内蒙古草原植物群落分布格局及其主导环境因子解释

基于内蒙古地区草原植物群落样带调查,采用双向指示种分析(TWINSAPN)、除趋势对应分析(DCA)、多元回归树(MRT)和典范对应分析(CCA)等方法,探讨了群落组成、分布格局及影响其分异的主导环境因子.结果如下:1)TWINSPAN将273个群落调查样方划分为8个群系级草原类型,各自代表并反映出该地区草原群落的特点;2)DCA排序结果间接地反映出群落类型与环境梯度之间的关系,CCA排序结果较好地展示了各群落类型中优势物种的生境特征,并进一步展示了该地区草原类型、主要物种与环境因子的响应关系;3)DCA、MRT及CCA结果均表明,气候因素对于该地区草原植被的地域分异影响作用较大,其中水分因子的影响十分突出,特别是最湿月、最暖季节与最冷季节降水,是构成内蒙草原植被类型区域分异的决定性因素;4)MRT与CCA结合使用能进一步挖掘出更多的环境信息,为群落分布格局的形成原因提供更深入更全面的环境解释.     

煤矸石山植被自然恢复规律及其环境影响

采用植物群落数量分类方法研究植被和土壤恢复状况,利用烘干法、环刀法、电位法、凯氏定氮法、钼锑抗比色法、火焰光度法和外加热法测定了土壤的理化性质,并采用TWINSPAN、DCA和DCCA法研究了河南义马矸石植被梯度变化规律及其与环境因子之间的关系。结果表明,煤矸石山大致可以分为三大类:排矸35 a的煤矸石山边坡;排矸30 a和35 a矸石山;排矸45 a和55 a以及有人为干预(排矸20 a)矸石山。DCA排序与TWINSPAN分类结果一致。DCA和DCCA排序图明显反映出排序轴的生态意义。不同类型矸石山自然植被的类型和生长情况差异明显,植物群落的梯度变化主要受土壤阳离子交换量、总孔隙度和土壤养分控制。直接种植具有土壤改良作用的刺槐林能加快矸石山植被的自然恢复和土壤改良进程。研究结果也表明,土壤理化性质改良,有助于自然植被恢复。边坡不稳定,植物难以自然定居,应采取措施稳固边坡;或与工程护坡措施相结合,种植一些抗干旱、耐瘠薄、深根性的植物,以加快边坡的生态恢复。     

西藏拉萨河谷巴嘎雪湿地植被群落组成及其环境因素之间的相关性

文章以拉萨市巴嘎雪湿地作为研究地点,采用趋势对应分析（DCA）和典范对应分析（CCA）对该湿地植被群落结构、分布格局及其环境条件的相关性进行了研究。其结果表明,巴嘎雪湿地34种主要植物隶属18科32属,其中常见的种有芦苇、肉果草、嵩草、杉叶藻、狐尾藻、水毛茛、矮嵩草、荸荠、西藏粉报春和甘肃马先蒿等。DCA分析表明,26个样方分为三个主要组合类型,分别代表不同的生境类型;34个植物物种分为三种主要的群落类型并与CCA排序分析基本一致。CCA排序分析反映了巴嘎雪湿地植被群落结构和分布格局随着环境变化趋势形成不同物种为代表的三个群落,并且CCA分析确定了影响该湿地植被群落结构和分布格局的主要环境因子,即水位变化、电导率和小生境变化（小丘、积水等）等。     

植被与环境关系的分析 Ⅰ:DCA排序

本文应用DCA排序方法对英国北威尔士Aber山谷植被与环境的关系进行了研究。结果表明排序是分析植被与环境关系的有效途径。在Aber山谷,土壤水分、pH值及土壤类型是影响植被分布的重要因子;海拔高度和坡度的作用也较明显。     

晋西北丘陵风沙区人工植被数量分类与排序研究

在群落样方调查的基础上,采用TWINSPAN等级分类和DcA排序相结合的方法,对晋西北丘陵风沙区人工植被群落进行了植被数最分类与排序分析.TWINSPAN分类将晋西北丘陵风沙区人工植被87个样方109个种划分为11个群丛,并论述了各群丛的特征.分类结果很好地反映了植物群丛类型与环境梯度之间的关系,并在DCA二维排序图上得到了较好的验证,DCA排序轴反映了海拔、坡向和土壤水分的梯度变化,结果表明海拔、坡向和土壤水分是决定群落分布的主导因子.     

基于排序分析法的北大港古泻湖湿地植被成带现象研究

北大港古泻湖湿地植被群落成带现象明显,利用DCA对群落成带规律进行研究,同时采用CCA确定影响该现象的主要环境因子.结果发现,植被"岸带成带"现象在空间上反映了植被的演替情况,植被类型按水生植被-湿生植被-中生植被-旱生植被进行变化,植被由聚盐植被变化到拒盐植被.通过DCA排序,北大港湿地植被呈现明显的6条分带,分别是芦苇-扁秆藨草群落、芦苇-碱菀群落、芦苇-盐地碱蓬群落、芦苇-碱蓬群落、芦苇-柽柳群落、猪毛蒿-黄花蒿群落.其中芦苇伴生在大部分的植物群落周围,具有非常宽的生态位,起到了良好的水土保持作用.外部因素是驱动群落成带分布的主要原因,通过CCA排序,土壤的含水量、含盐量、有机质含量都是影响植被分布的重要因素,而生境因子中,坡度对群落分布有较大影响.北大港湿地植被组成较为单一,以盐生草本植被为主,为了增强水土保持效果形成草-灌-乔稳定的群落结构,应该采取合理措施,加速演替的进行.     

浉河河岸带草本群落数量分类、排序及物种多样性

在信阳市浉河河岸带湿地设置30个草本群落样地,利用TWINSPAN分类和DCA排序相结合的方法划分其群落类型,并利用CCA和RDA排序探讨环境因子对群落物种分布及物种多样性的影响.结果表明:30个样地群落可划分为3种群落类型,分别为菵草+酸模+红蓼群落、马唐+鬼针草+水蓼群落、藜+酸模群落.菵草+酸模+红蓼群落为主要类型,物种TWINSPAN分类及DCA排序清晰地反映出了群落所在生境的水分梯度变化.CCA排序显示,决定物种分布的主导性环境因子为土壤速效氮和速效钾,大部分植物趋向分布于中低水平的土壤环境中.RDA排序显示,Patrick丰富度指数与土壤pH值具有密切的正向关系,Shannon-Wiener和Simpson多样性指数与土壤速效钾具有密切的正向关系,而Pielou均匀度指数与土壤速效氮具有极高的负向关系.     

二维典型相关分析的实质与改进算法

由于样本数常小于样本维数,传统的典型相关分析方法CCA(canonical correlation analysis)会产生小样本问题.为了解决这类问题,一种新的有监督特征抽取方法--二维典型相关分析2DCCA被提出.与传统CCA方法把二维图像矩阵拉成一维向量不同,2DCCA直接从图像矩阵中抽取特征,该方法有效地解决了小样本问题.但是在单特征下,CCA的类标编码对识别率会产生影响,在一维情况下,传统的类标编码使得CCA等价于LDA,从而限制了CCA抽取更多有效的识别特征.证明了在传统的类标编码时,2DCCA仍然与2DLDA等价.为了打破这种约束,提出了一种基于样本标号的2DCCA改进算法.在ORL和AR人脸库上的实验表明,提出的方法优于传统的2DCCA.     

汾河临汾段湿地植被的数量分类和排序

采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对汾河临汾段湿地植被做了分类和排序研究.TW INSPAN分类将湿地植被82个样方分为16个群丛,论述了各群丛的群落学特征.DCA排序结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,表明影响群丛分布格局的主导生态因子为土壤水分和海拔高度.     

雅江格西沟自然保护区植被数量分类与排序

根据群落调查的结果,对雅江格西沟自然保护区森林群落、灌木群落和草本群落分别进行了双向种指示法(TWINSPAN)分类和除趋势对应分析(DCA)排序,结合实际将保护区植被分为21个类型.利用DCA排序探讨了群落分布与环境因子的关系,发现水份是影响保护区群落分布最主要的因素.不同海拔梯度的植被组成各异,表现出明显的垂直地带性.坡向对群落分布影响较大,同海拔阴坡、阳坡植被差异较大,表现出几种群落类型的镶嵌分布.     

常熟虞山森林植被群落的数量分类与排序

采用典型样方法对常熟虞山森林植被进行取样,利用22块样地资料对群落进行TWINSPAN分类和CCA排序,研究了虞山森林植被的群落结构。结果表明：(1)利用TWINSPAN对乔木层物种进行了分类,按照不同指示种将其划分为8个群丛类型。(2)CCA排序结果显示,第1排序轴与海拔有相关性,反映了温度条件的作用,第2排序轴与坡度和坡向有很大的显著关系,反映了水分、光照等条件的作用。植物群落的分布主要受到坡度和坡向两个环境因子的影响,其垂直地带性分布不明显。     

阜新海州露天煤矿排土场植被与土壤环境关系

为研究煤矿排土场植被恢复与重建过程中植被与土壤的关系,以阜新海州排土场为例,应用DCCA排序分析方法研究植被和土壤环境关系,排序图显示第一排序轴与pH和速效K呈负相关关系,而与速效P、速效N、有机质、全N、电导率呈正相关关系,第二排序轴与速效P、电导率和速效N呈正相关,与其他土壤因子负相关.植被种类的分布象限表明刺槐(Robinia pseucdoacacia)排土场较为恶劣的土壤环境中生长良好.综合分析认为:在阜新海州排土场植被恢复初期适合种植的乔木物种为刺槐(Robmia pseucdoacacia),随着植被恢复和停止排矸年限延长,土壤环境改善,植被种类增多,猪毛蒿(Artemisia scoparia)等草本植被生长良好.     

梅里雪山植被空间格局与环境因子关系分析

 基于GIS和遥感技术,从空间尺度上探讨了梅里雪山地区植被空间分布格局与非地带性的环境因子如地型因子等的相关性.首先,在GIS的帮助下提取研究区的植被图,运用DEM以及TM影像产生6个反映梅里雪山地区森林群落生境特征的环境因子(海拔、坡度、坡向、地型湿度指数、林冠郁闭度、温度),并将矢量格式的植被图斑赋予上述各个环境因子属性,并建立植被空间数据库.最后采用CCA排序方法定量分析不同环境因子与梅里雪山植被空间格局的关系.CCA排序结果表明:①影响梅里雪山地区植被空间分布格局的主要环境因子是地型湿度指数、海拔、林冠郁闭度和温度,其中海拔是植被格局的首要控制因子;②海拔与温度和地型湿度指数呈显著负相关,而海拔与坡向之间的相关性极小;③在梅里雪山地区由DEM产生地型湿度指数不能真实的反映该区域地表水分分布的真实状况,因为该区域的气候尤其是降雨受西南季风和地型垂直气候以及焚风效应的综合影响.     

长治漳泽水库湿地植物群落的数量分类与排序研究

应用双向指示种分析（TWINSPAN）和除趋势对应分析（DCA）相结合的方法,对长治湿地植物进行数量分类和排序,将该湿地划分为8个群丛类型,分别位于土壤水分含量不同的地区。分类结果很好地反映了植物群丛类型与环境因子之间的关系,并在DCA二维排序图上得到较好的验证。DCA排序轴反映了土壤湿度的梯度变化,表明水分条件是影响该地植物群丛变化的主要生态因子。     

山西大同煤矸石山自然定居植物群落数量分类与排序分析

应用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA),对山西大同永定序煤矸石山自然定居植物群落生态关系进行研究,将该矸石山81个样方划分为13个群丛,分别位于不同的海拔高度.DCA二维排序较好地验证了自然定居植物群落类型及优势种的分布与环境因子之间的关系,样方的DCA排序和优势种的DCA排序说明了矸石山表层养分含量、坡向是影响自然定居植物群落分布和变化的主要环境因子.81个样方的物种多样性指数与DCA第一、二轴的特征值有很好的相关性,说明了表层养分含量、坡向对矸石山自然定居植物群落的物种多样性影响显著.     

七里海古泻湖湿地植被群落分类与排序及多样性研究

通过双向指示种分析法(TWINSPAN)及除趋势典范对应分析法(DCCA)对植被群落进行分类和排序,并通过GIS图直观表现多样性指数的分布情况.研究发现,经过TWINSPAN分类,并结合考察实际情况,50个样方划分为6个植被类型,分别为乔木群落;灌丛;灌草丛;草甸植被;藤本植物;湿生、水生植被.DCCA二维排序和TWINSPAN分类结果较一致,其中样方排序能够很好地反映群落的生境特征.排序轴的第一轴,从左到右,群落由中生、旱生群落演变成为中生、湿生群落,反映了水分的变化情况.排序轴第二轴从下到上,群落类型从草本植物变为灌丛再变为乔木群落,近似反映了地形上坡度的变化.通过GIS图可以发现,物种丰富度较高的群落主要集中于乔木群落及灌丛;而α指数较高的群落主要集中于乔木(人工林)、农作物、部分野生灌木和草本群落,灌木群落的多样性处于中间水平,藤本植物和水生植物群落的多样性指数都处于较低水平.这与人工干扰强度较大以及超级植物大量繁殖占据生态位有很大关系.     

东北三江平原地区水位梯度对湿地植被群落生态特征的影响

【目的】探究三江平原湿地水文因子与湿地植被群落类型的关系以及水位梯度与湿地植被生态特征的耦合关系,分析水文情势对湿地植被群落的影响,为湿地生态恢复与生态系统的科学管理提供依据。【方法】以东北三江平原洪河国家级自然保护区湿地为研究区,基于野外调查选取水位梯度明显的9条样线共90个样点数据,建立以物种为横坐标、样点为纵坐标的21×90的矩阵。采用PC-ORD 5对矩阵数据进行双向指示种分析(TWINSPAN),对保护区湿地植被群落进行数量分类并分析群落类型与水位梯度的关系,使用CANOCO 5对矩阵数据进行除趋势对应分析(DCA),探究湿地植被群落分布与水位梯度的关系。最后利用Origin 2018对典型湿地植被的株高及生物量与水位数据进行高斯拟合,探究水文梯度变化对湿地植被生态特征的影响。【结果】TWINSPAN结果显示,洪河自然保护区湿地植被可划分为12个群落类型,群丛类型沿水文梯度的变化体现了植被类型由湿生植被向旱生植被演替的变化趋势,表明水位变化对湿地植被群落的演替与分布具有重要作用。样地DCA分析结果表明,湿地植被群丛的分布呈现一定的规律,植被群落类型及分布主要受水位梯度的影响。物种DCA排序结果显示,湿生植被、湿中生植被、旱生植被在排序图上均有明显的分布范围和界限,影响植被分布的主要环境因子是水位梯度。高斯拟合结果表明,3种典型湿地植被的高度和生物量随水位的变化趋势均为先增加后减少。小叶章(Calamagrostis angustifolia)、毛果苔草(Carex lasiocarpa)、漂筏苔草(Carex pseudocuraica)的最适水位生态幅分别为:[4.46 cm,20.04 cm]、[8.30 cm,28.40 cm]和[40.87 cm,48.71 cm],3种湿地植被的高度及生物量对应最大水位排序均为:小叶章<毛果苔草<漂筏苔草,此结果与分类和排序结果相符合。小叶章的高度及生物量对水位梯度的变化最敏感。【结论】水位梯度为洪河国家级自然保护区湿地植被群落类型与分布的首要环境因子,优势种的分布体现了所属植被群落的分布特征,并且具有指示生境的作用。水位梯度对湿地植被的生态特征有极显著影响,不同湿地植被对淹水水位适应性的差异导致其最适水位生态幅的差异明显。     

拉萨市拉鲁湿地植物群落与环境因素之间的关系及其分布格局

文章采用双向指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)法,对拉鲁湿地植被群落组成、分布格局与环境因素之间的关系进行研究。结果表明,拉鲁湿地29种主要植物种隶属17科25属,其中最常见的种类有苔草、嵩草、芦苇、委陵菜和水蓼。TWINSPAN表明,28个样方分为四个主要样方组,分别代表不同的生境类型并与CCA排序结果基本一致。CCA分析反映了拉鲁湿地植物群落组成和分布格局随环境因子变化的趋势,并且由CCA渐进选择分析确定了影响拉鲁湿地植物群落组成和分布的主要环境因子,包括放牧、水位和践踏干扰等。     

山地植物群落数量分类和排序研究进展

在区域至全球尺度上,水热条件是决定植物种、生活型或植被类型分布的主导因素,而在景观及更小的尺度上,区域环境因子则主导着植被的分布格局。数量分类和排序是研究群落生态关系的重要数量方法,它为客观、准确地揭示植被、植物群落及植被与环境之间的生态关系提供了合理、有效的途径。笔者从群落分布格局和物种多样性格局的角度出发,综述了我国山地植物群落数量分类和排序的相关研究,阐述了采用数量分类和排序方法研究山地植被与环境因子关系的必要性,并探讨了我国山地植物群落数量分类和排序研究的发展趋势以及亟待解决的一些问题。     

太白红杉群落的多元分析与环境解释

在样方调查的基础上,选取10个典型的太白红杉(Larix chinensis)群落,采用双向指示种分类法(TWINSPAN)和典范对应分析法(CCA)对该群落进行了数量分析.结果表明,TWINSPAN将太白红杉群落分为4类,从群落的CCA二维排序图中可以看出4种群落类型在环境梯度上分化显著,其中第一轴突出反映了海拔梯度与土壤条件,第二轴反映了坡位、坡向梯度.太白红杉群落10个样地中所含有的23种主要物种的CCA排序也表现了与群落排序相类似的格局,很好地反映了物种生态梯度的基本模式,较好地揭示了太白红杉群落类型分布与环境之间的关系.