汾河流域中下游植物群落物种多样性与土壤因子的关系

于2011年4~10月对汾河流域中下游33个样地128个样方的植被进行样地调查和土壤取样分析,并运用双向指示种分析（TWINSPAN）进行群落分类,用典范对应分析法（CCA）分析7种土壤因子与汾河流域中下游植物群落的分布关系,以揭示汾河流域中下游植被的物种多样性与土壤因子的关系。结果表明:（1）汾河流域中下游地区共发现植物121种,隶属33科81个属,其中以菊科、禾本科、藜科和蓼科植物最多,分别占总数的24.79%、14.05%、8.26%和7.43%,且芦苇的分布频率最高,达到49%。（2）双向指示种分析表明,汾河流域中下游33个样地分为8个群落类型（Ⅰ~Ⅷ）。（3）汾河流域中下游植物群落的Patrick丰富度指数和Shannon-Wiener指数变化趋势相似,而Simpson指数则与Patrick丰富度指数和Shannon-Wiener指数呈相反的变化趋势;Pielou均匀度指数的变化趋势与其他3个指数均不同。（4）汾河流域中下游土壤含水量、速效钾含量在不同群落类型的不同样地间的差异大部分达到显著水平,土壤养分具有比较明显的空间分布中度不均的特点。（5）汾河流域中下游地区的土壤有机质含量与物种Simpson指数以及土壤全氮与Pielou均匀度指数均具有显著负相关关系。（6）CCA排序结果表明,土壤含水量及速效磷、速效钾含量是影响植被群落分布最重要的环境因子。     

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。     

中国芦苇沼泽植物物种丰富度分布格局及其驱动因素

明确大尺度物种丰富度的分布格局及其影响因素一直是生态学及生物地理学领域的核心议题之一,其对于预测全球环境变化背景下生物多样性的响应和制定减少生物多样性丧失的保护方案有着重要意义。本文基于全国芦苇(Phragmites australis)沼泽野外调查数据,结合气候、地理、土壤等环境因子,探讨了中国芦苇沼泽植物物种丰富度的分布格局及其驱动机制。结果表明:(1)中国的芦苇沼泽植物物种丰富度总体表现为亚热带湿润区和温带湿润半湿润区较高,青藏高原区、温带干旱半干旱区和滨海区较低的特点;(2)芦苇沼泽植物物种丰富度与年降水、土壤有机碳、土壤总氮、纬度均呈显著正相关,而与年均温、最冷月最低温、土壤pH值、海拔之间表现为显著负相关;(3)土壤因子特别是土壤pH值是影响芦苇沼泽植物物种丰富度的最主要因素,其次分别为淹水状况、气候因子和地理因子;(4)结构方程模型结果表明土壤因子、淹水状况和气候因子直接影响植物物种丰富度,而地理因子通过调控土壤因子、淹水状况与气候因子间接影响植物物种丰富度。总体而言,中国芦苇沼泽植物物种丰富度具有空间异质性,其分布格局受到多种因素的共同影响,土壤因子是影响植物物种丰富度...     

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。     

拉萨河流域植物群落的数量分类与排序

青藏高原植物群落空间分异格局是异质生境条件下物种性状、种间相互作用等生态学过程共同作用的结果,对其分析有助于深入理解群落形成与环境因子之间的关系。基于拉萨河流域自然植被样带调查,采用双向指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)等方法,探讨了群落的结构组成及影响其结构分异的主导环境因子。结果表明:(1) TWINSPAN数量分类将拉萨河流域草地系统划分成12个群系类型,即圆叶合头菊+唐古拉翠雀花群系;紫花针茅群系;青藏臺草群系;雪层杜鹃+鲜卑花-西藏嵩草群系;高山嵩草群系;小叶金露梅群系;硬叶柳+杯腺柳群系;水栒子+拱枝绣线菊-高山嵩草群系;绢毛蔷薇-冷蒿+白草群系;大果圆柏-垂穗披碱草群系;铺地柏-藏橐吾+高原荨麻群系;醉鱼草+砂生槐群系。12种群系类型包含了较多的植被类型,包括高寒灌丛草甸、高寒灌丛草原、稀树草原、高寒草甸和高寒草原等。(2) CCA排序表明:影响拉萨河流域植物群系分布的主要环境因子是年均温度、海拔和经度和纬度,其次是年均降雨量。(3) TWINSPAN分类与CCA排序结合反映了群系分布格局变异与环境因子之间的关系,可为拉萨河流域草地的保护和可持续利用,以及相关的植被群落研究提供参考。     

澜沧江流域生态系统土壤保持功能及其空间分布

基于改进的通用土壤流失方程对澜沧江流域生态系统的土壤保持功能及其空间分布特征进行分析.结果表明:澜沧江流域是我国生态系统土壤保持能力最高的区域之一,其年均土壤保持量为2.36×1010 t·a-1,单位面积土壤保持量为1453.72 t·hm-2;土壤N、P、K元素保持量分别为5.74×107、3.07×107和3.75×108 t·a-1,从上游至下游呈递增趋势.各类生态系统中,森林生态系统土壤保持能力最高,草地和农田其次,荒漠生态系统最差.不同生态系统的土壤保持能力均随植被盖度的增加呈线性增长.澜沧江流域生态系统的植被盖度每增加10％,其土壤保持能力平均增加35.3％.在对该区域生态系统进行保护的基础上,因地制宜地合理增加植被盖度对防治土壤侵蚀、保持土壤养分可以起到良好效果.     

内蒙古锡林河流域植被多样性特点及其与气候因子的关系

本文在地理信息系统技术支持下,利用景观生态学的原理和方法,研究了锡林河流域植被多样性的空间分布规律及其与气候因子的关系,得到了植被丰富度和Ｓｈａｎｎｏｎ－Ｗｉｅｎｅｒ植被多样性指数的空间分布图;对以上两个指标以及年均降雨量和年均积温进行趋势面分析的结果表明：１）锡林河流域植被丰富度和Ｓｈａｎｎｏｎ－Ｗｉｅｎｅｒ植被多样性指数呈明显的自东南往西北的减少趋势;２）水热因子是影响锡林河流域植被多样性空间分布格局的重要因子,其分布与年均降雨量在整个流域内存在较强的正效应关系,同年均积温的正效应关系局限在地势较平坦的西北部;３）锡林河流域水热因子的空间分布规律相似,皆呈现出从东南向西北减少的趋势,但二者对地形变化的反应不一样,温度比降水更为灵敏。     

不同复垦方式煤矿排土场植物群落与土壤因子的关系

选取6个样地,采用协同样方法采样,对内蒙古黑岱沟露天煤矿排土场与原始植被地的植物及土壤因子进行对比研究。结果表明:(1)通过TWINSPAN划分法得到8个植物群落,经DCA法分析核实,与TWINSPAN划分结果一致。(2)油松+蒙古冰草复垦模式比新疆杨+紫花苜蓿复垦模式生态适应性差,紫花苜蓿丧失优势种的地位而被拂子茅取代。(3)剔除频度小于5%,获得228×74的样方-物种原始数据矩阵,对11个环境因子测定,采取"前向选择"和"Monte Carlo检验"确定了7个代理变量,形成228×7的样方-环境因子数据矩阵,经DCCA分析群落分布、格局及组成主要受土壤有机质(第1轴)、土壤密度(第2轴)两因子影响;第1轴特征值0.895,贡献率58.7%,沿着第1轴群落依次从类型Ⅷ、Ⅶ、Ⅴ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅱ、Ⅰ土壤有机质逐渐变大;第2轴特征值0.356,贡献率17.4%,沿着第2轴,群落Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ、Ⅶ土壤密度依次变小。(4)排土场群落物种组成较原始群落简单,现有群落既未向复垦设计的方向发展,也未向原始植被方向演化。     

兴安落叶松(Larix gmelinii Rupr.)叶片养分的空间分布格局

对中国东北温带森林生态系统主要树种兴安落叶松(Larix gmelinii Rupr.)24个采样点72个叶片样品有机碳(C)、全氮(N)、全磷(P)和全钾(K)的化学组成、地理分布格局及其与气候因子的关系进行了研究.结果表明,叶片C、N、P和K含量的几何平均数分别为543.970、16.902、2.373mg/g和14.625mg/g,且叶片的C含量>N含量>K含量>P含量;叶片的C/N、C/P和N/P分别为32.183、229.226和7.123.随纬度的增加、年均温度和年均降雨量的降低,兴安落叶松叶片C、N含量和N/P显著降低,叶片C/N和K含量显著升高,叶片P含量和C/P的变化没有达到显著水平.叶片N含量随纬度与年均温度的变化与全球及其它大尺度的研究结果相反,而N/P与其一致,这与在该区域的其它物种的研究结果基本一致.这可能是由于在本研究区域北部寒温带越往高纬度地区年均温度和年均降雨量越低、生长季越短,因此成土作用弱导致植物可以吸收利用的养分越少,但是由于植物显著降低的N含量和变化不明显的P含量导致了叶片N/P随纬度的增加和年均温度和年均降雨量的降低而降低,这与全球尺度的研究结果一致.兴安落叶松叶片养分分布格局与全球尺度和中国区域研究结果的差异说明了加强区域叶片养分特征研究的重要性.叶片养分与气候因子的显著线性相关说明气候因子是影响叶片养分特征的一个主要因子.     

中国东北西部地区沙质荒漠化过程与植被动态关系的生态学研究：植被的排序

根据东北沙质荒漠化地质呼伦贝尔沙地,科尔沁沙地的72个沙地植物群落样地,276种植物的调查数据进行DCA排序,排序结果充分反映了沙地植被与地理因子,气候因子,地形因子,水文因子,干扰因子的关系,DCA排序的第1轴反映沙地植被分布的水分梯度;第2轴反映土壤梯度;第4轴主要反映热量梯度;DCA的1、4轴排序图和1,2,4轴排序图,反映沙地植被与沙质荒漠化的生态规律,采用定性因子评价赋值与定量因子相结合的方法,经双重筛选逐步回归分析,建立了沙地植被DCA排序坐标与地理,气候,地形,水文,干扰等诸多生态因子的线性回归模型。     

云南紫胶虫的地理分布及生态因子的作用

紫胶虫是重要的资源昆虫。本文结合云南西南部、东南部地区云南紫胶虫自然分布区调查结果及相关资料的整理和分析,对生态因子在云南紫胶虫地理分布中的作用进行了归纳。结果表明：云南紫胶虫的地理起源可能是印度洋地区的南亚。云南紫胶虫主要分布于怒江流域及支流、澜沧江流域及支流、红河流域及支流、伊洛瓦底江流域支流河谷两岸半山坡。气候因子中的温湿度组合是决定云南紫胶虫地理分布的主要因子,而寄主植物分布对云南紫胶虫地理分布也有限制作用。云南特有的流域地形、山脉走向及所形成的小气候特点决定了云南紫胶虫在云南的地理分布格局。     

河北小五台山国家级自然保护区森林群落与环境的关系

植物与环境之间的关系是一个复杂的演变过程,运用数量生态学方法探讨森林群落的物种组成、种群的生态特征、不同植物群落与环境之间的关系,有助于保护该区森林群落的稳定性和生物多样性。根据148个森林群落样方数据,选用双向指示种分析(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)方法,对河北小五台山国家级自然保护区森林群落进行分类和排序研究。结果表明:(1)TWINSPAN将该区的森林群落分为20个类型;(2)CCA排序结果较好地反映出群落分布格局与环境梯度的关系,各个森林群落类型在前两轴分异明显,在11个环境因子中,海拔、坡位、凋落层厚度、土壤导电率、土壤温度、土壤湿度、土壤厚度和干扰程度这8个环境因子对森林群落的分布起较大的作用,影响森林群落的分布格局,形成不同的植被类型。(3)乔木层优势种的CCA二维排序图所揭示的环境梯度与群落类型的分布有很大的相似性;t值双序图阐明了海拔、凋落层厚度、土壤温度、干扰程度等环境因子对森林群落乔木层优势种有着重要影响。采用TWINSPAN分类与CCA排序的方法,较好地解释了森林群落与环境因子的关系,为小五台山地区森林生态系统的科学管理和保护提供了理论依据,研究结果也为同类地区森林生态系统研究及保护提供参考和借鉴。     

芦芽山自然保护区青林的分类及排序

根据60个森林群落样方数据,采用双向指示种分析(TWINSPAN)和冗余分析(RDA)方法,对芦芽山自然保护区的森林群落进行分类和排序。结果表明:(1)TWINSPAN将该区的森林群落分为9个类型;(2)RDA排序结果较好地反映出群落分布格局与环境梯度的关系。青林各群落类型在第一轴有明显分异,而第一轴主要反映了海拔和坡位的梯度,因此青林的群落分布格局主要受海拔和坡位的影响,从而导致植被类型的垂直分布。(3)环境因子的蒙特卡罗随机置换检验结果表明只有海拔、坡位和土壤pH对群落分布具有显著影响(P0.05),坡度、坡向和凋落物层厚度的共线性作用较大。方差分解结果表明海拔、坡位和土壤pH的独立解释量依次减小,海拔、坡位是影响青林分布的关键环境因子。     

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。     

滹沱河流域湿地植被的数量分类和排序

应用TWINSPAN和DCA相结合的方法,对滹沱河流域湿地植被74个样方进行分类和排序,将湿地植被分为16个群丛。DCA排序第一轴反映土壤含水量梯度,第二轴反映土壤类型的变化。主要优势种的DCA排序图与样方的DCA排序图有很大的相似性,优势种的分布格局在很大程度上决定着植物群丛的分布格局。     

黄河中下游过渡区河岸植物多样性与土壤因子的关系

【目的】河岸带物种多样性与土壤因子的关系对维持河岸带生态系统的稳定性十分重要,为揭示黄河中下游河岸带物种多样性与土壤因子的关系,进一步为黄河中下游过渡区河岸生态恢复、保护和高质量发展提供一定的参考与理论指导。【方法】采用样方调查法、试验分析法、CCA排序法等方法,以河南黄河中下游过渡区对植物分布和物种多样性与土壤因子的关系进行研究。【结果】结果表明：（1）黄河中下游过渡区河岸土壤含水量、有机质、速效钾及有效磷均属于中等变异程度,全氮变异系数为强变异性,土壤养分空间分布总体呈现中度不均匀的特征。（2）黄河中下游过渡区河岸植物优势度指数（D）与土壤全氮具有显著负相关关系（P＜0.05）;土壤pH值、速效钾和有效磷对物种丰富度指数（S）的影响不明显;均匀度指数（E）、香农-威纳指数（H）与6个土壤因子之间均没有达到显著水平。（3）红蓼、头状穗莎草、长芒稗、糠稷、醴肠群落的分布受土壤含水量的影响较大;青蒿、酸枣、毛白杨等的分布主要受全氮的影响较大,在全氮含量较高的区域分布较多;葎草和反枝苋受速效钾影响较大;而狗牙根、苍耳、芦苇、狗尾草、春蓼、绿豆等群落受土壤因子的影响较小。     

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%。     

不同环境类型对华北落叶松分布的潜在影响

植物分布-环境因子之间的关系是生态学、生物地理学研究中一个核心问题。采用最大熵物种分布模型,选取气候、土壤和地形3类环境类型中33个因子,对气候、气候-土壤、气候-地形、气候-土壤-地形4种环境组合对华北落叶松在河北省、山西省和内蒙古自治区的分布预测进行建模和检验。利用ArcGIS空间统计,划分华北落叶松分布适宜区,并制作分布适宜性等级图。结果表明,不同环境类型组合对华北落叶松分布影响的训练集和检验集的AUC值在0.965-0.983之间,均达到极准确的精度水平。在影响华北落叶松分布的主导因子上,气候、气候-土壤两种环境类型组合均为最热月的最高温度、温度的年较差和季节性温度变异,累计贡献率均达到74%以上,而气候-地形、气候-土壤-地形两种环境类型组合中海拔和坡度的影响最大,分别为48.8%和51.8%。在影响华北落叶松适生区（中、高、极高适宜区）面积上,气候、气候-地形两种环境类型组合差异不大,分别为102583km²和100698 km²,而气候-土壤、气候-土壤-地形两种环境类型组合影响下的华北落叶松适生区面积出现显著下降分别为57134 km²和66754 km²。最大熵模型能够很好的预测华北落叶松分布,地形因子能明显改变单一气候因子对华北落叶松分布的预测结果,虽然土壤因子对落叶松分布格局的影响不大,但在适宜性、尤其是中等以上适宜区分布上,其影响作用显著。以上结论可为华北地区的生态修复和落叶松可持续经营提供依据。     

基于随机森林法的山核桃林地土壤速效养分含量空间分布特征研究

土壤氮磷钾是土壤肥力管理的重要元素,是植物生长的必要养分元素。对土壤氮磷钾的空间分布进行特征解译,可为精准管理临安山核桃产区林地土壤肥力,促进山核桃林产业可持续发展提供理论依据。研究以临安山核桃主产区为研究区域,利用随机森林（RF）、普通克里格（OK）和Shapley加性解释（SHAP）方法,结合地形因子、气候因子、土壤因子、遥感因子等环境变量,对山核桃林地土壤碱解氮（AN）、有效磷（AP）、速效钾（AK）的空间分布特征进行分析。研究结果表明：相比于OK模型,基于环境协变量所构建的RF模型对AN、AP和AK含量空间分布预测表现最佳,R²分别为0.68、0.60和0.64,均方根误差（RMSE）分别为20.005、10.287和22.426,平均绝对误差（MAE）分别为15.425、7.709 和21.628。RF模型SHAP分析显示,AN和AK含量分布主要受土壤有机质（SOM）的影响,并且SOM与AN和AK存在正相关性;AP主要受pH的影响,其次为色调指数,AP与pH和色调指数均具有负相关性;AK和AP同时受到海拔和坡向的影响。两种模型预测的氮磷钾空间分布趋势总体相似,不同速效养分存在明显的空间异质性。碱解氮高值区域主要分布于研究区东部;有效磷高值区域主要分布于研究区西部,但分散度高;速效钾高值区域则主要分布于研究区中部。总体而言,基于随机森林模型可以高精度模拟山核桃林地土壤氮磷钾含量空间分布特征,并依据主要环境协变量对土壤氮磷钾的影响关系,提出相应改良措施。在有效磷含量低值区域可以施用石灰来缓解土壤酸化,同时补追磷肥;碱解氮含量高值区域可以合理减少氮肥施用;速效钾含量低值区域合理施加钾肥;对于海拔较高及迎风坡多降雨的区域,可以构建林下高效水土保持植被,减轻水土流失;在林地施用有机肥料,改善土壤理化性质,增加土壤养分含量。     

红花尔基地区沙地樟子松群落及其与环境关系研究

通过野外调查,采用双向指示种分类（TWINSPAN）和除趋势典范对应分析（DCCA）方法。对内蒙古红花尔基地区沙地樟子松群落进行了分类和排序,并根据DCCA排序结果对樟子松群落和物种空间分布格局及其与环境因子之间关系进行定量分析。结果表明,应用TWINSPAN方法将该区沙地樟子松植被划分为6个类型。DCCA分析表明,海拔高度、地貌类型、群落盖度、土壤总碳含量、土壤总氮含量、乔木胸面积等因子对植物群落和物种分布格局影响明显。在DCCA排序图上,樟子松群落及物种的空间分布呈明显的聚集格局,可划分出不同的类群,并反映与环境因子之间具有密切的关系。对各类环境因子解释植被分布格局的作用进行了定量分解,指出地形因素是解释作用最强的变量,对未能解释部分的原因进行了分析。