《表3 旋转后因子载荷矩阵及主成分的贡献率》

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《不同衰老程度顶坛花椒土壤养分质量的评价》

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为了减少评价指标数量，对不同衰老程度顶坛花椒土壤29项化学指标进行主成分分析，选取特征值>1的主成分（表3）。其特征值>1的5个主成分解释方差累积贡献率达95.673%。说明，这5个主成分可反映全部指标95%以上的信息。对各变量在各个PC上的旋转因子载荷大小进行选取，通常认为系数绝对值大于0.8的初始因子对构成的评价因子具有重要的影响力[19]。PC1贡献率为30.688%，为最重要的影响因子，TP、Ti、CaO、Si O2和Cl在PC1中发挥了重要作用。PC2贡献率为21.986%，该主成分主要受Ni和B的支配。PC3贡献率为16.665%，该主成分在TK、Mn和Cu上的负载较大。PC4贡献率为16.307%，该主成分在Zn、Mo、Cd和Pb上的载荷系数较大。PC5贡献率为10.027%，该主成分主要受AP和AK支配，虽然系数绝对值略小于0.8，但仍是PC5的重要影响因子。从重要影响因子中再选取高因子载荷，经对高因子载荷指标相关性分析，PC1中高因子载荷有TP、Ti、CaO和Si O2这4个指标，SiO2与TP、CaO的相关系数均大于0.8，达极显著水平，且SiO2与TP、CaO的相关系数之和最大，因此PC1中SiO2选入最小数据集。PC2中高因子载荷有Ni和B这2个指标，相关系数大于0.8，达极显著水平，且B因子载荷较大，因此B入选最小数据集。在PC3中，高因子载荷有TK、Mn和Cu这3个指标，TK与Mn、Cu相关系数均大于0.8，达极显著水平，且TK与Mn、Cu的相关系数之和最大，因此TK入选最小数据集。PC4中高因子载荷有Mo和Pb，相关系数大于0.8，达极显著水平，且Mo因子载荷较大，故Mo入选最小数据集。PC5中高因子载荷有AP和AK这2个指标，因两者相关系数小于0.8，故均选入最小数据集。因此不同衰老程度顶坛花椒土壤养分质量评价的最小数据集有SiO2、B、TK、Mo、AP和AK这6个指标。