吳玉德，劉會(huì)芳，侯立剛，關(guān)法春，劉亮，王將旭，李 平

(1.佳木斯大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，黑龍江佳木斯 154007；2.吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130033；3.西藏藏迦生態(tài)科技發(fā)展有限公司，西藏林芝 860000)

西藏高原“第三極”嚴(yán)酷而復(fù)雜的環(huán)境，對(duì)其土壤微生物群落多樣性有相當(dāng)大的影響，所以對(duì)西藏特有的耐低溫微生物菌進(jìn)行深入了解和應(yīng)用就十分有必要.這不僅為人們對(duì)西藏的進(jìn)一步開發(fā)和利用提供極有價(jià)值的理論依據(jù)，同時(shí)也能夠?qū)⑵鋺?yīng)用于東北等寒冷地區(qū)，以解決其生產(chǎn)生活上的諸多難題.

目前秸稈微生物菌劑堆肥發(fā)酵相關(guān)技術(shù)在不斷成熟與進(jìn)步，從之前主要應(yīng)用于中溫環(huán)境，現(xiàn)今已可在高海拔、高寒地區(qū)等低溫環(huán)境下進(jìn)行秸稈堆肥發(fā)酵[1，2]，并已取得了明顯的應(yīng)用效果[3，4]. 以青藏高原極端低溫環(huán)境下的微生物為主，制成低溫生物菌劑，應(yīng)用于冬季稻田內(nèi)水稻秸稈的原位堆制發(fā)酵，為解決秸稈處理及環(huán)境保護(hù)等難題提供了一條技術(shù)途徑，同時(shí)也可明確、分析并評(píng)價(jià)低溫發(fā)酵菌劑對(duì)冬季水稻秸稈原位低溫發(fā)酵的腐解效果.秸稈低溫發(fā)酵質(zhì)量主要由養(yǎng)分含量、失重情況等諸多指標(biāo)共同決定，指標(biāo)之間一定程度上存在相關(guān)性且各個(gè)指標(biāo)也有一定的獨(dú)立性[5]，因此從眾多指標(biāo)中篩選出主導(dǎo)性的因子是定量準(zhǔn)確評(píng)價(jià)發(fā)酵質(zhì)量的關(guān)鍵[6-8].主成分分析法是質(zhì)量定量評(píng)價(jià)中，較為可靠的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法[9-10]，主成分分析方法通過數(shù)據(jù)降維，找出綜合因子來代表原變量，使其盡可能地反映原變量數(shù)據(jù)特點(diǎn)，且綜合因子和原變量之間彼此間互不相關(guān)，從而達(dá)到簡(jiǎn)化的目的[11].

根據(jù)秸稈低溫發(fā)酵堆肥質(zhì)量的分析測(cè)定結(jié)果，應(yīng)用主成分分析和聚類分析，明確影響低溫菌劑秸稈發(fā)酵品質(zhì)評(píng)價(jià)的主要因素，簡(jiǎn)化堆肥品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，進(jìn)行西藏耐低溫菌群發(fā)酵質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)的合理選擇，從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)用簡(jiǎn)單方法來綜合而全面的評(píng)價(jià)發(fā)酵效果，生產(chǎn)意義重大.

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

水稻秸稈為秋季脫粒后未經(jīng)過任何加工處理的廢棄秸稈，數(shù)量約10 t；低溫發(fā)酵菌采集自西藏山南地區(qū)浪卡子縣(29°13'16.5"N 90°20'56.5"E)，采樣地點(diǎn)海拔高度5 016 m，從土壤中采集植物半腐解枯落物樣品，經(jīng)一系列篩選、培養(yǎng)等操作過程后，擴(kuò)繁的微生物菌群，與市售芽孢桿菌、固氮菌、木霉等按一定活菌數(shù)比例混合，復(fù)配后制成耐低溫菌劑.

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2018 年11 月27 日在吉林省柳河縣姜家店鄉(xiāng)蛙田米業(yè)公司基地秋收后的水稻田內(nèi)，進(jìn)行水稻秸稈發(fā)酵試驗(yàn).按照耐低溫發(fā)酵菌劑40 kg、稻糠250 kg、紅糖30 kg、尿素50 kg 的質(zhì)量配比進(jìn)行充分翻拌混合，形成發(fā)酵料；將秸稈按照每層0.5 m 的厚度平攤稻田地表，同時(shí)噴水使得秸稈水分含量60 ～65%，同時(shí)撒入發(fā)酵底料，逐層添加秸稈、噴水、撒發(fā)酵料，最后形成山形發(fā)酵垛并覆蓋塑料大棚膜；翻堆作業(yè)于2019年1 月10 日進(jìn)行，翻堆結(jié)束再重新覆蓋塑料棚膜，直到4 月下旬結(jié)束.

分別在 2018 年 11 月 27 日、2019 年 1 月 26 日和4 月24 日，使用鐵扦取發(fā)酵垛中心的水稻秸稈樣品，3次重復(fù)，樣品風(fēng)干后裝袋，并根據(jù)采樣時(shí)間將樣品袋標(biāo)記為“A1127”、“A0126”、“A0424”.

水稻秸稈失重率(weight loss rate ， WLR)參照NYT 2722 -2015 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行，秸稈總有機(jī)質(zhì)、全氮、全磷、全鉀等指標(biāo)，分別參照NY525 -2012、NY2542 -2014、NY2541 -2014、NY2540 -2014 等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測(cè)定.

1.3 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)經(jīng) Excel 整理后，利用 SPSS 21 軟件的描述統(tǒng)計(jì)( descriptive statistics)進(jìn)行平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性差異分析及主成分分析和聚類分析.

2 結(jié)果與分析

2.1 不同日期樣品發(fā)酵指標(biāo)品質(zhì)分析

各養(yǎng)分指標(biāo)含量變化情況見圖1. 由圖可以看出：不同取樣時(shí)間的堆肥樣本A1127、A0126、A0424，各養(yǎng)分指標(biāo)間差異均達(dá)到極顯著程度，其中全N、全P、全K 以及失重率含量隨時(shí)間變化而呈逐漸增高額趨勢(shì)；而總有機(jī)質(zhì)含量及C/N 隨時(shí)間變化而逐漸降低.

圖1 不同日期樣品各養(yǎng)分指標(biāo)變化情況Fig. 1 Changes of nutrient indexes in samples on different dates

2.2 水稻秸稈低溫發(fā)酵質(zhì)量因素的主成分分析

將水稻秸稈的全部品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析.結(jié)果表明：在秸稈低溫堆肥發(fā)酵過程的諸品質(zhì)因素中，初始特征根大于1 的主成分只有一個(gè)，該主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到98.23%，完全符合分析要求.各指標(biāo)的特征向量值十分接近，所以主成分大小的決定性因素很難確定(表1).

表1 主成分分析結(jié)果Table1 Results of principal component analysis

2.3 秸稈低溫堆肥發(fā)酵品質(zhì)評(píng)價(jià)因素的聚類分析

品質(zhì)評(píng)價(jià)因素的聚類分析結(jié)果如圖2 所示：利用主成分分析得到的主成分指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類，可劃分為2 個(gè)類別.其中全氮、全磷、全鉀以及失重率為一類，總有機(jī)質(zhì)及碳氮比為第二類. 聚為同一類的品質(zhì)因素間相關(guān)性較為密切，可選用其中1 個(gè)因素作為代表，使分析過程得到簡(jiǎn)化. 因此水稻秸稈低溫發(fā)酵質(zhì)量的2 個(gè)評(píng)價(jià)因子是：(1)全氮、全磷、全鉀或失重率(2)總有機(jī)質(zhì)或碳氮比.

圖2 品質(zhì)評(píng)價(jià)因素的聚類分析Fig.2 Cluster analysis of quality evaluation factors

3 討論

標(biāo)準(zhǔn)差通?？煞从硵?shù)據(jù)間的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越小，數(shù)據(jù)相對(duì)波動(dòng)越小.全磷的標(biāo)準(zhǔn)差最小，則表明其數(shù)據(jù)最為穩(wěn)定[12]. 主成分分析方法將許多相關(guān)的隨機(jī)變量壓縮成少量的綜合指標(biāo)[13]，從累計(jì)貢獻(xiàn)率的大小來決定品質(zhì)組成因素的選擇類別個(gè)數(shù).同時(shí)在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用系統(tǒng)聚類方法區(qū)分品質(zhì)評(píng)價(jià)因素的類別[14].從本研究可以看出主成分只有一個(gè)，同時(shí)決定性因素很難確定；同時(shí)秸稈上述6 個(gè)品質(zhì)因素之間存在著密切相關(guān)性.利用主成分分析的結(jié)果作為聚類分析的樣本矩陣，減少了數(shù)據(jù)的冗余，原理清晰，計(jì)算簡(jiǎn)單，同時(shí)所得的結(jié)論客觀[15]. 對(duì)其進(jìn)行偏相關(guān)分析，結(jié)果顯示，全氮與全磷偏相關(guān)系數(shù)為0.909，達(dá)到極顯著正相關(guān)；全氮與全鉀偏相關(guān)系數(shù)為0.820，達(dá)顯著正相關(guān)；全磷與失重率偏相關(guān)系數(shù)為0.815，也達(dá)到顯著正相關(guān)，且該4 項(xiàng)成分指標(biāo)聚為一類，可選其中一項(xiàng)成分指標(biāo)作為代表；同時(shí)碳氮比與總有機(jī)質(zhì)含量偏相關(guān)系數(shù)為0.785，差異不顯著，但其線性回歸方程為y=9.231 +22.454x，R2=0.820，差異達(dá)極顯著程度.因此亦可選其中一項(xiàng)成分指標(biāo)作為代表.其中前四項(xiàng)指標(biāo)中失重率的測(cè)定相對(duì)容易，后兩項(xiàng)指標(biāo)中有機(jī)質(zhì)的含量測(cè)定操作更為方便，所以選擇失重率及總有機(jī)質(zhì)2 項(xiàng)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)堆肥發(fā)酵品質(zhì)的指標(biāo).

4 結(jié)論

通過對(duì)秸稈低溫發(fā)酵過程中堆肥成分指標(biāo)進(jìn)行主成分分析僅提取出1 個(gè)主成分，并且難以通過其確定其中的關(guān)鍵因素；將其結(jié)果聚類后可分為兩大類別，可從該兩類中各選一個(gè)指標(biāo)作為代表. 最終確定失重率和總有機(jī)質(zhì)組成的最小數(shù)據(jù)集指標(biāo)，即可很好的反映并表達(dá)水稻秸稈低溫發(fā)酵堆肥品質(zhì)的絕大部分信息.失重率和總有機(jī)質(zhì)就可以對(duì)耐低溫菌群應(yīng)用于水稻秸稈低溫發(fā)酵所得堆肥的品質(zhì)和發(fā)酵質(zhì)量進(jìn)行客觀判定.