实习手册浙江天童森林生态系统国家野外科学观测研究站.docx
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实习手册浙江天童森林生态系统国家野外科学观测研究站
生态学野外实习(天童)手册
(试用)
一、天童国家森林公园的自然概况
1地理地貌及气候
天童国家森林公园位于浙江省东北部鄞县境内,地处北纬29°48',东经121°47',距宁波市区28公里,介于浙江山地和滨海平原之间,据海岸约10公里(见图1)。
图1.天童国家森林公园位置图
本区在地质构造上属于华夏陆台范围,为酸性火成岩。
公园所在地形似座椅,三面环山,南部面向一宽谷,主峰太白山海拔653.3米,一般山峰海拔300米左右,坡度多在20°~40°之间。
公园范围内有两条溪流,集水区面积约300公顷。
由于森林植被涵养水源,流水潺潺,终年不绝。
公园内的土壤主要为山地黄红壤,pH值在4.4~5.1之间。
成土母质主要是中生代的沉积岩和部分酸性火山岩以及石英岩和花岗岩残积风化物。
土层厚薄不一,一般在1米左右,坡面土壤质地较好,腐殖质层较厚,质地以中壤至重壤为主。
天童的气候为典型的季风气候,夏季湿热、冬季干冷。
年平均温度16.2℃;最热月为7月,平均温度为28.1℃,最冷月为1月,平均温度4.2℃;极端最低温度-8.8℃;大于10℃的年积温为5166.2℃。
Kira温暖度指数是135℃,寒冷指数是-0.8℃,无霜期237.8天,全年稳定通过10℃初终日数为235.1天。
年平均降雨量1374.7毫米,多集中在夏季的6~8月份,占全年的35~40%,冬季雨量只占全年的10~15%。
一般说来,因受梅雨锋系和台风的影响,年内降水主要有两个高峰,各在5、6月和7、8月。
年平均相对湿度达82%,变率不大,各季之间最大变率在5%以下。
年蒸发量小于降雨量,只有7~10月蒸发量稍大于降雨量。
以上数据表明,该地雨水充沛,热量充足,水热同季有利于植物生长。
2植物区系
天童国家森林公园植物种类丰富,计有苔藓植物37科、71属、114种;蕨类植物24科、49属、96种;种子植物148科、506属、968种。
天童植物区系以热带、亚热带成分为主,同时含有一定数量的温带成分。
含有许多单种属和少种属,其中不少为古老的孓遗植物。
3植被
根据植物地理学观点,天童位于亚热带常绿阔叶林区域,该地植被主要为次生林。
主要的自然半自然植被类型如下:
① 常绿阔叶林:
常绿阔叶林为该地的顶极植被类型,广泛分布于100~550米的区域,构成了该地景观的主体。
它可分为两个群丛:
1)木荷ˊ栲树群丛,它是天童国家森林公园的主要景观要素,是主要的群落类型,分布范围从海拔100米的山脚到500米的山脊;2)长叶石栎ˊ云山青冈群丛,它分布于海拔500~550米的山脊部分。
② 常绿、落叶阔叶混交林:
该类型主要分布于沟谷和较高部位的山坡上,地下水位高、环境温度低。
它包括两个群落:
1)披针叶茴香ˊ南酸枣群丛,该群落主要分布于270~330米的沟谷地带,土层薄,并有许多大石头露出地面;2)长叶石栎-鹅耳栎群落,该群落只要分布于海拔400~500米的沟谷上部坡地。
③ 次生落叶阔叶林:
该群落是由于常绿阔叶林被人类活动破坏后形成的,它能在相当长时间内保持稳定。
主要群落类型为化香-枫香-白栎群落。
④ 次生灌丛:
该群落主要是由砍伐或火烧后形成。
群落只有2米高,但很密。
主要种类有:
白栎、映山红、山矾、小叶青冈、盐肤木等;草本层稀疏,高0.3~0.5米,盖度20%。
人工植被类型
⑤ 常绿针叶林:
这是一种人工种植的次生植被类型。
它可进一步划分为两种群落:
1)枫香-马尾松群落;2)枫香-杉木群落。
⑥ 毛竹群落:
该群落也是人工群落,群落名称为:
耳草-毛竹群落,主要分布在寺庙、村舍附近。
⑦ 农地:
主要包括:
水稻田和茶园,主要分布在山脚平地区域。
二、植被生态野外调查
在植被研究中要阐明群落的种类组成、群落结构、种间相互关系、群落和环境相互关系以及群落生产力、群落动态、类型划分和地理分布等,都要从植被的野外调查做起,它是植被研究的起点,也是一切植被研究的基础。
没有实际的野外植被调查,就没有植被科学,不仅在植被科学发展的早期阶段是这样,即使发展到今天,产生了许多新的分支,如:
实验群落学、生境生态学、数学生态学、植被遥感制图等,它们的研究仍需以野外调查为基础。
可以断言,无论植被科学发展到何种水平,野外调查都是不能忽视的,否则,植被研究就会变成无源之水和无本之木。
植被野外调查并不局限于植被的定性描述,虽然那种游记式的描述在植被研究的早期阶段,特别是对大范围新地区植被的描述中曾经发挥过积极的作用,但是要对植被进行深入研究,植被调查必须从定性和定量两方面着手。
1取样调查
在进行植被的野外调查时,大多数情况下和其他研究工作一样,不可能对植被的全体逐一进行清点,只能抽取一部分进行研究,即所谓取样调查。
植被研究中最早使用的就是“样方法”,它是H.vonPost于1851年创立的,这一方法的应用为植被研究开创了一个新时代。
2取样的一般原则
取样的目的是要通过样例(样方)的研究去准确地推测植被的总体。
因此,如果取样不当,不仅不能认识总体,反而会歪曲总体,从而得出错误的结论。
那么,怎样的取样才是最好的取样呢?
一般地说,样例要有代表性,能通过尽可能少的抽样获得十分准确的有关总体的特征。
在统计学上总体特征的数值叫做参数(parameter),而样本对总体参数的估计值叫做估计量(estimate),当估计量的平均值相等于总体参数时,这个估计量叫做无偏倚估量(unbiasedestimate)。
但是在所有取样调查中,包括植被取样调查,都存在误差(error),这些误差可分两类:
一类是取样误差,另一类是非取样误差。
两者构成估计值的总误差,即估计值与总体真值间的差。
取样误差(samplingerror)的产生是由于样本仅为总体的一部分,它们不太可能得出与总体参数相等的值,它们之间总有或大或小的误差。
假如不存在非取样误差,取样误差的大小可以用估计值的标准误(standarderror)来度量,它经常用估计平均值的百分数表示,称为抽样误差百分数。
这个百分数越小(即标准误愈小),取样方法的精度(precision)越高。
一般取样方法是否有误差是事先知道的。
在植被调查中取样误差除决定于取样方法外,还取决于样本大小以及各取样单元间的变动程度,因此在调查中应根据植被均匀程度采用适当大小的样本和选择合适的取样方法,以提高取样的精度。
非取样误差(non-samplingerror)对取样调查所得的估计量可能产生很大影响,而且这类误差一旦出现就难以发现和消除,因此在植被调查中应把此类误差减少到尽可能小的程度。
产生此类误差的原因有:
①样本定位的错误:
在选择样方时依据某一特性,而此特性对于研究对象有影响,因而引起误差。
例如群落调查时,选择路边易到之处,而这里的群落和其它地点很不相同,此外在有意的和无意的主观选择样地时都会引起此类误差。
②测定或观察记录中的错误:
除了由于粗心产生的偶然错误外,不同人或同一人在不同时间对同一对象测定或观察的结果都有可能出现误差。
③汇总调查资料时产生的误差:
例如一个群落研究得很仔细,而另一个研究得比较粗略,但在室内整理资料时并未估计到这种情况,进行了同样的处理,也会导致误差的出现。
综上所述,在植被的野外调查中,为了使抽样调查更接近于植被总体的实际情况,应选取精度高的调查方法,并采取措施预防非取样误差。
3植被调查的取样单位
取样调查首先要确定“取样单位”。
在进行植被调查时,什么是我们的“取样单位”呢?
目前有两种做法。
一种做法是把物种的个体作为取样单位。
点取样法、无样地取样法以及用小样方测定种的频度的方法都属此类。
人们企图通过这样的取样调查来测定群落的种类组成和种在群落中的数量比例与作用;另一种做法则是把群落的一定面积作为取样单位,也就是说通过对一定数量的群落代表面积的研究,了解群落的结构、种类组成以及生境的特征。
大多数样方法、样带法都是在这种指导思想下进行取样的。
这种群落固定面积的取样设计在欧洲从19世纪业已开始,目前仍被普遍应用。
这两种取样单位的取样各有长短,以种的个体作为取样单位,它易于掌握和便于野外识别,又因取样单位较小,有可能获得大量的样本,能够得到足够的变量值,从而经过统计分析反映出现实存在的显著差别,同时也较易做到随机取样,更符合统计学对取样的要求,其缺点是由于取样单位只是群落地段中的个体,而不是具有一定种类组成和一定结构的群落整体,虽然它在估计群落种类组成上是有效的,但是当一地存在着若干个群落,而其边界又不明显时,一旦用这种方法将样本混合在一起时就无法进行群落划分了,此外用这种方法对于植被的镶嵌性也是无法认识的。
以一定面积的群落作为取样单位,一般说来,工作量较大,通常不易取得大量的样本资料,变量值较少,在野外较难掌握和认识,也不容易做到随机取样,但每一个样本(样地)具有较大的代表性,可以获得较多有关群落特征的参数,便于和其他群落相互比较,这对于了解群落的整体特征以及进行群落类型的划分,无疑更为有利。
在植被研究中,是选用种的个体作为取样单位,还是利用群落的一定面积作为取样单位,可根据研究目的的不同而决定,如果是研究种群在群落中的分布、它的生态特性以及种间关系,以种的个体作为取样单位可能较为合适;如果要研究群落的种类组成、结构特征和生境特点并进行群落的类型划分,把群落的一定面积作为取样单位则更为适当一些。
4取样方法的设计
在植被研究中取样是一件十分困难的工作,这与研究对象本身的复杂性有关。
取样方法多种多样,在实际调查中采用何种方法,这取决于研究目的以及组成群落的种的形态、种的分布格局和调查时间的长短。
常用的几种主要方法为:
4.1代表性样地法
这是一种根据主观判断有意识地选出某些“典型”的、有代表性的样地进行调查,因此是主观选择取样。
许多植被学家一直采用这种方法。
这种方法迅速简便,在有经验的人做来,可以得到很有价值的结果,甚至不同的人能取得大致相符合的结果,特别是在植被的变差很大,而取样又不可能很多时,这种方法能比概率取样提供更为准确的估计;此外在某些情况下,例如悬崖等一类不易接近的或危险的地方,从实际出发,它也是一种唯一可行的方法。
但是,这种方法有一个很大的缺点,那就是取样之后,无法知道估计量究竟准确到什么程度,此外从总体中取出来的以为是典型的样地也许多少是非典型的,用这种方法取得的资料不能用于统计分析,包括t-检验、F-检验、联结、相关或回归等显著性测定的方法,但是却适用于像排序等某些多变量分析技术。
4.2随机取样法
随机取样法要求从总体中抽取的每一个样本单位都全凭机会,就是说每一个样本单位被抽到的概率都是相等的和独立的。
用这种方法进行取样时,是把整个群落地段作为一个总体,如果以固定面积的样方作为取样单位,则是把整个群落地段看作是由N个样方单位的空间所组成,如果采用点作为取样单位,可以认为N是无限大的。
取样时要保证N中每一个单位都有同等的机会被抽到,要做到这一点并不容易,研究证明,早期Raunkier建议的将小样方框从肩上随意掷出的取样方法是达不到样方的随机分布的。
现在的方法是用随机数字表(如Fisher的随机数字表)进行随机取样。
在野外调查时,有以下几种做法:
① 在要进行调查的对象的一侧选一点,以此为原点建立X轴和Y轴的坐标,选用两组随机数值分别代表X和Y,然后从坐标系上决定样方的位置(图2)。
图2随机取样时用两组随机数字取样
样方1(5,5);样方2(35,10);样方3(25,80);样方4(45,37);
样方5(40,65);样方6(50,20);样方7(7.5,57.5);
样方8(60,80);样方9(80,35);样方10(70,42.5)
②先做出调查地点的平面图,在一张划好方格的透明纸上,用一对随机数字决定样方位置,然后把方格纸重叠在平面图上,找出样方位置,再在野外找出相应地
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