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。     

山西灵空山小蛇沟林下草本层植物群落梯度分析及环境解释

通过对山西灵空山小蛇沟集水区的林下草本层植物群落进行调查和多元分析——TWINSPAN分类、典范对应分析(CCA)与生境、生物因素变量分离, 探讨林分水平上草本层物种分布与环境因子之间的关系。结果如下: 1) TWINSPAN将26个调查样方划分为6种群落类型: 以辽东栎(Quercus wutaishanica)为主的辽东栎-油松(Pinus tabulaeformis)林型、辽东栎杂木林型、辽东栎林型、华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)林型、油松林和阔叶油松林型、油松-辽东栎均匀混交林型, 体现了该地区地带性植被类型为暖温带森林的特点。2)群落类型的划分与CCA的结果相吻合, 主要反映了CCA排序第一、二轴的环境梯度, CCA排序轴第一轴突出反映了林分类型与土壤养分梯度, 第二排序轴与坡度、坡位显著相关。Monte Carlo检验结果表明, 林分类型、土壤养分和坡度是影响小蛇沟集水区内林下草本物种分异的最主要的环境因子。3)生境因子与生物因子解释了物种格局变化的42.9%, 其中生境因子占31.8%, 生物因子占7.9%, 生境因子与生物因子交互作用解释部分占3.2%。良好的环境解释反映了调查取样和环境因子选取的合理性。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因子如干扰或者随机过程。4)在海拔梯度较小的山区, 坡向等小地形因子能较好地指示局部生境的小气候条件, 对林下植物的分布有较好的解释力。     

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。     

东灵山濒危植物刺五加生存群落的数量分析

在样方调查的基础上,分别采用双向指示种分类法(TWINSPAN)、除趋势对应分析法(DCA)和典范对应分析(CCA)对东灵山地区濒危植物刺五加的生存群落进行数量分析。TWINSPAN分类将刺五加生存群落分为9类,分类结果在DCA二维排序图上得到了较好的验证,其中第一轴反映的是海拔梯度,第二轴反映了坡向、坡度的变化。刺五加多分布在位于海拔较高、光照较少的杂木林中,除在少数群落中成为灌木层的优势种外,相对分布较少。CCA排序结果与DCA的排序结果基本一致,反映出植物群落分布随环境因子梯度变化的趋势,揭示了海拔和光照是限制刺五加生长的主要环境因子。     

庞泉沟国家自然保护区森林群落的数量分类和排序

根据84块样方资料,对庞泉沟国家自然保护区的森林群落进行TWINSPAN分类和DCA、DCCA排序.结果表明：（1）TWINSPAN将该区的森林群落分为7个类型;（2）样方与物种的DCA排序及样方的DCCA排序较好地揭示了该区森林群落的分布格局与环境梯度的关系：DCCA第一轴明显地反映出森林群落的海拔梯度,即热量因子,沿DCCA第一轴从左到右,海拔逐渐升高,森林群落对热量的要求降低;DCCA第二轴主要表现出森林群落的坡向、坡度变化趋势,即水分和光照因子,沿DCCA第二轴,从下到上,坡向由阴坡向阳坡变化,坡度由平缓变陡峭.其中海拔梯度是环境因子中对森林群落分布起决定性作用的因子.（3）与DCA相比,DCCA的排序轴更有利于生态意义的解释,后者能同时反映样方间在种类组成上及环境因子组成上的相似性,表现在排序图中样方较集中,群落间的界线变得较模糊,因此如果同分类结合使用,DCA的效果要好于DCCA.（4）TWINSPAN分类与DCA和DCCA排序的结果,同时表明了该地区森林群落的垂直分布格局.     

河北小五台山国家级自然保护区森林群落与环境的关系

植物与环境之间的关系是一个复杂的演变过程,运用数量生态学方法探讨森林群落的物种组成、种群的生态特征、不同植物群落与环境之间的关系,有助于保护该区森林群落的稳定性和生物多样性。根据148个森林群落样方数据,选用双向指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)方法,对河北小五台山国家级自然保护区森林群落进行分类和排序研究。结果表明:(1)TWINSPAN将该区的森林群落分为20个类型;(2)CCA排序结果较好地反映出群落分布格局与环境梯度的关系,各个森林群落类型在前两轴分异明显,在11个环境因子中,海拔、坡位、凋落层厚度、土壤导电率、土壤温度、土壤湿度、土壤厚度和干扰程度这8个环境因子对森林群落的分布起较大的作用,影响森林群落的分布格局,形成不同的植被类型。(3)乔木层优势种的CCA二维排序图所揭示的环境梯度与群落类型的分布有很大的相似性;t值双序图阐明了海拔、凋落层厚度、土壤温度、干扰程度等环境因子对森林群落乔木层优势种有着重要影响。采用TWINSPAN分类与CCA排序的方法,较好地解释了森林群落与环境因子的关系,为小五台山地区森林生态系统的科学管理和保护提供了理论依据,研究结果也为同类地区森林生态系统研究及保护提供参考和借鉴。     

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.     

山西太岳山脱皮榆群落的生态梯度分析及环境解释

为了解释山西太岳山脱皮榆(Ulmus lamellosa)群落中物种的分布情况与该群落环境因子之间的相互关系,采用TWINSPAN数量分类和典范对应分析(CCA)与环境因子的变量分离进行讨论。结果表明,TWINSPAN将60个调查样方划分为7种群丛类型,体现了该脱皮榆群落主要以乔木脱皮榆和草本披针叶苔草(Carex lanceolata)为优势种。7种群丛类型与CCA排序结果一致,CCA排序第1轴主要体现了坡位和海拔;坡向与第2排序轴存在显著相关性。Monte Carlo检验结果表明,影响脱皮榆群落物种分布最主要的环境因子是海拔。在环境分离变量解释方面,环境因子解释了39.60%,空间因子解释了7.95%,空间因子与环境因子交互作用解释部分占10.89%。而其中不能解释的部分占41.56%。在该研究区,海拔对植物的分布有较好的解释力,其次是坡位和坡向。     

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.     

嵊州市公益林群落数量分类、排序及环境解析

为探讨群落分布和环境间的内在关系,采用二元指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)法对嵊州市公益林植物群落94 块固定监测样地(20 m×20 m)进行数量分类与排序.结果表明,采用TWINSPAN 可将94 个公益林监测样地分成14 组,其中以马尾松为建群种的群丛最多,是该区域主要的优势群落类型.CCA 排序结果较好地反映了植物群落与环境因子的关系,其中坡向和坡位是植物群落分布的主导环境因子.此方法可有效解释植物群落分布格局与环境之间的内在联系,为区域公益林分类经营管理提供科学依据.     

草海国家级自然保护区水生植物群落的数量分类与排序分析

在群落样方调查的基础之上,采用双向指示种分析法（TW INSPAN）和除趋势对应分析（DCA）对草海国家级自然保护区水生植物群落进行分类和排序。TW INSPAN将50个样方分为17组,根据植被分类的原则划分为17个群丛,论述了各个群丛的群落学特征。50个样方的DCA排序结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,表明影响群落分布格局的主导生态因子为水分条件,第一轴反映了各个群落类型所在的水分条件梯度。排序结果与分类结果较吻合,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。     

The Finnish forest site type approach: ordination and classification studies of mesic forest sites in southern Finland

A.K. Cajander's forest site type classification system is based on definition of plant communities typical to certain climatical and edaphical site conditions, but the structure and composition of the tree stands in Finland are considered sensitive to random variation and are therefore not used as primary classification criteria. The system has often received criticism, usually that the effects of the tree stand and successional stage of the stand have been underestimated. Most of the present-day forest stands in Finland represent young successional stages and are subjected to intensive management. This should result in an additional difficulty in the application of the forest site types in the field.The present study is based on three independent data sets representing forests on mineral soil in southern part of Finland. TWINSPAN classification, DCA ordination and canonical correspondence analysis (CCA) techniques were applied in successive stages of the data analysis. It was found that the definition of the intermediately fertile, mesic site types was clearly confused by the effects of the tree species and age of the stand. The analyses also revealed that the succession pathways on mesic forest sites are largely determined by the tree species composition. In stands dominated by Pinus sylvestris, the succession follows the competitive hierarchy model, whereas in stands dominated by Picea abies, severe shading of the tree canopy governs the development of understorey vegetation.Abbreviations CCA Canonical correspondence Analysis - DCA Detrended correspondence Analysis - TWINSPAN Two-way indicator species analysis     

长白山高山冻原植物群落的数量分类和排序

本文用目前在国际上比较先进的双向指示种分析(TWINSPAN)多元等级分划分类方法和无趋势对应分析(DCA)排序方法对长自山高山冻原植物群落进行了研究。研究结果表明:DCA的第2轴与长白山高山冻原59个植物群落类型的土壤水分梯度紧密相关, TWINSPAN将长白山高山冻原59个植物群落分为12组。此外, 本文还对长白山高山冻原植物群落的TWINSPAN和DCA分类结果与经典分类方法对其分类的结果进行了比较。     

中条山中段植物群落数量分类与排序研究

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）对中条山中段植物群落进行了数量分类和排序。TWINSPAN将53个样方分为14组,根据植被分类的原则划分为14个群丛,论述了各群丛的群落学特征。53个样方的DCA排序结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,表明影响群丛分布格局的主导生态因子为海拔高度、水分和热量。DCA排序将65个种分为5个种组,各种组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。     

濒危植物毛柄小勾儿茶生存群落的数量分类

应用除趋势对应分析(DCA)与双向指示种分析(TWINSPAN)对濒危植物毛柄小勾儿茶(Berchemiella wilsoniivar.pubipetiolata)69块样地进行了排序与分类,共划分9个群落类型。结果表明,毛柄小勾儿茶生境特异性高。毛柄小勾儿茶在枫香(Liquidambar formosana)林、马尾松(Pinusmassoniana) 杉木(Cunninghamia lanceolata) 青冈栎(Quercus glauca)针阔混交林、杂木林和青榨槭(Acer davidii) 大果山胡椒(Lindera praecox)林中生长较好。这4个群落林下层优势种具有相似性:草本层的优势种中均有求米草(Oplismenus undulatifolius),常有三脉紫菀(Aster ageratoides);灌木层优势种常有大果山胡椒。毛柄小勾儿茶分布于海拔500~900 m的低山区,多分布于湿润、排水良好的沟谷边,生境坡向多为阴坡。