黄土丘陵区延河流域潜在植被分布预测与制图

潜在植被的分布预测与制图对植被恢复规划具有重要的指导价值.利用广义相加模型（generalized additive model,GAM）,结合GIS空间分析技术和环境梯度分层采样技术,为延河流域24个地带性物种建立了分布模型,并在考虑群落内部物种种间关系及其分布概率的基础上,对物种分布进行运算,模拟预测了延河流域37种植物群落的分布状况和延河流域的潜在植被分布.结果表明: 研究区植被分布预测值与实际调查值间的差异不显著,预测的植被空间分布较好地反映了延河流域潜在的植被分布状况,表明该模型具有较好的预测能力,对于区域植被恢复的目标设定和恢复规划具有重要意义.     

延河流域本氏针茅(Stipa bungeana)分布预测——广义相加模型及其应用

物种分布预测,对于物种的保护、利用和恢复具有重要意义.利用广义相加模型(GAM,Generalized Additive Model),对延河流域典型地带性物种本氏针茅(Stipa bungeana)的空间分布预测进行研究,以期为该流域本氏针茅草地的保护、恢复等提供依据.结果表明,本氏针茅分布的环境梯度较广,在坡度、坡向、温度与降雨的各个梯度上都有分布,除高平地和侵蚀剧烈的沟道外,各种地形部位上亦可以存在.建立的广义相加模型表明,本氏针茅的分布主要取决于年均蒸发量和温度季节变化两个因子,而非单纯的降雨、温度因素.从其分布概率看,本氏针茅在延河流域大部分地区都有可能分布,但其分布集中区主要在中北部,与实际观测相符.模型检验表明,建立的模型满足统计要求.     

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。     

延河流域植物群落功能性状对环境梯度的响应

研究群落水平上的植物功能性状特征及其随环境梯度的变化规律,对认识不同环境梯度下植物群落的形成及其对环境的适应机制具有重要意义。以延河流域不同环境梯度下的稳定的自然植物群落为对象,测量了植物群落组成物种的叶厚度、比叶面积、叶组织密度、比根长、根组织密度、单位质量叶氮含量、单位质量根氮含量、种子质量、种子体积等9个性状,然后以物种重要值为基础加权平均得到各个性状在群落水平上的平均值(即群落性状值);以现有的环境因子栅格图为基础,利用ArcGIS提出各群落对应的环境因子值,同时测定各个群落的土壤水分,分析群落各性状值与环境因子的关系,并建立关系模型。结果表明:在群落水平上,9个植物功能性状分别与13个环境因子存在不同程度的相关性,同时这9个植物功能性状对8个环境因子梯度(土壤水分、年4-10月平均气温、年7-9月总降雨量、降雨季节变化、年平均降雨量、年平均蒸发量、坡度、坡向)的响应特征较好,不同植物功能性状间具有较好相关性。群落水平上植物功能性状及其组合随环境梯度的规律性变化,反映了延河流域植被群落构建过程中环境对功能性状的筛选效应。该研究结果对该区的植被恢复重建的物种选择及植被布局规划具有重要的实践意义。     

高寒退化草地狼毒种群地上生物量空间格局对地形的响应

地上生物量的空间格局是物种分布格局的重要内容,在小尺度范围内因地形差异导致的环境异质性是这种格局形成和演变的环境基础.在2011年8月野外调查的基础上,借助ArcGIS和S-PLUS软件,利用广义相加模型(GAM)对退化高寒草地狼毒(Stellera chamaejasme)种群的空间分布格局进行了研究,定量分析了狼毒地上生物量空间格局对主要地形因子的响应机制.结果表明:狼毒种群地上生物量受地形因子影响的顺序为坡向＞坡度＞海拔＞平面曲率＞剖面曲率;坡向和坡度两种地形因子对狼毒的地上生物量空间格局的贡献率分别为3.75和1.48,其余因子则相对较小;狼毒地上生物量在海拔、平面曲率和剖面曲率梯度上的分布比较均衡,在坡向梯度上呈开口向下的抛物线趋势,在坡度梯度上则呈现开口向上的抛物线趋势.狼毒地上生物量空间异质性及其与地形因子之间的关系,反映了狼毒在地形因子对水热条件重分配影响下的响应机制及生长策略.     

雅鲁藏布江上游高寒草甸地上生物量与多样性沿海拔梯度的变化特征

【目的】雅鲁藏布江是青藏高原最重要的河流,研究雅鲁藏布江的地上生物量和物种多样性对了解该区域的草地资源和生态保护具有重要意义。【方法】文章根据海拔梯度对雅鲁藏布江上游高寒草甸植被特征进行调查,研究不同海拔梯度下地上生物量和物种多样性的分布差异、地上生物量与物种多样性之间的关系,以及相关环境因子对地上生物量和物种多样性的影响。【结果】(1)海拔与地上生物量无显著关系;(2)海拔与多样性指数呈显著负相关关系,随海拔升高Shannon-Weiner指数、Patrick指数表现为下降趋势;(3)地上生物量与多样性之间表现为负相关关系,Shannon-Weiner指数对地上生物量的解释达到70%(P＜0.01);(4)物种多样性与温度和降水呈显著正相关关系(P＜0.05),物种多样性与海拔呈负相关关系(P＜0.05),地上生物量与海拔、温度和降水无显著关系(P＞0.05)。【结论】该研究结果有助于为雅鲁藏布江上游流域草地资源的合理利用和物种多样性保护提供依据。     

青海湖北岸环境梯度上植物群落的生物量与物种多样性及其相互关系

研究在土壤含水量（Ｘ１）、土壤ｐＨ（Ｘ２）、全盐量（Ｘ３）和海拔高程（Ｘ４）等４个主要环境梯度上,分析了青海湖北岸１８个草本植物的生物量、物种多样性（以物工为测度指标）变化规律,以及其基于环境梯度的相互关系,并提出了相关模型。研究结果表明,植物群落地上生物量与物种丰富度之间没有明显的相关性（Ｒ＾２＝０．１０４）,而物种丰富度（Ｙ）与环境因子之间的多元线性回归关系显著,回归模型为：Ｙ＝－８８．２９－     

黑河上游天然草地亚洲小车蝗蝗蝻与成虫多度分布与地形关系的GAM分析

环境异质性是生物空间格局形成与维持的重要条件, 蝗虫的空间分布是物种长期适应自然环境的结果, 反映了蝗虫与生存环境的协同进化机制。在2009年7-8月野外调查的基础上, 借助GIS和S-PLUS 8.0软件, 利用广义相加模型（GAM）研究了祁连山北坡黑河上游亚洲小车蝗Oedaleus asiaticus蝗蝻与成虫多度分布与海拔、 坡向、 坡度和剖面曲率等6类地形因子之间的关系。结果表明： 亚洲小车蝗蝗蝻与成虫的多度分布与地形因子关系的GAM模型具有不同的模型结构、 模拟效果以及结果的稳定性, 能够较好地体现二者所受地形因子影响的差异。各地形因子对亚洲小车蝗蝗蝻与成虫多度的影响不尽相同, 海拔对二者的多度分布起主导控制作用, 蝗蝻与成虫的多度均随海拔的升高大体呈现倒“V”型变化趋势, 但蝗蝻在海拔梯度上的分布上限明显大于成虫。成虫主要集中分布在剖面曲率<0的区域, 蝗蝻主要集中分布在南坡与西南坡。亚洲小车蝗蝗蝻与成虫对环境选择的异质性属性, 使蝗蝻和成虫在相同地形要素的分布格局存在明显差异。     

排序和广义线性模型与广义可加模型在植物种与环境关系研究中的应用

排序和广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)与广义可加模型(Goneralized Additive Model,GAM)是研究植物种与环境间关系的重要方法。基于线性模型的排序方法应限定于环境梯度较短的植被数据。而基于单峰模型的排序方法更适用于梯度较长的情况。PCA、CA／RA系列和CCA系列是常用的排序方法。同时进行环境数据和植被数据分析的CCA系列,能清楚地得出植物种与环境间的关系。CCA改进后的DCCA和PCCA,是现今较理想的排序方法。GLM和GAM实质上是用环境变量的高阶多项式来拟合植物种与环境变量的关系。GLM和GAM扩展了植物种与环境变量之间的关系模型,能深入地探讨植物种与环境间的关系。GLM主要是模型决定的,而GAM主要取决于原始数据。一般来说,排序能得出研究区域的主要环境梯度,提供了物种聚集和植物群落的概略描述。GLM与GAM对于深入研究单个植物种与环境间的关系具有优势。在实际研究中,两种方法结合使用能互补不足。     

拉萨河流域植物群落的数量分类与排序

青藏高原植物群落空间分异格局是异质生境条件下物种性状、种间相互作用等生态学过程共同作用的结果,对其分析有助于深入理解群落形成与环境因子之间的关系。基于拉萨河流域自然植被样带调查,采用双向指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)等方法,探讨了群落的结构组成及影响其结构分异的主导环境因子。结果表明:(1) TWINSPAN数量分类将拉萨河流域草地系统划分成12个群系类型,即圆叶合头菊+唐古拉翠雀花群系;紫花针茅群系;青藏臺草群系;雪层杜鹃+鲜卑花-西藏嵩草群系;高山嵩草群系;小叶金露梅群系;硬叶柳+杯腺柳群系;水栒子+拱枝绣线菊-高山嵩草群系;绢毛蔷薇-冷蒿+白草群系;大果圆柏-垂穗披碱草群系;铺地柏-藏橐吾+高原荨麻群系;醉鱼草+砂生槐群系。12种群系类型包含了较多的植被类型,包括高寒灌丛草甸、高寒灌丛草原、稀树草原、高寒草甸和高寒草原等。(2) CCA排序表明:影响拉萨河流域植物群系分布的主要环境因子是年均温度、海拔和经度和纬度,其次是年均降雨量。(3) TWINSPAN分类与CCA排序结合反映了群系分布格局变异与环境因子之间的关系,可为拉萨河流域草地的保护和可持续利用,以及相关的植被群落研究提供参考。