高级森林生态学-植物群落的数量分析方法
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步骤(以聚合法为例)：
1. 计算出距离矩阵
2. 找出最相似的两个单元
3. 将二者合并为1个单元
4. 重新计算距离矩阵
5. 重复步骤2-4
6. 当所有样地合并为1个单元时停止
2019/1/21
18
聚类方法
聚合(agglomerative)
从单个样方开始，逐步聚合，最后成为
基于欧氏空间距离
RDA: Redundancy analysis
CA: 对应分析 (Correspondence analysis)，基于
Chi-square距离
DCA: 去趋势对应分析 (Detrended correspondence
analysis)
CCA: 典范对应分析 [Constrained (canonical)
4.1 TWINSPAN
Two-way indicator species
46, 48 3 + 49, 50 51, 52, 53 47, 54
A B B C D E F G F H H H I H
analysis 对数据进行CA排序，得到样 方和物种第一排序轴，分别 用于样方分类和物种分类。
一个类群。
排序：基于个体论观点
群落是连续的，没有明确的边界，它不过是不同 种群的组合，而种群是独立的。
主要目的：研究不同群落、物种对环境梯度的反 应。
2019/1/21 6
群丛单位理论和个体论的群落分类示意图
有机体论
个体论
2019/1/21
7
分类和排序：区别和联系
都是基于空间距离 所得结果具有相似性和互补性 可以同时使用以获得最佳分析效果
4. 植物群落的数量分类
生态学数量分类的研究是从1950年代开始的。
60年代电子计算机普遍应用之后，才迅速地发展起来。 许多具有不同观点的传统学派，如法瑞学派、英美学派 等，都进行数量分类的研究，并用它去验证原来传统分 类的结果。
群落数量分析的常用软件
Canoco ● PC-ORD ●R
●
2019/1/21 15
什么是群落?
群落(Community)：生活在同一区域内相互作
用的不同物种的集合。
传统群落学研究的基本目的：
1) 研究区域有那些群落?－分类 2) 群落和环境的关系?－排序 长白山岳桦林群落 小兴安岭红松针阔 混交林群落
2019/1/21
1
2019/1/21
2
群落的数量分析方法
为什么要进行数量分析?
1. 常用群落数量分析方法
数量分类(Classification)
TWINSPAN 聚类分析
群落排序(Ordination)
间接梯度分析：PCA，CA，DCA，NMDS 直接梯度分析：CCA，RDA
2019/1/21 4
排序方法之间的关系
PCA: 主成分分析 (principal components analysis)，
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11
空间距离矩阵
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12
空间距离的种类
欧氏距离
Sorenson (Bray-Curtis)
Jaccard Chi-square distance Correlation distance Relative Sorenson, Euclidean 在分析中注意应选取适当的距离测度
correspondence analysis]
NMDS: Non-metric Multidimensional scaling
2019/1/21 5
分类和排序：区别和联系
分类：基于整体论观点
群落类型是自然单位，和有机体一样具有明确的边界， 而且与其他群落是间断的、可分的，因此可以象物种 那样进行分类。 主要目的：划分群落类型。
优点：提供了各个类型的物
+ 6 -
10
+
-
1 +
58~61 5 + 13~16, 73 17, 21, 26, 31, 44, 62, 66, 67 33, 34, 36~39, 63~65, 68~72, 74, 75 1 8 ~ 2 0 , 2 2 ~ 2 5 , 2 7 ~ 3 0 ,3 2 , 3 5 , 4 0 ~ 4 3 , 4 5 1, 10 2, 9, 11 12 3, 4, 8 5~7
-
Baidu Nhomakorabea13 +
+ 9 + 12 -
-
种分布，而且物种和样地同 时进行分类。
缺点：是基于CA排序发展起
+ 2 -
11 +
+ 8 4 +
+ 7 -
来的一种分类方法，继承了 北京周边山地植被TWINSPAN CA排序的一切问题。 分类图
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TWINSPAN
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4.2 聚类分析
2019/1/21
神农架南坡50个样方的TWINSPAN分类和DCA排序(沈泽昊等，2004)
8
2. 植物群落的数量特征
— 数量特征是数量分析的基础
物种有无、多度、盖度、高度、频
度、基面积等
物种多样性 物种之间的关系：种间联结 环境数据：地形、气候、土壤等
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群落数量分析的数据： 物种矩阵和环境矩阵
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欧氏距离和Sorenson距离
Sorenson (Bray-Curtis) =shared /total abundance Cs = 2w/(a+b) probably most popular distance measure in community ecology
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可选－仅用于排序 中的直接或间接梯 度分析
必需－聚类、排序
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3. 植物群落的距离量度
—距离是群落数量分析的基础
空间距离必须满足以下条件: • 当两者完全相同时，距离值必须为0 • 两者不同时，距离值必须为正值 • 对称：A到B的距离等于B到A的距离 • 满足三角形三边关系定理：A,B,C三点, AB<(AC+BC)
1. 高黎贡山阔叶混交林群落 2. 可重复性：任何人只要按同样的 方法进行分析，都会得到一致的 结果。 相对客观性：基于群落的数量特 征，而不是主观判断。
A key criterion for sound scientific results is repeatability. 复杂群落
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1. 计算出距离矩阵
2. 找出最相似的两个单元
3. 将二者合并为1个单元
4. 重新计算距离矩阵
5. 重复步骤2-4
6. 当所有样地合并为1个单元时停止
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聚类方法
聚合(agglomerative)
从单个样方开始，逐步聚合，最后成为
基于欧氏空间距离
RDA: Redundancy analysis
CA: 对应分析 (Correspondence analysis)，基于
Chi-square距离
DCA: 去趋势对应分析 (Detrended correspondence
analysis)
CCA: 典范对应分析 [Constrained (canonical)
4.1 TWINSPAN
Two-way indicator species
46, 48 3 + 49, 50 51, 52, 53 47, 54
A B B C D E F G F H H H I H
analysis 对数据进行CA排序，得到样 方和物种第一排序轴，分别 用于样方分类和物种分类。
一个类群。
排序：基于个体论观点
群落是连续的，没有明确的边界，它不过是不同 种群的组合，而种群是独立的。
主要目的：研究不同群落、物种对环境梯度的反 应。
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群丛单位理论和个体论的群落分类示意图
有机体论
个体论
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分类和排序：区别和联系
都是基于空间距离 所得结果具有相似性和互补性 可以同时使用以获得最佳分析效果
4. 植物群落的数量分类
生态学数量分类的研究是从1950年代开始的。
60年代电子计算机普遍应用之后，才迅速地发展起来。 许多具有不同观点的传统学派，如法瑞学派、英美学派 等，都进行数量分类的研究，并用它去验证原来传统分 类的结果。
群落数量分析的常用软件
Canoco ● PC-ORD ●R
●
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什么是群落?
群落(Community)：生活在同一区域内相互作
用的不同物种的集合。
传统群落学研究的基本目的：
1) 研究区域有那些群落?－分类 2) 群落和环境的关系?－排序 长白山岳桦林群落 小兴安岭红松针阔 混交林群落
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群落的数量分析方法
为什么要进行数量分析?
1. 常用群落数量分析方法
数量分类(Classification)
TWINSPAN 聚类分析
群落排序(Ordination)
间接梯度分析：PCA，CA，DCA，NMDS 直接梯度分析：CCA，RDA
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排序方法之间的关系
PCA: 主成分分析 (principal components analysis)，
2019/1/21
11
空间距离矩阵
2019/1/21
12
空间距离的种类
欧氏距离
Sorenson (Bray-Curtis)
Jaccard Chi-square distance Correlation distance Relative Sorenson, Euclidean 在分析中注意应选取适当的距离测度
correspondence analysis]
NMDS: Non-metric Multidimensional scaling
2019/1/21 5
分类和排序：区别和联系
分类：基于整体论观点
群落类型是自然单位，和有机体一样具有明确的边界， 而且与其他群落是间断的、可分的，因此可以象物种 那样进行分类。 主要目的：划分群落类型。
优点：提供了各个类型的物
+ 6 -
10
+
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1 +
58~61 5 + 13~16, 73 17, 21, 26, 31, 44, 62, 66, 67 33, 34, 36~39, 63~65, 68~72, 74, 75 1 8 ~ 2 0 , 2 2 ~ 2 5 , 2 7 ~ 3 0 ,3 2 , 3 5 , 4 0 ~ 4 3 , 4 5 1, 10 2, 9, 11 12 3, 4, 8 5~7
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Baidu Nhomakorabea13 +
+ 9 + 12 -
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种分布，而且物种和样地同 时进行分类。
缺点：是基于CA排序发展起
+ 2 -
11 +
+ 8 4 +
+ 7 -
来的一种分类方法，继承了 北京周边山地植被TWINSPAN CA排序的一切问题。 分类图
2019/1/21 16
TWINSPAN
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4.2 聚类分析
2019/1/21
神农架南坡50个样方的TWINSPAN分类和DCA排序(沈泽昊等，2004)
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2. 植物群落的数量特征
— 数量特征是数量分析的基础
物种有无、多度、盖度、高度、频
度、基面积等
物种多样性 物种之间的关系：种间联结 环境数据：地形、气候、土壤等
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群落数量分析的数据： 物种矩阵和环境矩阵
2019/1/21 13
欧氏距离和Sorenson距离
Sorenson (Bray-Curtis) =shared /total abundance Cs = 2w/(a+b) probably most popular distance measure in community ecology
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可选－仅用于排序 中的直接或间接梯 度分析
必需－聚类、排序
2019/1/21
10
3. 植物群落的距离量度
—距离是群落数量分析的基础
空间距离必须满足以下条件: • 当两者完全相同时，距离值必须为0 • 两者不同时，距离值必须为正值 • 对称：A到B的距离等于B到A的距离 • 满足三角形三边关系定理：A,B,C三点, AB<(AC+BC)
1. 高黎贡山阔叶混交林群落 2. 可重复性：任何人只要按同样的 方法进行分析，都会得到一致的 结果。 相对客观性：基于群落的数量特 征，而不是主观判断。
A key criterion for sound scientific results is repeatability. 复杂群落
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