CN109190088A - 一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，包括如下步骤：(1)、基于不同区域森林群落的特点设置若干样地并对样地分别进行调查；(2)、将上述区域所有调查样地合并为一个整体，以每个调查样地为单位划分不同尺度大小的取样样方面积；在不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性；再经各树种的种间关联性分析，确定种间关系的最适样方面积；(3)、在最适样方面积尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计森林群落演替树种的顶级适应值。本发明可客观、定量的获知各树种顶级适应值，相较于现有方法，更具操作性和科学性。
Description
技术领域
本发明涉及森林生态学基础研究技术领域，更具体的说是涉及一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法。
背景技术
群落演替是一个植物群落被另一个植物群落所替代，最终达到稳定的过程。其原因或机制主要取决于环境条件的变化、植物传播体和繁殖体的散布或生命的繁殖、植物间的相互作用、新的植物分类单位的产生或小演化以及人类活动等。目前，划分森林群落演替阶段和演替系列的方法主要有有林份特征因子选取法、基于RS与GIS技术的演替阶段数量分析途径、排序分类以及构成指数法等。其中，构成指数法是目前较为常用的一种群落演替排序方法，其最早由Curtis和McIntosh(1951)提出，应用原理是利用植物群落各树种的重要值(Important value，IV)与其顶级适应值(Climax Adaptation Value，CAV)相乘，求和得到群落的构成指数，即CI＝∑IV×CAV，按照群落的CI值从小到大排序，即为森林演替序列群落，此法的关键是明确组成群落各树种的顶级适应值。
然而，在我国温带针阔混交林区各树种顶级适应值的确定主要采用专家打分法，这种方法虽凝结了相关专家多年经验的积累，但仍带有一定的主观性，且与所选专家年龄和经历都有着一定的关系。
因此，如何找到一种客观定量的树种顶级适应值统计方法，使群落演替排序更具操作性和科学性，是本领域技术人员需要积极探索和重点解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，包括如下步骤：(1)、基于不同区域森林群落的特点设置若干样地并对样地分别进行调查；(2)、将上述区域所有调查样地合并为一个整体，以每个调查样地为单位划分不同尺度大小的取样样方面积；在不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性；再经各树种的种间关联性分析，确定种间关系的最适样方面积；(3)、在最适样方面积尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计森林群落演替树种的顶级适应值。
在上述技术方案的基础上，本发明的具体操作步骤为：
步骤一、基于不同区域森林群落的特点设置若干样地并对样地分别进行调查。
首先，不同森林群落调查数据的获取，样地面积须大于群落的最小表现面积，并应涵盖区域不同立地条件的各种群落类型，其中，不同立地条件的各种群落类型的选取要基于区域森林资源档案、林相图等资料，考虑到数据的全面性、科学性等。
其次，样地在区域内须呈均匀分布，即以区域均匀布点进行普遍调查为宜，而且样本量越大越佳。
最后，对样地分别进行调查，具体为：首先利用罗盘仪围取边界，再利用网格法将样地划分为若干个大小相同的小样方，比如：5m×5m＝25m2的小样方若干个，调查以每个小样方为单位，进行乔木树种的每木检尺，测定其树种名、胸径(树高1.3m处的直径)、株高和生长势，对于高度不足(低于1.3m)的乔木树种仅测定其树种名和株高。
步骤二、将上述区域所有调查样地合并为一个整体，以每个调查样地为单位划分不同尺度大小的取样样方面积；在不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性；再经各树种的种间关联性分析，确定种间关系的最适样方面积。
首先，鉴于群落的物种组成受外界环境因素和种间关系的制约在空间上是连续的，故采用将区域均匀布点的调查数据看作一个整体，来研究物种之间关系。
其次，森林群落中各树种的种间关联程度与取样样方的面积密切相关，因此采用逐渐扩大取样面积的方法来分析确定取样尺度。比如：取样样方面积的具体划分尺度分别为：5m×5m、10m×10m、15m×15m和30m×30m。
再次，在上述不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性，对于非连续性数据的X2值用Yates的连续校正公式计算，具体公式为：
式中：n为各尺度的样方总数，a为两个种都出现的样方数，b为有A种无B种出现的样方数，c为有B种无A种出现的样方数，d为两种均未出现的样方数。
最后，对比分析当取样样方面积逐渐变大时各树种种对正关联、负关联和无关联关系的数量变化特征，确定种间关系的最适样方面积。
步骤三、在最适样方面积尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计森林群落演替树种的顶级适应值。
其中，幼树为群落中胸径小于等于7.5m的个体，先锋种和顶级种分别为森林群落演替序列中先锋群落和顶级群落的建群种。
具体步骤为：首先将先锋种组和顶级种组的顶级适应值分别定为1和10，那么拟求取的某个树种顶级适应值应介于1～10之间，具体设为X，则该树种的顶级适应值X的具体公式为：
式中，R1为该树种与先锋种组的相似性指数，R2为该树种与顶级种组的相似性指数；
各树种间的相似性指数R的具体公式为：
式中，c为两树种共同出现的样方数，a、b为两个树种分别占有的样方数。
该步骤所基于的理论基础为：1.森林群落演替过程中的树种更替主要取决于各树种的耐荫性强弱，即在林冠下能否完成更新和生长，进而依次更替的，其中幼树对群落环境的变化最为敏感。2.在相同或相似的群落条件中，具有相同或相似适应性的个体往往会生活在一起，表现为种间关系的正关联程度高，相反则表现为负关联或关联性低。3.根据树种生物学特性和已有研究结果，白桦、山杨等树种为森林群落演替的先锋种，红松、红皮云杉等为林群落演替的顶级种，故基于此，本发明通过种间关系来确定某个树种处于先锋种和顶级种之间的某个位置。
经由上述的技术方案可知，本发明提供了一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，可客观、定量的获知各树种顶级适应值，能够为基于构成指数的森林演替序列群落排序和明确林区森林群落演替过程提供技术和数据支持。
具体实施方式
下面将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
本发明实施例公开了一种长白山区森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，具体操作步骤为：
步骤一、基于长白山区域森林群落的特点设置若干样地并对样地分别进行调查。
具体步骤为：不同森林群落调查数据的获取，样地面积须大于群落的最小表现面积，并应涵盖区域不同立地条件的各种群落类型，综合长白山区群落类型的组成与复杂程度每个调查样地的面积以30m×30m＝900m2为宜，不同立地条件的各种群落类型的选取基于区域森林资源档案、林相图等资料，考虑到数据的全面性、科学性等，以区域均匀布点进行普遍调查为宜，样本量越大越佳。
根据上述方案共计设置了样地598块，对这些样地分别进行调查的具体步骤为：首先利用罗盘仪围取边界，再利用网格法将样地划分为5m×5m＝25m2的小样方36个，调查以每个小样方为单位，进行乔木树种的每木检尺，测定其树种名、胸径(树高1.3m处的直径)、株高和生长势等，对于不足1.3m的乔木树种仅测定其树种名和株高。
步骤二、将上述区域所有调查样地合并为一个整体，以每个调查样地为单位划分不同尺度大小的取样样方面积；在不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性；再经各树种的种间关联性分析，确定种间关系的最适样方面积。
具体步骤为：树种的种间关联程度与取样样方面积的大小密切相关，首先将长白山区域598块调查样地合并为一个整体，总面积为538200m2，再以每个调查样地为单位将取样样方面积分别划分为5m×5m、10m×10m、15m×15m和30m×30m，各尺度样方的数量分别为21528个、5382个、2392个和598个。计算过程是在不同样方尺度下，利用2×2列联表和X2统计量来检测胸径≥5cm的各树种种间关联性，对于非连续性数据的X2值用Yates的连续校正公式计算，具体公式为：
式中，n为各尺度的样方总数，a为两个种都出现的样方数，b为有A种无B种出现的样方数，c为有B种无A种出现的样方数，d为两种均未出现的样方数。
当X2<3.841时，种间联结独立；当3.841≤X2<6.635时，种间有一定的生态联结；当X2≥6.635时，种间有显著的生态联结；当ad>bc时，种间呈正关联，若ad<bc，种间呈负关联。
对比分析当取样样方面积逐渐变大时各树种种对正关联、负关联和无关联关系的数量变化特征，结果发现：小样方面积从5m×5m增加到30m×30m过程中，种对间的正关联种对数不断增多，负关联种对数则不断下降，无联结性种对数也在增加但变化不如前两者大。当小样方面积增大到10m×10m时，种对关系类型变化最明显，随着小样方面积的继续增大，变化幅度逐渐减小，由15m×15m到30m×30m，变化幅度最小。由此可以判断，种对关系发生极显著变化的是在10m×10m尺度时。这一结果说明今后在研究长白山林区的种间关系分析时，最适取样方面积为10m×10m。
步骤三、在最适样方面积尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计森林群落演替树种的顶级适应值。
具体步骤为：森林群落演替过程中的树种更替是主要基于树种耐荫性强弱(在林冠下能否完成更新和生长)而依次更替的，其中幼树对群落环境的变化最为敏感。在相同或相似的群落环境中，具有相同或相似适应性的个体往往会生活在一起，表现为种间正关联程度高，反之关联性低或呈负关联。因而在最适样方尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计其顶级适应值的方法是科学的。
其中，幼树为群落中胸径小于和等于7.5m(DBH≤7.5cm)的个体，首先将10×10m2小样方中胸径D1.3≤7.5cm的不同树种的树木进行统计，并剔除那些数量少(偶见种)和未来进不了主林层的树种，经筛选共计保留了区域建群种13个。
其次，森林群落演替的先锋种和顶级种分别为演替序列中先锋群落和顶级群落的建群种，据此定义区域森林演替先锋种组为调查群落中的白桦、山杨、青杨、香杨、毛赤杨、黄花落叶松、赤松，顶级种组为红松、红皮云杉、鱼鳞云杉、臭冷杉。
再次，各树种顶级适应值的统计。首先将先锋种组和顶级种组的顶级适应值分别定为1和10，那么拟求取的某个树种顶级适应值即为1-10之间的某个位置，我们将其设为X，则该树种与先锋树种组的距离即为X-1，该树种与顶级树种组的距离即为10-X，二者与该树种与先锋种组的相似性指数R1和该树种与顶级种组的相似性指数R2的关系成正比，即经公式转换该树种的顶级适应值即为其中，各树种间的相似性指数式中c为两树种共同出现的样方数，a、b为两个树种分别占有的样方数。
下表表1为采用本发明上述方法统计获得的长白山区各主要树种的顶级适应值。
表1长白山区主要树种顶级适应值统计表
郭利平等(2011)对长白山阔叶红松林演替过程中树种更替情况的定性研究中得出，不同演替阶段优势种变化为：白桦、山杨、黄檗、春榆等阳性或半阴性树种不断减少，而紫椴、红松、水曲柳、色木槭等阴性树种不断增加。其结论与应用本发明方法获得的树种顶级适应值排序相符。由此可知，应用本发明方法获得的长白山区主要树种顶级适应值与国内同类研究结果相比，具有较高的一致性和合理性。
下表表2为陈高(2005)通过专家打分法确定长白山阔叶红松林主要树种的顶级适应值(表中称为专家打分法)与采用本发明所述方法统计获得的长白山阔叶红松林主要树种的顶级适应值(表中称为本方法)的数据对比。
表2不同方法树种顶级适应值结果表
通过上表可以看出，采用本发明所述方法统计获得的长白山阔叶红松林主要树种的顶级适应值与陈高(2005)通过专家打分法确定长白山阔叶红松林主要树种的顶级适应值相比，尽管个别树种差别较大，但总体具有较高的相似性。而且在专家打分法中对于沙松、红皮云杉、鱼鳞云杉的打分较低，但实际这些树种都是长白山林区顶级群落中的优势树种，由此也可看出，本发明解决了目前树种顶级适应值的专家打分确定方法存在一定主观性的问题。
另外，孙欣欣(2013)研究认为胡桃楸属于喜光树种，但具有一定的耐阴能力，且耐阴性小于紫椴，这与采用本发明方法获得的结果基本吻合。薛思雷等(2012)在研究遮荫对水曲柳和蒙古栎光合作用影响时，指出水曲柳耐阴性大于蒙古栎，这也和采用本发明方法获得的结果相同。
本发明一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法对不同树种顶级适应值的计算，除先锋种组和顶级种组是基于对树种的认识及观察的结果，其它树种则是完全依赖大数据的定量分析结果，可客观、定量的获知各树种顶级适应值，更具操作性和科学性，故该方法具有较强的推广意义，可在不同气候区的森林演替研究中应用。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，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这些实施例，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。
Claims (10)
1.一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)、基于不同区域森林群落的特点设置若干样地并对样地分别进行调查；
(2)、将上述区域所有调查样地合并为一个整体，以每个调查样地为单位划分不同尺度大小的取样样方面积；在不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性；再经各树种的种间关联性分析，确定种间关系的最适样方面积；
(3)在最适样方面积尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计森林群落演替树种的顶级适应值。
2.根据权利要求1所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(1)中，样地面积须大于群落的最小表现面积，并应涵盖区域不同立地条件的各种群落类型。
3.根据权利要求1所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(1)中，样地在区域内呈均匀分布。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(1)中，对样地分别进行调查，具体为：首先利用罗盘仪围取边界，再利用网格法将样地划分若干个大小相同的小样方，调查以每个小样方为单位，进行乔木树种的每木检尺，测定其树种名、胸径、株高和生长势，对于高度不足的乔木树种仅测定其树种名和株高。
5.根据权利要求1所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(2)中，取样样方面积的尺度划分采用逐渐扩大的方法确定。
6.根据权利要求1或5所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(2)中，在不同取样样方面积尺度下，利用2×2列联表法和X2统计量检测各树种种间关联性，对于非连续性数据的X2值用Yates的连续校正公式计算，具体公式为：
式中：n为各尺度的样方总数，a为两个种都出现的样方数，b为有A种无B种出现的样方数，c为有B种无A种出现的样方数，d为两种均未出现的样方数。
7.根据权利要求6所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(2)中，经各树种的种间关联性分析，确定种间关系的最适样方面积，具体为：对比分析当取样样方面积逐渐变大时各树种种对正关联、负关联和无关联关系的数量变化特征，确定种间关系的最适样方面积。
8.根据权利要求1所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(3)中，幼树为群落中胸径小于等于7.5m的个体。
9.根据权利要求8所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(3)中，先锋种和顶级种分别为森林群落演替序列中先锋群落和顶级群落的建群种。
10.根据权利要求9所述的一种森林群落演替树种顶级适应值的统计方法，其特征在于：步骤(3)中，在最适样方面积尺度下，基于各树种幼树与先锋种和顶级种的相似性来统计森林群落演替树种的顶级适应值，具体为：首先将先锋种组和顶级种组的顶级适应值分别定为1和10，那么拟求取的某个树种顶级适应值应介于1～10之间，具体设为X，则该树种的顶级适应值X的具体公式为：
式中，R1为该树种与先锋种组的相似性指数，R2为该树种与顶级种组的相似性指数；
各树种间的相似性指数R的具体公式为：
式中，c为两树种共同出现的样方数，a、b为两个树种分别占有的样方数。
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