山西泽州自然保护区植物群落的数量分析

在野外样方调查基础上,采用TWINSPAN和DCA对泽州自然保护区植物群落进行了数量分类和排序研究.应用TWINSPAN方法将38个样方分为10组,根据植被分类的原则命名为10个群丛,并论述了各群丛的群落学特征.样方的DCA排序结果反映了植物群落类型与环境因子之间的关系,表明影响植物群落分布格局的生态因子主要有海拔高度、水分和温度,其中海拔高度是生态因子中对植物群落分布起决定性作用的因子.16个优势种的DCA排序的结果表明群落中优势种的分布格局所揭示的环境梯度与群落类型的分布梯度有很大的相似性,优势种的分布格局在很大程度上影响了植物群落的分布格局.排序结果与分类结果比较吻合,反映出植物群落类型和物种分布随环境因子梯度变化的趋势.     

蒋家沟流域植物群落灌草层数量分类、排序及其生境解释

为探讨蒋家沟流域植物群落灌草层分布格局与环境因子间的相互关系,在流域内不同海拔梯度选取24个样地进行植被调查,采用9个环境指标刻画植物群落的地形、空间位置和土壤养分特征;利用TWINSPAN数量分类和DCA、CCA排序的方法,分析蒋家沟流域主要植物群落灌草层类型及影响植被类型变化和分布的主要环境因子.结果表明:(1)TWINSPAN数量分类将蒋家沟流域植物群落灌草层划分为7种类型.(2)样点DCA排序第1轴基本反映了海拔梯度的变化,第2轴基本反映了土壤全氮含量的变化,DCA排序图可很好地反映TWINSPAN分类产生的7个主要群丛.(3)CCA排序表明,影响蒋家沟流域植被分布的主要环境因子是海拔高度、土壤含水量和放牧与否.可见,蒋家沟流域灌草层植被整体上呈现出明显的垂直地带性分布格局,且植物群落中物种的分布一定程度上决定了植物群落类型的分布,该结果可为干热河谷的植被保护和生态恢复提供相应的理论依据.(图5表4参50)     

保护植物野生大豆群落不同物种间的生态关系分析

野生大豆(Glycine soja)为我国二级濒危保护植物.通过野外调查和室内实验,利用TWINSPAN分类、DCA间接排序和CCA直接排序的数量分析方法,定量研究了野生大豆群落分布与环境之间的关系.结果表明,TWINSPAN分类将106个样方分为4个群丛组,分别代表水库撂荒地、湿河床、较湿石质河床和较干土质河床4种不同的生境类型,不同的群从组在DCA排序轴上的位置基本反映出其分布与环境梯度的关系;进一步的DCA间接排序和CCA直接排序分析显示,土壤含水量和土壤养分是决定各个不同野生大豆群丛组分布的关键因子;最后通过建立野生大豆3个种群特征与DCA排序第一轴的回归关系分析,确定了盖度和重要值在反映野生大豆种群优势度上要优于高度.图4表1参19     

三峡水库蓄水后开县消落带植物群落数量分析

为了解三峡水库蓄水后消落带植物群落的特征,于2008年7-9月对重庆市开县消落带进行现场调查,并应用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对三峡水库156 m蓄水后消落带植物群落进行数量分类和排序.结果表明,TWINSPAN将170个样方划分为19类,其中具代表性的主要植物群落为水蓼(Po-lygonum hydropiper)群落、苍耳+狗牙根(Xanthium mongolicum+Cynodo dactylon)群落、苍耳(X.mongolicum)群落、双穗雀稗(Paspalum paspaeoides)群落和白茅(Imperata cylindrical)群落,反映了因海拔变化(145～156 m)而导致的淹水时间的差异.DCA排序结果显示,淹水时间、土壤湿度和土壤质地是消落带植物群落组成和空间分布的主要限制性影响因子.     

干旱区湿地景观植物群落与环境因子的关系

以塔里木河中下游湿地和艾里克湖湿地为研究对象,探讨干旱区湿地生态系统植物群落空间分布格局特征及影响群落分布的主要环境因子.采用双向指示种分析( TWINSPAN)法对研究区植物群落进行分类,并采用无偏对应分析( DCA)法对该分类结果进行验证,定量分析植被与8个土壤环境因子之间的关系.结果表明,调查样方中共出现38种植物,隶属于15科35属.采用TWINSPAN法可将41个样方中植物群落划分为7个类型,这7个群落类型分别以梭梭(Haloxylon ammodendron)、苦杨(Populus laurifolia)、芦苇(Phragmites australis)、胡杨(Populus euphratica)、盐穗木(Halostachys caspica)、刚毛柽柳(Tamarix hispida)、盐角草(Salicornia europaea)为建群种.DCA排序结果表明,土壤含水量和全磷含量是制约研究区域植被分布格局的主要环境因子.     

念青唐古拉山东南坡植被群落数量生态分析及群落多样性

研究沿海拔梯度对植被群落的影响,有助于人们进一步理解未来气候变化背景下,高寒生态系统结构和功能的响应模式。选择念青唐古拉山东南坡的典型生境,包括从海拔4 775 m到5 305 m全部范围内的植物群落。沿着海拔梯度每隔约30m设置1个样带,并在各个样带上随机设置样方,调查样方内物种数、物种高度、物种盖度、物种频度。采用群落多样性指数、应用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)等方法,对西藏念青唐古拉山东南坡高山草甸植物群落进行了分析。TWINSPAN将所有植物群落划分为5种类型,分别为:香柏(Sabina pingii var.wilsonii)+高山嵩草(Kobresia pygmaea)灌丛草甸群落;高山嵩草+圆穗蓼(Polygonum macrophyllum)草甸群落;高山嵩草+矮生嵩草(Kobresia humilis)草甸群落;高山嵩草草甸群落;流石滩冰缘植被群落。这些群落分别位于不同的海拔高度。分类结果很好地反映了植物群落类型分布与地形、海拔的关系,并在DCA二维排序图上得到了较好的验证。念青唐古拉山东南坡草地植物群落多样性在高海拔、低海拔地区较低,中间海拔高度地区较高。植物群落多样性指数呈现出草本层灌丛层流石滩冰缘的特征。多样性指数与海拔高度之间的趋势模拟均呈负二次函数关系,单峰式函数关系能较好地表达不同海拔梯度植物群落多样性和均匀度与海拔之间的分布格局。     

阳泉矿区煤矸石山复垦地不同植被下草本植物群落生态关系

为揭示煤矸石山复垦地不同植被下草本植物群落与环境因子的关系,采用TWINSPAN分类、DCA排序和物种多样性分析方法,对阳泉矿区五矿2座不同复垦年限(2003年、2013年)煤矸石山复垦地不同植被下草本植物群落60个植物样方的数据进行分类、排序与物种多样性研究.结果显示:(1)TWINSPAN分类将该复垦地不同植被下草本植物群落分为12个群丛类型,群丛Ⅰ-Ⅴ位于复垦年限(2013)较短的矸石山,群丛Ⅵ-Ⅻ位于复垦年限(2003)较长的矸石山;(2)样方的DCA排序第一轴反映了复垦年限变化,沿DCA排序第一轴从左往右煤矸石山复垦年限逐渐缩短;DCA第二轴反映了复垦地地形的变化,沿DCA排序第二轴从上到下煤矸石山复垦地由平台→边坡;(3)不同植被下草本植物群丛的物种多样性表现为平台边坡(即群丛Ⅴ群丛Ⅱ、群丛Ⅻ群丛Ⅶ),乔木林下灌草丛下(群丛Ⅻ群丛Ⅵ),复垦年限较长的群丛Ⅻ复垦年限较短的群丛Ⅴ.本研究表明植被类型、复垦年限、地形对煤矸石山复垦地不同植被下草本植物群丛物种多样性影响明显;随着复垦年限的增长,群丛向更加稳定、多样的方向更替.     

秦岭南坡中段主要森林群落类型划分及环境梯度解释

该研究旨在揭示秦岭大熊猫主要栖息地植物群落分布规律及其与环境的对应关系。在研究区设置2条样带,每条样带各设置40~50个样地,共计93个。通过样地调查,利用双向聚类法(Two-way Clustering Method)、DCA、DCCA对秦岭大熊猫(Ailuropoda melanoleuca)栖息地森林群落进行数量分类和排序。(1)TWINSPAN将研究区93个样地分成太白红杉(Larix chinensis)、巴山冷杉(Abies fargesii)、铁杉(Tsuga chinensis)、华山松(Pinus armandii)、油松(Pinus tabulaeformi)、锐齿槲栎(Quercus aliena var.acuteserrata)等34个群落类型,并通过去趋势对应分析(DCA)对93个样地进行排序,结果表明不同类型样地呈现聚集分布,充分验证了TWINSPAN对群落类型划分的科学性。(2)通过对93个样地除趋势典范对应分析(DCCA)和Monte Carlo显著性检验表明,在分析12个环境因子中,制约秦岭南坡大熊猫栖息地群落类型、植物种分布格局的主要因素是海拔、坡度、速效磷与全磷。海拔、坡度、速效磷和全磷能够很好地解释群落样地及优势种在环境梯度上的分布,同时表现出样方间在种类和环境因子组成上的相似性。     

川西亚高山彩叶林群落数量分类、排序与物种多样性

植物群落是森林美学景观形成的物质基础.彩叶林是川西亚高山地区重要的森林景观美学资源,分析彩叶林群落的分类、排序和物种多样性,可以为了解彩叶林群落景观形成和维持机制提供基础数据.基于34个彩叶林群落调查数据,选用双向指示种法分析(two-way indicator species analysis,TWINSPAN)和Ward聚类对彩叶林群落进行数量分类,采用CCA(canonical correspondence analysis)排序分析彩叶林群落类型分布与地形因子的关系,采用KruskalWallis检验和拟合分析彩叶林群落物种多样性特征及其与地形因子的关系.结果显示:(1)研究区调查得到木本植物62种,其中彩叶树种50种,隶属19科31属;(2)结合TWINSPAN和Ward数量分类将34个样方划分为13个彩叶林群落类型;(3)CCA排序结果表明海拔和坡向是影响该地区彩叶林群落分布的重要环境因子;(4)不同彩叶林群落间物种多样性差异显著,分布于中海拔、阴坡区域的彩叶林群落物种多样性高.本研究表明川西亚高山彩叶林群落的分布和物种多样性受海拔和坡向的调控,结果可为川西亚高山彩叶林的生态保护和合理利用提供基础数据.(图6表4参47)     

珠穆朗玛峰绒布沟西藏沙棘生境类型及海拔梯度下表型变异

西藏沙棘(Hippophae tibetana)是沙棘属中最进化的种类,也是青藏高原上分布较广的沙棘种类.但是目前几乎未见关于西藏沙棘的基础生态学研究报道.根据珠穆朗玛峰绒布沟沿海拔梯度进行的西藏沙棘群落样方调查,采用二元指示种分析(TWINSPAN)法和去势对应分析(DCA)法,研究了海拔梯度下西藏沙棘的生境类型、影响其分布的环境主导因子和表型变异规律.结果表明,珠峰绒布沟西藏沙棘生境可以分为5个类型:河边砾石滩地、河谷灌丛草地、沙石滩地、草甸和柳树林缘.DCA排序结果反映其群落的分布和生长主要受海拔和土壤湿度两种环境主导因子的影响.通过有关数据的回归分析发现,西藏沙棘植株的叶宽、基径、高度和盖度都随海拔的升高呈显著减小的趋势,但叶片长度与海拔不显著相关.西藏沙棘的盖度随样方与河水实际距离的增大而减小.图3表2参31     

藏东地区植物群落分布格局与环境因子的关系

认识山地植物群落分布及其与环境因子的关系,掌握物种多样性随环境因子的变化规律,能够为山地生物多样性保护和生态恢复提供科学依据.以藏东昌都地区植物群落为研究对象,在野外调查的基础上,通过层次聚类分析和冗余分析（RDA）对植物群落进行分类,分析群落分布与环境因子的关系,并通过线性回归分析物种多样性与环境因子的关系.结果显示,层次聚类将105个植物调查样方划分为7个群丛;RDA排序结果较好反映了藏东植物群落分布与环境因子之间的关系,决定区域植物群落分布的主要环境因子为海拔、坡向、坡度、土壤pH值和土壤速效磷含量（P <0.001）;海拔、坡向和坡度对群落物种多样性有显著影响（P <0.01）,而土壤pH值、土壤速效磷含量与植物群落物种多样性无显著相关关系（P> 0.05）.本研究表明藏东地区植物群落分布格局主要受地形和土壤因子的驱动,而影响物种多样性的关键因子是地形因子;上述研究成果有助于提高对区域生物多样性分布规律及驱动机制的认识,对藏东地区不同环境条件下生物多样性保护和受损植被的生态修复具有重要意义.（图4表1参55）     

天龙山珍稀植物丽豆(Calophaca sinica)分布区植物群落物种多样性与土壤因子的关系

采用样方法对太原天龙山珍稀濒危植物丽豆(Calophaca sinica)野生种群的生境和群落特征进行调查,应用TWINSPAN分类分析群落多样性.据TWINSPAN分类,将丽豆分布区的植物群落划分为14个群丛类型,丽豆在群落中具有明显的生态优势,并对群落的结构起一定决定作用.研究结果表明,丽豆分布区植物群落的物种多样性指数变化受自然环境、群落特征和人为干扰的综合影响,光照充足、人为干扰小的群丛类型的物种多样性较为丰富,在以丽豆为建群种或优势种的群丛中多样性指数较高,均匀度指数也较大.在丽豆分布区的9个土壤因子之间有6对因子存在显著和极显著的相关性;多样性指数与土壤因子回归分析表明,锌(Zn)与8个群落物种多样性指数之间有显著或极显著的相关性,钾(K)、磷(P)与6个多样性指数之间显著相关,其他土壤因子与多样性指数的相关性均不显著.     

旱泉沟流域次生植被不同恢复阶段的多样性特征

采用TWINSPAN和DCA对旱泉沟流域次生植物群落进行了数量分类和排序,将植物群系划分为不同的群落类型,显示出植被群落的分布格局。在此基础上,应用物种丰富度、Simpson优势度指数、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数分别研究不同植被群落类型物种多样性。通过各种指数对比,得出以下结论：①植被被划分为7个群落类型,代表了植被恢复的不同阶段;②对于特定的研究区域茶树沟,制约植被群落类型、植物种分布格局的主要因素是水分和热量;③从阶段Ⅰ到阶段Ⅶ,Simpson优势度指数,乔木、灌木、草本基本持平,Shannon-Wiener多样性指数为乔木〈灌木〈草本,Pielou均匀度指数,乔木〉草本〉灌木,物种丰富度逐渐升高。群落的物种组成和空间结构逐渐复杂化,并趋于稳定。     

基于浮游植物群落的纵向连通性初步研究

目前鲜有从生物群落角度定量分析连通性。作者以建有多级节制闸的沙颍河干流为对象,研究河流纵向连通性对沙颍河干流浮游植物群落的影响,并尝试基于梯度分析方法从浮游植物群落角度定量评估河流连通性。调查结果显示,沙颍河干流浮游植物339种,分为8个门类,以硅藻门浮游植物种类(170种)最多,其次是绿藻门(93种)和蓝藻门(37种)。从季节来看,夏秋季浮游植物种类显著多于春季;从浮游植物密度和生物量来看,春秋季以隐藻门浮游植物为主,而在夏季蓝藻门浮游植物密度最高。优势度排前10的种类蓝藻门有4种,隐藻门3种,硅藻门2种,绿藻门1种。通过比较不同季节浮游植物群落组成可知,闸坝阻隔对浮游植物群落结构具有较大影响,群落结构组成从常见的以硅藻为主的河流群落特征转变为以蓝藻、隐藻为主的湖泊群落特征。根据DCA(Detrended Correspondence Analysis)第1轴长,均采用PCA(Principal Component Analysis)排序法对不同季节浮游植物密度和生物量进行分析,并绘制排序图,结果表明,不同河段浮游植物群落特征可在排序图中区分开来,表明不同河段之间的浮游植物群落结构存在差异;不同河段之间浮游植物群落特征在排序图中的相对位置及河段的实际相对位置,可以在群落空间中明确表征河流连通性的潜在生态梯度。从水生生物群落角度定量表征连通度的大小,将有助于建立基于生物群落计算河流纵向连通程度的方法。     

山西太岳山森林群落分布及其与环境因子的关系

研究太岳山群落分布及其与环境因子之间的关系,旨在为深入研究太岳山群落资源、生境和群落学特征奠定基础,亦为太岳山资源开发利用提供理论依据和实践参考。以山西太岳山森林群落为研究对象,从海拔1 600~2 200 m,海拔每上升100 m设置1个样地,每个样地由8个10 m×10 m的样方组成,并分别在每一个样方内取2个5 m×5 m的灌木样方和4个1m×1 m草本样方,共7个样地,50个样方。根据7个样地50个样方的调查数据,采用多元回归树(MRT)对群落进行分类;采用典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)进行排序分析,旨在研究太岳山森林群落的植被分布格局。结果如下,(1)MRT分类将植被划分为6个群落类型。(2)太岳山森林群落样方与环境因子的CCA排序结果显示,12个环境因子对物种分布的解释量为40.78%,Monte Carlo置换检验结果显示,制约森林群落类型分布格局的主要环境因子是海拔、坡度、坡向和土壤p H值。(3)利用偏典范对应分析(PCCA)定量分离地形、土壤及其交互作用对植被格局总体变异的影响,分析表明,土壤因子和地形因子解释了物种格局变化的40.78%,其中地形因子占13.61%,土壤因子占19.53%,地形因子与土壤因子交互作用解释的部分为7.64%。地形因子和p H值对太岳山森林群落的分布影响最大,是决定植物群落空间分布的主导因子。     

关帝山八水沟天然植物群落时空梯度的数量分析

在ＤＣＡ排序的基础上，应用排序轴分类法对山西关帝山八水沟景观的天然植物群落进行了数量分类，共划分出７类，效果较好．多元线性回归结果表明ＤＣＡ排序轴与环境因子密切相关．方差分析与多重比较结果表明，结合ＤＣＡ第２与３排序轴的二维排序图反映了群落的时空变异，其中第２排序轴反映了群落在坡向与坡度方面的空间梯度，第３排序轴反映了群落的森林演替、灌丛发育以及各类群落的草本层发育的时间梯度     

历山山核桃群落物种多样性特征

采用Patrick指数、Simpson指数、Shannon指数、Pielou指数、Alatalo指数等5个多样性指数,结合TWINSPAN分类,研究历山自然保护区山核桃(Juglans mandshurica)群落的物种多样性与群落类型、结构及环境因子的关系.结果表明:TWINSPAN分类将35个样方分为7个群丛,各群丛的物种丰富度指数、多样性指数和均匀度指数之间存在差异,各群丛乔木层、灌木层和草本层之间的丰富度指数和均匀度指数也存在差异,山核桃群落物种多样性受其所处的坡向、坡度、土壤类型等物理微环境及群落物种组成、干扰等共同影响.方差分析结果表明:各群丛间丰富度指数、多样性指数和均匀度指数差异不显著,各群丛乔木层、灌木层和草本层之间的丰富度指数和均匀度指数也差异不显著,这说明山核桃群落生境异质性小,物种对地带性气候有相似的适应特征以及相似的资源利用方式.     

太行山中段植物群落物种多样性与环境的关系

通过丰富度指数、物种多样性指数和均匀度指数,结合TWINSPAN、DCCA排序及相关分析,研究了物种多样性及其变化机制,把植物群落分为8个群落类型;物种多样性指数变化的总体趋势是随着海拔的降低(从群落Ⅰ到群落Ⅷ)而降低(Simpson指数除外),对于某一个群落,这些指数都反映出基本一致的趋势;物种多样性指数的DCCA第一轴基本上反映了海拔变化引起的土壤水分的变化,第二轴基本上反映了人类对群落的干扰程度,物种多样性指数随土壤水分的增加而增大,随人类干扰程度的增加而减小.环境因子中,氮、有机质、海拔与第一轴呈负相关,其余因子与第一轴呈正相关,而铜、pH值与第一轴夹角很小,说明它们和水分梯度有显著的正相关,而锰、电导率与第二轴夹角小,说明它们与第二轴相关性大,而磷和第二轴却呈显著负相关.图3表1参12     

川东北乡村不同生境中杂草多样性研究:以蚕华山村为例

为了解川东北传统乡村杂草多样性及特征,在研究区生境调查的基础上,记录了18种生境中的杂草种类,针对具有代表性的15种生境中的杂草群落进行定量调查,并采用双向指示种分析(TWINSPAN)进行数量分类,采用典范对应分析(CCA)进行排序。结果表明:(1)区内有农田、水塘、墓地和片林等多种乡村生境类型。(2)区内有杂草61科181属238种,菊科(Compositae)和禾本科(Gramineae)为优势科。(3)采用TWINSPAN数量分类方法将杂草群落划分为6种类型。(4)CCA排序分析结果表明影响杂草群落分布的主要环境因子是光照强度和土壤含水量,说明杂草种类、生境类型与群落类型的分布格局存在一定的相似性,这与TWINSPAN分类结果较为一致。研究认为在乡村原住民传统生产生活过程中形成的多样化生境类型维持了较高的杂草多样性,进而说明乡村生境多样化是维持乡村生物多样性的重要机制之一。     

喀纳斯泰加林火成演替群落数量分类与排序

划分泰加林火成演替群落类型,定量分析其分布与环境因子和火干扰因子之间的关系,为喀纳斯泰加林群落物种多样性保护与森林可持续经营提供科学依据。以新疆喀纳斯国家自然保护区科学实验区泰加林火成演替群落为研究对象,基于369个森林群落样方及其历史火干扰发生时间和火烈度的调查,采用双向指示种分析(Two-wayindicatorspeciesanalysis,TWINSPAN)方法对科学实验区处于不同火成演替阶段的森林群落进行类型划分,并采用冗余分析(Redundancy analysis,RDA)方法通过对其森林群落和主要物种进行排序,分析群落和物种分布与环境因子和火干扰因子的关系,定量分离环境因子、火干扰因子及其二者的交互作用对森林群落分布的影响。结果表明,(1)TWINSPAN将369个森林群落调查样方划分为8种群落类型。(2)RDA较好地反映了喀纳斯泰加林火成演替群落分布与环境因子和火干扰因子之间的关系,环境因子中的海拔对火成演替群落的分布起较大的作用,其中:海拔、土壤体积含水量、土壤pH值和土壤全钾(K)、镁(Mg)含量与RDA第一排序轴存在极显著相关性(P0.01),土壤电导率、土壤有机质和土壤铁(Fe)、铜(Cu)含量与RDA第一排序轴存在显著相关性(P0.05),火干扰因子中的火后时间对森林群落分布也起较大的作用,火后时间与RDA第一排序轴存在显著相关性(P0.05);坡度与RDA第二排序轴存在极显著相关性(P0.01),坡位、土壤钙(Ca)、锰(Mn)含量与RDA第二排序轴存在显著相关性(P0.05)。(3)因子分离显示,在影响喀纳斯泰加林火成演替群落分布的因素中,环境因子解释的部分占41.5%,火干扰因子解释的部分占3.4%,二者交互作用解释的部分占42.6%,未能解释的部分占12.5%。喀纳斯国家自然保护区科学实验区有8种火成演替森林群落类型,其分布受环境因子和火干扰因子的双重控制,并且二者的交互作用尤为突出。火干扰是新疆喀纳斯泰加林群落物种多样性保护与森林可持续经营不可或缺的重要因素。