群落生态学群落相似性分类和排序 (2)精选PPT.ppt

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1、关于群落生态学群落相似性分类和排序(2)第1页，讲稿共46张，创作于星期二一一 群落相似性群落相似性群落相似性分析是通过对样地调查所得原始数据进行处理，并根据处理的结果判断两个群落之间相似程度。群落相似程度的指标有两类：一类是相似系数；另一类是相异性系数。表征两个群落间相似程度的指标虽多，但在数据处理上一致：根据两群落共有种的数量数据，计算其相似或相异程度。第2页，讲稿共46张，创作于星期二(1)相似性系数：根据群落中有无某个物种来估计 (2)百分率相似性系数：将群落中每一个种的密度以百分率表示常用的两种相似性系数第3页，讲稿共46张，创作于星期二二 群落的分类和排序（一）群落的分类（一）群落

2、的分类 分类与排序：可同时反映间断性与连续性分类分类：群落进行相似性分组生物群落的分类与排序 分类 适于揭示群落的间断性间断性 排序 揭示群落的连续性连续性第4页，讲稿共46张，创作于星期二植被型组 植被型植被型 植被亚型 群系组 群系群系 亚群系 群丛组 群丛群丛 亚群丛 三级三级分类单位中国植被采用“不重叠的等级分类不重叠的等级分类”方法，贯穿“群落生态”原则1.中国植物群落分类原则、系统和单位中国植物群落分类原则、系统和单位 第5页，讲稿共46张，创作于星期二中国植物群落分类原则、系统和单位中国植物群落分类原则、系统和单位分类系统：主要分类单位分三级 植被型 （高级单位）群系 （中级单位

3、）群丛 （基本单位）每一等级之上和之下又各设一个辅助单位和补充单位高级单位的分类依据侧重于外貌、结构外貌、结构和生态地理特征生态地理特征，中级和中级以下的单位则侧重于种类组成。种类组成。分类原则以群落本身的综合特征群落本身的综合特征作为分类依据第6页，讲稿共46张，创作于星期二 植被型植被型（vegetation type）：最主要的高级分类单位。最主要的高级分类单位。在植被型组内，把建群种生活型相同或相似，同时对水热条件的生态关系一致的植物群落联合为植被型。群系群系（formation）：主要的中级分类单位。主要的中级分类单位。凡是建群种或共建种相同相同的植物群落联合为群系。如果群落具共建种

4、，则称共建种群系，如落叶松、白桦混交林。群丛群丛（association）：基本单位。基本单位。凡是层片结构相同，各层片的优势种或共优种相同的植物群落联合为群丛。第7页，讲稿共46张，创作于星期二植被型组：植被型组：最高的分类单位。建群种生活型相近因而群落外貌相似的植物群落联合。植被亚型植被亚型：辅助单位。根据优势层片或批示层片的差异划分。群系组群系组：根据建群种亲缘关系近似，生活型或生境相近而划分。亚群系亚群系：辅助单位。根据次优势层片及其所反映的生境条件而划分。群丛组群丛组：片层结构相似，而且优势层片与次优势层片的优势种工共优势种相同的植物群落联合。亚群丛亚群丛：反映群丛内部在区系成分、层

5、片配置、动态变化等方面出现的若干微细变化。第8页，讲稿共46张，创作于星期二植被型组植被型组：草地 植被型植被型：温带草原 （植被亚型）：典型草原 群系组群系组：根茎禾草草原 群系群系：羊草草原 （亚群系）：羊草丛生禾草草原 群丛组群丛组：羊草大针茅草原 群丛群丛：羊草大针茅柴胡草原亚群丛 示例示例第9页，讲稿共46张，创作于星期二10个植被型组为：个植被型组为：针叶林、阔叶林、灌草和灌草丛、草原和稀树干草原、荒漠包括肉质刺灌丛、冻原、高山稀疏植被、草甸、沼泽、水生植被。29个植被型为：个植被型为：寒温性针叶林、温性针叶林、温性针阔叶混交林、暖温性针叶林、热性针叶林、落叶阔叶林、常绿落叶阔叶混

6、交林、常绿阔叶林、硬叶常绿阔叶林、季雨林、雨林、珊瑚岛常绿林、红树林、竹林、常绿针叶灌丛、常绿草叶灌丛、落叶阔叶灌丛、常绿阔叶灌丛、灌草丛、草原、稀树干草原、荒漠、肉质刺灌丛、高山冻原、高山垫状植被、高山流石滩稀疏植被、草甸、沼泽、水生植被。根据中国植被一书和中国植被图的制作。中国植被分为10个植被型组、29个植被型、560多个群系、群丛则不计其数。第10页，讲稿共46张，创作于星期二第11页，讲稿共46张，创作于星期二针叶林第12页，讲稿共46张，创作于星期二阔叶林第13页，讲稿共46张，创作于星期二灌草和灌草丛第14页，讲稿共46张，创作于星期二草原和稀树干草原第15页，讲稿共46张，创作

7、于星期二荒漠包括肉质刺灌丛第16页，讲稿共46张，创作于星期二冻原第17页，讲稿共46张，创作于星期二高山稀疏植被第18页，讲稿共46张，创作于星期二草甸第19页，讲稿共46张，创作于星期二沼泽第20页，讲稿共46张，创作于星期二水生植被第21页，讲稿共46张，创作于星期二2.植物群落的命名植物群落的命名 群丛的命名方法：凡是已确定的群丛应正式命名，我国习惯于采用联名法，即将各个层中的建群种或优势种和生态指示种的学名按顺序排列。在前面冠以Ass.（Association的缩写），不同层之间的优势种以“-”相连。如Ass.Larix gmelini-Rhododendron dahurica-p

8、hyrola incarnata（即兴安落叶松-杜鹃-红花鹿蹄草群丛）。从该名称可知，该群丛乔木层、灌木层和草本层的优势种分别是兴安落叶松、杜鹃和红花鹿蹄草。如果某一层具共优种，这时用“+”相连。如 Ass.Larix gmelini-Rhododendron dahurica-phyrola incarnata+Carex sp 单优势种的群落，就直接用优势种命名，如以马尾松为单优势种的群丛为马尾松群丛，即Ass.Pinus massoniana 或写成Pinus massoniana Association。第22页，讲稿共46张，创作于星期二第23页，讲稿共46张，创作于星期二 当最上层

9、的植物不是群落的建群种，而是伴生种或景观植物，这时用“”来表示层间关系(或用“|”或“（）”)。如Ass.Caragana microphlla（或|）Stipa grandis-Cleistogenes squarrasa-Artemisia frigida，或Ass.(Caragana microphlla)Stipa grandis-Cleistogenes squarrasa。在对草本植物群落命名时，我们习惯上用“+”来连接各亚层的优势种，而不用“-”。如Ass.Caragana microphllaStipa grandis+Cleistogenes squarrasa+Artemi

10、sia frigida。第24页，讲稿共46张，创作于星期二 群系以上高级单位不是以优势种来命名，一般均以群落外貌生态学的方法，如针叶乔木群落群系组群系组，针叶木本群落群系纲群系纲，木本植被型植被型等。群系群系的命名依据是只取建群种的名称。如东北草原以羊草为建群种组成的群系，称为羊草群系。即Form.Aneurolepidium chinense。如果该群系的优势种是两个以上，那么优势种中间用+号连接。如两广地区常见的华栲+厚壳桂群系。即 Form.Castanopsis chinensis+Cryptocary chinensis 第25页，讲稿共46张，创作于星期二请按照请按照中国植被中国

11、植被对该群落进行分类和命名对该群落进行分类和命名第26页，讲稿共46张，创作于星期二（二）群落的排序（二）群落的排序 排序（排序（ordinationordination）：就是把一个地区内所调查的群落样地，：就是把一个地区内所调查的群落样地，按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地之间及其与生按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地之间及其与生境之间的相互关系。境之间的相互关系。排序方法可分为两类：直接梯度分析直接梯度分析（direct gradiant analysis）利用环境因素的排序，即以群落生境或其中某一生态因子的变化，排定样地生境的位序，又称环境排序环境排序。间接梯度分析

12、间接梯度分析（indirect gradiant analysis）用植物群落本身属性（如种的出现与否，种的频度、盖度等等），排定群落样地的位序，又称群落排序群落排序。第27页，讲稿共46张，创作于星期二排序是一个几何问题，我们要把样方（实体）作为点在P维种类（属性）空间排列，使得排列结果能客观地反映样方间的相互关系，这种用属性（种或环境因子）来对实体进行排序的过程叫做正排序正排序（normal ordination）；如果反过来用实体去排列属性则叫做逆排序逆排序（inverse ordination）。排序常用来检验分类的结果，其方法是先用某一分类方法对样方进行分类，比如用传统的定性方法或某

13、一数量方法进行分类，然后再在排序图上圈定群落的界限，这样可以直观地看出各植被类型间的关系，以检验分类的合理性，并且可以用排序轴所含的生态意义来帮助解释分类的结果。正因如此，有些学者也将排序归入植被数量分类方法植被数量分类方法中。第28页，讲稿共46张，创作于星期二沼泽化草甸群落在三个环境因子上的排序图。(a)海拔高度；(b)泥炭深度；(b)坡度第29页，讲稿共46张，创作于星期二1.直接梯度分析直接梯度分析 第30页，讲稿共46张，创作于星期二2.间接梯度分析间接梯度分析（群落排序方法）（群落排序方法）连续带分析连续带分析 主成分分析主成分分析 非度量多维尺度分析非度量多维尺度分析 聚类分析聚

14、类分析第31页，讲稿共46张，创作于星期二 连续带分析的步骤1.对每一林分（林分林分是指森林的内部结构特征。即树种组成、森林起源、林层或林相、林型、林龄、地位级、出材量及其他因子大体相似，并与邻近地段又有明显区别的森林地段）计算出每一种（主要树种）的重要值：重要值=相对密度+相对频率+相对优势度2.根据各个林分中各物种的重要值，把各林分中最大重要值的树种，确定为主要优势种。然后把同一主要优势种的林分合起来，将林分分成若干类。3.凭主观意见，对每一物种视其在演替阶段中发展的顺序，给以从1到10的数值（等级），这个值称为顶级适应值。4.计算出每一林分的连续带指数：连续带指数=（种的重要值顶级适应值

15、）5.以连续带指数为横坐标，各树种的重要性指数为纵坐标作图。第32页，讲稿共46张，创作于星期二第33页，讲稿共46张，创作于星期二 依连续带指数计算公式，样方1的排序坐标为：同样可得到样方2-10的排序值为：3.1，4.2，4.0，9.2，6.5，6.6，7.4，7.7和8.0。排序结果可以用一维直线图表示，反映了群落的演替系列。当然，表中的顶级适应值可换为植物种对某个环境因子的适应程度，比如根据喜湿程度分为 16个等级，此时，该方法则分析群落在环境梯度上的适应。第34页，讲稿共46张，创作于星期二主成分分析主成分分析（principal components analysis）将多个变量通

16、过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。原理：原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。第35页，讲稿共46张，创作于星期二第36页，讲稿共46张，创作于星期二第37页，讲稿共46张，创作于星期二主成分分析的两方面不足：主成分分析的两方面不足：1.不适用非线性的点集2.不适用变量间相关性小，主分量不明显的数据第38页，讲稿共46张，创作于星期二非度量多维尺度分析非度量多维尺度分析（non-metric multi-dim

17、ensional scaling analysis）原理与主成分分析相似，优点是适应多维（多类型）的变量，缺点是原变量信息损失较多。实例：重庆四面山常绿阔叶林群落（实例：重庆四面山常绿阔叶林群落（21个样区，个样区，105个样方）个样方）数据组1：样方的经度、纬度、海拔、坡向、坡度和土壤水分含量数据组2：样方内各植物的多度、盖度、频度和重要值第39页，讲稿共46张，创作于星期二湿度由小到大湿度由小到大温度由低到高温度由低到高第40页，讲稿共46张，创作于星期二生态学意义生态学意义沿第沿第1 1 排序轴排序轴：从左至右,基本反映了植物群落所在环境中海拔由高到低或温度由低到高温度由低到高的梯度。分

18、布于较高海拔的群落样地在Axis1上的排序值在-0.11-0.37之间,而分布于较低海拔的群落样地则在0.030.33之间.沿第沿第2 2 排序轴：排序轴：从下至上,基本反映出植物群落所在环境中土壤含水量由少到多或湿度由小到大湿度由小到大的梯度。土壤含水量较低的群落样地在Axis2上的排序值多在00.30之间,而土壤含水量较高的群落样地则多在0.250.45之间。第41页，讲稿共46张，创作于星期二山顶相对冷凉偏旱山体上部气温偏低,土壤偏干山体中部陡坡温暖而相对干燥山体下部坡地温暖偏湿类类II类类III类类IV类类第42页，讲稿共46张，创作于星期二经NMDS 排序，21 个样地被明显地分为了

19、4 个类型第第类类 黄杞黄杞(Engelhardtia roxburgtiana)和杉木杉木(Cunninghamia lanceolata)为主要建群种主要建群种的群落，包括2、3、4、5和16 号样地，其中，16号样地位于海拔1410m 的山体上部，但由于地处背风湿润的山凹，杉木生长和保存良好，因此被划入此类；第第II类类 以元江栲元江栲(Castanopsis orthacantha)为主要建群种的群落，包括1、6、7、8、9、10和11 号样地；第第III类类 以木荷木荷(Schima superba)和硬斗石栎硬斗石栎(Lithocarpus hanci)为主要建群种的群落，包括12

20、、13、14、15、17和18 号样地。第第类类 以硬斗石栎硬斗石栎(Lithocarpus hanci)为主要建群种的群落，包括19、20和21 号样地。第43页，讲稿共46张，创作于星期二聚类分析聚类分析是根据各实体（或属性）间的相似（或相异）关系，将实体或属性归纳为若干组，使组内的实体或者属性尽量相似，而组间的实体或者属性尽量相异，从而达到其客观分类的目的。系统聚类法是目前应用最多的聚类方法。第44页，讲稿共46张，创作于星期二系统聚类法的几种方法1.最最近邻体法近邻体法:以两类中相距最近的两个样方之间的距离作为两个类间的距离（即最大相似性或最小相异系数）。2.最远邻体法最远邻体法:以两类间相距最远点之间的距离的为准。3.平均聚类法平均聚类法:其类间距离不取决于两类中各某一样方点间的极端距离，而是取决于两类中各自的平均距离或平均相似性。包括非加权算术平均（又叫组平均）非加权算术平均（又叫组平均）、加权算术平均、加权的形心聚类和非加权的形心聚类四种。该方法最科学最常用，但对数据量纲较敏感。第45页，讲稿共46张，创作于星期二感感谢谢大大家家观观看看第46页，讲稿共46张，创作于星期二