凉水自然保护区阔叶红松林林分空间结构特征及其与影响因子关系简

根据凉水自然保护区28块典型阔叶红松林样地的5个林分空间结构参数和18个影响因子数据,采用典范对应分析（CCA）方法,对凉水自然保护区阔叶红松林林分空间结构与影响因子间关系进行分析。研究结果表明：（1）研究区域阔叶红松林整体具有较好的林分空间结构,其水平分布格局主要表现为随机分布,树木生长整体处于中庸状态,林木的整体混交程度较高;（2）林分空间结构的CCA排序较好的揭示了该区林分空间结构与影响因子的关系;CCA第一排序轴反映了林龄、坡度、阔叶比和坡向的变化,第二排序轴反映了坡向、土壤有机质和平均胸径的变化,上述6因子的组合是决定林分空间结构特征的主要影响因子;（3）影响林分空间结构的变量中,地形、土壤和林分因子共解释了林分空间结构变化的59.20%,其中纯地形因子占30.68%,纯林分因子占19.01%,纯土壤因子占8.21%,未能解释部分为40.80%。     

山西灵空山小蛇沟林下草本层植物群落梯度分析及环境解释

通过对山西灵空山小蛇沟集水区的林下草本层植物群落进行调查和多元分析——TWINSPAN分类、典范对应分析(CCA)与生境、生物因素变量分离, 探讨林分水平上草本层物种分布与环境因子之间的关系。结果如下: 1) TWINSPAN将26个调查样方划分为6种群落类型: 以辽东栎(Quercus wutaishanica)为主的辽东栎-油松(Pinus tabulaeformis)林型、辽东栎杂木林型、辽东栎林型、华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)林型、油松林和阔叶油松林型、油松-辽东栎均匀混交林型, 体现了该地区地带性植被类型为暖温带森林的特点。2)群落类型的划分与CCA的结果相吻合, 主要反映了CCA排序第一、二轴的环境梯度, CCA排序轴第一轴突出反映了林分类型与土壤养分梯度, 第二排序轴与坡度、坡位显著相关。Monte Carlo检验结果表明, 林分类型、土壤养分和坡度是影响小蛇沟集水区内林下草本物种分异的最主要的环境因子。3)生境因子与生物因子解释了物种格局变化的42.9%, 其中生境因子占31.8%, 生物因子占7.9%, 生境因子与生物因子交互作用解释部分占3.2%。良好的环境解释反映了调查取样和环境因子选取的合理性。对于50%以上未能被解释的变异部分, 可能归咎于未被选取的因子如干扰或者随机过程。4)在海拔梯度较小的山区, 坡向等小地形因子能较好地指示局部生境的小气候条件, 对林下植物的分布有较好的解释力。     

北京地区黄檗分布与环境因子的关系

黄檗（Phellodendron amurense Rupr.）为我国二级重点保护野生植物,在北京地区黄檗多散生于阔叶林中,数量稀少。为了解北京地区黄檗分布与环境因子的关系,促进种群扩繁,在北京百花山、松山和雾灵山自然保护区共设置了12个20 m×20 m的样地,利用CCA分析方法对不同地点黄檗的生长分布状况与海拔、坡度、坡向、郁闭度、土壤pH值、碱解氮和土壤有机质等11个环境因子的关系进行了分析。结果显示,CCA排序第一轴主要反映了海拔、郁闭度和坡度的变化,第二轴主要反映了有机质含量、碱解氮含量、pH值和坡向的变化,其中海拔、碱解氮和土壤有机质是影响黄檗生长分布的重要环境因子,低海拔、低碱解氮含量以及土壤有机质高的地段适宜黄檗分布。对影响黄檗分布的环境因子进行定量分离,结果发现环境因子对黄檗样地物种分布的解释能力为84.5%,显示出较好的排序效果,黄檗分布点受人为干扰较少,其所在植物群落与环境保持了良好的对应关系;环境因子与物种分布呈显著相关（P=0.03）,表明CCA排序结果可以解释环境因子对物种分布的影响程度。     

东北阔叶红松林群落分类、排序及物种多样性比较

植物群落是植物与环境相互作用的产物,探讨森林群落的分布格局、多样性变化规律及其与环境因子的关系,有助于该区森林群落稳定性的维持和生物多样性保护。在东北阔叶红松林区,沿纬度梯度在典型区域选择未受干扰的原始阔叶红松林进行群落调查,并运用多元回归树(MRT)、物种多样性指数比较和典范对应分析(CCA)方法,对森林群落进行分类、比较和排序。结果表明:东北阔叶红松林森林群落可分为4个类型,不同群落类型间物种组成及多样性差异显著。物种丰富度及多样性指数均为低纬度区的千金榆-枫桦-红松林显著高于高纬度地区的冷杉-红松林群落。CCA排序结果较好地反映了各群落类型的分布范围及其与环境因子的关系,其变化格局主要受温度和降水的影响,其次是土壤养分。该结果为气候变化下阔叶红松林的管理和保护提供了相应的理论依据。     

山西太岳山脱皮榆群落的生态梯度分析及环境解释

为了解释山西太岳山脱皮榆(Ulmus lamellosa)群落中物种的分布情况与该群落环境因子之间的相互关系,采用TWINSPAN数量分类和典范对应分析(CCA)与环境因子的变量分离进行讨论。结果表明,TWINSPAN将60个调查样方划分为7种群丛类型,体现了该脱皮榆群落主要以乔木脱皮榆和草本披针叶苔草(Carex lanceolata)为优势种。7种群丛类型与CCA排序结果一致,CCA排序第1轴主要体现了坡位和海拔;坡向与第2排序轴存在显著相关性。Monte Carlo检验结果表明,影响脱皮榆群落物种分布最主要的环境因子是海拔。在环境分离变量解释方面,环境因子解释了39.60%,空间因子解释了7.95%,空间因子与环境因子交互作用解释部分占10.89%。而其中不能解释的部分占41.56%。在该研究区,海拔对植物的分布有较好的解释力,其次是坡位和坡向。     

中条山混沟地区森林乔木种的数量分类与环境解释

通过对中条山混沟地区森林植被调查资料的多元分析——TWINSPAN分类、CCA排序与环境解释,划分了该地区的植被类型,给出了植被与环境因子的定量关系。结果如下:1)40个样地可划分为青檀林(Form.Pteroceltis tatarinowii)、栾树林(Form. Koelreuteria paniculata)、槲栎林(Form. Quercus aliena)、栓皮栎林(Form. Quercus variabilis)、鹅耳枥+葛萝槭林(Form. Carpinus turczaninowii+Acer grosseri)、元宝槭+千金榆林(Form. Acer truncatum+Carpinus cordata)和辽东栎林(Form. Quercus liaotungensis)7种群落类型,体现了中条山地带性植被类型为暖温带落叶阔叶林的特点。2)群落类型的划分主要反映了CCA排序第一、二轴的环境梯度,CCA排序第一轴突出反映了海拔与土壤养分梯度,第二轴与土壤pH值、湿度指数和坡度显著相关。总体来说,海拔和土壤因子是影响混沟地区乔木物种分布分异的最主要环境因子。3)环境因子和空间因子解释了物种格局变化的46.14%,其中环境因子占30.79%,空间因子占8.48%,空间因子和环境因子交互作用解释的部分占6.87%。良好的环境解释反映了调查取样和环境因子选取的合理性,同时也体现了混沟地区植被的原始性。     

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。     

北京山区防护林优势树种分布与环境的关系

在北京山区,以该区防护林主要树种为依据,选择在典型天然林中设置26块具有代表性的样地,并计测样地中乔木树种的重要值以及包括海拔、坡度、土壤含水量、土壤养分等14个环境因子,采用除趋势典范对应分析(DCCA)方法对样地乔木和环境因子进行分析,以揭示该区防护林优势树种与环境因子间的关系。根据样地树种组成及树种重要值首先将26块样地划分为以油松(Pinus tabuliformis)、侧柏(Platycladus orientalis)、栎类(Quercus spp.)、杨桦(Populus davidiana-Betula platyphylla)及落叶松(Larix principis-rupprechtii)为优势种的5个典型群落类型,然后应用DCCA方法进行分析,结果表明,在各个环境因子中,海拔作为大多数环境因子的综合反映,是影响植被群落分布最重要的环境因子,第一排序轴主要反映海拔、水分、土壤有机质等的变化,第二排序轴主要反映坡度、坡向的变化,各植被群落类型沿着第一排序轴呈有规律的分布;将环境因子对物种分布格局的影响进行定量分离,结果显示,14个环境因子解释了43.19%的物种分布格局,其中地形因子解释部分为20.36%,土壤因子解释部分为11.9%,土壤和地形的交互作用解释部分为10.93%。     

地形对澜沧江源区高寒草甸植物丰富度及其分布格局的影响

在澜沧江源区进行了大范围的植物群落调查,应用回归拟合和典范对应分析(CCA),研究地形因子(海拔、坡度、坡向和坡位)对高强度人为干扰和全球气候变化条件下源区高寒草甸植物物种丰富度及植物分布的影响.结果表明:(1)在55个样地275个1 m×1 m的小样方中,共出现150种植物,在1 m2样方内物种数最多为27种,最少的仅为3种;(2)利用曲线方程进行拟合,物种丰富度分别与海拔和坡度有极显著的相关性,但与坡向和坡位没有显著的关系;(3)CCA第一轴基本上反映了植物群落所处环境的坡度的梯度变化,第二轴基本上反映了坡位的梯度变化,第三轴反映了地形因子的综合作用;(4)按影响程度大小,在高强度人为干扰和全球变化条件下,影响该区域高寒草甸植物种类组成和结构的地形因子从大至小依次为坡度、坡位、海拔和坡向,反映出坡度是影响源区高寒草甸水土条件的主要因子.     

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。     

科尔沁沙地植物群落分布与土壤特性关系的DCA、CCA及DCCA分析

基于科尔沁沙地流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘和草地群落类型24个样地的野外调查,选取11个土壤因子,应用除趋势对应分析法(DCA)、典范对应分析法(CCA)和除趋势典范对应分析法(DCCA)分析沙地植物群落分布与环境因子的关系。结果表明:DCA、CCA和DCCA的物种排序第1轴代表的土壤特性梯度一致,其解释总方差超过33%,即土壤碳氮含量、p H、电导率、容重、粘粉粒等共同的梯度决定了群落生境的变化,影响着沙地植物群落类型的分布格局;3种排序法的物种排序第2轴土壤因子的相关性有较大差异,DCA第2轴仅与土壤细沙含量显著正相关,CCA第2轴与土壤碳氮比和细沙含量显著负相关,DCCA第2轴与土壤碳氮比和细沙含量显著正相关,而与粗沙含量显著负相关。Shannon指数和Simpson指数分别与DCA、CCA和DCCA前2个排序轴存在显著二元线性关系,且Shannon指数的拟合程度好于Simpson指数。3种排序分析方法中,CCA物种排序前两轴的累计解释方差(58.6%)高于DCA和DCCA,因此CCA排序法更适合于沙地植被分布格局研究及其环境的解释。     

协惯量分析与典范对应分析在植物群落排序中的应用比较

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。     

长白山阔叶红松林生态系统的呼吸速率

利用Li-6400便携式CO₂分析系统测定长白山原始阔叶红松林生态系统土壤呼吸、乔灌木的枝干呼吸和叶呼吸; 同步监测森林小气候气象因子;建立土壤、树干、叶与环境因子间的模型.根据阔叶红松林植被群落的特性,估算阔叶红松林生态系统不同组分呼吸速率.结果表明,阔叶红松林生态系统呼吸具有明显的成熟林特征,生态系统总呼吸量为1602.8 g C·m^-2.整个生态系统年平均呼吸速率为（4.37±2.98）μmol·m^-2·s^-1 (24 h平均数).其中,土壤呼吸、枝干和叶呼吸分别占整个森林生态系统呼吸的63%、16%和21%.乔木、灌木和草本叶呼吸速率分别占阔叶红松林生态系统植物呼吸的89.82%、5.57%和4.61%.阔叶红松林生态系统呼吸速率与大气和土壤温度之间呈显著的指数关系.大气和土壤温度能分别反映阔叶红松林生态系统呼吸的87%和95%.     

戴云山黄山松群落与环境的关联

基于戴云山黄山松群落类型31个样地(20 m×20 m)野外调查,筛选4个地形因子和11个土壤环境因子,采用除趋势典范对应分析法(DCCA)探讨黄山松群落分布格局与环境之间的关联,定量分析环境因子间相互关系及其对黄山松群落格局的影响。结果表明:(1)DCCA第一排序轴主要反映黄山松群落的海拔变化,第二轴主要反映坡向变化,即沿第二轴从上到下,坡向越朝向阳坡,黄山松群落分布越明显。(2)DCCA表明第一轴与海拔的相关系数达0.5570,即海拔是黄山松群落分布起着决定性作用的环境因子,呈现海拔越高,黄山松优势种群越显著,在海拔1400-1600 m表现突出。(3)黄山松群落主要物种在DCCA排序图的相对位置,反映坡向、坡位、有机质、人为干扰因素是影响黄山松群落分布的重要因素。(4)DCCA排序图中黄山松群落种类排序轴与环境排序轴的相关系数高于DCA,且消除CCA的 "弓形效应",更能凸显海拔、有机质等环境因子对黄山松群落的影响,即黄山松群落与环境因子之间关联以DCCA排序方法为最佳。     

松山自然保护区森林群落的数量分类和排序

根据68个森林群落样方数据,采用双向指示种分析(TW INSPAN)方法,对松山自然保护区的森林群落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)TW INSPAN将该区的森林群落分为13类型;(2)样方的DCA排序及样方和优势种的CCA排序较好地揭示了该区森林群落的分布格局与环境梯度的关系;CCA第一轴明显地反映出森林群落的海拔梯度、枯枝落叶层厚度和土壤深度变化,沿CCA第一轴从左到右,海拔逐渐升高,枯枝落叶层越厚和土壤越深;第二轴与海拔高度和坡度成正相关,而与土壤紧实度成负相关。其中海拔梯度是环境因子中对森林群落起决定性作用的因子。(3)与DCA相比,CCA的排序轴更有利于生态意义的解释,后者能同时反映样方间在种类组成上及环境因子组成上的相似性,表现在排序图中样方较集中,群落间的界线变得较模糊,因此如果排序同分类结合使用,DCA的效果要好于CCA。(4)TW INSPAN分类与DCA和CCA排序的结果,同时表明了该地区森林群落的垂直分布格局。     

小兴安岭地区枫桦次生林与原始阔叶红松林土壤呼吸和地下碳分配

森林土壤呼吸速率和地下碳分配是森林碳平衡的两个重要分量。本研究选择枫桦次生林和原始阔叶红松林为研究对象,测定其土壤呼吸速率和地下碳分配以及相关的环境因子。研究结果表明,生长季内枫桦次生林的土壤呼吸速率的平均值略高于原始阔叶红松林,分别为5.52和5.43μmol·m-2·s-1。土壤温度是造成土壤呼吸速率季节性变化的主要影响因子,可以分别解释两种林型土壤呼吸速率的77%和81%变异。枫桦次生林和原始阔叶红松林的Q10值分别为2.74和2.23。枫桦次生林的土壤呼吸年通量为9.66 t C·hm-2·a-1,略高于原始阔叶红松林的9.37 t C·hm-2·a-1。枫桦次生林和原始阔叶红松林的地下碳分配量分别为7.73和7.56 t·hm-2·a-1。     

地形对阔叶红松林物种多样性的影响

为了更好地了解阔叶红松林(Pinus koraiensis)物种多样性的维持机制,对不同地形下的阔叶红松林乔木和灌木种,进行了物种多样性指数比较、物种多度分布模型拟合及物种多样性指数与环境因子的排序分析。结果表明,乔木在阴坡、半阴坡的丰富度显著高于半阳坡;灌木在坡度25°处的均匀度显著高于坡度6°处,在谷地处的4个多样性指数显著低于其他坡位,在阴坡、半阴坡处的4个多样性指数显著高于平地。统计模型、生态位模型、中性模型在不同地形下均能够通过拟合优度检验,物种多度分布在不同地形间差异不明显;地形对乔木的多样性指数的影响:海拔凹凸度坡度坡向坡位,对灌木的多样性指数的影响:坡位海拔坡向坡度凹凸度,土壤对乔木的物种多样性指数的影响:土壤pH土壤容重土壤有效N含量土壤速效K含量,对灌木的物种多样性指数的影响:土壤pH土壤有机质含量土壤速效P含量土壤全N含量土壤全P含量。总体而言,物种多样性随着坡度的增加而增加,阴坡处最高,谷地处最低。     

汶川地震滑坡迹地植物群落与环境的关系

为了加快汶川地震滑坡迹地人工恢复植被的进程,探讨地震诱发的滑坡迹地植物群落与环境的关系。在5·12地震重灾区北川境内选取29个样地进行植被调查,采用10个环境指标刻画植物群落的地形、空间位置和土壤养分特征;利用TWINSPAN、CCA、DCA和DCCA,分析植物种、植物群落和植物生活型与环境的关系。结果显示:1)研究区的植物群落可划分为9个类型。2)研究区环境变量对植物种的解释量为21.96%,第一排序轴与pH值、海拔、土壤质地相关,反映的是植物种从次生植物群落向原生植物群落变化。通过DCCA分析得出,环境变量对植物群落的排序解释了25.7%,第一排序轴与pH值、海拔、土壤质地的相关较强,反映植物群落按照耐旱、耐贫瘠→人工或先锋植物→未受损的植被变化;第二排序轴与土壤有机质、全氮含量、坡向的相关,反映的是植物群落从草本植物→乔灌草或者灌草植物变化。3)滑坡迹地的植物群落与未受损林地的植物群落物种存在较大差异。     

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。     

气候变化对阔叶红松林潜在地理分布区的影响

物种地理分布主要取决于它对气候、地形等环境因子的适应性。基于22个环境因子和阔叶红松林的4类主要建群树种——红松、紫椴、水曲柳和蒙古栎的地理分布数据,采用最大熵模型模拟了阔叶红松林的潜在分布区域,并分析决定阔叶红松林地理分布的主要气候和地形因子,最后利用政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的3种排放场景(SRES-A2、SRES-A1B、SRES-B1)下2020、2050、2080年的气候数据预测阔叶红松林的未来潜在分布区。结果表明:各树种的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)都大于0.8,说明模型有很好的预测能力;影响阔叶红松林分布的主导环境因子是年降雨量、季节性降雨量、海拔、年平均温度、最湿季度的平均温度。在基准气候条件下,阔叶红松林的高度适宜分布区主要分布在长白山和小兴安岭地区,占研究区总面积的11.69%,低度适宜区面积、不适宜区面积分别占研究区总面积的23%和65.31%。模型预测结果显示,未来在A2、A1B和B1气候情景下,阔叶红松林高度适宜区的南界与北界都向北移动,其面积有缩减的趋势,而低度适宜区的面积有增加的趋势。