《中国植被志》研编内容与规范

植被志是基于植被(或植物群落)调查资料, 全面记叙植被的外貌、物种组成、结构和功能, 以及地理分布和生境条件等特征, 并对同类植被进行归纳和总结的志书。《中国植被志》是第一部对中国植被进行全面记述的志书, 预计完成约48卷110册。在借鉴《中国植被》(1980)(简称“80方案”)植被分类基本原则的基础上,《中国植被志》将对中国植被分类系统的高级分类单位(植被型组、植被型和植被亚型)进行归纳和总结, 对中级和低级分类单位(群系组、群系、亚群系, 群丛组、群丛)进行详细描述。植被高级分类单位的描述具有概括性质, 是在中国植被分类系统中级和低级分类单位描述的基础上, 对其在全球和中国境内的地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型及多样性、优势种或共优势种、生物多样性保育价值以及资源现状等进行概述, 并对“80方案”相关内容进行修订和拓展, 将提供对中国植被基本特征客观、准确的记述。在植被中级和低级分类单位中, 群系组描述的内容包括地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型以及价值与保育等内容; 群系描述的主要内容包括地理分布、自然环境、生态特征、物种组成、群落结构、群丛组和群丛的分类与描述、优势种的生物学特性、生物量与生产力、植被动态与演替以及价值与保育等方面。作为植被志研编的核心内容, 群丛组和群丛的分类与描述主要基于植被调查资料, 采用数量分类方法, 根据群落结构和物种组成的差异划分出不同的植被类型, 并对其基本特征进行定量描述和归纳。其中, 群落的层片结构、特定植被分类单元的特征种或特征种组的筛选与甄别是植被类型划分的关键环节; 而群落外貌, 群落结构, 物种组成, 各类物种的生长习性、生境的偏适性等是群丛组和群丛描述与归纳的重点内容。该文提出了中国植被中级和低级分类单位的命名方案, 其特点在于植被类型的科学名称中同时体现了植被分类单元特征种或优势种的名称及其所属的高级植被分类单位(植被型组或植被型)的名称, 兼顾了植被名称的规范性与实用性。《中国植被志》的研编工作由文献整编、群落调查、数据分析与整理、文本撰写等环节组成。该文对植被样方的调查与收集, 文献收集与整编, 气候、土壤、地形等相关数据的来源及其整理方法, 植被分类方法, 植被命名, 植被分类单元描述的内容, 植被志章节编写大纲、体裁及撰写等多个规范进行了详细的阐述或示例。     

《中国植被志》的植被分类系统、植被类型划分及编排体系

植被志(vegegraphy)是基于植被调查资料, 全面记叙植被的群落外貌、种类组成、结构和功能、生境条件, 以及地理分布等特征, 并对同类植被进行归纳和总结的志书。“植被志”的英文译为“vegegraphy”, 是本文的新造词, 它是由“vegetation”的词头“vege-”和英文后缀“-graphy” (记叙之意)组成的合成词。《中国植被志》的研编是一项时间紧迫、内容复杂、工作量浩繁的重大科学工程。它的完成将极大提升中国植被科学和生态学的研究水平, 并为中国植被资源的合理利用、生物多样性保护及生态环境治理等提供不可或缺的基础资料。本文首先简述了植被的基本特征(主要包括外貌特征、种类组成、群落结构以及动态变化等)和国内外植被调查的进展情况, 简要回顾了中国植被分类系统的研究历史, 并对以往的分类系统进行了若干修订。在此基础上, 着重讨论并提出了《中国植被志》卷册编排体系和用于《中国植被志》研编的植被类型划分方案。在对植被分类系统的修订方面, 主要对高级分类单位及相对应的英文名称进行了讨论和修订。按照本文修订的分类系统, 中国植被的分类单位及其对应的英文名称分别是: 植被型组(Vegetation Formation Group)、植被型(Vegetation Formation)和植被亚型(Vegetation Subformation)、群系组(Alliance Group)、群系(Alliance)和亚群系(Suballiance)、群丛组(Association Group)以及群丛(Association)。在植被型组中, 划分为9类: 森林、灌丛、草本植被、荒漠、高山冻原与稀疏植被、沼泽与水生植被、农业植被、城市植被及无植被地段。关于《中国植被志》的卷册编排和“植被类型”划分, 首先按高级分类单位——植被型划分相应的“卷”; 在此框架下, 模糊“植被亚型”、“群系组”和“群系”的概念, 确定“植被类型” (Vegetation type), 并将其作为植被志各卷中的“册”。这样处理不仅保证了研编工作的可操作性, 也保持了同一卷册中特定植被类型的完整性。《中国植被志》编排体系中的“植被类型”的划分很重要, 它是指具有相同建群种及相同优势类群(如种、属)的植被组合, 但它不是严格意义上的植被分类单位。“植被类型”的划分遵循“优势类群及生活型的同一性, 生境条件的相对重要性, 植被特征及用途的差异性, 以及突出植被志的应用性”等原则。按该编排体系, 《中国植被志》将由48卷约110册组成。     

中国植被图编研历史与展望

植被图是描绘植被类型及其空间分布格局的植被生态学专业图件,既是植被调查和研究的成果,也是进一步揭示植被资源、植被分布规律的重要基础资料,还是生态学和地理学等相关学科研究和农林牧业发展与生态建设的重要参考.本文概述了植被图编研的起源与发展,回顾了中国全国性及地方植被图的编制历史和部分成果.中国植被制图始于20世纪50年代...     

《中国植被志》研编内容与规范

植被志是基于植被(或植物群落)调查资料,全面记叙植被的外貌、物种组成、结构和功能,以及地理分布和生境条件等特征,并对同类植被进行归纳和总结的志书。《中国植被志》是第一部对中国植被进行全面记述的志书,预计完成约48卷110册。在借鉴《中国植被》(1980)(简称"80方案")植被分类基本原则的基础上,《中国植被志》将对中国植被分类系统的高级分类单位(植被型组、植被型和植被亚型)进行归纳和总结,对中级和低级分类单位(群系组、群系、亚群系,群丛组、群丛)进行详细描述。植被高级分类单位的描述具有概括性质,是在中国植被分类系统中级和低级分类单位描述的基础上,对其在全球和中国境内的地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型及多样性、优势种或共优势种、生物多样性保育价值以及资源现状等进行概述,并对"80方案"相关内容进行修订和拓展,将提供对中国植被基本特征客观、准确的记述。在植被中级和低级分类单位中,群系组描述的内容包括地理分布、自然环境、群落外貌、植被类型以及价值与保育等内容;群系描述的主要内容包括地理分布、自然环境、生态特征、物种组成、群落结构、群丛组和群丛的分类与描述、优势种的生物学特性、生物量与生产力、植被动态与演替以及价值与保育等方面。作为植被志研编的核心内容,群丛组和群丛的分类与描述主要基于植被调查资料,采用数量分类方法,根据群落结构和物种组成的差异划分出不同的植被类型,并对其基本特征进行定量描述和归纳。其中,群落的层片结构、特定植被分类单元的特征种或特征种组的筛选与甄别是植被类型划分的关键环节;而群落外貌,群落结构,物种组成,各类物种的生长习性、生境的偏适性等是群丛组和群丛描述与归纳的重点内容。该文提出了中国植被中级和低级分类单位的命名方案,其特点在于植被类型的科学名称中同时体现了植被分类单元特征种或优势种的名称及其所属的高级植被分类单位(植被型组或植被型)的名称,兼顾了植被名称的规范性与实用性。《中国植被志》的研编工作由文献整编、群落调查、数据分析与整理、文本撰写等环节组成。该文对植被样方的调查与收集,文献收集与整编,气候、土壤、地形等相关数据的来源及其整理方法,植被分类方法,植被命名,植被分类单元描述的内容,植被志章节编写大纲、体裁及撰写等多个规范进行了详细的阐述或示例。     

中国植被分类系统修订方案

为了推动《中国植被志》研编工作, 该文回顾了中国植被分类系统的发展过程和主要阶段性成果, 提出了作为《中国植被志》研编技术框架组成部分的中国植被分类系统修订方案, 对各植被型组及各植被型进行了简单定义和描述, 并针对中国植被分类系统若干问题, 特别就中国植被分类系统总体框架、混交林的界定以及土壤在植被分类中的重要性等问题进行了讨论。1960年侯学煜在《中国的植被》中首次提出了中国植被分类的原则和系统, 1980年出版的《中国植被》制定了分类等级和划分依据等更加完善的系统, 之后《中国植被及其地理格局——中华人民共和国1:1 000 000植被图说明书》和《中国植物区系与植被地理》以及很多省区的植被专著对该系统进行过修订。2017年宋永昌在《植被生态学》中提出了一个分类等级单位调整的方案。本次提出的中国植被分类系统修订方案基本沿用《中国植被》的植被分类原则、分类单位及系统, 采用“植物群落学-生态学”分类原则, 主要以植物群落特征及其与环境的关系作为分类依据, 包含三级主要分类单位, 即植被型(高级单位)、群系(中级单位)和群丛(低级单位); 在三个主要分类单位之上分别增加辅助单位植被型组、群系组和群丛组, 在植被型和群系之下主要根据群落的生态差异和实际需要可再增加植被亚型或亚群系。修订方案包含了森林、灌丛、草本植被(草地)、荒漠、高山冻原与稀疏植被、沼泽与水生植被(湿地)、农业植被、城市植被和无植被地段9个植被型组, 划分为48个植被型(含30个自然植被型、12个农业植被型、5个城市植被型和无植被地段)。自然植被中有23个植被型进一步划分出了81个植被亚型。     

陕西省化龙山森林植被垂直分布的初步研究

 本文对陕西省化龙山植被的垂直分布特点进行了初步研究。文中采用了数量分类结合对群落生态特点及区系组成的分析,划分出森林植被垂直带如下：常绿、落叶阔叶混交林带,海拔1600m以下;落叶阔叶林带,海拔1600—2200m;亚高山针叶林带,海拔2200—2917m。     

大陆东南亚(中南半岛)的主要森林植被类型介绍

大陆东南亚(中南半岛)的植被研究情况鲜为人知,至今仍无系统研究资料。该文依据数次对该地区的野外考察和资料收集,介绍了东南亚植被的研究情况和文献资料以及对该地区主要森林植被的分类和各主要植被类型的特征。大陆东南亚地区在植被分类上包括七个主要的陆生及湿地的森林植被类型:针叶林、针阔混交林、热带山地常绿阔叶林、热带雨林、热带季节性湿润林、热带季风林(季雨林)、干旱刺灌丛/萨王纳植被。其中,针叶林植被型包括温性针叶林和热性针叶林二个植被亚型;针阔混交林包括温性针阔混交林和暖温性针阔混交林二个亚型;热带雨林植被型包括热带低地常绿雨林、热带季节性雨林(热带低地半常绿雨林)、热带山地雨林及泥炭沼泽森林四个植被亚型。该文还对大陆东南亚地区植被研究历史、植被分类系统、类型特征及植物区系组成进行了讨论。     

《中国真菌志》50年编研成果及展望

历经几代真菌人的艰苦奋斗,《中国真菌志》目前已出版65卷,其中子囊菌类有35卷、担子菌类26卷、接合菌类1卷、卵菌1卷、黏菌2卷;上述卷册记录923属9 228种及种下分类群。编研涉及大型和小型的类群、腐生菌、食药用菌、菌根真菌、作物和林木病原菌、捕食性真菌、虫生菌、菌生真菌以及毒菌等。编研过程中发现并发表了大量新分类群,丰富了对菌物物种多样性的认知。归纳已有成果,已立项卷册应加快编研和出版进度;资源调查与分类学研究需进一步加强,按分类群(专科、专属)继续开展编研工作,注重拟参编类群的前期研究积累;以下分类群值得在后续工作中予以关注：水霉目等部分卵菌、壶菌类、座囊菌纲部分类群、盘菌纲和锤舌菌纲中尚未参编的主要类群、伞菌纲中具有小型子实体的类群等。由于分类系统在不断更新和完善,已出版卷册中使用的部分名称和分类地位的处理需依据被大多数学者所公认的分类系统给予适时的订正。期待建设一支继往开来的菌物分类学研究队伍,不断取得令世人瞩目的编研成果,为我国菌物资源利用和物种保护提供科学依据。     

西藏珠峰－卓奥友峰普士拉地区高山稀疏植被的群落特征及小地形的影响

在西藏定日县珠穆朗玛峰-卓奥友峰附近的普士拉地区的-山坡上(海拔5176—5390m),设置13个样方。进行群落调查、小地形测定和土壤剖面调查,分析该地区高寒植被的群落特征及其与小地形的关系。13个样方(面积25—200m^2不等)中,共记载物种80个(含变种和亚种),分别隶属于47个属。出现频度较高的种有高山嵩草(Kobresia pygmaea)、矮兔耳草(Lagottes humilis)、楔叶委陵菜(Potentilla funeata)、华马先蒿(Pedicularis oederi var.sinensis)、高山委陵菜(Potentilla polyjchista)、密生雪灵芝(Arenaria densissima)等;含物种数较多的属有：虎耳草属(Saxifraga)、风毛菊属(Saussurea)、嵩草属(Kobresia)、委陵菜属(Potentilla)、龙胆属(Gentiana)、葶苈属(Draba)等。随着海拔降低,物种和属的丰富度呈现出上升的趋势在该地区,植被盖度能较好地指示生境条件。等级聚类的结果也支持了这一观点：随着植被盖度的增加,转换物种丰富度(TSR)和转换属丰富度(TGR)增加,而物种多样性指数(Shannon-Wiener指数)减小。利用物种矩阵以及海拔、坡度、坡向、土壤深度、植被盖度等环境变量进行CCA排序,结果分出4类生境类型,它们较好地反映了群落特征与地形的关系。     

中国西南干旱河谷植物群落的数量分类和排序分析

中国西南干旱河谷植被是我国西南横断山区特有的植被类型, 目前关于西南干旱河谷植被还没有整体性的群落类型划分研究。根据对甘肃、四川、云南三省九条主要河流的干旱河谷段野外调查和文献来源的1,339个植物群落样方数据, 采用自适应仿射传播聚类方法, 对我国西南干旱河谷的植物群落进行数量分类, 并采用典范对应分析方法进行排序分析。结果表明: (1)调查样方的植物群落分为7个植被型(稀树草原、肉质灌丛、常绿阔叶灌丛、暖性落叶阔叶灌丛、常绿硬叶林、落叶阔叶林和暖性针叶林), 24个群系, 31个群丛类型。暖性落叶阔叶灌丛是本植被区的代表性植被类型; 分布最广的群系为鞍叶羊蹄甲灌丛(Form. Bauhinia brachycarpa, 样方比例50.9%)、黄茅灌草丛(Form. Heteropogon contortus, 样方比例11.9%)、孔颖草灌草丛(Form. Bothriochloa pertusa, 样方比例5.6%)、黄荆灌丛(Form. Vitex negundo, 样方比例4.2%)、知风草灌草丛(Form. Eragrostis ferruginea, 样方比例3.8%)、车桑子灌丛(Form. Dodonaea viscosa, 样方比例3.4%)、云南松疏林(Form. Pinus yunnanensis, 样方比例3.3%)。(2)冬季低温和降水的季节性是限制干旱河谷植物群落分布的主要气候因子。稀树草原、肉质灌丛是典型的干热河谷植被类型; 暖性落叶阔叶灌丛、常绿硬叶林、常绿阔叶灌丛是干暖河谷植被的优势类型; 暖性针叶林、落叶阔叶林则主要在干温河谷环境占优势。     

Application of self-organizing neural networks to classification of plant communities in Pangquangou Nature Reserve, North China

Vegetation classification is an important topic in plant ecology and many quantitative techniques for classification have been developed in the field. The artificial neural network is a comparatively new tool for data analysis. The self-organizing feature map (SOFM) is powerful tool for clustering analysis. SOFM has been applied to many research fields and it was applied to the classification of plant communities in the Pangquangou Nature Reserve in the present work. Pangquangou Nature Reserve, located at 37°20′–38°20′ N, 110°18′–111°18′ E, is a part of the Luliang Mountain range. Eighty-nine samples (quadrats) of 10m × 10m for forest, 4m × 4 m for shrubland and 1m × 1m for grassland along an elevation gradient, were set up and species data was recorded in each sample. After discussion of the mathematical algorism, clustering technique and the procedure of SOFM, the classification was carried out by using NNTool box in MATLAB (6.5). As a result, the 89 samples were clustered into 13 groups representing 13 types of plant communities. The characteristics of each community were described. The result of SOFM classification was identical to the result of fuzzy c-mean clustering and consistent with the distribution patterns of vegetation in the study area and shows significant ecological meanings. This suggests that SOFM may clearly describe the ecological relationships between plant communities and it is a very effective quantitative technique in plant ecology research. __________ Translated from Acta Ecologica Sinica, 2007, 27(3): 1005–1010 [译自: 生态学报]     

Application of self-organizing neural networks to classification of plant communities in Pangquangou Nature Reserve, North China

Vegetation classification is an important topic in plant ecology and many quantitative techniques for classification have been developed in the field. The arti-ficial neural network is a comparatively new tool for data analysis. The self-organizing feature map (SOFM) is powerful tool for clustering analysis. SOFM has been applied to many research fields and it was applied to the classification of plant communities in the Pangquangou Nature Reserve in the present work. Pangquangou Nature Reserve, located at 37°20'-38°20' N, 110°18'-111°18' E, is a part of the Luliang Mountain range. Eighty-nine samples (quadrats) of 10 m x 10 m for for-est, 4 m × 4 m for shrubland and 1m x 1m for grass-land along an elevation gradient, were set up and species data was recorded in each sample. After discussion of the mathematical algorism, clustering technique and the pro-cedure of SOFM, the classification was carried out by using NNTool box in MATLAB (6.5). As a result, the 89 samples were clustered into 13 groups representing 13 types of plant communities. The characteristics of each community were described. The result of SOFM clas-sification was identical to the result of fuzzy c-mean clus-tering and consistent with the distribution patterns of vegetation in the study area and shows significant eco-logical meanings. This suggests that SOFM may clearly describe the ecological relationships between plant com-munities and it is a very effective quantitative technique in plant ecology research.     

自组织特征人工神经网络在庞泉沟自然保护区植物群落分类中的应用

人工神经网络是较新的数学分析工具,其中的自组织特征映射网络（SOFM）具有较强的聚类功能。应用SOFM网络对庞泉沟自然保护区植物群落进行了分类研究。在讨论了SOFM网络的数学原理、聚类方法和步骤的前提下,分类过程在MATLAB（6.5）神经网络工具箱（NNTool）中编程实现。结果将89个样方分为13个植物群落类型。分类结果符合植被实际,生态意义明确,表明SOFM网络可以很好地反映植物群落的生态关系,是非常有效的植物群落数量分类方法。     

鄂西南两个自然保护区亚热带常绿落叶阔叶混交林类型及其常绿和落叶物种组成结构分析

为深入研究亚热带常绿落叶阔叶混交林的生物多样性维持机制, 合理保护与利用此类森林植被, 以鄂西南两个自然保护区——星斗山和木林子典型的亚热带常绿落叶阔叶混交林为研究对象, 在野外样方调查的基础上进行了群落数量分类和排序, 分析了常绿和落叶物种比例随群落类型及环境因子变化的规律。研究结果表明: (1)将鄂西南两个自然保护区的亚热带常绿落叶阔叶混交林划分为5个群落类型: 即青冈-翅柃+尖连蕊茶(Cyclobalanopsis glauca-Eurya alata + Camellia cuspidata)群落(I)、川陕鹅耳枥+青冈-翅柃(Carpinus fargesiana + Cyclobalanopsis glauca-Eurya alata)群落(II)、川陕鹅耳枥+青冈-水马桑(Carpinus fargesiana + Cyclobalanopsis glauca-Weigela japonica)群落(III)、光叶水青冈+多脉青冈-翅柃(Fagus lucida + Cyclobalanopsis multinervis-Eurya alata)群落(IV)和川陕鹅耳枥+交让木+包果柯-翅柃(Carpinus fargesiana + Daphniphyllum macropodum + Lithocarpus cleistocarpus-Eurya alata)群落(V); (2)常绿和落叶物种的丰富度、多度、胸高断面积及重要值等指标随群落类型而变化。在群落II、III和V中落叶物种占优势, 而在群落I和IV中二者无显著差异; (3)各类型群落在小径级(1-5 cm)内落叶物种的丰富度大于常绿物种, 但多度、胸高断面积和重要值大都小于常绿物种。在中径级(5-10 cm)内, 群落I和群落IV的各项指标都表现为常绿物种大于落叶物种, 而群落II、群落III和群落V的则相反。在大径级(≥ 10 cm)内, 各群落类型的落叶物种都占显著优势, 其各项指标大于常绿物种; (4)海拔、坡度、坡向、土壤氮含量和土壤磷含量是影响各群落类型内常绿和落叶物种比例变化的主导因子。     

新疆博格达山岩面生地衣群落结构特征

根据对新疆博格达山岩面生地衣群落20个样点(20m×20m)调查的数据,以各地衣种的盖度为指标结合双向指示种分析方法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对博格达山岩面生地衣群落进行数量分类并分析了群落结构特征及其多样性和相似性。采用典范对应分析法(CCA)对各群落的物种分布格局与环境因子的关系进行研究。结果表明,TWINSPAN分析和DCA排序将分布在博格达山的37种岩面生地衣分为以下5个群丛。群丛1:斑纹网衣(Lecidea tessellate Florke)+粉芽盾衣(Peltula euploca(Ach.)Poelt)+杜瑞氏黄梅(Xanthoparmelia durietzii Hale)群丛,有25个种,总覆盖度为30.145%,多样性为4.025;群丛2:袋衣(Hypogymnia physodes(L.)Nyl.)+白边平茶渍(Aspicilia sublaqueata(H.Magn.)J.C.Wei)+砖孢胶衣(Collema subconveniens Nyl.)群丛,有17个种,地衣总盖度为15.885%,多样性为3.196;群丛3:聚茶渍(Lecanora accumulate H.Magn.)+丽石黄衣(Xanthoria elegans(Link)Th.Fr.)+亚洲平茶渍(Aspicilia asiatica(H.Magn.)Yoshim.)群丛,有30个种,地衣总盖度为37.87%,多样性为4.357;群丛4:中华石果衣(Endocarpon sinense H.Magn.)+伴藓大孢蜈蚣衣(Physconia muscigena(Ach.)Poelt.)+垫脐鳞衣(Rhizoplaca melanophthalma(DC.)LeuckertPoelt)群丛,有24个种,地衣总盖度为30.458%,多样性为3.912;群丛5:石胶衣(Collema flaccidum(Ach.)Ach.)+短绒皮果衣(Dermatocarpon vellereum Zschacke)+绿黑地图衣(Rhizocarpon viridiatrum(Wulfen)Korber.)群丛,有18个种,地衣总盖度为19.331%,多样性为3.515。CCA排序结果反映,该地区岩面生地衣的分布与海拔高度、光照强度、岩石pH和人为干扰有关,其中影响最大的因素是海拔高度,其次为光照强度和干扰。坡向和岩石大小对地衣种类分布的影响不显著。     

Composition and ecological drivers of the kwongan scrub and woodlands in the northern Swan Coastal Plain,Western Australia

The nature of community patterns and environmental drivers in kwongan mediterranean‐type shrubland on nutrient‐poor soils occurring in Western Australia remain poorly examined. We aimed to determine whether (i) classification of the kwongan vegetation of the northern Swan Coastal Plain would be ecologically informative and (ii) which environmental drivers underpin the plant community patterns. The study area was positioned on the northern Swan Coastal Plain, locality of Cooljarloo (30°39′ S, 115°22′ E), situated 170 km north of Perth, Western Australia. Compositional (518 species × 337 relevés) and environmental data set (29 variables × 87 relevés) describing time since last fire, soil chemical and physical properties, and terrain characteristics were analysed using classification and ordination techniques. OptimClass assisted in the selection of a robust data transformation, resemblance function and clustering algorithm to identify the vegetation patterns. Major ecological drivers of the vegetation patterns were detected using distance‐based redundancy analysis (db‐RDA). Classification revealed major groupings of Wet Heath and Banksia Woodland distinguishable by the high prevalence of myrtyoid and proteoid taxa, respectively. On floristic‐sociological grounds, we recognised four Wet Heath and two Banksia Woodland communities. The Wet Heath was constrained to areas of higher litter depth (db‐RDA axis 1: 9%). Soil chemical and physical properties explained the highest proportion (17%) of the compositional variance, while the terrain‐ and fire‐related variables explained 2% and <0.001%, respectively. While fire explained little compositional variance overall, a separate db‐RDA analysis found that it may play an important pattern‐structuring role within Banksia Woodlands. Fine‐scale compositional patterns correspond only to a small extent to environmental data; the substantial unexplained variance may be due to slow‐acting neutral and stochastic processes.