哀牢山亚热带中山湿性常绿阔叶林树种beta多样性格局形成的驱动力

Beta多样性通常指群落在时间和空间上物种组成的差异, 包括物种周转组分和物种丰富度差异组分。驱动beta多样性格局形成的生态过程决定了群落的时空动态, 然而关于beta多样性及其两个组分格局形成的驱动力还存在较多争议。以往研究表明, beta多样性的格局存在取样尺度的依赖性, 驱动其形成的生态过程在不同取样尺度下的相对重要性也随之改变。本研究以哀牢山亚热带中山湿性常绿阔叶林20 ha动态监测样地为研究对象, 在不同取样尺度上, 将样方间的Bray-Curtis指数分解为物种周转组分和物种丰富度差异组分, 通过典范冗余分析和方差分解的方法揭示环境过滤和扩散限制对于beta多样性及其两个组分格局形成的相对重要性及其尺度依赖性。结果表明: (1) beta多样性、物种周转组分和物种丰富度差异组分均随取样尺度的增大而减小。在不同取样尺度下, 物种周转组分对于beta多样性的贡献始终占主导地位。(2)随着取样尺度的增大, 环境过滤驱动beta多样性格局形成的相对重要性逐渐增加, 而扩散限制的相对重要性逐渐降低。本研究进一步证实了取样尺度在beta多样性格局形成及其驱动力定量评价中的重要性, 今后的研究需要进一步解析上述尺度效应的形成机制。     

亚热带常绿阔叶林林分结构对物种组成变异的驱动作用:从局域到区域尺度

林分结构可以表征森林群落光的可利用性和光环境的异质性,对群落物种组成的变异具有重要驱动作用。然而,目前还鲜有研究将林分结构用于解释群落物种组成的变异。本研究以哀牢山亚热带中山湿性常绿阔叶林20 ha森林动态监测样地及其周边区域按公里网格设置的19个1 ha森林动态样地为研究对象,将林分结构参数、环境因子和空间结构变量共同作为解释变量,采用基于冗余分析的变差分解和层次分割方法,在局域和区域尺度上同时解析群落物种组成变异的驱动因素。结果表明,在局域和区域尺度上,纳入林分结构后均提高了对物种组成变异的解释率。在局域尺度上,加入林分结构作为解释变量后,单纯的空间结构的解释率明显下降,林分结构与环境因子累计贡献了41.0%的解释率。在区域尺度上,林分结构与环境因子累计贡献了23.0%的解释率。从局域到区域尺度,环境过滤的相对作用明显增强。林分结构指示的光的可利用性对林冠下方的树种组成具有较强的塑造作用,今后的研究应进一步探讨林分结构对亚热带常绿阔叶林物种组成变异的驱动机制。