http://www.paper.edu.cn
- 3 -
中国科技论文在线
放入自封袋,经过部分重吸水法让叶片饱合再测鲜重,这样做结果不会有明显的误差
[31]
,
干重是经过 80℃烘干 12 小时测得,叶面积经过扫描后用 ImageJ 算出。 85
1.2.2 土壤含水量的测量
在每个样方中取三个点,每个取样点取 0-15cm 深的表层土,分别装入自封袋带回实验
站,立即进行去石块和植物根等杂物,然后取一部分先称湿重,经过烘干后称干重,计算土
壤含水量。
1.3 统计方法 90
我们对群落组成进行调查,记录每个样方中所有物种,同时我们选取在不少于 20 个样
方中出现的物种为常见种,为方便,数据分析中我们只选取完整的数据项,即三个性状都有
数据的完整项,然后对性状数据进行了正态分布检验并 log 转换,以满足正态分布要求。
1.3.1 性状变异的分解
我们利用巢式方差分析法进行方差分解,得出每个水平(物种水平、种群水平和亚种群95
水平)上变异系数大小。物种在整个梯度所有带上的平均值为物种平均值,在梯度每个带的
平均值为该物种在这个带上的种群平均值,在每带中每个样方的平均值为该物种在这带这个
样方的亚种群平均值。由于巢式方差分析并不能直接算出置信区间,所以我们事先要先经过
bootstrapping 重新取样。首先从所有完整数据项中不放回随机抽取 1000 行,然后进行方差
分解,所用的命令为: 100
data=varcomp(lme(sub.l~1,random=~1|s.l/pop.l,data=sel.ldmc,na.action=na.omit),1)
其中 sel.ldmc 只需换成 sel.sla 和 sel.h 就可以计算另外两个性状了,并记录下来结果,
如此重复 1000 次,最后计算出这 1000 项结果的 2.5%和 97.5%分位值,这就是每个性状的
置信区间
[12]
。
对常见种的三个水平间的分解进行分析,把物种水平变异当成固定效应,命令为: 105
data=varcomp(lme(sub.l~1,random=~1|pop.l,data=sel.ldmc,na.action=na.omit),1)
分析是在 R 软件 2.14.0 版本中完成的,用到的包有 ape
[32]
和 nlme,其中的函数分别为
varcomp 和 lme
[33]
。
1.3.2 种内变异对物种共存模式的影响
特定的环境只适合拥有某些性状值的物种生存,在考虑种内变异的情况下,物种的性状110
值不再是一个唯一值(物种平均值),而是有一定的变化空间(种群平均值和亚种群平均值),
提高了物种的适应范围,有利于物种间共存和生物多样性的维持
[10, 34]
。因为物种是已经实
际存在的,为了考虑种内变异对物种分布的影响,我们引入了“潜在群落成员种”这个概念
[14]
,潜在群落成员种是这样的物种,首先物种不在该样方中,然后物种 h(ldmc 和 sla)性
状相应水平上的性状值要在该样方 h(ldmc 和 sla)性状相应水平性状值的范围内,并且物115
种所实际存在的样方的土壤含水量区间要包含该样方的含水量值,也即有两个方面:性状值
和土壤含水量,都要满足条件,一个物种才能称为该样方的潜在群落成员种。我们用 T 表
示 3 个性状不同水平的值,用 M 表示土壤含水量,上述两个条件可用如下式子表达:
T
specie
> min(T
plot
) & T
specie
< max(T
plot
) (1)
M
plot
> min(M
specie
) & M
plot
< max(M
specie
) (2) 120
其中 T
specie
是某个物种某个性状某个水平上的性状值,T
plot
是某个样方某个性状某个水
平上的性状值范围区间;M
plot
是某个样方的土壤含水量,M
specie
是某个物种的某个性状某个