群落生态学群落相似性分类和排序

关于群落生态学群落相似性分类和排序第1页，课件共46页，创作于2023年2月一群落相似性群落相似性分析是通过对样地调查所得原始数据进行处理，并根据处理的结果判断两个群落之间相似程度。群落相似程度的指标有两类：一类是相似系数；另一类是相异性系数。表征两个群落间相似程度的指标虽多，但在数据处理上一致：根据两群落共有种的数量数据，计算其相似或相异程度。第2页，课件共46页，创作于2023年2月(1)相似性系数：根据群落中有无某个物种来估计(2)百分率相似性系数：将群落中每一个种的密度以百分率表示常用的两种相似性系数第3页，课件共46页，创作于2023年2月二群落的分类和排序（一）群落的分类分类与排序：可同时反映间断性与连续性分类：群落进行相似性分组生物群落的分类与排序分类——适于揭示群落的间断性排序——揭示群落的连续性第4页，课件共46页，创作于2023年2月植被型组

植被型植被亚型群系组

群系亚群系群丛组

群丛亚群丛

三级分类单位《中国植被》采用“不重叠的等级分类”方法，贯穿“群落生态”原则1.中国植物群落分类原则、系统和单位

第5页，课件共46页，创作于2023年2月中国植物群落分类原则、系统和单位分类系统：主要分类单位分三级植被型（高级单位）群系（中级单位）群丛（基本单位）每一等级之上和之下又各设一个辅助单位和补充单位高级单位的分类依据侧重于外貌、结构和生态地理特征，中级和中级以下的单位则侧重于种类组成。分类原则——以群落本身的综合特征作为分类依据第6页，课件共46页，创作于2023年2月

植被型（vegetationtype）：最主要的高级分类单位。在植被型组内，把建群种生活型相同或相似，同时对水热条件的生态关系一致的植物群落联合为植被型。

群系（formation）：主要的中级分类单位。凡是建群种或共建种相同的植物群落联合为群系。如果群落具共建种，则称共建种群系，如落叶松、白桦混交林。

群丛（association）：基本单位。

凡是层片结构相同，各层片的优势种或共优种相同的植物群落联合为群丛。第7页，课件共46页，创作于2023年2月植被型组：最高的分类单位。建群种生活型相近因而群落外貌相似的植物群落联合。植被亚型：辅助单位。根据优势层片或批示层片的差异划分。群系组：根据建群种亲缘关系近似，生活型或生境相近而划分。亚群系：辅助单位。根据次优势层片及其所反映的生境条件而划分。群丛组：片层结构相似，而且优势层片与次优势层片的优势种工共优势种相同的植物群落联合。亚群丛：反映群丛内部在区系成分、层片配置、动态变化等方面出现的若干微细变化。第8页，课件共46页，创作于2023年2月植被型组：草地

植被型：温带草原（植被亚型）：典型草原

群系组：根茎禾草草原

群系：羊草草原（亚群系）：羊草＋丛生禾草草原

群丛组：羊草＋大针茅草原

群丛：羊草＋大针茅＋柴胡草原亚群丛

示例第9页，课件共46页，创作于2023年2月10个植被型组为：

针叶林、阔叶林、灌草和灌草丛、草原和稀树干草原、荒漠包括肉质刺灌丛、冻原、高山稀疏植被、草甸、沼泽、水生植被。29个植被型为：寒温性针叶林、温性针叶林、温性针阔叶混交林、暖温性针叶林、热性针叶林、落叶阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、常绿阔叶林、硬叶常绿阔叶林、季雨林、雨林、珊瑚岛常绿林、红树林、竹林、常绿针叶灌丛、常绿草叶灌丛、落叶阔叶灌丛、常绿阔叶灌丛、灌草丛、草原、稀树干草原、荒漠、肉质刺灌丛、高山冻原、高山垫状植被、高山流石滩稀疏植被、草甸、沼泽、水生植被。

根据《中国植被》一书和中国植被图的制作。中国植被分为10个植被型组、29个植被型、560多个群系、群丛则不计其数。

第10页，课件共46页，创作于2023年2月第11页，课件共46页，创作于2023年2月针叶林第12页，课件共46页，创作于2023年2月阔叶林第13页，课件共46页，创作于2023年2月灌草和灌草丛第14页，课件共46页，创作于2023年2月草原和稀树干草原第15页，课件共46页，创作于2023年2月荒漠包括肉质刺灌丛第16页，课件共46页，创作于2023年2月冻原第17页，课件共46页，创作于2023年2月高山稀疏植被第18页，课件共46页，创作于2023年2月草甸第19页，课件共46页，创作于2023年2月沼泽第20页，课件共46页，创作于2023年2月水生植被第21页，课件共46页，创作于2023年2月2.植物群落的命名

群丛的命名方法：凡是已确定的群丛应正式命名，我国习惯于采用联名法，即将各个层中的建群种或优势种和生态指示种的学名按顺序排列。在前面冠以Ass.（Association的缩写），不同层之间的优势种以“-”相连。如Ass.Larix

gmelini-Rhododendrondahurica-phyrolaincarnata（即兴安落叶松-杜鹃-红花鹿蹄草群丛）。从该名称可知，该群丛乔木层、灌木层和草本层的优势种分别是兴安落叶松、杜鹃和红花鹿蹄草。

如果某一层具共优种，这时用“+”相连。如Ass.Larix

gmelini-Rhododendrondahurica-phyrolaincarnata+Carexsp

单优势种的群落，就直接用优势种命名，如以马尾松为单优势种的群丛为马尾松群丛，即Ass.Pinusmassoniana

或写成PinusmassonianaAssociation。第22页，课件共46页，创作于2023年2月第23页，课件共46页，创作于2023年2月

当最上层的植物不是群落的建群种，而是伴生种或景观植物，这时用“<”来表示层间关系(或用“||”或“（）”)。如Ass.Caraganamicrophlla<（或||）Stipagrandis-Cleistogenessquarrasa-Artemisiafrigida，或Ass.(Caraganamicrophlla)<Stipagrandis-Cleistogenessquarrasa

。

在对草本植物群落命名时，我们习惯上用“+”来连接各亚层的优势种，而不用“-”。如Ass.Caraganamicrophlla<Stipagrandis+Cleistogenessquarrasa+Artemisiafrigida。第24页，课件共46页，创作于2023年2月

群系以上高级单位不是以优势种来命名，一般均以群落外貌—生态学的方法，如针叶乔木群落群系组，针叶木本群落群系纲，木本植被型等。

群系的命名依据是只取建群种的名称。如东北草原以羊草为建群种组成的群系，称为羊草群系。即Form.Aneurolepidiumchinense。如果该群系的优势种是两个以上，那么优势种中间用+号连接。如两广地区常见的华栲+厚壳桂群系。即Form.Castanopsischinensis+Cryptocarychinensis

第25页，课件共46页，创作于2023年2月请按照《中国植被》对该群落进行分类和命名第26页，课件共46页，创作于2023年2月（二）群落的排序排序（ordination）：就是把一个地区内所调查的群落样地，按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地之间及其与生境之间的相互关系。

排序方法可分为两类：直接梯度分析（directgradiantanalysis）利用环境因素的排序，即以群落生境或其中某一生态因子的变化，排定样地生境的位序，又称环境排序。间接梯度分析（indirectgradiantanalysis）用植物群落本身属性（如种的出现与否，种的频度、盖度等等），排定群落样地的位序，又称群落排序。第27页，课件共46页，创作于2023年2月排序是一个几何问题，我们要把样方（实体）作为点在P维种类（属性）空间排列，使得排列结果能客观地反映样方间的相互关系，这种用属性（种或环境因子）来对实体进行排序的过程叫做正排序（normalordination）；如果反过来用实体去排列属性则叫做逆排序（inverseordination）。排序常用来检验分类的结果，其方法是先用某一分类方法对样方进行分类，比如用传统的定性方法或某一数量方法进行分类，然后再在排序图上圈定群落的界限，这样可以直观地看出各植被类型间的关系，以检验分类的合理性，并且可以用排序轴所含的生态意义来帮助解释分类的结果。正因如此，有些学者也将排序归入植被数量分类方法中。第28页，课件共46页，创作于2023年2月沼泽化草甸群落在三个环境因子上的排序图。(a)海拔高度；(b)泥炭深度；(b)坡度第29页，课件共46页，创作于2023年2月1.直接梯度分析

第30页，课件共46页，创作于2023年2月2.间接梯度分析（群落排序方法）

连续带分析主成分分析非度量多维尺度分析聚类分析第31页，课件共46页，创作于2023年2月

连续带分析的步骤1.对每一林分（林分是指森林的内部结构特征。即树种组成、森林起源、林层或林相、林型、林龄、地位级、出材量及其他因子大体相似，并与邻近地段又有明显区别的森林地段）计算出每一种（主要树种）的重要值：重要值=相对密度+相对频率+相对优势度2.根据各个林分中各物种的重要值，把各林分中最大重要值的树种，确定为主要优势种。然后把同一主要优势种的林分合起来，将林分分成若干类。3.凭主观意见，对每一物种视其在演替阶段中发展的顺序，给以从1到10的数值（等级），这个值称为顶级适应值。4.计算出每一林分的连续带指数：连续带指数=Σ（种的重要值×顶级适应值）5.以连续带指数为横坐标，各树种的重要性指数为纵坐标作图。第32页，课件共46页，创作于2023年2月第33页，课件共46页，创作于2023年2月

依连续带指数计算公式，样方1的排序坐标为：同样可得到样方2-10的排序值为：3.1，4.2，4.0，9.2，6.5，6.6，7.4，7.7和8.0。排序结果可以用一维直线图表示，反映了群落的演替系列。当然，表中的顶级适应值可换为植物种对某个环境因子的适应程度，比如根据喜湿程度分为1~6个等级，此时，该方法则分析群落在环境梯度上的适应。第34页，课件共46页，创作于2023年2月主成分分析（principalcomponentsanalysis）

将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。原理：设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，也是数学上处理降维的一种方法。第35页，课件共46页，创作于2023年2月第36页，课件共46页，创作于2023年2月第37页，课件共46页，创作于2023年2月主成分分析的两方面不足：不适用非线性的点集不适用变量间相关性小，主分量不明显的数据第38页，课件共46页，创作于2023年2月非度量多维尺度分析（non-metricmulti-dimensionalscalinganalysis）

原理与主成分分析相似，优点是适应多维（多类型）的变量，缺点是原变量信息损失较多。实例：重庆四面山常绿阔叶林群落（21个样区，105个样方）数据组1：样方的经度、纬度、海拔、坡向、坡度和土壤水分含量数据组2：样方内各植物的多度、盖度、频度和重要值第39页，课件共46页，创作于2023年2月湿度由小到大温度由低到高第40页，课件共46页，创作于2023年2月生态学意义——沿第1排序轴：从左至右,基本反映了植物群落所在环境中海拔由高到低或温度由低到高的梯度。分布于较高海拔的群落样地在Axis1上的排序值在-0.11～-0.37之间,而分布于较低海拔的群落样地则在0.03～0.33之间.沿第2排序轴：从下至上,基本反映出植物群落所在环境中土壤含水量由少到多或湿度由小到大的梯度。土壤含水量较低的群落样地在Axis2上的排序值多在0～0.30之间,而土壤含水量较高的群落样地则多在0.25～0.45之间。第41页，课件共46页，创作于2023年2月山顶相对冷凉偏旱山体上部气温偏低,土壤偏干山体中部陡坡温暖而相对干燥山体下部坡地温暖偏湿Ⅰ类II类III类IV类第42页，课件共46页，创作于2023年2月经NMDS

排序，21个样地被明显地分为了4个类型第Ⅰ类——黄杞(Engelhardtiaroxburgtiana)和杉木(Cunninghamialanceolata)为主要建群种的群落，包括2、3、4、5和16号样地，其中，16号样地位于海拔1410m的山体上部，但由于地处背风湿润的山凹，杉木生长和保存良好，因此被划入