点格局分析中边缘校正的一种新算法及其应用

在点格局分析中,通常选取一个矩形作为研究区域,而K(d)函数估计值的方差倾向于随着距离尺度的增加而增加.作为一种粗略的指导,距离尺度的最大值一般为矩形最小边长度的一半.在这种情况下,边缘校正的权重最小值为0.25.通过在校正圆上等弧长取点,用校正圆上落在研究区域之内的点数除以整个校正圆上的点数,作为边缘校正权重的近似值.点数越多,这种近似算法越接近传统的精确算法.这种近似算法不仅适用于计算研究区域为矩形的边缘校正权重,而且适用于计算研究区域为任意多边形的边缘校正权重.此外,当矩形研究区域中点事件的信息不足时,这种算法可以允许计算接近到距离尺度的上限(即矩形对角线长度的一半)对应的K(d)函数.     

白桦种群空间分布格局的研究

根据在白桦种群分布区内所选择的四个代表性地区的定位观测资料,本文运用数学分析方法,采用电电子计算机进行运算,模拟,研究白桦种群的空间分布格局。结果表明：随着生境温度的逐渐降低或温度的逐渐升高,白桦种群由聚集分布过渡为随机分布;随着种群年龄的增加,种群空间分布格局表现出相同的变化规律。     

点格局分析函数的边缘校正及其在昆虫种群格局分析中的应用

点格局分析函数是分析种群空间分布格局的常用方法之一,其关键问题是边缘效应的校正.将边缘效应的权重值定义为以分布点为圆心,尺度距离为半径作圆,圆在样地内的面积部分与整个圆面积之比.利用该面积比定义的边缘效应系数分析了越冬水稻二化螟幼虫在不同尺度下的空间分布型.研究结果显示点格局分析函数能够反映出不同尺度下昆虫种群空间格局,其分析结果对合理制定抽样计划具有重要的指导作用. 点格局分析函数在水稻越冬二化螟幼虫的应用分析中表明:在田间研究中其取样尺度不应小于2m.     

Ripley′s指数的一个新变形——G(d)

在对Ripley′s指数的物理背景进行分析的基础上提出了一个新的变形——G(d)指数。原始Ripley′s指数K(d)是一个半径为d（d为尺度）的圆的面积估计量,是有量纲的,且K(d)随着d的增大迅速增大,应用起来不太方便。Ripley′s指数的变形L(d)将K(d)换算成d的估计量,再减去d,使得L(d)在随机分布的假定下有数学期望0,这使得L(d)的应用比K(d)要方便。但L(d)还是一个具有长度单位的量,其上下包迹线呈明显的喇叭形状,对于应用还不是十分方便。提出的G(d)指数是一个比值,无量纲,数学期望也是0。文章给出了4个例子,这些例子说明,它保持了L(d)指数区分分布类型的能力,同时具有稳定这个良好特性,到了一定尺度以后,上下包迹线趋向常数。进一步分析得知,这些常数与单位面积的个体密度相关,呈对数关系,其相关系数r2达到0.9左右。这样在实际应用中,包迹线只要模拟到稳定点即可,余下部分可通过回归公式计算,从而节省计算工作量。     

四川卧龙自然保护区珙桐种群的空间分布格局

采用扩散系数的t检验、Poisson分布的x^2拟合检验及Morisita指数的F检验来研究珙桐种群的空间分布格局类型,用负二项参数（K）、Green指数（GI）和Lloyd的平均拥挤度（m^＊）与聚块性指标（PAI）来研究珙桐的聚集强度。同时利用上述指数研究取样尺度、海拔及克隆繁殖对珙桐种群分布格局和聚集强度的影响。结果表明,总体上珙桐种群的分布格局类型为集群分布,具一定的聚集强度。取样尺度、海拔对其分布格局和聚集强度均有不同程度的影响。基株种群和分株种群的分布格局和聚集强度在不同取样尺度和海拔下出现不同的变化。最后对珙桐种群格局在各种因素影响下的变化原因进行了讨论,认为珙桐种群格局呈集群分布的最主要原因是由其本身的繁殖特性决定的。     

长白山次生林乔木树种空间分布格局

应用RipleyK函数,分析了长白山一个5．2hm^2次生林样地内乔木树种的空间分布以及主要乔木树种的幼树、小树、大树的空间分布和空间关系。结果表明：共调查到34种乔木,其中常见种27种,少见种7种,共计15688株;在27个常见种中,有23个种在空间上主要呈聚集分布,另外4个种主要表现为随机分布;在7个少见种中,均主要表现为随机分布;簇毛槭、假色槭、水曲柳、臭松和红松随着种群发育（幼树→小树→大树）聚集强度逐渐减弱,直至趋向于随机分布,其他树种的空间分布随种群发育未表现出明显的变化规律;在10个主要树种组成的45个种对中,有11个种对表现出显著正相关,1个种对为显著负相关。     

塔里木河下游胡杨种群空间分布格局分析

在塔里木河下游胡杨分布集中的英苏、喀尔达依断面,设置了6条样带38块样地进行植被种类、高度、胸径、冠幅、株数等因子调查,研究了不同离河距离胡杨格局分布类型、聚集强度及其格局规模.结果表明:胡杨在不同离河距离大都表现为聚集分布,在离河最远的地方有扩散趋势,呈随机分布;不同离河距离的两断面均表现出随离河距离加大胡杨格局规模加大、聚集强度加强的趋势,同一离河距离喀尔达依断面比英苏断面胡杨格局规模小,这主要是地下水条件和当地地形不同所致.喀尔达依断面个别离河距离并未遵从随离河距离加大胡杨格局规模也随之加大的规律,则是胡杨种群对异质环境响应的表征.     

大沙鼠种群空间分布格局的研究

大沙鼠“家族”式的生活方式导致其种群聚集分布格局,且季节差异不显著。每一“家族”占据单一洞群,这些“家族”间在其最适生境内呈明显的均匀分布格局。雄鼠之间为争夺雌鼠在繁殖初期排斥性增强,末期关系趋于缓和。雌鼠对雄鼠的吸引力在整个繁殖期表现强烈,二者呈聚集分布,越冬时则显示扩散趋势;雄鼠的空间格局受雌鼠分布的影响;雌鼠之间为争夺生存空间以利于其繁殖呈强烈的均匀分布格局。     

大院资源冷杉种群的空间分布格局分析

资源冷杉是极度濒危的我国特有植物,其中的湖南省炎陵县大院资源冷杉种群是种群规模最大的种 群.该研究采用点格局分析方法分析了该种群的种群分布格局,用计盒维数和信息维数研究了种群格局的分形特征.结果表明:大院资源冷杉种群的空间分布格局总体上呈聚集分布;种群的计盒维数在1.047～1.354 之间,种群占据空间程度较弱;...     

白烨种群空间分布格局的研究

根据在白桦(Betula platyphylla)种群分布区内所选择的四个代表性地区的定位观测资料,本文运用数学分析方法,采用电子计算机进行运算,模拟,研究白桦种群的空间分布格局。结果表明:随着生境温度的逐渐降低或温度的逐渐升高,白桦种群由聚集分布过渡为随机分布,随着种群年龄的增加,种群空间分布格局表现出相同的变化规律。     

天山云杉种群空间格局与动态

天山云杉(Picea schrenkiana)林是天山林区的重要针叶林。研究调查了两块分别代表天山云杉不同演替阶段的标准地,应用Ripley’s K系数法研究了天山云杉种群空间格局与动态。结果表明：天山云杉是聚集型种群,天山云杉活立木、枯死木、天山桦(Betula tianschanica Rupr．)和天山柳(Salix tianschanica Rgl．)的空间格局均为聚集型;天山云杉枯死木的聚集强度大于天山云杉活立木的聚集强度;天山桦和天山柳的聚集强度大于天山云杉枯死木的聚集强度;天山桦和天山柳的空间格局随种群所处的演替阶段不同而不同,增长型种群在所有尺度上其空间格局都为聚集型,在大于70m尺度上表现为均匀格局,而天山云杉成熟林中的天山桦和天山柳只在小尺度(0～40m)上表现为聚集。随着天山云杉的生长,其聚集强度逐渐减小,聚集半径不断增大。从50a以下天山云杉到50～100a的天山云杉其聚集强度急速减小,这有利于天山云杉幼树获得足够的资源,是天山云杉幼树的一种生存策略或适应机制。150a以上天山云杉的聚集强度增加,这是由于天山云杉生长到150a左右时开始出现成熟后死亡,形成林窗有利于天山云杉林的更新。研究还对Ripley’s K系数法和频次检验法进行了比较,Ripley’s K系数法能够分析各种尺度下的种群空间格局,且不受样方大小的影响,结果清楚、直观。     

采用Strauss-Hardcore模型研究不同导管构型被子植物的导管空间分布特征

被子植物木质部导管的分布格局非常多样, 并且与木质部的输水功能有密切的联系, 然而在木材解剖学中对导管分布格局往往采用定性描述, 不利于分析该特征与物种的水力功能、生态地理分布的关系。该文采用点格局分析方法, 依据木材孔型、导管空间排列和导管群集度三类木材宏观结构特征组合, 选取不同导管分布类型的17种代表性阔叶树种, 利用Strauss-Hardcore模型对其木质部横切面解剖影像进行定量分析。Strauss-Hardcore模型能够很好地拟合木质部中导管二维空间位点的分布特征, 该模型的3个参数: 硬核距离、局部聚集距离、点对交互作用强度(局部聚集指数)都有着明确的生物学意义。传统解剖学对导管构型的定性分类同模型相比不能准确表现被子植物的木质部导管空间分布特征, Strauss-Hardcore模型的局部聚集度指数主要受导管群集度影响, 尤其是复导管和导管团的存在都会增大导管小尺度聚集程度。对散孔材、半环孔材的生长轮及环孔材的晚材部分解剖图像分析表明, 导管以单导管为主且没有明显分布方向的散孔材树种, 其木质部导管点对交互作用强度为负值, 局部聚集指数一般小于0.4, 导管空间分布依次在3个局部尺度表现出排斥-排斥-随机格局; 而导管具有径向、弦向、锯齿形等明显目视识别特征的物种, 无论孔型和是否以单复导管为主, 其导管点对交互作用强度为正值, 局部聚集指数均大于0.4, 导管依次在3个局部尺度上表现出排斥-聚集-随机的分布格局。采用点过程模型有利于准确描述导管二维空间分布规律, 增强对导管空间格局形成机理的理解, 可有力地支撑木质部三维导管系统的理论研究和木质部结构-功能的实验研究。     

Anisotropy analyses of population distribution patterns

Direction-dependence,or anisotropy,of spatial distribution patterns of vegetation is rarely explored due to neglect of this ecological phenomenon and the paucity of methods dealing with this issue.This paper proposes a new approach to anisotropy analysis of spatial distribution patterns of plant populations on the basis of the data resampling technique (DRT) combined with Ripley's L index.Using the ArcView Geographic Information System (GIS) platform,a case study was carried out by selecting the population of Pinus massoniana from a needle- and broad-leaved mixed forest community in the Heishiding Nature Reserve,Guangdong Province.Results showed that the spatial pattern of the P massoniana population was typically anisotropic with different patterns in different directions.The DRT was found to be an effective approach to the anisotropy analysis of spatial patterns of plant populations.By employing resampling sub-datasets from the original dataset in different directions,we could overcome the difficulty in the direct use of current non-angular methods of pattern analysis.     

梭梭种群不同发育阶段的空间格局与关联性分析

运用点格局法中的Ripley'sK(r)函数的变形L(r)函数和g(r)函数,对古尔班通古特沙漠不同生境下不同发育阶段梭梭种群的空间格局及关联性进行了研究。结果表明:L(r)函数显示梭梭种群格局倾向于聚集分布,且集中分布在0-25m尺度范围内,而g(r)函数分析在小于3m的尺度上呈聚集分布,大于3m的尺度后波动较小,最大聚集尺度表现在0-10m范围内;梭梭在不同发育阶段过程中,L(r)和g(r)函数都显示由幼苗、幼树的聚集分布变为成年树的随机分布,甚至在某些尺度上变为均匀分布,同时幼苗幼树向成年树过渡过程中,梭梭的聚集强度呈逐渐减弱趋势。在关联性分析中,L(r)函数分析中正关联维持的尺度范围较g(r)函数大。L(r)函数分析幼苗与幼树、成年树在0-15m尺度内呈现正关联,g(r)函数在0-5m范围内表现为正关联,而幼树与成年树在0-10m尺度内多呈负关联,且两个大小级的形体大小差异越大,它们的正关联关系越弱,甚至表现为负关联或无关联。幼苗幼树的聚集分布和正关联是梭梭种子的传播和密度制约的一个平衡,对梭梭种群的生存和发展是有利的。另外,梭梭种群分布格局的强度在不同地形也存在差异,奎屯平地比五家渠的聚集强度和关联性大,缓坡差异较小,这说明地形对各种资源的再分配间接地影响了梭梭的格局。总体上看,同时应用L(r)和g(r)函数进行梭梭空间格局与关联性分析时结果不尽相同。L(r)函数的最大值可以反映典型的聚集尺度,而g(r)函数中出现的第1个最大值可以表示植株间典型距离。在小尺度下两种函数分析所得空间格局是一致的,而在大尺度上有较大差异。g(r)函数在小尺度范围内的分析结果更接近实际情况,有利于揭示出梭梭空间格局与生态过程有联系的\"关键尺度\",说明梭梭为了适应恶劣环境往往表现为聚集分布,这种聚集生长现象有利于个体的生存与繁衍。因此,联合使用L(r)函数和g(r)函数更有利于揭示植物个体间的关系。