瑞典河漫滩草甸植被的数量分类和排序

本文用目前各国学者广泛使用的一些数量分类和排序方法对瑞典河漫滩草甸样地资料进行了分类和排序。所用的方法包括多元等级聚合分类(TABORD程序),多元等级分划分类(TWINSPAN程序),PCA排序(ORDINA程序),RA和DCA排序(DECORANA程序)。研究结果表明可以把28个样地分为6个群落类型,它们的分布格局是与土壤水分梯度密切相关的。此外本文还对数量分类和排序方法在植物群落学研究中的应用以及所用方法的比较进行了讨论。     

藏北高原草地群落的数量分类与排序

采用TWINSPAN数量分类和DCA、CCA排序的方法,对藏北高原草地29个样点进行统计分析。结果显示:(1)TWINSPAN数量分类将藏北高寒草地群落划分成10种类型。(2)样点DCA排序第一轴基本反映了水分环境梯度,第二轴基本反映了热量梯度。(3)TWINSPAN分类所划分的各群落在DCA排序图上都有各自的分布范围和界限,说明DCA排序能较好的反应各优势群落与其环境资源之间的关系。(4)样点CCA排序表明,影响群落分布的首要环境因子是水分因子(年均降水量)和空间因子(经度),其次是热量因子(年均温度),CCA排序进一步阐明了群落分布决定于水分和温度等环境因子,并间接验证了TWINSPAN的分类结果。(5)物种CCA排序和TWINSPAN分类结果表明:植物群落中物种的分布格局与植物群落类型的分布格局存在一定的相似性。     

海南岛热带草地的数量分类和排序研究

本文用一些数量分类和排序的方法对海南岛鹦歌岭热带草地进行了分类和排序。所用的方法包括两种多元等级聚合分类--最近邻体法(NN)和最远邻体法(FN),极点排序(PO)和主分量分析(PCA)排序。结果表明：把19个样地分为三大类型、9个群落,其分布格局与坡度、放牧强度和土壤肥力密切相关。所用的四种方法在热带草地的研究中均有一定的适用性。     

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

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。     

图论在中国慈姑属数量分类研究中的应用

慈姑属(Sagittaria L.)是水生单子叶植物泽泻科(Alismataceae)的一个重要属。近年来,陈家宽等对中国慈姑属进行了系统研究。作者应用聚类分析和主成分分析进行了中国慈姑属的数量分类,取得了良好的效果。由于慈姑属分类性状数目较大,因而在压缩后的三维空间中描述分类群间的距离,     

拉萨河谷草地群落的数量分类与排序

采用TWINSPAN数量分类和DCA、CCA排序的方法,对拉萨河谷草地23个样点进行统计分析。结果显示:(1)TWINSPAN数量分类将拉萨河谷草地群落划分成8种类型,拉萨河谷的草地群落分布呈现明显的垂直地带性分布格局。(2)TWINSPAN分类所划分的各群落在DCA排序图上都有各自的分布范围和界限,说明DCA排序能较好的反应各群落与其环境资源之间的关系,同时,TWINSPAN的分类结果也在排序图上得到较好的印证。(3)样点DCA排序的第一轴基本反映了海拔高度的变化梯度,第二轴基本反映了坡向的变化。(4)样点CCA排序表明,影响群落分布的主要环境因子是海拔,其次是坡向。CCA排序进一步阐明了拉萨河谷草地群落分布决定于海拔和坡向等环境因子,并间接验证了TWINSPAN的分类结果。(5)物种CCA排序和TWINSPAN分类结果表明:植物群落中物种的分布格局与植物群落类型的分布格局存在一定的相似性,物种的分布格局在很大程度上影响着群落的分布格局。     

中卫山羊核心产地植物群落的数量分类与排序

应用数量分类(TWINSPAN)和DCA排序方法,对我国特有裘皮用山羊(中卫山羊)核心产地——宁夏香山地区植物群落进行多元分析,根据TWINSPAN分类结果,并结合生态特征将所调查的28个样地植被分为6组,代表了该山地在海拔、地形、土壤、山坡坡度等环境作用下植被空间的分布格局。TWINSPAN分类结果与DCA排序结果较一致,DCA排序第一轴结果主要体现出海拔和山坡坡度对植被分布的作用,第二轴结果主要体现了地形(坡向)和土壤基质(沙地、石质山坡、土质山坡)对植被分布的作用。影响该干旱山地植被分布的主要环境因子有海拔和山坡的坡度,另外长期过度放牧对植被的空间分布影响较大,导致了该山地系统植被空间结构紊乱,并干扰了群落数量分析结果的准确性。     

利用秆维管束进行中国散生竹类的聚类分析

本文是应用模糊聚类分析方法研究中国散生竹类分类的一次尝试。分类特征采用了竹秆上、中、下三段各类型维管束数,方法上使用了模糊(Fuzzy)直接聚类分析进行综合分析。经电子计算机运算后,不仅取得了与传统分类基本一致的分类结果,同时也表明这种方法较之其它一些植物数量分类方法简便易行,此外还讨论了一些中国散生竹类分类上的问题。     

子午岭地区植被恢复演替过程与环境因子的分类与排序

在野外实地调查基础上,采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)对子午岭地区植物群落进行了数量分类和排序。结果显示:(1)TWINSPAN将50个样方划分为14个群系;DCA排序结果与TWINSPAN分类结果相互印证。(2)第一排序轴上显示出植被由草地、灌丛到森林的恢复演替系列,在此演替过程中土壤中的速效磷逐渐减少,全氮和有机质逐渐增加;第二排序轴反映环境因子的梯度不明显,但植被的演替过程会受到海拔、坡度的影响。研究表明,随着植被恢复演替的进展群落结构在变化,乔木层的重要值增加,所在群落中的全氮、速效磷、有机质等亦呈现规律性变化。     

甘肃马衔山林区植被的数量分类与排序

 本文用目前各国学者广泛使用的一些数量分类和排序方法对黄土高原区的马衔山植物群落进行了分类和排序。所用方法包括多元等级分划分类(TWINSPAN程序)、PCA排序(ORDINA程序)、RA和DCA排序(DECORANA程序)。研究结果表明可以把32个样地分为两大类共7个群落类型：山地森林 (1)山杨+白桦群落,(2)青杆群落,(3)青杆+白桦+山杨群落,(4)山杨+康定柳+糙皮桦群落;山地灌丛 (1)康定柳+糙皮桦群落,(2)糙皮桦+黄毛杜鹃+裂香杜鹃群落,(3)黄毛杜鹃+裂香杜鹃群落。它们的分布格局与海拔梯度密切相关。此外,本文还对所用方法的比较进行了讨论。     

锦屏水电站植被数量分类与排序

以锦屏梯级水电站大河湾段植被为研究对象,以河流流向为基础布置样方,将50个样方物种重要值及其环境因子进行TWINSPAN数量分类和DCA排序,结果显示:(1)由TWINSPAN数量分类将植被划分为7种类型,雅致雾水葛(Pouzolzia elegans)灌草群落为该区域的主要群落.(2)以TWINSPAN数量分类为基础的DCA二维排序图将样方分为6个生态类型,DCA 二维排序图横轴从左至右海拔高度逐渐降低;排序纵轴由下至上坡度逐渐升高.(3)以TWINSPAN数量分类在DCA排序图中有明确的分布范围和界限,DCA排序与TWINSPAN数量分类结合使用,能很好反映群落与环境因子间的生态关系.     

桂林岩溶石山青冈栎群落的数量分析

应用双向指示种分析(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)方法对桂林岩溶石山青冈栎群落进行数量分类与排序。通过TWINSPAN分类,将青冈栎群落60个样方划分为8个群丛类型,探讨了各群丛类型的基本特征。结果表明:DCA排序与TWINSPAN分类结果较一致,DCA排序较好地体现了各群丛类型与环境因子的相互关系,DCA第一排序轴主要反映了坡度的变化梯度;DCA排序图的对角线基本体现了坡向的变化梯度。坡度的变化是影响岩溶石山青冈栎群落物种组成与分布的重要生态因子。     

晋西黄土丘陵与土石山区交错地带灌木种的数量分类与排序

应用TWINSPAN和DCA多元分析的方法,对晋西中阳县黄土丘陵与土石山区交错地带森林及灌丛群落中灌木种的数量特征进行了统计分析,分别对样方和物种进行了数量分类和排序。调查样方包括了该地区主要的次生森林及灌丛植被类型,共计31个样方。样方TWINSPAN分类结果表明,第一级分类可以将林下灌丛及阴坡灌丛与阳坡(或半阳坡)喜光耐旱灌丛区分开来。进一步的分类,可将各样方划分为8个组。根据各样方中灌木种的二元属性数据分析,TWINSPAN分类可将29个常见灌木种划分为4个组,这种分类可以比较明确的区分物种的空间分布特征,主要分布在土石山区的灌木种和土石山区及黄土丘陵区均有分布的物种被准确的区分开来。DCA排序结果与TWINSPAN分类结果较为一致。样方DCA排序第1轴反映了生境的水分环境条件,第2轴反应了样方海拔梯度的变化,即热量条件的差异。对角线上各样方的排列顺序综合反映了水分、热量、土壤等环境条件的差异。灌木种DCA排序图第1轴反映了各物种分布生境的水分条件,最左边多为分布在林下阴湿环境中的植物种,如美蔷薇(Rosa bella)、红瑞木(Cornus alba)等;而最右边则多为典型的干旱阳坡指示种,如对结木(Sageretia paucicostata)、山桃(Amygdalus davidiana)等。对角线上物种的排序综合反映了各物种的空间分布特征,左上方各物种多数只分布在水分条件相对优越的土石山地区,而右下方各物种不仅在土石山区有分布,而且在干旱的黄土丘陵区也多有分布。     

西北地区杨属的数量分类

本文应用聚类分析和主成分分析的方法对西北产的杨属29个种或种下分类单位进行了研究。聚类分析中选取了71个特征性状采用了相关系数基础的不加权算术平均配对法(UPGMA)法进行了运算。本文共观测了2576个样本(包括芽、短枝、叶片、雄花、蒴果)的各项特征。数量分类的结果将杨属划分为三个亚属及五个组。通过数量分析的方法,对一些有争议或有疑难的种或变种,如额河杨、河北杨、毛白杨……、小叶杨,进行了讨论。本文还对五个组之间的关系和仅根据营养器官特征分类的可靠性进行了探讨。最后对数量分析的方法也进行了讨论。     

亚热带峰丛洼地恢复演替植物群落的数量分类和排序——以广西马山弄拉峰丛洼地为例

采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)对弄拉峰丛洼地恢复演替植物群落进行数量分类和排序。TWINSPAN将20个样方分为10个组,根据植被分类的原则划分为10个群丛,论述了各群丛的群落学特征。20个样方的DCA排序结果反映了恢复演替群落与环境梯度的关系,表明影响群丛分布格局的主导生态因子为恢复时间、人为干扰及露石率。DCA排序将53个种分为4个种组,影响峰丛洼地恢复演替群落及其物种分布格局的主导生态因子为恢复时间、岩性和水分等。各物种在排序轴上的位置反映了种组成员的生态适应性及其在群落中的重要性和更新生态位。     

西双版纳20公顷样地热带森林植被数量分类与排序

为了区分热带森林的群落特征并了解其群落特征与地形因子之间的相互关系,以西双版纳20 hm2森林动态监测样地为研究对象,对样地内500个森林群落样方采用Cluster聚类分析方法进行分类和采用除趋势对应分析(DCA)、典范对应分析(CCA)方法进行排序。结果表明:(1)西双版纳热带森林动态监测样地森林群落分为2个类型:热带季节雨林和热带山地常绿阔叶林;(2)植被类型的划分与CCA排序的结果相吻合,CCA排序轴第一、二轴呈现了海拔和凹凸度的梯度变化,并且两者总体上可以对83.9%的植被分布格局进行解释,表明海拔和凹凸度因子对该地区植被类型的分布起着决定性作用;(3)对优势物种的DCA和CCA排序表明不同物种对地形的要求存在差异,其分布格局同样主要受海拔和凹凸度的影响;(4)聚类分析与DCA和CCA排序的结果,同时表明了该地区森林植被的垂直分布格局。此方法可有效解释植被分布格局与地形之间的内在联系,为热带森林的管理和保护提供科学依据。     

中国栎属植物的数量分类研究

在全面衡量中国栎属49种4变种性状特征的基础上,观测了25个定性性状和18个数量性状。通过聚类分析,可以将中国栎属分为5个特征明显的表征群,即5组:麻栎组(Section Aegilops)、槲栎组(Section Quercus)、高山栎组(Section Brachylepides)、巴东栎组(Section Engleriana)和橿子栎组(Section Echinolepides)。在主成分分析中,虽然性状的累积贡献率增长不明显,前3个主成分累积贡献率仅有50.4%,但结果仍然显示出和聚类分析同样的结果。说明栎属的分类性状仍存在主要方面,只不过在演化过程中由于性状变异的多样性,产生了多个不同的表征类群。分析结果对我们解决个别有疑问种的分类地位也有启示作用。因此,数量分类方法对解决栎属组间及种间的分类问题有重要的意义。     

石竹科繁缕属与孩儿参属的数量分类

石竹科繁缕属(Stellaria L.)和孩儿参属(Pseudostellaria Pax)的关系一直备受关注。为了弄清它们之间的关系及属下分类等问题,选择繁缕属22种和孩儿参属8种,共30种植物51个形态特征,利用NTSYS-pc 2.10e软件中的UPGMA聚类分析方法和主坐标分析方法,对这2个属进行数值分类学研究。结果表明,繁缕属与孩儿参属是2个自然类群,除繁缕属的繁缕(S.media(L.)Cyr.)和鸡肠繁缕(S.neglecta Weihe ex Bluff et Fingerh)在聚类中不能分开外,其它物种都能很好地分开。两属有较近的关系,其中巫山繁缕(S.wushanensis Williams)是过渡种。此外,数量分类结果建议将细叶孩儿参(P.sylvatica(Maxim.)Pax)作为一个独立组处理。对性状的主坐标排序分析显示,根的形状、叶缘质地、花的形态(是否具花瓣、花瓣长度、花瓣裂数、深裂还是浅裂)和种子表面纹饰(是否具齿轮状、疣状突起)等在繁缕属与孩儿参属的分类中具有重要作用。     

基因芯片数据的监督聚类分析

随着后基因组时代的到来,基因芯片技术越来越多地被应用到功能基因组的研究当中。如何快速有效地分析基因芯片实验所获得的大量生物学数据,成为当前一项具有重要意义的研究工作。监督聚类(supervised clustering analysis)是聚类分析的一种,它根据样本的先验信息或假设来决定样本的分类,并据此建立判别模型,继而利用该判别模型对未知对象进行分类。该方法已经成功应用到生物医学研究中的许多领域,成为分析基因芯片数据的重要手段。     

国产泽泻属的数量分类研究──兼论世界泽泻属种间的表征关系

基于形态学、解剖学、花粉形态和地理分布等证据,应用聚类分析、排序以及空间自相关分析等方法,探讨国产泽泻属４种植物以及世界泽泻属９种植物的表征关系。在此基础上选择和和评价了相对重要的分类性状。