安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-12009-7-19
第四章 群落生态学
第一节 生物群落的组成与结构
第二节 生物群落的动态
第三节 生物群落的分类与排序
内容提要
单元测试安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-22009-7-19
第三节 生物群落的分类与排序
§ 1 生物群落的分类
中国的植物群落分类
法瑞学派的群落分类
美国的群落分类
群落的数量分类
参考文献
思考题
§ 2 生物群落的排序
群落排序的概念
间接梯度分析
直接梯度分析安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-32009-7-19
中国的植物群落分类
中国植物群落分类原则 以群落本身的综合特征作为分类依据
中国植物分类系统单位 分类单位分三级：植被型
（高级单位）、群系（中级单位）和群丛（基本单位）。每一等级的上下再设一个辅助单位和补充单位。
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-42009-7-19
中国的植物群落分类系统植被型组：如 草地植被型,如 温带草原
（植被亚型）：如 典型草原群系组：如 根茎禾草草原群系,如 羊草草原
（亚群系）：如 羊草＋丛生禾草草原群丛组：如 羊草＋大针茅草原群丛,如 羊草＋大针茅＋柴胡草原亚群丛安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-52009-7-19
植被分类单位
植被型,最主要的高级分类单位。建群种生活型相同或相似，同时对水热条件、生态关系一致的植物群落联合。
群系,主要的中级分类单位。建群种或共建种相同的植物群落联合。
群丛,基本单位。层片结构相同，各层片优势种或共优势种相同的植物群落联合。
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-62009-7-19
植被分类单位
植被型组：最高的分类单位。建群种生活型相近因而群落外貌相似的植物群落联合。
植被亚型：辅助单位。根据优势层片或批示层片的差异划分。
群系组：根据建群种亲缘关系近似，生活型近似或生境相近而划分
亚群系：辅助单位。根据次优势层片及其所反映的生境条件而划分。
群丛组：片层结构相似，而且优势层片与次优势层片的优势种工共优势种相同的植物群落联合。
亚群丛：反映群丛内部在区系成分、层片配置、动态变化等方面出现的若干微细变化。
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-72009-7-19
法瑞学派的群落分类
植物区系－结构分类系统，被称为群落分类中的归并法，以植物区系为基础。
群丛门
群丛纲
群丛目
群丛属
群丛
亚群丛
群丛变型
亚群丛变型
群丛相安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-82009-7-19
美国的群落分类
双轨制分类系统根据群落动态发生演替原则的概念来进行群落分类的。
群系型
群系
群丛
单优种群丛
群丛相
组合
集团
季相
层顶极群落系统
演替系列群丛
演替系列单优种群丛
演替系列
演替系列组合
集群
季相
层演替系列系统安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-92009-7-19
群落的数量分类 －目标
用植物种的数据（属性）去划分样方（实体），可以较客观地揭示出植被本身可能存在的自然间断。
用土壤、气候等环境因素的数据去划分样方，可能揭示植被间断的环境原因。
以植物种的分类与用土壤、气候等环境因素分类的结果进行比较，可以反映出植被变化与环境变化的关系。
用样方数据去划分植物种的集合，结果会分成若干种组，
它本身可能反映出种间相互作用的规律。
用样方数据去分割环境因素的集合，结果会分成若干环境梯度，反映不同环境之间的组合关系。
以样方数据分割出的种组与环境梯度进行比较，可能找到种组与环境因素的关系，这样的种组被称为生态种组。
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群落的数量分类 －方法
多元分析技术的一般特点
不需要随机取样，不涉及显著性检验。
多元分析方法是施于原始数据集合的一套处理规则，
从而揭示属性之间、实体之间以及属性和实体之间的复杂关系。方法本身不依赖于对实体和属性具体内容的解释，因些可用于多学科。
多元分析的基本单位叫实体，描述实体数量特征的各种数据项目称为属性，在群落生态学研究中，实体可以是样方、样地、林分或群落等。
相似系数
距离系数
相关系数
信息系数安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-112009-7-19
N个样方 p个物种数样方物种
1(A) 2(B) 3 4 5(j) 6(k),N
1(x) 2 5 2 1 0 3
2(y) 0 1 4 3 1 2
3 3 4 1 0 0 2
.
i
.
p
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-122009-7-19
距离系数
绝对值距离
D＝ | xA－ xB| ＋ | yA － yB|
Djk＝ ∑ | xj－ xk|
欧氏距离平方
D 2＝ ( xA－ xB) 2 ＋ ( yA － yB )2
D jk2＝ ∑ (xj－ xk ) 2
Bray-Curtis距离
B(jk)= ∑ | xj－ xk| / ∑ | xj+ xk|
y
x
A(xA,yA)
B(xB,yB)
■
■
A,B-实体； x,y-属性安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-132009-7-19
聚类分析
分类样方（ Q分析）
计算实体间的相似矩阵
C6
找出最相似的两个样方进行一次合并
重算（ 6－ 1） × （ 6－
1）的相似距阵
重复合并过程直到全部样方并成一组
2.449
3.159
4.374
2.989
1.732
1 6 2 3 4 5
6个样方组平均法的聚合树状图安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-142009-7-19
样方间的 6× 6欧氏距离距阵
1 2 3 4 5 6
0 3.317 4.472 4.359 3.742 2.449
0 5.195 6 6.403 3
0 1.732 3.742 2.449
0 2.236 3
0 3.742
0
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第一次合并后的 5× 5欧氏距离距阵
1 2 3’ 5 6
0 3.317 4.416 3.742 2.449
0 5.598 6.403 3
0 2.989 2.725
0 3.742
0
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-162009-7-19
群落排序的概念
排序是把一个地区内所调查的群落样地，按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地之间及其与生境之间相互关系。
排序的原理
排序的类型安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-172009-7-19
排序类型
直接梯度分析 (direct gradiant analysis)：利用环境因素的排序，即以群落生境或其中某一生态因子的变化，排定样地生境的序位，又称直接排序 (direct ordination),或梯度分析 (gradiant
analysis)；
间接梯度分析 (indirect gradiant analysis)：用植物群落本身属性排定群落样地的位序，称间接排序 (indirect ordination )，又称组成分析
(compositional analysis)
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间接梯度分析
极点排序法
主分量分析法安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-192009-7-19
排序的原理
通过降维，使原来 要用 p
个原始数据描述的实体，
在尽量保留原数据特征的条件下，利用最少数据
（排序坐标）来描述，有利于揭示原始数据反映的规律。
按属性排序实体称正分析
（ normal analysis）,或叫Ｑ分析（ Q analysis）。
按实体去排序属性的叫逆分析（ inverse analysis）
或叫Ｒ分析（ R
analysis）。
b
c
d
e
f
● B
● A
● D
● C
y
a
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-202009-7-19
6个林分 7个树种的多度数据林分 A B C D E F
物种 1 10 0 8 0 1 8
2 8 4 5 0 0 7
3 6 6 7 3 3 1
4 4 10 5 4 2 0
5 2 7 5 5 6 4
6 0 3 0 8 10 8
7 0 0 0 10 8 2
相异似数
B(jk)=
∑ | xj－ xk| / ∑ | xj+
xk|
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-212009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
极点排序法
（ Polar
ordination）
(PO法 )
（ Bray-
Curtis方法）
（ BC法）
1,计算相似和相异似数矩阵
A B C D E F
A 53 83 30 27 60
B 47 67 50 47 40
C 17 33 40 37 60
D 70 50 60 87 50
E 73 53 63 13 53
F 40 60 40 50 47
相似系数相异似数安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-222009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
L
x
h
a b
c
Da Db
h2 =Da2-x 2
= Db 2 -(L-x) 2,
x =(L2+Da2-b2)/2L;
h =(Da2-x 2 ) 1/2
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-232009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
2,第一排序轴
X的选择 与 A端的距离 Da 与 E端的距离 Db 在 X轴上的坐标 x 对 X的偏离值 h
A 0 73 0 0
B 47 53 32 34
C 17 63 11 13
D 70 13 69 12
E 73 0 73 0
F 40 47 32 24
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-242009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
3,第二排序轴 Y
的选择 与 B端的距离 Da 与 F端的距离 Db 在 X轴上的坐标 x
A 47 40 35
B 0 60 0
C 33 40 26
D 50 50 30
E 53 47 35
F 60 0 60
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-252009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
4,排序的图形表示 60
40
20
0
60 804020 X
Y
● ●
●
●
●
●
A
C
F
E
D
A
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-262009-7-19
间接梯度分析 －主成份量分析（ PCA法）
主成份量分析（ principal
components analysis）
将一个综合考虑许多性状的问题，在尽量少损失原有信息的前提下，找出少量几个（１－
３个）主成份量，然后将各个实体在一个 2－ 3维的空间中表示出来，从而达到直观明了地排序实体的目的。
a
b
c
d
e
f
● B
● A
● D
● C
0
0
● D
● A● B
● C
y
x
a,b,c,d,e,f为属性,A、
B,C,E,D为实体； x,y为代表综合信息的 2维，即主成份维。 （右图为示意图）
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-272009-7-19
直接梯度分析
Whittaker 的梯度分析原理：
用与坡向垂直设置的样带，将坡向从深谷到南坡分为 5级，将样带中的树种分四等，
计算样带的湿度指标，
然后在高度对湿度的二维空间中排序。
（右图为示意图）
海拔
(m)
湿度指标
A
C
B
DE
F
G
H
I
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-282009-7-19
第八章 参考文献
阳含熙，卢泽愚．植物生态学的数量方法．北京：科学出版社,1981．
徐克学．生物数学．北京：科学出版社,1999．
李春喜，王文林等,生物统计学．北京：科学出版社，
1998．
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-292009-7-19
第八章 思考题
1,什 么 是 直 接 梯 度 分 析 和 间 接 梯 度 分 析 （ direct
gradient analysis and indirect gradient analysis）？
2,为什么要进行群落分类？
3,群落分类和排序有何异同？
第四章 群落生态学
第一节 生物群落的组成与结构
第二节 生物群落的动态
第三节 生物群落的分类与排序
内容提要
单元测试安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-22009-7-19
第三节 生物群落的分类与排序
§ 1 生物群落的分类
中国的植物群落分类
法瑞学派的群落分类
美国的群落分类
群落的数量分类
参考文献
思考题
§ 2 生物群落的排序
群落排序的概念
间接梯度分析
直接梯度分析安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-32009-7-19
中国的植物群落分类
中国植物群落分类原则 以群落本身的综合特征作为分类依据
中国植物分类系统单位 分类单位分三级：植被型
（高级单位）、群系（中级单位）和群丛（基本单位）。每一等级的上下再设一个辅助单位和补充单位。
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-42009-7-19
中国的植物群落分类系统植被型组：如 草地植被型,如 温带草原
（植被亚型）：如 典型草原群系组：如 根茎禾草草原群系,如 羊草草原
（亚群系）：如 羊草＋丛生禾草草原群丛组：如 羊草＋大针茅草原群丛,如 羊草＋大针茅＋柴胡草原亚群丛安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-52009-7-19
植被分类单位
植被型,最主要的高级分类单位。建群种生活型相同或相似，同时对水热条件、生态关系一致的植物群落联合。
群系,主要的中级分类单位。建群种或共建种相同的植物群落联合。
群丛,基本单位。层片结构相同，各层片优势种或共优势种相同的植物群落联合。
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-62009-7-19
植被分类单位
植被型组：最高的分类单位。建群种生活型相近因而群落外貌相似的植物群落联合。
植被亚型：辅助单位。根据优势层片或批示层片的差异划分。
群系组：根据建群种亲缘关系近似，生活型近似或生境相近而划分
亚群系：辅助单位。根据次优势层片及其所反映的生境条件而划分。
群丛组：片层结构相似，而且优势层片与次优势层片的优势种工共优势种相同的植物群落联合。
亚群丛：反映群丛内部在区系成分、层片配置、动态变化等方面出现的若干微细变化。
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法瑞学派的群落分类
植物区系－结构分类系统，被称为群落分类中的归并法，以植物区系为基础。
群丛门
群丛纲
群丛目
群丛属
群丛
亚群丛
群丛变型
亚群丛变型
群丛相安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-82009-7-19
美国的群落分类
双轨制分类系统根据群落动态发生演替原则的概念来进行群落分类的。
群系型
群系
群丛
单优种群丛
群丛相
组合
集团
季相
层顶极群落系统
演替系列群丛
演替系列单优种群丛
演替系列
演替系列组合
集群
季相
层演替系列系统安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-92009-7-19
群落的数量分类 －目标
用植物种的数据（属性）去划分样方（实体），可以较客观地揭示出植被本身可能存在的自然间断。
用土壤、气候等环境因素的数据去划分样方，可能揭示植被间断的环境原因。
以植物种的分类与用土壤、气候等环境因素分类的结果进行比较，可以反映出植被变化与环境变化的关系。
用样方数据去划分植物种的集合，结果会分成若干种组，
它本身可能反映出种间相互作用的规律。
用样方数据去分割环境因素的集合，结果会分成若干环境梯度，反映不同环境之间的组合关系。
以样方数据分割出的种组与环境梯度进行比较，可能找到种组与环境因素的关系，这样的种组被称为生态种组。
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-102009-7-19
群落的数量分类 －方法
多元分析技术的一般特点
不需要随机取样，不涉及显著性检验。
多元分析方法是施于原始数据集合的一套处理规则，
从而揭示属性之间、实体之间以及属性和实体之间的复杂关系。方法本身不依赖于对实体和属性具体内容的解释，因些可用于多学科。
多元分析的基本单位叫实体，描述实体数量特征的各种数据项目称为属性，在群落生态学研究中，实体可以是样方、样地、林分或群落等。
相似系数
距离系数
相关系数
信息系数安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-112009-7-19
N个样方 p个物种数样方物种
1(A) 2(B) 3 4 5(j) 6(k),N
1(x) 2 5 2 1 0 3
2(y) 0 1 4 3 1 2
3 3 4 1 0 0 2
.
i
.
p
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-122009-7-19
距离系数
绝对值距离
D＝ | xA－ xB| ＋ | yA － yB|
Djk＝ ∑ | xj－ xk|
欧氏距离平方
D 2＝ ( xA－ xB) 2 ＋ ( yA － yB )2
D jk2＝ ∑ (xj－ xk ) 2
Bray-Curtis距离
B(jk)= ∑ | xj－ xk| / ∑ | xj+ xk|
y
x
A(xA,yA)
B(xB,yB)
■
■
A,B-实体； x,y-属性安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-132009-7-19
聚类分析
分类样方（ Q分析）
计算实体间的相似矩阵
C6
找出最相似的两个样方进行一次合并
重算（ 6－ 1） × （ 6－
1）的相似距阵
重复合并过程直到全部样方并成一组
2.449
3.159
4.374
2.989
1.732
1 6 2 3 4 5
6个样方组平均法的聚合树状图安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-142009-7-19
样方间的 6× 6欧氏距离距阵
1 2 3 4 5 6
0 3.317 4.472 4.359 3.742 2.449
0 5.195 6 6.403 3
0 1.732 3.742 2.449
0 2.236 3
0 3.742
0
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-152009-7-19
第一次合并后的 5× 5欧氏距离距阵
1 2 3’ 5 6
0 3.317 4.416 3.742 2.449
0 5.598 6.403 3
0 2.989 2.725
0 3.742
0
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-162009-7-19
群落排序的概念
排序是把一个地区内所调查的群落样地，按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地之间及其与生境之间相互关系。
排序的原理
排序的类型安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-172009-7-19
排序类型
直接梯度分析 (direct gradiant analysis)：利用环境因素的排序，即以群落生境或其中某一生态因子的变化，排定样地生境的序位，又称直接排序 (direct ordination),或梯度分析 (gradiant
analysis)；
间接梯度分析 (indirect gradiant analysis)：用植物群落本身属性排定群落样地的位序，称间接排序 (indirect ordination )，又称组成分析
(compositional analysis)
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间接梯度分析
极点排序法
主分量分析法安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-192009-7-19
排序的原理
通过降维，使原来 要用 p
个原始数据描述的实体，
在尽量保留原数据特征的条件下，利用最少数据
（排序坐标）来描述，有利于揭示原始数据反映的规律。
按属性排序实体称正分析
（ normal analysis）,或叫Ｑ分析（ Q analysis）。
按实体去排序属性的叫逆分析（ inverse analysis）
或叫Ｒ分析（ R
analysis）。
b
c
d
e
f
● B
● A
● D
● C
y
a
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6个林分 7个树种的多度数据林分 A B C D E F
物种 1 10 0 8 0 1 8
2 8 4 5 0 0 7
3 6 6 7 3 3 1
4 4 10 5 4 2 0
5 2 7 5 5 6 4
6 0 3 0 8 10 8
7 0 0 0 10 8 2
相异似数
B(jk)=
∑ | xj－ xk| / ∑ | xj+
xk|
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-212009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
极点排序法
（ Polar
ordination）
(PO法 )
（ Bray-
Curtis方法）
（ BC法）
1,计算相似和相异似数矩阵
A B C D E F
A 53 83 30 27 60
B 47 67 50 47 40
C 17 33 40 37 60
D 70 50 60 87 50
E 73 53 63 13 53
F 40 60 40 50 47
相似系数相异似数安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-222009-7-19
间接梯度分析 －极点排序法
L
x
h
a b
c
Da Db
h2 =Da2-x 2
= Db 2 -(L-x) 2,
x =(L2+Da2-b2)/2L;
h =(Da2-x 2 ) 1/2
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间接梯度分析 －极点排序法
2,第一排序轴
X的选择 与 A端的距离 Da 与 E端的距离 Db 在 X轴上的坐标 x 对 X的偏离值 h
A 0 73 0 0
B 47 53 32 34
C 17 63 11 13
D 70 13 69 12
E 73 0 73 0
F 40 47 32 24
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间接梯度分析 －极点排序法
3,第二排序轴 Y
的选择 与 B端的距离 Da 与 F端的距离 Db 在 X轴上的坐标 x
A 47 40 35
B 0 60 0
C 33 40 26
D 50 50 30
E 53 47 35
F 60 0 60
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间接梯度分析 －极点排序法
4,排序的图形表示 60
40
20
0
60 804020 X
Y
● ●
●
●
●
●
A
C
F
E
D
A
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-262009-7-19
间接梯度分析 －主成份量分析（ PCA法）
主成份量分析（ principal
components analysis）
将一个综合考虑许多性状的问题，在尽量少损失原有信息的前提下，找出少量几个（１－
３个）主成份量，然后将各个实体在一个 2－ 3维的空间中表示出来，从而达到直观明了地排序实体的目的。
a
b
c
d
e
f
● B
● A
● D
● C
0
0
● D
● A● B
● C
y
x
a,b,c,d,e,f为属性,A、
B,C,E,D为实体； x,y为代表综合信息的 2维，即主成份维。 （右图为示意图）
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-272009-7-19
直接梯度分析
Whittaker 的梯度分析原理：
用与坡向垂直设置的样带，将坡向从深谷到南坡分为 5级，将样带中的树种分四等，
计算样带的湿度指标，
然后在高度对湿度的二维空间中排序。
（右图为示意图）
海拔
(m)
湿度指标
A
C
B
DE
F
G
H
I
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第八章 参考文献
阳含熙，卢泽愚．植物生态学的数量方法．北京：科学出版社,1981．
徐克学．生物数学．北京：科学出版社,1999．
李春喜，王文林等,生物统计学．北京：科学出版社，
1998．
安徽大学精品课程课件 ·,生态学,4-3-292009-7-19
第八章 思考题
1,什 么 是 直 接 梯 度 分 析 和 间 接 梯 度 分 析 （ direct
gradient analysis and indirect gradient analysis）？
2,为什么要进行群落分类？
3,群落分类和排序有何异同？
