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典范分析在江苏海岸带盐土植物排序中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
本文应用典范分析,对取自江苏海岸带一珍禽保护区盐土植被的样方进行排序,根据前人已作的江苏海岸带植被的研究结果,分析比较了以各类典型变量排序样方对揭示植物群落分布连续性及环境梯度变化的有效性。 相似文献
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典范相关分析是一种检验两组变量间最大相关的多元统计技术。本文运用此技术结合Pearson's相关系数、PCA分析,对植物群落中植物重要值与土壤组分的相关研究表明:典范相关分析能极好地定量解释生态学中两组变量的相关,并能指示出多个因子的复合作用。同时强调,由于典范相关分析技术对原始数据的线性要求,从而有必要对数据进行标准化和预先的PCA分析。 相似文献
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应用排序分析藓类植物分类群分布与气候因素的关系 总被引:13,自引:1,他引:13
以我国21个山地藓类植物区系和气象资料为基础,应用典范对应分析(CCA)和除趋势典范对应分析(DCCA),比较了21个山地中藓类植物61个科,曲尾藓科(Dicranaceae)23个属、曲柄藓属(Campylopus)17种及曲尾藓属(Dicranum)35种分布与年均温度、>10℃积温、1月均温、7月均温、年均相对湿度、年均降雨量、年有雾天数、年有霜天数和年日照时数的关系,通过排序进行了直观的展示;同时还应用典范对应分析直观地反映了包括长白山在内的我国9个山地苔藓植物地理成分组成上的相似性及它们与气候因素间的关系.本文研究表明将DCCA和CCA应用到植物区系地理学研究上是可行的. 相似文献
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长白山地表藓类分布格局与环境因子的关系 总被引:6,自引:0,他引:6
对长白山自然保护区41个样地中的42种主要地表藓类分布与6种重要环境因子间的关系进行了定量研究。应用双向指标种分析法(TWINSPAN)发现调查的41个样地可分成4个样地组,42种地面藓 类可分成4种藓类群,应用除趋势典范对应分析(DCCA)的研究结果表明,海拨高度、土壤含砂量、土壤酸度、林冠层郁闭度、土壤含水量是5个影响42种地表藓类分布格局的主要环境因子,在DCCA排序图上,显示出藓类群与样地类型良好的对应性,藓类群1-4分别在落叶松(Larix olgensis)沼泽地、高山苔原、暗针叶林、亚高山岳松(Betula ernanni)林和岳松-落叶松林中占优势。 相似文献
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刈割高度对草丛群体特征的影响的研究—典型变量分析在草地生态系统研究中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
典型变量分析(CVA)在农业研究中应用的条件已经具备,本文对CVA在草地生态系统研究中的应用作了例示与讨论,在控制光温的人工草地上,高羊茅草丛群体的3个特征-牧草产量,叶面积和分薛密度与钊割高度(3,6,10,14,18和24cm)的关系研究中采用CVA,结果表明,第一典型相关极显著,且第一典型变量能反映刈割高度问98%的变异,在用CVA,结果表明,第一典型相关极显著,且第一典型变量能反映刈割高度问98%的变异,在3-24xm范围内,刈割高度的作用是渐进式的,任两刈割高度间的群体之综合差异与其高谍差呈正比例,叶面积和分薛刈割高度间差异的解释能力基本持平,但作用方向相反,两都都大于牧草产量的作用,建议在应用CVA时,应该适当增加重复次数,考虑附加线性变量,剔除分布不对称的指标变量等等。 相似文献
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疾病流行的趋势面分析建模及其应用方法论 总被引:8,自引:1,他引:7
针对当前有关疾病“三间”分布的聚集性分析这类方法中存在着的通病,本文尝试运用趋势面分析方法来对分布建模.为此,我们廓清了广于“聚集性”的“趋势性”之概念,将二元多项式的趋势面模型拓广到1~3元;依据设立“对照”原则,导出了与人口的人群、空间、时间分布及其联合相关分布相对应的7个疾病的分布,并且利用其相互间的可对比关系可以作出有关地理相关性的推断.同时,对各分布的趋势面模型拟合改用逐步回归代替完全回归.用这套建模方法成功地对一个实例作了研究.最后,讨论了建模中的有关问题,特别指出了设立“对照”原则在数学应用的方法论上的普遍意义,即数学应用的思维模式与实验科学的思维模式的一致性. 相似文献
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土壤肥力及地形因子对桂西南喀斯特山地木本植物群落的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
基于对桂西南喀斯特山地植被的典型群落抽样调查,运用聚类分析和除趋势对应分析(DCA)对样方内胸径≥1.0 cm的木本植物进行数量分类和排序,运用除趋势典范对应分析(DCCA)探讨了土壤肥力及地形因子对木本植物群落空间分布的影响。结果表明:1)聚类分析将森林群落划分为4个类型。2)DCCA第一排序轴突出反映了土壤全氮、碱解氮含量及坡度的变化趋势,第二排序轴主要反映了海拔和全钾的变化趋势,各植物群落类型沿第一排序轴呈有规律的分布。3)在影响植物群落空间格局的因素中,土壤肥力因子对群落格局的解释能力为32.82%,地形因子的解释部分占22.54%,8.98%是土壤与地形因子耦合作用的结果,两者未能解释的部分占53.62%。群落物种多度分布主要受生物之间的相互作用和人为干扰等随机因素所影响。 相似文献
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采用协惯量分析(PCA-CA COIA)和典范对应分析(CCA)两种排序方法, 对北京小龙门林场的黄檗 (Phellodendron amurense)群落进行了分析, 并用Spearman秩相关系数检验了对应排序轴的相关性。两种排序方法得出的结果基本一致, 两者的第一排序轴都反映了海拔高度和坡向对群落分布的影响, 而各自第二、第三排序轴所代表的环境意义有所差异, 并出现了交叉, 但是两者的前3个排序轴均反映了海拔、坡位、土壤厚度和凋落物层厚度的变化趋势, 说明在环境因子个数较少或共线性效应不明显的情况下, 协惯量分析也能达到CCA的分析效果, 并且在排序轴特征值解释量上高于典范对应分析。 相似文献
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多个典范性状的综合优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文运用系统优化原理,利用综合的手段,研究了育种目标约束下多个数量性状表现型向量与基因型向量的典范相关,提出了综合典范性状的数学模型.综合典范性状是S个遗传力较大的典范性状在育种目标约束下遗传力极大化的线性组合.综合典范性状作为选择指标,选择效率高,提高了多目标育种决策的科学性和预见性. 相似文献
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黄河三角洲植被空间分布特征及其环境解释 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解黄河三角洲地区植被空间分布与环境因子之间的关系,通过局地植被样方调查、区域遥感影像提取归一化植被指数(NDVI)及地形高度、地下水位埋深、表层土壤Cl~-含量等环境数据采集,综合样地植被与环境数据进行了除趋势对应分析(DCA)和除趋势典范对应分析(DCCA),并对区域NDVI与主要环境变量进行了单因子相关性分析和多元逐步回归分析。结果显示:DCA排序可将黄河三角洲植被分为翅碱蓬、柽柳-翅碱蓬、芦苇-柽柳、芦苇4个主要群落类型(群丛),DCCA与DCA排序图总体相似,但DCCA更清晰地表明其第一轴主要代表的是潜水Cl~-浓度等关键水盐因子,且随着水土环境系统盐分含量的减小,群落由翅碱蓬逐渐向芦苇演变。区域典型植被群落和NDVI分布格局与变化趋势受地下水位埋深和潜水Cl~-浓度2个环境因素影响较大(NDVI与2个环境变量间建立的二元回归方程R~2=0.57),而土壤Cl~-含量的植被效应实际上受地下水位埋深和潜水Cl~-浓度的影响。在区域地下水普遍浅埋条件下,地下水成为影响植被生长与分布的生态环境最敏感要素,而地下水位埋深和潜水Cl~-浓度是这一要素中的2个关键因子,尤其是后者梯度变化对天然植被分布格局起重要的控制作用。 相似文献
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典范变量分析能同时处理两种类型的变量集并给出它们之间的相关系数。本文采用该方法对黄河三角洲地区的10个植物群丛及其土壤的有关性质进行了分析。典范相关系数是0.9和1。文中同时求出了所有典范变量,保留了原数据的全部信息。结果表明该地区植被的动态变化与土壤水盐及有机质含量的动态变化显著相关。土壤的水盐动态是这一地区植被演替的制约因素。二维典范变量图较直观地表示出了群丛间的演替关系。初步判断出芦苇和白茅群丛是这一地区植被演替过程中相对稳定的阶段。该方法对研究植物群落的分布及植被演替等内容是很有帮助的。 相似文献
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对23个雷公藤(Tripterygium wilfordii Hook.f.)优良无性系扦插苗的干物质积累量(全株及根干质量)及生长性状(平均枝数、地径、主藤长、平均藤径、平均藤长、平均根径和平均根长)进行了测定;在此基础上,采用典范相关分析法分析了其干物质积累量与生长性状间的相关性.结果表明:各无性系幼苗的根干质量占全株干质量的63%,其变异系数在所有指标中最大(54.67%),主藤长的变异系数次之,而平均根长的变异系数最小,表明各无性系间根干质量和主藤长的差异较大,可作为雷公藤优良无性系选优的基本指标.各无性系幼苗的干物质积累量与生长性状的第1对典范相关系数(0.964 9)达显著水平,且包含总相关信息的69.84%;在该对典型变量中,干物质积累量第1典型变量U1的X2变量(全株干质量)系数的绝对值最大(0.786 2),U1为主要描述优良无性系幼苗全株干质量的综合性状,随全株干质量升高U1明显下降;生长性状第1典型变量V1的Y4变量(平均藤径)和Y5变量(平均藤长)系数的绝对值最大(0.388 3),V1为描述优良无性系幼苗平均藤径和平均藤长的综合性状,随平均藤径的增加V1明显减小、而随平均藤长的增加V1明显增大.通过第1对典型变量的二维排序可将供试的23个无性系划分为3类,最优无性系为2、4、7、8、9、13和15.研究结果表明:平均藤径和平均藤长可以作为雷公藤生物量模型构建的评价指标. 相似文献
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典范变量分析能同时处理两种类型的变量集并给出它们之间的相关系数。本文采用该方法对黄河三角洲地区的10个植物群丛及其土壤的有关性质进行了分析。典范相关系数是0.9和1。文中同时求出了所有典范变量,保留了原数据的全部信息。结果表明该地区植被的动态变化与土壤水盐及有机质含量的动态变化显著相关。土壤的水盐动态是这一地区植被演替的制约因素。二维典范变量图较直观地表示出了群丛间的演替关系。初步判断出芦苇和白茅群丛是这一地区植被演替过程中相对稳定的阶段。该方法对研究植物群落的分布及植被演替等内容是很有帮助的。 相似文献