CN115804278B - 一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法，对参考物种和恢复物种，分别进行温度胁迫和干旱胁迫模拟萌发实验，然后利用实验结果进行拟合得到水热交互胁迫的萌发模型及萌发生态位模型，计算出生态位宽度和生态位重叠度指数，当满足恢复物种的萌发生态位宽度大于参考物种的萌发生态位宽度，且恢复物种与参考物种的正常条件与极端胁迫条件下的生态位重叠指数均不小于0.60，可以认为筛选种适合用于该生境进行植被恢复。本发明可为恶劣生境科学地筛选有效的植被恢复植物种，减少因选种不当导致植被恢复工程失败导致的经济损失与生态恶化，可以构建植物响应胁迫的萌发生态位数据库，为类似生境植被恢复选种提供参考依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种恢复物种的优选方法及生态模型，尤其是一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法。
背景技术
煤矿开采与废弃物堆放导致矿区及周边地区地表景观破损、生物多样性下降，生态系统退化，生境条件恶化，加之自燃形成的高温及其耦合的干旱胁迫，导致植被重建与恢复困难。目前，随着我国煤炭开采向西北地区发展，这些地区多位于干旱半干旱生态脆弱区，其生态承载力难以支撑传统的乔木恢复模式，多采取草灌播种的方式，由于种子萌发是植物生长过程中最关键的阶段，是植物生命周期开始的基础，温度和水分是影响种子萌发的两个最重要因素。煤矿区废弃地通常存在温度与干旱等多重胁迫，植物能否顺利萌发是其定居与恢复的关键，采用传统的种植试验方式，如果选种不当，会导致植被恢复工程失败，进而造成经济损失与生态恶化，因此在短期内很难确定适合该地区的恢复物种，所以在这种水、热双重胁迫条件下，如何快速准确的优选有效的恢复物种，避免工程项目损失，且缩短筛选周期，成为植被恢复的难点。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上现有技术的不足，而提供一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法，包括参考物种和恢复物种，具体包括如下步骤；
步骤一：随机选取相同数量的参考物种种子和恢复物种种子，将选取的种子分别放置在铺有双层滤纸的培养皿中，并加入PEG6000溶液进行种子萌发，其中种子的萌发率为，n为每个培养皿萌发的种子数，N为每个培养皿的种子总数，即/>。
步骤二：在温度（热）胁迫下，PEG6000溶液的浓度为0，种子的萌发温度为t，温度变化的梯度为tm-tm-1=5℃，其中m≥5，为温度变化下种子的萌发率，用R语言的nls函数将不同温度下，同一物种的种子萌发率拟合，就可以出得一个一元二次方程，即/>，其中/>,/>为数值系数，/>为截距。
步骤三：在干旱（水）胁迫下，选择为最大值所对应的温度，/>为PEG6000溶液浓度，PEG6000溶液浓度的变化梯度为/>，其中p≥6，用R语言的drc包将不同浓度下同一物种的种子萌发率进行拟合得到一条曲线，即/>，其中/>为水分变化下种子的萌发率，w为含水率，/>，d为在干旱迫下种子的最大萌发率，其中b为曲线的斜率，e为曲线中点所对应含水率。
步骤四：将干旱胁迫下，中的d替换为温度变化下种子的发芽率/>，得到水、热条件下萌发生态位模型/>；
步骤五：采用，计算对应植物的表征生态位宽度的Shannon指数；采用/>，计算两种植物的萌发生态位重叠指数，其中为表征生态位重叠度的Morisita-Horn指数，j和k表示两个物种；
由于极端条件是限制种子萌发的主要因素，因此在比较生态位重叠度指数时，还需计算t<20℃，w<65%；和t>40℃，w<65%，这种极端条件下，恢复物种与参考物种的生态位重叠指数；
步骤六：通过对比恢复物种与参考物种的生态位宽度、生态位重叠度指数，以及极端条件下的生态位重叠度指数，即：恢复物种的萌发生态位宽度大于参考物种的萌发生态位宽度，同时恢复物种与参考物种的生态位重叠指数和极端条件下的生态位重叠指数均不小于0.60，则判断该恢复物种可以作为区域植被恢复的筛选植物种。
进一步改进：在温度胁迫中，是在同一温度下同一物种种子萌发率的平均值，该物种在同一温度下最少进行三次萌发。
本发明的优点：通过构建种子的萌发生态位模型，以当地现有植物作为参考物种，从而确定该地区乡土植物种（参考物种）的生态位宽度和生态位重叠度指数，然后再利用构建的萌发生态位模型，计算出恢复物种的生态位宽度和生态位重叠度指数，最后，通过对比恢复物种与参考物种的生态位宽度、生态位重叠度指数，即：恢复物种的萌发生态位宽度大于参考物种的萌发生态位宽度，同时恢复物种与参考物种的生态位重叠指数和极端条件下的生态位重叠指数均不小于0.60，则判断该恢复物种可以用作为区域植被恢复的筛选植物种。
通过种子的萌发生态位模型，可以筛选来自于更高演替阶段的恢复物种进行植被恢复，减少选种不当而导致的植被恢复工程失败，从而造成的经济损失与生态恶化，很好的加速该地区的植物演替进程, 同时种子萌发实验操作简单且耗时短，并且模型的拟合过程也容易实现，通常一个月左右便可得出结果，经济且高效，最后还可将每次所得的恢复物种萌发生态位数据记录并保存，并不断补充，为后续其它地区恢复物种的筛选提供数据库，为预测该恢复物种能否成功萌发提供有效的科学依据，可以快速准确的确定恢复物种。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明杠柳在温度变化下种子的萌发率的曲线。
图3是本发明杠柳在水分变化下种子的萌发率的曲线。
图4是本发明杠柳在水、热条件下的三维的模型。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做以下详细说明。
如图所示，首先参考物种为该地区环境里能够自然恢复的乡土先锋植物种，恢复物种为可丰富所选生境植被群落或促进现有群落演替的植物种，以矸石山的植被恢复为例，参考物种为鹅绒藤、虎尾草、野古草，恢复物种为杠柳和狗牙根。
步骤一：随机选取参考物种种子和恢复物种种子各50粒，将选取的种子分别均匀放置在直径为9cm铺有双层滤纸的培养皿中，并加入PEG6000溶液（处理液）进行种子萌发，萌发以根露白为标准，每24h补充一次处理液，并记录当天各个培养皿的种子发芽数量，发芽的种子移除，直到连续5天不再有种子萌发为止，视为萌发结束。萌发过程中光照为24h全光照，该试验利用人工气候培养箱进行。其中种子的萌发率为，n为每个培养皿萌发的种子数，N为每个培养皿的种子总数，即/>。
步骤二：在温度（热）胁迫下，PEG6000溶液的浓度为0，种子的萌发温度为t，温度变化的梯度为20℃、25℃、30℃、35℃、40℃，为温度变化下种子的萌发率，为了实验解决的准确性，/>是在同一温度下同一物种种子萌发率的平均值，该物种在同一温度下最少进行三次萌发。
得到表1：为鹅绒藤、虎尾草、野古草，杠柳和狗牙根，在温度变化下种子的萌发率。
表1
然后用R语言的nls函数将不同温度下，同一物种的种子萌发率拟合，就可以出得一个一元二次方程，即，其中/>,/>为数值系数，/>为截距。
步骤三：在干旱（水）胁迫下，选择为最大值所对应的温度，其中鹅绒藤30℃、虎尾草25℃、野古草30℃，杠柳25℃和狗牙根35℃，/>为/>溶液浓度，PEG6000溶液设置7个不同浓度梯度：即0%、5%、10%、15%、20%、25%、30%，/>为含水率，其中/>。
得到表2：在鹅绒藤30℃、虎尾草25℃、野古草30℃，杠柳25℃和狗牙根35℃下，水分变化的萌发率。
表2
用R语言的drc包将不同浓度下，同一物种的种子萌发率进行拟合得到一条曲线，即，/>为水分变化下种子的萌发率，d为曲线最大萌发率，b为曲线的斜率，e为曲线中点所对应含水率。
步骤四：将干旱胁迫下，中的d替换为温度变化下种子的萌发率/>，得到水、热条件下萌发生态位模型/>；
得到：
鹅绒藤：
虎尾草：
野古草：
杠柳：
狗牙根：
步骤五：采用，计算对应植物的表征生态位宽度的Shannon指数；采用/>，计算两种植物的萌发生态位重叠指数，其中为表征生态位重叠度的Morisita-Horn指数，j和k表示两个物种；
由于极端条件是限制种子萌发的主要因素，因此在比较生态位重叠度指数时，还需计算t<20℃，w<65%；和t>40℃，w<65%，这种极端条件下，恢复物种与参考物种的生态位重叠指数。
步骤六：预测恢复物种能否在矸石山上成功萌发：
首先，用，计算出鹅绒藤、虎尾草、野古草、杠柳和狗牙根的表征生态位宽度Shannon指数依次为：7.24、7.26、7.43、7.83、7.68，由于杠柳和狗牙根的表征生态位宽度均大于鹅绒藤、虎尾草、野古草的表征生态位宽度，初步判断杠柳和狗牙根符合恢复物种的要求。
然后，用，计算出鹅绒藤与杠柳、虎尾草与狗牙根、野古草与狗牙根在普通条件下生态位重叠度指数依次为0.87、0.65、0.85；
鹅绒藤与杠柳、虎尾草与狗牙根、野古草与狗牙根在极端条件下生态位重叠度指数依次为：0.60、0.32、0.58；
通过对比可以看出，不管是在普通条件还是极端条件下，鹅绒藤与杠柳的生态位重叠度指数均不小于0.60，所以杠柳适合用作恢复物种，因为在极端条件下虎尾草与狗牙根、野古草与狗牙根的生态位重叠度指数均小于0.60，所以狗牙根不适合用作恢复物种。
最后进行野外验证：在所选矸石山边坡沿垂直方向从上到下划分十个样方，每个样方均匀播种恢复物种（杠柳、狗牙根）种子50粒，每十天观察并记录萌发幼苗数量，直至不再有幼苗萌发，实践得出本案例中，杠柳的野外萌发出苗率为7.2%，而狗牙根为0，与之前的预测相符。
由于在本实施例中，最终的结果是杠柳符合恢复物种的要求，所以说明书附图中给出的是杠柳相关的附图。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (2)
1.一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法，包括参考物种和恢复物种，其特征在于：具体包括如下步骤；
步骤一：随机选取相同数量的参考物种种子和恢复物种种子，将选取的种子分别放置在铺有双层滤纸的培养皿中，并加入PEG6000溶液进行种子萌发，其中种子的萌发率为，n为每个培养皿萌发的种子数，N为每个培养皿的种子总数，即/>；
步骤二：在温度胁迫下，PEG6000溶液的浓度为0，种子的萌发温度为t，温度变化的梯度为tm-tm-1=5℃，其中m≥5，为温度变化下种子的萌发率，用R语言的nls函数将不同温度下，同一物种的种子萌发率拟合，就可以得出一个一元二次方程，即/>，其中/>,/>为数值系数，/>为截距；
步骤三：在干旱胁迫下，选择为最大值所对应的温度，/>为PEG6000溶液浓度，PEG6000溶液浓度的变化梯度为/>，其中p≥6，用R语言的drc包将不同浓度下，同一物种的种子萌发率进行拟合得到一条曲线，即/>，其中为水分变化下种子的萌发率，w为含水率，/>，d为在干旱迫下种子的最大萌发率，其中b为曲线的斜率，e为曲线中点所对应含水率；
步骤四：将干旱胁迫下，中的d替换为温度变化下种子的萌发率/>，得到水、热条件下萌发生态位模型/>；
步骤五：采用，计算对应植物的表征生态位宽度的Shannon指数；采用/>，计算两种植物的萌发生态位重叠指数，其中/>为表征生态位重叠度的Morisita-Horn指数，j和k表示两个物种；
由于极端条件是限制种子萌发的主要因素，因此在比较生态位重叠度指数时，还需计算t<20℃，w<65%；和t>40℃，w<65%，这种极端条件下，恢复物种与参考物种的生态位重叠指数；
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2.根据权利要求1所述的一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法，其特征在于：在温度胁迫中，是在同一温度下同一物种种子萌发率的平均值，该物种在同一温度下最少进行三次萌发。
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