1、第八章 生物群落的分類和排序 所謂分類，就是對實體（或屬性）集合按其屬性（或實體）數據所反映的相似關系把他們分成組，使同組內的成員盡量相似，而不同組的成員盡量相異。不同的分類方法只是進行此項工作的不同實現過程。 所謂排序，就是把一個地區內所調查的群落樣地，按照相似度（similarity）來排定各樣地的位序，從而分析各樣地之間及其與生境之間的相互關系。 第一節 生物群落的分類中國的植物群落分類我國生態學家在中國植被（1980）一書中，參照國外一些地植物學派的分類原則和方法，采用了不重疊的等級分類方法，貫穿了“群落生態”原則，即以群落本身的綜合特征作為分類依據，群落的種類組成、外貌和結構、地理分

2、布、動態演替等特征及其生態環境在不同的等級中均作了相應的反映。 主要分類單位分三級：植被型（高級單位）、群系（中級單位）和群叢（基本單位）。每一等級之上和之下又各設一個輔助單位和補充單位。高級單位的分類依據側重于外貌、結構和生態地理特征，中級和中級以下的單位則側重于種類組成。 （一）中國的植物群落分類系統 植被型組（vegetation type group）植被型植被型（vegetation type）植被亞型（vegetation subtype）群系組（formation group）群系（群系（formation）亞群系（subformation）群叢組（association gro

3、up）群叢（群叢（association）亞群叢（subassociation） 中國植被類型 我國自然環境復雜，植被類型繁多。1980年科學出版社出版的中國植被較系統地總結了我國植物群落學者長期研究的成果。該書編委會按植物種類組成、外貌和結構、生態地理特征和動態特征等植物群落本身的特征做依據，將中國植被劃分了560多個群系，合并成29個植被型、10個植被型組。在植被型內又根據優勢層片或指示層片的差異劃分出54個亞型。分出的具體植被型見下表：122345678910（二）植物群落的命名 植物群落的命名，就是給表征每個群落分類單位的群落定以名稱。精確的名稱是非常重要和有意義的。 群叢的命名方法：

4、凡是已確定的群叢應正式命名，我國習慣于采用聯名法，即將各個層中的建群種或優勢種和生態指示種的學名按順序排列。 在前面冠以ass.（association的縮寫），不同層之間的優勢種以“-”相聯。 如果某一層具共優種，這時用如果某一層具共優種，這時用“+”+”相連相連 當最上層的植物不是群落的建群種，而是伴生種或景觀植物，這時用“”來表示層間關系（或用“”或“（）”） 法瑞學派的群落分類 植物區系-結構分類系統 群落分類中的歸并法美國的群落分類 英美學派早期的群落分類動態分類系統 美國fgdc植被分類系統群落的數量分類 張金屯，2000，數量生態學，科學出版社twinspantwo way in

5、dicator species analysis 分類矩陣 分類樹狀圖分類矩陣圖中左邊為種的序號，右邊為種的分類，最上面兩行為樣方序號，下面為樣方分類，中央的數字表示植物種的數量水平，“一”表示不存在。從twinspan雙向分類矩陣中可以看出：各個種的觀測值集中分布在矩陣的對角線及其附近，較好的反映出兩個環境梯度，一是光照梯度.二是土壤濕度梯度。矩陣從左到右，光照強度逐漸減弱。矩陣從上到下，土壤濕度逐漸增高。分類樹狀圖d1d2d2d3d3d4d4212324252612810111291415161718192256713323342 02 72 829d5d5d4d433031生物群落的排序

6、 野外調查（種的個體數量指標） 重要值計算（種的綜合數量指標） 多元統計分析（主成分分析） 排序圖分析 生態種組劃分 群落類型劃分 環境梯度分析 演替梯度分析生態種組劃分-1.0+3.0-1.0+3.5河楊柳樹油松 白樺白杄遼東櫟落葉松紅樺青杄群落類型劃分-0.5+4.0-0.5+2.5003031032028013029020007005006027004033019026024012018016025001002022017008010015023014021009011030community typesbllblslsblbnlpblpophbsb環境梯度分析-0.5+3.0-0.5+

7、2.5rbandaspasprbsloslorblittereles03s30s04s28s31s29s20s16s27s07s19s06s33s05s32s26s24s25s17s15s14s22s23s18s09s10s13s01s02s11s08s12s21site classesclass 1class 2class 3class 4class 5class 6env.variables-0.5+3.0-0.5+2.5rbandaspasprbsloslorblittereles03s30s04s28s31s29s20s16s27s07s19s06s33s05s32s26s24s25s17s15s14s22s23s18s09s10s13s01s02s11s08s12s21site classesclass 1class 2class 3class 4class 5class 6env.variables排序軸1與海拔梯度相關性圖 eleaxis 1-0.5+3.0+1600.0+2150.0演替梯度分析-0.5+4.0-0.5+2.50030310320280130290200070050060270040330190260