文档介绍：第四章野生动物群落研究和种群空间分布格局
第一节野生动物群落研究
物种间的联结与分离
种间联结:
假设Ho种鸟巢不存在正、负联结关系,则N个样方中同时出现两种鸟巢的样方数作为一个随机变量服从超几何分布:
m!n!r!s!
P(alm,r,N)=————————
a!b!c!d!N!
草鹭巢
合计
有
无
苍鹭
有
a
b
a+b=m
无
c
d
c+d=n
合计
a+c=r
b+d=s
物种间的联结与分离
超几何分布下:
r m m s r N n s
Ea1= ——, Eb= ——,Ec= ——,Ed= ——;
N N N N
将它们视为理论观察频数,与实际值比较,可用x²检验得出结论:
(rm/N-a)² (ms/N-b)² (rN/N-c )² (ns/N-d)²
x² = —————+ —————+ ——————+ ————
(rm/N) (ms/N) (rN/N) (ns/N)
N(ad-bc) ²
= —————————————,
(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)
物种间的联结与分离
考虑连续性修正:
(ad-bc-N/2)² N
x²=——————————
(m*n*r*s)
群落结构与排序
将一个小区域内组成群落的单位按相似程度排定次序为排序,排序有可能在较低维的空间里表现出排序单位间的相互关系,进而找出排列的主要因素。
极点排序法:
2w
D = 1- ———, 计算每二水样间的相异性指数;
a+b
a、b:两个水样各自包函的物种数量;
w:两个水样各自包函的公共物种数量;
全部15个相异性指数Dij的值列在D6X6的矩阵中
极点排序法:
找到最不相似的水样,D56=max,Dij =:
在图上以5、6号为圆心,每一点到它们的距离为半径作弧,得到交点,得到6个点,即为极点排序图。
0
0
D= 0
0
0
0
种号
水样号
1
2
3
4
5
1
6
0
3
2
0
2
4
1
0
1
6
3
0
3
10
1
12
4
8
1
6
4
0
5
9
3
8
3
0
6
2
0
0
0
极点排序法:
主成分排序:
原始数据矩阵X处理=>对称阵XTX=>求其特征根,特征向量=>按特征根大小排列=>由特征向量形成原始信息向量X1、X2……Xn的线性组合y=B1x1 + b2X2 + …+ bnXn=>将原数据矩阵中的数据代入,得到二维坐标值=>主成分排序坐标。
主坐标排序:
从每两个样品之间的差异变量出发,为每一个样品确定相应的排序坐标,在主坐标系中,任意两个样品之间的欧氏距离等于二个样品之间的差异的度量值。
森林鸟类取食集团结构
集团
以相似方式利用相同等级的生境资源的一个类群
观察方法
在鸟类繁殖期,每天早5-10时,取食行为数量化观察每隔30s记录一次
取食方式:拾取、探取、飞取、出击;
取食位置:远离树干,接近树干,灌丛,地面;
取食基质:树冠上层、中层、下层,小枝、粗枝,树干,地面,空中;
取食高度:0—,—,—,—,--, 。
将取食参数的百分比数据列成n*n的原始数据矩阵,标准化处理,计算相关系数,主分量载荷量,以主分量得分,依系统聚类法进行聚类分析。
第二节动物种群空间分布格局
基本原理
生物种(鸟巢、洞穴)的分布格局分为:均匀分布、随机分布、集聚分布;
随机分布:动物个体以一个不变的平均密度分布于整个生境范围内,个体在不同样方内出现数目X的各种可能值的概率: 
e-λλi
P(x=i)= ——————(i=0、1、2、3、……)
i!
λ:不同样方内出现(平均)个体数的平均数;
泊松分布:数学期望值=方差,Ex=Dx=λ;
集聚分布: Dx>Ex,D/Ex>1;
样方中个体数xi
0
1
2
…
i
…
k
合计
该种样方出现频率fi
f0
f1
f2
…
fi
…
fk
N=
Σfi
方法介绍
随机分布:
若是随机分布(泊松分布),则每样方内平均个体数在整个分布区内设为λ,任一样方内个体为xi取值为i的概率:
e-λ^ λi
P(x=i)= ——————;
i!
样本平均数:
Σfixi
X¯ = λ^ = —————,
Σfi
 
则每样方内有i个个