应用主成分分析(PCA)技术,对福建海岛草丛群落样地进行排序,排序结果与等级聚合分类的结果基本上一致.揭示了影响海岛草丛群落分布的主导因子是土壤(包括 A 层有机质、土壤类型、A 层全 N 量和土壤水分指标),表明了主成分分析的排序技...应用主成分分析(PCA)技术,对福建海岛草丛群落样地进行排序,排序结果与等级聚合分类的结果基本上一致.揭示了影响海岛草丛群落分布的主导因子是土壤(包括 A 层有机质、土壤类型、A 层全 N 量和土壤水分指标),表明了主成分分析的排序技术可用于研究草丛群落之间的相互联系以及群落分布与环境的关系,有助于草丛群落的分类研究.展开更多
利用双向指示种(TWINSPAN)分类技术将黄河三角洲湿地草本植被划分为7个群落类型,然后应用双变量主坐标分析(double principal coordinate analysis,DPCoA)法对其进行排序,结果表明:在物种组成上,芦苇+盐地碱蓬群落为芦苇群落和盐地碱蓬...利用双向指示种(TWINSPAN)分类技术将黄河三角洲湿地草本植被划分为7个群落类型,然后应用双变量主坐标分析(double principal coordinate analysis,DPCoA)法对其进行排序,结果表明:在物种组成上,芦苇+盐地碱蓬群落为芦苇群落和盐地碱蓬+芦苇群落、盐地碱蓬群落、盐地碱蓬+补血草+碱蓬群落、补血草群落的过渡类型,而芦苇+穗状狐尾藻群落与其他群落类型差异较大;黄河三角洲湿地草本植被的分布主要与土壤因子中的土壤盐分、土壤pH等紧密相关,而与土壤全磷、全氮、有机质等养分无显著相关关系。将DPCoA和其他一些常用的植被排序方法进行了比较,相对于主分量分析(PCA)和除趋势对应分析(DCA)而言,DPCoA信息保留量更高,能够将物种组成和类别上较为接近的植物群落聚集在一起,而将差异较大的植物群落在排序图中分散开来,在揭示群落间相互关系以及植被与环境之间关系上可能更为有效。展开更多
文摘应用主成分分析(PCA)技术,对福建海岛草丛群落样地进行排序,排序结果与等级聚合分类的结果基本上一致.揭示了影响海岛草丛群落分布的主导因子是土壤(包括 A 层有机质、土壤类型、A 层全 N 量和土壤水分指标),表明了主成分分析的排序技术可用于研究草丛群落之间的相互联系以及群落分布与环境的关系,有助于草丛群落的分类研究.
文摘利用双向指示种(TWINSPAN)分类技术将黄河三角洲湿地草本植被划分为7个群落类型,然后应用双变量主坐标分析(double principal coordinate analysis,DPCoA)法对其进行排序,结果表明:在物种组成上,芦苇+盐地碱蓬群落为芦苇群落和盐地碱蓬+芦苇群落、盐地碱蓬群落、盐地碱蓬+补血草+碱蓬群落、补血草群落的过渡类型,而芦苇+穗状狐尾藻群落与其他群落类型差异较大;黄河三角洲湿地草本植被的分布主要与土壤因子中的土壤盐分、土壤pH等紧密相关,而与土壤全磷、全氮、有机质等养分无显著相关关系。将DPCoA和其他一些常用的植被排序方法进行了比较,相对于主分量分析(PCA)和除趋势对应分析(DCA)而言,DPCoA信息保留量更高,能够将物种组成和类别上较为接近的植物群落聚集在一起,而将差异较大的植物群落在排序图中分散开来,在揭示群落间相互关系以及植被与环境之间关系上可能更为有效。