科尔沁沙地植物群落分布与土壤特性_省略_系的DCA_CCA及DCCA分析_周欣
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生态学杂志 Chinese Journal of Ecology 2015，34（ 4） ： 947－954
科尔沁沙地植物群落分布与土壤特性关系的 DCA、CCA 及 DCCA 分析*
周 欣1，2＊＊ 左小安1 赵学勇1 王少昆1 刘 川2 张 婧1，2 吕 朋1，2 张建鹏1，2
( 1 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站，兰州 730000; 2 中国科学院大学，北京 100049)
成分析，一直是植物群落生态学研究的重要科学问 程中植被分布格局与环境因子的关系对于该区退化
题。科尔沁沙地地处中国北方生态环境最为脆弱敏 生态系统及其生态功能的恢复具有重要的科学意
感的农牧交错区，由于人类活动和气候变化影响，该 义。本文采用 DCA、CCA 和 DCCA 三种排序方法来
地区成为中国 20 世纪沙漠化最为严重的地区之一， 对比分析科尔沁沙地植物群落组成、分布格局与土
DCA） 、典范对应分析（ canonical correspondence analy- 最热月（ 7 月） 平均气温为 23．5℃ ，全年≥10 ℃ 的有
sis，CCA） 和除趋势典范对应分析（ detrended canonical 效积温在 3 000 ℃ 以上，无霜期约 150 d，属温带大
Key words： Horqin Sandy Land； community； DCA； CCA； DCCA； soil property．
DOI:10.13292/j.1000-4890.20150311.031
植物群落的空间分布格局及群落内部的物种组
分析方法，进一步定量地研究沙地退化植被恢复过
属于描述群落内物种多样性的 α 多样性指数； Shan- 尾草（ Setaria viridis） ； 半固定沙丘主要为差巴嘎蒿
non 指数用来测度群落多样性的高低，Simpson 指数 （ Artemisia halodendron ） 和 大 果 虫 实 （ Corispermum
用来度量 多 样 性 的 概 率 （ 赵 存 玉 等，2007； 孔 凡 洲 macrocarpum） ； 固定沙丘优势种有黄蒿（ Artemisia sco-
* 国家自然科学基金项目（ 40171414） 、中国科学院“百人计划”项目（ Y451H31001） 和中国科学院“青年创新促进会”基金项目（ 1100000036） 资助。 ＊＊通讯作者 E-mail： candicezhouxin@ 163．com 收稿日期： 2014-07-30 接受日期： 2014-10-18
植物群落多样性是生物多样性研究的核心内容 丘、半固定沙丘、固定沙丘、沙质草地和丘间甸子地
之一，可用来表征群落及生态系统结构的复杂性及 等交错分布为主，土壤多为风沙土或沙质草甸土。
生境差异（ 许晴等，2011） 。沙地物种多样性研究中 研究区天然植物群落以中旱生植物为主，流动沙丘
被广泛应用的是 Shannon 指数和 Simpson 指数，均 优势植物 种 为 沙 米 （ Agriophyllum squarrosum） 和 狗
天然植被退化严重、空间异质性较强且多呈斑块状 壤特性的关系，构建沙地物种多样性指数与关键土
分布，因此，研究植物群落分布格局及其与环境变化 壤因子的数量关系，并比较 3 种排序分析方法的适
的关系能为该地区退化生态系统的恢复和重建提供 用性，以期定量地揭示科尔沁沙地植被分布格局及
理论科学依据 （ Zuo et al．，2012； 张桂英等，2014） 。 其土壤影响因子，为科学认识和恢复科尔沁沙地植
摘 要 基于科尔沁沙地流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘和草地群落类型 24 个样地的野 外调查，选取 11 个土壤因子，应用除趋势对应分析法（ DCA） 、典范对应分析法（ CCA） 和除 趋势典范对应分析法（ DCCA） 分析沙地植物群落分布与环境因子的关系。结果表明： DCA、 CCA 和 DCCA 的物种排序第 1 轴代表的土壤特性梯度一致，其解释总方差超过 33%，即土 壤碳氮含量、pH、电导率、容重、粘粉粒等共同的梯度决定了群落生境的变化，影响着沙地植 物群落类型的分布格局； 3 种排序法的物种排序第 2 轴土壤因子的相关性有较大差异，DCA 第 2 轴仅与土壤细沙含量显著正相关，CCA 第 2 轴与土壤碳氮比和细沙含量显著负相关， DCCA 第 2 轴与土壤碳氮比和细沙含量显著正相关，而与粗沙含量显著负相关。Shannon 指数和 Simpson 指数分别与 DCA、CCA 和 DCCA 前 2 个排序轴存在显著二元线性关系，且 Shannon 指数的拟合程度好于 Simpson 指数。3 种排序分析方法中，CCA 物种排序前两轴的 累计解释方差（ 58．6 %） 高于 DCA 和 DCCA，因此 CCA 排序法更适合于沙地植被分布格局 研究及其环境的解释。 关键词 科尔沁沙地； 群落； DCA； CCA； DCCA； 土壤特性 中图分类号 X171．1 文献标识码 A 文章编号 1000－4890（ 2015） 4－0947－08 Comparison analyses of DCA，CCA and DCCA on relationships between plant community distribution and soil properties of Horqin Sandy Land． ZHOU Xin1，2＊＊，ZUO Xiao-an1， ZHAO Xue-yong1，WANG Shao-kun2，LIU Chuan2，ZHANG Jing1，2，L Peng1，2，ZHANG Jianpeng1，2 （ 1Naiman Desertification Ｒesearch Station，Cold and Arid Ｒegions Environmental and Engineering Ｒesearch Institute，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China； 2University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China） ． Chinese Journal of Ecology，2015，34 （ 4） ： 947－954． Abstract： Based on the field investigation and laboratory analysis，we analyzed the relationship between plant community distribution and soil properties in four habitats （ mobile dune，semifixed dune，fixed dune，and grassland） in Horqin Sandy Land． We also examined the effects of key soil factors on the distribution of 24 plant communities by using three different methods： detrended correspondence analysis （ DCA） ，canonical correspondence analysis （ CCA） and detrended canonical correspondence analysis （ DCCA） ． The results showed that the first axes of DCA，CCA and DCCA presented the consistent soil gradient that was related to the soil carbon （ C） ，nitrogen （ N） ，pH，EC，bulk density，silt and clay content，accounting for 33% of total variance of the species-soil properties relationship． The soil gradient mainly determined the changes of communities’niche which further affected the distribution pattern of plant community． The second axes of three methods could not express environmental gradient ideally and the correlations with these second axes and soil properties differed greatly． Second axis of DCA only had a significant positive relationship with fine sand content，while the second axis of CCA had a negative relationship with soil C： N ratio and fine sand content． Second axis of DCCA positively correlated
correspondence analysis，DCCA） 等，其中 DCA 为间接 陆性半干旱季风气候。年平均降水量 364． 6 mm，主
梯度分析方法、CCA 和 DCCA 均为直接梯度分析限定 排序法，但 DCCA 克服了 CCA 的“弓形效应”。
要集中在 6—8 月，年蒸发量 1972．8 mm，年平均风 速 3．5 m·s－1。该区的地貌类型以平缓的流动沙
本研究在科尔沁沙地中南部内蒙古自治区通辽
生态学上常用的梯度分析法（ gradient analysis） 有除 市奈曼旗（ 42°55' N—42°57' N，120°40' E—120°43' E，
趋 势 对 应 分 析 （ detrended correspondence analysis， 平均海拔约为 362 m） 。该区域年平均气温 6．4 ℃ ，
采用植被-环境关系的排序分析方法可以定量地确 被提供理论依据。
定影响植物群落类型变化及其分布的关键环境因子 （ Hopfensperger et al．，2014） 。常用的环境因子主要
1 研究地区与研究方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
包括地形因子（ 坡位、坡形、坡度、坡向等） 和土壤因 1. 1 研究区概况
子（ 土壤养分、水分、有机质等） （ 陈宝瑞等，2010） 。
948
生态学杂志 第 34 卷 第 4 期
with soil C： N ratio and fine sand，but negatively correlated with coarse sand content． Shannon index and Simpson index had significant correlations with the first two axes of DCA，CCA and DCCA，respectively，and the explanation of regression models of Shannon index was better than that of Simpson index． The first two axes of CCA explained 58． 6% of species-environment relationship，which was higher than DCA and DCCA did． Our results indicate that CCA performs better in interpreting species-environment relationships than the other two methods．
科尔沁沙地植物群落分布与土壤特性关系的 DCA、CCA 及 DCCA 分析*
周 欣1，2＊＊ 左小安1 赵学勇1 王少昆1 刘 川2 张 婧1，2 吕 朋1，2 张建鹏1，2
( 1 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所奈曼沙漠化研究站，兰州 730000; 2 中国科学院大学，北京 100049)
成分析，一直是植物群落生态学研究的重要科学问 程中植被分布格局与环境因子的关系对于该区退化
题。科尔沁沙地地处中国北方生态环境最为脆弱敏 生态系统及其生态功能的恢复具有重要的科学意
感的农牧交错区，由于人类活动和气候变化影响，该 义。本文采用 DCA、CCA 和 DCCA 三种排序方法来
地区成为中国 20 世纪沙漠化最为严重的地区之一， 对比分析科尔沁沙地植物群落组成、分布格局与土
DCA） 、典范对应分析（ canonical correspondence analy- 最热月（ 7 月） 平均气温为 23．5℃ ，全年≥10 ℃ 的有
sis，CCA） 和除趋势典范对应分析（ detrended canonical 效积温在 3 000 ℃ 以上，无霜期约 150 d，属温带大
Key words： Horqin Sandy Land； community； DCA； CCA； DCCA； soil property．
DOI:10.13292/j.1000-4890.20150311.031
植物群落的空间分布格局及群落内部的物种组
分析方法，进一步定量地研究沙地退化植被恢复过
属于描述群落内物种多样性的 α 多样性指数； Shan- 尾草（ Setaria viridis） ； 半固定沙丘主要为差巴嘎蒿
non 指数用来测度群落多样性的高低，Simpson 指数 （ Artemisia halodendron ） 和 大 果 虫 实 （ Corispermum
用来度量 多 样 性 的 概 率 （ 赵 存 玉 等，2007； 孔 凡 洲 macrocarpum） ； 固定沙丘优势种有黄蒿（ Artemisia sco-
* 国家自然科学基金项目（ 40171414） 、中国科学院“百人计划”项目（ Y451H31001） 和中国科学院“青年创新促进会”基金项目（ 1100000036） 资助。 ＊＊通讯作者 E-mail： candicezhouxin@ 163．com 收稿日期： 2014-07-30 接受日期： 2014-10-18
植物群落多样性是生物多样性研究的核心内容 丘、半固定沙丘、固定沙丘、沙质草地和丘间甸子地
之一，可用来表征群落及生态系统结构的复杂性及 等交错分布为主，土壤多为风沙土或沙质草甸土。
生境差异（ 许晴等，2011） 。沙地物种多样性研究中 研究区天然植物群落以中旱生植物为主，流动沙丘
被广泛应用的是 Shannon 指数和 Simpson 指数，均 优势植物 种 为 沙 米 （ Agriophyllum squarrosum） 和 狗
天然植被退化严重、空间异质性较强且多呈斑块状 壤特性的关系，构建沙地物种多样性指数与关键土
分布，因此，研究植物群落分布格局及其与环境变化 壤因子的数量关系，并比较 3 种排序分析方法的适
的关系能为该地区退化生态系统的恢复和重建提供 用性，以期定量地揭示科尔沁沙地植被分布格局及
理论科学依据 （ Zuo et al．，2012； 张桂英等，2014） 。 其土壤影响因子，为科学认识和恢复科尔沁沙地植
摘 要 基于科尔沁沙地流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘和草地群落类型 24 个样地的野 外调查，选取 11 个土壤因子，应用除趋势对应分析法（ DCA） 、典范对应分析法（ CCA） 和除 趋势典范对应分析法（ DCCA） 分析沙地植物群落分布与环境因子的关系。结果表明： DCA、 CCA 和 DCCA 的物种排序第 1 轴代表的土壤特性梯度一致，其解释总方差超过 33%，即土 壤碳氮含量、pH、电导率、容重、粘粉粒等共同的梯度决定了群落生境的变化，影响着沙地植 物群落类型的分布格局； 3 种排序法的物种排序第 2 轴土壤因子的相关性有较大差异，DCA 第 2 轴仅与土壤细沙含量显著正相关，CCA 第 2 轴与土壤碳氮比和细沙含量显著负相关， DCCA 第 2 轴与土壤碳氮比和细沙含量显著正相关，而与粗沙含量显著负相关。Shannon 指数和 Simpson 指数分别与 DCA、CCA 和 DCCA 前 2 个排序轴存在显著二元线性关系，且 Shannon 指数的拟合程度好于 Simpson 指数。3 种排序分析方法中，CCA 物种排序前两轴的 累计解释方差（ 58．6 %） 高于 DCA 和 DCCA，因此 CCA 排序法更适合于沙地植被分布格局 研究及其环境的解释。 关键词 科尔沁沙地； 群落； DCA； CCA； DCCA； 土壤特性 中图分类号 X171．1 文献标识码 A 文章编号 1000－4890（ 2015） 4－0947－08 Comparison analyses of DCA，CCA and DCCA on relationships between plant community distribution and soil properties of Horqin Sandy Land． ZHOU Xin1，2＊＊，ZUO Xiao-an1， ZHAO Xue-yong1，WANG Shao-kun2，LIU Chuan2，ZHANG Jing1，2，L Peng1，2，ZHANG Jianpeng1，2 （ 1Naiman Desertification Ｒesearch Station，Cold and Arid Ｒegions Environmental and Engineering Ｒesearch Institute，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China； 2University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100039，China） ． Chinese Journal of Ecology，2015，34 （ 4） ： 947－954． Abstract： Based on the field investigation and laboratory analysis，we analyzed the relationship between plant community distribution and soil properties in four habitats （ mobile dune，semifixed dune，fixed dune，and grassland） in Horqin Sandy Land． We also examined the effects of key soil factors on the distribution of 24 plant communities by using three different methods： detrended correspondence analysis （ DCA） ，canonical correspondence analysis （ CCA） and detrended canonical correspondence analysis （ DCCA） ． The results showed that the first axes of DCA，CCA and DCCA presented the consistent soil gradient that was related to the soil carbon （ C） ，nitrogen （ N） ，pH，EC，bulk density，silt and clay content，accounting for 33% of total variance of the species-soil properties relationship． The soil gradient mainly determined the changes of communities’niche which further affected the distribution pattern of plant community． The second axes of three methods could not express environmental gradient ideally and the correlations with these second axes and soil properties differed greatly． Second axis of DCA only had a significant positive relationship with fine sand content，while the second axis of CCA had a negative relationship with soil C： N ratio and fine sand content． Second axis of DCCA positively correlated
correspondence analysis，DCCA） 等，其中 DCA 为间接 陆性半干旱季风气候。年平均降水量 364． 6 mm，主
梯度分析方法、CCA 和 DCCA 均为直接梯度分析限定 排序法，但 DCCA 克服了 CCA 的“弓形效应”。
要集中在 6—8 月，年蒸发量 1972．8 mm，年平均风 速 3．5 m·s－1。该区的地貌类型以平缓的流动沙
本研究在科尔沁沙地中南部内蒙古自治区通辽
生态学上常用的梯度分析法（ gradient analysis） 有除 市奈曼旗（ 42°55' N—42°57' N，120°40' E—120°43' E，
趋 势 对 应 分 析 （ detrended correspondence analysis， 平均海拔约为 362 m） 。该区域年平均气温 6．4 ℃ ，
采用植被-环境关系的排序分析方法可以定量地确 被提供理论依据。
定影响植物群落类型变化及其分布的关键环境因子 （ Hopfensperger et al．，2014） 。常用的环境因子主要
1 研究地区与研究方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
包括地形因子（ 坡位、坡形、坡度、坡向等） 和土壤因 1. 1 研究区概况
子（ 土壤养分、水分、有机质等） （ 陈宝瑞等，2010） 。
948
生态学杂志 第 34 卷 第 4 期
with soil C： N ratio and fine sand，but negatively correlated with coarse sand content． Shannon index and Simpson index had significant correlations with the first two axes of DCA，CCA and DCCA，respectively，and the explanation of regression models of Shannon index was better than that of Simpson index． The first two axes of CCA explained 58． 6% of species-environment relationship，which was higher than DCA and DCCA did． Our results indicate that CCA performs better in interpreting species-environment relationships than the other two methods．