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题名: 不同放牧强度与土壤异质性对植物空间格局的影响
学位类别: 硕士
授予单位: 中国科学院西北高原生物研究所
授予地点: 中国科学院西北高原生物研究所
学位专业: 生态学
中文摘要: 本项实验旨在通过采用样条取样系统，分形分析方法对高寒草甸草场不同放牧强度及其土壤异质性对植物空间格局影响的研究，探讨不同放牧强度改变植被结构特征的内在起因，优势种植物和土壤因子的空间异质性及其植物空间格局与土壤因子之间的相互关系。研究结果表明：1. 不同放牧组植物群落组成及其多度的差异较大。杂类草多度随放牧强度的减轻而减少，A、C、E、CK组依次为65.88%、52.07%、50.08%、45.14%。禾草类的多度随放牧强度的减轻而增大，A、C、E、CK组依次为10.75%、17.50%、19.59%、23.74%。经相关性分析表明：杂类草的多度与放牧强度呈显著正相关（P < 0.05）。禾草类的多度与放牧强度呈显著负相关（P
0.05），C组、E组、CK组种盖度的季节差异显著（P CK 组>C 组>A 组；多样性指数依次为A 组>C 组>E组>CK 组；均匀度指数依次为A 组>C 组>CK 组>E 组。经相关性检验表明：多样性指数与均匀度指数呈极度显著的正相关（P < 0.01），多样性指数与物种丰富度指数呈显著正相关（P 160cm尺度上的异质性程度发生显著变化。金露梅在分析尺度内不存在尺度依赖特征，即不具有空间相关性。6. 中牧组（C）优势种的尺度依赖特征明显，但其异质性规律发生显著变化的尺度差异较大：一般在30-110cm尺度上出现格局，如高山唐松草在30cm尺度上，矮嵩草在50cm尺度上，金露梅在110cm尺度上出现格局。7. 轻牧组（E）优势种在较小尺度上的空间依赖性较强，一般在30-70cm尺度上出现格局，如垂穗披碱草在30cm尺度上，兰石草、金露梅在40cm尺度上，异针茅在60cm尺充上首次出现格局。此外，象兰石草、矮火绒草在小尺度上聚块形成较大尺度上的镶嵌性聚块，反映出分布格局的层次性。8. 对照组（CK）优势种也是在小尺度上的空间依赖性较强，各个种的异质性发生显著变化的尺度均在30-70cm尺度上，如矮火绒草、垂穗披碱草在30cm尺度上，异针茅、紫羊茅在60cm尺度上出现格局。9. 各放牧强度组的土壤因子表现了较强的异质性，而且在不同放牧强度下有机质，速效氮，速效磷的分布格局有所不同：重牧组在较大尺度显示格局，轻牧组、对照组在小尺度显示格局，与植物空间格局的分布趋势相似。但是，不同放牧强度下全氮，全磷的格局变化不明显。10. 植被排序轴得分与土壤因子的多元回归分析结果表明：对照组（CK）土壤因子与植物分布格局相关性强，且有机质，速效氮，速效磷均为影响该组植物分布重要因子（P < 0.05），而各放牧组（A组，C组，E组）土壤因子与植被分布的相关性弱。重牧组相对重要的因子是有机质，速效氮，中牧组相对重要的因子是有机质，速效氮，速效磷，而轻牧组相对重要的因子是速效磷。但在各放牧组，全氮、全磷与植物的分布格局没有明显的相关性。11. 总之，干扰（如放牧）及土壤因子分布的有规则性均会导致植物分布的空间异质性，并且不同的干扰程度对植物的空间分布可产物不同的影响。另外，植被上存在的异质性反映了土壤因子的分布特征。
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&&&&&&&& 概念：量概念：有严厉的质的规定性和量的划定性以将一事物同其余事物差别开来的概念；即在定义中，在肯定条件下有明确量的外延和内涵的概念或用明确的数字商定范围的概念；或形成该概念的概念能始终细化，直到由明白的一组数值表现的概念。&&&& 例如：固态、液态、气态、天、小时等，用这些量概念表达的量化关系，视同用详细的量来抒发。&&&&&&&& 量化不是说把任何东西描述成一个数，这个是一个误区。量化的含意是指：用明确的一组量或量概念以及他们的相互关系来描述一件事物的特性。将一件事物能进行上述工作的，我们称可以对上述事物进行量化。构成这组量的常量和变量，存在于某个范围之内或运行某一特定的规律。而这些范围和规律是我们明确控制的。进行量化的方法最主要的就是数学方法。所谓数学方法，是指解决和说明科学技巧问题所运用的数学理论工具，亦即从量的方面来研究物资及其活动的方法,。数学方法的作用为：&&&& 1、能为科技研究提供简练准确的情势化语言，以描述研究的问题，表达科学内容，简化和加速思维进程；&&&& 2、能为科技研究提供数量分析和计算的手腕与技能，以便对研究对象进行定量的分析和精确的数字计算，从而精确地掌握事物的质的特色和变化法则；&&&& 3、能为科技研究供给牢靠的逻辑推理和证实工具，以便作出科学预感，掌握超越理性教训外的客观世界。&&&& 具体方法包括：数学模型方法和公理化方法。解决日程生涯中的实际问题的，根本上是数学模型方法。数学模型方法，就是通过建立和研究客观对象的数学模型来揭示对象的实质特点和变化规律的一种方法。运用该方法正常须经由三个步骤：&&&&&& 1）、根据事实问题的特点，运用数学语言，把所研究的实际问题抽象成一个数学识题，建立适合的数学模型，&&&&&& 2）、分析数学模型、求出数学解；&&&&&& 3）、将求得的数学解再回到实际问题中去,，对数学解做出说明和评估，构成对实际问题的断定或预见。&& 量化的基础准则和利用： 一、量的基天职类和量化要点&&&& 数学模型中使用的量分常量和变量两大类，其中变量主要指时光变量、空间变量、条件变量。常量包含：&& 固定量：即确定的量概念或具体数值。&&&& 例如：100米跑的世界记录是9.77秒；牙买加选手阿萨法-鲍威尔创造的最新世界记载。在这里，100米、跑、世界记载、9.77 、秒、牙买加、选手、阿萨法-鲍威、发明、最新等都是量化概念，也都是固定量。&& 范围量：即某个持续的固定量、某个阶段范围的固定量。&&&& 例如：正凡人的血压在高压90－120、低压70－90期间是正常的；从今天当前的每一天。&& 条件量：即不同条件下的固定量。&&&& 例如：当摄氏0度以下时，水是固态，当摄氏100度以上时，水是气态，在摄氏0－100之间，水是液态。&& 比拟量：即描写两个或多个事物之间关联的固定量。&&&&&& 例如：张三比李四跑的快的快；铁比铝的密度大的大。尽力、增强等词属于比较量。&&注：像通常、一般情况、忠诚、信念、细心、居心等词就很难量化或根本无法量化，在涉及到立场、思惟、宣扬方面可以大量使用，然而在涉及到具体事物、具体操作等层面的，尽量予以防止。&&
量化要点&&&&量化涉及的量主要分两类，一类是事物自身具备的显性属性，一类是需经测量、统计、分析取得的。这类量的失掉必须留神以下多少点： （1）、丈量量必需注明测量方法、方法、装备以及条件。&&（2）、统计量必须注明总样本量、取样量、范围、方式、标准差等条件。普通样本量取全体样本的开根方数，比方100个样本，取样为10个。10000个样本，取样为100个等等。&&（3）、规模量必须表明范畴的高低限。“执其两端取其中”，假如不明白两端，基本就不存在旁边的概念。&&（4）、大部门概念是量化的概念，但其范围往往过大，因而对该类概念往往采用用细分量进行再束缚的方法，以缩小范围。 例如跑、慢跑、快跑、用你最大速度奔驰等。&&（5）、比较量不能独自使用，须要与相干量概念一起使用。例如：大、小、好、坏、高、低、强、弱、轻、重、快、慢等需要与身材个头、测验成就、产品级别、肌肉力气、体重等量一起使用。比较量单独使用时，可以视为非量化量。&&（6）、即便比较量和量概念结合应用，如不必固定量再行约定的话，实在际量范围还是会出乎咱们的设想。因此，如有可能，用明确的量概念再行约定比较量的具体数值，是更合适的量化方式。&&&&&& 例如：这个货色比那个重5克。&&&&&&&&&&&& 张三比李四跑的快了三秒&&二、&&&& 建破数学模型&&&&&&所有的科学都是建立在模型之上的，不管是描述性的、解释性的、猜测性的还是决议性的；而每一种科学的模型都有三个截然不同的阶段：先是明确的假设；而后从这些假设推论出它们的全部含义，而且仅仅推论出这些含义；最后将这些含义与视察到的数据进行对比比较。 1、构建数学模型的请求：&&(1)构成数学模型的每个数占有明确的、足够的精确度；数据彼此关系根据充分。 (2)数学表达式的选用尽量鉴戒尺度形式； (3)模型应简略适用；存在可控性,，易于操作 2、构建数学模型的步骤：&&构建数学模型倡导运用系统论方法、PDCA过程方法，在充足谋划下，用系统论的方法对所研究的现象进行轻微严密的调查，尽可能获取详尽的数字资料，并应做一番去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的深刻分析，找出主要因素及各因素的数量关系,，从而建立起数学表达式，并在实际中效验，重复修改模型。终极提出实践假说。详细步骤如下：&&(1)、依据研究的目标和义务，运用系统论的办法，对所要研讨的景象进行全系统的周到考察，以获取大批的数据资料，并对材料进行分类收拾；&&(2)、应用迷信的思维方式，对数据进行察看和剖析，断定主要常量跟变量，找出影响体系的重要因素；&&(3)、发明各个量的共性及特征和互相关系，明确各个量的范围及系统运行的约束条件； (4)、规定符号、代码，列出合乎客观实际数量关系的数学表达式； (5)、对数学关系式进行简化、合并，确立数学模型；&&(6)、根据实践数据和客观数据测验模型的可托度，并对模型做出恰当校订；&&(7)、根据模型对现象状况和变化规律的描述，提出相应的理论假说。 3、建立数学模型的注意事项：&&（1）、只能对可以量化的事物进行数学分析和构建数学模型，对不可量化的事物只能建造定性模型，而定性模型是无奈进行数量分析的。 （2）、能够量化的事物必须是量概念。否则难以测定事物的数量。&&只管数学模型是反应事物的数量关系的，但有些数学模型的建立必须从定性认识开端，分开具体理论所界定的概念，无从对事物的数量进行研究。&&良多范畴的量是指在必定质的界定下的量，不是数学中的形象的量。&&&&（3）、波及所要研究的可量化的事物往往是大量的，简直是不可数的，只能舍弃绝大局部事物，留存少量的主要的事物做研究。主要事物仍是次要事物的断定与取舍非常要害。&&&& （4）、即使对这些主要事物，许多领域的数学模型只能取其某一时空前提下的数目来树立。&&因为许多问题和社会现象有很多是处于不稳固状态或临界状态的，所以据此拟定的数学模型必需要有严格的时空条件限度。&&例如一项海内大型投资，在长期和平国家设计可行性分析模型，就很少考虑战斗因素，但是在伊拉克、伊朗、朝鲜等国度，就必须考虑战役因素。&&&& （5）、根据所收集的数据建造的数学模型，只能算作一个“经验公式”，其只能对现象做出某个特定精度范围的描述，据此公式盘算出来的数值只能是个估量值。精度范围越小，这个估机值越濒临实在值。 数学公式计算出来的数值取决于构成公式的数值性质。&& （6）、用所建造的数学模型去阐明解释处于动态中的现象，必须注意时空条件的变更，必须斟酌不可量化因素的影响作用及在一定条件下次要因素改变为主要因素的可能性。&&例如：政府决策部分在根据所建造的数学模型制订相应政策、调剂相应经济运行机制之后，会引发众多经济好处主体采取相应答策，甚至部分甚至完整转变原来的经济行动，由此会使经济运行结果与本来的模型所预期的结果发生较大的差距。&&（7）、所有的数学模型的运算都是有条件的,，所以在应用运算结果解释问题的同时，必须将约束条件一并列出。即使你以为某些是常识性约束条件，也应尽量指明。由于常识本身就存在宏大差别，而日常生活中很多对量化成果发生异议的起因，都是因为对常识的不同意识而产生的。同时很多心存不良打算的人，也多半利用常识范围不同的差异进行歹意诈骗和瞒哄。&&&& 很多人爱好用“畸形情形下、通常情况下、个别情况下、丰富收益”等词藻润饰投资讲演、分析呈文等文件，这往往都是将来危机、危险的冲破口。&& 下篇将对思维的表白进行一些量化的探讨，欢送持续阅看。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
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