小陇山国家级自然保护区次生林分类、排序及演替

在野外调查基础上,采用TWINSPAN和DCA对小陇山林区次生林群落进行了数量分类和排序,从植物群系组成、植物群落与环境的生态关系方面,研究小陇山植被群落的分布格局,用以确定该区次生林演替,并给予合理的环境解释。结果表明:采用TWINSPAN数量分类方法,将植被划分为12个群落类型;DCA排序图明显反映出排序轴的生态意义,第一轴基本上突出反映了湿度变化,沿第一轴从左到右,湿度逐渐增大;第二轴主要表现了温度梯度,沿第二轴从下到上,温度逐渐降低;次生林的演替序列为山杨林→山杨+白桦林→锐齿栎混交林及锐齿栎纯林,其自然恢复演替以锐齿栎林为顶极群落。     

亚热带峰丛洼地恢复演替植物群落的数量分类和排序——以广西马山弄拉峰丛洼地为例

采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)对弄拉峰丛洼地恢复演替植物群落进行数量分类和排序。TWINSPAN将20个样方分为10个组,根据植被分类的原则划分为10个群丛,论述了各群丛的群落学特征。20个样方的DCA排序结果反映了恢复演替群落与环境梯度的关系,表明影响群丛分布格局的主导生态因子为恢复时间、人为干扰及露石率。DCA排序将53个种分为4个种组,影响峰丛洼地恢复演替群落及其物种分布格局的主导生态因子为恢复时间、岩性和水分等。各物种在排序轴上的位置反映了种组成员的生态适应性及其在群落中的重要性和更新生态位。     

锦屏水电站植被数量分类与排序

以锦屏梯级水电站大河湾段植被为研究对象,以河流流向为基础布置样方,将50个样方物种重要值及其环境因子进行TWINSPAN数量分类和DCA排序,结果显示:(1)由TWINSPAN数量分类将植被划分为7种类型,雅致雾水葛(Pouzolzia elegans)灌草群落为该区域的主要群落.(2)以TWINSPAN数量分类为基础的DCA二维排序图将样方分为6个生态类型,DCA 二维排序图横轴从左至右海拔高度逐渐降低;排序纵轴由下至上坡度逐渐升高.(3)以TWINSPAN数量分类在DCA排序图中有明确的分布范围和界限,DCA排序与TWINSPAN数量分类结合使用,能很好反映群落与环境因子间的生态关系.     

敦煌阳关自然保护区湿地植物群落数量分类和排序

研究敦煌阳关自然保护区内湿地植物群落的数量分类, 给保护区湿地生态恢复和植物多样性保护提供具有实践价值的参考依据。采用野外调查结合TWINSPAN 数量分类法和DCA 排序方法对阳关保护区湿地植物群落进行多元分析, 结果表明: TWINSPAN 分类将阳关保护区湿地的 29 种植物种划分为8 个主要植物群落, 且各群落内的植物种之间具有相似的生境; DCA 排序图第1 轴明显反映了土壤含水量梯度, 而植被群落类型在DCA 第2 轴上变化所指示的环境特征不如第1 轴明显; TWINSPAN 分类与DCA 排序结果基本吻合, 同时DCA 排序结果进一步验证了TWINSPAN 分类结果的合理性, 能够有效地解释阳关保护区湿地植物种分布的稀疏性。     

民勤绿洲荒漠过渡带人工梭梭群落与水土因子的关系

作为绿洲可持续发展的重要生态屏障,人工梭梭群落的演替关系着民勤绿洲的生态安全。以民勤绿洲边缘人工梭梭群落为研究对象,在野外调查的基础上,采用双向指示种分类(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)数量生态学方法分析了人工梭梭群落与水土环境因子的关系。结果表明:(1)TWINSPAN方法将人工梭梭群落划分为4个群丛类型:群丛I梭梭+白刺-沙蒿-盐生草(Haloxylon ammodendron+Nitraria tangutorum-Artemisia frigida-Halogeton glomeratus)、群丛Ⅱ梭梭+沙拐枣-沙米(Haloxylon ammodendron+Calligonum mongolicum-Agriophyllum squarrosum)、群丛Ⅲ梭梭+白刺-芦苇(Haloxylon ammodendron+Nitraria tangutorum-Phragmites australis)、群丛Ⅳ梭梭+柽柳+盐爪爪(Haloxylon ammodendron+Tamarix ramosissima+Kalidium foliatum);(2)CCA排序第1轴代表生境水分及有机质梯度的变化,第2轴代表生境土壤盐分的环境梯度。Monte Carlo检验和前项选择结果表明,人工梭梭群落演替的环境调控因子排序为土壤水分(10%)有机质(9.7%)pH(8.8%)速效磷(8.4%)土壤沙粒(7.8%)地下水埋深(7.8%)样方距离绿洲之间的距离(7.2%)全氮(6.9%)电导率(6.7%)。TWINSPAN分类结果在CCA样方-环境因子排序图中有较好的反映,分类和排序结果较为吻合。(3)土壤含水量、酸碱度、沙粒体积百分比、速效磷、有机质、全氮、电导率与空间因子样方与绿洲的距离解释了物种格局变化的19.8%,其中土壤因子占15.6%,地下水因子占1.1%,土壤与地下水因子交互作用解释部分占3.1%。对于50%以上未能被解释的变异部分,可能归咎于未被选取的环境因子如降水、风蚀沙埋、封禁或者随机过程。     

拉萨河谷草地群落的数量分类与排序

采用TWINSPAN数量分类和DCA、CCA排序的方法,对拉萨河谷草地23个样点进行统计分析。结果显示:(1)TWINSPAN数量分类将拉萨河谷草地群落划分成8种类型,拉萨河谷的草地群落分布呈现明显的垂直地带性分布格局。(2)TWINSPAN分类所划分的各群落在DCA排序图上都有各自的分布范围和界限,说明DCA排序能较好的反应各群落与其环境资源之间的关系,同时,TWINSPAN的分类结果也在排序图上得到较好的印证。(3)样点DCA排序的第一轴基本反映了海拔高度的变化梯度,第二轴基本反映了坡向的变化。(4)样点CCA排序表明,影响群落分布的主要环境因子是海拔,其次是坡向。CCA排序进一步阐明了拉萨河谷草地群落分布决定于海拔和坡向等环境因子,并间接验证了TWINSPAN的分类结果。(5)物种CCA排序和TWINSPAN分类结果表明:植物群落中物种的分布格局与植物群落类型的分布格局存在一定的相似性,物种的分布格局在很大程度上影响着群落的分布格局。     

桂林岩溶石山青冈栎群落的数量分析

应用双向指示种分析(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)方法对桂林岩溶石山青冈栎群落进行数量分类与排序。通过TWINSPAN分类,将青冈栎群落60个样方划分为8个群丛类型,探讨了各群丛类型的基本特征。结果表明:DCA排序与TWINSPAN分类结果较一致,DCA排序较好地体现了各群丛类型与环境因子的相互关系,DCA第一排序轴主要反映了坡度的变化梯度;DCA排序图的对角线基本体现了坡向的变化梯度。坡度的变化是影响岩溶石山青冈栎群落物种组成与分布的重要生态因子。     

藏北高原草地群落的数量分类与排序

采用TWINSPAN数量分类和DCA、CCA排序的方法,对藏北高原草地29个样点进行统计分析。结果显示:(1)TWINSPAN数量分类将藏北高寒草地群落划分成10种类型。(2)样点DCA排序第一轴基本反映了水分环境梯度,第二轴基本反映了热量梯度。(3)TWINSPAN分类所划分的各群落在DCA排序图上都有各自的分布范围和界限,说明DCA排序能较好的反应各优势群落与其环境资源之间的关系。(4)样点CCA排序表明,影响群落分布的首要环境因子是水分因子(年均降水量)和空间因子(经度),其次是热量因子(年均温度),CCA排序进一步阐明了群落分布决定于水分和温度等环境因子,并间接验证了TWINSPAN的分类结果。(5)物种CCA排序和TWINSPAN分类结果表明:植物群落中物种的分布格局与植物群落类型的分布格局存在一定的相似性。     

陕北黄土丘陵区撂荒群落排序及演替

根据2003和2005年分别对36和34块撂荒群落及其生境的调查结果,分析了撂荒群落的排序演替规律、演替速度及演替趋同或趋异性。结果表明：（1）对陕北黄土丘陵区撂荒群落影响较大的因子主要有撂荒年限、海拔、土壤水分含量及变异量、有机质、全氮和速效氮、速效磷等,而坡度、坡向等对撂荒群落分布及动态影响较小;（2）排序图也反映了撂荒演替过程中主要环境因子的变化,即随着撂荒年限的增加,土壤水分含量减少,变异量增加。土壤养分方面,除速效磷呈减少趋势外,土壤有机质,全N、P、K,速效N、K都有增加的趋势;（3）农田撂荒后,群落演替速度有先降低后增大的趋势。提出一个关于撂荒演替速度的分阶段循环往复式的理论模型,认为植被演替从总体上讲是逐渐变慢的,可根据生长、生活型和优势植物种等分为几个阶段,每个阶段初期演替速度较快,以后逐渐变慢达到阶段稳定状态。之后,随着下一阶段主要植物的入侵,阶段稳定状态被打破,演替进入下一阶段。（4）演替趋同、趋异性方面,两年的结果不一致,与样地选择有关。     

陕北黄土丘陵区撂荒草地群落生物量及植被土壤养分效应

为了明确植被演替过程中植被与土壤的互动效应，为植被恢复提供依据。根据陕北黄土丘陵区36块不同年限（时间尺度为2—45a）的撂荒样地地上生物量、土壤养分和水分的测定结果，及4块典型撂荒群落样地地上／地下生物量，7种撂荒群落主要植物生长特性的测定，分析了撂荒演替过程中群落生物量与土壤养分的变化过程、趋势及其相互关系，进而探讨了撂荒演替过程中群落生物量对土壤养分的作用效应，并利用多元回归和通径分析法分析了土壤养分对群落生物量的作用。结果表明：（1）除速效磷外，撂荒演替过程中群落地上生物量和土壤有机质、全氮、全磷、全钾、NO3-N、NH4-N和速效钾都呈先减少后增加的趋势，步调基本一致。（2）从撂荒年限与土壤养分的相关性来看，0—20cm土壤有机质含量、速效磷含量和0—20、20—40cm土壤层NO3-N含量与撂荒年限相关显著，说明演替过程中有机质、速效磷和NO3-N有较为明显的植被土壤效应，而其它土壤养分与撂荒年限相关不显著，不能排除演替初始条件和植物暂时固定的影响；从群落生物量与土壤养分的相关性来看，群落生物量对土壤有机质、全氮、磷、钾、NO3-N、速效钾和速效磷含量具有正效应，而对NH4-N具有负效应，但都不显著。（3）通径分析说明撂荒年限、土壤全氮、全钾、速效钾和土壤水分变异量对生物量表现为正的直接作用，其中以撂荒年限和土壤水分波动量作用较大，土壤养分对群落地上生物量的作用以土壤全氮最大，全钾和速效钾影响较小；演替过程中群落地上生物量的变化主要是由于植被盖度和群落组成种的生态学特性造成的（撂荒年限较大的直接作用），其次是由于撂荒演替过程中土壤水分的波动造成的（撂荒年限通过土壤水分的间接负作用）。（4）随着土层深度的加深植物根系生物量呈幂函数递减过程，演替后期群落根冠比有增加的趋势，演替后期序列种根冠比和根长也有增加的趋势，这些在一定程度上会影响到生物量积累和有机质分解等，进而会影响到植被土壤效应。     

安太堡矿区人工植被在恢复过程中的生态关系

采用TWINSPAN、DCA和DCCA,从植物种、植物群落与环境因子关系方面对平朔安太堡矿区的人工植被在恢复过程中的生态关系进行了研究.结果表明,将63个样方划分为12个群落类型,反映了植物群落与环境梯度之间的关系,并列举了各群落的特征.DCA排序图明显反映出排序轴的生态意义,随着复垦时间的增加,土壤含水量也不断升高.DCCA排序进一步表明了土壤有机质含量是所有因子中对植物群落发展起决定性作用的主要环境因素.     

Coastal plant and soil relationships along the southwestern coast of South Korea

We studied how plant species distribution was regulated by the relationships between vegetation and soil factors on the southwestern coast of South Korea. Vegetation was classified using two-way indicator species analysis (TWINSPAN), thereby producing four vegetation groups that were linked to three habitat types. Two ordination techniques —; detrended correspondence analysis (DCA) and canonical correspondence analysis (CCA) —; were applied to examine the relationships between vegetation and 12 edaphic factors, including soil pH, water and osmotic potentials, moisture content, electrical conductivity, Cl and Na⁺ contents, total Kjeldahl nitrogen, and contents of organic matter, sand, silt, and clay. Results were similar for both types of evaluations. According to DCA and CCA, the 23 communities tended to cluster into three types: salt swamp, salt marsh, and sand dune. The first two canonical axes accounted for 14.9% of the community-soil factor relationship among communities. As identified via CCA, the main gradients were soil-water relations and soil texture.     

不同复垦方式煤矿排土场植物群落与土壤因子的关系

选取6个样地,采用协同样方法采样,对内蒙古黑岱沟露天煤矿排土场与原始植被地的植物及土壤因子进行对比研究。结果表明:(1)通过TWINSPAN划分法得到8个植物群落,经DCA法分析核实,与TWINSPAN划分结果一致。(2)油松+蒙古冰草复垦模式比新疆杨+紫花苜蓿复垦模式生态适应性差,紫花苜蓿丧失优势种的地位而被拂子茅取代。(3)剔除频度小于5%,获得228×74的样方-物种原始数据矩阵,对11个环境因子测定,采取"前向选择"和"Monte Carlo检验"确定了7个代理变量,形成228×7的样方-环境因子数据矩阵,经DCCA分析群落分布、格局及组成主要受土壤有机质(第1轴)、土壤密度(第2轴)两因子影响;第1轴特征值0.895,贡献率58.7%,沿着第1轴群落依次从类型Ⅷ、Ⅶ、Ⅴ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅱ、Ⅰ土壤有机质逐渐变大;第2轴特征值0.356,贡献率17.4%,沿着第2轴,群落Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ、Ⅶ土壤密度依次变小。(4)排土场群落物种组成较原始群落简单,现有群落既未向复垦设计的方向发展,也未向原始植被方向演化。     

卧龙自然保护区亚高山草甸的数量分类与排序

在野外植被调查的基础上,采用植被数量分析方法对岷江流域卧龙自然保护区亚高山草甸进行TWINSPAN分类和DCA排序,研究了植物种、植物群落与环境之间的关系.结果表明,该地区亚高山草甸共有植物139种,隶属于31科88属.应用数量分类方法将114个样方分为12个群落类型.在分析不同环境因子间的关系基础上,从定量的角度揭示了影响群落分布的主要因素是海拔梯度和土壤含水量.DCA排序图反映出排序轴的生态意义,第1轴反映了各群落类型所在环境的海拔梯度,从上到下,随着海拔的升高,植物群落或植物种的耐寒性越来越强;第2轴基本上反映了各群落类型所在环境的土壤含水量.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.     

旅游干扰下滇西北高原湖滨湿地植被及土壤变化特征

研究了旅游干扰下滇西北高原碧塔海和属都湖湖滨湿地植被和土壤变化特征. 结果表明： 采用TWINSPAN分类方法将22个典型湿地样点划分为原生湿地、轻度退化、中度退化和重度退化4个类型.沿退化梯度,碧塔海和属都湖湿地植物群落的密度、盖度、物种数、Shannon多样性指数增大,植被高度下降,碧塔海湿地植物群落的Whittaker多样性指数增大;碧塔海湿地植物物种数、土壤有机质、全氮、孔隙度、速效氮、速效磷、速效钾含量低于属都湖湿地,群落密度、高度、土壤全钾、pH值变化规律则相反.利用42种植物的重要值和11个土壤理化指标进行典范对应分析,发现土壤有机质、全钾、全氮等养分含量是影响旅游干扰下碧塔海和属都湖湖滨湿地植物物种分布的关键因素. TWINSPAN分类和植被-土壤变化特征分析表明,旅游干扰对碧塔海湿地的影响比属都湖湖滨湿地更大.     

滇西北高原纳帕海湖滨湿地退化特征、规律与过程

采用双向指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)方法,研究了滇西北高原纳帕海湖滨湿地退化特征、规律与过程.结果表明: 纳帕海湖滨湿地植物群落可以划分为4个群丛,群落演替规律为水生植物群落→沼泽植物群落→沼泽化草甸植物群落→草甸植物群落.随植物群落演替,群落盖度、密度、多样性指数、物种丰富度和地上生物量均增大,群落高度减小;植物水分生态型演替规律为水生植物→沼生植物→湿生植物→中生植物.随群落演替,湿地水体矿化度、硬度和碱度均降低,氨氮和总磷含量升高,总氮和硝态氮含量变化不明显;土壤pH、有机质和全氮含量逐渐降低,全磷和全钾含量逐渐升高,速效氮和速效磷含量先增大后减小.CCA分析表明,群落结构和物种组成主要受水分梯度影响,土壤pH、全磷和湿地水的总氮、氨氮对湿地植物物种分布和群落演替影响显著.     

山西芦芽山植物群落的数量分类

本文在群落样方调查基础上,采用双向指示种分析法（TWINSPAN）和除趋势对应分析（DCA）对山西芦芽山植物群落进行数量分类和排序。TWINSPAN等级分类将芦芽山82个样方分为28类,可归属于7个植被型,分类结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,并在 DCA二维排序图上得到较好的验证。DCA排序轴对角线基本反映了海拔、温度和湿度的梯度变化,表明群落生境所在地的海拔、温度和湿度是决定群落分布的主要因素。