Microsoft Excel 2003在群落生态位参数计算中的应用

[目的]利用Microsoft Excel 2003的基本功能进行数据处理,快速高效地计算出常用的Levins生态位宽度值、Pianka生态位重叠值等参数。[方法]以南京紫金山的麻栎(Quercus acutissima)群落为例,运用Microsoft Excel 2003对该群落中主要优势乔木种类生态位数据进行分析。[结果]麻栎和黄连木的生态位宽度值分别为0.68和0.47。麻栎与其他8个物种的生态位重叠值分别为0.706、0.862、0.648、0.690、0.569、0.839、0.623和0.833,黄连木与其他7个物种的分别为0.485、0.772、0.416、0.498、0.490、0.612和0.324,枫香与其他6个物种的分别为0.588、0.523、0.821、0.653、0.548和0.615,马尾松与其他5个物种的分别为0.653、0.726、0.193、0.549和0.176。[结论]Microsoft Excel 2003具有适用范围广、实用等优点,值得在群落参数的计算和分析中进一步推广和应用     

黄连木群落种间联结指数-等级格局模型研究

种间联结能够反映植物群落中物种间的关系和群落的稳定程度,对群落的物种多样性保护和资源可持续利 用具有重要意义。采用总体相关性VR 检验, 字2 检验,联结系数AC,点相关系数PCC 和匹配系数JI、OI、DI 7 个指 标,以崂山黄连木群落为研究对象,在群落尺度上研究群落组成物种的种间联结,在种群尺度上研究黄连木(不分 雌雄)、雌黄连木、雄黄连木与其他物种的种间联结,进而对种间联结指数进行秩相关分析,研究黄连木与群落中其 他物种的相关性以及雌、雄黄连木的差异性。结果表明:黄连木群落总体相关性不强,呈现显著的负联结;黄连木 种群(不分雌雄)与其他物种均表现为负联结,分雌雄时雄性黄连木呈现正联结的比例(72郾7%)明显高于雌株 (27郾3%),且雌株种群高的繁殖代价和觅养行为导致其与固氮植物辽东桤木呈现正联结,与出现频率较高的小米 空木呈现极显著负联结(P 0郾01);黄连木(不分雌雄)、雄性黄连木的秩相关方程均为直线型,雌性黄连木为凹曲 线型,3 个联结指数JI、AC、PCC 秩相关方程的斜率均为负值,且斜率的绝对值为黄连木雌株 黄连木雄株 黄连 木(总体)。首次提出了种间联结指数鄄等级(秩次)格局模型(association index鄄rank pattern model),模型中斜率的 绝对值能够反映物种与群落中其他物种联结的紧密程度,斜率绝对值越大说明物种间的联结变动越大。这为深入 研究种间联结关系提供了新的模型手段,确立的分析方法为雌雄异株植物的种间联结研究提出了新的思路。      

昆仑山西段天然草地优势种群的种间关系研究

应用2×2列联表的χ2检验和Spearman秩相关系数的计算分析,对昆仑山西段天然草地18个优势植物种共153个种对的种间关联(或相关)进行了研究。结果表明,χ2检验有16个种对呈显著或极显著正关联,4个种对呈显著或极显著负关联;而秩相关表明,有45个种对呈显著或极显著正关联,35个种对呈显著或极显著负关联。也就是说,大多数种群之间关系松散。种群之间正关联主要由于它们具有相近的生物学特征,对生境有相似的要求;而种群之间的负关联主要由于它们具有不同的生物学特征,对生境有不同的适应性或存在相互竞争,占据不同的生态位。     

Microsoft Excel在农作物病虫害调查和数理统计预报中的应用

以病虫情况调查数据的计算和回归分析为例,叙述了Microsoft Excel在农作物病害调查和数理统计预报中的应用,以期为农作物病虫害的预报提供参考。     

承德县人工油松林林下草本植物种间关系研究

为研究林下草本层植物种间联结性,以承德县人工油松林林下草本植物为研究对象,采用χ2检验、Pearson相关分析和Spearman秩相关分析检验了35个物种595个种对间的关联性,研究结果表明:在表征种间关联方面,Spearman秩相关分析较χ2检验、Pearson相关分析灵敏度高;3种检验方法的一致结果为:负相关的种对数远多于正相关,而极显著和显著相关的种对数所占比例较低,大多数种间关系松散,独立性相对较强,群落还处于演替之中;种对间的正相关是由于它们的生态适应性相近,是生态位重叠的表现;而种对间的负相关正是生态位分离的结果.     

克拉玛依典型植物群落种间关联分析

[目的]为了正确认识克拉玛依植物群落的结构和功能,为克拉玛依地区植被的经营管理、植被恢复和生物多样性保护提供依据.[方法]通过野外采样,应用χ2检验、Ochiai关联指数、种间联结系数AC对克拉玛依11个典型植物群落进行了种间联结分析,[结果]克拉玛依11个典型植物种间呈显著或极显著的种对约占了全部种对的近4/5,极显著、显著负联结对数均多于正联结对数;猪毛菜和其他典型种的关联性最高,无叶假木贼和其他典型种的关联性最低.[结论]各植物种群生长相对比较集中,存在一定的斑块现象,各个群落稳定性较差,集群分布;群落趋向于独立分布.群落内各植物间对水分等资源的竞争较为激烈,群落未达到演替的顶级群落.     

汾河太原段硅藻种间关联和相关分析

通过现场采样、室内鉴定对来自汾河太原段水体8个采样点的22个优势硅藻种进行了关联和相关分析。结果表明,它们之中正相关的种对占66.23%,根据Spearman秩相关系数计算结果,22个种可被划分为4个生态种组,分别指示不同的环境条件。扭曲小环藻(Cyclotella comta)、锉刀布纹藻(Gyrosigma scalproides)等是寡污带的指示生物,耐污性差,生长于清洁的环境中;眼斑小环藻(Cyclotella ocellata)、小异极藻(Gomphonema parvulum)等为β-中污带的指示生物,但耐污力差,是轻污水体的良好指示生物;短线脆杆藻(Fragilaria brevistriata)、适宜舟形藻(Navicula accomda)等主要分布在α-中污带和β-中污带,耐污力强,生态幅广;谷皮菱形藻(Nitzschia palea)、纤细异极藻(Gomphonema gracile)等主要分布于多污带,指示水体受有机污染严重。     

小尺度下醉马草与几种草原植物种间关联分析

[目的]研究醉马草与原生种(伊犁绢蒿、新疆针茅)、补播种(红豆草、紫花苜蓿、无芒雀麦)的种间关联,阐明其制约性,明确原生群落的优势种如何被取代、补播牧草能否定居成功.[方法]实地调查草地群落特征,采用Intertype's K函数对种对进行种间关联分析.[结果]原生区内醉马草与伊犁绢蒿无关联,与新疆针茅在小尺度下成负关联,但各种对植物之间均是随着尺度的增加逐渐由趋向负关联转变为趋向正关联;补播区内醉马草与3种补播种的空间关联均表现为无关联,但具有一定的差异性,醉马草对红豆草、紫花苜蓿的制约能力随着尺度的增加而降低,而无芒雀麦与其相反.[结论]综合种间关联性和群落特征,新疆针茅制约醉马草蔓延的能力强于伊犁绢蒿,这是阴坡新疆针茅群落退化程度小于阳坡伊犁绢蒿的原因之一,而补播区内红豆草和无芒雀麦均对恢复退化草地有一定效果,为该类草地补播种.     

北沟林场天然次生林主要乔木树种种间关系分析

采用χ2检验、Ochiai关联指数、Pearson相关分析和Spearman秩相关分析法对北沟林场天然次生林11种乔木的种间联结和相关性进行了研究,结果表明:所有种对中,呈显著相关和极显著相关的种对数所占比例较少,多数种对间关联程度未达到显著水平,说明林场多数乔木树种间关系不紧密,未形成明显的总体联结性,群落处于相对稳定状态;种间关系分析中,Spearman秩相关分析结果比χ2检验、Ochiai关联度和pearson相关分析的结果灵敏度要高;依照分析结果,结合植物种群的生物学和生态适应特征,将北沟林场天然次生林群落中11种乔木树种划分为3个生态种组,同一生态种组内物种资源利用方式和生态要求相似,联结紧密,而不同组间联结较为松散。     

闽楠天然次生林树种间联结性分析

应用方差比率法、2×2列联表的χ2检验以及Spearman秩相关系数对闽楠天然次生林重要值较高的15个主要树种进行联结性分析,同时对目的树种闽楠不同生长期与其他乔木层树种进行关联性分析。结果表明:(1)物种间总体关联性检验表明15个树种总体种间呈不显著正关联,种间联结较为松散,树种的分布有一定的独立性;105个种对的正负关联比为0.91,检验显著率为9.52%。(2)林分中闽楠大树(20 cm≤DBH)、中树(10 cm≤DBH20 cm)、小树(5 cm≤DBH10 cm)与其他乔木层树种所形成的105个种对的正负关联比分别为0.86、0.76和0.69,其检验显著率分别为11.43%、8.57%和5.71%,均表现为大树中树小树,种间联结较为松散,群落处于不稳定发展阶段。     

通径分析在Excel和SPSS中的实现

分别举例说明利用Excel和SPSS进行通径分析的详细过程,说明应用Excel或SPSS进行通径分析无需复杂的编程便可实现统计计算的精确化、自动化。     

秦王川7种主要天然草本植物种间关联与种群空间分布格局分析——以甘肃省高科技农业示范园区为例

在对秦王川天然草本植物群落调查基础上,对7种主要植物的种间关联和种群空间分布格局进行了分析。结果：白茎盐生草是该区域优势种,除白茎生草外,其它主要植物种间显著关联。7种植物种在该区均为集群分布大面积长期种植白茎盐生草对该区土壤改良,生态环境改善具有重要意义。     

叶山林场次生阔叶林乔木树种多样性及种间关联分析

通过铜陵叶山林场次生落叶阔叶林样地调查,对乔木层物种丰富度指数、植物多样性指数、Pielou均匀度指数、生态优势度指数、重要值和种间关联进行分析.结果表明,在12块样地中共有乔木树种19种,平均植物多样性指数、均匀度指数和生态优势度指数分别为1.25、0.70和0.37.优势树种麻栎重要值为105.3,伴生树种化香、枫香和国槐重要值分别为65.1、36.3和18.6.该森林类型为麻栎落叶阔叶混交林.19个树种之间共存在171对相关,但正关联树种对少于负关联树种对,正负关联比小于1,说明该群落类型还处于演替阶段,即由落叶阔叶林向常绿与落叶阔叶混交林过渡阶段.     

运用种间联结分析濒危植物白桂木在群落中的地位

在2×2联列表的基础上,运用2χ检验和联结系数(AC)调查并分析了白桂木(Artocarpus hypargyreusHance)在5个分布点与群落中的乔、灌木树种的种间联结.结果表明:2χ检验和联结系数(AC)测定的结果基本一致,白桂木与群落中的其它树种不存在显著关联,与其它树种的2χ值都小于3.841,与大多数树种的AC值在-0.2-0.2之间,说明白桂木在群落中具有较大的独立性和随机性,只是群落中的伴生种或偶见种.     

全基因组关联分析在5种农作物中的应用及展望

农作物是人类赖以生存的基础。然而,随着全球极端天气的增加、耕地的减少、人口数量的增多以及人民生活需求的提高,培育具备多个优良性状的聚合品种已成为解决粮食安全问题和现代农业分子设计育种的核心任务。全基因组关联分析(GWAS)是挖掘农作物优异基因的有效方法,已广泛应用于各类农作物中。这种分析方法成功揭示了控制农作物产量、品质以及抗逆性等关键育种性状的基因。本文系统总结了GWAS在5种代表性农作物中的最新研究进展,同时深入剖析了GWAS的局限性及未来发展趋势,期望为未来农作物的遗传改良提供有益参考。     

杂交水稻与稗草种间竞争的优势表现 Ⅱ.水稻与稗草在混播栽培中的种间竞争分析(英文)

试验结果表明,水稻在稗草的竞争干扰下,其产量损失可用Ｙ＝ａ＋ｂｅ－０．３３３ｘ２数学模型来预测．水稻减产主要与稗草密度增大引起水稻单位面积分蘖数减少（Ｙ＝ａ＋ｂｅ－０．３３３ｘ）有关．在作物—杂草系统竞争中,杂交水稻具有较高的竞争生长渐近线下限,因而是较好的竞争者．这是由于与常规稻相比,杂交水稻有分蘖力强、叶面积增长快、净光合作用强之特性。因此,认为杂交水稻在与农田杂草竞争中要比常规稻显示更强的竞争优势．     

珍稀保护植物十齿花群落灌木种间联结性分析

运用方差比率法（VR）、X2检验、种间共同出现百分率（PC）和联结系数（AC）分析了贵州省六盘水市玉舍国家级森林公园十齿花群落20个优势灌木种群的种间联结性。总体关联度检验显示：20个灌木种群构成的190个种对总体上表现为显著的正关联。几项关联检验指标对十齿花群落主要灌木种群之间联结性关系检测结果表明：共同出现百分率PC和联结系数AC反映出的显著关联及完全独立的种对数均比用X2检测所得的种对数多,尤其是显著负联结的种对较为明显,但几种方法检验的结果总体上反映了大致相同的联结趋势;在总的种对数中,正联结种对数略多于负联结,呈显著和极显著关联以及完全独立的种对数所占比率较低,多数种对联结性不显著,趋于独立。     

典型相关分析在遗传育种中的应用——小麦产量因素、生理性状及形态性状的典型相关分析

本文介绍了典型相关分析的基本原理及分析方法,并以一组小麦的试验结果为例介绍了典型相关分析方法在遗传育种中的应用。把小麦的籽粒产量看作是有相互关系的三组性状(即产量因素、产量生理性状及形态性状)综合作用的结果,利用典型相关分析研究了这三组性状的相关。结果表明:这三组性状两两之间都存在显著的相关;产量因素与产量生理性状的相关主要是由收获指数与穗粒数、饱满度指数与千柱重的相关所引起的。其前两个典型相关系数包含了总相关信息的75%;产量因素与形态性状的相关主要是分蘖整齐度与穗粒重的相关引起的,前两个典型相关系数占总相关信息的84%;产量生理性状与形态性状的相关主要是由饱满度指数与分蘖整齐度的相关引起的,前两个典型相关系数占总相关信息的71%。