中国昆虫区系的多元相似性聚类分析和地理区划

为了总结分析中国昆虫的分布规律,为昆虫地理区划提出依据,作者2008年创建了新的多元相似性聚类分析方法,它与传统的聚类分析方法的主要不同是直接计算任意多个地区之间的相似性系数,从而摈弃原来的合并环节。我们应用这种方法对中国823科17 018属93 662种昆虫的分布进行了定量分析。当种级水平相似性系数分别为0.19和0.14时,全国64个基础地理单元聚类为20个小单元群和9个大单元群。根据聚类分析结果,提出我国第一个由定量分析产生的9个昆虫区20个昆虫亚区的中国昆虫地理区划的初步方案。西北昆虫区、东北昆虫区、华北昆虫区、青藏昆虫区稳定地组成中国北方昆虫大区,江淮昆虫区、华中昆虫区、西南昆虫区、华东昆虫区、华南昆虫区稳定地组成中国南方昆虫大区。江淮昆虫区的设立是因为这里多平原和丘陵,为重要农业区,昆虫区系简单,种类显著少于华东、华中、华南昆虫区,而和华北昆虫区相当;包括台湾在内的华东昆虫区是昆虫多样性最丰富地区之一,显著高于邻近的华北、江淮、华南昆虫区。最后,对昆虫地理定量分析中的重要环节进行讨论,还对今后昆虫区系调查的薄弱地区提出建议。这项研究证明多元相似性聚类分析方法是简便、快捷、实用的,能够在更广泛的范围应用,这预示着生物地理学研究将会由定性研究进入到定量研究阶段。

河南昆虫、蜘蛛、蜱螨地理分布的多元相似性聚类分析

河南省的昆虫、蜘蛛、蜱螨种类共8637种,隶属32目551科3967属。使用多元相似性聚类分析法(MSCA)对全省11个生态区域间的关系进行分析,总相似性系数0.184,表明分布很不均匀,在0.3的相似性水平上,全省分为4个地理分布区:平原盆地区、西北山地丘陵区、伏牛山区和桐柏大别山区。分析了分类阶元、区系成分、不同类群、种类规模、分布地规模对相似性聚类关系的影响,结果显示,属级水平和种级一样,能够揭示省级地理区域内的相似性聚类关系,科级水平将适合更大的地理区域;生物类群是对相似性聚类结构影响最大的参量,保证多类群的参与,是揭示整体规律的关键;在多类群参与的前提下,种类和分布地不是敏感的因素,合适的种类抽样同样能得到满意的结果,分布地的少量增减,也只会引起相似性系数的轻微变动。

世界蜘蛛的分布格局及其多元相似性聚类分析

蜘蛛是一类种类繁多、数量巨大、分布广泛的捕食性生物。至2012年底,全世界共有蜘蛛43678种(包括亚种),隶属于112科3898属。科、属、种3个分类阶元的分布域非常悬殊,90%的种分布在一个界内,90%的科是跨界分布或全球分布。按行政区域,亚洲种类较多,欧洲较少,南极洲没有蜘蛛记录;按动物地理区域,古北界和新热带界较多,新北界较少。根据地理条件、生态条件和蜘蛛的分布状况,将全球陆地分为53个基础地理单元,用申效诚等新近提出的相似性通用公式和据此创立的多元相似性聚类分析方法,分别对属、种两级的分布进行分析,得到两个聚类结构相同、聚类关系合理的支序图,而且属级的支序图层次更为分明,在相似性水平为0.32时,53个基础地理单元聚为17个小单元群,在0,22水平上,又聚为8个大单元群。这些大、小单元群的组成单元地域相邻相连,生态条件相对一致,可以作为蜘蛛地理区划的界、亚界两个层级。和华莱士主要以哺乳动物建立的世界动物地理区划相比,主要差异是:1)古北界东、西两部分差异显著,可分设两界;2)新西兰和澳洲大陆相似性较低,可单独设界;3)新几内亚和太平洋岛屿与澳洲大陆的关系远于和东洋界的关系,华莱士线在两界间的作用似乎不存在;4)新热带界的中美地区似乎属于新北界更为合适,并由此产生了南北美洲间的紧密联系;5)新北界与古北界的相似性关系弱于与新热带界的关系,全北界的概念几近消失。前两点差异可以从地球板块构造的变动得到解释,第3、5个差异已在植物和其它生物类群得到佐证,第4个差异尚不稳定,需要更多类群的比较与分析。使用多元相似性聚类分析方法对于如此典型的点状分布的生物类群和如此海量的数据,能够得到如此精细的,既符合地理学、统计学的逻辑,又符合生物学、生态学逻辑的定量分析结果,这在国内外都是首次成功尝试,其简便性和合理性将会促使在其它类群中的应用。

合并与不合并:两个相似性聚类分析方法比较

以山西省4638种昆虫在7个地理小区的分布、内蒙古7766种昆虫在14个地理小区的分布和中国16804属昆虫在67个生态区域的分布3组数据为样本,用传统的层层合并的相似性聚类分析法(SCA)和新的不需合并的多元相似性聚类分析法(MSCA)进行运算分析,对比结果表明,不合并法都能得到既符合统计学逻辑,又符合地理学、生物学逻辑的结果;合并法在参与小区较少时,还能够得到与不合并法类似的结果,随着参与小区的增多,聚类结构发生变化,以致聚类功能彻底丧失。无论两种聚类结果差异大小,其性质都迥然不同:不合并法的相似性系数是固有的、互相独立的、同时存在的,聚类结果是所有小区之间关系亲疏、距离远近的状态;合并法的每个相似性系数都是合并的依据或结果,前一个系数是后一个系数产生的条件,后一个系数是前一个系数消亡的结果,严格按照顺序,当最后一个系数产生时,前面所有系数和所有小区都已不复存在,聚类结果只是记录不断合并、不断消亡的过程。因此在肯定合并法历史价值的同时,认为申效诚等创建的多元相似性系数公式及多元相似性聚类分析法摈弃合并降阶这一产生偏差和错误的根源,能够得出相对客观的聚类结果,是生物地理学研究领域有效的聚类分析工具,必将推动生物地理学定量研究迈入一个新阶段。

中国医学昆虫区系分布的多元相似性聚类分析

收集医学昆虫共计45科621属6 617种,对它们的分布资料用相似性通用公式和多元相似性聚类分析法进行定量分析,聚类结果非常接近于以植食性为主的中国昆虫的整体分析结果,而和中国高等动物的分布格局相去甚远.最后提出值得进一步探讨的几个原因.

辽宁大型真菌多元相似性聚类分析

辽宁省7个自然保护区内共有大型真菌249属805种,通过采用多元相似性聚类分析方法(MSCA),对不同保护区内大型真菌进行种和属的聚类分析,探究不同地区之间大型真菌的多元相似性。结果表明:种的多元总相似性系数为0.189 7,在0.25时聚类为四个分类单元群;属的总相似性系数为0.352 8,在0.5时聚类为4个分类单元群,与种的4个分类单元群聚类顺序一致,聚类单元有所区别。不同地区种和属的聚类总体符合地理环境、调查程度等因素。

中国哺乳动物地理分布的多元相似性聚类分析

中国的地形复杂、地貌多样,动物的地理分布亦表现出明显的区域间差异。本研究通过新近文献调研,获知中国现生哺乳动物计692种(隶属13目56科246属);进而建立物种及其地理分布数据库。采用多元相似性聚类分析(multivariate similarity clustering analysis,MSCA)方法,探讨了中国哺乳动物的地理分布特征。结果表明:(1)中国的现生哺乳动物可划分为176个调查地理单元(investigated geographical unit,IGU),进而归并为63个基础地理单元(basic geographical unit,BGU);(2)当相似性系数取0.31、0.25和0.15时,上述63个BGU可分别归并为10个、7个和2个基础地理单元群;据此可对中国的哺乳动物地理分布作出2界7区10亚区的3级区划。本文建议,世界动物地理区划中古北界与东洋界在中国境内的分界线走向为:南迦巴瓦峰西部-玛卿岗日-秦岭北部-黄土高原南缘-大别山-淮河南-长江中下游一线。

夜蛾科昆虫区系研究Ⅱ.中国各省区夜蛾的分布及相似性分析

中国夜蛾共有20亚科845属3751个有效种。这些种类有4种区系成分,其中东亚成分占优势,占总数的51.35%,东洋成分占25.51%,古北成分18.45%,广布成分仅2.27%。夜蛾在全国各省区的分布与区系结构各不相同,台湾、云南、西藏、四川、湖北、河南、湖南、浙江、新疆等是夜蛾物种丰富的省区。东亚成分在除东北、西北、华南以外的省区都是优势类群。多元相似性聚类分析结果显示,台湾和华中关系密切于华南;内蒙古和东北区的关系密切于西北;河南、湖北、陕西、甘肃、安徽、江苏6省聚为一个"秦岭淮河区",这个新分布区的特点是,东亚成分占优势;古北成分和东洋成分相等;古北东洋两界的分界线横贯全区。

中国斑螟亚科昆虫区系的多元聚类分析和地理区划

为明确斑螟亚科昆虫在中国的分布格局及分布特征,运用多元相似性聚类分析法对该亚科107属480种昆虫的分布数据进行定量分析,并对该亚科昆虫的区系成分和分布情况进行初步讨论。结果表明,中国斑螟亚科昆虫分布在64个基础地理单元的总相似性系数为0.100,在0.200的相似性水平上聚为8个单元群,代表西北区、东北区、华北区、江淮区、华中区、华东区、西南区、华南区8个地理区;中国斑螟亚科昆虫区系成分由东古北(20.83%)、西古北(4.79%)、印度-太平洋(26.88%)和广布成分(47.50%)组成,而广布成分中又以东古北+印度-太平洋构成的过渡成分(23.54%)为主;在世界昆虫地理区划中,中国斑螟亚科昆虫属级阶元以印度-太平洋界分布最多,其次为东古北界,种级阶元以东古北界分布最多,其次为印度-太平洋界;在中国斑螟亚科昆虫地理区划中,西北区属种丰富度低但独有性高,东北区和华北区属种丰富度相近、共有性高,江淮区独有性最低,为过渡性地带,华南区属种分布最为丰富,独有属种数量也最多,华东区属种丰富度次之,但独有属种较少,华中区独有性低,与华东区共有性最高,西南区与华南区的共有性最高。分析上述结果发现,中国斑螟亚科昆虫分布格局同中国昆虫分布格局大体一致,但存在局部差异,造成这种差异的原因是斑螟亚科昆虫基底调查不充分以及样本基数远小于整个昆虫纲样本基数;中国斑螟亚科昆虫的主要区系成分为东古北界、印度-太平洋成分以及两者的过渡类群;斑螟亚科属种在中国各区系分布不均匀,生态环境相似性高的区系属种分布相似性高,反之亦然;不同地区斑螟亚科昆虫组成的变化是连续的,地理距离愈远,差异愈大。

八种金花茶植物可溶性蛋白质电泳分析及其亲缘关系初探

用聚丙烯酸胺凝胶盘状电泳技术研究了8种金花茶植物的叶片可溶性蛋白质谱带，并根据蛋白质谱带的相似值进行了模糊聚类分析，初步探讨了各物种之间的亲缘关系。研究结果显示，防城金花茶与金花茶的亲缘关系最密切；弄岗金花茶与毛籽金花茶、平果金花茶与东兴金花茶两两之间也有较近的亲缘关系，而毛瓣金花茶与其它7种之间的亲缘关系较远。

河南昆虫、蜘蛛、蜱螨的区系成分和分布地理研究

目前河南省的昆虫、蜘蛛、蜱螨共有8 637种,隶属于32目551科3 967属。其中东亚成分4 388种,显著居主体地位,古北成分1 847种,东洋成分1 577种,二者相差不大,广布成分420种,所占比例最低。为了解河南省各地昆虫分布差异及相互联系的紧密程度,使用多元相似性聚类分析法(Multivariate similarity clustering analysis,MSCA)对这些生物的分布资料进行了分析,结果表明,全省11个地理小区的总相似性系数为0.185,在0.30的相似性水平上,全省分为4个昆虫地理区:平原盆地区,西北山地台地区,伏牛山区,桐柏大别山区。比较分析了4个昆虫地理区的昆虫区系特征,共同特征是东亚种类均居优势地位,广布种类最少,其中,平原盆地区面积最大,物种丰富度最低,特有种类最少;伏牛山区物种丰富度最高,特有种类最多;西北山地台地区古北种类显著多于东洋种类,桐柏大别山区东洋种类显著多于古北种类。

中国动物地理区划研究现状及展望

从研究对象和研究方法两方面,对我国动物地理区划研究的现状进行了分析,探讨了该领域今后的发展趋势.提出应以分类学为基础,系统梳理我国无脊椎动物的种类和分布信息,建立翔实的数据库.用更具科学性和客观性的多元相似性聚类分析法对数据进行分析,使研究有可重复性、结果有可比性.通过长期的数据积累,逐步完成不同动物类群的地理区划研究,为我国综合性动物地理区划分析提供可靠依据.

武汉市湿地公园昆虫群落多样性及季节动态研究

本文系统调查了武汉市解放公园和月湖公园人工湿地区不同季节、不同植物类群昆虫群落多样性,共采集昆虫标本7313头,隶属于13目、81科、198种。群落特征研究结果显示9月为昆虫多样性最高的月份,Shan-non-Wiener指数分别为解放公园4.7949,月湖公园4.4611;昆虫群落的季节变化情况是温度升高,多样性指数升高,但温度过高会抑制昆虫多样性;不同植物种类间昆虫多样性差别很大,种类极不相似,昆虫群落多样性最高的植物群落是千屈菜。

中国昆虫区系成分构成及分布特点

为了从总体土明确中国昆虫的区系成分构成及其分布特徵，以10目109科的20，330有效种昆虫作为大样本，封其区系成分构成及分布特徵进行了分析。结果显示：4种区系成分中，东亚成分是中国昆虫的主体，有11，529种，占56．71％；东洋成分5，270种，占25％左右；古北成分2，982种，占14．67％；广布成分346种，不足2％。其分布特徵分别是：广布种类均匀而广泛地分布于全国各省区，各省区的总相似性系数为0．453，接近0．5的显着水平；古北种类和东洋种类分别和地理纬度有显着的正相关和负相关关系；东亚成分中的中日种类有1，420种，各省区从东向西逐渐减少，其占本省区种类的比例和地理经度成显着正相关；中国特有种类10，109种，主要分布在沿古北、东洋两界分界线的省区、华中区各省和台湾省，对其进行的多元相似性聚类分析显示出中国昆虫地理区划的基本框架。关键区系分析表明优先保护顺序是云南、台湾、四川、新疆、西藏、海南、河南、黑龙江等。因此今後对东亚成分，特别是中国特有种类应给与更多的关注，过去的多数研究中，将它们分别划为东洋种类、古北种类和广布种类，显然是不合适的．

基于属级阶元的中国蚁科昆虫地理区划研究

本文基于属级阶元对中国蚁科昆虫地理区划进行分析研究。地理分布分析表明,中国蚁科昆虫共有113属,各省(市、区)分布的属数基本上是由古北界向东洋界逐步递增。多元相似性聚类分析表明,各省(市、区)之间的聚类关系和现有的昆虫地理区系划分有所不同。本文还讨论了基于属级阶元进行生物地理分析的优势和聚类与实际的地理、生态情况不符的可能原因。

Clustering analysis algorithm for security supervising data based on semantic description in coal mines

In order to mine production and security information from security supervising data and to ensure security and safety involved in production and decision-making,a clustering analysis algorithm for security supervising data based on a semantic description in coal mines is studied.First,the semantic and numerical-based hybrid description method of security supervising data in coal mines is described.Secondly,the similarity measurement method of semantic and numerical data are separately given and a weight-based hybrid similarity measurement method for the security supervising data based on a semantic description in coal mines is presented.Thirdly,taking the hybrid similarity measurement method as the distance criteria and using a grid methodology for reference,an improved CURE clustering algorithm based on the grid is presented.Finally,the simulation results of a security supervising data set in coal mines validate the efficiency of the algorithm.