第08章_生物群落的分类与排序课件.ppt

第八章第八章 生物群落的分类与排序生物群落的分类与排序第二节 生物群落的排序n群落排序的概念n间接梯度分析n直接梯度分析第一节 生物群落的分类n中国的植物群落分类n法瑞学派的群落分类n美国的群落分类n群落的数量分类1Chapter 8中国的植物群落分类中国的植物群落分类n中国植物群落分类原则中国植物群落分类原则 以群落本身的综合特征作为分类依据n中国植物分类系统单位中国植物分类系统单位 分类单位分三级：植被型植被型（高级单位）、群系群系（中级单位）和群丛群丛（基本单位）每一等级的上下再设一个辅助单位和补充单位2Chapter 8中国的植物群落分类系统中国的植物群落分类系统植被型组：如草地 植被型：植被型：如温带草原 （植被亚型）：如典型草原 群系组：如根茎禾草草原 群系：群系：如羊草草原 （亚群系）：如羊草丛生禾草草原 群丛组：如羊草大针茅草原 群丛：群丛：如羊草大针茅柴胡草原 亚群丛3Chapter 8植被分类单位植被分类单位n植被型组：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如草地n植被型植被型：最主要的高级分类单位建群种生活型建群种生活型相同或相似相同或相似，同时对水热条件、生态关系一致的植物群落联合。

如温带草原n植被亚型：植被亚型：辅助单位根据优势层片或指示层片的差异划分(温带草原-草甸草原、典型草原、荒漠草原)4Chapter 8n群系组群系组：根据建群种亲缘关系近似，生活型近似或生境相近而划分如根茎禾草草原n群系群系：主要的中级分类单位建群种或共建建群种或共建种相同种相同的植物群落联合如羊草草原n亚群系：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如羊草丛生禾草草原5Chapter 8n群丛组：群丛组：层片结构相似相似，而且优势层片与次优势层片的优势种或共优势种相同的植物群落联合羊草大针茅草原n群丛群丛：基本单位层片结构相同层片结构相同，各层片优势种或共优势种相同的植物群落联合如羊草大针茅柴胡草原n亚群丛：亚群丛：由生态条件差异或发育年龄上的差异引起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6Chapter 810个植被型组为：针叶林、阔叶林、灌针叶林、阔叶林、灌丛丛和灌草丛、草原和稀树干草原、和灌草丛、草原和稀树干草原、荒漠（荒漠（包括肉质刺灌丛包括肉质刺灌丛）、冻原、高山稀疏植被、草甸、沼泽、）、冻原、高山稀疏植被、草甸、沼泽、水生植被水生植被 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 7Chapter 8植物群落的命名植物群落的命名 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-Rhododendron dahurica-phyrola incarnata（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-Rhododendron dahurica-phyrola incarnata+Carex sp（即兴安落叶松-杜鹃-红花鹿蹄草+苔草群丛）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.Pinus massoniana 或写成Pinus massoniana Association8Chapter 89Chapter 8 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.Caragana microphlla（或|）Stipa grandis-Cleistogenes squarrasa-Artemisia frigida或Ass.(Caragana microphlla)Stipa grandis-Cleistogenes squarrosa。

小叶锦鸡儿|大针茅-糙隐子草-冷蒿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.Caragana microphllaStipa grandis+Cleistogenes squarrasa+Artemisia frigida10Chapter 8小叶锦鸡儿大针茅糙隐子草冷蒿11Chapter 8 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（群系（FormationFormation）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.Aneurolepidium chinense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中华栲+厚壳桂群系即 Form.Castanopsis chinensis+Cryptocary chinensis 12Chapter 8法瑞学派的群落分类法瑞学派的群落分类n植物区系结构分类系统，被称为群落分类中的归并法，以植物区系为基础群丛门 群丛纲 群丛目 群丛属 群丛 亚群丛 群丛变型 亚群丛变型 群丛相13Chapter 8美国的群落分类美国的群落分类n双轨制分类系统根据群落动态发生演替原则的概念来进行群落分类的。

群系型群系型群系群系群丛群丛单优种群丛单优种群丛群丛相群丛相组合组合集团集团季相季相层层顶极群落系统顶极群落系统演替系列群丛演替系列群丛演替系列单优种群丛演替系列单优种群丛演替系列演替系列演替系列组合演替系列组合集群集群季相季相层层演替系列系统演替系列系统14Chapter 8群落的数量分类群落的数量分类目标目标n用植物种的数据植物种的数据（属性）去划分样方（实体），可以较客观地揭示出植被本身可能存在的自然自然间断n用土壤、气候土壤、气候等环境因素的数据去划分样方，可能揭示植被间断植被间断的环境原因环境原因n以植物种植物种的分类与用土壤、气候土壤、气候等环境因素分类的结果进行比较比较，可以反映出植被变化与环植被变化与环境变化的关系境变化的关系15Chapter 8n用样方数据样方数据去划分植物种的集合植物种的集合，结果会分成若干种组种组，它本身可能反映出种间相互作种间相互作用的规律n用样方数据样方数据去分割环境因素分割环境因素的集合，结果会分成若干环境梯度环境梯度，反映不同环境之间的组不同环境之间的组合合关系n以样方数据样方数据分割出的种组与环境梯度种组与环境梯度进行比较，可能找到种组与环境因素的关系，这样的种组被称为生态种组生态种组。

16Chapter 8群落的数量分类群落的数量分类方法方法n多元分析技术的一般特点多元分析技术的一般特点 多元分析方法是施于原始数据集合原始数据集合的一套处理规则，从而揭示属性揭示属性之间、实体实体之间以及属性和实体之间的复杂关系复杂关系方法本身不依赖于对实体和属性具体内容的解释，因些可用于多学科多元分析的基本单位基本单位叫实体实体，描述实体数量特征的各种数据项目各种数据项目称为属性属性，在群落生态学研究中，实实体体可以是样方、林分或群落样方、林分或群落等n相似系数相似系数 距离系数、相关系数、信息系数17Chapter 8N个样方个样方p个物种数个物种数 样方物种123456N125210320143123341002p18Chapter 8n绝对值距离D|xA xB|yA yB|Djk|xij xik|n欧氏距离 D2(xA xB)2(yA yB)2Djk2 (xij xik)2 Djk=(xij xik)2)1/2(i为属性，jk为实体)yxA(xA,yA)B(xB,yB)A,B-实体；实体；x,y-属性属性距离系数距离系数19Chapter 8聚类分析聚类分析n分类样方计算实体间的距离矩阵C6找出最相似的两个样方进行一次合并重算（61）（61）的距离距阵重复合并过程直到全部样方并成一组平均距离计算方法：平均距离计算方法：20Chapter 8样方间的样方间的66欧氏距离距阵欧氏距离距阵21Chapter 8第一次合并后的第一次合并后的55欧氏距离距阵欧氏距离距阵22Chapter 8第二次合并后的第二次合并后的44欧氏距离距阵欧氏距离距阵23Chapter 8第三次合并后的第三次合并后的33欧氏距离距阵欧氏距离距阵24Chapter 82.4493.1594.3742.9891.7321623456个样方组平均法的聚合树状图个样方组平均法的聚合树状图25Chapter 8第二节第二节 生物群落的排序生物群落的排序n排序排序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相互关系。

26Chapter 8排序类型排序类型n直接梯度分析直接梯度分析：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，排定样地生境的序位，又称直接排序，或梯度分析n间接梯度分析间接梯度分析：用植物群落本身属性排定群落样地的位序，称间接排序，又称组成分析27Chapter 8直接梯度分析直接梯度分析直接梯度分析直接梯度分析用来展示有机体沿主要的环境因子梯度的分布，是群落学中的主要研究方法之一用来测度的变量可以是直丰富度、生长型、第一性生产力以及抽象的数学度量；环境因子可以是水分、热量、高度、盐分，以及几个环境度量的综合指数等28Chapter 8 另外还有如：用与坡向垂直设置的样带，将坡向从深谷到南坡分为多个级，将样带中的树种分多等，计算样带的湿度指标，然后在高度对湿度的二维空间中排序29Chapter 8间接梯度分析间接梯度分析主成份量分析（主成份量分析（PCA法）法）n主成份量分析将一个综合考虑许多性状的问题，在尽量少损失原有信息的前提下，找出少量几个（个）主成份量，然后将各个实体在一个23维的空间中表示出来，从而达到直观明了地排序实体的目的abcdefBADC00 DABCyx a、b、c、d、e、f为属性，为属性，A、B、C、D为实体；为实体；x、y为代表为代表综合信息的综合信息的2维，即主成份维。

维，即主成份维右图为示意图（右图为示意图）30Chapter 8主成分分析主成分分析31Chapter 832Chapter 833Chapter 834Chapter 8根据Y1结果，样方排序由大到小为：样1、样2、样4、样3、样6、样535Chapter 8水分条件水分条件盐分条件盐分条件36Chapter 8PCA法存在以下两方面的不足法存在以下两方面的不足1、PCA指示用于原数据构成线性点集的情况对于分离的点集，PCA的结果还有助于形象地分类样方点但对非线性的点集，诸如马蹄形马蹄形的，PCA却无能为力2、如果原始数据对各性状的方差大致相等，而且性状的相关又很小，就找不到明显的主分量找不到明显的主分量此时取少量主分量所占的信息比例较低37Chapter 8。