一种植物群落最小面积分析方法与流程

本发明涉及森林生态学
技术领域：
，更具体的说是涉及一种植物群落最小面积分析方法。
背景技术：
：最小面积，又被称为群落的临界抽样面积，是指在一个最小地段内，对一个特定群落类型能提供足够的环境空间，或者能保证展现出该群落类型的种类组成和结构的真实特征所需要的面积。最小面积与群落类型具有一定的相关性，对于不同的群落类型，其最小面积也有很大的变化幅度，所以植物群落最小面积的确定是研究植物群落，尤其是定量数据获取的重要步骤。目前，植物群落最小面积的确定方法有种-面积曲线法、群落系数-面积曲线法和重要值-面积曲线法。重要值-面积曲线方法确定的最小面积更加精确，同时给出群落优势种相对稳定的重要值，又能表达出群落的最主要特征；群落系数-面积曲线法能够客观反映植物群落结构组成特征。种-面积曲线法是目前最常用的方法，即通过采用逐步扩大样地面积的方法，同时记录样地内出现的新种数，根据所得数据绘制种-面积曲线图，在曲线拐点处所指示的面积，就是该群落的最小面积。但是该方法中拐点位置的确定十分困难，部分植物群落甚至不存在明显的拐点。另外，传统巢式取样法每次取样面积倍增，导致物种增加速率过快。对于物种丰富度相对较低的群落，在取样面积接近最小面积时，物种增加速率极低，而面积仍在倍增，导致取样面积远远超过群落实际最小面积，准确度低。因此，如何通过种-面积曲线快速确认群落最小面积是本领域技术人员亟需解决的问题。技术实现要素：有鉴于此，本发明提供了一种植物群落最小面积分析方法。为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种植物群落最小面积分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)样方的选取：在研究区域随机取样方，样方的边长为di，di的取值为1～200的正整数，d1＝1，d2＝2，d3＝3，以此类推，单位m；每个边长di的样方数量为10000；采用相邻格子法或巢式样方法取样面积大小会出现间断性而产生系统误差，导致最小面积判断模糊，这是定量分析群落最小面积的缺点。通过面积逐步扩大的随机样方法更加有助于准确判定群落最小面积。(2)物种丰富度的调查：从调查边长为d1的样方的物种数开始，依次调查边长为d2、d3......d200样方的物种数，计算边长相同的样方物种数的平均数，记为物种数量si；(3)拟合种-面积曲线：将si与对应的样方面积ai进行绘图，所得到的种-面积关系通过逻辑斯蒂模型进行拟合，得到拟合模型：si＝(aaic)/(1+baic)，式中，a、b和c是参数；实现代码如下：y＝si；x＝aifit＝nls(y～a*x^c/(1+b*x^c),start＝list(a＝0.04,b＝0.0003,c＝1))summary(fit)(4)计算最小面积：(41)通过拟合模型确定种-面积曲线的表达式s＝f(a)；(42)物种数量变化率δs＝f(a+δa)－f(a)，其中，δa表示包含特定数量物种的面积大小，δa取值为1000m2；并以δs＝1时的a值定义为最小面积。具体计算代码如下：detas＝numeric()for(a0in0:39000){at＝a0+1000s0＝(a*(a0^c))/(1+b*a0^c)st＝(a*(at^c))/(1+b*at^c)detas[a0+1]＝st-s0}假设物种数随着取样面积的增加而达到绝对最大值(“完全饱和”)，那么物种变化率趋近于零，δs≈0。尽管随着面积的无限增大物种数量的增加并不会停止，但增加速率逐渐下降。本发明将由于取样面积增加恰好导致增加一个新物种(δs＝1)时的a值定义为最小面积。δa取值1000为一个经验值。虽然不同研究区森林最小面积存在很大差异，但通常认为1000～2500m2基本可容纳森林中的大多数树种。因此，本发明中δa取值为1000m2。优选的，所述步骤(41)中，a的取值范围为1～40000m2。经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明取得的有益效果为：解决了通过种-面积曲线法确定植物群落最小面积的难题，可快速有效确定曲线拐点位置和群落最小面积，方便实用。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1附图为实施例1中一个260×200m的森林群落示例数据；图2附图为实施例1中物种数量与样方面积关系示意图；图3附图为实施例1中δs与a关系示意图；图4附图为对比例1中δa对δs与a关系的影响示意图。具体实施方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。实施例1本实施例取样调查地点：黑龙江凉水国家级自然保护区(1)样方的选取：在研究区域中随机产生10000个边长为di的样方，i的取值为1～200的整数，每个d值均取10000个样方；(2)物种丰富度的调查：从调查边长为d1的样方的物种数开始，依次调查边长为d2、d3......d200样方的物种数，得到如图1所示的森林群落示例数据，计算边长相同的样方物种数的平均数，记为物种数量si，具体数据见表1；表1物种数量统计表白桦暴马丁香稠李臭松春榆大青杨枫桦红皮云杉1579437478143597红松花楷槭金刚鼠李冷杉毛赤杨毛榛青楷槭色木槭4745953102323622774681山桃山杨鼠李水曲柳鱼鳞云杉紫椴521229184116814(3)拟合种-面积曲线：将si与对应的样方面积ai进行绘图，结果如图2所示，对所得到的种-面积关系通过逻辑斯蒂模型进行拟合，得到拟合模型：si＝(0.4957*(ai^0.5856))/(1+0.0203*ai^0.5856)(4)计算最小面积：(41)由所述步骤(3)得到的拟合模型确定种-面积曲线的算术表达式s＝f(a)；(42)物种数量变化率δs＝f(a+δa)－f(a)，其中，a的取值范围为1～40000m2；δa表示包含特定数量物种的面积大小，δa为1000m2；将δs对a作图，如图3所示；(43)将δs＝1时的a值定义为最小面积，计算结果为2577m2。在该最小面积上，可囊括群落86％的物种数。远超过经典最小面积定义的80％的要求。实施例2本实施例取样调查地点：长白山原始阔叶红松林(1)样方的选取：在研究区域中随机产生10000个边长为di的样方，i的取值为1～200的整数，每个d值均取10000个样方；(2)物种丰富度的调查：从调查边长为d1的样方的物种数开始，依次调查边长为d2、d3......d200样方的物种数，计算边长相同的样方物种数的平均数，记为物种数量si，；(3)拟合种-面积曲线：将si与对应的样方面积ai进行绘图，对所得到的种-面积关系通过逻辑斯蒂模型进行拟合，得到拟合模型：si＝(0.6301*(ai^0.4806))/(1+0.0260*ai^0.4806)(4)计算最小面积：(41)由所述步骤(3)得到的拟合模型确定种-面积曲线的算术表达式s＝f(a)；(42)物种数量变化率δs＝f(a+δa)－f(a)，其中，a的取值范围为1～40000m2；δa表示包含特定数量物种的面积大小，δa为1000m2；(43)将δs＝1时的a值定义为最小面积，计算结果为2416m2。实施例3本实施例取样调查地点：内蒙古克旗沙地油松林(1)样方的选取：在研究区域中随机产生10000个边长为di的样方，i的取值为1～200的整数，每个d值均取10000个样方；(2)物种丰富度的调查：从调查边长为d1的样方的物种数开始，依次调查边长为d2、d3......d200样方的物种数，计算边长相同的样方物种数的平均数，记为物种数量si，；(3)拟合种-面积曲线：将si与对应的样方面积ai进行绘图，对所得到的种-面积关系通过逻辑斯蒂模型进行拟合，得到拟合模型：si＝(0.1671*(ai^0.6546))/(1+0.0085*ai^0.9546)，(4)计算最小面积：(41)由所述步骤(3)得到的拟合模型确定种-面积曲线的算术表达式s＝f(a)；(42)物种数量变化率δs＝f(a+δa)－f(a)，其中，a的取值范围为1～40000m2；δa表示包含特定数量物种的面积大小，δa为1000m2；(43)将δs＝1时的a值定义为最小面积，计算结果为2570m2。实施例4本实施例取样调查地点：内蒙古黑里河天然油松林(1)样方的选取：在研究区域中随机产生10000个边长为di的样方，i的取值为1～200的整数，每个d值均取10000个样方；(2)物种丰富度的调查：从调查边长为d1的样方的物种数开始，依次调查边长为d2、d3......d200样方的物种数，计算边长相同的样方物种数的平均数，记为物种数量si，；(3)拟合种-面积曲线：将si与对应的样方面积ai进行绘图，对所得到的种-面积关系通过逻辑斯蒂模型进行拟合，得到拟合模型：si＝(0.1516*(ai^0.6724))/(1+0.0062*ai^0.6724)(4)计算最小面积：(41)由所述步骤(3)得到的拟合模型确定种-面积曲线的算术表达式s＝f(a)；(42)物种数量变化率δs＝f(a+δa)－f(a)，其中，a的取值范围为1～40000m2；δa表示包含特定数量物种的面积大小，δa为1000m2；(43)将δs＝1时的a值定义为最小面积，计算结果为3377m2。对比例1δa对δs与a的影响组1：同实施例1；组2：δa取值为5，其余步骤同实施例1；组3：δa取值为100，其余步骤同实施例1。δa对δs与a的影响关系示意图如图4所示。由图4结果可知，当δa取值较小时δs与a关系曲线变异较大；当δa超过1000以后，δs与a关系曲线变化很小。对比例2不同种-面积曲线拟合模型选择利用四种模型拟合种-面积曲线，模型及拟合结果如表2所示：表2四种模型及拟合结果模型公式abcaic值编号s＝(aac)/(1+bac)0.50***0.02***0.59***-94.78(1)s＝c/(1+ae－ba)2.01***0.00080***20.77***753.26(2)s＝c－ae－ba15.58***0.00049***20.92***666.26(3)s＝a(1－e－ba)20.36***0.00102***803.25(4)对比四种模型，发现模型(1)逻辑斯蒂模型aic值最小，即拟合效果最佳。本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。当前第1页1 2 3