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1.
关于提高物种划分合理性的意见   总被引:1,自引:0,他引:1  
正这是我在The Flora of Pan-Himalaya(泛喜马拉雅植物志)第二次全体国内作者会议上关于物种划分问题的发言的结尾部分。我认为物种划分是分类学(狭义)的核心内容,所以我以辐冠参属(Pseudocodon)的鸡蛋参复合群(Pseudocodon convolvulaceus complex)和芍药属(Paeonia)的滇牡丹复合群(Paeonia delavayi complex)为例,重点陈述了我处理物种划分的思路和做法。发言后,不少听众很关注我的十点看法,更有些同事希望我发表出来。我感谢同事们的好意。物种是生物多样性的基本单元,所以我把发言稍加修改后在《生物多样性》发表,表达我对物种划分的观点。我是把这十点意见作为讨论和点评的靶子发表的,希望能引起同行的关注、讨论和点评。  相似文献   
2.
陕西渭河平原地区乌类物种多样性研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
胡伟  陆健健 《生物多样性》2001,9(4):345-351
1999年12月-2000年10月,按冬,春,夏,秋四季,在渭河谷地咸阳地区3个阶地上取有代表性的区域作样带调查,记录鸟类种类和数量,分析不同生境鸟类多样性及其变化规律,本次调查共记录到鸟类124种,隶属于15目35科79属,研究表明,该地区的鸟类总体α多样性水平较高,达3.2845,但不同季节各阶地的多样性水平不高,较高的β多样性指数反映了鸟类种类和组成在不同阶地间变化较大,阶地间多样性的差异表明我国渭河平原地区湿地对鸟类多样性有显著的影响,水是限制鸟类分布和栖息的重要因子。  相似文献   
3.
《化石》2009,(1)
巍巍西岳华山,其北麓陡然与渭河平原相衔。一个隶属于陕西省华县的小村落——龙潭堡,就座落在这山脚下。112年前,村里的一门杨姓望族家里诞生了一个男孩。20年后,他跨出家门考入了北京大学,从此开始了科学之路的求索历程;他,就是我们国家古脊椎动物学的开山之士——杨钟健先生。今天,杨老离开我们已经30周年了,但他为中国科学事业建下的功勋,依然如这华山一般耸立在天地之间。  相似文献   
4.
渭河平原地区夏季鸟类群落结构   总被引:7,自引:0,他引:7  
胡伟  陆健健 《动物学研究》2002,23(4):351-355
渭河平原咸阳地区选取有代表性的7种生境,采用样带法取样,选用Shannon-Wiener、Pielou指数和多元变量分析法进行鸟类群落结构分析。共发现63种鸟类,隶属于13目29属47科。7个样区的鸟类组成表明水域面积是影响特定鸟类(水鸟)分布的重要因子。α多样性指数和干扰程度呈线性关系(Y=2.945-0.352X)。而中等偏上的均匀度表明不同样区种群的分布较为均匀。进一步对鸟类群落结构进行聚类分析、多维尺度分析以及主分量分析后表明:按照人为干扰程度的大小将7个样区划分为3-4个群落组合;多维尺度分析的结果比聚类分析的结果更接近实际情况;在人为干扰的前提下,类似生境(相同高程或相近水域面积)鸟类群落的相似性程度并不高。  相似文献   
5.
陕西渭河平原地区鸟类物种多样性研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
胡伟  陆健健 《生物多样性》2001,9(4):345-351
1999年12月~2000年10月,按冬、春、夏、秋四季,在渭河谷地咸阳地区3个阶地上取有代表性的区域作样带调查,记录鸟类种类和数量,分析不同生境鸟类多样性及其变化规律。本次调查共记录到鸟类124种,隶属于15目35科79属。研究表明,该地区的鸟类总体α多样性水平较高,达3.2845,但不同季节各阶地的多样性水平不高;较高的β多样性指数反映了鸟类种类和组成在不同阶地间变化较大。阶地间多样性的差异表明我国渭河平原地区湿地对鸟类多样性有显著的影响,水是限制鸟类分布和栖息的重要因子。  相似文献   
6.
张晓龙  沈冰  权全  董樑  田开迪 《生态学杂志》2016,27(8):2551-2560
基于对半湿润易旱区的渭河平原农田2013—2014年冬小麦生长期土壤呼吸(SR)及环境因子和生物因子的观测,研究了冬小麦土壤呼吸日变化、季节变化特征,综合分析了温度(T)、土壤含水量(W)、总初级生产力(GPP)和叶面积指数(LAI)对土壤呼吸的影响.结果表明: 冬小麦土壤呼吸日变化呈单峰型,呼吸速率变化范围为1.5~6.94 μmol CO2·m-2·s-1,最大值出现在12:00—14:00;温度是影响土壤呼吸日变化的驱动因子,其中地表温度(Ts)能解释土壤呼吸时间变异的80.9%;土壤呼吸速率与温度的昼夜变化对应关系呈顺时针近椭圆曲线.冬小麦土壤呼吸速率从出苗后到冬季呈下降趋势,在冬季时保持较低水平,进入返青期后迅速增加,在抽穗期和灌浆期达到最大,成熟期后有所下降,变化范围为0.65~4.85 μmol CO2·m-2·s-1;土壤呼吸季节变化与温度、土壤含水量、GPP、LAI均呈显著(P<0.01)正相关关系;土壤温度和水分是影响土壤呼吸季节变化的关键因素,使用复合模型SR=e(a+bT5 cm+cW10 cm+dW10 cm2),可以解释土壤呼吸时间变异的82.6%,比单因子模型(不超过65.7%)的解释能力显著提高.经模型计算,该区域2013—2014年冬小麦生长期平均土壤呼吸速率为1.67 μmol CO2·m-2·s-1.  相似文献   
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