《表2 31种碳源在第1、2主成分上的因子载荷矩阵Tab.2 Component matrix of 31carbon sources loaded on the first and second p

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《稠油藏不同开发方式地层水微生物群落功能多样性》

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注:此方法为相关系数矩阵下的主成分分析Note:this method is the principal component analysis under the correlation coefficient matrix

为了进一步了解各开发方式作用下微生物群落对碳源利用能力的差异，对培养120h时的碳源进行PCA分析，通过线性变换，将对31个碳源的利用情况转化为少数几个主要成分，并尽可能多地保留原始变量的信息，方差最大的为第1主成分，依次按照方差贡献率大小排列，结果显示7个主成分累积方差贡献率达100%，第1个主成分（PC1）为57.81%，第2个主成分（PC2）为17.25%，第3~7主成分贡献率较小，仅占0.78%~8.66%。PC1和PC2是变异的主要来源，可以解释变量的绝大部分信息（表2，图5a和5b）。