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植被数量分类、排序是用于研究森林[1-4]、草地[5-8]、湿地[9]等群落及环境关系的重要生态学手段,是利用数量生态学研究群落的主流方法之一,它通过数量分析手段客观准确地揭示了个体间、群落间及群体与周围环境的生态学关系[10-14]。干热河谷气候是一类干热少雨的典型非地带性气候[15],成为科研的一个重点方向[16]。对干热河谷地区生物多样性资源保护[17-18]、生境恢复[19-20]、造林[21-22]等领域的研究发现:当前相关成果都集中于干热河谷这一特定小气候区域内[17, 23],割裂了干热河谷区域在同一地理单元中与其他垂直气候区的联系,在生境梯度上进行环境解释、探索形成机制的报道较少。本研究考察了绿汁江流域灌草丛,研究同一地理单元中天然灌草丛群落分布格局及形成机制、变化趋势,在考虑自然地理单元完整性的前提下,探索生态系统的关联性,提出系统修复和综合治理办法,对相互关联的自然生态要素进行整体性保护,实现以山上山下同治带动流域上下游同治,一域一策,以期最终达到流域生态系统全面综合治理。
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研究区分布于云南省玉溪市峨山县境内的绿汁江流域,海拔为780.0~2 583.7 m;境内河流切割,小地形变化明显,垂直高差大,最低海拔点位于绿汁江边的丫勒河与新平县、双柏县交界处,属典型的干热河谷气候,最高海拔点位于高鲁山主峰西侧的火石山,属南温带气候,区域内年极端最低气温为−8.0 ℃,极端最高气温为33.6 ℃。由于特殊的地形因素和气候因素共同作用,形成了研究区典型的垂直气候分区,具有较丰富的生境多样性,因而生态系统多样性研究意义重大[24-26]。研究区详情见表1。
气候类型 海拔/m 年均气温/℃ 年均降
水量/mm年均蒸
发量/mm干燥度
指数分布 干热河谷带 ≤1 500 17~21 828.2 1 908.8 1.4 亚尼村、美党村、江边村等35个村,约5.34 万 hm2 高原面亚热带 1 500~2 000 14~16 934.6 1 869.6 1.2 牛白甸村、棚租村、厂上村等76个村,约12.51 万 hm2 中山南温带 >2 000 12~14 1 000.1 1 815.0 1.1 总果村、高平村、以他斗村等42个村,约1.42 万 hm2 Table 1. Typical climate types and factors
研究区具体灌丛分布按行政区划统计情况见表2。
行政区划 灌丛图斑/个 面积/hm2 优势灌丛 岔河乡 16 87.0 清香木 Pistacia weinmannifolia 大龙潭乡 92 1 055.9 山矾 Symplocos sumuntia、珍珠花 Lyonia ovalifolia、清香木 甸中镇 118 601.2 华西小石积 Osteomeles schwerinae、清香木、杜鹃 Rhododendron simsii 富良棚乡 64 543.4 萌生栎 Quercus spp.、清香木 化念镇 274 2 307.7 余甘子 Phyllanthus emblica、清香木 双江镇 149 1 308.8 萌生栎、珍珠花 塔甸镇 37 103.3 华西小石积、清香木、牛筋条 Dichotomanthus tristaniaecarpa 小街镇 104 739.8 清香木、萌生栎 Table 2. Disyribution of shrub communities
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运用双向指示种分析法(TWINSPAN)和主成分分析法(PCA)对研究区内天然灌草丛进行分类,确定分布格局及环境关系分析。TWINSPAN是一种可以同时完成样地分类和物种分类的双向分类方法,通过把物种和样地排列在同一矩阵中反映物种和样地的相互关系,并且把类型相同(即主要物种和物种重要值相同)的图斑分为一类,便于统计分析。PCA是将多个变量通过线性变换选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。研究区各类灌草丛的分布情况一般由1个或多个主要因子主导共同作用而形成,涉及多个解释变量(环境因子),因此PCA法可找到主要解释变量,对研究的准确性和科学性至关重要。
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研究区天然灌草丛图斑数据通过2017年全省森林资源调查获得,调查因子包括共17类响应变量和解释变量[27];其中,响应变量包括灌木种、灌木高度、灌木盖度、草本种、草本高度、草本盖度,解释变量包括郁闭度、坡位、坡向、坡度、岩裸率、土壤亚类、土壤厚度、腐殖质厚度、土壤含石量、灌木分布、海拔[4]。
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重要值是TWINSPAN植物群落分类的基础数据,被广泛用于植被分类研究[28-30]。陈仲新等[31]和上官铁梁等[32]通过TWINSPAN法对灌草丛群落进行分类。本研究根据森林资源调查数据中各物种的盖度、高度及频度计算出各物种的重要值,计算方法为:
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采用PCA获得各解释变量对应前4轴的解释值。从表3可知:当全部解释变量(郁闭度、坡位、坡向、坡度、岩裸率、土壤亚类、土壤厚度、腐殖质厚度、土壤含石量、灌木分布、海拔)代入PCA分析模型时,4轴的解释值仅有30.88%,说明有部分解释变量并不能够很好地解释环境图斑分布与环境关系。借助PCA分析法中的均等贡献(EC)模块对解释变量进行降噪处理[27, 33],以选出最佳解释变量。去除对4轴贡献度较小的值(圈内的变量),及贡献方向相同的较小值(在圈外但贡献方向相同且较短的变量),挑选出坡度、土壤含石量、土壤厚度、海拔作为图斑与环境分布关系的最优解释变量(图1)。降噪处理后的解释变量4轴的解释值达99.98%,即降噪处理后选择的解释变量可以较好地解释环境与图斑的分布关系。
分类轴 全解释变量主成分 优化解释变量主成分 特征值 累积贡献率/% 特征值 累积贡献率/% 轴1 0.095 9 9.59 0.372 9 37.29 轴2 0.081 5 17.74 0.243 7 61.66 轴3 0.069 9 24.93 0.228 7 84.53 轴4 0.061 6 30.88 0.154 5 99.98 Table 3. Analysis of PCA with explanatory variables
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采用PC-ORD 5.0和 CANOCO 5.0软件对数据进行处理及分析。
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利用TWINSPAN将灌木层数据首先进行一次分类,达到划分标准的定义为一个群丛,否则再运用草本数据进行下一级细分。研究区共得到854个灌木图斑,TWINSPAN等级分类从群落外貌尺度出发,将群落自上而下分层分类,并最终定义到群丛[29]。灌草丛群落中灌木层建群种或优势种对群落的结构、功能、外貌特征起到决定性作用,并结合《中国植被》[34]群落命名原则,将具有不同灌木建群种或优势种的图斑直接定义为不同的群丛组,并通过草本层继续细分到群丛。
854个图斑初步可分为云南杨梅Myrica nana、车桑子Dodonaea viscosa、杜鹃、窄叶火棘Pyracantha angustifolia、金丝桃Hypericum monogynum、苦刺Solanum deflexicarpum、山矾、马桑Coriaria nepalensis、萌生栎、珍珠花、牛筋条、清香木、水红木Viburnum cylindricum、算盘子Glochidion puberum、乌鸦果Vaccinium fragile、虾子花Woodfordia fruticosa、华西小石积、红毛悬钩子Rubus pinfaensis、余甘子等19个群丛组,其中云南杨梅、窄叶火棘、金丝桃、算盘子、虾子花等5个群丛组草本层相同,可直接定义到群丛,其他14个群从组根据物种—图斑关系建立数据矩阵,进行下一级划分。以剩余未分类图斑草本物种重要值为基础,按不同类型下的最小样本数(3、4、5、6个),当分类最小样本数为5个、分类的最大水平为4次时群丛分类最为合适,研究区植被共区分出19个群从组65个群丛(表4)。
编号 群丛组 群丛类型 小班数/个 1 云南杨梅 云南杨梅-刺芒野古草 Arundinella setosa 3 2 窄叶火棘 窄叶火棘-旱茅 Eremopogon delavayi 1 3 算盘子 算盘子-刺芒野古草 1 4 虾子花 虾子花-鬼针草 Bidens pilosa 1 5 金丝桃 金丝桃-刺芒野古草-莎草 Carex spp. 2 6 车桑子 车桑子-阿拉伯黄背草 Themeda triandra、车桑子-黄茅 Heteropogon contortus-紫荆泽兰 Eupatorium
adenophorum、车桑子-刺芒野古草11 7 苦刺 苦刺-阿拉伯黄背草、苦刺-金茅 Eulalia speciosa、苦刺-刺芒野古草-黄茅 17 8 山矾 山矾-旱茅-莎草、山矾-刺芒野古草-黄茅、山矾-细柄草 Capillipedium parviflorum、山矾-金发草
Pogonatherum paniceum28 9 马桑 马桑-蕨 Pteridium aquilinum、马桑-旱茅-黄茅、马桑-刺芒野古草、马桑-斑茅 Saccharum
arundinaceum35 10 萌生栎 萌生栎-蕨、萌生栎-紫荆泽兰、萌生栎-黄茅、萌生栎-刺芒野古草-旱茅、萌生栎-间型沿阶草
Ophiopogon intermedius-金发草、萌生栎-阿拉伯黄背草、萌生栎-刺芒野古草117 11 牛筋条 牛筋条-阿拉伯黄背草、牛筋条-紫荆泽兰、牛筋条-刺芒野古草-黄茅、牛筋条-刺芒野古草-西南菅
草 Themeda hookeri、牛筋条-香薷 Elsholtzia ciliata17 12 水红木 水红木-刺芒野古草、水红木-蕨、水红木-金发草-阿拉伯黄背草 12 13 乌鸦果 乌鸦果-斑茅、乌鸦果-刺芒野古草-旱茅 13 14 红毛悬钩子 红毛悬钩子-刺芒野古草、红毛悬钩子-蕨 8 15 杜鹃 杜鹃-蕨、杜鹃-刺芒野古草-旱茅、杜鹃-香薷-刺芒野古草、杜鹃-金发草-白茅 Imperata
cylindrica、杜鹃-金发草-紫荆泽兰、杜鹃-细柄草-紫荆泽兰、杜鹃-紫茎泽兰-蒿60 16 珍珠花 珍珠花-黄茅-间型沿阶草、珍珠花-蕨、珍珠花-刺芒野古草、珍珠花-白茅-细柄草、珍珠花-旱茅 90 17 华西小石积 华西小石积-刺芒野古草、华西小石积-黄茅、华西小石积-阿拉伯黄背草、华西小石积-旱茅-金茅 70 18 清香木 清香木-鬼针草、清香木-阿拉伯黄背草、清香木-间型沿阶草-蒿 Artemisia spp.、清香木-金茅-白
茅、清香木-金发草、清香木-蕨、清香木-紫荆泽兰、清香木-刺芒野古草-黄茅281 19 余甘子 余甘子-刺芒野古草-黄茅、余甘子-旱茅-金发草、余甘子-黄茅 87 Table 4. Classification of shrub communities by TWINSPAN
结合环境因子对群丛组分类结果进行环境解释。
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根据PCA对样方的排序,运用envelope工具结合项目区垂直气候情况,将研究区分为3个区,即干热河谷灌草丛区、高原面亚热带灌草丛区、中山南温带灌草丛区(图2)。通过各图斑所分布的海拔区间确定所处垂直气候分区,并通过某灌草丛在该区域出现的次数占总数的百分比确定各分区灌草丛分布频率。研究发现(图3):干热河谷灌草丛区共有307个图斑,涉及13种灌草丛;分布最多的灌草丛类型是清香木灌草丛,占总量的56.02%;较多的是余甘子灌草丛,占总量的17.26%;次多的有萌生栎灌草丛以及山矾灌草丛,共占总量的12.04%;稀少的灌草丛类型包括车桑子灌草丛、虾子花灌草丛等9种灌草丛,共占总量的14.68%。结合表1可知:这些图斑基本分布在绿汁江边,具有典型的干热河谷气候特征,体现了以清香木灌草丛及余甘子灌草丛这类干热河谷指示种占优势的分布格局。高原面亚热带灌草丛区共有481个图斑,涉及18种灌草丛;分布最多的灌草丛类型是清香木灌草丛,占总量的29.73%;较多的是萌生栎灌草丛、珍珠花灌草丛和华西小石积灌草丛,共占总量的40.76%;次多的灌草丛类型是杜鹃灌草丛、马桑灌草丛,共占总量的12.47%;稀少的灌草丛类型包括车桑子灌草丛、余甘子灌草丛等12种灌草丛,共占总量的17.04%。与干热河谷相比,该地区海拔较高,受干热气候影响较小,降水较多;适宜的降水和热量造成了这一地区灌草丛在不同生境轴中的分布也更加均匀,对环境的适应能力有所增强,因此灌草丛种类最为丰富,形成多种灌草丛相对平均的灌草丛分布格局。中山南温带灌草丛区共有66个图斑,涉及8种灌草丛;分布最多的是杜鹃灌草丛,占总量的50.00%;较多的是萌生栎灌草丛、珍珠花灌草丛,共占总量的37.87%;稀少的灌草丛类型包括清香木灌草丛、马桑灌草丛等5类灌草丛,共占总量的12.13%。该地区地处垂直气候带中的南温带,相对亚热带地区更加寒冷,形成了以杜鹃灌草丛、萌生栎灌草丛、珍珠花灌草丛这类相对耐寒的灌草丛景观为主的自然景观格局,同时由于热量降低,灌草丛类型丰富度也有所减少。
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根据不同类型灌草丛分布频率(表5),结合PCA排序图(图2和图3)可以确定一些灌草丛的分布范围及最适生存区。对出现频次较高的灌草丛的分析可见:华西小石积灌草丛、珍珠花灌草丛、萌生栎灌草丛的适应范围为亚热带和南温带,清香木灌草丛的适应范围为亚热带,余甘子灌草丛的适应范围为干热河谷带,杜鹃灌草丛的适应范围为南温带。坡陡、土壤含石量高、土层较薄的生境条件下,山矾灌草丛、萌生栎灌草丛、华西小石积灌草丛、杜鹃灌草丛出现频率相较其他灌丛更高,提示生境过滤是形成这种分布格局的主要驱动力。乌鸦果灌草丛、红毛悬钩子灌草丛、金丝桃灌草丛、云南杨梅灌草丛、窄叶火棘灌草丛、算盘子灌草丛、虾子花灌草丛属于研究区较少分布的灌草丛。
灌草丛 干热河谷带/% 高原面亚热带/% 中山南温带/% 灌草丛 干热河谷带/% 高原面亚热带/% 中山南温带/% 车桑子 2.61 0.63 珍珠花 4.89 10.19 18.18 苦刺 1.63 2.29 1.52 华西小石积 1.95 12.69 3.03 山矾 6.18 1.87 清香木 56.02 29.73 4.55 马桑 0.33 6.86 1.51 余甘子 17.26 2.49 萌生栎 5.86 17.88 19.70 金丝桃 0.21 1.51 牛筋条 0.98 2.91 云南杨梅 0.62 水红木 1.63 1.46 窄叶火棘 0.21 乌鸦果 0.33 2.49 算盘子 0.21 红毛悬钩子 1.66 虾子花 0.33 杜鹃 5.61 50.00 Table 5. Distribution frequency of shrub community
Analysis on the distribution pattern and the environmental relationship of natural shrub-grassland communities in the lower section of Lüzhi River
doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210197
- Received Date: 2021-03-02
- Rev Recd Date: 2021-09-08
- Available Online: 2022-02-14
- Publish Date: 2022-02-14
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Key words:
- shrub-grassland community /
- distribution pattern /
- two-way indicator species analysis (TWINSPAN) /
- principle component analysis (PCA) /
- dry-hot valley
Abstract:
Citation: | GUI Weifeng, WEN Qingzhong. Analysis on the distribution pattern and the environmental relationship of natural shrub-grassland communities in the lower section of Lüzhi River[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2022, 39(1): 60-67. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.20210197 |