Page 112 - 《广西植物》2023年第5期
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8 9 2                                  广  西  植  物                                         43 卷
            分的意义(孙航等ꎬ 2017)ꎮ 我国亚热带地区植被                         布区类型 1)、热带分布( tropicalꎻ 分布区类型 2 ~
            具有古老的历史和丰富的植物多样性( 吴征镒ꎬ                             7)和温带分布(temperateꎻ 分布区类型 8 ~ 15)ꎮ 其
            1965ꎬ 1980ꎻ Lu et al.ꎬ 2018ꎻ Qian et al.ꎬ 2019)ꎬ   中ꎬ因为世界分布区类型仅 2 属 6 种ꎬ数量过少ꎬ
            是探讨不同分布型植物的生活史性状和生态习性                              所以本研究分析只针对热带分布区和温带分布区

            差异以及相对优势驱动因子的理想地区ꎮ 据此ꎬ                             类型植物ꎬ共 265 属 782 种ꎮ 782 种木本被子植物
            本研究以我国亚热带地区为研究区域ꎬ依托广泛                              的谱系树通过 R 语言编写的 “ S.PhyloMaker” 函数

            分布的 8 个阔叶林动态监测样地( forest dynamics                  中的“Scenario 3” 构建 ( Qian & Jinꎬ 2016)ꎮ 种以
            plotꎬ FDP) 内 木 本 被 子 植 物 群 落 ( 宋 永 昌 等ꎬ            下分类单元被加到其物种枝长的 1 / 2 处ꎮ 在该谱
            2015)ꎬ采用谱系线性回归和方差分析等统计方                            系树的基础上ꎬ每个属保留一个分类单元ꎬ使用 R
            法ꎬ通过探讨不同分布型植物的生活史性状( 叶习                            软件(R Core Teamꎬ 2019)ape 软件包的“ drop.tip”
            性和生长型)和生态习性的具体差异ꎬ以及驱动不                             函数(Paradis & Schliepꎬ 2018)去掉多余的分类单
            同分布型植物在群落内相对优势发生变化的环境                              元ꎬ获得属级谱系树ꎮ 此外ꎬ本研究中的环境因子
            因子ꎬ拟回答以下问题:(1) 亚热带阔叶林内的温                           包括样地面积、岛屿(是否位于岛屿上)、年平均气
            带和热带分布型木本被子植物在叶习性和生长型                              温 ( mean annual temperatureꎬ MAT)、 年 降 水 量
            组成ꎬ以及所处环境的光、温、水和土壤条件存在                             (annual precipiationꎬ AP ) 和 旱 季 持 续 时 间 ( dry
            什么差异ꎮ (2)亚热带阔叶林中的温带和热带分                            season lengthꎬ DS) ( Ricklefs & Heꎬ 2016)ꎮ 其中ꎬ
            布型木 本 被 子 植 物 的 相 对 优 势 ( 即 物 种 数 的 比              取样面积( 样地面积) 和空间隔离( 岛屿) 是影响
            值)ꎬ主要受到什么环境因子的控制ꎮ                                  植物分布的重要空间因素ꎬ气温和降水是影响植
                                                               物地理分布的重要气候因素( Shen et al.ꎬ 2009ꎻ
            1  材料与方法                                           Qian et al.ꎬ 2020)ꎮ
                                                               1.2 统计分析
            1.1 研究地                                                首先ꎬ统计了不同分布区植物的叶习性和生
                 本研究涉及木本被子植物 788 种ꎬ包括 747 个                    长型组成ꎮ 其次ꎬ通过 R 软件 phytools 软件包的
            种和 41 个种下单元ꎬ 分属于 91 科 267 属ꎬ均为亚                    “phylosig”函数( Revellꎬ 2012)ꎬ分析了属分布型
            热带阔叶林的组成种ꎬ来源于 8 个亚热带阔叶林                            的谱系信号ꎮ 然后ꎬ通过 R 软件的“ chisq. test” 函
            动态 样 地 ( 车 俭 等ꎬ 2020)ꎮ 样 地 面 积 为 5 ~ 50            数进行卡方检验ꎬ对比了热带和温带分布型属植
               2                                               物在叶习性和生长型的物种数量比例在地区和样
            hm ꎬ 分 布 地 理 范 围 为 110° 25′—121° 47′ E、
            23°10′—29°48′ Nꎮ 样地年平均气温为 11.5 ~ 20.9              地尺度上是否存在差异ꎮ 通过 R 软件 caper 软件
            ℃ ꎬ年平均降水量为1 375.0 ~ 4 067.0 mm ( 宋永昌               包 的 “ pgls” 函 数 和 “ anova” 函 数 ( Orme et al.ꎬ
            等ꎬ 2015ꎻ Ricklefs & Heꎬ 2016)ꎮ 单个样地所含              2018) 分别进行谱系线性回归( phylogenetic linear
            木本被子植物种类物种数为 110 ~ 238 个ꎮ 本研究                      model)和方差分析(analysis of variance)ꎬ对比了热
            的物种 名 录、叶 习 性 ( leaf habit)、生 长 型 ( growth         带和温带分布型属植物的生态习性差异ꎬ以及不
            form)和生态习性( ecological behavior) 参考宋永昌             同叶习性和生长型的热带和温带分布型属植物的
            等(2015)ꎮ 叶习性包括常绿阔叶和落叶阔叶ꎻ生                          生态习性差异ꎮ 其中ꎬ对比不同生长型的热带和
            长型包括乔木、灌木和藤本ꎻ生态习性包括光照                              温带分布型属植物生态习性差异时ꎬ由于已有数

            (lightꎬ L)、 温 度 ( temperatureꎬ T)、 水 分 ( waterꎬ    据显示温带和热带分布型属木质藤本分别仅有 3
            W)、土壤反应( soil reactionꎬ R) 和土壤肥力( soil             属 6 种和 12 属 14 种ꎬ数量过少ꎬ且部分样地未公
            fertilityꎬ N)共 5 项指标ꎬ各项指标均划分为 1 ~ 9                布藤本数据ꎬ所以仅对比灌木和乔木ꎮ 通过“ pgls”
            级ꎮ 从 1 级的强阴生、冰雪、强旱生、强酸性土和                          函数和“anova”函数ꎬ控制了叶习性和生长型的作
            极贫土到 9 级的强阳生、高温、强湿生、碱性土和                           用ꎬ以了解属分布型对于各项生态习性的独立影
            极肥土ꎬ植物所处环境的光照、温度、水分、土壤                             响ꎮ 最后ꎬ通过 R 软件“lm”函数进行线性回归ꎬ以
            pH 和土壤肥力逐渐升高ꎮ 属的分布区类型参考                            及 MuMIn 软 件 包 的 “ dredge ” “ model. sel ” 和
            吴征镒等(2010)ꎬ分为世界分布( cosmopolitanꎻ 分                 “model.avg”函数(Bartońꎬ 2019)进行模型选择ꎬ分
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