建三江农垦分局湿地植物群落分类和排序

采用双指示种分析（Two Way Indicators Species Analysis,TWINSPAN）和除趋势对应分析（Detrended Correspondence Analysis,DCA）方法,对位于三江平原的建三江农垦分局内的湿地植物群落的数据进行群落数量分类和排序。调查的86个样地中共发现49科133属226个物种;TWINSPAN将样地划分为8种群丛,将优势物种划分为8组,分类结果可以在DCA排序图上很好地反映出来,且优势物种的分布格局很大程度上决定了群丛的分布格局;DCA的前两个排序轴提供了23．5％的信息量,其中第一排序轴提供了14．5％的信息量,主要反映出样地水分条件的变化;样地的排序结果反映了植物群落类型与环境因子之间的关系。     

基于DCCA方法的旅游从业者对旅游影响认知水平的排序

在旅游社区,旅游从业者是一个特殊的群体,研究他们对旅游影响的认知水平与其背景特征之间的内在关系,有助于旅游业的可持续发展。本文利用除趋势典范对应分析(Detrended Canonical Correspondence Analysis,DCCA)对芦芽山旅游从业者对旅游影响程度的认知水平进行了分析。结果表明:DCCA第一排序轴与性别、旅游收入和受教育程度有较高的相关性,而第二排序轴与违法情况、性别的关系较为密切。这些变化趋势与DCA分析结果基本一致。DCCA作为一种限定排序,在研究样本类型与其背景特征的关系上优于DCA,但是在描述样本类型之间的关系上,则DCA优于DCCA。     

东祁连山地次生林演替过程中种群格局动态

在野外实地调查基础上,采用TWINSPAN和DCA对乌鞘岭旱泉沟流域次生植物群落进行了数量分类和排序,从植物群系组成、植物群落与环境的生态关系方面,研究石羊河上游封山禁牧区植被群落的分布格局,用以确定该区植被演替序列,并给予合理的环境解释.研究结果表明:(1)采用TWINSPAN数量分类方法,将植被划分为7个群落类型;(2)对于特定的研究区域茶树沟,制约群落类型、植物种分布格局的主要因素是水分和热量;(3)DCA排序图明显反映出排序轴的生态意义,第一轴基本上突出反映了湿度变化,沿第一轴从左到右,湿度逐渐增大;第二轴主要表现了温度梯度,沿第二轴从下到上,温度逐渐降低.(4)次生林的演替序列为山杨树→桦树→青海云杉,其自然演替顶级为青海云杉.     

五台山冰缘地貌植物群落的数量分类与排序

在野外样方调查的基础上,采用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析法(DCA)对五台山冰缘地貌植被进行了数量分类和排序研究,将五台山冰缘地貌植被分为13个群丛,13个群丛是不同冰缘地貌生态景观的重要组成要素,各群丛的群落学特征与冰缘地貌生境有密切的生态关系。DCA样方排序结果和种排序结果表明,五台山冰缘地貌植物群落分布格局是土壤、水分、热量等综合环境因子决定的。而不同冰缘地貌上植物群丛优势种的分布格局在很大程度上决定着植物群丛类型的分布格局,反映出植物群落类型和物种分布随冰缘地貌类型及环境梯度变化的趋势。     

芦芽山从事旅游业者对旅游影响认知水平的典范对应分析

利用典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis,CCA)对芦芽山从事旅游业者对旅游影响程度的认知水平进行了分析。结果表明:CCA第一排序轴与性别、旅游收入和受教育程度有较高的相关性,第二排序轴与违法情况、年龄的关系较为密切。这些变化趋势与DCA分析结果基本一致,但是CCA具有明显的“弓形效应“。CCA作为一种限定排序,在研究样本类型与其背景特征的关系上优于DCA,但是在描述样本类型之间的关系上,DCA则优于CCA。     

山西云顶山亚高山草甸群落生态分析

应用双向指示种分析法 (TWINSPAN )和除趋势对应分析 (DCA )等数量分析方法,对山西云顶山亚高山草甸生态关系进行了研究,将该草甸划分为5个群落类型,分别位于不同的海拔高度。分类结果很好地反映了植物群落类型及优势种的分布与环境因子之间的关系,并在DCA二维排序图上得到了较好的验证。DCA排序轴反映了海拔高度、放牧强度和群落土壤湿度的梯度变化,表明海拔高度和水热条件是影响植物群落变化的主要环境因子,物种多样性在群落类型分化中有重要作用,同时放牧对亚高山草甸演替过程的干扰明显。     

毛乌素沙地丘间低地植物群落分类与排序

为研究植物群落分布格局与环境因子间的相互关系,在群落样方调查的基础上,对毛乌素沙地丘间低地植被复合体的主要植物群落进行TWINSPAN分类和PCA排序,对土壤环境因子进行DCCA排序。结果表明：调查区内53个物种分属21科46属,其中菊科（Compositae,11种）、禾本科（Gramineae,7种）、莎草科（Cyperaceae,7种）、豆科（Leguminosae,5种）、藜科（Chenopodiaceae,4种）等科所含物种数较多,分别占20.8%、13.2%、13.2%、9.4%、7.5%,生活型以多年生草本为主,水分生态类型以中生植物为主。应用TWINSPAN将67个样方划分为17个组,依据《中国植被》的分类原则和系统确定为21个群丛。对PCA排序的第一轴起主要作用的是以北沙柳（Salix psammophila）、假苇拂子茅（Calamagrostis pseudophragmites）和碱茅（Puccinelia distans）为建群种的群落,对第二轴起主要作用的是以寸草苔（Carex duriuscula）为建群种的群落。植物群落分布DCCA排序第一轴主要与地下水位、HCO₃^-含量负相关,与土壤粗砂粒正相关;第二轴主要与土壤Ca²⁺、K⁺和Na⁺含量正相关,与土壤容重负相关;其中地下水位和土壤Ca²⁺、K⁺和Na⁺含量是环境因子中影响丘间低地植物群落特征和分布的主要因子。     

从事旅游业者对旅游影响认知水平的测量

本文以芦芽山自然保护区为例,采用TWINSPAN和DCA对从事旅游业者对旅游影响程度的认知水平进行了分析。结果表明: (1)TWINSPAN是一种较好的数量分类方法,将32个样本分为成熟积极型、非成熟积极型、退却型和冷漠型4组; (2)DCA第一轴主要反映了样本的性别和收入特征,第二轴反映了样本的受教育程度; (3)优势因子的分布格局在很大程度上决定着样本类型的分布格局; (4)TWINSPAN分类的结果与DCA排序的结果基本一致,具有良好的可比性。它们都客观地反映出从事旅游业者对旅游影响认知水平的生态关系。     

纳帕海湿地草本植物群落演替与水文情势关系

均匀布点开展纳帕海湿地区植物群落调查,应用DCA排序分析植物群落演替特征及其主控因子,利用Shannon-Wiener等物种多样性指数分析群落演替过程中的物种多样性变化态势;利用多期Landsat TM/ETM+影像解译获取多年平均的湿地区淹水频率空间分异特征;均匀布点采集并测定分层土样重量含水率,生成植物调查同期湿地区分层土壤含水量空间分异特征;将样方DCA第一排序轴与样方物种多样性指数进行关联分析。结果表明:本次调查记录到湿地区植物物种130种,隶属36科88属;湿地区的湿-中生植物群落占绝大多数,中生群落和严重破坏地次生群落分布较广,典型水生植物群落分布生境狭窄,可分为水生植物群落、湿-中生植物群落、中生植物群落和严重破坏地植物群落4个演替阶段;水文情势分异及变化和强干扰是纳帕海湿地植被生态演替的主控因子;现状演替态势下,湿地区的湿-中生植物物种、与人为干扰或退化有关的伴生植物物种会趋向增加,湿地进一步退化;调控水文情势和减轻家畜翻拱的强干扰破坏是实现纳帕海湿地植被生态修复的重要途径。     

耦合高维排序权和对偶线性规划的综合指数算法

区域可持续与高质量发展需定期监测并科学评估。综合指数评价是应用最为广泛、信息传输效率最高的评估方法。该方法将表征区域发展质量不同侧面的系列指标加权聚合为单个指数,其核心是采用或客观或主观的方式确权。客观确权基于指标的数值统计特性实现,故权重值随指标值而改变,实非“客观”;主观确权能反映决策者智慧,但指标过多时难以实现。学界新提出的基于耦合排序权和熵权法的综合指标法允许决策者确权时仅给出权重排序,但仅支持低维情况（限制为3个指标）。本文在其基础上,借助对偶线性规划推导,使其适用性不再受限于指标数（即实现高维排序权）。同时,对指标的聚合方式进行修改,扩大了算法的适用范围;对熵权法的使用进行修正,增强了算法结果的可解译性。基于推导结果,本文进一步发展出单排序、复排序、全排序3种不同模式下的综合指数计算方法,以满足决策者主观性强、弱、无等不同情况。最后,将算法用于全球可持续发展格局的时空评价分析。本文新发展的算法同时适用于高低不同维度的指数聚合、可兼顾决策者不同层次的主观参与度,具有较强的普适性。     

基于旅游开发影响的五台山植被景观特征分析

以往旅游对植被影响的评价成果较多,但是旅游影响下植被景观与地理因子之间的关系报道较少。本文利用多种数量生态学方法探讨了五台山旅游开发与植被景观之间的生态关系。结果表明：① 旅游开发影响下五台山植被景观可分为单优乔木区、草本区、差级乔草区、中级乔草区、中级灌草区、良级灌草区、良级乔灌草区、优级乔灌草区、以及寺庙区、商业区或居民区9种类型。② 在除趋势对应分析中,第一轴与所有因子的相关性都较大,第二轴与旅游干扰度和海拔呈显著的负相关性。各植被景观类型的空间分布在一定程度上取决于关键性指标的空间格局。③ 除趋势典范对应分析方法能够大大提高植被景观特征与地理因子间的相关性,并将其直观地表达于排序图中。在植被景观特征与地理因子的关系上,第一轴上的相关系数是0.858_DCCA>0.828_DCA,第二轴上的相关系数是0.583_DCCA>0.501_DCA,这说明除趋势典范对应分析方法更优。     

历山山地草甸的生态关系

以山西历山的舜王坪草甸为研究地，运用TWINSPAN和DCA相结合的数量生态方法对9个群落进行划分，得到一个明显的随放牧强度变化的群落序列，即从群落Ⅲ、Ⅳ到群落Ⅴ、Ⅵ再到群落Ⅷ，分别为过牧阶段、中牧阶段和轻牧阶段。可见，利用TWINSPAN和DCA相结合可对不同放牧强度的群落进行划分和排序。从草甸的生态关系研究得出历山山地草甸退化的主要原因是人为干扰。运用DCCA排序法，综合样方和土壤环境因子信息，定量综合研究了放牧草甸与周围土壤环境的生态关系。DCCA第一轴也表现为放牧梯度，在过牧阶段的群落中，有机质和N的含量较高，土壤的退化滞后于植被资源的退化；而在轻牧阶段的群落中，营养元素含量较高。     

旅游干扰对五台山植被景观区植物多样性的影响

 物种多样性是衡量景区生态环境质量的重要指标之一。通过计算物种的多样性指数、科属、区系、生活型和生态型特征,利用除趋势对应分析方法对五台山旅游干扰下植物多样性的格局进行了研究,结果表明：在不同地理因子和物种多样性的作用下,各类植被景观区表现出一定的格局规律。在排序图上,以灌木层和草本层植物为主的Ⅲ区、Ⅳ区和Ⅶ区位于左侧,以乔木层、灌木层和草本层植物为主的Ⅰ区、Ⅱ区、Ⅵ区和Ⅴ区位于中间,仅有乔木层的Ⅸ区位于右侧。坡位、海拔和旅游影响系数与DCA第一轴和第二轴的相关性均较大,说明这3个因子对植物多样性的格局有重要影响。研究结果有益于五台山景区的生态管理。     

阿拉善高原荒漠植被组成分布特征及其环境解释Ⅰ.典型荒漠植被分布格局的环境解释

阿拉善高原是亚洲中部荒漠亚区的一个植物地理区域,特殊的地理位置和严酷的气候条件形成了该区独特的植被组成。目前由于气候的干暖化、黑河断流、森林草原的过度开采利用以及人口的激增等,给当地的农牧业发展、生态环境的可持续发展和利用带来严重障碍。如何有效地管理和利用当地的草场资源是当地政府和科研人员面临的首要问题。通过分析环境因子和植被分布的相互关系,来确定影响该区草场资源分布的主要环境因子。通过对52个样地的植被调查资料进行分析,发现所调查到的70种植物包括16个科和46个属,其中一年生植物占7.1%,灌木和小灌木占52.9%。种数最多的4个科是豆科(Leguminosae)、蓼科(Polygonaceae)、禾本科(Gramineae)和菊科(Compositae),分别占到总种数的20.0%、15.7%、14.3%和14.3%。高位芽和地面芽是主要的生活型,这代表了沙漠植物典型的生活型谱。采用二歧双向指示种分析（TWINSPAN）,将所调查植被分为6个类型,每个植被类型及相应的土壤特征代表了特定的地理单元。此外采用除趋势分析（DCA）和典范对应分析（CCA）方法研究了植被分布和环境变量二者的关系。环境因子主要有29个:其中包括18个土壤因子、8个气候因子和3个地理位置因子。DCA和CCA分析的结果一致,都表明植被分布和环境因子之间相关性较强。其中,CCA的第一轴主要代表了土壤有机质、全氮、沙黏粒含量、海拔、Kira湿度指数以及相对湿度,而CCA第二轴主要和Cl-、K+、Mg2+和电导率相关。这两轴在解释植物-环境关系的过程中累积贡献率达到60%,说明前两轴代表的环境因子是决定该区荒漠植被分布的主要因子。这一结果阐明了阿拉善干旱荒漠区植被分布的独特性,以及与关键环境因子之间的作用机制,这为该区域荒漠草场的恢复和管理提供了一定理论基础。     

河北坝上弃耕地植被的演替特征及环境因子的影响

利用聚类与排序手段，由植被的空间序列推断其时间序列的方法对河北坝上弃耕地植被的演替进行了分析。结果表明：１）该研究区弃耕地植被共有６个群丛、３个亚群丛，植被严重退化。２）对于植被的数量分析，一般情况下只选用适宜的排序手段即可达到分类与排序之目的。３）影响弃耕地植被演替的因素多种多样，并非弃耕时间单一因素。４）弃耕地植被中植物种类数目变化具有明显的波动性。５）“初始植物种类组成”原理不适于本地区弃耕地植被的演替。０）弃耕地植被的改造利用宜在弃耕后２－６年内进行。     

山西天龙山植被及植物资源

采用TWINSPAN对天龙山主要植被进行了分类 ,并用DCA方法分析了植物群落间的生态关系 ,描述了九个主要植物群落类型的特征 ,最后介绍了蕴藏于植被中的天然植物资源的类型及其经济用途 ,提出了植物资源开发利用的对策。