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蚯蚓粪肥是一种高腐殖质散体有机物料，化学性质稳定，富含大量营养元素，常用作瓜果蔬菜的特殊生物有机肥[1-5]。与其他传统有机肥料相比，蚯蚓粪肥的有机质品质、有效养分含量、熟化程度更高[6-8]，在土壤持水保肥、养分提升、改良土质与作物增产提质上均有显著效果[9-11]，已在国内外得到广泛认可。
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蚯蚓的代谢物本身成分复杂多样。聂欣[12]、Maji 等[13]结果表明，蚯蚓粪肥具有“多成分协同起效”的特点，是多种有效养分、腐殖组分、微生物与特殊酶区协同作用的结果。蚯蚓粪肥品质会影响养分、腐殖组分等指标含量[8]，因此也会影响该特点的作用。然而，蚯蚓粪肥品质易受蚯蚓堆肥时间、原料类型和蚯蚓取食饵料程度等影响。比如：Ramos 等[14] 研究发现，蚯蚓堆肥时间对蚯蚓粪肥的常规理化性质影响较大；而 Silva 等[15] 研究证明，使用黑荆棘皮生产的蚯蚓粪肥含有一定生物毒性，表明不同原料生产的蚯蚓粪肥可能存在一定生物学应用局限；此外，Hoeffner 等[16]结果表明，蚯蚓生物量与取食凋落物的程度对蚯蚓粪肥的养分品质有极大相关性。综上，由于蚯蚓粪肥的特性及堆制过程中各因素的差异，致使蚯蚓粪肥品质参差不齐，在应用效果中存在较大差别，因此，对蚯蚓粪肥品质的分级是必要的。而且开展品质分级研究，对其未来肥料化应用后促进种植业发展、改善土壤肥力等具有十分重要的指导意义。
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但如何评价蚯蚓粪肥的品质等级，迄今为止，国家、行业及文献对蚯蚓粪肥品质分类并无明确标准或相关的研究报道，而我国有机肥料（包括堆肥）均已有国家、行业标准或分类指标说明[17]。因此，目前蚯蚓粪肥品质研究大多参考传统有机肥的方法，或仅以养分含量等单一指标去评价。如：沈增晖[18]通过有机质含量评价有机肥料的质量；而 Jakubus 等[19] 研究仅评估大量营养素（ 氮、磷、钾）的含量来综合表征蚯蚓粪肥的品质；Quadar 等[20]则是结合电镜物理结构与蚯蚓堆肥物料前后的氮磷营养，对蚯蚓粪肥进行了综合品质评估。但蚯蚓粪肥涉及指标众多，每一类指标仅能反映其某方面的特征，而且传统有机肥的评价方法对蚯蚓粪肥并不完全适用。因此，研究探索科学的评价方法时要综合考虑理化特性、腐殖化以及生物学等多指标耦合，方能较好地对蚯蚓粪肥品质等级进行分类。
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为筛选出反映蚯蚓粪肥特异性的指标，进而构建科学简便的等级评价方法，解决蚯蚓粪肥品质等级划分方法缺乏的问题，本研究以实现快速评价蚯蚓粪肥品质等级为目标，拟针对不同原料类型、不同蚯蚓堆肥时间的蚯蚓粪肥，通过统计学和化学计量学等方法对理化指标、腐殖化指标和腐熟度生物学指标进行综合分析，对蚯蚓粪肥开展品质分级与建模研究，研究结果可以为蚯蚓粪肥的品质标准分级方法制定、蚯蚓粪肥分类施用提供借鉴参考，也可以为其他类型有机肥的质量评价、企业生产以及质控提供参考依据。
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1 材料与方法
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1.1 供试材料来源
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本研究中供试蚯蚓为成熟的太平二号，重量为 0.3～0.5 g/ 条，取自海南儋州向荣蚯蚓养殖基地，堆肥原料如表1。
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1.2 试验设计与方法
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堆肥试验于 2022 年 7—8 月在中国热带农业科学研究院试验基地，粉碎原料至 0.5 cm 以下，按干基质量混配模式[21] 进行配料，并基于总碳氮比（C/N） 值划分为两大组：外加富碳源组（C/ N>25）与富氮源组（C/N<25），以纯牛粪处理为对照组，采用 400 L 体积的好氧发酵进行无害化与初腐解预处理，以降低其对蚯蚓的毒害作用并确保蚯蚓正常取食。堆肥 30 d 后，采集堆肥物料作为蚯蚓饵料，以饵料种类、采食程度作为试验因素，在长宽高为 37 cm×27 cm×18 cm 的方盒中开展蚯蚓堆肥转化，参考孙振钧[22] 研究中蚯蚓采食规律与养殖密度要求（蚯蚓日采食量为体重 50%，单条蚓重 0.5 g），确保 45 d 蚯蚓可将物料全部采食转化完成，构造出不同蚯蚓堆肥时间的蚯蚓粪肥样品。蚯蚓堆肥转化每盒 4.6 kg 料中放入 420 条成年蚯蚓，调节基料水分 70%，置于温度 25℃温控房内进行 45 d 的蚯蚓转化。为得到不同采食程度的蚯蚓粪肥，分别在堆肥转化过程的第 15、30、 45 d 采集共计 30 个蚯蚓粪肥样品（据表1 序号， V1～V10 表示 15 d 蚯蚓粪样品 1～10；V11～V20 为 30 d 蚯蚓粪样品 1～10；V21～V30 为 45 d 蚯蚓粪样品 1～10）。采用五点取样法，样品混合均匀后，每组取 600 g 鲜样，置于 40℃烘箱烘干，使用粉碎机粉碎过 0.45 mm 筛，在干燥密闭环境储存。
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1.3 评价指标与方法
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1.3.1 基本理化性质指标
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蚯蚓粪肥理化指标参考《土壤农化分析》[23] 与有机肥料农业行业标准（NY/T525—2021）[24]： pH 值采用电位法、电导率（EC）使用电导率仪测定，总有机碳（TOC）采用重铬酸钾-外加热法滴定法测定，总氮（TN）采用凯氏定氮法测定，总钾 （TK）与速效钾（AK）采用火焰分光光度法测定，有效磷（AP）和总磷（TP）采用钼锑抗比色法测定，碱解氮（AN）采用碱解扩散法测定，铵态氮 （NH4 +-N）与硝态氮（NO3--N）采用紫外分光光度法测定，并计算 C/N。
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1.3.2 腐殖化指标
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难氧化有机碳（ROC）、易氧化有机碳（EOC）、腐殖质碳（HS）、富里酸（FA）、胡敏酸（HA）。其中 EOC 与 ROC 含量测定参考袁可能[25]测定方法，HS、 FA、HA 含量采用焦磷酸钠-氢氧化钠提取重铬酸钾氧化容量法与标准 NY/T1867—2010[26]的方法测定，氧化稳定系数（Kos）=ROC/EOC；腐殖化指数（HI）=HA/ TOC×100%； 腐殖化率（HR）=HS/TOC×100%； 胡富比（H/F）=HA/FA； 胡敏酸百分比（PHA）=HA/ HS×100%
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1.3.3 生物学评价指标
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种子发芽指数（GI）是用于评价堆肥物料腐熟度的生物学评价指标。每组采用 10 粒黄瓜种子为指示种，测定方法参考标准 NY/T525—2021[24]，GI 值计算如下：GI（%）= 处理组发芽种子占比（%）/ 对照组种子发芽占比（%）× 处理组种子总根长 （mm）/ 对照组种子总根长（mm）×100。
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不同原料类型、不同蚯蚓堆肥时间的蚯蚓粪肥样品理化指标、腐殖化指标以及堆肥腐熟度生物学评价指标的检测结果见表2。
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1.4 数据处理方法
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应用 Excel 2016 处理原始数据，SPSS 27.0 做统计描述和相关性分析；本研究中针对蚯蚓粪肥品质等级评价方法流程如下：
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（1）测试指标统计学与相关性描述：通过最值、均值、标准差、相对标准偏差（RSD）反映数据指标间差异性；此外，通过指标间的相关性分析，判断指标间的相关程度，显著性小则不宜用于等级评价。
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（2）基于主成分分析联合聚类分析：将本研究筛选的分级指标进行标准化处理，采用 SIMCA-P14.0 开展主成分分析（PCA），提取主成分降维数据，并基于 Ward 聚类开展分层聚类分析（HCA）。
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（3）偏最小二乘回归-判别与回归模型构建：利用 SIMCA-P14.0 对分类数据进行偏最小二乘回归 （PLS）-判别分析（DA）判别，判断初步分类可靠性，并基于判别结果构建蚯蚓粪肥的 PLS 回归模型。
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2 结果与分析
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2.1 蚯蚓粪肥指标的描述统计与相关性分析
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针对蚯蚓粪肥各项指标开展描述统计与相关性分析，是筛选蚯蚓粪肥分级评价指标的必要前提。为贴合实际肥料生产的检测条件，应尽可能地选择有机肥料中相近或相关的指标。酶活、特异性微生物等指标在实际生产操作中较为繁琐、耗时长，因此，本研究优先选择理化指标、腐殖化指标与生物学指标共 3 类肥料通用指标用于蚯蚓粪肥的分级评价。
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描述统计中，若指标在统计学上差异性过小 （<10%），则表明该指标不适合用于评价分级，而相关性分析中，保留的指标相关性低，则判定该指标不适合作为等级评价指标[27-28]。由表3 可知，pH、TK、GI、 NO3--N 的 RSD 过小，分别为 8.06%、8.95%、8.07%、 4.61%，说明各批次蚯蚓粪肥差异较小，4 个指标不宜作为划分等级指标。由表4 可知，EC 与 pH、NH4 +-N 相关，但 pH 不作为划分等级指标，H/F 无相关指标，因此 EC 与 H/F 不作为等级评价指标。结合文献研究报道、描述统计与相关性分析结果可知，PHA 的 RSD 较小，且与之相关的 4 个指标有 3 个（GI、 NO3--N、H/F）不作为评价指标，相关性低，因此 PHA 不作为划分等级指标。而 NH4 +-N 的 RSD 较大，但观察相关性发现，与 NH4 +-N 相关的 5 个指标中仅 TP、AN 作为划分等级指标且在堆肥过程中 NH4 +-N 易形成氨气挥发，腐熟至 30 d 后 NH4 +-N 含量基本不变[7]，会造成蚯蚓粪肥 30 与 45 d 样品差异性小，因此 NH4 +-N 不适合作为划分等级指标。此外，HR 与 HI 皆为评价堆肥腐殖化程度的指标且相关性相同，但 HI 的 RSD 比 HR 高，因此针对评价指标相同时，去掉 RSD 较小的 HR 不作为划分等级指标。鉴于前人研究表明，FA 会在堆肥过程中随时间的增加而转化成更稳定的 HA，并且 HA 的相关性更高[29]，所以筛选腐殖化指标时，本研究以 HA 作为评价指标，而 FA 不作为评价等级指标。经过筛选，保留 TOC、HS、HA、TN、TP、 AN、AP、AK、EOC、ROC、C/N、Kos、HI 13 个指标，且 13 个指标间相关性明显，根据传统鉴别经验与现代研究，13 个指标均可作为划分蚯蚓粪肥品质等级指标。
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注：EC 为电导率，TOC 为总有机碳，HS 为腐殖质碳，HA 为胡敏酸，FA 为富里酸，TN 为总氮，TK 为总钾，TP 为总磷，AK 为速效钾，AN 为碱解氮，AP 为有效磷，GI 为种子发芽指数，EOC 为易氧化有机碳，ROC 为难氧化有机碳，NO-3-N 为硝态氮，NH+4-N 为铵态氮，C/N 为碳氮比，Kos 为氧化稳定系数，HR 为腐殖化率，HI 为腐殖化指数，H/F 为胡富比，PHA 为胡敏酸百分比。下同。
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续表
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注：* 表示 P<0.05 水平，相关性显著；** 表示 P<0.01 水平，相关性极显著。
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2.2 基于 PCA、HCA 的蚯蚓粪肥等级划分
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PCA 分析通过降维的思想简化原始数据而不丢失重要信息，可整体反映原始数据信息[30-31]，但不能用于分类。而 HCA 是研究分类问题的数学手段，能将关系密切的研究对象合并为一类[32-33]。因此，利用 PCA 对数据进行降维处理得到代表性强的新指标，再用各样本在各主成分的得分情况进行系统 HCA，获得本研究筛选 13 个指标的初步分类结果。
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PCA 分析中，特征值反映的是每个主成分坐标轴所对应的主成分变量能解释多少原始数据中的变异，是对方差解释的绝对值。由表5 可知，前 3 个主成分的特征值都大于 1，累积贡献率占 79.91%，可以较好地表征原始数据的大部分信息。载荷因子图又称相关性图，主要反映每个变量对于 PCA 分析的影响。由图1 可知，HI、TN、HS、HA、AN、AK、C/N 在第一主成分上载荷较大，ROC、TOC、Kos 在第二主成分上载荷较大。表明第一主成分主要体现的是蚯蚓粪肥的腐殖化程度以及养分，第二主成分主要体现蚯蚓粪肥的有机质稳定性。从 PCA 得分图（图2）看出，不同原料类型、不同蚯蚓堆肥时间的蚯蚓粪肥在得分图上有一定聚类的趋势，大致划分为 3 类，但 V26-V30 中 V30 较为分散，其余两组里 V1、V8 分类不明显。利用提取的 3 个主成分进行 HCA 分析，结合 HCA 结果（图3）可知，蚯蚓粪肥样品分成三类，一类：V26-V30； 二类：V6-V12、V16-V22； 三类： V1-V5、V13-V15、V23-V25。
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图1 蚯蚓粪肥载荷图
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注：TN 为总氮，HA 为胡敏酸，HS 为腐殖质碳，HI 为腐殖化指数，AN 为碱解氮，AK 为速效钾，TP 为总磷，Kos 为氧化稳定系数，AP 为有效磷， ROC 为难氧化有机碳，TOC 为总有机碳，EOC 为易氧化有机碳，C/N 为碳氮比。图6 同。
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图2 蚯蚓粪肥主成分分析得分图
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图3 蚯蚓粪肥品质等级分层聚类分析结果
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2.3 PLS-DA 的等级划分及模型验证
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PLS-DA 模型是一种有监督的统计方法，常用于分类问题，通过对预测变量与响应变量的联合分析，能够识别出解释响应变量差异的预测变量。在本研究中可用于对样品初划分等级的效果判别[34-35]。为验证结果的准确性，对不同原料类型、不同蚯蚓堆肥时间的蚯蚓粪肥采用 PLS-DA 分析，由判别模型结果可知（图4a），蚯蚓粪肥样品明显分成三类，该结果与 PCA、HCA 的分类结果是一致的，说明初分类结果合理，并基于 PLS-DA 的分类结果进行模型验证，该模型的拟合优度和可预测性通过排列检验（n=200）进行验证，由图4b，左侧 R2 Y 均低于右侧 R2 Y 且截距值 <0.3，Q2 Y（模拟）均低于右侧真实模型 Q2 Y 值且 Q2 <0.05，说明该模型无过拟合，具有较好的预测价值[36]。
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2.4 PLS 回归分析等级模型建立与实测值验证
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基于 PCA、HCA 以及 PLS-DA 的分类结果，以筛选出的 13 个指标为自变量（X 值），以蚯蚓粪肥不同等级作为因变量（Y 值），分为 3 类等级，设定为一、二、三等品。利用 SIMCA-P 14.0 建立 PLS 回归模型，基于 PLS 等级模型如下：
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图4 蚯蚓粪肥等级划分 PLS-DA 得分图（a）及模型验证图（b）
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Y=3.0796+0.0026×TOC-0.1381×HS-0.1446×HA-0.1378×TN-0.1355×TP-0.1494×AK-0.1324×AN-0.1402×AP+ 0.0004×EOC+0.03985×ROC+0.07685× C/N-0.0049×Kos-0.1481×HI
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模型交叉检验以及精度分析结果如表6，提取第一个组分时对等级分类的交叉有效性为 0.806，提取第二个组分为-0.314，王惠文[37]研究认为，交叉有效性 >0.0975 时，引入新的组分对模型的预测能力才有明显改善作用。R2 X=0.117，R2 Y=0.023，表示增加一个组分，对 X、Y 的解释能力分别增加 11.7%、 2.3%[28]。故本研究提取至第 2 个组分，由表6 可知， R2 X（累积）值为 0.583，说明模型对变量 X 的解释能力为 58.3%；R2 Y（累积）为 0.860，主成分可解释 86% 变量 Y 的变异[27]，Q2 （累积）为 0.787（>0.5），说明模型预测能力较良好[38]。综上，基于 PLS 分析结果，本研究获得的模型输出值在 0.45～1.56 之间，为一等品；输出值在 1.63～2.20 之间，为二等品； 输出值在 2.28～3.72 之间，为三等品。
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为明确建立的回归模型预测准确度，本研究选择将各项指标的原始数据输入模型开展验证，计算预测值，并与实际观测值绘制的分类图（图5）进行验证比较。由图5 可知，预测值与实测值的样本点分布接近，所建立的模型拟合效果较为良好，可用于蚯蚓粪肥的品质等级划分。为考察各指标对等级分类的影响，本研究绘制了变量权重值（VIP） 得分图，由图6 可知， VIP 的得分顺序为 HI>TN>HS>HA>AN>AK>C/N>TP>EOC>AP>TOC>Kos>ROC，前 8 个自变量的 VIP 值都 >1，说明这 8 个指标对蚯蚓粪肥等级分类起到最重要的作用[39]，而 EOC 的 VIP 值 >0.8，说明 EOC 对蚯蚓粪肥分类起到较重要作用。
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图5 蚯蚓粪肥等级分类实测值效果验证
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图6 蚯蚓粪肥等级分类变量全重值图
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3 讨论
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本研究中，原料类型、蚯蚓转化的时间与程度差异是影响蚯蚓粪肥品质的重要因素[15-16]。堆肥时蚯蚓会优先取食中层、表层的易消化物料，然后采食深层的物料[16]。而当蚯蚓在物料中的转化时间与程度总体增加，蚯蚓活动范围增大，会使深层的物料渐渐被消化分解，进而导致原料的理化特性发生变化，腐殖化程度增加，使转化时间与程度增加后得到的蚯蚓粪肥养分及腐殖质含量比未增加转化时间的蚯蚓粪肥含量高[13-14，40]，品质更高。因此，本研究中相同原料下，因堆肥天数的不同，转化的蚯蚓粪肥品质会有差异，证明研究结论与文献讨论的结果相同。此外，原料不同但转化的时间与程度相同时，得到的蚯蚓粪肥品质亦有差异，蚯蚓粪肥的理化特性、腐殖化参数受到原料本身所含养分、腐殖化组分的影响，一般来说，易利用原料转化的蚯蚓粪肥中，养分活性、腐殖化程度表现更佳[22]。例如，粪便以及污泥的蚯蚓粪肥品质比木屑的高，主要原因在于粪便污泥 C/N（即原料的碳氮营养素）较木屑低，当物料 C/N 高，在堆肥过程中有机物矿化速率会降低、腐熟度差[41]，会抑制蚯蚓堆肥的硝化作用、反硝化作用和固氮作用，使 N2O 与 N2 的释放显著提高，导致氮素损失率高，致使蚯蚓粪肥质量降低[7-8]。根据物料成分含量，蚯蚓会优先选择含氮量高的物料进行取食[16]，因而氮源组转化的蚯蚓粪肥品质更优，例如低 C/N 的污泥、猪粪等。碳源组中，碳源利用度的难易是蚯蚓粪肥品质优劣的决定因素，原料组分中易利用碳等组分占比高，蚯蚓可利用物质多，物料的熟化程度更高，品质更高[42]，难利用碳源占比高，木质纤维素等大分子物质多，蚯蚓肠道微生物可消化的有机质含量少，产生养分含量较少、腐殖化程度降低，蚯蚓粪肥品质降低[7，43]。例如原料中木屑作为难分解的原料，本身所含的氮、磷、钾等养分总量相比于其他秸秆、污泥偏低，故本身理化参数含量也是决定蚯蚓粪肥理化特性差异的主要原因。综上所述，含氮量高、采食时间长、易利用碳源占比高的物料转化的蚯蚓粪肥品质更优；而难利用碳源占比大，采食时间短的处理组，熟化程度小，养分含量少，导致蚯蚓粪肥的品质差。
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研究通过 VIP 分析发现：蚯蚓粪肥的等级分类与 HI、TN、HS、HA、AN、AK、C/N、TP 显著相关，其中与 HI、TN、HS、HA、AN、AK、 TP 呈正相关，与 C/N 呈负相关；与 EOC 有较大相关性，为负相关；AP、TOC、ROC 对蚯蚓粪肥等级分类影响相对较小。表明 HI、TN、HS、 HA、AN、AK、TP 值越大，蚯蚓粪肥品质等级越优，而 C/N、EOC 二者值越大，蚯蚓粪肥综合品质越低。蚯蚓粪肥中腐殖质组分越高，意味着蚯蚓堆肥对有机质的分解越彻底，在还田利用中发挥的功效越佳[13]。本研究一等品蚯蚓粪肥的腐殖化水平最高，二等品次之，这与 Zhang 等[44]蚯蚓堆肥质量随腐殖质水平提高而提高的结论一致。此外，蚯蚓粪肥的有效养分含量会随堆肥时间的增加而增加[14]，主要是蚯蚓消化与微生物协同作用对有机质进行矿化降解的结果，本研究中蚯蚓粪肥第 15、30、45 d 的样品 TN、 AN、AK、AP 含量随天数的增加而增加，也表明不同转化时间蚯蚓粪肥所含有效养分有所差异，进而导致综合的养分品质也存在显著差异，该结论与 Ramos 等[14]研究随着蚯蚓堆肥天数的增加养分含量有所增加的结果一致。综上所述，在不同原料、不同时间上，腐殖化指标与养分指标的差异是导致蚯蚓粪肥等级品质不同的主要原因，其中腐殖组分（即碳组分）与氮组分是决定蚯蚓粪肥品质的主要影响因素，这也意味着相关指标可作为其品质分级的关键。
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本研究首次应用 PCA 与 PLS 结合对蚯蚓粪肥品质等级进行划分，并最终建立了快速评价蚯蚓粪肥品质等级的模型，形成了一套蚯蚓粪肥品质等级分类的流程方法（图7），可为蚯蚓粪肥的快速、简单、高效的分级分类提供参考。流程如下：利用统计学对蚯蚓粪肥各项指标筛选出评价指标，以这些指标为基础，结合 PCA、HCA 对不同的蚯蚓粪肥样品划分等级； 采用 PLS-DA 对蚯蚓粪肥分级结果进行判定； 最后通过 PLS 建立蚯蚓粪肥等级评价模型并代入原始数据进行模型的预测能力验证。未来研究可进一步考虑将其应用扩大至更多类型转化的蚯蚓粪肥中，并将此方法与光谱、质谱等先进表征手段相结合，建立更全面的品质评价方法体系。
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图7 蚯蚓粪肥品质等级分类方法路线
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4 结论
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本研究以快速高效划分蚯蚓粪肥的品质等级为主要目标，研究主要结论如下：（1）针对易测试获取的蚯蚓粪肥 23 个指标进行统计学分析，筛选出了 13 个可特异性反映蚯蚓粪肥品质的关键指标 （分别为 TOC、HS、HA、TN、TP、AK、AN、AP、 EOC、ROC、C/N、Kos、HI）。（2）建立了一套“主成分分析 + 分层聚类分析 + 偏最小二乘回归模型” 的蚯蚓粪肥品质等级评价方法，将原始数据代入方程计算预测值，预测结果良好，表明了该方法可靠有效，适用于蚯蚓粪肥的品质等级评价与分类。（3） 基于回归模型 VIP 得分结果表明影响蚯蚓粪肥品质的关键品质分级指标主要与碳组分和氮组分相关，其影响效应前 5 的顺序为 HI>TN>HS>HA>AN。
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摘要
蚯蚓粪肥理化特性涉及指标多，如何从众多易检测的指标中筛选出能够反映蚯蚓粪肥特点的关键指标，进而用于构建评价模型，高效、快速地评价蚯蚓粪肥的品质等级，是蚯蚓粪肥应用前亟需解决的重要问题与难点。研究针对不同原料类型、不同蚯蚓堆肥时间获得的蚯蚓粪肥，采用统计学与化学计量学对蚯蚓粪肥 23 个主要指标开展描述统计与相关分析，筛选出了 13 个蚯蚓粪肥特异性指标。以 13 个关键指标为基础，首先，结合主成分分析（PCA）与分层聚类分析（HCA）对不同蚯蚓粪肥样品开展品质初级划分；其次，采用偏最小二乘回归（PLS）- 判别分析（DA）对分级结果进行效果判定；最后，整体构建基于 PLS 模型的蚯蚓粪肥等级评价方法并开展验证分析。结果表明：PCA 与 HCA 分析法可将蚯蚓粪肥划分为 3 个品质等级，通过 PLS-DA 判别该划分结果合理有效，形成了基于 PLS 蚯蚓粪肥等级评价模型：蚯蚓粪肥品质等级（Y）=3.0796+0.0026×TOC0.1381×HS-0.1446×HA-0.1378×TN-0.1355×TP-0.1494×AK-0.1324×AN-0.1402×AP+0.0004×EOC+0.03985× ROC+0.07685×C/N-0.0049×Kos-0.1481×HI（TOC、HS、HA、TN、TP、AK、AN、AP、EOC、ROC、C/N、Kos、 HI 分别代表总有机碳、腐殖质碳、胡敏酸、总氮、总磷、速效钾、碱解氮、有效磷、易氧化有机碳、难氧化有机碳、碳氮比、氧化稳定系数、腐殖化指数），分级标准为：若 Y 在 0.45～1.56 之间，品质等级为一等品；Y 在 1.63 ～ 2.20 之间，为二等品；Y 在 2.28 ～ 3.72 之间，为三等品。变量权重值表明影响蚯蚓粪肥品质前 5 的关键指标顺序为 HI>TN>HS>HA>AN。研究成功建立了一套“PCA+HCA+PLS”的蚯蚓粪肥品质评价方法，对蚯蚓粪肥分级应用与规范蚯蚓产业市场具有重要意义。
Abstract
The vermicompost performs a series of different physiochemical properties. An issue is urgent to be addressed before the vermicompost fertilizing，which is：how to high-efficiently and rapidly evaluate the comprehensive quality of vermicompost from parts of simple and key indexes rather than the entire physiochemical properties. In this study， the vermicompost with different transformation time and different types of materials were produced. A total of 23 main vermicompost physiochemical indexes were tested and analyzed using statistics and chemometrics methods. Among them， 13 specific indexes were selected for further evaluation. Based on 13 indexes，firstly，principal component analysis （PCA）and hierarchical cluster analysis（HCA）were employed to categorize vermicompost quality. Secondly，partial least squares regression（PLS）-discriminant analysis（DA）was utilized to assess the effectiveness of the classification results. Finally，an overall evaluation method based on PLS model was constructed and verified. The results indicated that the quality of vermicompost could be classified into three grade levels by the coupling method of PCA and HCA. And this classification was validated to be effective and significant according to the verification model results of PLS-DA. The vermicompost evaluation PLS classification model could be as follows：Vermicompost quality grade Y=3.0796+0.0026×TOC-0.1381×HS-0.1446×HA-0.1378×TN-0.1355×TP-0.1494×AK-0.1324×AN-0.1402×AP+0.0004×EOC+ 0.03985×ROC+0.07685×C/N-0.0049×Kos-0.1481×HI（TOC，HS，HA，TN，TP，AK，AN，AP，EOC，ROC, C/N，Kos，HI represent total organic carbon，humic substance，humic acid，total nitrogen，total phosphorus，available potassium，alkaline hydrolyzable nitrogen，available phosphorus，easily oxidizable organic carbon，difficult to oxidize organic carbon，carbon nitrogen ratio，oxidation stability coefficient，humification index，respectively）. The calculation result of this model showed that the standard of vermicompost quality was：if Y was between 0.45-1.56，the vermicompost quality could be classified as best quality（I）；if Y was between 1.63-2.20，the vermicompost quality could be classified as medium quality（II）；and if Y was between 2.28-3.72，the vermicompost quality could be classified as normal quality （III）. The variable important value in projection indicated that the top five key indexes affecting the quality of vermicompost was HI>TN>HS>HA>AN. This study successfully provided effective coupling technology of“PCA+HCA+PLS”in comprehensively evaluating the vermicompost quality，which will be helpful and significant for the vermicompost fertilizing application and promoting the vermicomposting industry development.