茅洲河流域湿地植被数量分类与排序

应用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对茅洲河流域湿地植被进行分类和排序研究.结果表明,茅洲河流域初步统计到湿地植物41科96属126种,TWINSPAN分类将52个样点分为6个群丛,论述了各群丛的群落学特征.DCA排序结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,表明影响群丛分布格局的主导生态因子为生境的水分条件.     

渝东地区药用保护植物金荞麦群落数量分类和排序研究

在群落调查的基础上,采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)对重庆东部地区药用保护植物金荞麦群落进行数量分类和排序.TWINSPAN等级分类将金荞麦群落的116个样方分为14组,根据植被分类原则划分为14个群系,并论述了各群系的特征.分类结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,并在DCA二维排序图上得到了较好的验证.物种的DCA排序结果反映了光照、海拔等环境因子的梯度变化,表明光照和海拔是决定群落组成和空间分布的主要限制性影响因子.     

山西果园秋季杂草群落数量分类和排序分析

通过野外调查,应用双向指示种分析法(TWINSPAN)分类和无趋势对应分析法(DCA)排序,对山西省农业科学院果树研究所果园秋季杂草群落进行了数量分类和排序分析。根据TWINSPAN分类结果,并结合生态特性,将所调查的果园69个样方划分为12个群丛,论述了各群丛的群落学特征。TWINSPAN分类结果较好地反映了杂草群落类型与环境梯度之间的关系,并在DCA二维排序图上得到较好的验证。DCA排序进一步说明了群系的分布格局与土壤养分、土壤水分和海拔的密切关系。结果表明,组成果园杂草的种群对群落生境具有指示作用,能客观反映群落的生境特征。     

门头沟区煤矿废弃地自然恢复植被数量分类与排序

根据53块样方资料,对门头沟区煤矿废弃地自然恢复植被进行了TWINSPAN数量分类和DCA、DC-CA排序。结果显示:由TWINSPAN数量分类可将该区自然恢复植被划分为11个群落类型;以TWINSPAN数量分类为基础的DCA二维排序图将样方分为4个生态类型,反映了门头沟区煤矿废弃地植被自然恢复演替规律,即草本群落→灌丛群落→灌丛向乔木群落过渡→乔木群落;DCCA排序较好地揭示了该区自然恢复植被的分布格局与环境梯度的关系:第一排序轴表达了朝植被自然演替方向的一个综合梯度,第二轴主要表现出自然恢复植被的坡度、坡向的变化趋势,即水分和温度;DCA排序反映了群落在主要环境梯度上的分布,而DCCA排序进一步表明了群落与环境因子间的生态关系。     

山西崛围山人工植物群落数量分类和排序分析

在群落样方调查的基础上,采用TWINSPAN分类和DCA排序相结合的方法,对太原市崛围山人工植物群落的群落组成、结构、空间分布进行了分析。TWINSPAN分类将崛围山45个样方划分为7个群丛,各群丛分别位于不同的海拔高度,并论述了各群丛的特征。分类结果反映了植物群丛类型与环境梯度之间的关系,并在DCA二维排序图上得到了较好的验证,DCA排序轴反映了海拔和坡向的梯度变化,表明海拔和坡向是决定群落分布的主导因子。     

渝东地区药用保护植物金荞麦群落数量分类和排序研究

在群落调查的基础上,采用双向指示种分析法（TWINSPAN）和除趋势对应分析（DCA）对重庆东部地区药用保护植物金荞麦群落进行数量分类和排序.TWINSPAN等级分类将金荞麦群落的116个样方分为14组,根据植被分类原则划分为14个群系,并论述了各群系的特征.分类结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,并在DCA二维排序图上得到了较好的验证.物种的DCA排序结果反映了光照、海拔等环境因子的梯度变化,表明光照和海拔是决定群落组成和空间分布的主要限制性影响因子.     

宁武废弃煤矿矸石山自然定居植物群落数量分类与排序

应用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA),对山西宁武县废弃煤矿矸石山自然定居植物群落生态关系进行研究,将该矸石山植物群落划分为7个群丛,其中5个群丛位于阳坡,分别以铁杆蒿、披碱草、小红菊、黄香草木樨等旱生植物为优势种;2个群丛位于阴坡,分别以老鹳草、苦荬菜、节节草等中生植物为优势种。样方和优势种的DCA排序结果表明,影响研究区矸石山自然定居群落物种分布的主要因素是土壤水分条件和坡向,其是对植物种的分布起关键作用的环境因子,群丛的分布与优势种的分布关系密切。     

川西北高寒草地退化演替群落的数量分类与排序

在野外植被调查的基础上,应用TWINSPAN分类和DCA排序法,对川西北高寒草地退化演替群落进行了多元分析.根据TWINSOAN分类结果,并结合生态特性,将所调查的45个样方植被分为12个群丛,论述了各群丛的群落学特征.DCA二维排序图较好地验证了TWINSPAN的分类结果,第1轴主要反映了植物群落所在环境的水分条件梯度,第2轴基本反映了高寒草地不同退化的梯度.     

大别山自然保护区天然次生林分类及其生态位特征

通过样方调查、TWINSPAN分类与DCA排序及生态位分析,以物种重要值为分类排序与生态位计测的数据指标,研究湖北省大别山自然保护区天然次生林分类及优势木本生态位宽度与重叠。结果表明:应用TWINSPAN分类并结合DCA排序,可将植被划分为6个群落类型(针叶林Ⅰ、Ⅱ,针阔混交林Ⅰ、Ⅱ,E落叶阔叶林和F常绿落叶阔叶混交林)。同时DCA排序图中反映了植被由针叶林Ⅰ、Ⅱ——针阔混交林Ⅰ、Ⅱ——落叶阔叶林与常绿落叶混交林的格局变化。在针叶林Ⅰ、Ⅱ中,马尾松与黄山松生态位宽度较大,在针阔混交林Ⅰ、Ⅱ中,松类与栎类等都占据较大生态位,阔叶林阶段占据优势的木本种类更多,不同群落主要种群生态位宽度随着演替表现出相应的变化规律,同时也反映了多数广生态位物种间的生态位竞争。对于大多数演替阶段群落中的物种间的关系,以生态位重叠指数和物种生活特性作为主要的评价标准是可行的。     

五台山景区湿地植被的数量分类和排序

利用双向指示种分析方法(TWINSPAN)和除趋势对应分析方法(DCA)对五台山清水河湿地植被进行了数量分类和排序.结果表明:1)TWINSPAN将57个样方分为牡蒿群落、鹅观草群落、地榆+委陵菜群落、水蓼+东方蓼+薄荷群落、水蓼+酸模群落、北水苦荬+东方蓼群落.2)DCA第1轴主要反映了人为干扰程度因子;DCA第2轴主要反映了海拔因子.在DCA图中,湿地植被相应地沿对角线从旱中生的群落类型逐步向湿生群落过渡.3)TWINSPAN和DCA分析结果具有一致性,它们都客观地反映出人为干扰与湿地植被之间的生态关系.     

额济纳河岸胡杨林天然植被的数量分类与排序

应用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势典范对应分析(DCCA)对额济纳河岸胡杨(Populus euphratica Oliv.)林天然植被进行了分类和排序.TWINSPAN分类结果将8个样方划分为4个群丛,并分别对每个生境进行了论述.DCCA二维排序图较好地验证了TWINSPAN的分类结果,其纵、横坐标均反映了群丛所在环境的地下水位、空气相对湿度、土壤含水量、相对高程等生态因子的梯度变化.种的DCCA排序和各环境因子的相关性分析结果表明,地下水位是所有因子中对植物群落分布起决定性作用的环境因子.     

现代黄河三角洲植物群落数量分类研究

采用TWINSPAN和DCA排序方法对现代黄河三角洲植物群落进行了数量分类。TWINSPAN将研究区植被分为碱蓬群落、柽柳群落和草本群落3大类,包括12个群落类型。采用3类物种多样性指数,计算了各群落的物种丰富度、均匀度和多样性。结果表明,从碱蓬群落、柽柳群落到草本群落过渡,多样性指数和丰富度指数逐渐增加。均匀度指数在碱蓬群落和柽柳群落波动较大,而在草本群落波动较小。DCA排序结果表明,决定现代黄河三角洲植物分布类型的环境因子主要是土壤盐分和水文状况。在土壤含盐量较高区域,植物群落物种组成单一,群落结构简单;在土壤含盐量较低区域,组成群落的植物物种丰富,群落结构复杂。      

四川牡丹生境群落的数量分类与排序

根据四川牡丹野外样方调查数据,采用双向指示种分析(TWINSPAN)方法对四川牡丹生境群落进行数量分类,并采用典范对应分析(CCA)方法对四川牡丹分布区群落与环境因子的关系进行定量研究。结果表明:数量分类将四川牡丹生境群落24个样方划分为10个群丛;CCA样方和物种排序结果显示,四川牡丹生境群落分布格局是由坡度、海拔、土壤自然含水率等环境因子综合决定的。而四川牡丹生境群落类型在很大程度上由群落优势种的分布格局决定,揭示了四川牡丹群丛类型和物种分布格局随环境梯度变化的趋势。     

黄土高原植物群落生态关系研究

应用TWINSPAN、DCA、CCA、DCCA等数量分析方法，从植物群落与环境的生态关系方面，对黄土高原植物群落类型、结构、生态及分布格局进行了研究。结果表明，将排序和分类结合起来能更好地反映黄土高原植物群落间的生态关系。     

山西历山自然保护区连翘群落及物种多样性

对山西历山自然保护区连翘(Forsythia suspensa)群落进行野外调查,采用TWINSPAN群落分类方法,样方DCA的第1轴基本上反映了各植物群落所在生境光照和水分情况,即DCA第1轴从左到右,海拔逐渐降低,将山西历山自然保护区连翘群落35个样方划分为8个群落类型:①连翘-披针叶苔草群丛;②连翘-披针叶苔草+蓝萼香茶菜群丛;③连翘-披针叶苔草+委陵菜群丛;④连翘+虎榛子-披针叶苔草群丛;⑤连翘-披针叶苔草+委陵菜+兔儿伞群丛;⑥连翘+山核桃-披针叶苔草群丛;⑦连翘-披针叶苔草+大火草群丛;⑧连翘+荆条-卷柏群丛。光照强度逐渐增强,群落土壤的水分条件逐渐改善;第2轴从下到上,海拔逐渐降低,气温逐渐升高。30个优势种DCA排序说明,植物群落中优势种的分布格局,在很大程度上决定着群落类型的分布格局。采用Patrick指数、Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Pielou指数、Alatalo指数等反映连翘灌丛的物种多样性,分析了连翘灌丛物种多样性与群落类型、结构及环境因子的关系,结果表明:连翘灌丛物种多样性受其所处的坡向、坡度、土层以及群落物种组成、人类活动干扰等因素共同影响。     

大小兴安岭过渡区木本植物群落数量分类与排序

为了科学利用和有效保护植被资源、改善区域生态环境,在群落样方调查基础上,采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和典范对应分析(CCA)对大小兴安岭过渡区木本植物群落进行了数量分类和排序。TWINS-PAN分类对大小兴安岭过渡区33个样地划分为7个群落类型:红松—红皮云杉针叶混交群落;落叶松—白桦群落;白桦群落;蒙古栎—山杨群落;水曲柳群落;樟子松—兴安落叶松群落;樟子松群落。33个样方的CCA排序结果反映了植物群落类型与环境梯度之间的关系,表明海拔和土壤状况是影响物种分布分异的最主要环境因子,郁闭度对物种分布分异起次要作用。物种样地与环境因子CCA排序结果是:第一轴与海拔、土壤全氮存在极显著关系,与土壤有机质含量、湿度和群落郁闭度指数存在着较显著的相关关系;第二轴与土壤全磷有显著的相关关系;第三轴则主要反映了土壤含水率的变化。     

果园夏季杂草数量生态学研究

2009年夏季采用1m×1m样方法对山西省太谷县的山西省农业科学院果树研究所果园夏季杂草群落进行调查,分析不同样地杂草群落的发生规律,并在此基础上,采用双向指示种分析法（CTWINS—PAN）和除趋势对应分析法（DCA）对群落进行了数量分类和排序分析。调查共发现73种杂草,属于27科62属,其中入侵杂草最多的为菊科（14种）和禾本科（11种）。TWINSPAN等级分类将该果园66个样方划分为11个群丛,分类结果较好地反映了该果园夏季杂草群落类型与环境梯度之间的关系,并在DCA二维排序图上得到较好的验证,即DCA第1轴主要反映了土壤水分的变化情况,从左到右土壤水分逐渐增多;第2轴主要反映了土壤养分的变化趋势,从上向下土壤养分逐渐减少,说明杂草群丛的分布格局与土壤水分和养分的密切关系,组成果园夏季杂草的优势种群能客观反映群落的生境特征．     

重庆四面山森林植物群落数量分类和排序

采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势典范对应分析法(DCCA)对重庆四面山森林植物群落进行数量分类和排序。TWINSPAN等级分类将四面山50个调查样地划分为14类,代表14个群系,分类的结果比较全面地概括了四面山的森林植被类型,属亚热带性质的次生植被类型。DCCA二维排序的结果与TWINSPAN分类结果较为一致,TWINSPAN分类所得到的14个群系在DCCA二维排序图上均有其相应的分布范围,但不同的森林植物群落间没有显著的分界界线。由海拔决定的土壤水分和温度的综合梯度是决定四面山植物群落分布格局的主要环境因素,坡度和坡位对植物群落的分布也有一定的影响。另外,大面积人工营造杉木林也对植物群落分布起到较大的影响作用。