群落结构 2 1.docx
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群落结构21
实验八森林群落调查分析
实验九草地群落调查分析
一、实验目的：
初步掌握植物群落结构、多样性、生物量及群落分类的野外调查与分析方法。
二、实验过程：
基本过程有野外调查、数据处理、综合分析三部分
三、实验器材与设备：
样方框、皮卷尺（或测绳）、钢卷尺、GPS、袖珍经纬仪、剪刀、克称、调查记录表格、计算器或计算机等。
四、野外调查
（一）样地的选择：
1、应尽量选择在群落的典型地段。
2、本次实验尽可能将森林与草地结合，即将调查样地设于有明显草本层的群落地段，分析时既作为森林群落整体分析，亦将其中的草本层单独按草地群落分析。
3、样方的面积可用“巢式样方法”来确定，但目前已有较多经验值可直接使用，如低矮致密草甸一般为0.5m×0.5m，一般草地群落为1m2，灌丛群落为2m×2m或4m×4m，森林群落更大，在落叶阔叶林约为10m×10m，但本次实验采用5m×5m。
4、取样数量，原则上根据统计分析的要求，每类型应做10个以上的样方，由于条件有限，至少应做3～5个森林群落样方，每样方内沿对角线做3个1m2的草本样方。
（二）样方调查内容：
1、取样地总体情况，包括样方编号（以组为单位建立自己的系列）、取样地的地理位置、坡度（山地）、坡向（山地）、坡位（山地）、样方面积、调查组别和人员、调查日期、样地周围情况、样地利用及人为活动情况等，全部填入调查表格。
小样方或局部情况记录于表格附注。
2、乔木和灌木层测定（填入调查表格中的相应表中）
①逐株登记：
树高——平地到树梢自然高度，用积累法目测，够得着的（如灌木）实测；
干高——枝下高
胸径——距地面1.3m处的树干直径
基径——地面处树干直径
冠幅——先东西后南北交叉测定
灌木若太多时可用标准株法，将其分为大、中、小株，分别数其数量和代表性植株的参数。
②分种登记：
物候：
休眠期、营养期、花期、果期等
③总体登记：
总盖度（可用冠幅计算）或郁闭度（树冠之间相互接触的程度，0～1）
3、草本层测定（填入草本植物登记表中）
①总盖度和分种盖度：
盖度为植物地上部分相对地面的投影面积占样方面积的比率，单位为％，用估测法，即先用卷尺围出1/100样方大小做参照，想像将目标植物平移，填满的格子数即为该目标的盖度，一般分种盖度之和大于样方总盖度。
②分种高度，指从地面向上的植物自然高度（不要人为拉直），登记其一般高度，若生殖枝与营养枝差别达1倍以上，则将其分开登记。
③分种密度，即每种在样方内的个体数，对密丛植物则记其丛数。
④分种重量，将样方内该种的全部个体齐地面剪割，用克称称其鲜重，以g为单位。
（如时间有限，可在每森林大样方的三个草本样方中选一个为测产样方）
⑤分种频度，即某种的出现率，含有该种的样方占该类型所有样方的比率，用结构样方与记名样方结合进行。
⑥物候：
每种调查时所处的发育阶段，如展叶期、营养期、孕蕾期、开花期、果期、果后营养期、枯黄期等，禾本科分为分蘖、拔节、孕穗、抽穗、灌浆、乳熟、腊熟、黄熟等。
分蘖：
在地面以下或接近地面处所发生的分枝
拔节：
发育到一定阶段时，主茎的各节长得很快
孕穗：
穗在叶鞘内形成而尚未抽出来，称“孕穗”
抽穗：
发育完全的穗，随着茎秆的伸长而伸出顶部叶的现象
灌浆：
籽粒形成后就进入灌浆期，叶片生产和积累的有机物质运输到籽粒中去
乳熟：
谷粒基本变硬（接近腊熟期），但是乃能挤压出白色米浆。
腊熟：
谷粒里面成熟到一定程度，米粒已经变硬，但是，谷粒壳色还是绿色的
黄熟：
子实内部变硬,植株大部分变成黄色,不再生长,叫黄熟
注意：
对调查中不认识的植物，应将其编号，采集标本，按号登记，带回鉴定。
同时对样方外还有哪些种也应记名。
五、数据处理与综合分析
1群落的种类结构
1列出群落植物名录及其相关信息，如：
调查地植物种类名录
种名
Raunkiaer
生活型
体态生活型
科
龙常草DiarrhenamanshuricaMaxim.
地面芽植物
丛生禾草及莎草
禾本科
绵枣儿Scillascilloides（Lindl.）Druce
地下芽植物
杂类草
百合科
达乌里胡枝子LespedezadavuricaSchindl.
地上芽植物
灌木
豆科（蝶形花科）
三脉紫菀AsterageratoidesTurcz.
地面芽植物
杂类草
菊科
南牡蒿ArtemisiaeriophodaBge.
地面芽植物
杂类草
菊科
披针叶苔草CarexlanceolataBoott
地下芽植物
根茎禾草及莎草
莎草科
紫芒MiscanthuspupurascensAnderss
地下芽植物
根茎禾草及莎草
禾本科
刺槐RobiniapseudoacaciaL.
高位芽植物
乔木
豆科（蝶形花科）
信息来源：
直接判断和查阅《山东植物志》、《山东植物精要》、《植物学野外实习指导》等材料，尽可能多填，最后剩余的可找有关老师讨论
2科属分析
统计调查地各科的植物种数，将其按所含种数的多少及比例列表排序（仅1种的不必单列），分析总体和草本层科的分布情况。
科分析
科名
种数
科名
种数
科名
种数
豆科
15
漆树科
2
苦木科
2
属分析
属名
种数
属名
种数
属名
种数
豆科
15
漆树科
2
苦木科
2
3群落生活型谱
群落生活型谱，即各生活型的植物种数所占比例及其在群落中的地位。
生活型主要有二类系统：
（1）Raunkiaer生活型系统以越冬芽的位置来区分，有高位芽植物（Ph）、地上芽植物（Ch）、地面芽植物（H）、地下芽植物（G）、一年生植物（T）
（2）《中国植被》中的体态生活型系统：
包括乔木、灌木、半灌木、多年生草本（其中又分为丛生禾草及莎草、根茎禾草及莎草和杂类草）、一二年生植物等。
各组进行数据整理时可将本组样方调查的全部植物种类作为一个单元，统计出各生活型的种数比例，做出二种生活型谱（列表或作图）。
Raunkiaer生活型分析：
根据Raunkiaer生活型谱，说明哪类生活型植物占优势，并根据生态理论课所述的相关理论分析这个生活型谱形成的可能原因。
Raunkiaer生活型谱
高位芽植物
地上芽植物
地面芽植物
地下芽植物
一年生植物
合计
种数％
体态生活型谱
常绿乔木
落叶乔木
灌木
半灌木
跨层植物
多年生草本
一、二年生植物
合计
丛生禾草及莎草
根茎禾草及莎草
杂类草
种数％
4层片结构分析
层片（synusia）植物群落结构的一种基本单位，由相同生活型或相似生态要求的种组成。
群落的层片结构主要指群落按生活型划分的层片分布。
以体态生活型为主，首先确定群落都有哪些层片，如常绿针叶乔木层片、丛生禾草与莎草层片等，优势种所归属的生活型为优势层片，其它分别为伴生层片或偶见层片。
还可通过层片结构分析该群落植物对环境资源利用情况及环境的稳定状况
5重要值与群落命名
重要值是反映植物种在群落中地位的一种综合性指标，当调查样地数量较少时，可直接用重要值的排序来确定群落的建群种、优势种并为群落定名。
当调查样地数量较多时，可用该值作为标准值来进行数量分类与排序。
还可用之进行群落生物多样性分析。
分析时以样方为单元，森林群落要分层（乔木层、灌木层、草本层，乔木（幼苗胸径小于5cm）归入灌木层）统计、计算（各层分别排序）。
首先统计出样方内各种的相对值：
相对密度＝（样方内某种植物的株（丛）数/样方内全部植物的株（丛）数）×100
相对优势度=（样方内某种乔木的基断面积/样方内全部乔木的基断面积总和）×100
相对盖度＝（样方内某种植物的盖度/样方内全部植物的盖度总和）×100
相对频度＝（某种植物的频度/全部植物的频度总和）×100
频度：
某种植物在所有同尺度样方中的出现率，单位%
相对重量＝（样方内某种植物的重量/样方内全部植物的重量总和）×100
高度比＝（样方内某种植物的高度/样方内最高植物的高度）×100
重要值（IV）＝相对密度+相对优势度+高度比用于乔木层
或（IV）＝相对密度+相对盖度+相对频度用于草本层
或（IV）＝相对密度+相对盖度+高度比用于灌木层
重要值得出后，可根据其大小，排出各种的重要值序（森林群落要乔木层、灌木层与草本层分别排），根据重要值序确定各植物种在群落中的地位。
即：
建群种：
重要值序为1的种；森林群落为乔木层重要值序第1位的植物
优势种：
建群种及重要值与建群种接近，重要值序为2、3的种，森林群落为乔木层重要值序第2位和与第2位重要值很接近排于第3位的植物，或灌木层重要值序第1位、第2位和与第2位重要值很接近排于第3位的植物
常见（伴生种）种：
不属上二类，但频度大于40的种
偶见种：
频度小于30的种
在分析和列举植物种时，应注意在同一地位群体中，尽量将同科和同属植物放在一起。
群落类型命名（群丛级）：
建群种+优势种（重要值序为2）+优势种（重要值序为3）群丛。
如龙常草+荻+白莲蒿群丛，其中生活型不同的植物之间用“-”相连，如刺槐-龙常草群丛。
2群落的空间与时间结构及其生长与生存状况
1群落的垂直结构
群落的垂直结构主要指其垂直分层状况。
由于我们未做地下部分调查，所以仅对地上部分进行分析。
首先应分出乔木层和灌木层，并描述其生存状况及作用，如该层由哪些植物组成、生长的高度和密度情况、是否受到自然或人为因素的干扰及其程度、能否对其下层植物造成遮荫及其它影响。
跨层植物，主要指缠绕和攀援植物，分析其在群落中的作用和规模。
草本层可根据植物有性繁殖器官的高度分为上繁草（繁殖器官主体在距地面30cm以上）、下繁草（繁殖器官主体在距地面30cm以下）和匍匐茎草。
分析各类草的种类组成、在群落中的地位。
2群落的水平结构
群落的水平结构主要指群落内部各异质性片段的镶嵌状况，未调查，暂不分析。
3群落的季相
分析建群种、优势种和主要常见种在调查时所处的物候期及群落整体外貌。
3主要乔木树种的龄级结构与更新状况
乔木龄级结构：
分为5个等级：
Ⅰ级立木，高度小于33cm;
Ⅱ级立木，高度大于33cm,但胸径小于2.5cm;
Ⅲ级立木,胸径为2.5-7.5cm；
Ⅳ级立木，胸径为7.5-22.5cm;
Ⅴ级立木,胸径大于22.5cm。
Ⅰ、Ⅱ代表幼树；Ⅲ、Ⅳ代表成年树木；Ⅴ代表老树。
龄级结构表
树种
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
Ⅴ
总计
株数
%
株数
%
株数
%
株数
%
株数
%
株数
%
除总株数
根据龄级结构判断林地及树种所处的年龄状态（幼林、成熟林、过熟林、衰老林）和更新情况。
林木图解：
逐种计算林木图解中多度、频度、等级度、显著度4个指标，然后按比例绘成图解。
其中：
OA=多度，用相对多度或多度表示，指的是某树种Ⅴ级大树与所有Ⅴ级大树之比率；
OB=频度，指的是某树种Ⅴ级大树之出现样方数与样方总数之比率）；
OC=等级度，指的是某树种实有等级数与5个等级之比率）；如：
3/5
OD=显著度，指的是某树种Ⅴ级大树基部断面积与样方内所有Ⅴ级大树的基部断面积之
比率）。
然后，对照标准图解，按多、频、等、显的实际情况填标准图解。
图解中多、频、等、显4个指标均为100%。
所得结果，图解中那一树种的在图解中所围的面积大，说明4个指标的百分数都大，则该树种在群落中的重要性也越大。
4草本层的生物量特征
将测产样方所获得的分种鲜重现存量数据换算成相对现存量，分析在生物生产量方面不同种在群落草本层中的重要性，并且可比较不同测产样方之间的差异及产生差异的原因。
5群落的物种多样性特征分析
物种多样性是群落生物组成结构的重要指标。
物种的多样性一般以“多样性指数”来反映。
多样性指数较多，目前最常用的可归为3类：
α多样性：
反映群落中物种的丰富度，及群落中物种的均匀程度；
β多样性：
反映群落内或群落间环境异质性变化与物种丰富度和均匀性的关系；
γ多样性：
反映生态系统乃至景观尺度上的物种多样性。
限于条件，我们只能做群落中植物物种的α多样性。
α多样性指数也有很多，我们做其中4种，即：
①Gleason指数D＝S/lnA式中A为单位面积，S为群落中的物种数目。
②Simpson指数
式中Pi为种i的个体数占群落中所有种的个体数的比例
4Shannon指数（又称Shannon-Wiener指数）
式中Pi为种i的个体数占群落中所有种的个体数的比例
④Shannon均匀度指数E＝
/lnS式中S为群落中的物种总数。
统计计算的数据源为各组所做的样方，以每个样方代表一个群落类型，每样方做一套指数。
各指数公式中的Pi为种i的个体数，但对植物来说，个体数往往不足以反映物种在群落中的实际规模。
因此，在以个体数计算后再以种i的重要值为Pi计算一次，并比较其差异。
试着用理论课学习的相关知识对计算结果进行解释或推测。
6群落的相似性与群落分类
分析群落与群落之间的相似性或相异性，并在此基础上，根据研究目的的需求，按不同层次将相似程度较大的群落归为一类，并组成具一定层级的类型系统，是进行生态系统、资源与环境调查不可缺少的环节。
不象生物有机体之间因受遗传基因决定而存在按亲缘关系联结的较稳定的分类系统，群落是多物种在多种复杂的内外因素综合作用下形成的，只能根据某些方面的相似程度进行近似的归类。
一般根据其物种组成、生长状况等方面一些属性的相似性进行判断。
当所调查的实体（样本）较少时，可直接判断；当样本较多时则需要进行数量分类。
群落的数量分类需要先根据调查样地（实体）的某一属性或综合属性分析各实体间的相似关系，即相似性分析。
然后进行群落的聚类分析，就是根据这种相似性关系，将调查实体归纳为若干组，使组内实体尽量相似，而组间尽量相异，之后再根据相似和相异程度将实体和组归入不同层次的分类系统。
由于调查的森林群落样方较少，不足以做此类处理，因而只将草本小样方作为分析单元。
（1）数据变换与处理：
在原始数据中，由于属性的单位和量纲不同或属性的绝对值差异过大，易出现偏差，因而需对原始数据进行变换处理，主要方法有标准差标准化、极差标准化等。
重要值是一种以比值为基础的综合属性，使用重要值一般不必再变换。
但为进一步减少偏差，可将其中极偶见的种﹝频度10％和盖度＜1％和每样方中个体数＜5同时﹞剔除。
经过处理后，将调查中共取得N个样方（实体）中共登记p个物种的属性列表：
123…………N
1
2
3
p
经变换后的属性数据，本实验为重要值
表中数据其实就是一个数据矩阵：
i＝1，2，……，p；j＝1，2，……，N
（2）群落相似性分析：
方法很多，但为进行聚类分析而所用的主要是距离系数（相似或相异系数），有夹角余弦系数、欧氏距离、相关系数等，应用较普遍的是欧氏距离。
每2个样方（实体）之间的欧氏距离：
j≠kj，k＝1，2，……，N
（3）聚类：
参照附录中的实例，先使用本组的样方，将其分类，然后可与他组联合或全班联合，进行多实体的聚类。
（4）用原始样方对比的方法对聚类结果进行检验，对有错的找到原因重新处理。
（5）用文字语言表述分类结果以及各类内部实体间的共同性和各类之间的差异性（从种类、结构及尽可能多的方面）。
六、实验报告
本次涉及3个实验，内容多，工作量大，数据为共同取得。
分析过程和实验报告应体现资源共享、合理分工、相互配合、共同完成的精神。
每大组交1份实验报告（A4纸打印）。
要求：
（1）报告题目为“蓁山针阔混交林的群落结构与类型研究”，封面左上角注“普通生态学实验”，右上角注三行，即“实验七森林群落调查分析”、“实验八草地群落调查分析”和“实验九物种多样性分析”。
封面标题下方应标明班级、组别和报告完成日期。
实验类型为综合型。
（2）总体结构上应包括如下大的单元：
前言（包括实验目的、研究目的与意义、调查区域基本情况、调查日期、报告编写人员及其分工等）
群落的种类结构
群落的空间与时间结构
主要乔木树种的龄级与更新状况
群落的物种多样性特征
群落的相似性与群落分类
（以上每一部分均应先简介其主要研究方法）
问题与讨论（本次实验所使用的调查方法和分析方法对这类群落是否适用？
有哪些优缺点？
在具体工作中怎样避免个人的认识与实际情况的偏差？
通过调查分析反映出蓁山山地生态系统管理上还存在什么问题，你认为该怎么办？
其它你思考到的任何相关问题）
各大单元内，可根据需要划分若干层次的下级单元。
其层级编目可用“一、
（一）、1、①”或“1、1.1、1.1.1”或其它编目系统，但应统一、明晰。
报告中应尽可能地用图、表来反映规律和结果，对图和表必须给予生态学上的解释。
运用图、表应注意的是：
①调查时测定的原始数据只有在能够直接说明问题时才列入报告，报告中列入表内的数据应是经过整理、统计分析的可说明规律的内容；②同一组数据，说明的是同一现象或规律，不能图、表都出现，只能选其一；③除数量分类外，其它统计分析过程的中间过程数据不必出现；④图和表分别在整篇报告中顺序编号，表号和表名放于表上方，图号和图名放于图下方。
（3）上述编写的大小单元应分配给组内每人承担一部分，并应注明执笔人。
每人执笔的部分应相对独立、完整。
不好分时，可使2人承担一不易分割的部分。
全组应有一个统稿人，对报告的整体性、通顺性、对应性进行把关。
（4）对整份报告来说：
①同一概念要用同一表述形式。
在报告中任何位置出现的同一植物其种名必须统一。
②计量单位、量纲等应一致。
如面积单位“hm2、m2、cm2”和“公顷、平方米、平方厘米”。
希望尽量采用国家公布的法定表示方法和科技期刊上通用的表示方法。
③每一个植物种，当其第一次出现在报告中时，应在中名之后附上拉丁文学名，其中属名和种加词要用斜体（打印时）。
如“……龙常草（DiarrhenamanshuricaMaxim）………………荻（Triarrhenasaccharflora（Maxim.）Nakai）………………龙常草…………龙常草……………荻………………龙常草……”
④同属的种并列时，第二个及以后的种，其属名可简写。
但其中若插入了其它属植物或跨段，则不应简写。
如：
“……金色狗尾草（Setariagluca（L.）Beauv.）、狗尾草（S.viridis（L.）Beauv）……”
“……金色狗尾草（Setariagluca（L.）Beauv.）、……刺槐（RobiniapseudoacaciaL）、…….狗尾草（Setariaviridis（L.）Beauv）……”
“……金色狗尾草（Setariagluca（L.）Beauv.）…………
……狗尾草（Setaria.viridis（L.）Beauv）……”
建议：
参考一些相关的文献，以助思考和参照，如有，可将其名单附于报告后。
计算量较大，应尽量使用相关软件，如Excel、SPSS、DPS等。
报告上交时间：
本月底。
同时应交原始登记表格
附录：
用聚类分析进行植物群落分类的实例
原理：
长期以来，存在两种认识群落的观点：
一种认为群落就如同一个有机体，具有明确的界限，群落之间是间断的、可分的，称为“机体论学派”。
另一种观点认为群落是连续的，不是可以分离的、有边界的实体，而种群是独立的。
他们认为应采取生境梯度分析的方法即排序来研究群落变化，这些观点被称为“个体论学派”。
通过聚类分析来认识生物群落的存在既有连续的一面，又有间断的一面。
在研究过程中，使用哪一种分类方法，要根据研究对象和研究目标确定。
聚类分析是群落分类的一种，通过对样本的分类，使群落集合按照其属性数据所反映的相似关系把它们分成组，使同组内的成员尽量相似，不同组的成员尽量相异。
不同的分类方法只是实现此目的的不同过程。
聚类分析是一种把相似的实体放入组或“聚类”内的分类技术。
根据样方间的欧氏距离，做出分类的树状图。
聚类分析是逐渐减少组对的过程，如果有N个取样单位，要做N—l轮的距离计算。
首先要计算样区间的欧氏距离。
实例1：
设有3个样方，4个评价种，其某项指标，如数量：
种样方
1
2
3
1
2
5
5
2
3
4
40
3
4
6
6
4
5
12
12
根据欧氏距离公式得出：
d12＝
≈7.937
同理，d13≈37.829，d23≈37
其结果表明，样方1和样方2的相异性小于样方1和样方3的相异性，也小于样方2与样方3的相异性，所以，样方1和样方2被合并为一组，即样方1和样方2属于同一类型，而样方3为另一类型。
如果是多个样区（或样方），首先计算出每两个直接的欧氏距离djk，列成对称矩阵，将其中欧氏距离最小的两个合并，成为一个组，再计算这个组与其余样区（或样方）之间的欧氏距离，列出新的欧氏距离矩阵，重复多次，直到将全部样区（或样方）合并为一个组，最后绘制出树状图。
如有8个样方要进行分类，计算出样方间的欧氏距离后，其聚类过程如下
（1）列出矩阵（Dc）：
1
2
3
4
5
6
7
8
0
15.427
30.578
53.805
46.454
52.868
55.091
52.460
0
23.324
45.695
39.120
44.911
46.508
43.669
0
33.615
31.209
34.986
35.805
32.573
0
26.646
25.119
22.113
24.083
0
25.159
21.331
19.339
0
27.532
27.221
0
17.521
（2）选出最小者D12＝15.427，将样方1和2合并为包含两个样方的组1Ⅰ。
用Dc＝1/2（a+b）的公式，分别计算出D31Ⅰ，D41Ⅰ，……D81Ⅰ。
D31Ⅰ＝1/2D31＋1/2D32＝1/2（30.578＋23.324）＝26.951
D41Ⅰ＝49.750，D51Ⅰ＝42.778，D61Ⅰ＝48.895，D71Ⅰ＝50.850，D81Ⅰ＝48.065
按照新的Dc值写出新的欧氏距离矩阵：
1Ⅰ
3
4
5
6
7
8
0
26.951
49.750
42.778
48.895
50.850
48.065
0
33.615
31.209
34.986
35.805
32.573
0
26.646
25.119
22.113
24.083
0
25.159
21.331
19.339
0
27.532
27.221
0
17.521
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