梭梭种群不同发育阶段的空间格局与关联性分析

• 作者: 宋于洋 张文辉 李园园
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 梭梭(Haloxylon ammodendron) 不同发育阶段 Ripley'sK(r)函数 g(r)函数 分布格局 关联性
• 年，卷（期）: 2010,（16）
• 页码范围: 4317-4327
• 分类号: Q94
• 语种: 中文

摘要

运用点格局法中的Ripley'sK(r)函数的变形L(r)函数和g(r)函数,对古尔班通古特沙漠不同生境下不同发育阶段梭梭种群的空间格局及关联性进行了研究.结果表明:L(r)函数显示梭梭种群格局倾向于聚集分布,且集中分布在0-25m尺度范围内,而g(r)函数分析在小于3m的尺度上呈聚集分布,大于3m的尺度后波动较小,最大聚集尺度表现在0-10m范围内;梭梭在不同发育阶段过程中,L(r)和g(r)函数都显示由幼苗、幼树的聚集分布变为成年树的随机分布,甚至在某些尺度上变为均匀分布,同时幼苗幼树向成年树过渡过程中,梭梭的聚集强度呈逐渐减弱趋势.在关联性分析中,L(r)函数分析中正关联维持的尺度范围较g(r)函数大.L(r)函数分析幼苗与幼树、成年树在0-15m尺度内呈现正关联,g(r)函数在0-5m范围内表现为正关联,而幼树与成年树在0-10m尺度内多呈负关联,且两个大小级的形体大小差异越大,它们的正关联关系越弱,甚至表现为负关联或无关联.幼苗幼树的聚集分布和正关联是梭梭种子的传播和密度制约的一个平衡,对梭梭种群的生存和发展是有利的.另外,梭梭种群分布格局的强度在不同地形也存在差异,奎屯平地比五家渠的聚集强度和关联性大,缓坡差异较小,这说明地形对各种资源的再分配间接地影响了梭梭的格局.总体上看,同时应用L(r)和g(r)函数进行梭梭空间格局与关联性分析时结果不尽相同.L(r)函数的最大值可以反映典型的聚集尺度,而g(r)函数中出现的第1个最大值可以表示植株间典型距离.在小尺度下两种函数分析所得空间格局是一致的,而在大尺度上有较大差异.g(r)函数在小尺度范围内的分析结果更接近实际情况,有利于揭示出梭梭空间格局与生态过程有联系的"关键尺度",说明梭梭为了适应恶劣环境往往表现为聚集分布,这种聚集生长现象有利于个体的生存与繁衍.因此,联合使用L(r)函数和g(r)函数更有利于揭示植物个体间的关系.