Page 22 - 《广西植物》2024年第5期
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8 1 0                                  广  西  植  物                                         44 卷
            高于 10 种ꎮ 因此ꎬ我们并未将物种数低于 10 种的                       种多度分布曲线都能更好地拟合对数级数模型ꎬ
            样方ꎬ即常绿针叶与落叶阔叶混交叶的 1 个样方ꎬ                           仅常绿针叶林中的 1 个样方能更好地拟合对数正
            置于最后的分析中( Ulrich & Gotelliꎬ 2010)ꎮ 最               态分布模型(表 1)ꎮ

            终ꎬ27 个样方的数据满足分析要求(表 1)ꎮ                            2.3 物种多度分布模型与海拔的关系
                 为明确 SAD 形状变化与海拔高度之间关系以                            Gambin 模型中的 α 参数和 Weibull 模型中的
            及在不同森林植被类型中是否存在差异ꎬ本研究                              η 参数均反映物种多度分布曲线的形状ꎮ 在本研

            利用线性回归模型ꎬ针对所有样方和至少包含 6                             究中 α 值和 η 值之间存在显著的相关性( 图 2:
            个样方的常绿针叶林、常绿与落叶阔叶混交林以                              R = 0.372ꎬP<0.001)ꎬ表明两个模型中的参数在
                                                                2
            及落叶阔叶林ꎬ分别分析了物种多度分布模型各                              反映物种多度曲线形状的变化上具有一致性ꎮ

            参数(α、η 和 λ 值)与海拔高度之间的关系ꎮ                               当包含所有样方时ꎬ反映物种多度分布曲线
                                                                                                    2
                 本研究中的所有分析均在 R 软件中进行ꎮ                          形状的 Gambin 模型的 α 值[ 图 3:A( R = 0.005ꎬ
                                                                                                          2
                                                               P>0.05)] 和 Weibull 模 型 的 η 值 [ 图 3: B ( R =
            2  结果与分析                                           0.025ꎬP>0.05)] 与海拔高度之间无显著相关性ꎬ
                                                               而反映物种多度分布差异程度的 Weibull 模型的
            2.1 植被类型和物种组成情况                                    值与海拔高度之间呈显著正相关[ 图 3:C( R =
                                                                                                          2
                 通过对安吉小鲵国家级自然保护区内的主要                           0.14ꎬP = 0.05)]ꎮ
            森林植被进行调查ꎬ共发现木本植物 166 种ꎬ其中                              不同植被类型中ꎬ常绿针叶林的物种多度分
            不同植被类型中ꎬ物种数最丰富的为常绿阔叶林ꎬ                             布的形状( α 值和 η 值) 与海拔之间无显著相关
            其次为常绿针叶林、常绿与落叶阔叶混交林、常绿                             性ꎮ 常绿与落叶阔叶混交林中ꎬα 值与海拔高度之
            针叶与落叶混交林等(图 1)ꎮ                                    间呈显著负相关ꎻ海拔高度与 η 值间同样呈负相
                                                               关ꎬ且具有较高的解释度ꎮ 对于落叶阔叶林ꎬλ 值
                                                               与海拔高度呈显著正相关ꎬ而 α 值和 η 值与海拔
                                                               高度之间均无显著相关性(表 2)ꎮ

                                                               3  讨论与结论



                                                               3.1 对 数 级 数 模 型 和 对 数 正 态 模 型 对 森 林 群 落
                                                               SAD 的拟合
              DBF. 落叶阔叶林ꎻ ECF. 常绿针叶林ꎻ EDBLF. 常绿与落                  通过对安吉小鲵国家级自然保护区中森林群
              叶阔 叶 混 交 林ꎻ ECBLF. 常 绿 针 叶 与 阔 叶 混 交 林ꎻ          落物种多度分布( SAD) 分别进行对数级数和对数
              EBLF. 常绿阔叶林ꎻ DCF. 落叶针叶林ꎮ 植被类型间具有
                                                               正态模型地拟合ꎬ结果发现ꎬ对数级数模型比对数
              不同的小写字母时表示物种数具有显著差异(P<0.05)ꎮ
                                                               正态模型能更好地拟合各样方中的 SADꎮ 另外ꎬ
              DBF.  Deciduous  broad ̄leaved  forestꎻ  ECF.  Evergreen
              coniferous forestꎻ EDBLF. Mixed evergreen and deciduous  本研究还发现ꎬWeibull 模型中的值 η 均小于 2ꎬ说
              broad ̄leaved forestꎻ ECBLF. Mixed evergreen coniferous and
                                                               明样方 中 的 SAD 能 更 好 地 拟 合 对 数 级 数 分 布ꎮ
              broad ̄leaved forestꎻ EBLF. Evergreen broad ̄leaved forestꎻ
                                                               Ulrich 等(2016b) 在全球尺度上针对旱地植物群
              DCF. Deciduous coniferous forest. Different lowercase letters
              among vegetation types indicate significant differences in the  落ꎬ对数正态模型能更好地拟合旱地植物群落的
              numbers of species (P<0.05).                     物种多度ꎬ表明对数生态模型与年降水量少、干旱
                      图 1  不同植被类型中的物种数                         度高和气候变异性高等环境不稳定的群落 SAD 相
              Fig. 1  Numbers of species in different vegetation types  关ꎮ 同时ꎬUlrich 等(2022) 在草地上的研究发现ꎬ
                                                               对数正态模型在极端的干旱环境下普遍适用ꎬ而
            2.2 不同植被类型的物种多度分布模型                                对数级数模型适用于土壤肥沃、水分充足并具有
                 通过对不同样方中的物种多度分布拟合对数                           高物种丰富度的群落ꎮ 不同于旱地植物群落的研
            级数模型和对数正态模型ꎬ几乎所有样方中的物                              究结果(Whittakerꎬ 1965)ꎬ在热带和温带森林的研
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