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小兴安岭森林β多样性格局、组分及其影响因素
生物多样性
2026, 34 (4):
25443-.
DOI: 10.17520/biods.2025443
β多样性反映了不同群落间的物种组成差异, 是联系局域与区域生物多样性、描述物种空间分布格局的重要指标。本研究以小兴安岭的天然林为研究对象, 基于森林群落调查数据, 探讨了森林β多样性格局、组分及其影响因素, 旨在明确森林β多样性的分布格局及其驱动机制, 为该地区的生物多样性保护提供科学依据。通过Podani方法将β多样性进行分解, 探讨了物种替换与丰富度差异对β多样性的相对贡献; 同时将β多样性划分为不同样方对多样性的贡献(LCBD)和不同物种对多样性的贡献(SCBD), 进而识别具有生态特异性的关键区域和物种; 最后通过回归分析和变差分解量化不同环境、空间因子以及人为干扰对群落组成差异的影响, 揭示驱动森林群落构建和生物多样性格局的生态机制。结果表明: (1)物种替换是影响研究区群落β多样性的主要过程; (2)研究区SCBD的范围为0.002%-21.918%, 其中白桦(Betula platyphylla)对β多样性的贡献最大, 香杨(Populus koreana)的贡献最小; (3) LCBD的范围为0.537%-2.677%, LCBD较高的样方通常具有较高的物种丰富度, 且整体呈现出东南高、西北低的分布格局; (4)气候因子是影响LCBD格局的主要环境因素, 其与空间和地形因子以及人为干扰共同作用, 通过调控降水和生境异质性, 共同塑造了群落物种组成和多样性分布格局。研究结果揭示了小兴安岭森林β多样性的分布格局与影响机制, 明确了对维持森林β多样性具有显著意义的区域和物种, 可为该地区森林生态系统管理和生物多样性保护提供一定的科学依据。 ![]() View image in article
图6
基于变差分解的群落特异性(以LCBD衡量)影响因子贡献分析。解释比例极小的部分在图中以0显示。
正文中引用本图/表的段落
前向选择最终保留了3个气候变量(最湿季降水量、潜在蒸发量和气温日较差)、3个地形变量(海拔、坡度和土壤深度)、5个dbMEM空间变量以及2个人为干扰变量, 所有变量之间整体呈现出较低的共线性(方差膨胀因子VIF<5)。利用这些变量进行变差分解分析, 结果显示, 气候、地形、空间变量与人为干扰共同解释了LCBD的43.762% (图6)。其中, 气候因子的解释比例最高(35.900%), 人为干扰的解释比例次之(12.084%), 地形因子的解释比例较小(8.350%), 而空间变量的解释比例最低(5.281%)。总体而言, 气候和地形因子总的解释比例显著高于空间变量和人为干扰, 表明研究区域内森林群落组成主要受到环境条件的影响, 而空间过程和当前强度的人为干扰影响则相对有限。
本文的其它图/表
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