銀廠溝大龍?zhí)痘謴筒荼救郝鋬?yōu)勢種種間聯(lián)結(jié)性研究

摘 要 大龍?zhí)兜靥幩拇ㄊ∨碇菔秀y廠溝境內(nèi)，因受“5·12”汶川地震災害波及，山體大面積滑坡致被掩埋。為了給彭州市制定該地植被恢復方案提供一些有益參考，開展了實地調(diào)查研究，定量分析大龍?zhí)恫荼疚锓N優(yōu)勢種的種間聯(lián)結(jié)性。主要通過方差分析、X2檢驗、聯(lián)結(jié)系數(shù)AC值比較、OI指數(shù)比較等方法，定量分析大龍?zhí)恫荼緲拥刂谐霈F(xiàn)頻率較高的8個物種種間的聯(lián)結(jié)性。結(jié)果表明：1）菊科植物最多；重要值大于0.03的有狗牙根、鐵芒萁、柳葉菜、橐吾、苔草、一年蓬、鼠鞠草、堇菜共8種植物。2）根據(jù)重要值選取的8個物種計算得出植物群落的整體聯(lián)結(jié)性為VR=0.098，統(tǒng)計分析表明呈不顯著正關聯(lián)。3）通過計算AC值得出種對間完全獨立的物種占比為39.29%。4）通過定量分析認為，大龍?zhí)兜牟荼净謴筒]有穩(wěn)定，仍在繼續(xù)恢復當中。

關鍵詞 草本群落；優(yōu)勢種；種間聯(lián)結(jié)性；植被恢復；四川省彭州市銀廠溝大龍?zhí)?/p>

中圖分類號：Q948.15+6 文獻標志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2017.19.032

知網(wǎng)出版網(wǎng)址：http：//kns.cnki.net/kcms/detail/50.1186.s.20170714.1955.015.html 網(wǎng)絡出版時間：2017/7/14 19：55：00

大龍?zhí)兜靥幩拇ㄊ∨碇菔秀y廠溝境內(nèi)，位于北緯31°20.559′、東經(jīng)103°51.877′，該地區(qū)處于亞熱帶濕潤氣候區(qū)，氣候溫和且多雨，日照時間較長，會出現(xiàn)雨熱同期現(xiàn)象，1月份屬于最冷月份，7月份屬于最熱月份。由于該地地處龍門山斷裂地帶，“5·12”汶川地震以后，大龍?zhí)端诘膬蛇叺纳襟w上出現(xiàn)大面積滑坡致使大龍?zhí)侗谎诼瘢沟谜麄€大龍?zhí)恫辉俅嬖冢?jīng)過6年來的恢復，大龍?zhí)兑延傻卣鹬醯谋韺訋缀鯚o植被生長，發(fā)展成為現(xiàn)在的喬灌草共居的群落。

由于地處龍門山斷裂帶，“5·12”地震后，使得該地出現(xiàn)旅游業(yè)黯淡[1-2]以及生命和經(jīng)濟財產(chǎn)的極大損失等[3]，引起國內(nèi)外研究學者對其地質(zhì)災害之后的植被群落結(jié)構(gòu)[4]，植物群落演替[5]以及生物多樣性[6]，植被恢復狀況[7-8]研究的極大關注。植被恢復是一項遏制生態(tài)環(huán)境惡化、改善脆弱生態(tài)系統(tǒng)和退化生態(tài)系統(tǒng)的有效措施[9]。植被自然恢復需要一個漫長的過程[10]，采取人工措施，適時適地種植適宜性植物，能夠加快植被恢復，有效促進生態(tài)系統(tǒng)的修復與穩(wěn)定。而其中優(yōu)勢種對群落以及環(huán)境的構(gòu)成都具有較強的控制作用[11]。開展實地的調(diào)查研究，定量分析大龍?zhí)恫荼疚锓N優(yōu)勢種的種間聯(lián)結(jié)性，對恢復大龍?zhí)对镜纳鷳B(tài)環(huán)境具有重要意義，也可以為彭州市制定植被恢復方案提供一些有益參考。

1數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1資料收集

于2014年11月期間，選取大龍?zhí)痘聻暮ψ匀换謴偷刈鳛檎{(diào)查對象，采用典型樣地法，沿海拔每隔20 m，選取3個溫度、濕度、鹽度相差極小的調(diào)查樣地，并在選取的每個調(diào)查樣地內(nèi)設置2個1 m×1 m的草本樣方，3個調(diào)查樣地內(nèi)共設有6個草本樣方。在調(diào)查樣地中調(diào)查記錄的數(shù)據(jù)包括植物的名稱、株數(shù)、高度、蓋度等。

1.2數(shù)據(jù)處理

1.2.1 重要值計算

草本層的重要性以重要值的大小作為參照標準來計算，公式為[12]：

IV=（Rd+Rc+Rf）/3 （1）

（1）式中，IV為某一物種的重要值，Rd為相對密度，Rc為相對蓋度，Rf為相對頻度。

1.2.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計

重要值用綜合數(shù)值的方式來體現(xiàn)不同植物的重要性。經(jīng)過統(tǒng)計分析，本研究按重要值大小排序，前8種物種的重要值之和達到0.629，因此選取前8種，即重要值大于0.03的物種作為優(yōu)勢種來進行分析（見表1）。

統(tǒng)計的內(nèi)容為在各個樣方中物種出現(xiàn)的種數(shù)、樣方數(shù)及其物種種對之間出現(xiàn)的關系。在測定的草本樣地中選擇出現(xiàn)重要值較大的前8個物種，記錄其出現(xiàn)在6個樣方當中的多度數(shù)據(jù)，并將其組成一個8×6的多度數(shù)據(jù)矩陣，按當?shù)趇物種在第j樣方中出現(xiàn)時是1，否則是0，將其轉(zhuǎn)化成為 一個（0，1）矩陣，并以最終轉(zhuǎn)化來的（0，1）矩陣作為種間聯(lián)結(jié)性分析的最初數(shù)據(jù)。

1.3種間關聯(lián)性測定方法

1.3.1 多物種種間聯(lián)結(jié)顯著性檢驗

在某個地區(qū)出現(xiàn)的多個物種之間有無顯著的聯(lián)結(jié)性，可以通過檢測方差比率法（VR）來表明。先假定要檢驗的8個物種之間無顯著的關聯(lián)，然后按照下面的公式[13]進行計算：

上述公式中，S為總的物種數(shù)，N為總的樣方數(shù)，Tj為所要研究的物種在樣方j內(nèi)出現(xiàn)的總數(shù)，ni為第i種物種出現(xiàn)的樣方數(shù)，t為樣方中物種的平均數(shù)。

在假設是零的這種獨立性前提下，VR值應該是1，但若此刻得出的結(jié)果是VR>1，則表明物種之間是凈的正關聯(lián)的關系；若此刻得出的結(jié)果是VR<1，則表示物種之間是凈的負關聯(lián)的關系；若VR=1，則表示假設成立。

VR值對于1的偏離程度是由統(tǒng)計量W來檢測的，若物種之間無關聯(lián)，則W在X20.95（N）

1.3.2 成對物種間聯(lián)結(jié)性檢驗

對于2×2聯(lián)列表統(tǒng)計出的各物種種對數(shù)據(jù)，即a、b、c、d的數(shù)值，通過計算其AC值的結(jié)果來表明物種種間聯(lián)結(jié)的程度。

式中a為兩物種全部出現(xiàn)的樣方數(shù)，b為A物種出現(xiàn)而B物種未出現(xiàn)的樣方數(shù)，c為A物種未出現(xiàn)B物種出現(xiàn)的樣方數(shù)，d為兩物種都未出現(xiàn)的樣方數(shù)。AC結(jié)果的取值范圍是[-1，1]，若AC值越接近于-1，表示物種之間的負的聯(lián)結(jié)性越強；反之，則正的聯(lián)結(jié)越強；若AC值為0，則表示物種間是完全獨立的。

對于2×2聯(lián)列表統(tǒng)計出的各物種種對數(shù)據(jù)通過X2統(tǒng)計量來檢測物種間的聯(lián)結(jié)性，對于非連續(xù)性數(shù)據(jù)的X2用Yates的連續(xù)校正公式[14]計算

式中N為取樣總數(shù)，a、b、c、d同上。因為結(jié)果有兩種關聯(lián)類型，當（ad-bc）>0時為正聯(lián)結(jié)，反之為負聯(lián)結(jié)，因而當X2>X20.05時物種種對之間聯(lián)結(jié)性為顯著，反之為不顯著。X20.10（1）=2.706， X20.05（1）=3.841，X20.01（1）=6.635，2.7066.635為極顯著，X2≤2.706為不顯著[15]。

1.3.3 關聯(lián)測度

為了減少因d值對點聯(lián)結(jié)系數(shù)（AC）計算結(jié)果的偏差而帶來的影響，選取了其中對兩物種關聯(lián)度評定比較好的Ochiai指數(shù)來計算物種的種間聯(lián)結(jié)度[16]。

OI指數(shù)是對種對相伴隨出現(xiàn)的機率和聯(lián)結(jié)性的程度的反映。若a=0即所取的值是0，表示種間完全相異，無同時出現(xiàn)在同一樣方中的可能性；若a=N（總樣方數(shù)）即所取的值是1，表示出現(xiàn)在同一樣方中。

2結(jié)果與分析

2.1物種組成分析

在所統(tǒng)計的6個樣方中共發(fā)現(xiàn)有20科28 屬29種植物，平均每個樣方有4.83種植物。在所統(tǒng)計的所有科當中，前3大科是菊科（Asteracea）、禾本科（Poaceae）、蓼科（Polygonaceae）。其中，菊科在總科中最多所占比例最大（20.7%），禾本科次之（13.8%），蓼科為10.3%。

2.2總體相關性分析

根據(jù)重要值選取的8個物種（見表1）所組成的存在與否的矩陣，計算VR的值：VR=ST2/δT2=0.098。大龍?zhí)恫荼救郝浞N間的總的關聯(lián)性的方差均值小于1，因此在總體上呈現(xiàn)出負的相關性。對于VR值的計算結(jié)果，通過統(tǒng)計量W來檢測偏離1的顯著性：W=N×（VR）=0.589。查表得相應的X2值：X20.05（1）=3.841，X20.01（1）= 6.635，可見X20.05（1）

2.3種間關聯(lián)測度

物種的種間聯(lián)結(jié)性可以用聯(lián)結(jié)系數(shù)等（度量物種種間聯(lián)結(jié)性的強度）來說明。應用物種關聯(lián)的測度指標計算值作圖，其中半矩陣圖包括種間聯(lián)結(jié)性X2值（圖1）、聯(lián)結(jié)系數(shù)AC值（圖2）、關聯(lián)測度OI值（圖3），由以上3圖可知大龍?zhí)恫荼?個物種28個種對之間相關方面的信息。其中：1）有39.29%表明種對間是完全獨立的，表明它們對環(huán)境的營養(yǎng)空間和資源的需求不同。2）在9對呈正聯(lián)結(jié)當中，雖然有“狗牙根（Cynodon dactylon）-鼠鞠草（Gnaphalium affine） ”“柳葉菜（Epilobium hirsutum）-堇菜（Viola verecumda） ”“囊吾（Ligularia）-堇菜”“苔草（Carex tristachya）-一年蓬（Erigeron annuus） ”“苔草-堇菜”5對表明正聯(lián)結(jié)性較強，但是其中無一對呈顯著關系。說明由于物種的生態(tài)學特性及其對存在環(huán)境的要求，使得各物間互相兼容、互相促進生長，即出現(xiàn)一些物種為其他物種提供環(huán)境條件的現(xiàn)象，但是這種互補作用并不明顯。3）在8組呈負聯(lián)結(jié)的種對中，25%種對的OI值為0，表示此種對完全不能同時出現(xiàn)在同一生境當中，加之它們對營養(yǎng)和資源的爭奪，因此才會表現(xiàn)出負聯(lián)結(jié)。

3小結(jié)與討論

從應用方法來看，在計算種間聯(lián)結(jié)性時方差比率法、AC值比較、X2檢驗和OI 指數(shù)比較4種方法應同時使用。其中，方差比率法用來對多物種間總體的聯(lián)結(jié)性進行分析；AC值則用來體現(xiàn)物種間的聯(lián)結(jié)性程度；X2檢驗顯示出種對聯(lián)結(jié)的性質(zhì)和顯著程度；OI指數(shù)則用以表明種對相伴隨出現(xiàn)的機率和聯(lián)結(jié)性程度。

銀廠溝大龍?zhí)兜貐^(qū)由于地勢原因容易爆發(fā)泥石流，并且泥石流溝的形態(tài)與土壤物質(zhì)每年都略有不同，受到各種自然因素的影響，群落間未達到穩(wěn)定狀態(tài)。筆者于2014年采用樣方法對植被的恢復情況進行了調(diào)查，并對物種種間的關聯(lián)程度進行了計算分析。為了對該區(qū)的植被恢復有更加深入的了解，建議今后每年都應對大龍?zhí)兜貐^(qū)進行實地考察，采集樣地數(shù)據(jù)，以期為該地的植被恢復方式與措施選擇提供借鑒參考。

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（責任編輯：丁志祥）