本書是《植物群落分類》的姊妹篇,是現(xiàn)代生態(tài)學(xué)的一本重要著作。全書共分十一章,分別論述了直接梯度分析,逆行演替與群落生態(tài)群距離,蘇聯(lián)(Раменский)對群落系統(tǒng)化的研究,取樣相似性與物種相關(guān)性,矩陣與叢技術(shù),威斯康星比較排序,因子分析,相似性矩陣排序,排序技術(shù)的評價(jià),連續(xù)多元技術(shù)的最新發(fā)展等,各章都是由各個(gè)領(lǐng)域的專家撰寫的,反映了當(dāng)代生態(tài)學(xué)研究的內(nèi)容、方法及趨向,尤其是數(shù)學(xué)概念和技術(shù)在生態(tài)學(xué)上的運(yùn)用及其最新發(fā)展。
本書可供生態(tài)學(xué)工作者、農(nóng)林工作者、應(yīng)用數(shù)學(xué)工作者以及大專院校有關(guān)專業(yè)師生參考。
目錄
譯者的話
序
第1章 引論 R.H.Whittaker
直接梯度分析
間接梯度分析
參考文獻(xiàn)
索引
居住區(qū)綠地通過合理的植物配置,點(diǎn)綴園林,具有凈化空氣、降低噪音、調(diào)節(jié)溫度、美化環(huán)境的作用;能有效地改善居住區(qū)的小氣候,豐富人文生活,活躍住宅區(qū)的生活氣氛;限制車輛通行,保護(hù)樓群內(nèi)的市政設(shè)施,增加居民的...
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《大設(shè)計(jì)》無所不在。在會議室和戰(zhàn)場上;在工廠車間中也在超市貨架上;在自家的汽車和廚房中;在廣告牌和食品包裝上;甚至還出現(xiàn)在電影道具和電腦圖標(biāo)中。然而,設(shè)計(jì)卻并非只是我們?nèi)粘I瞽h(huán)境中的一種常見現(xiàn)象,它...
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隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,城市化進(jìn)程加快,城市建筑設(shè)計(jì)也相應(yīng)的得到了改變。城市建筑不再是單一的樓房建設(shè),人們生活水平提高的同時(shí)對城市建筑的追求也越來越高。城市的綠化面積越來越大,城市園林規(guī)劃中的植物群設(shè)計(jì)落也逐漸被提上了日程。我國城市現(xiàn)代化建設(shè)的加快,城市園林規(guī)劃也越來越重要,其中,城市園林規(guī)劃中的植物群落的設(shè)計(jì)作為城市園林建設(shè)重要的一環(huán),對城市生態(tài)環(huán)境有著很大的影響。不僅有利于城市整體美觀和人們生活環(huán)境的提升,還對促進(jìn)城市現(xiàn)代化建設(shè)有著必不可少的作用。但是,就目前來看,我國城市園林規(guī)劃中的植物群落設(shè)計(jì)還存在著
是識別環(huán)境因子、種群和群落三個(gè)方面彼此之間相互聯(lián)系的一類群落分析方法。排序的理論基礎(chǔ)是在環(huán)境因子的梯度與植被的種群和群落屬性的連續(xù)變化具有一定的秩序性。因而,可以將群落樣地(樣方)視為點(diǎn),在以因子梯度為軸的坐標(biāo)空間中分別把各個(gè)點(diǎn)的位置定出來,從而顯示群落抽樣及其屬性(種群)的變化的抽象格局;明晰地反映群落類型物種分布,種群特征與主導(dǎo)環(huán)境因子的關(guān)系。
Л.Г.拉緬斯基(1924,1930),早在20世紀(jì)20年代就開始以環(huán)境因素如土壤肥力和土壤水分的梯度作為坐標(biāo)軸,排列物種或群落的分布。之后,R.H.惠特克(1951,1967)的梯度分析則是從環(huán)境因子、種群、群落三方面的梯度來研究植物群落特征變化的規(guī)律。
梯度分析有二條途徑。如果是在以已知的一個(gè)或多個(gè)環(huán)境梯度為軸的坐標(biāo)空間中排列群落樣地(樣方抽樣)的話,這叫做直接梯度分析。若是以從群落抽樣(樣方)的相似性或物種相關(guān)性的測定導(dǎo)出的抽象軸為坐標(biāo),排列出樣地或種群的變化趨向,則叫做間接梯度分析。
直接梯度分析 是基于Л.Г.拉緬斯基(1924)對不同植物種的種群多度(密度)依從于環(huán)境條件的變化的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和表述。他認(rèn)為群落生境通常隨其不同環(huán)境因子的變化而呈現(xiàn)連續(xù)的變異。各個(gè)植物種在對環(huán)境的需求上具有多樣性,因而,在生境的連續(xù)變化中會顯示出不同物種各自的生態(tài)學(xué)的獨(dú)特性。在以環(huán)境梯度為軸的空間里,直接表達(dá)種群、生態(tài)群組或群落分布模式的技術(shù),就叫做直接梯度分析或排序。
直接梯度分析的程序是:①沿環(huán)境因子梯度間隔取樣;②列出梯度群落表;③描繪環(huán)境梯度種群數(shù)量分布曲線;④劃分生態(tài)組群,確定各生態(tài)組群的平均加權(quán);⑤按以上步驟對另一環(huán)境因子進(jìn)行分析,最后建立多維的復(fù)合梯度排列圖解。
R.H.惠特克(1954,1960)建立了群落樣地的比較定量法,用群落相似性百分率來表示各個(gè)群落樣本(樣地)的生態(tài)距離。PS=100-0.5∑|a-b|=∑min(a,b),a和b是某個(gè)種在二個(gè)樣方中的重要性值。還可直接用海拔高度和地貌單元二組復(fù)合梯度為x和y軸,在圖解上表述群落類型及種群分布格局與環(huán)境梯度的關(guān)系。
直接梯度分析技術(shù),導(dǎo)致了種群獨(dú)特性、種群連續(xù)統(tǒng)和植被復(fù)合連續(xù)統(tǒng)等新的群落學(xué)理論的產(chǎn)生。
間接梯度分析 也叫間接排序,是以自然群落樣本(樣方)的N×N相似矩陣或相異矩陣,導(dǎo)出抽象軸,將樣本作為點(diǎn),在軸坐標(biāo)空間里定位,從而揭示群落與環(huán)境關(guān)系的一類數(shù)學(xué)方法。包括連續(xù)統(tǒng)分析或組成梯度分析,極點(diǎn)排序,主分量分析,相互平均法,位置向量排序和典范分析等不同分析方法。它是80年代在植被分析中發(fā)展最快的領(lǐng)域。
曾對內(nèi)蒙古呼盟羊草草原的40個(gè)樣方、32個(gè)種的數(shù)據(jù),進(jìn)行PCA分析排序,得到二維排序圖(圖5)。在這個(gè)PCA排序中,根據(jù)13個(gè)種計(jì)算第一和第二主分量保留的信息,只占總信息44.3%,加上第三主分量可增大到50.7%。其中第一維y1占28.4%,第二維y2占15.9%。排序的結(jié)果,將樣方分布構(gòu)成3個(gè)點(diǎn)集,表征因生境的差異而存在三種群落類型。在y1軸的左面和右面是與土壤水分梯度有關(guān)的A與B兩個(gè)群落;在y2的上面和下面的B和C兩個(gè)群落是與土壤鹽漬化梯度有關(guān)的兩個(gè)群落。對y1作用最大的種為不太耐旱的日陰菅(負(fù)荷量2.6);對y2作用大的是只存在于半干旱生境的柴胡(1.9)和只分布在鹽漬化土壤中的堿蒿(-1.81)。這3個(gè)種也就是劃分羊草草原3個(gè)群叢組的臨界種。
相互平均分析法 也稱對應(yīng)分析,是同時(shí)進(jìn)行樣地或物種(實(shí)體和屬性)的交互排序技術(shù)。即對同一套原始數(shù)據(jù),同時(shí)交互使用正分析(R分析)和逆分析(Q分析),所以也叫相互排序方法。它也是一種用迭代法求特征向量的算法,但由于同時(shí)可得到對屬性的排序,比PCA法僅只是能獲得屬性負(fù)荷更為切合實(shí)用,更接近于梯度分析或極點(diǎn)排序,也更便于作出合理的生態(tài)學(xué)解釋。相互平均法的一般程序是:
①計(jì)算物種與抽樣的排序坐標(biāo)間的相互平均關(guān)系。
②用迭代法求出第一軸上的y和z。
③求其他軸上的排序坐標(biāo)。
④估計(jì)特征值(即相應(yīng)軸的方差)λ。
⑤對物種和樣本(樣方)進(jìn)行排序。
排序方法的發(fā)展,正面臨一個(gè)如何真實(shí)反映生境、物種、群落三者間的非線性關(guān)系,及其連續(xù)、隨機(jī)和不確定性等特征的問題。
數(shù)值分類,早期或現(xiàn)代發(fā)展的排序,都僅僅是研究植物群落生態(tài)學(xué)的一種數(shù)學(xué)技術(shù),它只是手段而不是目的。重要的是如何應(yīng)用生態(tài)學(xué)實(shí)際知識和理論思維,指導(dǎo)方法的應(yīng)用并對方法的結(jié)果作出正確的判斷和解釋。
二叉排序樹(Binary Sort Tree:BST)
1、二叉排序樹的定義
二叉排序樹(Binary Sort Tree)又稱二叉查找(搜索)樹(Binary Search Tree)。其定義為:二叉排序樹或者是空樹,或者是滿足如下性質(zhì)的二叉樹:
①若它的左子樹非空,則左子樹上所有結(jié)點(diǎn)的值均小于根結(jié)點(diǎn)的值;
②若它的右子樹非空,則右子樹上所有結(jié)點(diǎn)的值均大于根結(jié)點(diǎn)的值;
③左、右子樹本身又各是一棵二叉排序樹。
上述性質(zhì)簡稱二叉排序樹性質(zhì)(BST性質(zhì)),故二叉排序樹實(shí)際上是滿足BST性質(zhì)的二叉樹。
2、二叉排序樹的特點(diǎn)
由BST性質(zhì)可得:
(1) 二叉排序樹中任一結(jié)點(diǎn)x,其左(右)子樹中任一結(jié)點(diǎn)y(若存在)的關(guān)鍵字必小(大)于x的關(guān)鍵字。
(2) 二叉排序樹中,各結(jié)點(diǎn)關(guān)鍵字是惟一的。
注意:
實(shí)際應(yīng)用中,不能保證被查找的數(shù)據(jù)集中各元素的關(guān)鍵字互不相同,所以可將二叉排序樹定義中BST性質(zhì)(1)里的"小于"改為"小于等于",或?qū)ST性質(zhì)(2)里的"大于"改為"大于等于",甚至可同時(shí)修改這兩個(gè)性質(zhì)。
(3) 按中序遍歷該樹所得到的中序序列是一個(gè)遞增有序序列。
【例】下圖所示的兩棵樹均是二叉排序樹,它們的中序序列均為有序序列:2,3,4,5,7,8。
3、二叉排序樹的存儲結(jié)構(gòu)
typedef int KeyType; //假定關(guān)鍵字類型為整數(shù)
typedef struct node { //結(jié)點(diǎn)類型
KeyType key; //關(guān)鍵字項(xiàng)
InfoType otherinfo; //其它數(shù)據(jù)域,InfoType視應(yīng)用情況而定,下面不處理它
struct node *lchild,*rchild,*parent; //左右孩子指針
} BSTNode;
typedef BSTNode *BSTree; //BSTree是二叉排序樹的類型
二叉排序樹的基本操作(pascal):
1.中序遍歷所有元素
procedure tree_walk(x:longint);
begin
if x<>0 then
begin
tree_walk(left[x]);
write(key[x]);
tree_walk(right[x]);
end;
2.查找給定的元素
function tree_search(x,k:longint):longint;
begin
if (x=0) or (k=key[x]) then exit(x);
if k end; 非遞歸版本 function tree_search(x,k:longint):longint; begin while (x<>0) and (k<>key[x]) do begin if k end; exit(x); end; 3.查找最小元素 function tree_minimum(x:longint):longint; begin while left[x]<>0 do x:=left[x]; exit(x); end; 查找最大元素 function tree_maximum(x:longint):longint; begin while right[x]<>0 do x:=right[x]; exit(x); end; 4. 求后繼 function tree_successor(x:longint):longint; var y:longint; begin if right[x]<>0 then exit(tree_minimum(right[x]));//若右子樹不空,則返回右子樹中的最小值 y:=p[x];//若右子樹為空,則后繼y為x的最低祖先節(jié)點(diǎn),且y的左兒子也是x的祖先 while (y<>0) and (x=right[y]) do begin x:=y; y:=p[y]; end; exit(y);//注意,若y為0,則x無后繼 end; //注意,函數(shù)返回值為節(jié)點(diǎn)編號,并不是節(jié)點(diǎn)本身的值 5.插入 procedure tree_insert(z:longint);//注意z為節(jié)點(diǎn)編號,并非樹中的值 var x,y:longint; begin y:=0; x:=root; while x<>0 do//查找z的父節(jié)點(diǎn),y記錄 begin y:=x; if key[z] end; p[x]:=y; if y=0 then root:=z//若z為根節(jié)點(diǎn) else begin if key[z] end; end; 6.刪除 刪除操作是最麻煩的,分3種情況: (1)若z無子樹,則就刪除z節(jié)點(diǎn),更新p[z]的值為空 (2)若z有一個(gè)子樹,刪除z節(jié)點(diǎn),更新p[z]的值為z的兒子節(jié)點(diǎn),更新left[p[z]] 或 right[p[z]] (3)若z有兩棵子樹,先找到z的后繼y(后繼節(jié)點(diǎn)無左子樹,可證),刪除y節(jié)點(diǎn),更新p[y]與left[p[y]] 或 right[p[y]],最后用節(jié)點(diǎn)y的數(shù)據(jù)覆蓋z節(jié)點(diǎn) procedure tree_delete(z:longint); var x,y:longint; begin if (left[z]=0) or (right[z]=0) then y:=z else y:=tree_successor(z); if left[y]<>0 then x:=left[y] else x:=right[y]; if x<>0 then p[x]:=p[y]; if p[y]=0 then root:=x else begin if y=left[p[y]] then left[p[y]]:=x else right[p[y]]:=x; end; if z<>y then key[z]:=key[y]; end; 7.查找數(shù)中第k大元素 需要對每個(gè)節(jié)點(diǎn)新開一個(gè)域v[x],記錄該節(jié)點(diǎn)的有多少子節(jié)點(diǎn), 查找時(shí)分三種情況: (1)k=v[left[x]] 1 則當(dāng)前x節(jié)點(diǎn)為所求 (2)k<=v[left[x]] 則在左子樹中繼續(xù)查找 (3)k>v[left[x]] 1 則在右子樹中繼續(xù)查找,k更新為k-left[x]-1; function find(x,k:longint):longint; begin if v[left[x]] 1=k then exit(key[k]) else if v[left[x]]>=k then exit(find(left[x],k)) else exit(find(right[x],k-v[left[x]]-1)); end;
一類生態(tài)學(xué)方法,即對植物群落(及其環(huán)境)的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)分析以求揭示其內(nèi)在的生態(tài)學(xué)規(guī)律。植物群落,不同于生物群落,只包括一定地區(qū)內(nèi)的植物,不包括動物和微生物,而在具體研究時(shí)更常集中于某些重點(diǎn)考察的生活型。但在植物群落分析中,特別是在排序研究中,環(huán)境因子也是主要研究內(nèi)容,這所謂的環(huán)境因子也可以包括動物和微生物在內(nèi)。植物群落分析方法,以從自然植物群落的統(tǒng)計(jì)學(xué)樣本中測取得的群落屬性與環(huán)境變化的定量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),應(yīng)用數(shù)學(xué)原理和計(jì)算技術(shù),對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行兩種方法途徑的綜合:一種是把每個(gè)群落抽樣單元,按其屬性的相似性或相異性,聚合或劃分為許多組群(分類單元),這稱為群落的數(shù)值分類。另一種是把每個(gè)群落抽樣實(shí)體視為點(diǎn),在生境梯度或群落屬性梯度的□維坐標(biāo)空間中,序化地標(biāo)記出來,這稱為群落排序。數(shù)值分類和排序是定量地客觀地對群落進(jìn)行分類,揭示植物群落類型及其組成種群與環(huán)境相互關(guān)系的新技術(shù)。由于電子計(jì)算機(jī)的普遍應(yīng)用,這些數(shù)值方法正在迅速發(fā)展,不斷完善。
1、植物群落抽樣:考察植物群落,選擇出可代表該群落整體并具有一致性的一定區(qū)限,叫做群落樣地。在樣地內(nèi),為測計(jì)群落各項(xiàng)屬性,如種類組成、生活型、種群數(shù)量特征、及環(huán)境因子特征可設(shè)置一定面積、形狀或數(shù)量的小區(qū)(樣方),這是常用的一種群落抽樣方法。為了進(jìn)行植物群落分析,要采取客觀抽樣法,即概率抽樣??梢园淳唧w情況在隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)(規(guī)則)抽樣、或分層抽樣三者中擇取一種。
2、樣方抽樣:樣方面積與形狀,原則上希望取最小表觀面積,最適的形狀。溫帶喬木群落最小面積一般為100~400平方米,熱帶森林更大些約1000~2000平方米;灌木群落約4~16平方米,草本群落1~4平方米,形狀多采用正方,也可視具體需要和種的分布格局、微地貌不同,取圓形或長條。樣方數(shù)目多少,從統(tǒng)計(jì)學(xué)的要求,要有30~50個(gè)為好,如是分層抽樣,則每個(gè)層區(qū)中要有6~10個(gè)。群落性態(tài)變異大時(shí),數(shù)目要多些,反之可以減少。
3、無樣方抽樣:也叫威斯康星學(xué)派的點(diǎn)樣法。是在群落樣地內(nèi)按隨機(jī)或規(guī)則抽樣,配置一定數(shù)目(通常是50~100個(gè))樣點(diǎn)。再以點(diǎn)為中心,按最近單株法、最近鄰體法,隨機(jī)對法、或中點(diǎn)四分法,記錄每株喬木學(xué)名,測量株距(□)、胸徑(圖1無樣方的點(diǎn)樣抽樣示意),集合□次測定的株距□,計(jì)算出喬木的平均株距:□。由□可算出每株喬木占有地表的平均面積:□,□是校正系數(shù),上述4種無樣方抽樣方法的校正系數(shù)□,依次為□=2,□=1.87,□=0.8,□=1。從喬木單株平均面積□,可計(jì)算單位樣地面積的喬木密度:□=1/(□□)□=1/□。同時(shí),在每個(gè)樣點(diǎn)上做灌木和草本記名小樣方,根據(jù)喬木、灌木、草本種類的分布,可計(jì)算各個(gè)種的頻度。
樣方抽樣和中心點(diǎn)抽樣,分別適合于不同的對象、地區(qū)和目的。平坦地區(qū)的大面積森林適合用中心點(diǎn)取樣,陡峭的山區(qū)森林適合用樣方抽樣。森林草地與荒漠植被則兩種抽樣都可適用。
4、原始數(shù)據(jù)的處理:抽樣調(diào)查取得的各項(xiàng)群落屬性的觀測數(shù)據(jù),由于屬性的數(shù)據(jù)類型不同,量綱不一,數(shù)值大小懸殊,而各種分析方法對原始數(shù)據(jù)又各有一定要求,所以對原始數(shù)據(jù)要進(jìn)行適當(dāng)處理。首先要求類型統(tǒng)一,即把二元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成數(shù)量數(shù)據(jù),或者反之,因多數(shù)方法只適合于分析同一類型的數(shù)據(jù)。其次,要對原始數(shù)據(jù)的數(shù)值進(jìn)行轉(zhuǎn)換,即將原來數(shù)值□,轉(zhuǎn)換成□(只取正根),或其對數(shù)、倒數(shù),或角度、概率等,以求更合理地體現(xiàn)它們的數(shù)量關(guān)系,使其具有一定的分布形式(如正態(tài)分布),或一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(如線性結(jié)構(gòu))。第三,將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或中心化。原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化,即用屬性或?qū)嶓w的總和、或最大值、或極差、或模來除該屬性的某個(gè)數(shù)據(jù),實(shí)際上是把某個(gè)數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化為屬性總和的比值,取值在0與1之間。例如群落分析中將種群絕對多度換算為相對多度。
樣方數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后,其幾何意義是各樣方點(diǎn)都從原來位置沿徑向投影到單位弦上,成為線性序列(圖2對樣方用總和標(biāo)準(zhǔn)化的二維圖形)。中心化主要是用平均值或離差來標(biāo)準(zhǔn)化各個(gè)原始數(shù)據(jù)。例如,平均值中心化是從屬性或樣方的各個(gè)原始數(shù)據(jù)中分別減去其平均值。中心化的幾何意義在使坐標(biāo)原點(diǎn)移到樣方點(diǎn)的形心,由此給數(shù)值運(yùn)算帶來很大方便,第四,原始數(shù)據(jù)的縮減,指去掉一些代表性不好或數(shù)據(jù)不完整的樣方,或者刪去各樣方中僅出現(xiàn)一次的孤種、或罕見種、或者生態(tài)學(xué)意義不大的常見種??s減種數(shù)應(yīng)當(dāng)適當(dāng),不應(yīng)影響研究結(jié)果。
5、原始數(shù)據(jù)綜合表和數(shù)據(jù)矩陣:一般的群落調(diào)查,包括□個(gè)樣方,□個(gè)種的數(shù)據(jù),可列成□列,□行的數(shù)據(jù)表:樣方1去掉表頭,將表中數(shù)據(jù)用大括號括起來,就成了原始數(shù)據(jù)矩陣□,其中□□(□=1,2,3,…,□;□=1,2,3,…,□)表示第□個(gè)樣方、第□個(gè)種的原始數(shù)據(jù)。矩陣有□行,□列,第一行是同一物種。在□個(gè)樣方中的數(shù)據(jù),稱為行向量。矩陣中每個(gè)數(shù)據(jù),稱為元素,其值可以是二元(定性)的,或數(shù)量(定量)的,但通常只取一種形式。
6、數(shù)值分類技術(shù):是直接以樣地內(nèi)種的分布或種類組成的相對相似性數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的群落分類方法。兩個(gè)樣地的相對相似性數(shù)值,叫做相似系數(shù),相似與相異在數(shù)學(xué)上是互補(bǔ)的概念,兩者都同樣可表述兩個(gè)樣地相似的程度。相似系數(shù)的計(jì)算方法雖很多,但基本上可歸為2大類:一類是計(jì)算兩個(gè)樣地的群落種類組成成分的相似或相異程度,如匹配系數(shù),關(guān)聯(lián)系數(shù)等;另一類是計(jì)算兩個(gè)樣地中共有種的數(shù)量數(shù)據(jù)的相似或相異程度,如各種距離系數(shù)。
7、匹配系數(shù)與關(guān)聯(lián)系數(shù):依據(jù)數(shù)據(jù)矩陣中兩個(gè)列(樣地)的屬性(種)的二元數(shù)據(jù)“存在”與“不存在”,可構(gòu)成2×2列聯(lián)表:樣方2
□是兩個(gè)樣地都存在的共有種的數(shù)目;□是都不存在的種數(shù);□是樣方1存在、樣方2不存在的種數(shù);□是樣方2存在、樣方1不存在的種數(shù)。據(jù)2×2列聯(lián)表,可選以下任一公式,計(jì)算兩個(gè)樣地群落的相似性。
匹配系數(shù)的常用計(jì)算公式,有P.雅卡德(1901)的公式(1.1)和J.切卡諾夫斯基(1913)的公式(1.2),這兩個(gè)公式取值均在[0,1]的區(qū)間內(nèi)。當(dāng)□=0時(shí),取值為0,表示完全相異;當(dāng)□=□(總的種數(shù))時(shí),取值為1,表示完全相似。1-相似系數(shù)=相異系數(shù)。