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种群分布格局的多尺度分析

     

摘要

种群分布格局的分析对于了解种群空间分布规律以及种内与种间关系具有重要的意义.最近邻体分析方法(Nearest neighbor analysis,NNA)作为种群空间分布格局的重要分析方法,仅局限于种群格局的单尺度分析.改进NNA方法以应用于种群格局的多尺度分析,将有助于解决种群格局的尺度依赖性.该文在前人研究的基础上提出扩展最近邻体分析方法(Extended nearest neighbor analysis,ENNA),也即在传统Clark-Evans指数公式的基础上增加一个距离尺度参数d(m),并定义其所对应的Clark-Evans指数CE(d)的计算公式及其相应的显著性检验计算公式(u(d))分别为:CE(d)=rdA/rdE=(1/N Nd∑i=1 rdi)/(0.5√Ad/Nd+0.051 4Pd/Nd+0.041Pd/Nd3/2)和u(d)=(rdArdE)/σd,在距离尺度d(m)范围内,参数rdA指样地内各个体与其最近邻体间距离的平均值(m)、rdE指相同环境中个体呈随机状态时最近邻体距离的平均值(m)、Nd为样地内个体总数、rdi为第i个个体与其最近邻体间的距离(m)、Ad为样地面积(m2)、Pd为样地周长(m)和σd代表标准差.ENNA尺度变换采用与分形理论中计算沙盒维数相类似的过程,而格局类型判断的标准与传统最近邻体分析方法相同.传统最近邻体分析结果是ENNA中距离尺度d取最大值dmax时的一个特例.以广东省黑石顶自然保护区针阔叶混交林中的马尾松(Pinus massoniana)、黄牛奶树(Symplocos laurina)、水栗(Castanopsis nigrescens)、鼠刺(Itea chinensis)和桃金娘(Rhodomyrtus tomentosa)等5个代表性种群为例,在地理信息系统软件ArcView GIS技术平台上进行的实例研究显示,5个种群均表现出不同程度的尺度相关性.由此表明,该文提出的新方法ENNA能够检测出种群空间分布格局的尺度依赖性,获得关于种群空间分布格局的多尺度信息,是进行种群空间格局多尺度分析的有效方法.

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