生态学 群落的分类和排序

X ij X i
3 0 1 2 0 1 . 8 0 . 8 2 .2 1 . 2 0 .8 1 .4 2 .4 0 .6 1 .6 1 .6
（2）求内积
3 0 1 2 0 1 . 8 0 . 8 2 .2 1 . 2 0 .8 1 .4 2 .4 0 .6 1 .6 1 .6
I (1 2 3 4) I (1 2 3 4) I (1 2) I (3 4) 11.77 4.1589 4.1589 3.4522
信息增量越大，两样方（组）之间的 距离越远，相似性越小。
（三）群落的数量分类步骤
1 计算样方间的相异系数矩阵，以欧式距 离为常用； 2 选相异系数最小两样方A和B，首先合并 为一组； 3 再计算样方A+B与其他样方或样方组间 的距离；Lance和Williams（1967）模型：
1 1 2 D= 3 0
2 4.69 0
3 5.10 1.41 0
4 3.00 2.24 3.00
5 2.24 5.74 5.92
4
5 1 1 D1 2，3 4 0 2，3 5.77 0
0
4 3.00 2.93 0 2，3
3.74
0 5 2.24 6.94 3.74 4
1，5
2，3 D2 D3
7.39
3 主要分类单位
植被型：高级单位 群系：中级单位 群丛：基本单位 植被型侧重外貌和结构、地理分布； 群系、群丛侧重于种类组成。
植被型组（vegetation type group） 植被型（vegetation type）
植被亚型（vegetation subtype）
群系组（ formation group ） 群系（ formation ） 亚群系（ subformation ） 群丛组（association group） 群丛（association ）
（二）群落的数量分类
1 单元分析和多元分析 2 相似系数（similarity）的运算 （1）欧氏距离（Euclidean Distance，ED）
d jk
(x
i 1
p
ij
xik )
2
i＝1，2，…，p种数；j＝k＝1，2，…，N样方 数
3 相关系数计算
• 相关系数（correlation efficient）：是一 种内积系数，是离差标准化后的内积。
rij
(X
j 1 N j 1
N
hj
X h )( X ij X i )
N
( X hj X h ) 2 ( X ij X i )
j 1
SShi ＝ SShh SSii 2
样方
种
1 2
1 2 0
2 5 1
3 2 4
4 1 3
5 0 1
3
3
4
1
0
0
（1）中心化
X hj X h
6.272
3
UPGMA
E A D C B
4.8 4 3.2 2.4 1.6 0.8 0 Euclidean
UPGMA
sp3 sp1 sp2
7.2 6 4.8 3.6 2.4 1.2 0 Euclidean
计算举例
种（i） 1 样方（j、k） 2 3
1 2 3 4
2 3 4 5
5 4 6 12
5 40 6 12
群系：凡是建群种或共建种相同的植物 群落联合为群系。如以大针茅为建群 种的任何群落都可归为大针茅群系。
• 群丛组：凡是层片结构相似，而且优 势层片与次优势层片的优势种或共优 种相同的植物群落联合。如在羊草+ 丛生禾草亚群系中，羊草+大针茅草 原和羊草+丛生小禾草。 • 群丛：凡是层片结构相同，各层片 的优势种或共优种相同的植物群落的 联合。 如羊草+大针茅这一群丛组内， 羊草+大针茅+黄囊苔草原和羊草+大 针茅+柴胡草原。
4 植物群落的命名
我国习惯采用联名法，即将各个层中的 建群种或优势种和生态指示种的学名 按顺序排列。 同层优势种的联合用“+”，异层用“-”。 如：Ass. Larix gmelini-Rhododendron dahurica-Phyrola incarnata（即： 兴安落叶松-杜鹃-红花鹿蹄草群丛）
Distance matrix sp1 sp1 sp2 sp3 0.000 3.317 7.348 0.000 5.196 0.000 Objects Node 1 Group 1 sp2 Group 2 sp1 Dissimil. 3.317 in group 2 sp2 sp3
2
Node 1
sp3
群系 马尾松林
油松林
群系组 暖性松林
温性松林
植被型
植被型组
暖 性 针 叶 针叶林 林
温 性 针 叶 针叶林 林
• 中国植被分为11个植被型组、29个植被型、 560多个群系，群丛则不计其数。 • 10个植被型组 针叶林、阔叶林、灌草和灌草丛、草原和 稀树干草原、荒漠（包括肉质刺灌丛）、 冻原、高山稀树植被、草甸、沼泽、水生 植被。
0 1.8 1.4 3 0.8 2.4 0 2.2 0.6 1 1.2 1.6 2 0.8 1.6
2 12 14 2 10 .8 6.4 12 6.4 13 .2
4 群落分类简介
（1）英美学派的群落分类
原则：群落动态发生演替原则 代表人物：Clements和Tansley。 分类方法：双轨制分类系统 分类单位：群系和群丛。
• • • •
美国国家地理数据委员会植被分类系统 等级序列 区域水平 目order 外貌水平 纲class 亚纲subclass 群group 亚群subgroup 群系formation • 植物区系水平 群属alliance 群丛association
第八章 群落的分类与排序
第一节 生物群落的分类 第二节 生物群落的排序
第一节 生物群落的分类
群落分类：对实体（或属性）集合按 其属性（或实体）数据所反映的相似 关系把他们分成组，使同组内的成员 尽量相似，而不同组的成员尽量相异。 实体：样方、群落片断或植被地段等。 属性：种类的观测值或环境因子等。
I ( A) 2(b c) ln 2
（3）假设A中有样方1、2、3和4(n=4),则 有sp1的样方各3个；(a1=3;n- a1 =1) 有sp2、sp5和sp6的样方各1个； (a2=a5= a6=1; n- a2 =n-a5= n-a6 = 3) 有sp3的样方2个； a3= 2, n-a3= 2 有sp4的样方4个； a4= 4, n-a4= 0
3.66
2.93 2，3， 4
1，5
6.18
Distance matrix A A B C D E 0.000 4.690 5.099 3.000 2.236 0.000 1.414 2.236 5.745 0.000 3.000 5.916 0.000 3.742 Objects Node 1 2 3 4 Group 1 B A Node 1 Node 3 Group 2 C E D Node 2 Dissimil. 1.414 2.236 2.618 4.699 in group 2 2 3 5 0.000 B C D E
I log a p N qi log a qi
i 1
p
种 1 sp1 sp2 sp3 sp4 1 1 0 1 2 1 0 1 1
样方 3 1 0 0 1 4 0 0 1 1 5 0 0 1 1
sp5
sp6
0
1
0
0
0
0
1
0
1
0
I ( A) pn ln n [ai lnai (n ai ) ln(n ai )]
SS11 SS 21 SS31
SS12 SS22 SS32
SS13 SS23 SS33
（3）相关系数
rhi r12 r13 r23
SShi SShh SSii SS12 2 ＝ 0.63 SS11 SS22 14 10 .8 SS13 12 ＝0.883 SS11 SS33 14 13 .2 SS23 2 ＝ 0.536 SS22 SS33 10 .8 13 .2
（2）法瑞学派的群落分类
分类原则：区别种 分类方法：植物区系-结构分类系统（归 并法） 代表人物：Braun-Blanquet（1928） 分类单位：以植物区系为基础，从基本分 类单位到最高级单位，都是以群落种类 组成为依据。
四、 群落的数量分类
（一）数量分类的目标 1 用属性划分实体，揭示植被本身存在的自然间断； 2 用环境因素划分实体，揭示植被间断的环境原因； 3 种分类与环境因素分类结果比较，解释植被变化 与环境变化的关系； 4 用实体划分属性，揭示种间相互作用的规律； 5 用实体划分环境因素，揭示不同环境因素之间的 组合关系； 6 用实体划分种组和环境因素，揭示种组与环境因 素的关系。
DC ( A B ) A DCA B DCB DAB DCA DCB
A B 0.625, 0.25, 0
4 回到第二步，选距离最小的两个样方或 一个样方与样方组合并，重复计算，直到 所有样方合并为一组。
举例说明
spp 1 2 3 1 2 0 2 2 5 3 0 样方 3 5 4 1 4 3 2 0 5 0 1 2
（1）假设A中有1个样方,则 I ( A) 0 （2）假设A中有样方1和2(n=2),则 有sp1、sp4的样方各2个；(a1=a4=2;n- a1 =na4=0) 有sp2、sp3和sp6的样方各1个； (a2=a3= a6=1; n- a2 =n-a3= n-a6 = 1) 有sp5的样方0个； a5= 0, n-a5= 2