5群落的数量分类和排序总结.ppt

排序的原理 通过降维，使原来 要用p个原始数据描述的实体，在尽量保留原数据特征的条件下，利用最少数据（排序坐标）来描述，有利于揭示原始数据反映的规律。 按属性排序实体称正分析（normal analysis）,或叫Ｑ分析（Q analysis）。 按实体去排序属性的叫逆分析（ inverse analysis）或叫Ｒ分析（ R analysis）。 直接梯度分析 Whittaker 的梯度分析原理： 用与坡向垂直设置的样带，将坡向从深谷到南坡分为5级，将样带中的树种分四等，计算样带的湿度指标，然后在高度对湿度的二维空间中排序。 （右图为示意图） 间接梯度分析 极点排序法 主分量分析法 6个林分7个树种的多度数据 相异似数 B(jk)= ∑ | xj－ xk| / ∑ | xj+ xk| 间接梯度分析－极点排序法 极点排序法（Polar ordination）(PO法)（Bray-Curtis方法）（BC法） 1. 计算相似和相异似数矩阵 间接梯度分析－极点排序法 2 . 第一排序轴X的选择 间接梯度分析－极点排序法 3. 第二排序轴Y的选择 间接梯度分析－极点排序法 4. 排序的图形表示 间接梯度分析－主成份量分析（PCA法） 主成份量分析（principal components analysis） 将一个综合考虑许多性状的问题，在尽量少损失原有信息的前提下，找出少量几个（１－３个）主成份量，然后将各个实体在一个2－3维的空间中表示出来，从而达到直观明了地排序实体的目的。 参考文献 阳含熙，卢泽愚．植物生态学的数量方法．北京：科学出版社，1981． 徐克学．生物数学．北京：科学出版社，1999． * (五) 群落的数量分类和排序 分类 (Classification) 指根据取样单位的相似性将取样单位(实体)分组。 多个途径： 单元和多元:根据一个或整个矩阵分类 单向或双向：仅仅进行样方分类或对样方和种分类 聚合或分化：从单个样方聚合或从总体向下分 等级或非等级的：树状图、类群及其样方 重叠或非重叠：前者指某一样方可以从属于多个类群，后者只属于某个类群。 内在或外在的：指物种组成的数据分类或结合环境因子的分类。 分类 (Classification) 关联分析： 单元划分法，划分的标准是寻找所分出的类别种种间关联尽可能小。 双向指示种分析(TWINSPAN)(Hill, 1979) 同时对样方和种进行分类，将种类和样方排列成为一个矩阵，同时反应出种类和样方之间的关系以及环境梯度，与Braun－Blanquet排表法相似。 群落的排序 (Ordination) 最早为前苏联学者拉孟斯基(1924,1930)提出,是指在生境梯度上去排列群落。Goodall称为ordination,指取样单位在一维或多维空间中的顺序排列。 Whittaker(1978)直接排序(直接梯度分析)：物种或取样单位在梯度环境上排列 间接排序：通过计算，力求获得群落与环境之间的关系 排序 (Ordination) 排序是把一个地区内所调查的群落样地，按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地之间及其与生境之间相互关系。 排序的原理 排序的类型 b c d e f ●B ●A ●D ●C y a 直接梯度分析(direct gradient analysis)：利用环境因素的排序，即以群落生境或其中某一生态因子的变化，排定样地生境的序位，又称直接排序(direct ordination) ，或梯度分析(gradient analysis)； 间接梯度分析(indirect gradient analysis)：用植物群落本身属性排定群落样地的位序，称间接排序(indirect ordination )，又称组成分析(compositional analysis) 排序类型 海拔(m) 湿度指标 A C B D E F G H I 2 8 10 0 0 0 7 8 10 8 0 3 0 6 4 6 5 5 7 2 5 0 2 4 5 10 4 4 1 3 3 7 6 6 3 7 0 0 5 4 8 2 8 1 0 8 0 10 物种1 F E D C B 林分A 极点排序(Polar ordination, PO) Bray-Curtis(1957) 是一种使样地排列位置直接接近相似性程度的排序方法，除了可以识别样地类型外，还可以揭示植被变化趋向及其与环境的关系。 1 计算样地间的相异性，根据最不相似的两个样地确定第一排序轴(X)的两个端点。 2 其余样地在第一坐标轴(X)上的位置可以根据它们与两个端点的相异系数确定位置。 3 第二排序轴(Y) 在二维