岷江上游干旱河谷灌丛群落种-面积曲线的拟合及最小面积确定

研究采用3种饱和曲线方程拟合出的群落种-面积曲线,对岷江上游干旱河谷灌丛群落的最小面积进行研究,取比例因子P分别为0．6、0．7、0．8、0．9,求得灌丛群落的最小面积或临界取样面积。研究结果表明：当ρ取0．6、0．7、0．8时,阴、阳坡各海拔梯度样地群落最小面积均小于或略大于100m^2,样方可设置为10m×10m,即样地面积为100m^2,可以满足精度60％～80％的研究要求。当ρ取0．9时,阴、阳坡各海拔梯度样地群落最小面积均小于200m^2,样方可设置为10m×20m,即样地面积为200m^2,可以满足精度90％的研究要求;群落最小面积呈现出随海拔梯度的升高而逐渐增大的趋势,且最小面积所含物种数也随之增加;在相对应的海拔高度上,海拔2000m以下群落最小面积及所含物种数阴坡明显大于阳坡,而在2200m左右的高海拔则是阴坡与阳坡相接近;对于岷江上游干旱河谷灌丛群落类型而言,由方程（1）、（2）拟合所得的种一面积曲线较好于由方程（3）拟合所得的种．面积曲线。     

塔里木荒漠河岸林灰胡杨群落最小面积确定与研究方法比较

荒漠河岸林是塔里木极端干旱区唯一的森林群落类型,群落结构组成简单。我们采用种-面积曲线、群落系数-面积曲线与重要值-面积曲线3种方法对塔里木河上游荒漠河岸林灰胡杨（Populus pruinosa Schrenk）群落最小面积进行研究。结果显示,4种饱和种-面积曲线的拟合效果差异明显,S=aA/（1+bA）和S=a（1-e^-bA）模型拟合的相关系数较高（P < 0.01）,拟合效果优于其它2种模型。当取样面积为100 m²时,可包括群落60%~80%的物种数,取样面积为200 m²时,则可包括群落90%的物种数。群落系数-面积曲线与重要值-面积曲线2种方法确定的群落最小面积均为400 m²,二者克服了种-面积曲线仅关注物种出现与否和饱和种的估算问题,拟合结果更符合实际情况,更适用于塔里木荒漠河岸林最小取样面积的确定。本研究结果表明荒漠河岸林包括60%、80%、90%群落物种的临界抽样面积分别为100 m²、200 m²和400 m ²,可以满足不同研究精度的要求;塔里木河上游荒漠河岸林灰胡杨群落学调查的最适取样面积是400 m²。     

山西霍山植物群落种-面积曲线与物种多样性的关系

采用标准样方调查法,对霍山植物群落的物种数、面积和物种多样性之间的关系进行了研究.结果表明:种(对数)-面积(对数)曲线在各海拔处的R2值较种-面积曲线和种-面积(对数)曲线大,中海拔处的平均物种数最多,群落Margalef丰富度指数(R)和Shan-non-Wiener多样性指数(H')也最大,而Jaccard系数(J)最小.各海拔样地物种数的观察值与种-面积曲线和种-面积(对数)曲线在各海拔样地物种数的预测值接近.     

城市植被调查的取样面积推算与遗漏植物曲线

种—面积关系常用于确定自然植被调查的取样面积, 但其在城市植被中的应用依然少见报道。基于重庆市3个行政区共54个样地, 采用巢式样方法和随机样方法同时调查样地所有植物, 揭示城市植物种—面积关系, 分析城市植物调查的取样面积推算方法, 并通过遗漏曲线揭示两种调查方法遗漏植物的规律。研究结果表明: 巢式样方法下, 种—面积曲线符合Logistic函数和Allometrica1函数的变化规律(R2>0.90), 相关公式可用于推算最小取样面积, 且取样精度越高则所需最小取样面积增加量越大。公园及居住区绿地, 调查到植物种数的比例从60%逐渐增加到90%时, 所需最小取样面积的平均值从17.7 m2逐渐增加到162.0 m2。在巢式样方法下, 取样面积从100 m2增加到625 m2, 公园和居住区绿地中遗漏的植物(未被调查到的植物), 种数比例分别从15.17%和13.98%降低至1.42%和0.42%。目前城市植物调查中常用的100 m2样方面积下, 公园和居住区中遗漏的物种中, 分别有78.1%和81.8%为频率3.7%的低频物种。公园和居住区绿地中, 遗漏植物的频率—种数关系均符合Hyperb1函数曲线(R2>0.95)。草本植物调查中常用的随机样方法(3个1 m × 1 m样方), 遗漏草本植物的种数平均为公园草本植物的41.44%、居住区草本植物的49.58%, 其中A级频率物种分别占公园及居住区的93.48%和93.22%。随机样方法下, 公园和居住区绿地遗漏草本植物的频率—种数关系符合Logistic函数曲线(R2>0.94)。研究结果和方法可为城市植物多样性调查取样方法的确定和评价提供一定的理论参考。     

鄱阳湖湿地典型草洲植物群落种-面积关系

为了解鄱阳湖湿地草洲植物群落的结构,对其3种典型草洲植物群落种-面积关系进行了研究。采用巢式样方法调查植物物种数量,并用3种非饱和曲线拟合种-面积方程。结果表明,基于实测数据,3个草洲物种数随着取样面积的增加先快速增加后趋于平稳;群落最小取样面积均为30 m~2。幂函数模型对3个草洲群落的种-面积关系拟合效果均为最佳,3个草洲群落的RSE分别为0.35、0.35和0.56,AAD分别为0.23、0.17和0.35,AARD分别为0.06、0.02和0.07,而指数模型、Fisher模型的拟合效果一般。指数模型计算得到的不同比例因子下3个草洲最小取样面积与实际情况最为吻合。这为鄱阳湖区进行植物群落数据采集的样方设置提供了理论参考。     

海南橡胶林植物多样性特征

为探讨人工林物种多样性维持机制及人为干扰后人工林群落的多样性恢复机制, 作者依据自然林的核心理论建立了一个1 ha的橡胶(Hevea brasiliensis)林固定样地, 通过研究近自然管理后样地内植物物种组成与分布来探讨近自然管理后橡胶林生物多样性的特征。结果表明: 近自然管理后橡胶林群落物种多样性较高, 1 ha样地内共有植物69科155属183种。在面积为4,000 m²、3,000 m²和2,000 m²时分别包含了样地内大约90%的种、属和科; 逻辑斯蒂模型拟合拟合种-面积曲线效果较好(R²=0.997), 证明了1 ha取样尺度可以满足橡胶林群落物种多样性研究的需要。多度-面积曲线和丰富度-面积曲线与随机分布模型有明显的差异, 表明橡胶林群落内个体数及物种分布呈非随机性。(4)对数级数模型和对数正态模型拟合橡胶林群落的种-多度分布都不理想, 相比而言后者拟合效果稍好。     

海南石梅湾青皮林最小取样面积与物种多样性研究

石梅湾海岸青皮(Vatica hainanensis)林是海南独特的雨林群落之一。本文选用8种“种-面积渐近线”对该群落的最小取样面积进行了拟合研究。结果表明,其中5条曲线的R^2大于0．97,拟合状况很好,但所得出的最小取样面积各不相同。进一步经过“重要值-面积曲线”的群落特征分析,确认群落的最小取样面积只有800m^2。石梅湾青皮林最小取样面积比海南其他类型雨林、滇南热带雨林、东南亚热带雨林以及非洲雨林都要小。通过对1000m^2样地的物种多样性分析,结果表明：在垂直结构上,石梅湾青皮林B层乔木的Gleason指数大于A层乔木,和海南山地雨林的情况不同。海岸青皮林为物种多样性不高的单优林,群落的物种多样性、均匀度远小于海南其他类型的山地雨林与混合青皮林;在海岸青皮林群落内,青皮的相对密度、相对优势度、重要值大大高于其他物种。此研究表明：海南热带雨林同样存在物种多样性不高、单优特征显著的顶极群落;海南海岸青皮林是迄今为止热带雨林取样面积最小的森林类型。     

塔里木河下游荒漠河岸林群落最小取样面积

选择塔里木河下游退化程度不同的3个典型断面,采用相邻样方格子法,调查荒漠河岸林群落的种-面积关系,利用种-面积饱和曲线方程拟合的方法对群落的最小取样面积进行研究。结果表明,3个断面的群落最小面积分别设为1500、2000和2500 m²可以满足精度为60%～80%的研究要求,满足精度为90%研究要求的群落最小面积分别为2500、3600和4500 m²;群落最小面积呈现随植被退化程度加重而逐渐增大的趋势,而地下水埋深对群落最小面积的影响并不明显;种-面积饱和曲线针对塔里木河下游荒漠河岸林群落最小面积拟合的效果较好。     

福建中亚热带常绿阔叶林(米槠林)最小面积的确定

通过“种-面积曲线”,“群落系数-面积曲线”以及“重要值-面积曲线”3种方法对福建中亚热带常绿阔叶林（米储林）的最小面积进行研究。结果表明,用3种方法确定的群落最小面积基本下相同。对所研究的植被类型。样地面积为400m^2时,可包括整个群落60%的物种数目;样地面积为1000m^2时,则可包括整个群落90%的物种数目,确定最小面积时应比计算出的理论面积稍大一些为宜,即样地面积大小为1200m^2。     

小兴安岭红松针阔叶混交林取样技术的研究

本文研究了小兴安岭红松针阔叶混交林的取样技术。通过对三个群落类型的取样研究,认为所应用的无样地方法适用于该植被类型。研究结果指出,应用无样地方法中的中点象限法,其最小点数是16—18个点,点间距为15m,样线间距为20m。16—18个样点的数据,相当于 600m2的样地资料。林下植被的最小面积是28—32m2,为7—8个2×2(m)随机或均匀分布的样方。     

东北阔叶红松林地表葬甲群落多样性及其空间变异特征

为了探明我国东北阔叶红松(Pinus koraiensis)林地表葬甲多样性及其空间变异特征,在胜山、丰林、凉水和长白山的4个大型森林动态监测样地内,通过布置900个陷阱调查了36 hm²范围内的地表葬甲群落基本特征。基于群落物种数量、个体数量和总体长,分析了地表葬甲多样性及其空间变异性。结果表明：(1)东北阔叶红松林区域物种库包含12个葬甲物种,密度为0.018只/m²,总平均体长达0.32 mm/m²。北方花葬甲(Nicrophorus tenuipes)是东北阔叶红松林内的广布物种,黑葬甲(Nicrophorus concolor)等五个物种具有明显的生境偏好,仅存在于单个局域物种库内。(2)物种数量、个体数量和总体长在胜山、丰林、凉水和长白山样地存在明显差异,其中纬度较低的局域物种库(凉水、长白山)可维持更高的物种多样性,纬度最高的局域物种库(胜山)维持较低的物种多样性。(3)地表葬甲群落在胜山和丰林样地存在显著的空间自相关性,在凉水和长白山样地则不显著。(4)葬甲群落具有较明显的空间异质性,长白山样地的空间变异...     

二道白河河岸带植物群落最小面积与物种丰富度

河岸带是森林小流域单元的重要组成部分之一。由于河水的影响和边缘效应等因素的综合作用,河岸带植物群落与远离河岸带的森林群落在组成,结构和分布格局等方面存在较大差异,其如落最小面积也不同。本文对长白山原始阔叶红松林河岸带植物群落最小面积和物种丰富度进行了探讨。结果表明,河岸带植物群落的最小面积均小于远离河岸带的森林群落的最小面积,在河岸带,阔叶红松林群落的60,80和90％植物在时的平均最小面积分别约为80,180和320m^2;而远离河岸带的森林内部,相应的平均最小面积分别为260,380和480m^2左右。河岸带植物群落的物种丰富度普遍高于森林群落。     

小兴安岭阔叶红松林地表甲虫Beta多样性

Beta多样性用来衡量集群内物种组成的变异性,可以被分解为空间物种转换和物种集群镶嵌两个组分,是揭示群落构建机制的重要基础。目前开展了较多的地上生态系统beta多样性研究,然而地下生态系统beta多样性进展缓慢。以小兴安岭凉水和丰林自然保护区为研究地区,于2015年8、10月采用陷阱法对阔叶红松林进行调查,揭示地表甲虫(步甲科、隐翅虫科、葬甲科)的beta多样性。结果表明:(1)凉水共发现39种、856只地表甲虫,丰林共发现43种、1182只地表甲虫。8月凉水明显具有较高的全部甲虫(三个科的总和)物种多样性和丰富度,10月正好相反。(2)凉水和丰林之间地表甲虫beta多样性的差异仅发现于8月的步甲科和葬甲科之间。(3)凉水和丰林地表甲虫的beta多样性主要由空间物种转换组成,物种集群镶嵌对beta多样性的贡献很小,说明地表甲虫物种组成变异主要由本地物种之间较高的转换引起。研究表明小兴安岭阔叶红松林地表甲虫的beta多样性主要由空间物种转换组成,在揭示群落构建机制过程中,其内部物种交换和环境调控不容忽视。     

北京山区河岸带植物群落种-面积关系

种-面积关系是群落生态学的基本问题之一,是了解植物群落结构的重要途径。为摸清北京山区河流河岸带植物群落调查最小样方面积,在北京市怀柔区怀九河河岸带沿线,采用基于河岸带立地条件逐步扩大样地面积的方法布设50个80m长样地,调查计算并拟合不同类型河岸带所需的最小样地面积。研究结果表明:北京市怀柔区怀九河河岸带植物种数255种,隶属于70科185属。通过聚类分析将怀九河河岸带分为自然河岸带、近自然河岸带、人工岸坡乔灌草河岸带、人工岸坡观赏性乔灌草河岸带、人工岸坡疏乔灌草干砌石河岸带和人工岸坡浆砌石河岸带6种类型。根据赤池信息量准则AIC可知自然河岸带、近自然河岸带、人工岸坡乔灌草河岸带和人工岸坡疏乔灌草干砌石河岸带优先选取S=c-ae~(-bA),人工岸坡观赏性乔灌草河岸带优先选取S=aA/(1+bA),人工岸坡浆砌石河岸带优先选取S=c/(1+ae~(-bA))。满足相同比例植物种调查,不同类型河岸带所需最小样地面积存在明显差异,当满足河岸带植物调查80%植物种时,人工岸坡浆砌石河岸带(84m~2)和自然河岸带(217m~2)所需样地面积较小,其次是人工岸坡疏乔灌草干砌石河岸带(362m~2),近自然河岸带(450m~2)和人工岸坡乔灌草河岸带(460m~2)所需样地面积相似,而人工岸坡观赏性乔灌草河岸带所需样地面积最大为571m~2。所得出的河岸带植物调查最小样地面积对于河岸带生物多样性保护和指导河岸带生态修复具有重要意义。     

Species-area curve,life history strategies,and succession: a field test of relationships

Changes of species richness along temporal and environmental gradients were investigated. Two data sets were used: a successional sere of old-field plant communities in the Bohemian Karst, and a set of plant communities under various intensities of disturbance in the Krkonoe (Giant) Mts, both in Czechoslovakia. The species richness of a plant community is a spatial phenomenon, and should be described by the species-area relationship (using e.g. the power function S=c\A ^z) rather than by a single number. In the old-field succession, the number of species in very small plots (0.1×0.1 m) tends to increase with successional age while the number of species in larger plots (4×4 m) decreases from the third year of succession. The plant community under the highest rate of disturbance of the Krkonoe Mts data set shows the lowest number of species on small plots and the highest number of species on large plots. The results may be explained using the distinction between founder-and dominance-controlled communities (Yodzis 1978, 1984). In accordance with this theory, the species-area relationship within a community is shaped mainly by the type of competitive interaction and may be predicted on the basis of life-history strategies of constituent species. Disturbance causes a shift from dominance to founder control. On the landscape scale, the species-area relationship is shaped by other factors, and so it is unjustified to extrapolate the relationship outside the range in which it was originally assessed.     

Determination of species-area relationships and minimum sampling area for the shrub communities in the arid valley in the upper reach of the Minjiang River, China

The minimum sampling areas (MSAs) for the shrub communities in the arid valley in the upper reach of the Minjiang River, China, were studied by fitting community species-area relationships using 3 types of equations. The MSAs were determined at the proportional factor (ρ) 0.6, 0.7, 0.8 and 0.9. The proportional factors represent the proportion of the number of species within a sampling plot in the total number of species. The MSAs of the shrub communities at different elevations and on different slope faces for ρ = 0.6, 0.7 and 0.8 were all around 100 m². Hence, the MSAs could be set to be 100 m² (10 m × 10 m) at 60%–80% precision levels. For ρ = 0.9, that is, for a 90% precision level, the MSAs were less than 200 m² (10 m × 20 m). The MSAs and species richness increased gradually with the rising elevation. At the elevation below 2000 m, the MSAs and species richness on the north-facing slope were larger than those on the south-facing slope. However, at the elevation around 2200 m, there was no difference amongst different facing slopes. For the shrub communities in the arid valley in the upper reach of the Minjiang River, the species-area curves by fitting the first two equations are better than that by fitting the third equation.     

Integration of local and regional species-area relationships from space-time species accumulation

A long-standing observation in community ecology is that the scaling of species richness, as exemplified by species-area curves, differs on local and regional scales. This decoupling of scales may be largely due to sampling processes (the increasing constraint imposed by sampling fewer individuals at fine scales), as distinct from ecological processes, such as environmental heterogeneity, that operate across scales. Removal of the sampling constraint from fine-scale richness estimates should yield species-area curves that behave like those of the regions in which they are embedded, but an effective method for this removal has not been available. We suggest an approach that incorporates the manner in which small areas accumulate species over time as a way to remove the signature of sampling processes from fine-scale species-area curves. We report for three species-rich grasslands from two continents how local plant species richness is distributed through time at multiple, nested spatial scales, and we ask whether sampling-corrected curves reflect the spatial scaling of richness of each larger floristic province. Our analysis suggests that fine-scale values of richness are highly constrained by sampling processes, but once these constraints are removed, the spatial scaling of species richness is consistent from the scale of individuals to that of an entire province.