用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法

摘要

本发明公开了一种用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，首先在群落中央逐步成倍扩大样方面积统计面积扩大增加的种数，即每个群落中任意随机点开始生成100次10m×10m、20m×20m、……60m×60m、70m×70m的小样方；然后分别统计100个相等面积小样方树种数平均值，用物种数与样方面积增加的关系绘制种-面积曲线并拟合推导；根据已知群落最大树种数通过公式R＝Smax＝a/b或 直接计算物种丰富度。简单、高效、精确度高。

权利要求

1.一种用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，其特征在于，包括：首先，在群落中央逐步成倍扩大样方面积统计面积扩大增加的种数，即每个群落中任意随机点开始生成100次10m×10m、20m×20m、……60m×60m、70m×70m的小样方；

然后，分别统计100个相等面积小样方树种数平均值，用物种数与样方面积增加的关系绘制种-面积曲线并拟合推导；

最后，根据已知群落最大树种数通过公式(4)或(9)直接计算物种丰富度：R＝Smax＝a/b      (4)；

上式中：Smax为群落中的树种数达最大值，即树种数期望值；a、b为参数，a、b的取值范围为大于0，用普通最小二乘法求取；Amin为该群落的最小调查面积；α＝487.78，β＝0.524。

2.根据权利要求1所述的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，其特征在于，所述公式(4)通过以下方法得到：根据群落中100次随机抽样点分别计算不同样地面积大小(A)下平均树种数(S)，并绘制种-面积曲线；

采用Monod模型拟合种面曲线，即：

式中，a、b为参数；

对所述Monod模型求二阶导数，于是有：

当S″小于等于设定的阈值S″＝±1×10-6时，所对应的面积Amin即为该群落的最小调查面积；

令模型(1)中A→+∞，即当调查面积趋于无穷大时，则群落中的树种数达最大值，即树种数期望值：Smax＝a/b    (3)

显然，可以直接把这个树种数期望值作为物种丰富度(R)来进行生物多样性分析比较，即：R＝Smax＝a/b      (4)。

3.根据权利要求2所述的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，其特征在于，所述公式(9)通过以下方法得到：为获得一个一定面积大小上的物种丰富度，根据群落最小面积时最大树种数的幂函数R2＝0.997进一步推导：其中，α＝487.78，β＝0.524；

2

由(5)可知，当Smax＝1时，作为由一个树种组成的森林群落最低应该拥有α＝487.78m的面积，这与组成森林的最小单位，即林分最小面积0.05hm2的规定非常接近；

(5)式两边除以Smax得：

或

将(7)式写成

显然，(8)式左边包含了3个重要的群落信息：最大树种数、群落最小面积和最小森林面积，整合表达的是落实到一个最小森林面积α上的最大树种数，这恰好能体现不同群落在相同面积上的最大树种数，具备进行物种数量比较的共同基础：相同面积；(8)式右边为与最大树种数期望值有关的转换量，确切地说，是一个群落最为稳定的最大树种数的指数变换：缩小了的树种数期望值；

(8)式就是一定面积上物种丰富度Rα上的恰当表达，即：(9)式表明，物种丰富度仅与最大树种数有关，其值等同于最大树种数的指数变换。

4.根据权利要求1、2或3所述的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，其特征在于，在已知群落最大树种数Smax的前提下能直接用来计算物种丰富度R或Rα，一个植物群落最大树种数Smax相对稳定，能凭植物或森林生态学家的经验得到。

说明书

用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种物种丰富度的测度方法，尤其涉及一种用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法。

背景技术

[0002] 物种多样性是指一个生物群落物种的数目和各物种的个体数目分配的均匀度，通常采用所调查样地中的物种数测度物种多样性。不同群落生境和分布范围不同，要调查森林群落种类组成，最简单的办法是在这个群落地段上进行种类统计，但由于一个森林群落地段所占的面积常常很大，种在群落内分布也很不均匀，人们既不可能对整个群落地段进行全面统计，也不可能只在一块很小的面积上进行调查用以代表整个群落的种类组成，这就产生了一个研究群落种类组成时统计面积适当大小的问题。因此，生态学家提出了最小面积的概念。所谓最小面积，也就是说至少要有这样大的面积才能包含组成群落的大多数植物种类。由于森林群落的结构是由这些植物种类组成的，所以在最小面积上也能表现出森林群落结构的主要特征。理论上调查样地面积越大越能真实体现群落的树种组成(期望值)，但必定不同群落具有不同的物种最小面积，能否通过某种科学转换实现相同面积上的物种数比较呢？事实上，通常所收集到的样地大小和样地信息并不完全相同，有的样地较小也无每木定位信息，而有的样地很大也包含林木位置坐标，在应用这些基础数据分析物种多样性时需要一个转换方法，以确保研究有共同的比较基础。

[0003] 此外，虽可以直接将最小面积上的物种数作为群落物种丰富度的测度，但并不意味着我们可以简单地直接将单位最小面积上的物种数作为计算单位面积上的物种数来分析比较不同群落的丰富度，例如，群落1中2个物种数/最小面积100m2＝0.02个/m2、群落2中20个物种数/最小面积1000m2＝0.02个/m2，虽然这两个群落单位面积物种数相等，但明显后者具有更大的丰富度取值。

发明内容

[0004] 本发明的目的是提供一种全新高效的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法。

[0005] 本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

[0006] 本发明的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，包括：

[0007] 首先，在群落中央逐步成倍扩大样方面积统计面积扩大增加的种数，即每个群落中任意随机点开始生成100次10m×10m、20m×20m、……60m×60m、70m×70m的小样方；

[0008] 然后，分别统计100个相等面积小样方树种数平均值，用物种数与样方面积增加的关系绘制种-面积曲线并拟合推导；

[0009] 最后，根据已知群落最大树种数通过公式(4)或(9)直接计算物种丰富度：

[0010] R＝Smax＝a/b  (4)；

[0011]

[0012] 上式中：Smax为群落中的树种数达最大值，即树种数期望值；a、b为参数，a、b的取值范围为大于0，用普通最小二乘法求取；Amin为该群落的最小调查面积；α＝487.78，β＝0.524。

[0013] 由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明实施例提供的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，简单、高效、精确度高。

附图说明

[0014] 图1为本发明实施例中种-面积曲线示意图；

[0015] 图2为本发明实施例中最小面积与最大树种数关系示意图。

具体实施方式

[0016] 下面将对本发明实施例作进一步地详细描述。本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

[0017] 本发明的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，其较佳的具体实施方式如图1、图2所示：

[0018] 包括：

[0019] 首先，在群落中央逐步成倍扩大样方面积统计面积扩大增加的种数，即每个群落中任意随机点开始生成100次10m×10m、20m×20m、……60m×60m、70m×70m的小样方；

[0020] 然后，分别统计100个相等面积小样方树种数平均值，用物种数与样方面积增加的关系绘制种-面积曲线并拟合推导；

[0021] 最后，根据已知群落最大树种数通过公式(4)或(9)直接计算物种丰富度：

[0022] R＝Smax＝a/b  (4)；

[0023]

[0024] 上式中：Smax为群落中的树种数达最大值，即树种数期望值；a、b为参数，a、b的取值范围为大于0，用普通最小二乘法求取；Amin为该群落的最小调查面积；α＝487.78，β＝0.524。

[0025] 所述公式(4)通过以下方法得到：

[0026] 根据群落中100次随机抽样点分别计算不同样地面积大小(A)下平均树种数(S)，并绘制种-面积曲线；

[0027] 采用Monod模型拟合种面曲线，即：

[0028]

[0029] 式中，a、b为参数；

[0030] 对所述Monod模型求二阶导数，于是有：

[0031]

[0032] 当S″小于等于设定的阈值S″＝±1×10-6时，所对应的面积Amin即为该群落的最小调查面积；

[0033] 令模型(1)中A→+∞，即当调查面积趋于无穷大时，则群落中的树种数达最大值，即树种数期望值：

[0034] Smax＝a/b  (3)

[0035] 显然，可以直接把这个树种数期望值作为物种丰富度(R)来进行生物多样性分析比较，即：

[0036] R＝Smax＝a/b  (4)。

[0037] 所述公式(9)通过以下方法得到：

[0038] 为获得一个一定面积大小上的物种丰富度，根据群落最小面积时最大树种数的幂函数R2＝0.997进一步推导：

[0039]

[0040] 其中，α＝487.78，β＝0.524；

[0041] 由(5)可知，当Smax＝1时，作为由一个树种组成的森林群落最低应该拥有α＝487.78m2的面积，这与组成森林的最小单位，即林分最小面积0.05hm2的规定非常接近；

[0042] (5)式两边除以Smax得：

[0043]

[0044] 或

[0045]

[0046] 将(7)式写成

[0047]

[0048] 显然，(8)式左边包含了3个重要的群落信息：最大树种数、群落最小面积和最小森林面积，整合表达的是落实到一个最小森林面积α上的最大树种数，这恰好能体现不同群落在相同面积上的最大树种数，具备进行物种数量比较的共同基础：相同面积；(8)式右边为与最大树种数期望值有关的转换量，确切地说，是一个群落最为稳定的最大树种数的指数变换：缩小了的树种数期望值；

[0049] (8)式就是一定面积上物种丰富度Rα上的恰当表达，即：

[0050]

[0051] (9)式表明，物种丰富度仅与最大树种数有关，其值等同于最大树种数的指数变换。

[0052] 在已知群落最大树种数Smax的前提下能直接用来计算物种丰富度R或Rα，一个植物群落最大树种数Smax相对稳定，能凭植物或森林生态学家的经验得到。

[0053] 本发明的用最小森林面积上的最大树种数测度物种丰富度的方法，首先在群落中央逐步成倍扩大样方面积统计面积扩大增加的种数，即每个群落中任意随机点开始生成100次10m×10m、20m×20m、……60m×60m、70m×70m的小样方，分别统计100个相等面积小样方树种数平均值，用物种数与样方面积增加的关系绘制种-面积曲线并拟合推导，最后根据已知群落最大树种数就可以直接计算物种丰富度。

[0054] 具体计算方法为：根据群落中100次随机抽样点分别计算不同样地面积大小(A)下平均树种数(S)，并绘制种-面积曲线。

[0055] 采用Monod模型拟合种面曲线，即

[0056]

[0057] 式中，a、b为参数。

[0058] 对所述Monod模型求二阶导数，于是有，

[0059]

[0060] 当S″小于等于设定的阈值(本发明采用S″＝±1×10-6)时，所对应的面积Amin即为该群落的最小调查面积。

[0061] 令模型(1)中A→+∞，即当调查面积趋于无穷大时，则群落中的树种数达最大值(期望值)：

[0062] Smax＝a/b  (3)

[0063] 显然，我们可以直接把这个树种数期望值作为物种丰富度(R)来进行生物多样性分析比较。即

[0064] R＝Smax＝a/b  (4)

[0065] 尽管人们对调查面积无穷大概念的理解不一定相同，但只要按照模型(1)来建立种-面积曲线，数学上A→+∞时，模型(1)的唯一解就是数式(3)。

[0066] 为获得一个一定面积大小上的物种丰富度，我们需要根据群落最小面积时最大树种数的幂函数(R2＝0.997)进一步推导。

[0067]

[0068] 其中，α＝487.78，β＝0.524

[0069] 由(5)可知，当Smax＝1时，作为由一个树种组成的森林群落最低应该拥有α＝487.78m2的面积，这与组成森林的最小单位，即林分最小面积0.05hm2的规定非常接近。

[0070] (5)式两边除以Smax得：

[0071]

[0072] 或

[0073]

[0074] 将(7)式写成

[0075]

[0076] 显然，(8)式左边包含了3个重要的群落信息：最大树种数、群落最小面积和最小森林面积，整合表达的是落实到一个最小森林面积(α)上的最大树种数，这恰好能体现不同群落在相同面积上的最大树种数，具备进行物种数量比较的共同基础：相同面积。(8)式右边为与最大树种数(期望值)有关的转换量，确切地说，是一个群落最为稳定的最大树种数的指数变换：缩小了的树种数期望值。

[0077] (8)式就是一定面积上物种丰富度Rα上的恰当表达，即

[0078]

[0079] (9)式表明，物种丰富度仅与最大树种数有关，其值等同于最大树种数的指数变换。在已知群落最大树种数的前提下可以直接用来计算物种丰富度，一个植物群落最大树种数，相对稳定，可凭植物或森林生态学家的经验很容易得到。

[0080] 具体实施例：

[0081] 首先在群落中央逐步成倍扩大样方面积统计面积扩大增加的种数，即每个群落中任意随机点开始生成100次10m×10m、20m×20m、……60m×60m、70m×70m的小样方，分别统计100个相等面积小样方树种数平均值，绘制种面曲线并拟合推导，根据已知群落最大树种数就可以直接计算物种丰富度。可用公式(4)，也可用公式(9)。

[0082] 本发明采用快速比较方法，是一种全新高效的生物多样测度方法。

[0083] 本发明的基本原理：

[0084] 基于物种数随样方面积增加的关系，绘制出种-面积曲线，即以种的数目做纵坐标，样方的面积做横坐标，把每次调查的物种数和样方面积的关系标绘在坐标图中，各个点的连线即构成了种面曲线。该曲线起初陡峭上升，而后慢慢趋于平缓，这是因为开始的样方中出现许多种，而后来扩大的样方中增添的种数就不多了，曲线开始平缓的一点就是最小面积，这一点固然可以凭观察从图上看出来，但是由于曲线的形式随坐标的比例而定，这使转折点的主观判断较为困难。因此，我们采用Monod模型拟合种面曲线，为求得种面曲线趋于平缓的点，对对Monod模型求二阶导数，并当S″＝±1×10-6所对应的面积Amin即为该群落的最小调查面积。当Monod模型中A→+∞，即当调查面积趋于无穷大时，则群落中的树种数达最大值(期望值)Smax＝a/b，显然，我们可以直接把这个树种数期望值作为物种丰富度(R＝Smax＝a/b)来进行物种丰富度分析比较。尽管人们对调查面积无穷大概念的理解不一定相同，但只要按照Monod模型来建立种-面积曲线，数学上A→+∞时，该模型的唯一解就是Smax＝a/b。此外，为获得一定样地面积大小上的物种丰富度，需要依据群落最小面积是最大树种数的幂函数 (R2＝0.997，α＝487.78，β＝0.524)来描述，当Smax＝1时，作为由一个树种组成的森林群落最低应该拥有α＝487.78m2的面积，这与形成林分的最小面积为0.05hm2的规定非常接近。将该幂函数变换得：

[0085]

[0086] 显然，该公式包含了3个重要的群落信息：最大树种数、群落最小面积和最小森林面积，整合表达的是落实到一个最小森林面积(α)上的最大树种数，这恰好能体现不同群落在相同面积上的最大树种数，具备进行物种数量比较的共同基础：相同面积。该式右边为与最大树种数(期望值)有关的转换量，确切地说，是一个群落最为稳定的最大树种数的指数变换：缩小了的树种数期望值。此即一定面积上物种丰富度Rα上的恰当表达。由此可以看出，物种丰富度仅与最大树种数有关，其值等同于最大树种数的指数变换。在已知群落最大树种数的前提下可以直接用来计算物种丰富度，一个植物群落最大树种数，相对稳定，可凭植物或森林生态学家的经验很容易得到。

[0087] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。