第一章取样与群落特征描述.docVIP

第一章 取样与群落特征描述 第一节 概 念 数量生态学的分析方法都是从一组实测数据出发，经过分析、运算，找出数据中隐藏的规律，因此，数量分析的首要任务是获得所需的数据。收集数据是数量分析最基本的工作，在植物群落研究中的数据收集过程叫做取样（sampling）。由于受人力、物力和时间的限制，在大多数情况下，研究者都不可能对所研究地区的植物群落进行全部的研究，而只能抽取其中的一部分来研究分析，抽取的部分由一系列小的地段所组成，小地段叫做取样单位（sampling unit）。根据形状的不同，取样单位可有不同的名称，比如样方、样圆、样点、样条、样带等等。我们在多元分析中的取样单位统称为样方，格局分析中的取样单位称做小样方，二者大小悬殊。 取样是植物群落学的基础工作，如果取样不当，结果就不能客观地反映群落的特点，因此，取样方法和过程得到了许多学者的关注，有不少专门研究取样方法和过程的论著（Greig-Smith 1983, 王伯荪 1987，张金屯1995），有的学者还为不同的群落类型设计出特殊的取样方法。数量生态学对取样过程要求更严。 在取样的过程中，我们要记录一系列反映群落特点的数量指标，这一过程叫做调查记录。由于所用的指标大多是描述性的，所以也叫做群落特征描述。这是植物群落学野外工作的主要内容。植物群落的数量特征描述，是植物群落学研究的一项重要工作，植物群落学和其它学科一样，在定性的基础上逐渐开始定量的研究，到20世纪50年代后期，已经有植物数量生态的专著了（Greig—Smith 1957）。本来事物的发展有量变和质变两个阶段，变化的初期是零星，个别的数量变化，不易觉察，必须察微识渐，才能预测事物发展的趋势。同时数量是一个客观的尺度，明确又具体，易于理解和比较，可以避免许多概念上的混淆和由此引起的争论。当然并不是所有事物和现象都需要用数量指标的，例如我们对于植物花朵的颜色，用红或紫，或不同深浅程度的红或紫来衡量，而不用波长来表示。在野外调查时，对数量特征的记录应尽量的全面。 第二节 取 样 一、取样方法 取样是群落生态研究的重要步骤，研究结果的好坏与取样方法有着较为密切的关系。取样方法有两大类型：一是主观取样，二是客观取样；前者是人为地选择取样地段，后者是通过某种统计学方法来设置样方，又叫做概率取样法。下面将分别介绍主要的主观和客观取样法。 主观取样 选代表性样地（selective sampling）：样地的选择是凭主观判断，使它能够代表所研究的植物群落。这一取样方法在植被研究实践中曾广泛地使用，它迅速、简便，对有经验的工作者能够取得较好的结果，欧洲大陆学派的学者至今仍以这一方法作为主要的取样手段，这一方法的缺点是因为它是非统计学方法，不能进行显著性检验，因而受到统计学者的质疑。在植被数量分析中，该取样方法适合于多元分析方法。 2、客观取样 （1）随机取样（random sampling ）：样方的设置是随机的，即每一样品单位被抽样的机会是相等的。理论上讲随机取样是“理想”的方法，但是要真正做到“随机”困难较大，象研究者从肩上取下样方（或样圆）随机地投掷，无论如何也达不到样品的随机分布（Greig—Smith 1983）。一般随机取样是将研究地区放入一个垂直坐标中，用成对的随机数作为坐标值，来确定样方的位置。随机数可以取自Fisher随机数表，如图1.1所示，两个样方A和B分别由随机数对（4，4）和（55，25）所决定。 由随机数决定的样方位置，在实际研究中往往难以确切设置，尤其是在地形复杂、沟壑交错、裸岩纵横的地方更是如此，所以说随机取样真正达到随机的是很少的。随机取样的样品可以用于统计分析，从而检验样品的分布是否真正是随机的。 （2）系统取样（systematic sampling）： 图1.1随机取样图示，由随机数确定样方位置 系统取样是根据某一规则系统地设置样方，也叫规则取样（regular sampling）。比如说从山麓到山顶沿西北方向，每隔海拔50m设置一个样方，至于为什么沿西北方向，为什么要每隔海拔50m，诸问题属于生态学范围。在大多数情况下，系统取样是先用地形等因素确定第一个样方位置，比如山顶等。系统取样简单，样品分布普遍，代表性强，在植被变差较小的情况下，效果很好。与随机取样相比，它只要较少的样品。但是系统取样效果的好坏不能客观地评价，只能凭经验判断，其数据也不能进行统计分析，假定不要求统计分析，该方法是有优点的。 系统取样的具体规则变化甚大，一般由使用者自行选择。比如，随机地选择第一个样方后，可以向两个方向规则地设置其它样方；也可以同时向四个方向规则地设置样方；还可以采用纵向和横向间距不等的样方构成样方网等等，究竟用什么方式要根据所研究的植被类型及其分布特点和变异程度等来判断。 （3）限定随机取样（