模糊生态位初探

Hutchinson生态位的边界是清晰的.为克服这个局限,利用模糊数学发展了生态位理论,提出了模糊超体积生态位概念以及关于生态位宽度和生态位重叠的度量公式,并在苹果园中凹唇壁蜂和紫壁蜂的时间生态位研究中应用.种间竞争系数α=0.708 6,比已有研究文献中α=0.935 0更切实可行.表明作者的公式优于其他公式.     

湘西北蜡梅的生态位

在模糊超体积生态位理论的基础上,根据样地调查所获得的基本数据,研究了湘西北蜡梅群落中8个物种的生态位．结果表明,生态位宽度从大到小依次为：蜡梅（0．8479）、香叶树（0．5833）、八角枫（0．5761）、黄连木（0．5000）、崖花海桐（0．4500）、鸡仔木（0．4205）、珊瑚朴（0．3135）和樱桃（0．3056）,与Simpson指数和Shannow-Wiener公式的结论相同;蜡梅生态位在其他物种的生态位的重叠值都很大,最小的为0．8382,说明其他物种对资源利用受到蜡梅的激烈竞争;其他物种生态位在蜡梅生态位的重叠值都比较小,最大的为0．6278,说明蜡梅对资源利用受到其他物种的竞争并不十分激烈,因而蜡梅是湘西北蜡梅群落中的优势物种．     

南亚热带4个苗木的生态位

在模糊超体积生态位理论的基础上,研究了南亚热带4个不同演替阶段树种苗木的生态位,探索森林群落演替的规律．以所测定的净光合作用强度值为指标,度量包括pH值、矿物质营养浓度、土壤含水量三个生态因子的三维生态位．结果表明：生态位宽度的大小次序为马尾松（0．4056）,荷木（0．3614）,藜蒴（0．3108）和黄果厚壳桂（0．3068）,正好对应演替不同阶段的优势种;生态位重叠最小值为0．6827,表示总体上物种对资源的竞争较激烈;种间竞争系数介于0．6359和0．7357之间,表示物种问有回避竞争的趋势,这往往有助于物种共存;利用Cody和May的原则会带来生态位重叠的偏差最大为0．1262,最小为0．0361,因此应该避免使用Cody和May的原则．     

天龙山植物群落优势种群生态位研究

对天龙山植被的17个优势种群生态位进行了研究，首先用TWINSPAN与传统群落的分析方法，把40个样方分为6个群落类型，用Levins和Shannon-wiener生态位宽度和Petraitis生态位特定重叠指数测定群落中优势种群生态位宽度和生态位重叠，并分析其生态学意义．结果表明，种群生态位宽度越大，对环境的适应能力就越强，对资源的利用能力也就越强；生态位重叠值越大，种群间的生态相似性越大，利用资源的相似性程度越高；生态位宽的种群对生态位窄的种群可能有较高的重叠值，反之则较低。     

大连石槽潮间带六种骨螺的生态位宽度和生态位重叠

本文应用生态学中的生态位理论,对大连沿海石槽潮间带的六种骨螺的生态位宽度和生态位重叠进行了测定和研究。实验结果证明,六种骨螺无论从觅食高度还是从栖息底质来看互相间竞争强度均较大,而疣荔枝螺与其它五种螺相比较,竞争强度较低而生态位宽度值较高这是竞争促使其利用不同资源的结果。实验结果还证明,选择觅食高度和栖息底质做为分析贝类空间生态位的生态指标是较为合理的。     

武夷山风景名胜区天然林优势种群高度生态位分析

基于武夷山风景区天然林的调查数据,以不同高度作为一维资源位状态,以个体多度为生态位计测的资源状态指标,对群落中的15个优势树种进行生态位计算和分析.结果表明,杉木、米槠、马尾松的生态位宽度BSW,i与BL值均排在前3位.说明这3种天然林在各个高度资源级中分布较为均匀,具有较宽的资源利用谱,能够充分地利用资源.此外,高度生态位重叠值有58对大于等于0.5,其中黄瑞木和黄毛润楠的生态位重叠值最大,其值为0.935 9,说明两个窄生态位的种对之间可以有较大的生态位重叠.     

云丘山植物群落主要优势种生态位研究

本文通过对山西省云丘山进行实地调查,用Hurlbert（HNB）指数和Levins（LNB）指数对该地区森林群落各层的优势种生态位宽度进行了测度,乔木层主要优势种白皮松和侧柏,灌木层主要优势种檀子栎和荆条,草本层主要优势种披针叶苔草和狗尾草的HNB和LNB分别是0．137、1．042、0．117、1．004,0．418、1．488和0．354、1．463,0．734、1．744、0．488、1．563;用Pianka公式对该地区优势种的生态位重叠状况进行研究,发现灌木层较乔木层种问竞争状况缓和、资源利用状况较好;分析了该地域各层优势种生态位宽度和生态位重叠的关系,探索了该地区森林群的优势种种间关联,阐明了该森林群落内的竞争机制,对揭示云丘山地区森林群落的演替有重要意义,也为该旅游景区的管理与优化提供一定的理论依据．     

重庆四面山常绿阔叶林主要乔木种群生态位特征

利用Levins、Hurlbert生态位宽度公式和Pianka生态位重叠公式测定四面山常绿阔叶林20个主要乔木种群的生态位宽度和生态重叠,并对生态宽度,生态位重叠以及种间联结性的关系进行初步探讨．结果表明：群落中主要优势乔木种群的生态位宽度较大;有相同或相似环境要求的乔木种群间生态位重叠较大,生态位宽度较大的乔木种群与其它乔木种群间的生态位重叠较大;种间正联结性越强,其生态位重叠值越大,种间负联结性越强,其生态位重叠值越小．     

生态位视角下江苏科技人才发展评价研究

基于生态位理论，构建科技人才生态系统模型及科技人才发展评价指标体系，基于2016—2020年江苏科技人才数据，对江苏科技人才生态位宽度和生态位重叠度进行测算。研究表明：江苏科技人才发展形成3个梯队，科技人才发展不均衡，差异性逐渐增加；江苏科技人才发展总体呈现先上升后下降的趋势；各城市生活保障环境、分解者差距较小，政策环境、生产者、一级消费者、二级消费者差距较大；形成了3个竞争关系较强的范围圈。     

露天矿排土场植被恢复过程中种群生态位特征

研究了阜新新邱露天矿排土场植被恢复过程中主要种群的生态位特征,结果表明:(1)在本研究区域内,猪毛菜(Artemisia scoparia)的生态位宽度最大,对资源的利用能力最强,对环境的适应性也是最强的。与伴生物种的重叠值也是很高的。但并没有出现明确的关系。(2)黄花蒿(Artemisia annua)与羊草(Aneurolepidium chinese),蒙古蒿(Artemisia mongolia)与早熟禾(Poa annua)之间的生态位重叠最高,说明它们对空间资源的利用效率比较高,能充分的利用资源。(3)猪毛菜(Artemisia scoparia)、黄花蒿(Artemisia annua)、蒙古蒿(Artemisia mongolia)同属于菊科草本植物,对环境的生存条件比较相似,所以它们存在较强的竞争关系。这些结论有助于了解生态恢复中的种群生态适应性。     

一种基于小生境的模糊支持向量机新算法

提出了一种基于小生境的模糊支持向量机新算法,该算法主要是通过对样本小生境与类小生境之间对比,并利用类小生境中样本最小半径来度量样本与类之间的关系,改变传统支持向量机简单使用样本欧氏距离来度量样本与类之间的关系的方法,克服了传统支持向量机算法对噪声和异常点过于敏感以及有效样本区分度差等缺点.实验数据表明,与只使用基于样本与类中心之间距离的传统模糊支持向量机算法相比,该算法提高了算法的收敛速度,且大大增强了包含噪声样本与有效样本的区分度.     

东北草地羊草种群生态位的研究

计测了东北松嫩草原上羊草种群的资源生态宽度、生态位宽度季节变化，羊草与其它主要植物种群的资源生态位重叠，并在不同水平梯度上做了较深入的分析。研究表明：羊草种群水分生态位宽度主要取决于羊草的资源占据比例；光生态位宽度主要依赖于光能的利用强度；营养生态位宽度主要受生境土壤养分差异的影响；羊草生态位宽度存在着季节性变化；植物种群生态位的重叠值随土壤水分与碱化度梯度呈有规律变化，生态位重叠是该地域植物共存的基础。     

Vague集向模糊集转化的一种新方法

对Vague集向模糊集转化的方法进行分析,指出已有方法存在的的不足,根据Vague集的三维表示图提出一种新的有效转化方法,并通过实例说明其有效性和直观性.     

生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

给出一类模糊系统的模糊神经网络模型 .提出一种实用的生态算子 ,构建的生态遗传新算法有效解决了基本遗传算法的“早熟”问题 .采用新算法实现模糊神经网络模型的辨识 ,提高了辨识精度 .实例仿真结果验证了新算法在模糊系统辨识中的有效性     

关中地区城市生态位研究

目的探索区域内城市间的竞争程度及变化情况。方法运用生态学中生态位及生态位重叠模型计算城市生态位宽度和重叠度。结果以关中地区为研究范围,根据2004年39个工业行业产值数据,计算出关中地区4城市生态位宽度和生态位重叠度。结论 (1)关中地区4个城市生态位宽度形成3个类别,分别为西安、宝鸡、咸阳、铜川,其中,西安市生态位宽度最大,所占据的资源空间最多,其余两种类型生态位宽度逐渐减小,所占据的资源空间逐渐减少;(2)关中地区4个城市生态竞争缓和,竞争中形成西安市处于优势地位,宝鸡、咸阳次之,铜川位居最后;(3)西安和咸阳、西安和宝鸡、咸阳和铜川城市生态位重叠值较高,互为可能的竞争对手。     

基于生态遗传算法的煤矸石自适应模糊模式识别

给出煤矸石组分模式识别的模糊神经网络模型，提出一种实用生态算子，同时将此基础上构建的生态遗传算法用于模糊神经网络的离线学习，能有效避免传统BP算法学习速度慢、易陷入局部极小的缺陷和基本遗传算法的遗传滑脱现象．仿真和实验结果显示新算法使离线训练的网络具有良好的收敛性能，而且从训练好的定量网络中提取模糊规则用于原煤的在线自动分选，不仅能提高煤中矸石的识别率，而且有效解决了系统识别精度与实时分选之间的矛盾．     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.