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书名：生态学数据分析：方法、程序与软件
定价：68.0
ISBN：9787030439284
作者：郭水良，于晶，陈国奇
版次：0101
出版时间：2015-05
内容提要：
生态学数据分析:方法生态学研究需要从原始数据出发,通过系列计算分析,*后作出具有生态意义的解释？本书主要介绍PCORDfor Windows？CanocoforWindows？CurveExpert？SPSS和PAST 等软件在生态学数据转换？标准化？函数拟合？遗传多样性？物种多样性？生态位？空间分布格局？聚类？排序和实验数据统计检验上的应用方法？应用QBASIC和R 语言对书中的部分方法编制程序？书中的每一种方法均提供模拟数据,介绍具体的操作步骤？？程序与软件
目录：
目录 前言 第*章 生态学数据收集 1 第*节 样方设置 1 一？主观取样 1 二？客观取样 1 第二节 样方形状？大小和数目 2 一？样方的形状 2 二？样方的大小 3 三？样方的数目 3 第三节 无样地取样法 4 第二章 群落数量和环境特征 6 第*节 群落的数量特征 6 一？多度 6 二？密度 6 三？盖度 7 四？频度 8 五？高度 8 六？生物量和产量 8 七？优势度和生态重要值 8 八？生活型 8 九？种—面积曲线和群落*小面积 9 第二节 环境特征 9 一？气候数据 9 二？地形数据 10 三？土壤数据 10 四？水体环境 10 五？生物因子数据 11 第三章 数据准备 12 第*节 数据的类型 12 一？名称数据 12 二？顺序性数据 12 三？数量数据 13 四？数据矩阵 13 第二节 数据预处理 14 一？数据简缩 14 二？数据转换 14 三？数据标准化 14 第三节 QBASIC编程 17 第四章 回归分析 25 第*节 应用CurveExpert进行函数拟合 25 一？CurveExpert软件简介 25 二？操作步骤 25 第二节 应用SPSS进行曲线拟合 29 第三节 运用Excel电子表格进行变量关系拟合 31 第四节 多元线性回归 31 第五章 多样性指数计算 34 第*节 生物多样性概述 34 第二节 遗传多样性 34 一？取样方法 34 二？遗传多样性标记介绍 35 三？分子数据分析方法 37 四？应用Popgen32计算群体遗传多样性和分化 40 第三节 物种多样性 45 一？物种多样性的概念 45 二？α物种多样性计算公式 45 三？β物种多样性计算公式 48 四？物种多样性的计算程序和软件 48 第六章 种间关系分析 52 第*节 相关分析 52 一？连续数据的相关性分析 52 二？二元数据的双系列相关系数 52 第二节 种间关联 53 第三节 种间相关 54 一？Pearson相关系数 54 二？Spearman秩相关系数 56 三？应用SPSS计算Pearson和Spearman秩相关系数 57 四？应用PAST计算Pearson相关系数和Spearman秩相关系数 58 五？应用QBASIC程序计算变量之间的相关性 59 第七章 生态位 61 第*节 生态位概念 61 第二节 生态位指数计算 61 一？生态位宽度 61 二？生态位重叠值 63 第八章 空间格局分析 90 第*节 空间格局的概念 90 第二节 分布格局类型的判定方法 90 一？方差均值比 91 二？χ2检验 91 三？ψ检验 92 四？Morisita指数 93 五？犆犃扩散指数 93 六？平均拥挤度 93 第三节 格局分析方法 95 一？单种格局规模分析 95 二？种群分布格局的斑块间隙？斑块大小分析 100 第九章 群落数量分类方法 103 第*节 分类的目的和意义 103 第二节 相似系数和相异系数 103 一？仅适合二元数据的相似关系 103 二？适用于二元数据和数量数据的相似关系 106 第三节 等级聚类方法 108 一？等级聚类的一般步骤108 二？应用PCORD软件进行聚类分析 112 三？应用PAST软件进行聚类分析 117 四？应用SPSS进行聚类分析 118 第四节 等级划分法 120 一？单元划分法 120 二？双向指示种分析法 122 第五节 非等级分类方法 125 一？相似分类法 125 二？相异分类法 125 三？图论聚类法 126 第十章 排序 129 第*节 排序概述 129 第二节 极点排序 130 一？方法简介 130 二？应用PCORD进行极点排序 133 第三节 主成分分析 137 一？主成分分析概述 137 二？主成分分析的原理 137 三？计算步骤 139 四？应用SPSS11.0进行主成分分析 142 五？应用PAST2.17进行主成分分析 144 六？应用PCORD进行主成分分析 147 第四节 主坐标排序 149 一？方法介绍 149 二？应用PAST进行主坐标排序 150 第五节 对应分析和除趋势对应分析 151 一？对应分析 151 二？除趋势对应分析 154 三？应用PAST进行对应分析和除趋势对应分析 156 四？应用PCORD进行对应分析和除趋势对应分析 158 第六节 典范对应分析和除趋势典范对应分析 160 一？典范对应分析 160 二？除趋势典范对应分析 165 三？应用PAST进行典范对应分析 165 四？应用Canoco进行典范对应分析和除趋势典范对应分析 167 五？应用PCORD进行典范对应分析和除趋势典范对应分析 172 第七节 无度量多维标定排序 174 一？方法 174 二？应用PAST和PCORD进行无度量多维标定排序 175 第十一章 生理生态学中数据统计分析 176 第*节 单因素方差分析 176 第二节 双因素方差分析 180 第三节 独立样本狋检验和成对样本狋检验 182 一？独立样本狋检验 182 二？成对样本狋检验 183 第四节 重复测量数据的方差分析 184 第五节 实验结果的图表形式 188 一？三线表 188 二？应用Excel作图的技巧 189 第十二章 应用犚语言进行生态数据分析 193 第*节 R语言简介 193 一？R语言的下载和安装 193 二？R程序的一般运行方法 195 三？R语言中的基本语句 197 四？R语言中重要的生态与环境统计学程序包 204 第二节 数据标准化程序 204 第三节 二元数据的相似系数矩阵程序 206 第四节 图解相关系数矩阵的程序 208 一？程序 208 二？运算结果 208 第五节 用R语言计算物种多样性指数 211 一？α多样性的计算 211 生态学数据分析———方法？程序与软件 二？β多样性计算程序 211 第六节 应用R语言进行数量分类 214 一？建立相异系数矩阵的程序 214 二？构建聚类树的程序 214 三？圆形聚类树状图的方法 216 四？聚类和热图的构建方法 218 五？*小生成树 220 第七节 应用R语言进行多元回归树构建 223 第八节 犆均值模糊聚类分析 225 第九节 应用R语言进行生态位分析 228 第十节 应用R语言进行排序分析 229 一？排序程序 229 二？组合聚类和排序的方法 234 三？典范对应分析？对应分析？除趋势对应分析和约束排序分析程序 237 四？非度量多维标定 240 五？偏约束排序分析 242 第十一节 R语言在构建决策树模型中的应用 244 第十二节 应用R语言绘制图形的方法介绍 248 一？基本作图语句 248 二？用R语言生成热图 251 三？排序二维散点图 252 四？排序的三维散点图 255 参考文献 258 有关软件的参考文献 260
在线试读：
第*章 生态学数据收集 第*节 样方设置 野外生态学调查多数涉及种群？群落和生态系统水平,研究都是从实测数据出发,经过分析？运算,挖掘数据中隐藏的规律,这需要一套标准的数据收集方法？ 生态学研究中收集数据的过程称为取样(sampling)？实际研究过程中,人们不可能对所研究区域的群落全部进行研究,只能抽取部分进行分析？取样的目的是通过样方的研究去准确地推测群落的总体,抽取的这一部分称为取样单位(samplingunit),包括样方？样圆？样点？样线？样带等,获取样方中生物分布和环境因子数据？生态学取样方法包括主观取样和客观取样两大类？ 一？主观取样 主观取样是根据主观判断有意识地选出某些“典型”的？有代表性的样地进行调查？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,缺点是不能进行显著性检验？应用主观取样方法获得的数据不能用于统计分析,包括狋检验？犉检验？联结？相关或回归等显著性测定,但是适用于如排序等某些多元统计分析？ 二？客观取样 1.随机取样 样方设置是随机的,每一分析对象被抽取的概率是相等的？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(图1.1)？样方犃和犅分别由随机数对(4,4)和(55,25)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？沟图1.1 随机取样图示,由随机数确定样方位置(张金屯,1995)壑交错？裸岩纵横的地方,真正达到随机取样的很少？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 系统取样又称规则取样,是根据某一规则系统地设置样方？例如,在山地开展生态调查,先根据野外环境特点,确定第*个样方位置,从低海拔向高海拔,每隔100m 设置一个样方？在实际工作中,随机地选择第*个样方后,可以向两个或四个不同方向规则地设置其他样方？取样的方位和间隔的位置需要从环境及群落特点考虑？ 3.限定随机取样 限定随机取样又称系统随机取样,先将研究地段分成大小相等的区组,然后在每一小区组内再随机地设置样方？ 4.分层取样 根据自然界线或不同环境类型,将研究地段分成一些小的地段,再在小地段内进行随机或规则取样,分别代表不同的环境类型？例如,在垂直分布明显的山地,可以将不同植被带作为小地段？分层取样时,小地段的大小并不相等,也难以进行统计分析？ 5.环境因子取样 海拔高度？坡度？坡向？小地形变化等,可以直接从样方中测量记录？土壤等环境因子变化大,还需在样方内再进行随机取样或规则取样？样方中土壤取样时,一般取5个点,即样方的中心点和中心点到样方每个角连线的中点？实际测定时,可以将这5个样品充分地混合,然后再从中取一部分进行测定,或者将5个样品分别测定,对其结果取平均值,后者可以进行统计分析检验？ 第二节 样方形状？大小和数目 一？样方的形状 取样的形式有样方？样圆？样点？样线？样带等？为了减少边际效应对测量数据的影响,样方的边与面积比要小？圆形的周长与面积比*小,但是在野外地形复杂的环境中用圆形进行取样困难很大？方形的边和面积比较小,因而边际影响的误差较小,而且方形容易设置,因此,一般生态学调查中样方为方形？ 样线用于一些特殊的研究中,主要用于灌丛和森林群落中,但是使用频率低？格局分析中,由连续样方组成样带是*常用的方法？ 二？样方的大小 一般用群落的*小面积作为样方的大小？群落*小面积定义为群落中大多数种类都能出现的*小样方面积,通常用种数面积曲线来确定,即种数面积曲线的转折点所对应的样方面积？由群落*小面积确定的调查样方数据适合多元分析方法,但不适合格局分析？ 表1.1为不同群落类型生态学调查时取样的面积大小？ 表1.1 不同群落类型*小面积经验值 样方大小在格局分析中非常重要？格局分析中样方大小要明显地小于该类型群落的*小面积？在低矮草地研究中一般用25~100cm2的样方,高草地用100~625cm2,灌丛用0.5~4m2,森林用2~25m2？样方大小选择不当,研究结果均匀分布？随机分布和集群分布就分辨不出来,结果可能它们都是随机分布或均匀分布的？在小格局和微格局分析中,样方会设置得更小？ 三？样方的数目 1.平均数曲线法 当样方数较少时,平均数变化幅度较大,随着样方数目的增加,它的变化幅度逐渐减小,当达到某一样方数目时,它的变化幅度小于允许的范围(如5%变化幅度),此时对应的样方数目可以认为是所需要选取的样方数？ 2.面积比法 举例来说,如果研究地总面积为10000m2,样方大小为5m×5m,要求抽取面积为总面积的5%,即取样面积应为500m2,则样方数为500/25=20？ 第三节 无样地取样法 无样地取样一般用于测定森林群落中树种密度？基面积？频度等数据,有*近个体法？*图1.2 中点四分法调查示意图 近邻体法？随机配对法和中点四分法(张金屯,1995)？中点四分法应用得*为广泛,该方法定义为随机样点与每一象限中*近一株间距离的平均值？对于一个样点要测定四个距离(图1.2),该法要求事先确定好坐标系的方向？ 表1.2是浙江省遂昌县华西枫杨—枫香群落中 5个取样点的调查数据,用以说明中点四分法的实际操作方法？通过表中数据,频度=(含有某种的样点数/样点总数)×100%,以此式计算每一树种在调查地的频度？ 表1.2 中点四分法调查记载表 频度:华西枫杨=(5/5)×100%=100%？枫香=(4/5)×100%=80%？黄山木兰=(3/5)×100%=60%？秀丽槭=(1/5)×100%=20%？ 每公顷株数=10000/(1.78×1.78)=3156 株,其中,华西枫杨=3155×9/20=1420株？枫香=3155×6/20=946株？黄山木兰=3155×4/20=631株？秀丽槭=3155×1/20=158株？ 第二章 群落数量和环境特征 第*节 群落的数量特征 一？多度 多度(abundance)是指群落内每种植物的个体数量,对于树木等种类或需要详细研究的群落,常用直接计数法,而对于草本？灌木等个体数目大而体形较小的种类,常用目测计数法？表2.1列出了一些具体的估测多度等级的方法？ 表2.1 几种常用的多度等级 实测方法可以计测样方中单株个体的数目,也可以根据植物的地上枝条数或丛生植物的丛数等计数,计数时一般以植物的根部是否位于样方内为标准？ 二？密度 密度(density)是指单位面积的株数(整个植株或某一部分)？相对密度反映群落内各种植物数目之间的比例,计算方法为相对密度=某种植物的个体数目全部植物的个体数目×100
定价：68.0
ISBN：9787030439284
作者：郭水良，于晶，陈国奇
版次：0101
出版时间：2015-05
内容提要：
生态学数据分析:方法生态学研究需要从原始数据出发,通过系列计算分析,*后作出具有生态意义的解释？本书主要介绍PCORDfor Windows？CanocoforWindows？CurveExpert？SPSS和PAST 等软件在生态学数据转换？标准化？函数拟合？遗传多样性？物种多样性？生态位？空间分布格局？聚类？排序和实验数据统计检验上的应用方法？应用QBASIC和R 语言对书中的部分方法编制程序？书中的每一种方法均提供模拟数据,介绍具体的操作步骤？？程序与软件
目录：
目录 前言 第*章 生态学数据收集 1 第*节 样方设置 1 一？主观取样 1 二？客观取样 1 第二节 样方形状？大小和数目 2 一？样方的形状 2 二？样方的大小 3 三？样方的数目 3 第三节 无样地取样法 4 第二章 群落数量和环境特征 6 第*节 群落的数量特征 6 一？多度 6 二？密度 6 三？盖度 7 四？频度 8 五？高度 8 六？生物量和产量 8 七？优势度和生态重要值 8 八？生活型 8 九？种—面积曲线和群落*小面积 9 第二节 环境特征 9 一？气候数据 9 二？地形数据 10 三？土壤数据 10 四？水体环境 10 五？生物因子数据 11 第三章 数据准备 12 第*节 数据的类型 12 一？名称数据 12 二？顺序性数据 12 三？数量数据 13 四？数据矩阵 13 第二节 数据预处理 14 一？数据简缩 14 二？数据转换 14 三？数据标准化 14 第三节 QBASIC编程 17 第四章 回归分析 25 第*节 应用CurveExpert进行函数拟合 25 一？CurveExpert软件简介 25 二？操作步骤 25 第二节 应用SPSS进行曲线拟合 29 第三节 运用Excel电子表格进行变量关系拟合 31 第四节 多元线性回归 31 第五章 多样性指数计算 34 第*节 生物多样性概述 34 第二节 遗传多样性 34 一？取样方法 34 二？遗传多样性标记介绍 35 三？分子数据分析方法 37 四？应用Popgen32计算群体遗传多样性和分化 40 第三节 物种多样性 45 一？物种多样性的概念 45 二？α物种多样性计算公式 45 三？β物种多样性计算公式 48 四？物种多样性的计算程序和软件 48 第六章 种间关系分析 52 第*节 相关分析 52 一？连续数据的相关性分析 52 二？二元数据的双系列相关系数 52 第二节 种间关联 53 第三节 种间相关 54 一？Pearson相关系数 54 二？Spearman秩相关系数 56 三？应用SPSS计算Pearson和Spearman秩相关系数 57 四？应用PAST计算Pearson相关系数和Spearman秩相关系数 58 五？应用QBASIC程序计算变量之间的相关性 59 第七章 生态位 61 第*节 生态位概念 61 第二节 生态位指数计算 61 一？生态位宽度 61 二？生态位重叠值 63 第八章 空间格局分析 90 第*节 空间格局的概念 90 第二节 分布格局类型的判定方法 90 一？方差均值比 91 二？χ2检验 91 三？ψ检验 92 四？Morisita指数 93 五？犆犃扩散指数 93 六？平均拥挤度 93 第三节 格局分析方法 95 一？单种格局规模分析 95 二？种群分布格局的斑块间隙？斑块大小分析 100 第九章 群落数量分类方法 103 第*节 分类的目的和意义 103 第二节 相似系数和相异系数 103 一？仅适合二元数据的相似关系 103 二？适用于二元数据和数量数据的相似关系 106 第三节 等级聚类方法 108 一？等级聚类的一般步骤108 二？应用PCORD软件进行聚类分析 112 三？应用PAST软件进行聚类分析 117 四？应用SPSS进行聚类分析 118 第四节 等级划分法 120 一？单元划分法 120 二？双向指示种分析法 122 第五节 非等级分类方法 125 一？相似分类法 125 二？相异分类法 125 三？图论聚类法 126 第十章 排序 129 第*节 排序概述 129 第二节 极点排序 130 一？方法简介 130 二？应用PCORD进行极点排序 133 第三节 主成分分析 137 一？主成分分析概述 137 二？主成分分析的原理 137 三？计算步骤 139 四？应用SPSS11.0进行主成分分析 142 五？应用PAST2.17进行主成分分析 144 六？应用PCORD进行主成分分析 147 第四节 主坐标排序 149 一？方法介绍 149 二？应用PAST进行主坐标排序 150 第五节 对应分析和除趋势对应分析 151 一？对应分析 151 二？除趋势对应分析 154 三？应用PAST进行对应分析和除趋势对应分析 156 四？应用PCORD进行对应分析和除趋势对应分析 158 第六节 典范对应分析和除趋势典范对应分析 160 一？典范对应分析 160 二？除趋势典范对应分析 165 三？应用PAST进行典范对应分析 165 四？应用Canoco进行典范对应分析和除趋势典范对应分析 167 五？应用PCORD进行典范对应分析和除趋势典范对应分析 172 第七节 无度量多维标定排序 174 一？方法 174 二？应用PAST和PCORD进行无度量多维标定排序 175 第十一章 生理生态学中数据统计分析 176 第*节 单因素方差分析 176 第二节 双因素方差分析 180 第三节 独立样本狋检验和成对样本狋检验 182 一？独立样本狋检验 182 二？成对样本狋检验 183 第四节 重复测量数据的方差分析 184 第五节 实验结果的图表形式 188 一？三线表 188 二？应用Excel作图的技巧 189 第十二章 应用犚语言进行生态数据分析 193 第*节 R语言简介 193 一？R语言的下载和安装 193 二？R程序的一般运行方法 195 三？R语言中的基本语句 197 四？R语言中重要的生态与环境统计学程序包 204 第二节 数据标准化程序 204 第三节 二元数据的相似系数矩阵程序 206 第四节 图解相关系数矩阵的程序 208 一？程序 208 二？运算结果 208 第五节 用R语言计算物种多样性指数 211 一？α多样性的计算 211 生态学数据分析———方法？程序与软件 二？β多样性计算程序 211 第六节 应用R语言进行数量分类 214 一？建立相异系数矩阵的程序 214 二？构建聚类树的程序 214 三？圆形聚类树状图的方法 216 四？聚类和热图的构建方法 218 五？*小生成树 220 第七节 应用R语言进行多元回归树构建 223 第八节 犆均值模糊聚类分析 225 第九节 应用R语言进行生态位分析 228 第十节 应用R语言进行排序分析 229 一？排序程序 229 二？组合聚类和排序的方法 234 三？典范对应分析？对应分析？除趋势对应分析和约束排序分析程序 237 四？非度量多维标定 240 五？偏约束排序分析 242 第十一节 R语言在构建决策树模型中的应用 244 第十二节 应用R语言绘制图形的方法介绍 248 一？基本作图语句 248 二？用R语言生成热图 251 三？排序二维散点图 252 四？排序的三维散点图 255 参考文献 258 有关软件的参考文献 260
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第*章 生态学数据收集 第*节 样方设置 野外生态学调查多数涉及种群？群落和生态系统水平,研究都是从实测数据出发,经过分析？运算,挖掘数据中隐藏的规律,这需要一套标准的数据收集方法？ 生态学研究中收集数据的过程称为取样(sampling)？实际研究过程中,人们不可能对所研究区域的群落全部进行研究,只能抽取部分进行分析？取样的目的是通过样方的研究去准确地推测群落的总体,抽取的这一部分称为取样单位(samplingunit),包括样方？样圆？样点？样线？样带等,获取样方中生物分布和环境因子数据？生态学取样方法包括主观取样和客观取样两大类？ 一？主观取样 主观取样是根据主观判断有意识地选出某些“典型”的？有代表性的样地进行调查？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,缺点是不能进行显著性检验？应用主观取样方法获得的数据不能用于统计分析,包括狋检验？犉检验？联结？相关或回归等显著性测定,但是适用于如排序等某些多元统计分析？ 二？客观取样 1.随机取样 样方设置是随机的,每一分析对象被抽取的概率是相等的？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(图1.1)？样方犃和犅分别由随机数对(4,4)和(55,25)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？沟图1.1 随机取样图示,由随机数确定样方位置(张金屯,1995)壑交错？裸岩纵横的地方,真正达到随机取样的很少？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 系统取样又称规则取样,是根据某一规则系统地设置样方？例如,在山地开展生态调查,先根据野外环境特点,确定第*个样方位置,从低海拔向高海拔,每隔100m 设置一个样方？在实际工作中,随机地选择第*个样方后,可以向两个或四个不同方向规则地设置其他样方？取样的方位和间隔的位置需要从环境及群落特点考虑？ 3.限定随机取样 限定随机取样又称系统随机取样,先将研究地段分成大小相等的区组,然后在每一小区组内再随机地设置样方？ 4.分层取样 根据自然界线或不同环境类型,将研究地段分成一些小的地段,再在小地段内进行随机或规则取样,分别代表不同的环境类型？例如,在垂直分布明显的山地,可以将不同植被带作为小地段？分层取样时,小地段的大小并不相等,也难以进行统计分析？ 5.环境因子取样 海拔高度？坡度？坡向？小地形变化等,可以直接从样方中测量记录？土壤等环境因子变化大,还需在样方内再进行随机取样或规则取样？样方中土壤取样时,一般取5个点,即样方的中心点和中心点到样方每个角连线的中点？实际测定时,可以将这5个样品充分地混合,然后再从中取一部分进行测定,或者将5个样品分别测定,对其结果取平均值,后者可以进行统计分析检验？ 第二节 样方形状？大小和数目 一？样方的形状 取样的形式有样方？样圆？样点？样线？样带等？为了减少边际效应对测量数据的影响,样方的边与面积比要小？圆形的周长与面积比*小,但是在野外地形复杂的环境中用圆形进行取样困难很大？方形的边和面积比较小,因而边际影响的误差较小,而且方形容易设置,因此,一般生态学调查中样方为方形？ 样线用于一些特殊的研究中,主要用于灌丛和森林群落中,但是使用频率低？格局分析中,由连续样方组成样带是*常用的方法？ 二？样方的大小 一般用群落的*小面积作为样方的大小？群落*小面积定义为群落中大多数种类都能出现的*小样方面积,通常用种数面积曲线来确定,即种数面积曲线的转折点所对应的样方面积？由群落*小面积确定的调查样方数据适合多元分析方法,但不适合格局分析？ 表1.1为不同群落类型生态学调查时取样的面积大小？ 表1.1 不同群落类型*小面积经验值 样方大小在格局分析中非常重要？格局分析中样方大小要明显地小于该类型群落的*小面积？在低矮草地研究中一般用25~100cm2的样方,高草地用100~625cm2,灌丛用0.5~4m2,森林用2~25m2？样方大小选择不当,研究结果均匀分布？随机分布和集群分布就分辨不出来,结果可能它们都是随机分布或均匀分布的？在小格局和微格局分析中,样方会设置得更小？ 三？样方的数目 1.平均数曲线法 当样方数较少时,平均数变化幅度较大,随着样方数目的增加,它的变化幅度逐渐减小,当达到某一样方数目时,它的变化幅度小于允许的范围(如5%变化幅度),此时对应的样方数目可以认为是所需要选取的样方数？ 2.面积比法 举例来说,如果研究地总面积为10000m2,样方大小为5m×5m,要求抽取面积为总面积的5%,即取样面积应为500m2,则样方数为500/25=20？ 第三节 无样地取样法 无样地取样一般用于测定森林群落中树种密度？基面积？频度等数据,有*近个体法？*图1.2 中点四分法调查示意图 近邻体法？随机配对法和中点四分法(张金屯,1995)？中点四分法应用得*为广泛,该方法定义为随机样点与每一象限中*近一株间距离的平均值？对于一个样点要测定四个距离(图1.2),该法要求事先确定好坐标系的方向？ 表1.2是浙江省遂昌县华西枫杨—枫香群落中 5个取样点的调查数据,用以说明中点四分法的实际操作方法？通过表中数据,频度=(含有某种的样点数/样点总数)×100%,以此式计算每一树种在调查地的频度？ 表1.2 中点四分法调查记载表 频度:华西枫杨=(5/5)×100%=100%？枫香=(4/5)×100%=80%？黄山木兰=(3/5)×100%=60%？秀丽槭=(1/5)×100%=20%？ 每公顷株数=10000/(1.78×1.78)=3156 株,其中,华西枫杨=3155×9/20=1420株？枫香=3155×6/20=946株？黄山木兰=3155×4/20=631株？秀丽槭=3155×1/20=158株？ 第二章 群落数量和环境特征 第*节 群落的数量特征 一？多度 多度(abundance)是指群落内每种植物的个体数量,对于树木等种类或需要详细研究的群落,常用直接计数法,而对于草本？灌木等个体数目大而体形较小的种类,常用目测计数法？表2.1列出了一些具体的估测多度等级的方法？ 表2.1 几种常用的多度等级 实测方法可以计测样方中单株个体的数目,也可以根据植物的地上枝条数或丛生植物的丛数等计数,计数时一般以植物的根部是否位于样方内为标准？ 二？密度 密度(density)是指单位面积的株数(整个植株或某一部分)？相对密度反映群落内各种植物数目之间的比例,计算方法为相对密度=某种植物的个体数目全部植物的个体数目×100