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08 第八章 群落的分类与排序.ppt

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本课件说明群落分类的概念与目的,给出中国植物群落的分类原则、系统与命名方法,对照英美学派与法瑞学派的分类体系,进而介绍相似系数、信息系数与聚类过程等数量分类方法,最后说明直接排序与间接排序。

第八章章节扉页,标示群落分类与群落排序两节的学习内容
群落分类的定义,说明按相似关系把实体或属性分组
群落分类的目的与依据,说明其为植被管理与农林牧服务
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第1页:第八章 群落的分类与排序

第八章 群落的分类与排序

第八章群落的分类与排序第一节生物群落的分类第二节生物群落的排序

第2页:群落分类的概念

群落分类的概念

群落分类
对实体(或属性)集合按其属性(或实体)数据所反映的相似关系把他们分成组,使同组内的成员尽量相似,而不同组的成员尽量相异。
第一节生物群落的分类实体
样方、群落片断或植被地段等。
属性
种类的观测值或环境因子等。

第3页:群落分类的目的与依据

群落分类的目的与依据

目的
揭示群落类型形成、发展与其周围环境的关系,从而为植被管理、利用和改造以及农林牧的发展提供科学依据。
依据
群落是自然单位、边界明确、可以象物种那样进行分类。

第4页:中国群落分类原则

中国群落分类原则

  • 中国植物群落分类原则、系统和单位2 分类原则:采用“群落生态”原则,即以群落本身的综合特征作为依据,群落的种类组成、外貌和结构、地理分布、动态演替等特征及其生态环境,在不同的等级中均作了相应的反映。
  • 分类方法:不重叠等级分类

第5页:主要分类单位

主要分类单位

  • 植被型:高级单位群系:中级单位群丛:基本单位植被型侧重外貌和结构、地理分布;
  • 群系、群丛侧重于种类组成。
  • 主要分类单位

第6页:分类单位系统

分类单位系统

植被型组(vegetation type group)植被型(vegetation type)植被亚型(vegetation subtype)群系组(formation group )亚群系(subformation )群丛组(association group)群丛(association )亚群丛(subassociation )群系(formation )

第7页:植被型组与植被型

植被型组与植被型

  • 植被型组:凡建群种生活型相近且群落外貌相似的植物群落联合。
  • 如针叶林、阔叶林、草地等。
  • 植被型:建群种生活型(一级或二级)相同或相似,同时对水热条件要求一致的植物群落联合为植被型。
  • 如寒温性针叶林、夏绿阔叶林等。

第8页:群系与群系组

群系与群系组

群系
凡是建群种或共建种相同的植物群落联合为群系。
群系组
根据建群种亲缘关系近似(同属或相近属)、生活型(三级和四级)近似或生境相近而划分的。
如草甸草原亚型可分出
丛生禾草草甸草原,根茎禾草草甸草原和杂类草草甸草原。

第9页:群丛组

群丛组

群丛组
凡是层片结构相似,而且优势层片与次优势层片的优势种或共优种相同的植物群落联合。如在羊草+丛生禾草亚群系中,羊草+大针茅草原和羊草+丛生小禾草。
群丛
凡是层片结构相同,各层片的优势种或共优种相同的植物群落的联合。如羊草+大针茅这一群丛组内,羊草+大针茅+黄囊苔草原和羊草+大针茅+柴胡草原。

第10页:分类单位对应举例

中国植物群落分类单位的对应举例

群系、群系组、植被型与植被型组的对应举例
群系群系组植被型植被型组
马尾松林暖性松林暖性针叶林针叶林
油松林温性松林温性针叶林针叶林

第11页:中国植被型组

中国植被型组

  • 中国植被分为11个植被型组、29个植被型、560多个群系,群丛则不计其数。
  • 个植被型组针叶林、阔叶林、灌草和灌草丛、草原和稀树干草原、荒漠(包括肉质刺灌丛)、冻原、高山稀树植被、草甸、沼泽、水生植被。

第12页:中国的植被型

中国的植被型

29个植被型寒温性针叶林、温性针叶林、温性针阔叶混交林、暖温性针叶林、落叶阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、常绿阔叶林、硬叶常绿阔叶林、季雨林、雨林、珊瑚岛常绿林、红树林、竹林、常绿针叶灌丛、常绿草叶灌丛、落叶阔叶灌丛、灌草丛、草原、稀树干草原、荒漠、肉质刺灌丛、高山冻原、高山垫状植被、高山流石滩稀疏植被、草甸、沼泽、水生植被。

第13页:植物群落的命名

植物群落的命名

  • 植物群落的命名我国习惯采用联名法,即将各个层中的建群种或优势种和生态指示种的学名按顺序排列。
  • 同层优势种的联合用“+”,异层用“-”。
  • 如:Ass. Larix gmelini-Rhododendron dahurica-Phyrola incarnata(即:兴安落叶松-杜鹃-红花鹿蹄草群丛)

第14页:英美学派的群落分类

英美学派的群落分类

  • 群落分类简介(1)英美学派的群落分类原则:群落动态发生演替原则代表人物:Clements和Tansley。
  • 分类方法:双轨制分类系统分类单位:群系和群丛。

第15页:美国植被分类系统

美国植被分类系统

  • 美国国家地理数据委员会植被分类系统
  • 等级序列
  • 区域水平目order
  • 外貌水平纲class亚纲subclass群group亚群subgroup群系formation
  • 植物区系水平群属alliance群丛association

第16页:法瑞学派的群落分类

法瑞学派的群落分类

(2)法瑞学派的群落分类分类原则:区别种分类方法:植物区系-结构分类系统(归并法)代表人物:Braun-Blanquet(1928)分类单位:以植物区系为基础,从基本分类单位到最高级单位,都是以群落种类组成为依据。

第17页:数量分类的目标

数量分类的目标

  • 群落的数量分类(一)数量分类的目标1 用属性划分实体,揭示植被本身存在的自然间断;
  • 用环境因素划分实体,揭示植被间断的环境原因;
  • 种分类与环境因素分类结果比较,解释植被变化与环境变化的关系;
  • 用实体划分属性,揭示种间相互作用的规律;
  • 用实体划分环境因素,揭示不同环境因素之间的组合关系;
  • 用实体划分种组和环境因素,揭示种组与环境因素的关系。

第18页:数量分类的方法

数量分类的方法

  • 群落的数量分类1 单元分析和多元分析2 相似系数(similarity)的运算(1)欧氏距离(Euclidean Distance,ED)i=1,2,…,p种数;
  • j=k=1,2,…,N样方数

第19页:相关系数的计算

相关系数的计算

  • 相关系数计算
  • 相关系数(correlation efficient):是一种内积系数,是离差标准化后的内积。

第20页:样方数据矩阵

物种在样方中的多度数据

样方 1 2 3 4 5;种1:2 5 2 1 0;种2:2 0 1 4 3;种3:1 3 3 4 1 0 0(用于中心化计算)

第21页:求内积

求内积

(2)求内积

第22页:相关系数

相关系数

(3)相关系数

第23页:黄刺玫与沙棘样方数据

黄刺玫与沙棘在九个样方中的多度数据

黄刺玫:9 9 9 5 8 3 8 2 6 8 6 4 6 2 4 9 4 6;沙棘:10 4 2 2 1 3 3 5 2 6 2 1 3 6 3 7;相关系数 r=-0.89

第24页:信息系数

信息系数

  • 信息系数信息系数(information efficient):用样方与样方、样方与样方组合并引起信息增量作为样方间的相异(相似)性指标。
  • 般适用二元数据。

第25页:物种出现矩阵

六个物种在五个样方中的出现情况

物种在样方中的出现情况(1 出现,0 不出现)
物种样方1样方2样方3样方4样方5
sp111100
sp210000
sp301011
sp411111
sp500011
sp610000

第26页:信息增量计算示例

信息增量计算示例

  • 假设A中有1个样方,则(2)假设A中有样方1和2(n=2),则有sp
  • sp4的样方各2个;(a1=a4=2;n-a1 =n-a4=0)有sp
  • sp3和sp6的样方各1个;(a2=a3= a6=1; n-a2 =n-a3= n-a6 = 1)有sp5的样方0个;a5= 0, n-a5= 2

第27页:信息增量计算续

信息增量计算续

  • 假设A中有样方1、2、3和4(n=4),则有sp1的样方各3个;(a1=3;n-a1 =1)有sp
  • sp5和sp6的样方各1个;(a2=a5= a6=1; n-a2 =n-a5= n-a6 = 3)有sp3的样方2个;a3= 2, n-a3= 2有sp4的样方4个;a4= 4, n-a4= 0

第28页:信息增量

信息增量信息增量越大,两样方(组)之间的距离越远,相似性越小。

第29页:数量分类的步骤

数量分类的步骤

  • 群落的数量分类步骤1 计算样方间的相异系数矩阵,以欧式距离为常用;
  • 选相异系数最小两样方A和B,首先合并为一组;
  • 再计算样方A+B与其他样方或样方组间的距离;
  • Lance和Williams(1967)模型:

第30页:样方合并示例

数量分类中样方合并的示例数据

样方 1 2 3 4 5;spp:1 2 5 5 3 0 2 0 3 4 2 1 3 2 0 1 0 2;用于计算样方间距离并逐步合并

第31页:距离矩阵计算

样方间距离矩阵的计算过程

1:0 4.69 5.10 3.00 2.24;2:0 1.41 2.24 5.74;3:0 3.00 5.92;4:0 3.74;5:0;D1、D2、D3 为逐步合并后的距离矩阵

第32页:样方距离矩阵

样方间的欧氏距离矩阵与聚类过程

五个对象的欧氏距离矩阵
对象ABCDE
A0.000
B4.6900.000
C5.0991.4140.000
D3.0002.2363.0000.000
E2.2365.7455.9163.7420.000

第33页:距离矩阵与聚类

第34页:UPGMA 聚类

UPGMA 聚类

UPGMAEuclideansp2sp1sp37.264.83.62.41.20

第35页:数量分类计算举例

数量分类计算举例

计算举例种(i)样方(j、k)1 2 312 3425 534 4046 65 12 12

第36页:数量分类练习题

数量分类练习题

种(i)样方(j、k)1 2 312 320 15 010 0 017 0 0试计算

第37页:排序的概念

排序的概念

第二节群落的排序(一)排序的概念群落排序:就是把一个地区内所调查的群落样地,按照相似度来排定各样地的位序,从而分析各样地之间及其与生境之间的相互关系。

第38页:直接排序与间接排序

直接排序与间接排序

直接排序
以群落生境或其中某一生态因子的变化,排定样地生境的位序。
群落排序
用植物群落本身属性(如种的出现与否,种的频度、盖度等),排定样地生境的位序。

第39页:排序的目的

  • 排序的目的:就是把实体作为点在以属性为坐标轴的P维空间中(P个属性)按其相似关系把它们排列出来。
  • 也就是要把P维空间压缩成低维空间,让人可以理解。

第40页:Q 分析与 R 分析

Q 分析与 R 分析

  • 按属性排列实体,称为正分析或Q分析。
  • 按实体排列属性,称为逆分析或R分析。
  • 主要采用主成分分析法(PCA)。

第41页:排序分析

第42页:群落分类与排序作业

群落分类与排序作业

  • 作业:一、名词解释植被型;群系;群丛;群落分类;群落排序;直接排序;间接排序;二、问答
  • 为什么对群落进行分类?
  • 简述中国群落分类原则、系统和单位。
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