生态数据排序分析及环境梯度建模

2023-11-17 理论教育版权反馈

【摘要】：通过排序分析，既可以认识群落格局，也可以将排序轴跟我们已知的环境条件联系起来，看是否代表某一环境梯度。包括约束性排序和非约束性排序。5．非约束性排序：寻求潜在的或在间接的环境梯度来解释物种数据的变化。图16-1物种响应环境梯度模型但对于单峰响应模型，估计物种在环境梯度上最适值最简单的方法就是通过基于所有包含该物种的n个样方中环境因子值的加权平均得到。

一、梯度分析

群落学物种组成数据的分析方法通常有两种：梯度分析（排序）和分类方法（聚类、TWINSPAN等）。这里的梯度分析是广义的梯度分析，泛指任何以揭示物种组成数据与实测或潜在的环境因子之间关系的方法。

二、为什么排序

当考察植物或动物群落沿着一系列环境条件下的变化情况时，我们经常发现在不同条件的群落不仅物种组成变化很大，而且这些变化往往具有连续性和可预测性。

通过排序分析，既可以认识群落格局，也可以将排序轴跟我们已知的环境条件联系起来，看是否代表某一环境梯度。另外，还必须用统计手段来检验排序轴到底是否真能代表环境因子的梯度。

三、专业术语

生态学原始数据一般由两个部分构成，一组是响应变量（response variable），另外一组是解释变量（explanatory variables）。

1．解释变量：相当于自变量，又称预测变量，经常分为主环境变量和协环境变量。

2．响应变量：相当于因变量，又称物种数据。

3．梯度分析：即通常所说的排序分析，是揭示物种组成数据与实测或潜在环境因子之间关系的方法的总称。包括约束性排序和非约束性排序。

4．约束性排序（直接排序）：在特定的梯度上（环境轴）上探讨物种的变化情况。例如：RDA，CCA，DCCA等。

5．非约束性排序（间接排序）：寻求潜在的或在间接的环境梯度来解释物种数据的变化。