高級(jí)森林生態(tài)學(xué)-植物群落的數(shù)量分析方法課件

2023/7/301群落(Community)：生活在同一區(qū)域內(nèi)相互作用的不同物種的集合。傳統(tǒng)群落學(xué)研究的基本目的：

1)研究區(qū)域有那些群落?－分類(lèi)

2)群落和環(huán)境的關(guān)系?－排序長(zhǎng)白山岳樺林群落小興安嶺紅松針闊混交林群落什么是群落?2023/7/3022023/7/303群落的數(shù)量分析方法為什么要進(jìn)行數(shù)量分析?可重復(fù)性：任何人只要按同樣的方法進(jìn)行分析，都會(huì)得到一致的結(jié)果。相對(duì)客觀性：基于群落的數(shù)量特征，而不是主觀判斷。Akeycriterionforsoundscientificresultsisrepeatability.高黎貢山闊葉混交林群落復(fù)雜群落2023/7/3041.常用群落數(shù)量分析方法數(shù)量分類(lèi)(Classification)TWINSPAN

聚類(lèi)分析群落排序(Ordination)間接梯度分析：PCA，CA，DCA，NMDS直接梯度分析：CCA，RDA2023/7/305排序方法之間的關(guān)系PCA:主成分分析(principalcomponentsanalysis)，基于歐氏空間距離RDA:RedundancyanalysisCA:對(duì)應(yīng)分析(Correspondenceanalysis)，基于Chi-square距離DCA:去趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(Detrendedcorrespondenceanalysis)CCA:典范對(duì)應(yīng)分析[Constrained(canonical)correspondenceanalysis]NMDS:Non-metricMultidimensionalscaling2023/7/306分類(lèi)和排序：區(qū)別和聯(lián)系分類(lèi)：基于整體論觀點(diǎn)群落類(lèi)型是自然單位，和有機(jī)體一樣具有明確的邊界，而且與其他群落是間斷的、可分的，因此可以象物種那樣進(jìn)行分類(lèi)。

主要目的：劃分群落類(lèi)型。排序：基于個(gè)體論觀點(diǎn)群落是連續(xù)的，沒(méi)有明確的邊界，它不過(guò)是不同種群的組合，而種群是獨(dú)立的。

主要目的：研究不同群落、物種對(duì)環(huán)境梯度的反應(yīng)。2023/7/307群叢單位理論和個(gè)體論的群落分類(lèi)示意圖個(gè)體論有機(jī)體論2023/7/308分類(lèi)和排序：區(qū)別和聯(lián)系都是基于空間距離所得結(jié)果具有相似性和互補(bǔ)性可以同時(shí)使用以獲得最佳分析效果神農(nóng)架南坡50個(gè)樣方的TWINSPAN分類(lèi)和DCA排序(沈澤昊等，2004)2023/7/309物種有無(wú)、多度、蓋度、高度、頻度、基面積等物種多樣性物種之間的關(guān)系：種間聯(lián)結(jié)環(huán)境數(shù)據(jù)：地形、氣候、土壤等2.植物群落的數(shù)量特征

—數(shù)量特征是數(shù)量分析的基礎(chǔ)2023/7/3010群落數(shù)量分析的數(shù)據(jù)：

物種矩陣和環(huán)境矩陣必需－聚類(lèi)、排序可選－僅用于排序中的直接或間接梯度分析2023/7/3011空間距離必須滿(mǎn)足以下條件:當(dāng)兩者完全相同時(shí)，距離值必須為0兩者不同時(shí)，距離值必須為正值對(duì)稱(chēng)：A到B的距離等于B到A的距離滿(mǎn)足三角形三邊關(guān)系定理：A,B,C三點(diǎn),AB<(AC+BC)3.植物群落的距離量度

—距離是群落數(shù)量分析的基礎(chǔ)2023/7/3012空間距離矩陣2023/7/3013空間距離的種類(lèi)歐氏距離Sorenson(Bray-Curtis)JaccardChi-squaredistanceCorrelationdistanceRelativeSorenson,Euclidean在分析中注意應(yīng)選取適當(dāng)?shù)木嚯x測(cè)度2023/7/3014歐氏距離和Sorenson距離Sorenson(Bray-Curtis)=shared/totalabundanceCs=2w/(a+b)probablymostpopulardistancemeasureincommunityecology2023/7/3015生態(tài)學(xué)數(shù)量分類(lèi)的研究是從1950年代開(kāi)始的。60年代電子計(jì)算機(jī)普遍應(yīng)用之后，才迅速地發(fā)展起來(lái)。許多具有不同觀點(diǎn)的傳統(tǒng)學(xué)派，如法瑞學(xué)派、英美學(xué)派等，都進(jìn)行數(shù)量分類(lèi)的研究，并用它去驗(yàn)證原來(lái)傳統(tǒng)分類(lèi)的結(jié)果。4.植物群落的數(shù)量分類(lèi)群落數(shù)量分析的常用軟件●Canoco●PC-ORD●R2023/7/30164.1TWINSPANTwo-wayindicatorspeciesanalysis對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行CA排序，得到樣方和物種第一排序軸，分別用于樣方分類(lèi)和物種分類(lèi)。優(yōu)點(diǎn)：提供了各個(gè)類(lèi)型的物種分布，而且物種和樣地同時(shí)進(jìn)行分類(lèi)。缺點(diǎn)：是基于CA排序發(fā)展起來(lái)的一種分類(lèi)方法，繼承了CA排序的一切問(wèn)題。北京周邊山地植被TWINSPAN分類(lèi)圖2023/7/3017TWINSPAN2023/7/30184.2聚類(lèi)分析步驟(以聚合法為例)：1.計(jì)算出距離矩陣2.找出最相似的兩個(gè)單元3.將二者合并為1個(gè)單元4.重新計(jì)算距離矩陣5.重復(fù)步驟2-46.當(dāng)所有樣地合并為1個(gè)單元時(shí)停止2023/7/3019聚類(lèi)方法聚合(agglomerative)從單個(gè)樣方開(kāi)始，逐步聚合，最后成為一個(gè)類(lèi)群。分劃(divisive)樣方總體開(kāi)始，逐步分劃成低級(jí)類(lèi)群。2023/7/3020組間聯(lián)結(jié)方法最近鄰近體法最遠(yuǎn)鄰近體法中心點(diǎn)法2023/7/3021三種聯(lián)結(jié)方法結(jié)果差異最近鄰近體法最遠(yuǎn)鄰近體法組平均法2023/7/3022可變?chǔ)轮捣ㄒ话氵x取β=-0.252023/7/3023我國(guó)東北森林基于Flexiblebetamethod的分類(lèi)。分出10類(lèi)：(1)岳樺林,(2)長(zhǎng)白落葉松林,(3)魚(yú)鱗云杉林,(4)臭冷杉林,(5)興安落葉松林,(6)白樺林,

(7)楊樺混交林,(8)落葉闊葉林,(9)紅松林,(10)紅松闊葉混交林2023/7/30245.1群落排序(ordination)的概念實(shí)質(zhì)：基于群落組成特征和環(huán)境信息，將群落(樣地)在多維空間中進(jìn)行排布5植物群落的排序目的：檢驗(yàn)植物群落之間的物種組成關(guān)系；減少數(shù)據(jù)中噪音和冗余，以便更好的分析群落和環(huán)境的關(guān)系。2023/7/3025排序的基本假設(shè)：排序相鄰的樣地具有相似的物種組成；如果兩個(gè)樣地具有相似的物種組成，就必然具有相似的環(huán)境條件；排序相差很遠(yuǎn)的樣地具有不同的物種組成；具有不同物種組成的樣地之間環(huán)境不同。2023/7/30265.2排序方法一維排序研究對(duì)象沿著單一的環(huán)境梯度變化多維排序研究對(duì)象沿著多維的環(huán)境梯度變化如CCA2023/7/3027一維排序2023/7/3028二維排序2023/7/3029多維排序-如CCA2023/7/3030多維排序的基本原理：降維最小二乘回歸適用數(shù)據(jù)類(lèi)型：2023/7/3031多維排序的基本原理：降維最小二乘回歸TypeII回歸主分量分析Principalcomponentsanalysis(PCA)2023/7/3032排序的優(yōu)點(diǎn)：

同時(shí)反映具有復(fù)雜物種組成的群落沿著多個(gè)環(huán)境梯度的變化2023/7/3033排序圖的含義2023/7/30345.3直接排序與間接排序直接排序：分析植被與已知環(huán)境梯度之間的關(guān)系

(即排序＋回歸分析)如：CCA、RDA間接排序：通過(guò)排序軸與環(huán)境變量之間的相關(guān)性來(lái)分析植被環(huán)境關(guān)系

(即排序后進(jìn)行相關(guān)性分析)如PCA、CA、DCA、NMDS2023/7/3035重要區(qū)別：間接排序樣點(diǎn)的位置僅決定于物種組成的差異直接排序樣點(diǎn)的位置由物種組成和所使用的環(huán)境變量共同決定2023/7/3036物種多度對(duì)環(huán)境梯度的響應(yīng)。不同字母代表不同的物種，引自(Whittaker,1954)鐘形反應(yīng)曲線，適用于較大的環(huán)境梯度線性反應(yīng)曲線，僅適用于較小的環(huán)境梯度。植物對(duì)環(huán)境的響應(yīng)不同：不同的排序方法CCARDA2023/7/30375.4最常用的直接排序方法：CCA(CanonicalCorrespondenceAnalysis,典范對(duì)應(yīng)分析)不同群落物種組成的相似、相異性多個(gè)環(huán)境梯度對(duì)群落組成影響的大小

(間接排序不能)可以使用類(lèi)型變量2023/7/3038CCA實(shí)例中國(guó)東北地區(qū)森林分布與氣候的關(guān)系2023/7/3039CCA使用中應(yīng)注意的問(wèn)題是否包括了影響群落的主要環(huán)境因子？

物種對(duì)環(huán)境的響應(yīng)是否為鐘形？環(huán)境變量之間是否具有較強(qiáng)的共線性?共線性的處理：選擇盡可能少、具有代表性的環(huán)境變量輔助方法：modelselection

最佳軟件：“Canoco”insteadof“PC-ORD”2023/7/3040環(huán)境變量之間的共線性CCA繼承了多元回歸所具有的所有問(wèn)題變量使用過(guò)多、或具有較強(qiáng)共線性，會(huì)嚴(yán)重夸大模型解釋力建議解釋變量一般不要超過(guò)5個(gè)2023/7/3041PCA:PrincipalComponentsAnalysisCA:CorrespondenceAnalysis(=RA,ReciprocalAveraging)DCA:DetrendedCorrespondenceAnalysisNMDS:NonmetricMultiDimensionalScaling5.5間接排序幾種常用的間接排序方法2023/7/3042s1s2s3s4s5s6s7s8s9s10P11000000000P22100000000P33210000000P44321000000P55432100000P66543210000P77654321000P88765432100P99876543210p1010987654321用于排序的原始數(shù)據(jù)(10個(gè)樣方，10個(gè)物種的多度數(shù)據(jù))2023/7/3043(1)PCA的數(shù)據(jù)要求具有線性分布的數(shù)據(jù)系列，不適用于具有高斯分布的數(shù)據(jù)系列；各種變量為正態(tài)分布；異常值對(duì)分析結(jié)果的影響很大；2023/7/3044(2)CA同時(shí)對(duì)樣方和物種進(jìn)行排序；具有拱形效應(yīng)；第一軸的兩端數(shù)據(jù)被嚴(yán)重壓縮；夸大了偶見(jiàn)物種的作用一般不宜使用2023/7/3045(3)DCA同時(shí)對(duì)物種和樣方進(jìn)行排序；排序方法與CA一致，但消弱了拱形效應(yīng)影響；適用于異質(zhì)性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)系列。DCA第一軸長(zhǎng)度的意義：代表了樣地之間的beta多樣性或物種之間的更替。2023/7/3046秦嶺太白山植物群落沿DCA排序.群落類(lèi)型基于TWINSPAN的結(jié)果。第1、第2軸分別對(duì)應(yīng)年均溫和相對(duì)濕度(唐志堯等2004)。2023/7/3047(4)NMDS不存在對(duì)物種分布的假設(shè)，同時(shí)適用與線性和高斯分布的數(shù)據(jù)系列；減輕了物種與環(huán)境之間的突變影響；可以適用不同的距離度量方法2023/7/3048NMDS實(shí)例中國(guó)東北主要森林群落的NMDS排序

2023/7/3049NMDSvs.DCA對(duì)物種環(huán)境響應(yīng)模式不作限制無(wú)拱形效應(yīng)排序結(jié)果不具嚴(yán)格的可重復(fù)性要求鐘形響應(yīng)模式有拱形效應(yīng)具嚴(yán)格的可重復(fù)性NMDSDCA2023/7/3050(5)幾種排序方法的比較:建議使用NMDSPCACADCANMDS2023/7/3051小結(jié)：排序的步驟1.原始數(shù)據(jù)的整理：樣方矩陣2.樣方的相似性/相異性矩陣獲取3.計(jì)算主軸及樣地位置各樣地在該軸具有最小的相似性第二軸為與第一軸最不相關(guān)4.排序軸的生態(tài)意義解釋等值線法相關(guān)分析法雙軸圖法2023/7/3052不要盲目相信軟件的運(yùn)算結(jié)果！！模型中的變量是否有生物學(xué)意義?變量間是否存在共線性?采用的方法是否適當(dāng)(如鐘形、線性反應(yīng)曲線)?反映物種組成的指標(biāo)是否適當(dāng)?實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的重要性2023/7/3053推薦閱讀Canoco:Leps,J.,andP.Smilauer.2003.MultivariateAnalysisofEcologicalDatausingCANOCO.CambridgeUniversityPress,Ca