.347 7 -1.253 10 0.081 5
NS2 1.218 2 2.143 1 -0.913 8 -0.727 11 -0.362 9 0.613 1
NS3 -0.046 6 0.763 2 2.121 1 -0.275 5 -0.210 7 0.476 3
RT 0.192 5 -0.285 8 0.866 3 -0.514 9 -0.268 8 0.051 6
SR1 1.124 3 -1.205 10 -0.516 7 -0.578 10 2.193 1 0.103 4
SR2 0.611 4 0.142 5 0.031 6 2.867 1 0.023 5 0.553 2
SR3 -1.003 11 0.052 6 0.869 2 0.055 3 1.033 2 -0.040 7
SR4 -0.718 8 0.688 3 -0.922 10 -0.379 8 0.324 3 -0.219 9
SR5 -0.282 7 -0.016 7 0.188 5 -0.333 6 -0.142 6 -0.109 8
NTS -0.897 10 0.239 4 -1.050 11 0.415 2 0.133 4 -0.330 10
TT -0.784 9 -1.209 11 -0.918 9 -0.183 4 -1.469 11 -0.842 11
第 2期 吴玉红等: 基于因子和聚类分析的保护性耕作土壤质量评价研究 227


表 4 表明, 土壤质量综合得分最高的前 3 名为
NS2、SR2、NS3。隔年深松(NS2)处理得分最高的主
要原因是有机质、全氮、速效钾、碱解氮含量较高。
NS2 处理的有机质因子(F2)远高于其他处理, 而其
他因子的排名均居后, 说明隔年深松技术虽然养分
总储量不高但深松土壤可使土壤熟化、矿化度提高;
秸秆覆盖联合浅松和浅旋作业处理(SR2)得分高的
主要原因是速效磷含量较其他处理高, 但本试验中
速效磷含量普遍较低, 速效磷成为影响本研究试验
条件下土壤肥力质量的限制性因子进而成为决定性
指标 ; 深松的主要作用是疏松土壤 , 打破犁底层 ,
年年深松使土壤容重降低 , 因此 , 年年深松处理
(NS3)在 F3(容重因子)上得分最高。综合得分最低的
是传统耕作(TT)、免耕处理(NTS)、秸秆还田和传统
耕作联合作业(SR4), 其中 TT 得分最低的主要原因
是有机质因子排名和酶活性因子均较低, 说明传统
耕作养分总储量和养分利用效率不高, 且土壤环境
条件处在劣势, 因此保护性耕作有利于土壤生产力
的提高。NTS 得分低的原因是容重较高, 可能是由
于长期机械化免耕播种, 土壤紧实度增加, 说明免
耕引起土壤变硬的问题应引起重视。秸秆覆盖联
合深松、旋耕作业(SR3)和秸秆粉碎联合旋耕作业
(SR1)虽然综合得分不高, 但脲酶因子得分较高, 表
明秸秆还田后使土壤酶活性增加, 这与相关研究秸
秆还田使土壤酶活性增加的结果一致。秸秆粉碎联
合免耕作业 (SR5)处理与秸秆粉碎联合旋耕作业
(SR1)处理相比, 后者的综合得分较高, 说明秸秆还
田的效益与耕作措施有密切关系, 本研究中秸秆粉
碎联合旋耕作业有利于增强保肥供肥能力和提高土
壤酶活性。
综上, 3 种保护性耕作措施(深松、旋耕、免耕)
的土壤质量综合得分都高于传统耕作, 说明保护性
耕作措施能够改善和恢复土壤质量, 其中深松、旋
耕效果更明显; 秸秆还田技术与传统耕作相比也体
现出了改善土壤质量的优势, 其中以秸秆还田和旋
耕技术联合作业条件下土壤质量综合得分较高, 有
利于土壤质量的改善与提高。
作物产量是耕地土壤内在属性外在的间接综合
表现, 产量的高低一定程度上可以直观反映土壤质
量的好环, 因此, 作物产量常作为检验评价结果客
观性及准确性的依据。图 1 表明, 深松作业处理的
小麦和玉米产量较高 , 免耕和传统耕作则产量较
低。表 4中各处理综合得分顺序为: NS2＞SR2＞NS3
＞SR1＞NS1＞RT＞SR3＞SR5＞SR4＞NTS＞TT,
表明不同处理土壤质量的综合得分与产量的变化趋
势基本吻合, 说明应用因子分析进行土壤质量评价
符合客观实际, 基于因子分析的土壤质量评价结果
可作为客观准确认识土壤质量的依据。
3.2 聚类分析
为使评价结果更加清晰, 对原始数据标准化后
再进行系统聚类。使用 SPSS 16.0进行聚类分析, 依
次得到聚类法的并类过程表及谱系图, 如图 2。


图 1 2008年不同耕作模式对作物产量的影响
Fig. 1 Effect of different tillage patterns on crop yield in 2008


图 2 不同耕作模式下土壤质量评价聚类图
Fig. 2 Cluster graph of soil quality assessment in
different tillage patterns

从图 2 可以看出各处理土壤质量状况的大致分
类, 属同一类的处理具有相似的特征。为体现类间
的特征差异, 将距离阈值定为 2, 此时类间距较大,
11个处理可分为 6类, 6类的总体特点是同一耕作措
施的不同模式为一类 , 说明在本研究试验条件下 ,
耕作措施是影响土壤质量的关键因素。6类中第 1类
和第 2 类类间距较小, 其余类间距较大, 表明各类的
特点比较突出即不同类之间土壤质量差异较大。
聚类分析结果表明: 旋耕(RT)、秸秆覆盖和深
松、旋耕联合作业(SR3)、秸秆还田和耕翻、旋耕联
合作业(SR4)为第 1类, 这 3个处理具有相似的土壤
质量状况, 3个处理中涉及耕作措施和秸秆还田技术,
二者相比耕作措施对土壤质量的影响更明显, 主要
原因可能是耕作措施通过改变土壤结构使土壤疏松,
孔隙度增加, 有利于土壤水、肥、汽、热的调节从
而改善了土壤质量状况; 秸秆粉碎和免耕联合作业
228 中国生态农业学报 2010 第 18卷


(SR5)和免耕处理(NTS)聚为一类, 说明耕作措施是
影响土壤质量的主要因素; NS1单独成为一类, 表明
隔两年深松可以解决土壤变硬的问题, 不需要连年
深松; 第 4类为隔年深松(NS2)、连年深松(NS3), 其
特点是有机质因子得分较高, 表明深松提高了土壤
供给养分的能力, 说明隔年深松和连年深松措施具
有相似的效应, 但年年深松机械作业成本较大, 还
会使地表变得不平整影响农机具的操作质量, 因此,
综合考虑经济效益和生态效益, 本研究试验条件下,
隔年深松处理(NS2)土壤质量状况较好, 有利于作物
的生长发育; 第 5类为秸秆还田联合旋耕作业(SR1),
表明秸秆还田技术与旋耕技术联合作业效果突出 ;
第 6类为秸秆覆盖和浅松、旋耕联合作业(SR2)、传
统耕作(TT)。本试验条件下耕作措施对土壤质量的
影响大于秸秆还田技术对土壤质量的影响, 说明在
耕作制度试验研究中耕作措施是影响土壤质量和作
物生长的关键因素。
结合因子分析的综合得分结果, 可将 6类 11个
处理划分为 5 个质量等级, 1 等={NS2、NS3}; 2 等
={NS1、SR1、SR2}; 3 等={RT、SR3、SR4}; 4 等
={SR5、NST}; 5 等={TT}, 相比较而言传统耕作的
土壤质量等级最低, 也就是说在研究区保护性耕作
模式条件下土壤在物理、化学、生物学性质方面都
有所改善, 土壤质量提高, 且深松和旋耕措施在改
善土壤结构和培肥土壤方面优势更突出。
4 结论
对不同耕作模式条件下土壤质量状况进行因子
分析, ﹑ ﹑可以客观 清晰 准确地分析不同保护性耕
作技术对土壤质量的影响。深松技术土壤养分总储
量较大, 保肥供肥能力强, 在中国北方实施保护性
耕作时, 深松效应可持续 2 年以上, 不需连年深松;
旋耕技术在降低容重方面优势突出, 秸秆还田技术
能够增加土壤酶活性, 且以秸秆还田联合旋耕作业
效果更佳; 长期机械化免耕土壤保肥供肥能力及土
壤酶活性中等, 但土壤紧实度增加, 不利于作物生
长。可见不同保护性措施其优势的侧重点不同, 可
以此为依据探讨不同耕作技术之间的最佳组合, 实
现农业的可持续发展。本研究条件下, 深松、旋耕
处理及秸秆还田与旋耕技术联合作业处理土壤质量
综合得分较高, 有利于土壤质量的改善与提高。
聚类分类表明同一保护性耕作技术条件下土壤
质量差异较小。聚类分析结果与因子综合得分评价
结果基本吻合, 且不同耕作模式对作物产量的影响
与土壤质量因子的综合得分基本一致, 说明因子分
析结果能够客观反映不同耕作模式的土壤质量, 有
助于分析不同耕作措施对土壤质量的影响。
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