与空间格局有关的单种群增长

本文将与格局有关的单种群增长作为随机过程，用概率论中求随机变量函数的概率分布函数的方法预测植物种群空间分布格局的动态。结论认为，在种群为指数增长时，分布格局的聚集度以二倍指数增加；但平均密度变化与格局无关。在种群为Ｌｏｇｉｓｔｉｃ增长时，如生境条件均一，任何具有非均匀格局的植物种群种内竞争的最终结果都是趋于完全均匀的分布格局，得出了与Ｃｏｏｐｅｒ等的实例研究相符的结论。

大型浅水湖泊中浮游细菌群落的空间格局及其驱动机制一一以太湖为例

浮游细菌在驱动湖泊物质循环、指示湖泊水环境质量等方面发挥重要作用,探明其在湖泊中的空间分布格局及其驱动机制,是揭示湖泊物质循环过程及水环境状况的关键。浅水湖泊具有水动力扰动强烈的生境特点,其中的浮游细菌群落空间格局的形成机制尚未明晰。本研究以大型浅水湖泊——太湖为研究对象,通过对全湖开展系统的野外调查,结合高通量测序技术、多元统计分析方法及生态学模型构建,系统探明太湖浮游细菌的空间分布格局,并揭示格局形成的驱动机制。结果显示:(1)太湖西北部湖区(藻型湖区)与东南部湖区(草型湖区)之间浮游细菌群落结构存在显著差异,而这两个区域内各湖区间及湖心区与周边湖区间之间的浮游细菌群落结构差异不显著,太湖浮游细菌群落结构整体上呈现较弱的距离衰减规律;(2)太湖草、藻型湖区及湖心区中浮游细菌群落结构分别与叶绿素a、透明度及总悬浮物显著相关,总体上环境变量对太湖浮游细菌群落空间格局的相对贡献率大于空间变量;(3)尽管确定性过程中的异质化选择、随机过程中的非主导性过程以及扩散限制对太湖浮游细菌空间格局的形成均产生重要影响,但总体上随机过程对格局形成的相对贡献更大;(4)太湖无序风场驱动的水力混合作用导致各湖区间浮游细菌群落的随机扩散,是导致随机过程主导其中浮游细菌空间格局形成的主要原因。本研究揭示了太湖浮游细菌群落的空间格局及其驱动机制,有利于丰富对水域微生物生物地理学及水域微生物生态学理论的认识。

典型草原不同放牧强度下羊草种群点格局分析

为探讨不同放牧强度如何影响羊草种群空间格局,通过设置围封不放牧(CK)、轻度放牧(LG)、中度放牧(MG)、重度放牧(HG)和极重度放牧(EHG)5种放牧强度,使用点格局结合完全空间随机模型、异质泊松模型和泊松聚块模型分析羊草种群的空间格局。研究结果表明:(1)不同放牧强度下,羊草种群空间格局在一定尺度上均表现为聚集分布,但中度放牧条件下种群聚集尺度最大;(2)羊草种群的聚集尺度在较大尺度上受生境异质性影响;(3)种群聚集分布的格局在精细尺度上中度放牧与其它放牧强度存在明显差异。这些结果表明羊草种群在中度放牧条件下最有利于种群的繁殖,研究结果符合中度干扰假说。

羊草＋大针茅草原退化群落优势种群空间点格局分析

草原退化的特征主要表现为群落生产力的大幅下降和植物个体的小型化,同时,退化的草原生态系统与一定强度的放牧压力保持平衡而相对稳定。该文应用摄影定位法测定了羊草+大针茅草原退化群落中4个优势种群羊草(Leymus chinen-sis)、米氏冰草(Agropyron michnoi)、大针茅(Stipa grandis)、糙隐子草(Cleistogenes squarrosa)的空间格局。点格局分析结果表明:在空间分布格局上,4个优势种群均偏离完全随机模型和泊松聚块模型,而符合嵌套双聚块模型,也就是说,其空间格局表现为聚集分布,且在大聚块中分布着较高密度的小聚块。严重退化的草原群落中优势种群的嵌套双聚块空间分布格局当属一种集体行为,是种群适应过度放牧压力的一种表现形式,为过度放牧导致的退化草原群落的主要特征之一。这种生态学现象同植物个体小型化一样,是种群易化(正相互作用)的结果。在过度放牧的胁迫下,种群通过改变个体性状及个体在空间的分布状况实现自我帮助,以抵御外界的放牧压力达到自我保护,从而维持退化草原生态系统与放牧压力间的相对平衡。

基于LGCP的城市管理事件空间点模式分析

数字化城管系统累积了大量城管事件历史数据,充分挖掘事件背后的空间分布模式和事件成因机制能够为城管部门的管控工作提供决策支持。论文利用Log Gaussian Cox Processes(LGCP)模型分析了西北某地H市P区的街面秩序类、市容环境类和宣传广告类城管事件之间的空间分布差异和事件成因影响差异。研究发现:(1) 3类城管事件都呈现出明显的空间聚集,其空间聚集尺度最远不超过924 m;(2)各类事件聚集的特征各不相同,街面秩序类贴近城区主要干道,呈路网状。市容环境类表现出在城区中心块状聚集,周边地区零星分散的特征。宣传广告类靠近交通干线呈长条状,靠近商业中区域呈块状分布;(3)城区内不同类别的POI对城管事件的影响大小不同。购物服务类、医疗保健类和居民住宅类表现出最显著的影响,说明特定区域内人群的流量和密度是影响城管事件分布的重要因素,人群的流动和聚集会加剧城管事件数量的增加。研究结果能够满足城管部门的城管事件空间分布热点识别以及事件成因分析的需求。