分布格局、种间关联和联合布局汇总

草甸草原种群空间分布格局、种间关联和联合布局的研究选题依据，意义：

种间关联是生态群落的重要特性之一。不同种间的相互作用对群落水平格局的形成,种群进化,和群落演替动态具有重大的影响。因此,探讨组成群落的种群在空间分布上的关联方式具有明显的生态学意义。

为了探明草甸群落的物种组成和种间关联,在对其草甸群落进行样方调查的基础上,利用方差比率法、x2检验以及种间关联度指数对物种关联性进行了分析. 种间关联测定结果在一定程度上反映了物种间的相互关系及其与环境因子的关系，物种对温度、光照、水分和土壤等诸多环境因子的反应差异可能不同程度地影响了物种间的关系.对草甸群落物种关联性研究不仅可以反映群落内物种的多样性,更重要的是反映不同物种之间、物种与群落的相互关系,对保护草甸植被具有重要意义.

一．研究方法

种间关联（两种实验设计）

1草甸草原植被种间关联的研究

于2013年8月X日对A草原草原(植被、土壤和地形条件相对一致的某地)，采用等距离布点的方法,在草甸分布区域每隔20 m设1个样方,共设40个面积为1 m*1m.的样方，进行了群落植被多、频、高、密、盖的调查。

2对不同放牧强度草甸草原植被种间关联的研究

对A草原草原(植被、土壤和地形条件相对一致的某地)设计1000亩的样地，连续多年进行四种处理（零、轻、适、重），于2012年8月x日，采用等距离布点的方法,在草甸分布区域每隔20 m设1个样方,共设40个面积为1 m*1m.的样方，进行了群落植被多、频、高、密、盖的调查。

二．数据计算方法

1.重要值（此步可有可无，如果数据过复杂，则研究优势种的种间关联，取优势种大的

植物，若数据不复杂可删除）

I.V.= Rd+Rc+Rf式中,

IV为某一物种的重要值, Rd表示相对密度,

Rc为相对盖度, Rf为相对频度.

表一

编号种名拉丁名频度相对频度相对密度均盖度相对盖度平均高度重要值

1

2

3

2.多物种间关联显著性检验(总体关联性分析)

按照方差比率法(VR)来检验多物种间的关联,

可说明在某地出现的多个物种间是否存在显著的关联性.

先作零假设,即群落物种间无显著关联,

采用Schluter 提出的方差比率( VR) 进行检验

σT2=ΣP i（1-p i）s i=1

S2T=(1/N)Σ(T j-t)2 N i=1

Pi=n i/N

VR=S T2/σr2（方差比率法，计算群落内植物种间的总体关联性）

式中,s为调查地区总的物种数, N为总样方数,i N i为物种i出现的样方数, P i为物种i出现的频度, T j为全部样方j内出现的物种总数,

t为全部样方中种的平均数,t=( T l+T2+…+T n) /N

S T为所有样方物种数的方差, σT为所有物种出现频度的方差. 在独立性假设条件下，VR期望值为1,

VR>1表示物种间表现出正的关联;

VR<1表示物种间存在负的净关联.

采用统计量W=N*VR来检验VR值偏离1的显著程度,

若物种不显著相关联,

则W落入由下面χ2分布给出的界限的概率为90%:Χ0.952 (N)

0.05

3成对物种的关联性检验(种对关联性分析)

为了求出种间的关联系数和测定其关联的显著性,用2*2列联表统计各种对的具体数据,即a、b、c、d的具体值.

用2*2联列表出其中: 种A

有无

种有 a b a+b

B 无 c d c+d

a+c b+d

其中,a表示两个种均出现的样方数,

b表示物种B出现而物种A不出现的样方数,

c表示物种A出现而物种B不出现的样方数,

d表示两个物种均不出现的样方数.

根据2*2联列表，计算V=(ad-bc)/(√(a+b)(b+c)(a+c)(b+d))

则V>0为正关联,V<0为负关联.

正关联,或比预期机率较为频繁地出现在一起,可以指示相互作用的存在对一方或双方种是有利的,一个种依赖于另一个种而存在，或两者受生物的和非生物的环境因子影响而生长在一起；负关联,或不比预期机率那样频繁地出现存一起,可能表明不利于一方种或双方种的相互作用，由于空间排挤、竞争、他感作用或不同环境的要求。

检验方案1：按χ2检验物种间的关联性的显著性:

χ2=((ab-bc)-0.5N)2N/(a+b)(a+c)(b+d)(c+d)（常用，计算种间关联性) 式中,N为取样总数,若χ2<χ20.05(1),则为种间关联性不显著

χ20.05(1)<χ2<χ20.01(1)为关联显著.

χ2>χ20.01(1)为极显著

（χ20.05(1)=3.841, χ20.01(1)=6.635 ）检验方案2：联结系数AC用来进一步检验由χ2所测出的结果及说明种间联结程度。

其计算公式如下:

若ad≥bc，则AC =（ad －bc）/((a + b)( b + d))

若bc＞ad 且d≥a，则AC =（ad －bc）/((a + b)( a + c))

若bc＞ad 且d＜a，则AC =(ad －bc)/((b + d)( c + d))

AC 的值域为［－1，1］。

AC 值越趋近于1，表明物种间的正联结性越强;

AC 值越趋近于－1，表明物种间的负联结性越强;

AC 值为0，则物种间完全独立。

做出种间关联星系图

表二

种对V X2

1-34

2-25

6-45

4 种间关联程度的测定

Ochiai指数:OI=a/√(a+b)(a+c)

Dice指数:DI=2a/(2a+b+c)

Jaccard指数:JI=a/(a+b+c)

OI、DI、JI 3个指数都表示种对相伴随出现的机率和关联性程度. 当a= 0时,表明种间完全相异,不同时出现在同一样方中，无关联;

当a= 1时,表示同时出现在样方中.最大关联

表三

种对V X2 OI DI JI

4-31

5.Pearson 相关分析和Spearman 秩相关分析(可操作性不大) (反映两个种同时出现的可能性程度. )

采用22 个优势种的重要值作为Pearson 相关分析和Spear man 秩相关分析的数量指标.

Pearson 相关系数: N k= 1