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文檔簡介

1、第八章 群落的分類與排序,第一節(jié) 生物群落的分類 第二節(jié) 生物群落的排序,群落分類:對實體(或屬性)集合按其屬性(或實體)數據所反映的相似關系把他們分成組,使同組內的成員盡量相似,而不同組的成員盡量相異。,第一節(jié) 生物群落的分類,實體:樣方、群落片斷或植被地段等。,屬性:種類的觀測值或環(huán)境因子等。,目的:揭示群落類型形成、發(fā)展與其周圍環(huán)境的關系,從而為植被管理、利用和改造以及農林牧的發(fā)展提供科學依據。,依據:群落是自然單位、邊界明確、可以象物種那樣進行分類。,一、中國植物群落分類原則、系統(tǒng)和單位,2 分類原則:采用“群落生態(tài)”原則, 即以群落本身的綜合特征作為依據,群落的種類組成、外貌和結構、

2、地理分布、動態(tài)演替等特征及其生態(tài)環(huán)境,在不同的等級中均作了相應的反映。,1 分類方法:不重疊等級分類,植被型:高級單位 群系:中級單位 群叢:基本單位 植被型側重外貌和結構、地理分布;群系、群叢側重于種類組成。,3 主要分類單位,植被型組(vegetation type group),植被型(vegetation type),植被亞型(vegetation subtype),群系組( formation group ),亞群系( subformation ),群叢組(association group),群叢(association ),亞群叢(subassociation ),群系( for

3、mation ),植被型組:凡建群種生活型相近且群落外貌相似的植物群落聯合。如針葉林、闊葉林、草地等。,植被型:建群種生活型(一級或二級)相同或相似,同時對水熱條件要求一致的植物群落聯合為植被型。如寒溫性針葉林、夏綠闊葉林等。,群系:凡是建群種或共建種相同的植物群落聯合為群系。如以大針茅為建群種的任何群落都可歸為大針茅群系。,群系組:根據建群種親緣關系近似(同屬或相近屬)、生活型(三級和四級)近似或生境相近而劃分的。如草甸草原亞型可分出:叢生禾草草甸草原,根莖禾草草甸草原和雜類草草甸草原。,群叢組:凡是層片結構相似,而且優(yōu)勢層片與次優(yōu)勢層片的優(yōu)勢種或共優(yōu)種相同的植物群落聯合。如在羊草+叢生禾草

4、亞群系中,羊草+大針茅草原和羊草+叢生小禾草。,群叢:凡是層片結構相同,各層片的優(yōu)勢種或共優(yōu)種相同的植物群落的聯合。如羊草+大針茅這一群叢組內,羊草+大針茅+黃囊苔草原和羊草+大針茅+柴胡草原。,中國植被分為11個植被型組、29個植被型、560多個群系,群叢則不計其數。 10個植被型組 針葉林、闊葉林、灌草和灌草叢、草原和稀樹干草原、荒漠(包括肉質刺灌叢)、凍原、高山稀樹植被、草甸、沼澤、水生植被。,29個植被型 寒溫性針葉林、溫性針葉林、溫性針闊葉混交林、暖溫性針葉林、落葉闊葉林、常綠落葉闊葉混交林、常綠闊葉林、硬葉常綠闊葉林、季雨林、雨林、珊瑚島常綠林、紅樹林、竹林、常綠針葉灌叢、常綠草葉

5、灌叢、落葉闊葉灌叢、灌草叢、草原、稀樹干草原、荒漠、肉質刺灌叢、高山凍原、高山墊狀植被、高山流石灘稀疏植被、草甸、沼澤、水生植被。,4 植物群落的命名,我國習慣采用聯名法,即將各個層中的建群種或優(yōu)勢種和生態(tài)指示種的學名按順序排列。 同層優(yōu)勢種的聯合用“+”,異層用“-”。 如:Ass. Larix gmelini-Rhododendron dahurica-Phyrola incarnata(即:興安落葉松-杜鵑-紅花鹿蹄草群叢),4 群落分類簡介,(1)英美學派的群落分類 原則:群落動態(tài)發(fā)生演替原則 代表人物:Clements和Tansley。 分類方法:雙軌制分類系統(tǒng) 分類單位:群系和群叢

6、。,美國國家地理數據委員會植被分類系統(tǒng) 等級序列 區(qū)域水平 目order 外貌水平 綱class 亞綱subclass 群group 亞群subgroup 群系formation 植物區(qū)系水平 群屬alliance 群叢association,(2)法瑞學派的群落分類,分類原則:區(qū)別種 分類方法:植物區(qū)系-結構分類系統(tǒng)(歸并法) 代表人物:Braun-Blanquet(1928) 分類單位:以植物區(qū)系為基礎,從基本分類單位到最高級單位,都是以群落種類組成為依據。,四、 群落的數量分類,(一)數量分類的目標 1 用屬性劃分實體,揭示植被本身存在的自然間斷; 2 用環(huán)境因素劃分實體,揭示植被間斷的

7、環(huán)境原因; 3 種分類與環(huán)境因素分類結果比較,解釋植被變化與環(huán)境變化的關系; 4 用實體劃分屬性,揭示種間相互作用的規(guī)律; 5 用實體劃分環(huán)境因素,揭示不同環(huán)境因素之間的組合關系; 6 用實體劃分種組和環(huán)境因素,揭示種組與環(huán)境因素的關系。,(二)群落的數量分類,1 單元分析和多元分析 2 相似系數(similarity)的運算 (1)歐氏距離(Euclidean Distance,ED),i1,2,p種數;jk1,2,N樣方數,3 相關系數計算,相關系數(correlation efficient):是一種內積系數,是離差標準化后的內積。,(1)中心化,(2)求內積,(3)相關系數,舉例計算,

8、(1)中心化 (2)求內積 (3)求相關系數(r-0.89),4 信息系數,信息系數(information efficient):用樣方與樣方、樣方與樣方組合并引起信息增量作為樣方間的相異(相似)性指標。一般適用二元數據。,(1)假設A中有1個樣方,則 (2)假設A中有樣方1和2(n=2),則 有sp1、sp4的樣方各2個;(a1=a4=2;n- a1 =n-a4=0) 有sp2、sp3和sp6的樣方各1個; (a2=a3= a6=1; n- a2 =n-a3= n-a6 = 1) 有sp5的樣方0個; a5= 0, n-a5= 2,(3)假設A中有樣方1、2、3和4(n=4),則 有sp1

9、的樣方各3個;(a1=3;n- a1 =1) 有sp2、sp5和sp6的樣方各1個; (a2=a5= a6=1; n- a2 =n-a5= n-a6 = 3) 有sp3的樣方2個; a3= 2, n-a3= 2 有sp4的樣方4個; a4= 4, n-a4= 0,信息增量,信息增量越大,兩樣方(組)之間的距離越遠,相似性越小。,(三)群落的數量分類步驟,1 計算樣方間的相異系數矩陣,以歐式距離為常用; 2 選相異系數最小兩樣方A和B,首先合并為一組; 3 再計算樣方A+B與其他樣方或樣方組間的距離;Lance和Williams(1967)模型:,4 回到第二步,選距離最小的兩個樣方或一個樣方與

10、樣方組合并,重復計算,直到所有樣方合并為一組。,舉例說明,Distance matrix ABCDE A0.000 B4.6900.000 C5.0991.4140.000 D3.0002.2363.0000.000 E2.2365.7455.9163.7420.000 Objects Node Group 1Group 2Dissimil.in group 1BC1.4142 2AE2.2362 3Node 1D2.6183 4Node 3Node 24.6995 Distance matrix sp1sp2sp3 sp10.000 sp23.3170.000 sp37.3485.1960.

11、000 Objects Node Group 1Group 2Dissimil.in group 1sp2sp13.3172 2Node 1sp36.2723,UPGMA,Euclidean,sp2,sp1,sp3,7.2,6,4.8,3.6,2.4,1.2,0,計算舉例,試計算,第二節(jié) 群落的排序,(一)排序的概念 群落排序:就是把一個地區(qū)內所調查的群落樣地,按照相似度來排定各樣地的位序,從而分析各樣地之間及其與生境之間的相互關系。,直接排序: 以群落生境或其中某一生態(tài)因子的變化,排定樣地生境的位序。 群落排序: 用植物群落本身屬性(如種的出現與否,種的頻度、蓋度等),排定樣地生境的位序。,排序的目的: 就是把實體作為點在以屬性為坐標軸的P維空間中(P個屬性)按其

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