Page 23 - 《广西植物》2024年第5期

５ 期 刘金亮等: 浙江龙王山森林群落物种多度分布特征及其与海拔的关系 ８ １ １

表 １ 不同森林植被类型中设置的样方数量及物种多度分布的最优拟合
模型为对数级数模型或对数正态模型的样方数

Ｔａｂｌｅ １ Ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｌｏｔｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｒｅｓｔ ｔｙｐｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ＳＡＤｓ ｏｐｔｉｍａｌ ｆｉｔｔｉｎｇ ｌｏｇｎｏｒｍａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｒ ｌｏｇｓｅｒｉｅｓ ｍｏｄｅｌ
样方数 海拔范围 对数级数模型 对数正态模型
植被类型
Ｎｕｍｂｅｒ Ｒａｎｇｅ ｏｆ Ｌｏｇｓｅｒｉｅｓ Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ
Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｔｙｐｅ
ｏｆ ｐｌｏｔｓ ｅｌｅｖａｔｉｏｎ (ｍ) ｍｏｄｅｌ ｍｏｄｅｌ
落叶阔叶林 Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔ １２ ６４９~１ ４５０ １２ ０
常绿针叶林 Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔ ６ ６１８~１ ４８３ ５ １

常绿与落叶阔叶混交林 Ｍｉｘｅｄ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ａｎｄ ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ５ ６５６~８４８ ５ ０
常绿针叶与阔叶混交林 Ｍｉｘｅｄ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ａｎｄ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ２ ６７５~７１７ ２ ０

常绿阔叶林 Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔ １ ７５３ １ ０
落叶针叶林 Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｆｏｒｅｓｔ １ ６３９ １ ０

３.２ 森林群落 ＳＡＤ 形状与海拔高度之间的关系
虽然研究区域的森林群落中对数级数模型对
ＳＡＤ 均具有更好的拟合效果ꎬ但是受气候条件、生

境异质性等因子的影响ꎬ随着环境梯度的变化ꎬ
ＳＡＤ 形 状 可 能 会 存 在 连 续 变 化 ( Ｕｌｒｉｃｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２０１６ａꎬ ２０１８ꎻ Ａｒｅｌｌａｎｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１７)ꎮ 已有研究发
现ꎬ海拔和生境异质性( Ａｒｅｌｌａｎｏ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１７)、气
候和土 壤 因 子 ( Ｍａｔｔｈｅｗｓ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１９ｂꎻ Ｕｌｒｉｃｈ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２０２２)、 地 形 和 景 观 ( Ｍａｔｔｈｅｗｓ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１７ꎻ
Ｉｂａｎｅｚ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０２０) 等 环 境 因 子 以 及 历 史 干 扰
(Ｍａｔｔｈｅｗｓ ＆ Ｗｈｉｔｔａｋｅｒꎬ ２０１５) 等 均 会 显 著 影 响
ＳＡＤ 的形状ꎮ 例如ꎬ随着海拔梯度的变化ꎬ森林群
图 ２ Ｇａｍｂｉｎ 模型中 α 值和 Ｗｅｉｂｕｌｌ 模型中的 落的 ＳＡＤ 由接近对数级数模型的形状逐渐变为接
η 值间的线性关系 近对数正态模型ꎬ即曲线的偏斜度降低( Ａｒｅｌｌａｎｏ
Ｆｉｇ. ２ Ｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ α ｖａｌｕｅ ｉｎ Ｇａｍｂｉｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１７)ꎮ 然而在本研究中ꎬ当包含所有的样
ｍｏｄｅｌ ａｎｄ η ｖａｌｕｅ ｉｎ Ｗｅｉｂｕｌｌ ｍｏｄｅｌ 方时ꎬ并未发现 ＳＡＤ 的形状与海拔梯度之间的变
化关系ꎬ但是反映群落内物种多度变化尺度范围
究中ꎬ大量的研究也发现对数级数模型比对数正 的 λ 值随海拔高度的增加而增加ꎮ 这说明随着海
态模型能更好地拟合森林群落的 ＳＡＤ( Ｍｏｒｌｏｎ ｅｔ 拔梯度的增加ꎬ物种在多度水平上对环境的响应ꎬ
ａｌ.ꎬ ２００９ꎻ Ｕｌｒｉｃｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１６ａ)ꎮ Ｗｕ 等(２０１９) 在 即随着海拔高度的增加ꎬ适应于高海拔的物种个
亚热带次生林中也发现在不同尺度上对数级数模 体相对多度显著增加ꎬ而不适应于高海拔的物种
型可以较好地拟合 ＳＡＤꎮ 本研究结果也显示对数 的相对多度降低ꎮ Ａｒｅｌｌａｎｏ 等(２０１４) 在热带森林
级数模型能更好地拟合北亚热带区域中各植被类 中发现ꎬ在海拔梯度上群落中常见种的比例与物
型的 ＳＡＤꎮ 综上表明ꎬ对数级数模型对于森林各 种库的大小密切相关ꎬ与植被类型等无关ꎮ 但是ꎬ
植被类型更加适用ꎮ 另外ꎬ对数级数模型也反映 本研究中针对不同的森林类型时ꎬ对于常绿与落
研究森林群落中存在大量的偶见种和少量的常见 叶阔叶混交林群落ꎬ随着海拔梯度的增加ꎬα 值和
种(Ｐｒｅｓｔｏｎꎬ １９４８)ꎬ与祝燕等(２００８) 研究发现亚 η 值均减少ꎬ说明随海拔高度的增加ꎬ常见种的比
热带地区的森林群落中能够维持较多偶见种的结 例减少ꎬ偶见种的比例增加ꎮ 这可能是由于随海
论相一致ꎮ 拔高度的增加ꎬ 常绿阔叶树种逐渐不适应于高海