《表1 分类指标的相关系数矩阵》

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《基于主成分分析的林型数量分类研究——以吉林省长白山科学院实验基地为例》

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注:*表示在P<0.01水平下相关性极显著。

运用SPSS22.0软件对数据进行运算处理，得到相关系数矩阵，即原始分类指标之间的相关性（表1）。由表1可以看出，多数分类指标间的相关系数达到显著水平，如叶面积指数与土壤温度呈现极显著的负相关关系（r=-0.801）、与土壤盐度呈现极显著的正相关关系（r=0.894）；土壤呼吸通量与土壤pH值呈现极显著的负相关关系（r=-0.882）；土壤湿度与速效氮和速效磷呈现极显著的正相关关系（r=0.938、r=0.959）等。所得出的相关系数矩阵中绝对值大于0.3的系数（P<0.01）占66.67%，表明各变量间大多为强相关，故认为适合进行主成分分析。