松山自然保护区森林群落的数量分类和排序

摘要

根据68个森林群落样方数据,采用双向指示种分析(TWINSPAN)方法,对松山自然保护区的森林群落进行分类和采用除趋势对应分析(DCA)、典范对应分析(CCA)方法进行排序.结果表明:(1)TWINSPAN将该区的森林群落分为13类型;(2)样方的DCA排序及样方和优势种的CCA排序较好地揭示了该区森林群落的分布格局与环境梯度的关系;CCA第一轴明显地反映出森林群落的海拔梯度、枯枝落叶层厚度和土壤深度变化,沿CCA第一轴从左到右,海拔逐渐升高,枯枝落叶层越厚和土壤越深;第二轴与海拔高度和坡度成正相关,而与土壤紧实度成负相关.其中海拔梯度是环境因子中对森林群落起决定性作用的因子.(3)与DCA相比,CCA的排序轴更有利于生态意义的解释,后者能同时反映样方间在种类组成上及环境因子组成上的相似性,表现在排序图中样方较集中,群落间的界线变得较模糊,因此如果排序同分类结合使用,DCA的效果要好于CCA.(4)TWINSPAN分类与DCA和CCA排序的结果,同时表明了该地区森林群落的垂直分布格局.