周立業(yè)，吳建軍

(1.內(nèi)蒙古民族大學(xué)農(nóng)學(xué)院，內(nèi)蒙古 通遼 028042；2.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；3.甘肅省中醫(yī)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

青海湖地區(qū)作為青藏高原的重要組成部分，屬于全球變化的敏感區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)典型脆弱區(qū)[1]，青海湖地區(qū)生態(tài)環(huán)境的變化對(duì)中國乃至全球的生態(tài)變化都有指示意義[2]，青海湖盆地與相鄰的區(qū)域，已成為世界最瀕危的有蹄類動(dòng)物之一普氏原羚(Procapraprzewalskii)的唯一棲息地[3]，其中，青海湖東地區(qū)是普氏原羚主要棲息地[4]。近百年來，隨著全球氣候的變化，人口增長(zhǎng)，人類活動(dòng)加劇，使得青海湖地區(qū)生態(tài)環(huán)境不斷惡化[5]，也使得普氏原羚種群數(shù)量不斷減少。作為標(biāo)志著自然環(huán)境變化重要指示意義的植被[6]，環(huán)境中比較敏銳的要素之一——植物中微量元素含量也在改變[7]。因此，開展普氏原羚生境地牧草的研究，對(duì)濕地和野生動(dòng)物保護(hù)、生態(tài)環(huán)境建設(shè)和畜牧業(yè)發(fā)展具有十分重要的意義。從20世紀(jì)70年代后期，隨著人們對(duì)畜禽微量元素營(yíng)養(yǎng)的研究，許多科研工作者對(duì)環(huán)青海湖地區(qū)土壤、牧草及畜體中微量元素也展開了研究?？党袀惖萚8-9]研究表明，青海湖三角城和河卡種羊場(chǎng)綿羊因采食的牧草中缺乏Se、Cu而導(dǎo)致體內(nèi)的Se、Cu等微量元素短缺；張才駿等[10]對(duì)青海省環(huán)湖綿羊放牧地牧草中的微量元素研究發(fā)現(xiàn)，牧草中Cu、Zn、Mn含量明顯低于正常值，而Mo含量超過正常范圍。焦婷等[11]于2005年對(duì)青海省三角羊場(chǎng)綿羊采食牧草進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)夏、秋、冬季采食牧草平均值中Zn處于臨界缺乏狀態(tài)。以上所有研究均是針對(duì)土壤、牧草、動(dòng)物間微量元素的相互關(guān)系展開的。據(jù)報(bào)道[12]，普氏原羚在不同季節(jié)對(duì)不同草地類型選擇不同，以選擇芨芨草(Achnatherumsplendens)草地以及食物豐富度高、隱蔽條件好和人類干擾少的地方作為主要采食生境。

Fisher線性判別分析也稱典則判別，其基本思想是投影降維，即將原來高維的自變量組合通過投影進(jìn)行降維[13]。在判別函數(shù)中，通過找到最大的判別系數(shù)，來說明判別函數(shù)對(duì)某一指數(shù)值的敏感程度，可以根據(jù)判別準(zhǔn)則(如函數(shù)值大于某值)判斷未知分類的個(gè)體應(yīng)屬于已知分類中哪一類[14]。吳啟勛等[15]對(duì)青海土族、藏族和回族青年頭發(fā)中微量元素進(jìn)行判別分析，指出3個(gè)民族的人發(fā)中7 種元素含量的綜合水平存在著較顯著的差別；馬威和管競(jìng)環(huán)[16]對(duì)植物類中藥42種元素檢測(cè)后判別分析，結(jié)束了幾千年來依靠使用“口嘗”及“推論”藥味的歷史，對(duì)中藥味提出了一個(gè)新的定量方法。近年來，隨著青海湖地區(qū)生態(tài)因子的變化，各草地類型的比例也發(fā)生了變化，在普氏原羚生境地，原來占很小比例的狼毒草(Stellerachamaejas)逐年增加[17]。而不同草地類型(按優(yōu)勢(shì)種劃分)牧草，因優(yōu)勢(shì)種和建群種不同，根系深淺不一及對(duì)微量元素需求不同，存在著長(zhǎng)期對(duì)環(huán)境的一種適應(yīng)性。本研究通過Fisher法對(duì)青海湖東普氏原羚生境地不同草地類型所測(cè)定的微量元素進(jìn)行線性判別，來確定表述草地類型變化的主要微量元素，并在該地區(qū)建立不同季節(jié)不同草地類型數(shù)學(xué)模型，為進(jìn)一步研究湖東地區(qū)不同草地類型微量元素變化奠定科學(xué)基礎(chǔ)。

1 材料與方法

于2007年6月至2008年1月分3季[分別為2007年的夏季(6月20日)、秋季(9月20日)、冬季(12月20日)]在青海湖東地區(qū)對(duì)普氏原羚生境地牧草類型進(jìn)行取樣，采樣時(shí)分草地類型分別采集狼毒草地、沙蒿灌叢(Artmisiadesertorum)、冷蒿草地(A.frigida)、馬藺草地(Irislacteal)、芨芨草草地、疏花針茅草地(Stipapenicillata)和沙生針茅草地(S.glareosa)的混合牧草樣本，每個(gè)草地類型設(shè)樣方10個(gè)，每個(gè)樣方面積為100 m2，每個(gè)樣方取5個(gè)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)采集草樣200 g，每5個(gè)點(diǎn)草樣混合(約1 000 g)，共70個(gè)混合牧草樣本。為了減少土壤污染及模擬動(dòng)物采食，采集離地面1～2 cm以上的部分，撿出雜質(zhì)，采集草樣裝袋標(biāo)記帶回試驗(yàn)室后，自然風(fēng)干備用。采回草樣自然風(fēng)干后，微型高速萬能粉碎機(jī)粉碎，過0.175 mm細(xì)篩，裝袋備用，試驗(yàn)時(shí)取草樣0.5 g左右放入消化管內(nèi)，加6 mL HNO3和1 mL H2O2(均為優(yōu)級(jí)純)，消化管壁用少量去離子水沖洗，搖勻,靜置10 min，上蓋,旋緊，插上導(dǎo)管放入微波爐轉(zhuǎn)盤中。用程序消解，冷卻，旋松蓋帽，將溶液移入100 mL容量瓶中，并稀釋至刻度，做好標(biāo)記，同時(shí)做空白對(duì)照，在選定的工作條件下進(jìn)行測(cè)定。用原子熒光光譜法測(cè)定Se的含量，用ICP-AES法測(cè)定Cu、Fe、Mn、Zn、Mo的含量。對(duì)測(cè)定結(jié)果用費(fèi)歇爾線性判別分析[18]。

2 數(shù)據(jù)分析

采用one-way ANOVA比較各草地3個(gè)季節(jié)6種微量元素，采用SPSS軟件逐步多類Fisher判別方法，對(duì)各草地3個(gè)季節(jié)6種微量元素進(jìn)行分析求得不同季節(jié)的線性判別函數(shù)，并用SPSS軟件做散點(diǎn)分布圖。

表1 不同草地微量元素均值(F)的差異顯著性檢驗(yàn)

3 結(jié)果與分析

3.1狼毒草地 狼毒草地上不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。

不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=284.62XCu+2.039XFe+27.94XMn+6.30XZn+406.13XMo-2 346.19；

G秋季=174.53XCu+0.97XFe+32.45XMn+3.43XZn+288.83XMo-1 660.80；

G冬季=200.50XCu+0.67XFe+14.88XMn+0.49XZn+176.94XMo-748.43。

引入水準(zhǔn)為0.10，Se沒有被引入判別函數(shù)中，若提高引入水準(zhǔn)至0.05，則函數(shù)中Mo不被引入。

未見散點(diǎn)落入錯(cuò)判區(qū)域，而且類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，表明用5種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)疏花針茅草地3個(gè)季節(jié)判斷較好，而且尚未見錯(cuò)判，誤判率接近0(圖1)。

圖1 狼毒草地Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

3.2沙蒿灌叢草地 沙蒿灌叢草地不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=394.59XCu+4.19XFe+43.78XZn+778.75XMo-2 166.63；

G秋季=403.54XCu+3.15XFe+34.93XZn+553.18XMo-1 652.19；

G冬季=313.98XCu+1.22XFe+19.96XZn+477.22XMo-737.88。

引入水準(zhǔn)為0.10，Mn、Se未被引入判別函數(shù)。

未見散點(diǎn)落入錯(cuò)判區(qū)域，而且類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，表明用5種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)疏花針茅草地3個(gè)季節(jié)判斷較好，而且尚未見錯(cuò)判，誤判率接近0(圖2)。

圖2 沙蒿灌叢Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

3.3冷蒿草地 冷蒿草地不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=1 895.43XCu+2.64XFe+8.85XMn+7.81XZn-4 834.71；

G秋季=1 997.82XCu+2.02XFe+8.36XMn+1.82XZn-4 881.52；

G冬季=1 664.02XCu+0.83XFe+4.39XMn-4.21XZn-3 068.15。

引入水準(zhǔn)為0.10，Mo、 Se未被引入判別函數(shù)。

圖3 冷蒿草地Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

夏季有一散點(diǎn)落入秋季錯(cuò)判區(qū)域，其余類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，表明用5種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)冷蒿草地3個(gè)季節(jié)判斷較好(圖3)。

3.4馬藺草地 馬藺草地不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=659.77XCu+53.89XFe+35.58XMn+23.29XZn+6 336.64XMo-7 327.26；

G秋季=439.69XCu+30.10XFe+27.05XMn+22.22XZn+5 728.30XMo-3 408.84；

G冬季=349.22XCu+22.41XFe+17.34XMn+16.18XZn+4 841.58XMo-1 957.96。

引入水準(zhǔn)為0.10， Se未被引入判別函數(shù)中。

未見散點(diǎn)落入錯(cuò)判區(qū)域，而且類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，表明用5種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)馬藺草地3個(gè)季節(jié)判斷較好，而且尚未見錯(cuò)判，誤判率接近0(圖4)。

圖4 馬藺草地Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

3.5芨芨草草地 芨芨草草地不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=2 800.14XCu+52.37XFe+51.28XZn+3 486.31XMo-2 508.82XSe-11 529.86；

G秋季=2 441.87XCu+39.76XFe+57.54XZn+8 733.14XMo+119.10XSe-10 163.81；

G冬季=887.27XCu+10.37XFe+19.45XZn+9 188.69XMo+10 326.43XSe-2 870.58。

引入水準(zhǔn)為0.10，Mn未被引入判別函數(shù)中。

未見散點(diǎn)落入錯(cuò)判區(qū)域，而且類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，表明用5種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)芨芨草草地3個(gè)季節(jié)判斷較好，而且尚未見錯(cuò)判，誤判率接近0(圖5)。

圖5 芨芨草草地Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

3.6疏花針茅草地 疏花針茅草地不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=112.31XCu+17.24XFe+20.99XMn+68.29XZn+16 142.04XMo-5 744.27；

G秋季=93.90XCu+119.09XFe+21.79XMn+59.25XZn+13 709.45XMo-4 890.29；

G冬季=38.90XCu+8.84XFe+11.26XMn+25.55XZn+11 891.52XMo-2 064.18。

引入水準(zhǔn)為0.10，Se未被引入判別函數(shù)中。

未見散點(diǎn)落入錯(cuò)判區(qū)域，而且類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，表明用5種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)疏花針茅草地3個(gè)季節(jié)判斷較好，而且尚未見錯(cuò)判，誤判率接近0(圖6)。

圖6 疏花針茅Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

3.7沙生針茅草地 沙生針茅草地不同元素含量間均表現(xiàn)出顯著差異(P<0.05)(表1)。不同季節(jié)的線性判別函數(shù)為：

G夏季=861.88XCu+41.16XFe+30.95XZn+10 993.37XMo-9 614.30；

G秋季=612.90XCu+37.08XFe+24.40XZn+8 247.89XMo-5 986.52；

G冬季=263.38XCu+24.99XFe+9.89XZn+4 230.29XMo-1 828.97。

引入水準(zhǔn)為0.10，Mn、Se未被引入判別函數(shù)中。

未見散點(diǎn)落入錯(cuò)判區(qū)域，而且類均數(shù)在判別區(qū)域較為集中，提示用4種微量元素建立的判別函數(shù)對(duì)沙生針茅草地3個(gè)季節(jié)判斷較好，而且尚未見錯(cuò)判，誤判率為0(圖7)。

圖7 沙生針茅Fisher判別函數(shù)值散點(diǎn)圖

4 討論

4.1判別分析方法的選擇 對(duì)于復(fù)雜的多類總體的判別與預(yù)報(bào)，可供選擇的方法有Fisher、Bayes、距離、邏輯判別等方法，F(xiàn)isher判別是多元邏輯概率判別的典型代表。本研究中的誤判率基本為0，主要原因是樣本為多元正態(tài)分布，分類間存在等協(xié)方差，符合Fisher分析法對(duì)數(shù)據(jù)分布、協(xié)方差齊次性檢驗(yàn)等要求較高之故[19]。

4.2不同草地類型的定量判別 任何草地類型中各物種的種類和存在比例都是對(duì)環(huán)境變化長(zhǎng)期適應(yīng)的結(jié)果。總體上講，不同草地類型間判別函數(shù)中Cu、Fe、Mn、Zn、Mo、Se判別系數(shù)存在差異，草地類型在自然和社會(huì)等多種因素的影響下，其種類發(fā)生著變化，其中影響到草地群落中牧草微量元素的種類及分布。從本研究看，除了冷蒿草地外，判別系數(shù)中Mo占的比例最大，從Mo的富集基本可以推測(cè)草地類型的變化。從地理、自然生態(tài)環(huán)境即地域分布來看，植物種群生活史中的數(shù)量動(dòng)態(tài)是植物種群生態(tài)學(xué)研究的基本內(nèi)容之一[20]，可以設(shè)想，隨著普氏原羚棲息地生物群落的不斷變化，現(xiàn)在確定的判別函數(shù)也會(huì)改變，可以根據(jù)不同草地類型中Mo的改變來斷定生物群落的變化。

5 結(jié)論

通過Fisher法對(duì)不同季節(jié)不同草地類型牧草中的6種微量元素進(jìn)行了定量的判別分析，判別方法準(zhǔn)確可靠，可作為與其他地區(qū)相同草地類型比較的依據(jù)；Mo是該地區(qū)主要草地類型(除冷蒿草地外)變化的敏感因素。根據(jù)普氏原羚對(duì)生境的的選擇，可以在退化草地補(bǔ)播芨芨草以增加普氏原羚基本食物和隱蔽場(chǎng)所；在夏季牧草生長(zhǎng)季節(jié)施用Mo肥，根據(jù)試驗(yàn)測(cè)定結(jié)果在對(duì)土壤施Mo時(shí)，應(yīng)注意Cu、Mo之間的比例保持在(6～10)∶1。

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