扩展点格局分析方法在灌木种群空间分布格局研究中的应用

当研究对象个体差异很大或者研究尺度与植物大小属于一个数量级时,传统的以种群空间分布的坐标点图为基础的点格局分析方法存在局限性.本文引入一种在传统点格局分析方法基础上发展起来的以栅格数据为分析对象的新方法——扩展点格局分析方法,用以分析具有一定面积和形状对象的空间格局和生态过程,该方法适用于灌木研究对象.以狭域特有种四合木(Tetraena mongolica)种群的空间分布格局分析为例,采用摄影定位法,用图像处理软件及地理信息系统软件将样地信息数字化后,利用扩展点格局分析方法分析了群落中四合木单种的空间分布格局及其与群落中霸王(Zygophyllum xanthoxylum)种群的关系,四合木种群在69～ 99 cm尺度上表现为均匀分布,四合木与霸王在350 ～570cm尺度上表现出显著的负关联关系.结果揭示了灌木种群的空间结构特征.     

辽东山区次生林乔木幼苗分布格局与种间空间关联性

在辽东山区次生林建立4 hm^2样地(200 m×200 m),研究0~50 m尺度范围内乔木幼苗分布格局及种间空间关联性.结果表明:在完全随机零模型下,0~20 m尺度上,95%的树种呈现聚集分布格局;0~16 m尺度上,19个树种呈现聚集分布;随着尺度的增加,聚集分布树种的比例逐渐减少,50 m尺度上,随机分布成为树种分布的主要形式;在异质性泊松过程零模型下,0~24 m尺度上,5%的树种呈现聚集分布,26~50 m尺度上,42%和58%的树种呈现随机和均匀分布.在完全随机零模型下,正相关树种对比例最高,且在50 m尺度下呈现正相关、负相关、无相关3种相关性的树种对比例相同;在异质性泊松过程零模型下,树种对主要呈现负相关,且随尺度增大,负相关的树种对比例逐渐升高.种子扩散限制和生境异质性在某种程度上解释了乔木幼苗的聚集分布格局,乔木幼苗强烈的聚集分布又促使种间空间关联性密切,更新群落稳定性较差.     

翅果油树群落主要物种空间分布格局及其关联性

以山西省翅果油树自然保护区翅果油树(Elaeagnus mollis)种群为研究对象,采用点格局分析中的O-ring统计方法,利用Programita软件对翅果油树群落中主要物种翅果油树、荆条(Vitex negundo var.heterophylla)和黄刺玫(Rosa xanthina)种群的分布格局及其相互关系进行了分析。结果表明:(1)各种群在相对小的尺度上聚集分布特征明显,随尺度增加各种群主要表现出随机分布特征;(2)各树种间的空间关联性主要表现在小尺度范围,随尺度加大空间关联性逐渐不明显;(3)翅果油树种群径级I、II和III在较小尺度时存在明显的聚集分布,径级IV、V和VI在所有尺度上均呈现随机分布;(4)翅果油树种群径级I和II与径级IV、V和VI存在正关联,同时径级I与VI,径级II与V在一定尺度上表现出空间负关联,相邻径级在空间分布上相关性不显著。     

辽东山区次生林木本植物空间分布

森林木本植物的空间格局有助于揭示群落结构的形成机制与潜在的生态学过程,且对林分经营具有一定指导意义。在0—50 m尺度范围内综合分析了辽东山区4 hm2温带次生林样地多度10的树种空间格局。研究发现:(1)在完全随机零模型下,大部分树种呈现聚集格局,聚集格局树种的比例随尺度增加而降低;在32 m的较大尺度下,随尺度增加,随机和规则格局成为树种分布的主要形式;(2)在异质性泊松过程零模型下,55.9%的树种呈现随机格局,其余大部分树种在10 m的尺度下呈现聚集格局,且随尺度增加,规则格局成为主要形式;(3)在完全随机零模型下,树种属性(林层、径级和多度)显著地影响种群聚集度,而在异质性泊松过程零模型下,树种属性对种群聚集度不存在显著影响。综上,生境异质性、扩散限制和树种属性部分解释了辽东山区次生林木本植物空间分布格局,相对而言,生境异质性的效应更为突出。研究结果有助于揭示次生林群落生物多样性的维持机制。     

华北山地典型天然次生林群落的树种空间分布格局及其关联性

关帝山华北落叶松、云杉、杨桦天然次生林植被类型是华北高海拔地带代表性的森林类型。以该地区上述3种典型的天然次生林群落为例,运用点格局分析中的单变量O-ring统计方法,分析各群落主要树种的种群空间分布格局;用双变量O-ring统计方法,分析各群落中树种间的空间关联性;并对同一树种在不同森林群落类型中种群空间分布格局和种间关联性的变化进行比较,以探讨华北山地次生林群落空间格局形成和种群维持与动态机制。研究结果表明,(1)各种群在相对小的尺度上聚集分布特征明显,随尺度增加树木种群的聚集性减弱并逐渐表现出随机分布的格局特征;(2)同一树种在不同森林群落类型中空间分布格局差异很大。红桦、白桦和山杨在阔叶林中呈明显的小尺度聚集分布格局,而在针叶林群落呈随机分布。在阔叶次生林中混生的小龄级华北落叶松呈现聚集性空间分布格局。在华北落叶松为优势树种的针叶林中,大龄级的华北落叶松表现出小尺度上均匀分布和较大尺度上随机分布的格局特征;(3)各群落中树种间的空间关联性主要表现在小尺度范围,随尺度加大空间关联性逐渐不明显;(4)在阔叶树占优势的次生林,小龄级华北落叶松与桦木的分布有较明显的空间正关联性,而在华北落叶松为优势树种的针叶林,桦与华北落叶松并未表现明显的空间关联性。种群分布格局和种群间的空间关联性随群落结构、空间尺度和龄级结构不同而有较大变化。     

海南岛霸王岭热带低地雨林树木的空间格局

树木空间格局及其形成过程是物种共存及生物多样性维持机制研究的一个重要方面。该文以海南岛两个1 hm ²的典型热带低地雨林老龄林森林动态样地为基础, 通过4个点格局模型(均质Poisson过程、异质Poisson过程、均质Thomas过程和异质Thomas过程)模拟扩散限制和生境异质性作用对树木空间分布格局的影响, 并分析不同空间尺度下(< 2 m, 2-5 m, 5-10 m, 10-15 m, 15-20 m和20-25 m)不同作用的相对重要性。结果表明: 热带低地雨林的所有树木总体上呈现聚集分布的空间格局, 随着尺度的增大, 聚集强度逐渐减小。树种在模拟空间分布格局最优模型中的比例由高到低分别是: 均质Thomas过程, 均质Poisson过程、异质Thomas过程和异质Poisson过程。扩散限制作用是形成热带低地雨林树木空间分布格局最重要的生态过程, 其次是完全随机作用以及生境异质性和扩散限制的联合作用, 而生境异质性的作用最小。不同空间尺度上模拟各树种空间分布格局的最优模型比例差异显著, 扩散限制作用能够在多数空间尺度上模拟多个树种的空间分布格局, 其次为随机作用; 生境异质性和扩散限制的联合作用主要在小尺度(0-5 m)影响树种分布, 而生境异质性在较大尺度(15-25 m)上影响树种的空间分布格局。     

海南岛热带天然针叶林主要树种的空间格局及关联性

天然针叶林在热带地区虽较为少见,但其对维持热带地区的生物多样性和生境异质性具有特殊意义。在我国热带天然针叶林集中分布面积最大的海南霸王岭林区,作者选择伴生阔叶树种优势度不同的两种典型南亚松(Pinus latteri)天然林(简称纯林和混交林),采用点格局法分析了其林冠层、亚林层和林下层主要树种的空间分布格局及其关联性。结果表明:(1)纯林中林冠层的南亚松主要为聚集分布,混交林中在较小尺度上为聚集分布,在较大尺度上为随机分布。(2)纯林中亚林层树种在较小尺度上为聚集分布,在较大尺度上为随机分布,在混交林中主要为聚集分布。(3)纯林中林下层树种主要呈现为随机分布,而在混交林中主要为聚集分布。(4)随着尺度的增加,林冠层与其他两个层次的树种,在纯林中表现出从空间无关联到正关联的变化趋势,而在混交林中则表现出从空间无关联到负关联的变化趋势。(5)亚林层与林下层树种在各个尺度上都表现为空间正关联。由此可见,热带天然针叶林中优势种南亚松对伴生阔叶树种的分布格局具有重要影响。     

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。     

浙江省典型天然次生林主要树种空间分布格局及其关联性

松阔混交林和常绿阔叶林是亚热带地区天然次生林代表性的森林类型,通过研究主要树种分布变动趋势,可以有效地指导森林经营措施。在该地区4个1hm~2典型样地,在0—30m尺度范围内综合分析了主要树种的空间分布格局及种间关联性,并对同一树种分发育阶段在不同森林群落中的种群空间分布格局进行了比较,以探讨亚热带地区天然次生林群落空间格局形成和种群维持机制。样地1和2为松阔混交林,其中样地1的马尾松密度较低,样地3和4为常绿阔叶林。研究结果表明:(1)以完全随机模型为零假设时,样地1的主要种群在小尺度(10 m)呈聚集分布,随尺度增加呈随机分布;样地2—4的主要种群在所有尺度呈聚集分布,随尺度增加聚集强度逐渐减弱;以异质泊松模型为零假设时,4个样地的主要种群在大部分尺度呈随机分布;(2)青冈和苦槠的小树(5.0 cm≤DBH10.0 cm)在4样地的所有尺度以聚集分布为主,大树(DBH≥10.0 cm)在松阔混交林样地呈随机分布趋势,但在常绿阔叶林样地青冈在0—20 m尺度、苦槠在所有尺度呈聚集分布;(3)松阔混交林中建群种马尾松和其他树种的种间关联性,在样地1的小尺度为负相关,随尺度增加为不相关,在样地2的所有尺度为负相关;常绿阔叶林中建群种青冈和其他树种的种间关联性在在样地3的小尺度为负相关,随尺度增加为不相关,在样地4的所有尺度为负相关;所有伴生树种的种间关联性以负相关为主。结果说明,种群空间分布格局及其关联性随群落结构和空间尺度的不同而出现变化,在松阔混交林和常绿阔叶林群落格局形成中除了扩散限制和生境异质性以外,密度制约机制在松阔混交林中发挥了重要作用,而在常绿阔叶林中其作用随着树木生活史阶段的提高而减弱。     

皖南山区南方红豆杉种群不同龄级立木的点格局分析

采用点格局分析方法O-ring统计,利用Programita软件对皖南山区霞乡村和仙寓山的南方红豆杉种群不同龄级个体的分布格局及其相互关系进行了分析.结果表明:霞乡村南方红豆杉种群各尺度下均表现为随机分布,而仙寓山南方红豆杉种群在2～25m的空间尺度上呈随机分布,2m尺度上为集群分布;仙寓山种群Ⅰ龄级在5m尺度上呈集群分布,而高龄级个体在较多尺度上有偏离随机分布的倾向.随着龄级差距的加大,南方红豆杉幼龄个体与其他个体的空间负关联逐渐显现,而相邻龄级在空间分布上相互独立,关联性很小.南方红豆杉种群的这种空间关系有利于其对资源环境的有效利用,随着个体的生长,南方红豆杉种群的空间分布有一个从聚集到随机的过渡.     

Bayesian semiparametric intensity estimation for inhomogeneous spatial point processes

In this work we propose a fully Bayesian semiparametric method to estimate the intensity of an inhomogeneous spatial point process. The basic idea is to first convert intensity estimation into a Poisson regression setting via binning data points on a regular grid, and then model the log intensity semiparametrically using an adaptive version of Gaussian Markov random fields to smooth the corresponding counts. The inference is carried by an efficient Markov chain Monte Carlo simulation algorithm. Compared to existing methods for intensity estimation, for example, parametric modeling and kernel smoothing, the proposed estimator not only provides inference regarding the dependence of the intensity function on possible covariates, but also uses information from the data to adaptively determine the amount of smoothing at the local level. The effectiveness of using our method is demonstrated through simulation studies and an application to a rainforest dataset.     

Use of prior information in simple random sampling

Is is assumed that the population mean, to be estimated, is less than or equal to a known constant. An estimator is suggested which takes into account this information to advantage. It is also suggested that stratification coupled with the modified estimator can be best suited in such situations.     

Score test for missing at random or not under logistic missingness models

Missing data are frequently encountered in various disciplines and can be divided into three categories: missing completely at random (MCAR), missing at random (MAR), and missing not at random (MNAR). Valid statistical approaches to missing data depend crucially on correct identification of the underlying missingness mechanism. Although the problem of testing whether this mechanism is MCAR or MAR has been extensively studied, there has been very little research on testing MAR versus MNAR. A critical challenge that is faced when dealing with this problem is the issue of model identification under MNAR. In this paper, under a logistic model for the missing probability, we develop two score tests for the problem of whether the missingness mechanism is MAR or MNAR under a parametric model and a semiparametric location model on the regression function. The implementation of the score tests circumvents the identification issue as it requires only parameter estimation under the null MAR assumption. Our simulations and analysis of human immunodeficiency virus data show that the score tests have well-controlled type I errors and desirable powers.     

NULL MODELS FOR THE NUMBER OF EVOLUTIONARY STEPS IN A CHARACTER ON A PHYLOGENETIC TREE

Random trees and random characters can be used in null models for testing phylogenetic hypothesis. We consider three interpretations of random trees: first, that trees are selected from the set of all possible trees with equal probability; second, that trees are formed by random speciation or coalescence (equivalent); and third, that trees are formed by a series of random partitions of the taxa. We consider two interpretations of random characters: first, that the number of taxa with each state is held constant, but the states are randomly reshuffled among the taxa; and second, that the probability each taxon is assigned a particular state is constant from one taxon to the next. Under null models representing various combinations of randomizations of trees and characters, exact recursion equations are given to calculate the probability distribution of the number of character state changes required by a phylogenetic tree. Possible applications of these probability distributions are discussed. They can be used, for example, to test for a panmictic population structure within a species or to test phylogenetic inertia in a character's evolution. Whether and how a null model incorporates tree randomness makes little difference to the probability distribution in many but not all circumstances. The null model's sense of character randomness appears more critical. The difficult issue of choosing a null model is discussed.     

Generalized prediction intervals for treatment effects in random‐effects models

This article derives generalized prediction intervals for random effects in linear random‐effects models. For balanced and unbalanced data in two‐way layouts, models are considered with and without interaction. Coverage of the proposed generalized prediction intervals was estimated in a simulation study based on an agricultural field experiment. Generalized prediction intervals were compared with prediction intervals based on the restricted maximum likelihood (REML) procedure and the approximate methods of Satterthwaite and Kenward and Roger. The simulation study showed that coverage of generalized prediction intervals was closer to the nominal level 0.95 than coverage of prediction intervals based on the REML procedure.