生物多样性监测与研究是国家公园保护的基础

随着经济的发展,我国逐渐认识到自然环境保护工作的重要性,实施了"退耕还林(草)"、"天然林保护"等系列重大生态工程,建设了各类保护地,自然环境得到恢复。Chen等(2019)发现,近30年来全球的植被叶面积在增加,中国植被仅占全球植被面积的6.6%,却为全球植被叶面积净增长贡献了25%

Wavelet Analysis, Artificial Neural Networks and Their Applications in Ecological Research

墨西哥帽子小波和Morlet小波在生态格局分析中的应用 本研究采用Monte Carlo方法，探讨了对小波分析的格局进行统计显著性检验的普遍方法。为了更好利用小波分析和了解两个常用小波--墨西哥帽子小波和Morlet小波在格局分析中的优缺点，用生态学研究中常见的4个模拟格局和东灵山辽东栎林的样带数据对这两个常用小波的特性进行了分析和比较。研究结果表明：墨西哥帽子小波能较好地分析样带中的斑块和间隙以及它们的位置信息，Morlet小波能较好地分析样带中尺度及其位置信息。不同的小波通常在尺度分析和斑块和间隙分析之间有平衡，所以最好的方法是结合两种小波的优点。小波分析在处理生态数据时，受所使用小波本身特性的制约。用墨西哥帽子小波进行格局分析时，小波能量谱的等值图上不同格局所对应的峰有可能相互重叠，当所分析的多尺度格局的规模差别不大时，所分析格局规模所对应的峰可能相互融合。这些小波能量谱的等值图上不同格局所对应峰的重叠和融合可能会导致格局分析量图上多个峰的相互融合和屏蔽。所以在使用小波分析做格局研究时，也应尽可能地结合小波能量谱和量图上的信息，以得到较全面和精确的格局分析信息。本研究的结论能为小波分析的应用提供指导。 应用二维小波分析对暖温带阔叶林辽东栎更新格局的研究 本研究介绍了一种二维网格空间数据分析方法一二维小波分析。该方法不仅能分析格局的等级结构，而且也能得到所分析结构的位置信息。小波系数等值图上不同格局规模的斑块和间隙可直接和不同尺度上的生态过程和生境条件相联系。小波方差从二维小波分析导出，小波方差可将四维的小波系数降至二维的小波方差函数，并量化所分析格局规模对整个格局的贡献。本研究用三个模拟格局分析了二维小波的特性及二维墨西哥帽子小波和Halo小波的特性。因为自身的特性，Halo小波比墨西哥帽子小波能提供更高的分辨率。本研究也将二维小波分析应用于暖温带阔叶林的辽东栎更新格局研究中，分析的结果表明：辽东栎的更新发生在辽东栎成树斑块和林窗斑块重叠区域。 用交互验证和独立验证来测试神人工经网络模拟水稻分檗动态的泛化能力 人工神经网络不是基于对所模拟过程的理解，而是依赖于对所分析数据的内部结构。所以人工神经网络通常被认为是经验模型而不能外推，而且在训练数据和验证数据的范围之外肯定不能精确地预测所模拟的过程。本研究通过对交互验证和独立验证神经网络模型性能的比较，测试了神经网络模型在预测水稻分檗动态方面的泛化能力。同时，也对几种提高神经网络泛化能力的技术进行了比较。研究结果表明：在训练数据的变量范围内，神经网络在预测水稻分檗动态方面具有泛化能力。较少的训练数据样本导致了对训练数据过度吻合的和不具泛化能力的神经网络。要能使神经网络在预测水稻分檗动态方面具有泛化能力，训练数据的样本量至少9倍于神经网络的权值数目。当神经网络有多个输入变量且训练数据不足以保证神经网络的泛化能力时，建议在训练之前，采用主成分分析、对应分析及类似技术压缩输入变量的个数。在压缩输入变量的个数之后，如果训练数据的样本量还不足以保证神经网络的泛化能力，就应采用提高神经网络泛化能力的技木，如：jittering和强制训练停止等，特别是神经网络与机理模型的复合模型。因为神经网络的泛化能力问题具有普遍性，所以我们的研究结论不只是适用于水稻分檗动态的预测，也适用于其它的农业和生态神经网络模型

小兴安岭凉水谷地云冷杉林群落组成与空间格局

谷地云冷杉林是小兴安岭地区谷地的顶极群落,在我国温带植被类型中占有重要地位.本研究基于凉水谷地云冷杉林9.12 hm2动态监测样地,分析了群落物种组成和径级结构,并运用点格局方法分析16个主要物种不同生活史阶段的空间分布格局,探讨密度制约效应在优势种不同生活史阶段所发挥的作用.结果表明:(1)样地内木本植物共有44种,胸径?1 cm的独立个体35656株,隶属于14科29属;(2)林冠层、林下层树种和优势种冷杉与红皮云杉的径级分布均呈倒"J"型,灌木层的径级分布呈"L"型;(3)主要物种幼树Ⅰ(1 cm?胸径5 m时,随着径级增大,这种额外的聚集逐渐减小,说明密度制约效应起作用

生态位分化与森林群落物种多样性维持研究展望

一直以来,生态学家和进化生物学家对森林群落物种多样格局及其形成机制持有不同的观点。虽然Robert Ricklefs将进化和生态过程整合的观点已经被群落生态学家广泛接受,但是区域物种进化历史以及局域群落微进化过程是否能够影响群落生态学过程以及这些过程如何影响群落结构和动态还有待商榷。经典的生态位理论同时强调了种间和种内生态位分化对群落多样性维持的影响。但是生态学家普遍认为种间差异足以代表群落内个体间的相互作用关系,并且由于进化过程导致的种内分化往往涉及较长的时间尺度,因此,虽然种内差异是自然选择的重要材料,物种对环境的适应性进化过程所导致的种内分化对群落构建的影响往往被生态学家所忽视。为此,通过回顾种间和个体生态位分化的研究历史,对两类研究分别进行简要阐述,强调在今后的群落生态学研究中需要考虑个体分化对局域群落构建的影响

植物DNA条形码技术应用于大样地群落学研究

DNA条形码技术在生物分类学、进化生态学、分子系统学、生物多样性科学、医学检疫等学科和领域发挥着重要作用.本文梳理了近些年国内外以森林大样地为平台,利用植物DNA条形码(即叶绿体基因片段rbcL,matK和trnH-psbA)在群落水平研究获得的若干重要进展.围绕植物DNA条形码技术如何应用于大样地群落学研究这一主线,从基本原理出发,以研究案例为基础进行了相应的评述,提炼出以下4方面:(1)鉴别群落水平上的植物材料时,利用多个DNA条形码片段的组合能达到较高的物种鉴别率,而单个片段效果较好的为trnH-psbA,其次是matK和rbcL;(2)构建大样地植物群落系统发育关系时,搭配使用不同进化速率的条形码片段,以超级矩阵(Supermatrix)方法排列DNA序列,在系统发育树构建软件上可获取较好的分支精度并得到较高的节点支持率;(3)DNA条形码系统发育关系与群落生态学研究结合时,能增强对群落共存机制和群落构建方式的探索和阐释能力;(4)DNA条形码系统发育关系应用于生物多样性指数计算时,能增强多样性指数的分辨能力和评估手段.植物DNA条形码技术已在类群和群落水平上应用并得到较好的效果;建议与传统的Phylomatic等方法互补优势,在原有基础上进行适当的完善,如优化取样策略、增加具有更多信息量的核基因片段ITS等,提升DNA条形码技术的整体性能,使该技术在区域和全球水平上开展群落学研究时也能较好地应用