区域或全球物种数目的估计方法

本文综述了估计区域或全球物种数目的一些方法,它们是：１）从已知区域或动植物区系进行简单的外推;２）通过抽样进行外推（包括Ｅｒｗｉｎ的方法以及Ｈｏｄｋｉｎｓｏｎ和Ｃａｓｓｏｎ的方法）３）Ｍａｙ的两种方法（包括基于食物网结构的方法和基于个体大小的方法）;４）分类学家的观点;５）基于物种描述速度的方法和基于物种累积函数的方法;并对各种方法的局限性进行了讨论。最后得出结论,需要同时用几种方法,以给出与一个既定的分类群中的物种数目相吻合的一些估计．     

北京东灵山地区植物群落多样性研究——种-面积曲线的拟合与评价

本文选择了 1 0条曲线作为种 -面积曲线的拟合模型 ,它们分别是S=b a A (1 )S=b aln A (2 )S=(b aln A) c (3)S=aln(A 1 ) (4)S=aln(b A 1 ) (5)S=a Ab (6)S=a A/ (1 b A) (7)S=c/ (1 ae-b A ) (8)S=c - ae-b A (9)S=a(1 - e-b A ) (1 0 )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 ) 1 0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 2 0 0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 (1 0 )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。     

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（Ｒｒ）和首次根据群落相似系数的Ｊａｃｃａｒｄ指数（Ｃｊ）及Ｓｏｒｅｎｓｏｎｘ指数（Ｃｓ）百推导的两个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     

生物群落多样性的测度方法Ⅲ与物种－多度分布模型有关的统计问题

生物群落多样性的测度方法Ⅲ与物种－多度分布模型有关的统计问题刘灿然，马克平（中国科学院植物研究所，北京１０００４４）周文能（中国农业科学院，北京１０００８１）在过去的几十年中，生态学家们对物种相对多度分布进行了广泛的研究，采用的方法主要有两种，即物种...     

多样性排序:方法与实例

多样性已经成为生态学理论与实践中的一个很重要的概念 ,很多多样性指数被引进或设计出来 ,并被广泛地应用于生态系统管理以及环境监测与评价之中。然而 ,很多学者对其也提出了疑议 ,因为当用不同的多样性指数对一组群落进行比较时会得出不同的顺序。Patil和Taillie等人提出用含有一个参数的多样性指数族可以潜在地解决这个问题。本文对这个类型的 1 4种方法做了评述 ,并将其分为 4组。证明了组内各方法间是等价的 ,而不同组的各方法间是不等价的。并认为在进行多样性排序时 ,Patil和Taillie的“右尾和”方法应属首选 ,因为只需计算有限个数值 ,并且该方法判断了群落内多样性的高低。其次 ,Hulbert_Smith_Grassle的方法也值得推荐 ,因为该方法有直观而明确的意义 ,它是一个随机样本中期望包含的物种数目。作为实例 ,还将这些方法应用于北京东灵山地区的 3个森林群落多样性的比较