区域植被恢复前景预测-以黄河三角洲为例

以野外调查获取的植被、土壤数据以及地形、水文等数据为基础，基于"自下而上，由物种至群落"的建模策略，首先采用广义加法模型建立物种-环境关系模型，对单个物种的分布格局进行预测，然后综合考虑物种分布概率、物种之间的关系以及相关专家知识，利用贝叶斯准则下的逐步判别分析法建立植物群落物种组成的综合分析判断系统，实现群落水平的植被分布格局模拟，完成黄河三角洲植被恢复前景的预测。本研究不仅为区域植被重建方案提供技术、理论上的支持，而且为深入理解植物群落物种组成、群落分布与环境关系提供一种新的思路。

在物种分布模型研究中，群落水平的模拟被认为优于物种水平的模拟，目前群落水平的模拟已成为生物地理学和生物多样性保护的热点。群落水平的模拟有三种模拟策略：一是“先模拟，后分类”，即先进行物种水平的预测，然后采用聚类的方法对群落组成进行模拟；二是“先分类，后模拟”，先进行群落分类，然后对聚类的群落分布进行模拟；三是“模拟和分类同时进行”，即采用多变量响应模型来对多个物种同时进行建模、预测。相对而言，“先模拟，后分类”的模拟策略思路清晰，不仅预测单个物种分布格局，而且对群落结构进行模拟。但是，在由物种水平推到群落水平的时候，仅考虑了物种在各个预测单元（栅格）上的出现概率，而没有综合考虑物种之间的相互关系。因此，较为理想的模拟方法应综合考虑物种在群落中出现的概率、物种之间的相互作用等。因此，在本研究中，我们尝试在“先模拟，后预测”的策略中采用种间相互作用分析的方法来判断植物群落物种组成。广义加法模型被用来预测单个物种在预测单元上出现概率，物种出现频率（species prevalence，出现某物种的样方占全部样方的百分比）被用作判断物种出现与否的阈值，即用物种出现频率把物种出现概率转化为物种出现与否的二元值。物种关联分析被用于获取种间相互作用的知识，而这种知识被用来判断群落物种组成。Simpson相异度指数和Sørensen相异度指数被用于比较预测的植物群落物种组成与观测到的群落物种组成之间的差异。研究结果表明：（1）种间关联分析的结果与观测到的物种共生格局存在相互矛盾的地方，种间关联分析结果不能直接用于判断物种出现与否，这也意味着种间关联分析存在着诸多不确定性，这种不确定性是由于样方大小和样方数量所导致的。因此，种间关联分析应当和群落物种组成的机理性实验相结合，共同用于指导群落物种组成的预测。（2）Simpson相异度指数和Sørensen相异度指数显示在没有考虑种间相互作用的情况下，预测的植物群落物种组成与观测的植物群落组成存在着一定的差异，这表明种间相互作用对物种分布格局存在着一定影响，在未来研究中，需要进一步加强生物因素对物种分布影响方面的研究。

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