《表3 韶关发电厂周边农田土壤重金属及理化性质的因子载荷》

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《发电厂周边土壤重金属空间分布及在土壤-水稻系统中的迁移》

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主成分分析方法（PCA）是考察多个变量间相关性的一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。因而可利用主成分分析来确定电厂周边土壤重金属的主要污染源（Bai et al.，2011；Han et al.，2006；Martín et al.，2006；Micóet al.，2006）。利用SPSS软件包，对表层土壤重金属、S和其他土壤理化性质指标进行主成分分析和Person相关性分析。主成分分析经过方差极大正交旋转后，得到3个因子，累积贡献为69.02%。重金属和硫等土壤理化性质在3个主成分上的因子载荷列于表3。主成分分析时，旋转的目的是使复杂的矩阵变得简洁，即第一主成分代替了Hg、OM、总N、总P和总K；第二主成分代替了As、Cd、Cu、Pb、Zn和S；而第三主成分代替了Ni、Cr、p H、CEC和土壤总Fe。第一主成分的贡献率为30.02%，特点表现为因子变量在Hg、OM、总N、总P、总K的浓度上有较高的正载荷。N、P和K是土壤三大营养物质，OM也是土壤肥力的重要指标，因此从这几种理化性质指标对第一主成分的贡献就可以理解此成分代表的实际意义，即反应了农业生产对土壤的影响，因而土壤Hg可能更多来源于施肥或者农药的应用（Samara et al.，2003；Watson et al.，2001）；第二主成分贡献率是29.691%，特点表现为因子变量在As、Cd、Cu、Pb、Zn和S的浓度上有较高的正载荷。同主风向剖面S和各重金属元素之间的相关性较强一致，电厂周边所有采样点的这几种重金属元素与S之间也具有良好的相关性。电厂燃煤过程是土壤中As、Cd、Cu、Pb和Zn的重要污染源（Tiller，1992；Turer et al.，2001）；第三主成分的主要特征是在Ni、Cr、总Fe、pH和CEC的浓度上有较高的载荷。由于Fe是土壤的主要化学成分，CEC和p H是土壤的主要理化指标，所以这个主成分主要表征了地球化学成分的变化对土壤中污染物的影响（Brūmelis et al.，2002；Hanesch et al.，2001），土壤中Ni和Cr的来源主要受此主成分的支配。