生态学数量方法复习资料1.doc

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1、绪论1.生态学的主要研究方法有哪些?分别进行概述。野外观察:定位观察站:实验方法:数学模型与数量分析方法:2.现代生态学及其研究方法有哪些新特点?生态学研究有越来越向宏观发展的趋势系统生态学的产生和发展产生了一些生态学的分支学科分子生态学的兴起是20世纪末生态学发展的最重特征之一应用生态学的迅速发展也是现代生态学的重要特色之一第一章生态学观测的取样设计及群落的特征描述1.简述各种取样方法的特点及优缺点,并应用自己所学专业知识举例说明其中一种方法的应用。主观取样:人为地选择取样地段主观取样就是选代表性样地。q

2、样地的选择是凭主观判断,使它能够代表所研究的植物群落。q特点:迅速、简便。对有经验的工作者能够取得较好的结果,在植被研究实践中曾广泛地使用,欧洲大陆学派的学者至今仍以这一方法作为主要的取样手段q缺点:它是非统计学方法,不能进行显著性检验客观取样:通过某种统计学方法来设置样方n(1)随机取样(randomsampling)样方的设置是随机的,即每一样品单位被抽样的机会是相等的。n理论上讲随机取样是“理想”的方法,但是要真正做到“随机”困难较大,象研究者从肩上取下样方(或样圆)随机地投掷,无论如何也达不到样品的

3、随机分布。n缺点:由随机数决定的样方位置,在实际研究中往往难以确切设置,尤其是在地形复杂、沟壑交错、裸岩纵横的地方更是如此,所以说随机取样真正达到随机的是很少的。n优点:可以用于统计分析,从而检验样品的分布是否真正是随机的n(2)系统取样(systematicsampling)系统取样是根据某一规则系统地设置样方,也叫规则取样n如:从山麓到山顶沿西北方向,每隔海拔50m设置一个样方(规则)n在大多数情况下,系统取样是先用地形等因素确定第一个样方位置,比如山顶等。n优点:取样简单,样品分布普遍,代表性强,在植

4、被变差较小的情况下,效果很好。n缺点:系统取样效果的好坏不能客观地评价,只能凭经验判断,其数据也不能进行统计分析n(3)限定随机取样(strainedrandomsampling)也叫做系统随机取样,它是系统取样和随机取样的结合,兼有二者的优点。n限定随机取样是先用系统法将研究地段分成大小相等的区组,然后在每一小区内再随机地设置样方。n优点:使用这种方法每个区组内每个样品被抽取的机会更大,而且这样抽取的数据可以进行统计分析n缺点:该方法在野外可能更费时间n(4)分层取样(stratifiedsampling

5、)是将研究地段按自然的界线或生态学的标准分成一些小的地段.n这些小堤段的划分方法不是统计学方法,而是自然的界线或生态学的标准。n如:n草地和灌丛,可以用群落的界线为依据划分小地段,再在小地段内进行随机或规则取样,分别代表草地和灌丛群落n在植被垂直地带非常明显的山地,可以不同的植被带作为小地段。n同一植物群落也可进行分层取样,比如森林植物群落的乔木层和草木层可以分开n优点:简便易做,也是应用最多的方法。n缺点:小地段的大小一般是很难知道的、不等的,所以难以进行统计分析。n(5)集群取样ClusterSampl

6、ing是一种二水平取样,即首先随机选取样点,在每一个样点取一些样方(而不是一个样方),这在特殊调查中更有效。n集群取样可有多种设计方案,根据所研究的对象的不同而有差异。n(6)环境因子取样(samplingforenvironment)对环境因素,某些因子的值只与样方位置有关,比如海拔高度、坡度、坡向、小地形变化等,可以直接测量记录。n有些因子由于变化甚大,还需在样方内进行再取样,才能有较强的代表性。2.样方数目的确定方法有哪些?详述每一个方法.q1、样方数——平均数曲线法这一方法比较简单,在取样过程中逐步

7、绘样方数——个体平均数曲线,如果平均数基本稳定,则可以停止取样,如果变幅尚大,取样继续进行。q2、方差法n根据所研究的总体的方差来决定取样数目,一般方差大,取样数目就要多;若方差小,取样数目则可以少。n在随机分布的情况下,取样数目N与总体方差S2有如下关系:n式中t是显著性水准值,比如在95%置信区间t=1.96(≈2);L为研究允许误差,这是已知数n方差法要求取样不能少于30,总体方差可以用前30个样方来估计。q3、面积比法q面积比法是在知道研究地段总面积的情况下,事先决定要选择研究面积的百分之几作为样地

8、,比如说5%或10%的研究面积作为样地。q这样在样方大小已经确定的情况下,样方数目是不难算出来的。3.植物群落的数量特征有哪些?并说明其定义。多度(Abundance)是指调查样地上群落内某种植物的个体数量。n对它的解释和调查方法很不一致,大体可分为两类。q直接计算法q目测估计法密度(Density)单位面积或单位空间上某种植物个体数的实测数据n用公式表示为:D=N/A其中:D为密度;N为样方内某种植物个体的全部

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