北京东灵山地区植物群落多样性的研究 Ⅲ.几种类型森林群落的种-多度关系研究

选用描述种－多度关系的二类共８个模型（对数级数分布ＬＳ、对数正态分布ＬＮ、负二项分布ＮＢ和几何分布ＧＯＭ以及“分割线段”模型ＢＳＭ、生态位优先占领模型ＮＰＭ、Ｚｉｐｆ模型ＺＭ和Ｚｉｐｆ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ模型ＺＭＭ）对东灵山地区９个类型的森林群落进行了研究。结果表明,ＬＳ和ＮＢ对大多数群落可以很好地拟合,ＬＮ和ＧＯＭ对每一个群落都不能很好地拟合;ＺＭＭ可以很好地、ＮＰＭ也可以较好地拟合每一个群落,ＺＭ可以很好地拟合大多数群落,而ＢＳＭ则反之。ＬＳ中的参数α与４个丰富度指数呈极强的线性关系,与３个多样性指数也有较强的线性关系。因此,α可以作为群落的一个多样性指数使用,并且它更多地反映了群落的丰富度。本研究也表明,将包含多个参数的非线性方程组逐渐化为只含一个参数的非线性方程,再将ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法、区间二分法和迭代法相结合以求解该方程,从而实现参数估计,这种算法是可行的;在拟合三参数模型ＺＭＭ时,先固定参数β,再通过线性化求出另外２个参数,经过多次计算,求出一组参数值作为下一步非线性方程拟合的初值,这种算法也是成功的。在进行种重要性顺序－多度表模型的评价时,不能只考虑剩余标准差或相关指数,它们是基于误差平方和的两个指标,对真实的误差有某种夸张作用;应该尽可能地考虑平均绝对误差这个指标。     

生物群落多样性的测度方法 V.生物群落物种数目的估计方法

群落的物种数目,即物种丰富度,是最古老、同时也是最基本的一个多样性概念,从对它的估计中可以得到关于物种灭绝速率方面的信息,这对生物多样性保护是非常重要的。已经提出了很多方法来估计群落中的物种数目,这些方法可以分为两大类,即基于理论抽样的方法和基于数据分析的方法。前者包括经典估计方法和贝叶斯估计方法;后者包括对数正态分布的积分方法、再抽样方法和种－面积曲线的外推方法。发现：（１）有些方法适用于动物群落,如大多数基于理论抽样的方法;有些方法则适用于植物群落,如大多数基于数据分析的方法;（２）这些方法还没有经过全面而系统地比较;（３）还没有一个普遍认为比较好的方法。因此,建议采用野外调查与模拟研究相结合的方法对各种估计方法进行系统地评价。     

北京地区植被景观中斑块形状的指数分析

选取４个斑块形状指数（斑块的击长面积比ＳＩ１、斑块周长与等面积的圆周长之比ＳＩ２和身份个斑块分维ＳＩ３和ＳＩ４）并借助ＧＩＳ软件ＡＲＣ／ＩＮＦＯ对北京地区植被景观中的斑块形状进行分析,又地这四个形状指数进行 ｅａｒｓｏｎ相关分析和Ｓｐｅａｒｍａｎ秋相关分析,结果表明,ＳＩ１与ＳＩ４,ＳＩ２与ＳＩ３两两之间均呈显著的正的秩相关,ＳＩ１与ＳＩ２,ＳＩ２与ＳＩ４,ＳＩ３与ＳＩ４两两之间于垢负和秩相关。因     

北京东灵山地区植物群落多样性研究：VI.几处类型植物群落物种数目 …

采用经验贝叶斯方法、非参数方法（刀切法和自助法）和种－面积曲线外推方法对北京东灵山地区５种类型植物群落的物种数目进行了估计，考察了这些方法的估计行为，从中得出如下结论：（１）只要抽样强度不是很小，经验贝叶斯方法就能给出群落物种数目很好的估计，但与非参数方法相比，其估计的标准差较大；（２）在适当的抽样强度下，非参数方法也能给出群落物种数目很好的估计。如果抽样强度过低，则估计值也偏低；相反，如果抽样强     

嵌套性:研究方法、形成机制及其对生物保护的意义

岛屿或者“生境岛”中的生物区系常常显示出一种嵌套结构 ,即物种较贫乏的岛屿中的物种是物种较丰富的岛屿中的物种的一个适当的子集 ,如果将各个岛屿中的生物区系排列起来就形成一个嵌套的序列。与种 面积关系一样 ,嵌套结构在很多生境类型和生物类群中也都存在。嵌套性对生物保护也有一定的意义 ,特别是与SLOSS争论 (是单个大的还是几个小的保护区能保护更多的物种 )有一定关系。在过去的十几年中 ,已经提出了一些方法 ,可以对嵌套性进行定量刻画和统计检验。同时 ,对嵌套性的形成机制也进行了大量的研究 ,其中选择性的迁移和选择性的灭绝是两个主要的原因。由于嵌套性分析只需要物种的存在 /不存在数据 ,使得很多调查数据都能够利用起来 ,因此 ,这是一个值得深入研究的领域     

北京东灵山地区植物群落多样性研究一种-面积曲线的拟合与评价

 本文选择了10条曲线作为种—面积曲线的拟合模型,它们分别是 S=b+aA (1) S= b+alnA (2) S=(b+alnA)c (3) S=aln(A+1) (4) S=aln(bA+1) (5) S= aAb (6) S=aA/(1+bA) (7) S=c/(1+ae-bA) (8) S=c-ae-bA (9) S=a(1-e-bA) (10) 对其中的7个非线性模型给出了参数初值的计算方法,并用Gauss—Newton或Marquardt方法计算非线性最优解。又选择了剩余标准差(RSE)、相关指数(CRI)、偏差绝对值的平均值(AAD)和相对偏差绝对值的平均值(AARD)作为模型拟合优劣的4个评价指标。研究结果表明：1)7个非线性模型中参数初值的计算方法是可行的。从4个评价指标来看,它们的非线性最小二乘解都明显优于线性最小二乘解;2)10个模型的拟合效果都相当好,对5个样地及其各层拟合的共200个CRI中有71.5％大于0.9,89％大于0.8,其中曲线(3)和(9)最好,其次是(5)、(6)、(2),(1)和(10)最差;3)秩相关分析表明,3个评价指标RSE、AAD和AARD相互之间存在极强的正秩相关,因此在本研究中,它们的评价结果具很强的一致性。     

生物群落多样性的测度方法

群落的物种数目,即物种丰富度,是最古老、同时也是最基本的一个多样性概念,从对它的估计中可以得到关于物种灭绝速率方面的信息,这对生物多样性保护是非常重要的。已经提出了很多方法来估计九落中的物种数目,这些方法可以分为两大类,即基于理论抽样的方法和基于数据分析的方法。前者包括经典估计方法和贝叶斯估计方法;后者包括对正态分布的积分方法、再抽样方法和种－面积曲线的外推方法。发现：（１）有些方法适用珐动物群落     

北京东灵山地区植物群落多样性研究 Ⅶ.几种类型植物群落临界抽样面积的确定

根据群落物种数目估计的结果,并利用１０条种－面积曲线对东灵山地区几个类型植物群落的临界抽样面积进行了研究,并与其它几个群落最小面积的确定方法进行了比较。结果发现用各种方法确定的临界抽样面积是不同的,并且各种方法受种－面积曲线不同形式影响的程度也不同,但方法１受的影响最小,其意义比较直观、明确,由它得到的结果也比较可靠。对５个群落来说,要抽到这５个群落的乔、灌、草及整个群落６０％的种所需的临界抽样面积分别为３２５～５２５ｍ２（１３～２１个５ｍ×５ｍ的样方）、１００～５００ｍ２（４～２０个样方）、１７５～２７５ｍ２（７～１１个样方）和２２５～３５０ｍ２（９～１４个样方）。     

北京东灵山地区植物群落多样性的研究Ⅺ.山地草甸β多样性

根据所调查的１３个样地的１４３个样方资料,应用二元属性数据和数量数据对东灵山草甸群落的β多样性进行了初步研究,发现不论是第１号样地与其它各样地之间的β多样性,还是相邻两样地之间的β多样性,Ｗｉｌｓｏｎ－Ｓｃｈｍｉｄａ指数（ＢＴ）和首次根据群落相似系数的Ｊａｃｃａｒｄ指数（ＣＪ）及Ｓｏｒｅｎｓｏｎ指数（ＣＳ）而推导的两个β多样性指数（ＢＣＪ和βＣＳ）,在反映群落随海拔梯度变化而变化方面趋于一致,较好地反映了不同生境梯度上群落的差异。而根据Ｃｏｄｙ等β多样性测度方法所测度的结果则波动较大,表明相邻群落间物种替代速率变化悬殊,反映了东灵山草甸受人类活动的影响已引起了生境的破碎化,从而导致了群落的β多样性增加。