中文名 | 植物群落生态学 | 外文名 | plant synecology |
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所属学科 | 植物学 | 公布时间 | 2019年 |
《植物学名词》第二版。 2100433B
研究植物群落与环境之间的相互作用关系,即环境条件对群落形成过程、结构特征、地理分布的影响,以及群落对环境改造作用的学科。
居住区绿地通过合理的植物配置,点缀园林,具有净化空气、降低噪音、调节温度、美化环境的作用;能有效地改善居住区的小气候,丰富人文生活,活跃住宅区的生活气氛;限制车辆通行,保护楼群内的市政设施,增加居民的...
产业生态学(Industrial Ecology IE) 最早是20世纪80年代物理学家Robert Frosch 等人模拟生物的新陈代谢过程和生态系统的循环时所开展的“工业代谢”研究; N.Ga...
对水有微害,不要让未稀释或大量的产品接触地下水,水道或者污水系统,若无政府许可,勿将材料排入周围环境。
分析了哈尔滨城市绿化的特征和建设中存在的问题,根据对植物群落结构的分析,结合植物群落生态学理论在城市园林绿化中的应用,提出哈尔滨园林绿化建设的措施。
目前的园林建设普遍存在生态效益不高、自我稳定自我更新能力差,养护成本高,园林的外貌过于相近,地方园林特色不明显等诸多弊病,生态园林以当地自然群落为模式建设园林,可以很大程度上弥补上述不足。
一类生态学方法,即对植物群落(及其环境)的观测数据进行数学分析以求揭示其内在的生态学规律。植物群落,不同于生物群落,只包括一定地区内的植物,不包括动物和微生物,而在具体研究时更常集中于某些重点考察的生活型。但在植物群落分析中,特别是在排序研究中,环境因子也是主要研究内容,这所谓的环境因子也可以包括动物和微生物在内。植物群落分析方法,以从自然植物群落的统计学样本中测取得的群落属性与环境变化的定量数据为基础,应用数学原理和计算技术,对大量数据进行两种方法途径的综合:一种是把每个群落抽样单元,按其属性的相似性或相异性,聚合或划分为许多组群(分类单元),这称为群落的数值分类。另一种是把每个群落抽样实体视为点,在生境梯度或群落属性梯度的□维坐标空间中,序化地标记出来,这称为群落排序。数值分类和排序是定量地客观地对群落进行分类,揭示植物群落类型及其组成种群与环境相互关系的新技术。由于电子计算机的普遍应用,这些数值方法正在迅速发展,不断完善。
1、植物群落抽样:考察植物群落,选择出可代表该群落整体并具有一致性的一定区限,叫做群落样地。在样地内,为测计群落各项属性,如种类组成、生活型、种群数量特征、及环境因子特征可设置一定面积、形状或数量的小区(样方),这是常用的一种群落抽样方法。为了进行植物群落分析,要采取客观抽样法,即概率抽样。可以按具体情况在随机抽样、系统(规则)抽样、或分层抽样三者中择取一种。
2、样方抽样:样方面积与形状,原则上希望取最小表观面积,最适的形状。温带乔木群落最小面积一般为100~400平方米,热带森林更大些约1000~2000平方米;灌木群落约4~16平方米,草本群落1~4平方米,形状多采用正方,也可视具体需要和种的分布格局、微地貌不同,取圆形或长条。样方数目多少,从统计学的要求,要有30~50个为好,如是分层抽样,则每个层区中要有6~10个。群落性态变异大时,数目要多些,反之可以减少。
3、无样方抽样:也叫威斯康星学派的点样法。是在群落样地内按随机或规则抽样,配置一定数目(通常是50~100个)样点。再以点为中心,按最近单株法、最近邻体法,随机对法、或中点四分法,记录每株乔木学名,测量株距(□)、胸径(图1无样方的点样抽样示意),集合□次测定的株距□,计算出乔木的平均株距:□。由□可算出每株乔木占有地表的平均面积:□,□是校正系数,上述4种无样方抽样方法的校正系数□,依次为□=2,□=1.87,□=0.8,□=1。从乔木单株平均面积□,可计算单位样地面积的乔木密度:□=1/(□□)□=1/□。同时,在每个样点上做灌木和草本记名小样方,根据乔木、灌木、草本种类的分布,可计算各个种的频度。
样方抽样和中心点抽样,分别适合于不同的对象、地区和目的。平坦地区的大面积森林适合用中心点取样,陡峭的山区森林适合用样方抽样。森林草地与荒漠植被则两种抽样都可适用。
4、原始数据的处理:抽样调查取得的各项群落属性的观测数据,由于属性的数据类型不同,量纲不一,数值大小悬殊,而各种分析方法对原始数据又各有一定要求,所以对原始数据要进行适当处理。首先要求类型统一,即把二元数据转化成数量数据,或者反之,因多数方法只适合于分析同一类型的数据。其次,要对原始数据的数值进行转换,即将原来数值□,转换成□(只取正根),或其对数、倒数,或角度、概率等,以求更合理地体现它们的数量关系,使其具有一定的分布形式(如正态分布),或一定的数据结构(如线性结构)。第三,将原始数据标准化或中心化。原始数据的标准化,即用属性或实体的总和、或最大值、或极差、或模来除该属性的某个数据,实际上是把某个数值标准化为属性总和的比值,取值在0与1之间。例如群落分析中将种群绝对多度换算为相对多度。
样方数据经标准化后,其几何意义是各样方点都从原来位置沿径向投影到单位弦上,成为线性序列(图2对样方用总和标准化的二维图形)。中心化主要是用平均值或离差来标准化各个原始数据。例如,平均值中心化是从属性或样方的各个原始数据中分别减去其平均值。中心化的几何意义在使坐标原点移到样方点的形心,由此给数值运算带来很大方便,第四,原始数据的缩减,指去掉一些代表性不好或数据不完整的样方,或者删去各样方中仅出现一次的孤种、或罕见种、或者生态学意义不大的常见种。缩减种数应当适当,不应影响研究结果。
5、原始数据综合表和数据矩阵:一般的群落调查,包括□个样方,□个种的数据,可列成□列,□行的数据表:样方1去掉表头,将表中数据用大括号括起来,就成了原始数据矩阵□,其中□□(□=1,2,3,…,□;□=1,2,3,…,□)表示第□个样方、第□个种的原始数据。矩阵有□行,□列,第一行是同一物种。在□个样方中的数据,称为行向量。矩阵中每个数据,称为元素,其值可以是二元(定性)的,或数量(定量)的,但通常只取一种形式。
6、数值分类技术:是直接以样地内种的分布或种类组成的相对相似性数据为基础的群落分类方法。两个样地的相对相似性数值,叫做相似系数,相似与相异在数学上是互补的概念,两者都同样可表述两个样地相似的程度。相似系数的计算方法虽很多,但基本上可归为2大类:一类是计算两个样地的群落种类组成成分的相似或相异程度,如匹配系数,关联系数等;另一类是计算两个样地中共有种的数量数据的相似或相异程度,如各种距离系数。
7、匹配系数与关联系数:依据数据矩阵中两个列(样地)的属性(种)的二元数据“存在”与“不存在”,可构成2×2列联表:样方2
□是两个样地都存在的共有种的数目;□是都不存在的种数;□是样方1存在、样方2不存在的种数;□是样方2存在、样方1不存在的种数。据2×2列联表,可选以下任一公式,计算两个样地群落的相似性。
匹配系数的常用计算公式,有P.雅卡德(1901)的公式(1.1)和J.切卡诺夫斯基(1913)的公式(1.2),这两个公式取值均在[0,1]的区间内。当□=0时,取值为0,表示完全相异;当□=□(总的种数)时,取值为1,表示完全相似。1-相似系数=相异系数。
植物群落的重要性主要在于:
(1) 植物群落是物种的载体, 汇聚了各类生物资源: 植物群落是不同植物在长期环境变化中相互适应而形成的, 它聚集了各类野生植物品种资源(如野生稻、野生大豆等)、中草药以及珍稀濒危植物, 也为各种动物和其他生物提供着食物来源以及栖息地。因此, 植物群落不仅为人类提供赖以生存的种质资源, 也是利用、开发和保护其他生物资源的基础。
(2) 植物群落是提供生态系统功能的主体: 植物生物量占全球总生物量的99%(Lieth, 1975), 是生态系统的生产者。植物群落还具备其他重要的生态功能, 如吸收大气中的CO2, 减缓温室效应, 控制水土流失, 减轻水体和大气污染等等。植物群落在维持和改善人类生存环境方面具有不可替代的作用。
(3) 植物群落是土地基本属性的综合指标: 特定的气候、土壤和地形条件发育了不同的植物群落,植物群落则综合反映了土地的基本属性。因此, 植物群落的整体状况综合体现了国家的生态本底, 是生态恢复和生态建设以及制定土地利用政策的重要依据。
充分认识植物群落的重要性和它的价值是开发、利用和保护生物资源的前提, 也是生态学、环境科学和地理学等相关学科发展的需要。
中文名称:植物群落
英文名称:plantcommunity;phytocoenosis;phytocoenosium;phytocommunity
定义1:特定的生境上,相互作用的植物种群的集合。
所属学科:地理学(一级学科);生物地理学(二级学科)
定义2:在特定空间和时间范围内,具有一定的植物种类组成和一定的外貌及结构与环境形成一定相互关系并具有特定功能的植物集合体。
所属学科:生态学(一级学科);群落生态学(二级学科)
植物群落(plantcommunity)在环境相对均一的地段内,有规律地共同生活在一起的各种植物种类的组植物群落(11张)合。例如一片森林、一个生有水草或藻类的水塘等。它的外貌特点常成为自然综合体的表征。植物群落能起到固定能量、维持其内部生物的生命活动、推动自然综合体形成较为复杂的结构的作用。每一相对稳定的植物群落都有一定的种类组成和结构。一般在环境条件优越的地方,群落的层次结构较复杂,种类也丰富。
如热带雨林;而在严酷、恶劣的生境条件下,只有少数植物能适应,群落结构也简单。群落的重要特征,如外貌、结构、生产量主要取决于各个植物种的个体,也决定于每个种在群落中的个体数量,空间分布规律及发育能力。不同的植物群落的种类组成差别很大,相似的地理环境可以形成外貌、结构相似的植物群落,但其种类组成因形成历史不同而可能很不相同。