小波分析方法在心叶驼绒藜(Ceratoides ewersmanniana)空间格局尺度推绎研究中的应用

以古尔班通古特沙漠南缘莫索湾沙地选取相隔15km的两个200m×200m样地,以建群种心叶驼绒藜(Ceratoides ewersmanniana)及其生境地形为研究对象,应用小波分析定量研究了多尺度上空间格局的推绎以及空间异质性、空间格局依赖于尺度的变化关系。研究发现:小波分析尺度由1(5m)变化到4(20m)时,两个样地小尺度上的异质性和格局被合并到更大的尺度上,当小波分析的尺度大于等于5(25m)时,两个样地的格局变化平稳,对应地形(丘顶、丘坡、丘底)的基频稳定在110m左右,心叶驼绒藜的数量动态变化周期稳定在115～125m之间。结果表明:小波分析对信号整体特征的提取作用实现了小尺度上的信息到大尺度上的聚合。结合小波分析对信号突变点的检测,利用位置方差检验局部空间异质性程度,发现位置方差将大尺度上的格局分解到每个取样小样方,位置方差最大的地点对应的异质性也最强,实现了大尺度上的信息到小尺度上的分解。总结认为应用小波分析可以实现对空间格局的尺度推绎,具有对植被、环境的分布格局以及异质性有双重度量作用,由小波系数以及由其衍生的小波方差、位置方差来实现这种度量,图形表现直观,优越性明显。     

不同尺度下荒漠草原建群种短花针茅的空间分布对载畜率的响应

为探讨不同尺度下短花针茅种群密度空间分布对载畜率的响应特点及差异,本研究以内蒙古四子王旗短花针茅荒漠草原建群物种短花针茅为对象,分析了不同尺度(1 m×1 m小尺度和5 m×10 m中尺度)下对照、轻度放牧、中度放牧和重度放牧4种处理短花针茅种群的空间异质性。结果表明: 与小尺度相比,中尺度的对照与轻度放牧下短花针茅种群密度显著降低。在2种尺度下,与对照相比,放牧使得短花针茅种群密度显著增加。通过半方差函数进行模型拟合, 小尺度下,对照、轻度放牧、中度放牧及重度放牧样地短花针茅种群分布分别符合线性、指数、指数和指数模型,中尺度下分别为高斯、指数、高斯和指数模型。不同尺度和放牧强度下短花针茅种群空间结构发生改变,小尺度下,对照样地短花针茅分布格局较简单、空间结构较好;而重度放牧样地短花针茅分布格局较复杂、空间结构较差;中尺度下,重度放牧样地短花针茅分布格局较简单、空间结构较好,而中度放牧样地短花针茅分布格局较复杂、空间结构较差。中、小尺度下,中度和重度放牧使得短花针茅种群空间异质性降低且分布更为均匀;此外,对照、中度和重度放牧下中、小尺度短花针茅种群空间分布趋势基本一致,而轻度放牧则有所不同。     

不同群落蒙古栎种群空间格局的地统计学分析

以蒙古栎天然次生林中的蒙古栎种群为研究对象,在吉林省汪清林业局塔子沟林场设置2块1 hm^2的处于不同演替阶段的样地(A、B).采用相邻网格调查法将每块样地划分为100个10 m×10 m的调查单元,对单元内每株林木的空间坐标进行精确定位,调查所有胸径≥1 cm的林木基本信息.采用地统计学分析的半方差函数法和分维数对蒙古栎种群各林木属性的空间异质性程度、组成、尺度、方向进行分析;运用克里格插值法对具有空间自相关的树木属性进行无偏估计并绘制分布图,分析其空间分布格局.结果表明:两块样地各林木属性的最优半方差函数以指数模型和球状模型为主,呈聚集分布,但样地A较样地B的空间自相关程度更高,空间连续性更大;两块样地内部,胸径和东西冠幅均表现出较强的空间异质性和空间自相关性.两块样地各林木属性均在南北方向上表现出较强的空间异质性.此外,样地A在西北-东南方向上也存在较强的空间异质性,而样地B则在东北-西南方向存在较强的空间异质性.两者相比,样地A的空间异质性强度更高、尺度更大.样地A中胸径和东西冠幅变异明显,而样地B中东西冠幅和南北冠幅变异明显.分维数值反映的结果与标准半方差函数值的结果基本一致.样地A各林木属性变量以斑块状和条带状分布为主,空间分布格局和变化趋势明显,而样地B各林木属性变量分布破碎,格局复杂.上述结果说明,种群属性特征、群落发育程度、空间尺度大小和空间水平方向可能影响种群的空间格局.基于地统计学的分析方法有助于定量、直观地描述种群的生长现状和发展趋势,可为东北林区大面积的蒙古栎天然次生林的可持续经营提供理论基础.     

小兴安岭谷地云冷杉林主要种群及林隙形成木的空间格局

调查了小兴安岭谷地云冷杉林1.5 hm²(100 m×150 m)固定样地内的物种组成和径级结构,用点格局方法分析样地内主要种群的空间格局和空间关联性以及林隙形成木的空间格局.结果表明： 样地内胸径≥2 cm的乔木有13种,种群密度差异大,重要值在前4位的为臭冷杉、红皮云杉、白桦和花楷槭.种群的径级结构近似倒“J”形.臭冷杉和红皮云杉空间分布相似,随空间尺度的变化趋势为聚集 随机 均匀分布.白桦在≤40 m尺度为聚集分布,>40 m尺度变为随机分布,而花楷槭在整个研究尺度上均为聚集分布.除白桦和花楷槭两者间在整个研究尺度上均为负相关以外,其余种群间均为小尺度上正相关、大尺度上负相关.臭冷杉和白桦种群间正相关的显著性强,其他种群间正相关性普遍较弱.样地内林隙形成木的空间格局表现为中小尺度聚集分布,随尺度增大趋于随机分布.掘根形成的林隙形成木的空间点格局呈单峰型分布,随机、聚集和均匀3种分布均有出现.折干形成的林隙形成木的空间点格局分布整体波动不大,小尺度上在随机和聚集分布间交替出现,到大尺度则归于随机分布.两者间的空间关联性分析表明,≤32 m尺度为显著正相关,>32 m尺度为不显著的负相关.     

海南岛霸王岭热带低地雨林树木的空间格局

树木空间格局及其形成过程是物种共存及生物多样性维持机制研究的一个重要方面。该文以海南岛两个1 hm ²的典型热带低地雨林老龄林森林动态样地为基础, 通过4个点格局模型(均质Poisson过程、异质Poisson过程、均质Thomas过程和异质Thomas过程)模拟扩散限制和生境异质性作用对树木空间分布格局的影响, 并分析不同空间尺度下(< 2 m, 2-5 m, 5-10 m, 10-15 m, 15-20 m和20-25 m)不同作用的相对重要性。结果表明: 热带低地雨林的所有树木总体上呈现聚集分布的空间格局, 随着尺度的增大, 聚集强度逐渐减小。树种在模拟空间分布格局最优模型中的比例由高到低分别是: 均质Thomas过程, 均质Poisson过程、异质Thomas过程和异质Poisson过程。扩散限制作用是形成热带低地雨林树木空间分布格局最重要的生态过程, 其次是完全随机作用以及生境异质性和扩散限制的联合作用, 而生境异质性的作用最小。不同空间尺度上模拟各树种空间分布格局的最优模型比例差异显著, 扩散限制作用能够在多数空间尺度上模拟多个树种的空间分布格局, 其次为随机作用; 生境异质性和扩散限制的联合作用主要在小尺度(0-5 m)影响树种分布, 而生境异质性在较大尺度(15-25 m)上影响树种的空间分布格局。     

广东山区土壤有机碳空间变异的尺度效应

研究土壤有机碳的尺度效应能够为区域生态环境保护和确定合理的土壤取样间距提供科学依据。采用土壤类型法估算了广东山区表层(0-20 cm)和全剖面(0-100 cm)土壤有机碳密度,选择4条采样带,获取采样间距为250 m的土壤有机碳密度序列,并利用离散小波变换工具对其进行多尺度分解,得到2×250 m、2²×250 m、2³×250 m、2⁴×250 m、2⁵×250 m和2⁶×250 m 6个分解尺度上的小波信息,计算小波信息方差。结果表明:土壤有机碳密度具有较强的空间异质性,其空间异质性的大小受控于不同尺度下土壤有机碳密度分布格局的主导因子影响程度;整体上在大于等于1 km的尺度,其空间异质性较强;各个样带特征尺度的差异与各样带的土壤和植被类型、地貌特征以及土地利用方式、耕作管理方式等人类活动干扰强度有关。     

保安湖—湖湾大型水生植物群落格局的研究

用地质统计学中的半方差和双对数半方差图对保安湖-湖湾(黄风口)的大型水生植物群落格局进行了研究,在不同的尺度上对群落及其主要组成种类的空间异质性进行了定量的描述。结果表明:保安湖黄风口大型水生植物群落的双对数半方差图存在线性区域,群落具有分形特征(自相似性).在不同的尺度下,群落和各组成种类空间格局具有不同的分形维数值,异质性程度存在差异。但其异质性程度不高,建议进行群落调查时,样方尺度应取520m;单一种群调查时的样方尺度取380m.       

多尺度上的多物种多格局——以莫索湾沙漠四种灌木及其生境为例

植物的生长固然与自身特性有关,也与其生境中环境要素及其它物种相互作用相互影响,牵涉到生物格局、环境格局和景观格局的相互作用,已有研究表明,这种作用具有多尺度特性.量化这3种格局的某些重要特征,将有利于理解这种尺度行为对格局的影响,甚至量化格局在多尺度上的一些特性.在古尔班通古特沙漠南缘莫索湾沙地选取相隔15km的两个200m×200m样地,以心叶驼绒藜(Ceratoides ewersmanniana)、梭梭(Haloxylon ammodendron)、琵琶柴(Perosimonia soongorica)和沙拐枣(Calligonum mongolicum)及其生境地形和土壤理化性质为研究对象,联合小波分析(WAA)、点格局分析(PPA)和典范对应分析(CCA)研究莫索湾沙漠4种灌木种内的聚集性(成丛性)及其周期性、种间相互作用、边缘效应及其与生境地形和土壤理化性质的关系,发现表观上沙生植物分布非连续,但是可形成25～80m尺度范围的成丛性分布,且周期性出现,心叶驼绒藜周期为115～125m、梭梭周期为130～140m,研究表明,周期为110m的地形基频是植物成丛性周期形成的主因.琵琶柴和沙拐枣虽成丛分布,但未发现其周期,其周期可能在更大的幅度上存在;其次,东西方向的边缘量化检测结果表明:东西方向也存在功能边缘和结构边缘,不像南北边缘的位置是受到太阳辐射和遮阴作用影响,东西边缘的位置却是受到了垄状沙丘大小和地形的影响;再次,种间关系研究发现:4种灌木相互都是负相关,且在大多数尺度上是显著负相关.结果表明:荒漠植物通过成丛或聚集分布可以形成适合本物种生存的局部微生境.     

贵州特有植物红花瘤果茶种群空间格局及数量动态研究

红花瘤果茶(Camellia rubituberculata)为地理分布狭窄的贵州特有植物,颇具经济价值。为查清其分布特征和评估其濒危状况,该文在红花瘤果茶的集中分布区设置三个典型样地进行调查,采用空间点格局及多元点格局分析法分析种群空间分布格局,利用种群动态量化指数分析预测种群数量动态规律。结果表明:(1)兴仁县新寨村大皮坡1号样地幼龄树的小尺度呈集群分布、大尺度呈随机分布,中龄树和老龄树均呈随机分布; 兴仁县新寨村槽子土2号样地的幼龄树均呈集群分布,中龄树和老龄树均呈随机分布; 晴隆县紫马乡龙头村上捧碧林区3号样地幼龄树、中龄树和老龄树均呈随机分布。(2)不同发育阶段的空间关联主要表现为1号样地幼龄树和中龄树均为负相关,幼龄树和老龄树在中小尺度上为负相关,在大尺度上为无相关,中龄树和老龄树均为无相关。2号样地幼龄树和中龄树在小尺度上为负相关,中大尺度上为无相关; 幼龄树和老龄树在中小尺度上为负相关,中大尺度上为无相关; 中龄树和老龄树均为无相关。3号样地的幼龄树和中龄树均为正相关; 幼龄树与老龄树在小尺度上为负相关,中尺度上为无相关,大尺度上为正相关; 中龄树和老龄树均为无相关。(3)种群数量动态分析表明3个样地中幼苗补充充裕,种群结构为增长型,但易受外界环境干扰、生态脆弱。(4)红花瘤果茶的生境异质性及其种内种间关系相互作用的结果是影响种群数量扩大和物种散布的主要因素。     

景观生态学中的尺度分析方法

多尺度空间分析法是发现和识别景观特征尺度的主要方法.当前这类方法很多,缺乏归类和对比分析评价.基于空间类型变量和数值变量,对多尺度空间分析方法进行了重新梳理.同时对当前常用的尺度分析方法:半方差分析、尺度方差分析、小波分析和孔隙度指数分析,以中国三北防护林为例,对比了各种尺度分析方法的特点和优劣.结果表明,在特征尺度的识别上:小波方差方法清晰明了;半方差分析法灵活简捷,结果明显;尺度方差分析法和孔隙度指数法在本研究中的判识结果不甚明显.在计算速度上:半方差分析法计算量最大、耗时最长,尺度方差次之,小波方差速度最快,孔隙度指数法计算速度快于前两种,慢于小波方差分析方法.半方差分析方法简单灵活,而且相关理论方法成熟,但缺乏对大尺度格局的整体把握,而小波分析恰恰能很好的弥补这一不足.最后提出,半方差分析和小波变换相结合将会是最优的尺度分析方法.     

Ecological application of wavelet analysis in the scaling of spatial distribution patterns of Ceratoides ewersmanniana

Ecological experiments are usually conducted on small scales, but the ecological and environmental issues are usually on large scales. Hence, there is a clear need of scaling. Namely, when we deal with patterns and processes on larger scales, a special connection needs to be established on the small scales that we are familiar with. Here we presented a wavelet analysis method that could build relationships between spatial distribution patterns on different scales. With this method, we also studied how spatial heterogeneity and distribution patterns changed with the scale. We investigated the distribution and the habitat of C. ewersmanniana in two plots (200 m × 200 m; the distance between these two plots is 15 km) at Mosuowan desert. The results demonstrated that spatial heterogeneity and distribution patterns were incorporated into larger scales when the wavelet scale varied from one (5 m) to four (20 m). However, if the wavelet scale was above five (25 m), the spatial distribution patterns varied placidly, the oscillation frequency of landforms stabilized at 110 m, and the dynamic quantity period of C. ewersmanniana stabilized at 115–125 m. We also identified signal mutation points with wavelet analysis and verified the heterogeneity degree of local space with position variance. We found that position variance decomposed the distribution patterns on large scales into small sampling plots, and the position with the largest variance also had the strongest heterogeneity. In a word, the wavelet analysis method could scale-up spatial distribution patterns and habitat heterogeneity. With this method and other methods derived from this one, such as wavelet scale, wavelet variance, position variance and extremely direct-viewing graphs, wavelet analysis could be widely applied in solving the scaling problem in ecological and environmental studies.     

Regeneration pattern analysis of Quercus Iiaotungensis in a temperate forest using two-dimensional wavelet analysis

This paper introduces the two-dimensional (2D) wavelet analysis as a general interrogative technique for the detection of spatial structure in lattice data. The 2D wavelet analysis detects components of hierarchical structure and displays the locational information of the components. Patches and gaps of different spatial scales in graphical presentation of wavelet coefficients can be linked to the local ecological processes that determine patterns at stand or landscape scales. Derived from the 2D wavelet transform function, the calculation of wavelet variance can reduce the four-dimensional data of wavelet coefficients to a two-dimensional wavelet variance function and quantify the contribution of the given scale to the overall pattern. We illustrate the use of the 2D wavelet analysis by analyzing two simulated patterns and identifying the regeneration pattern of the Quercus liaotungensis in a warm temperate forest in north China. Our results indicate that the recruitment of Q. liaotungensis occurs in an overlapping area between the patch of adult and canopy gap at scales of 45m×45m-70m×70 m and 20m×20m-30m×30m. The regeneration pattern of Q. liaotungensis can be mainly ascribed to a trade-off between two ecological processes: recruitment around parent trees and the physiological light requirements of seedlings and saplings. Our results provide a general portrayal of the regeneration pattern for the dispersal-limited and shade-intolerant Quercus species. We find that the two-dimensional wavelet analysis efficiently characterizes the scale-specific pattern of Q. liaotungensis at different life-history stages.     

IKONOS影像景观格局特征尺度的小波与半方差分析

建立不同方向和尺度下景观格局的小波分析方法,并以IKONOS PAN 1m 影像为例,对城市景观和农田景观格局进行了实例研究,并与半方差函数的分析结果进行比较分析。试验结果发现试验区的城市景观图像表现出不同层次和方向的结构特征,主要是阴影－单个楼房－楼房与道路的组合3个尺度的特征,分别出现在2m,16m和128m以及256m分析尺度上,农田景观主要是树木行－农田2个层次和方向尺度特征组合,分别为2m,128m和256m。半方差分析结果对试验区景观结构的多层次和方向不敏感,但可发现景观结构的总体平均特征。城市景观总体结构在空间上的变程为135m,反映的是楼房与道路组合的总体平均特征;农田景观总体结构在空间上的变程为152m。通过改变半方差函数的分析范围和计算间距可以克服半方差对多尺度分析的不足,如该试验通过缩小城市景观和农田分析范围,也发现城市景观有一个在空间结构上15m的变程,与小波分析的特征尺度16m非常接近,而农田景观出现空穴效应的周期一半长度大约为2m,正好是小波分析出种植树木的行距结构特征尺度的大小。这要分析者对研究有一定的先验知识才能够做到选择合适的分析范围,而这恰是景观格局特征尺度分析服务的目的。通过试验区研究证明小波分析是一非常有应用前景的景观格局研究方法,与半方差分析相比,对在解释多尺度结构和不同方向的结构具有明显的优势,且不受分析数据统计平稳假设的约束,但由于对图像分解是基于2进制,导致分析尺度以2的幂函数变化,不像半方差分析可通过理论模型拟合,对特征尺度的估计可以是连续的。     

基于零模型的宁夏荒漠草原优势种群点格局分析

植物种群空间分布格局是多种生态过程综合作用的结果。明确植物优势种群个体的空间分布格局与形成机制有助于认识种群生态适应对策与群落多样性维持机制。以宁夏荒漠草原优势种群蒙古冰草、短花针茅、牛枝子和牛心朴子为研究对象,采用完全空间随机零模型分析其种群空间分布格局特征,并通过异质泊松零模型与泊松聚块零模型探讨生境异质性、扩散限制等因子在其空间分布格局形成过程中的作用。结果显示:(1)完全空间随机零模型下,4个物种在4 m尺度范围内表现为聚集分布,随尺度增大,逐渐过渡到随机分布和均匀分布。(2)在排除生境异质性的异质泊松零模型下,蒙古冰草种群在整个研究尺度上表现为随机分布;牛枝子、短花针茅和牛心朴子种群仅分别在0—0.2、0.1—0.4 m与0—0.2 m尺度范围内发生偏离,表现为均匀分布与聚集分布,其他尺度均为随机分布。(3)在排除扩散限制的泊松聚块零模型下,所研究种群均表现为随机分布。综上,荒漠草原优势种群在小尺度范围内主要表现为聚集分布;生境异质性与扩散限制均是驱动其空间分布格局形成的重要因子,相对而言,小尺度空间范围内扩散限制的作用更为显著。     

Spatial variance of mobile aquatic organisms: capelin and cod in Newfoundland coastal waters

Spatial variance in the distribution of aquatic mobile organisms differs from that of passive tracers such as phytoplankton or water temperature. On average, spatial variance of phytoplankton scales with sample unit as $L^2$ or equivalently with frequency as $f^{-2}$. Limited evidence suggests that spatial variance in the distribution of mobile organisms is concentrated at relatively small scales, with little increase over larger scales: spatial variance scales as $f^{-1}$ or less. We investigated whether spatial variance in distributions of a mobile predator, Atlantic cod (Gadus morhua), and a schooling prey, capelin (Mallotus villosus), also scale with frequency as $f^{-1}$. Acoustic surveys showed that at short time scales spatial variance in cod and capelin densities, as measured by spectral density, peaked at various scales ranging from 20 m to 10 km. At longer time scales, spatial variance of cod scaled as $f^{-1.08}$ at resolutions finer than 90 m, while scaling as $f^{-0.18}$ at coarser scales. Spatial variance of capelin scaled as $f^{-1.1}$ at resolutions finer than 400 m, while scaling as $f^{-0.21}$ at coarser scales. Spatial variance plots of krill and marine birds showed similar transitions from shallow to steep scaling. Shoaling, schooling and the aggregative response by predators to concentrations of prey were three processes hypothesized to influence spatial variance in distributions of mobile organisms. Numerical experiments showed that shoaling injects variance at large to intermediate scales, resulting in scalings flatter than $f^{-1}$. Additional experiments showed that schooling produces a transition from shallow to steep scaling as frequency increases. Spatial variance patterns in cod density were not due to aggregative responses by the predator to concentrations of capelin: there was no association, on average, at resolution scales from 20 m to 10 km. Exponent values for aquatic or terrestrial mobile organisms are predicted to be approximately two at the scale of an individual organism, 0.2 at scales that contain aggregations, and two at scales larger than that of populations. These findings suggest that relations between mobile organisms and large scale habitat variables will be difficult to detect, that stratified survey designs used to estimate commercial population sizes will be inefficient, and that rates of interaction between predator and prey will be underestimated if local observations are averaged over the spatial scale of the population.     

The use of wavelets for spatial pattern analysis in ecology

Abstract. We investigate the characteristics of the wavelet transform as an approach to analyzing spatial pattern. Compared to the familiar methods of paired quadrat or blocked quadrat variance calculations, the wavelet method seems to offer several advantages. First, when wavelet variance is plotted as a function of scale, the peak variance height is determined by pattern intensity and does not increase with scale and, depending on the wavelet chosen, the position of the variance peak matches the scale exactly. Second, the method produces only faint resonance peaks, if any, and third, by using several different wavelet forms, different characteristics of the pattern can be investigated. Fourth, the method is able to portray very clearly trends in the data, when the pattern is non-stationary. Lastly, the wavelet position variance can be used to identify patches and gaps in data with random error. We demonstrate these characteristics using artificial data and data from previously published studies for comparison. We show that two versions of the familiar blocked quadrat variance technique are forms of wavelet analysis.     

植被叶面积指数遥感反演的尺度效应及空间变异性

遥感作为宏观生态学研究中数据获取的一种便捷手段,有助于把握较大尺度内生态学现象的特征.应用遥感数据反演LAI时,由于像元的异质性,不同尺度遥感数据之间的转换是遥感发展的一个重要问题.以河北省黄骅市为研究区,在利用TM和MODIS遥感数据对芦苇LAI反演误差产生原因进行分析的基础上,利用半变异函数对像元空间异质性进行了定量描述.发现NDVI算法的非线性带给LAI尺度转换的误差很小,而LAI的空间异质性则是引起LAI尺度效应的根本原因.并且当像元内空间异质性很大时半变异函数的基台值比纯像元要大得多,空间自相关的程度是引起LAI尺度转换误差的主要原因;反之,像元内空间异质性不大时,随机误差是引起LAI尺度转换误差的主要原因.当像元为纯像元时,由像元异质性引起的反演误差基本可以忽略.此外,研究区芦苇的空间相关有效尺度约为360m,超过此距离空间相关性则不复存在.     

鹞落坪国家级自然保护区吊罐井物种分布格局与种间关联的多尺度分析

为了探讨群落结构形成机制,采用点格局分析方法,对鹞落坪国家级自然保护区吊罐井核心区1hm2样地内36个优势物种在0~50m尺度上的空间分布格局和种间关联性进行了研究。结果显示,36个物种的空间分布格局在小尺度上主要呈聚集分布,在较大尺度上呈随机分布的物种比例最高;对36个物种种间关联性的分析发现,无关联类型是该样地物种间相互作用的主要表现形式,并且在10m尺度上无关联种对的比例最低,正相关和负相关的种对在所有尺度上的比例均未超过20%。群落结构的次生性、生境异质性和扩散限制性是导致该样地物种分布和种间关系格局的主要原因。本研究结果有助于了解物种共存的尺度依赖性特征及其形成机制。     

浑善达克沙地无芒雀麦（Bromus inermis）空间分布格局

通过西北-东南和东北-西南方向两条宽5m×长3 km的样带和一块4m×4m的样方调查,研究了浑善达克沙地无芒雀麦、植被、土壤水分及土壤盐分的空间变异特点及其相互关系。结果表明,样带内植被盖度、无芒雀麦盖度、土壤水分和土壤盐分的空间变化格局相似,然而,在不同的空间方向上,它们具有不同的空间变化;样方内无芒雀麦地上部生物量、分株数和土壤盐分具有相似的空间变化格局,但却不同于植被地上部总生物量和土壤水分的空间变化格局。相关分析表明,样带内植被盖度、无芒雀麦盖度与土壤水分和土壤盐分之间均具有显著的正相关关系。土壤水分和土壤盐分也具有显著的正相关。样方内无芒雀麦地上部生物量、分株数及植被地上部总生物量与土壤水分均具有显著的正相关关系,但与土壤盐分没有显著的相关关系。无芒雀麦地上部生物量、分株数和植被地上部总生物量三者之间,以及土壤水分和土壤盐分之间也均具有显著的正相关关系。研究结果表明了植被与土壤之间的相互关系依赖于空间尺度。