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滨海盐碱区湿地植被种间生态关系探究

来源:学术堂 作者:朱老师
发布于:2017-04-05 共7812字
  摘要

        植物种间的关系是群落内各种因素( 包括生物和非生物因素) 综合作用的反映。群落内植物种间复杂的相互关系,对群落结构的形成、群落的发展方向和过程都将发生重大影响[1 - 3].在任何给定的群落内,由于生境差异、物种间的竞争与排斥、生态位的重叠与分离、群落的演替和种群的变异等各种复杂的生态学过程,均会导致一定的种间联结格局[4].种间联结是生态群落的重要特征之一,是群落形成和演化的基础[5].种间关联包括种间联结性和相关性两方面。种间联结是以物种的存在与否为依据,得到二元数据,作为两个物种出现的相似性尺度,是定性的表达; 而种间相关还涉及数量的对比关系,是定量的体现[6].一般来说,随着植被群落演替的进展,群落结构及其种类组成将逐渐趋于完善和稳定,种间关系也将逐步趋向于正相关,以求得物种间的稳定共存[7].基于种间关系的生态种组是从强联结的种对中提炼出来,反映了种对在生态过程中的异质性和物种生态需求的趋同性,也是研究种间关系的基础[8].
  
  文中以天津临港湿地为例,采用一系列种间关联测定方法,结合去趋势对应分析(Detrendedcorrespon-denceanalysis,DCA) ,研究湿地恢复后植物群落种间关联及群落演替的特征,旨在揭示滨海盐碱区湿地植被种间的相互依存、相互制约的生态关系,了解受人工恢复措施干扰和调控下的湿地群落的结构、功能,及不同植物对滨海湿地环境的适应特点,进而探讨此情况下优势物种在构建群落、表征群落特征等方面的作用。对维持湿地植物群落稳定性、生物多样性以及为本地区湿地恢复和植物的保护与合理利用提供科学依据。
  
  1研究区概况
  

  天津临港湿地地处渤海湾西岸,以堆积地貌为基本特征,区域内物质成份以粘土质粉砂、粉砂质粘土、粉砂等细颗粒物质为主; 属温带、半湿润大陆性季风气候地区,特点是四季分明,春季多风少雨,夏季湿热多雨,秋季天高气爽,冬季干冷少雪,年平均气温12. 3℃,年平均降雨617mm.表层土壤为高盐碱土壤,恢复前为浅海滩涂,是在人工填海地上营造的,场地植被除了有少量大米草外,无其它植物,南端垫土区域生长有较多盐生植物如碱蓬、芦苇、滨藜等[9].由荒芜的盐碱滩涂上恢复的临港湿地,其湿地植被分布不同于一般意义上的自然湿地,具有次生湿地特点和特殊代表性。
  
  2研究方法
  
  2. 1样方调查
  
  2015年8 - 11月,在全面踏查的基础上,分别在研究区调节塘、表潜流湿地、河道湿地等代表性地段,设置39个样地,52个样方。乔木样方面积为10m × 10m,灌木5m × 5m,草本1m × 1m,同时用GPS定位,记录样方位置、高程等信息,并对园区内乔灌草搭配特征,数量、盖度、株高、冠幅等进行常规调查,并对样方生境、伴生种拍照记录。
  
  2. 2数据处理
  
  2. 2. 1多物种间总体关联性检验
  
  采用方差比率法(VR)[10]检验若干个主要种群间的联结,其计算公式为:
  
  
  
  式中,N为总的样方数,S为总的物种数,Ti为样方i内出现的物种总数,ni为物种i出现的样方数,t为样方中种的平均数,t =(T1 + T2 + ……Tn)/N,在独立性零假设条件下VR期望值为1,当VR = 1接受零假设,即所有种间无关联,VR > 1或VR < 1表明种间表现净的正关联或负关联。
  
  采用统计量W来检验VR值偏离1的显着程度:W =(VR)* N(2)
  
  如果种间无关联,则W落入由下面卡方分布给出的概率有90%,χ20. 05(N)< W < χ20. 95(N)。
  
  2. 2. 2物种间关联性分析
  
  种间关联的计算包括两方面的内容,一是在一定的置信水平上检验两个物种是否存在关联; 二是测定关联的程度[11].
  
  (1) 基于2 × 2列联表的χ2统计量[12]被用来检测成对物种间的关联性,为消除χ2值偏差,一般采用Yates的连续校正系数来度量[13]:
  
  
  
  式中:N为样方总数,a为两物种同时出现的样方数,b、c分别为仅有一个物种出现的样方数,d为两物种均未出现的样方数。通常P > 0. 05,即χ2< 3. 841时,认为两个种独立分布( 中性联结) ;0. 01 < P < 0.05,即3. 841 < χ2< 6. 635时,认为种间联结显着;P < 0. 01,即χ2< 6. 635时,认为种间联结极显着,当ad> bc时为正联结;ad < bc则为负联结。
  
  (2) 关联性测度。χ2检验不能区分联结强度的大小,采用Ochiai指数(OI)、共同出现百分率Jaccard指数(JI) 和Dice(DI) 指数进一步测定关联程度[12],计算公式如下,a、b、c、d值同上:
  
  
  
  (3)DCA分析。用R软件对52 × 28的0、1二元数据矩阵做DCA排序分析[14],以进一步揭示群落内种间相互关系。
  
  2. 2. 3种间相关性测定
  
  应用定量数据( 重要值) 对种间关系进行Spearman秩相关分析[13],计算公式如下:
  
  
  
  式中:r(i,k) 为Spearman秩相关系数;N为样方数;xij和xkj分别为种i和种k在样方j中的秩( 重要值)。
  
  3结果与分析
  
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