一种人工林物种多样性恢复功能的评测方法

摘要

本发明公开了一种人工林物种多样性恢复功能的评测方法，对被测人工林通过多尺度的取样，利用物种多样性的加性分配法实现物种多样性在多尺度上的分解，可以洞察每一尺度上物种多样性成分的贡献过程；通过bootstrapping随机化构建随机化的物种多样性格局，然后比较观测值与预期值可以揭示人工林物种多样性的构建过程(随机或者非随机过程)；以评价地区的顶极天然林为评价标准，在每一尺度上比较人工林和天然林间的差异，能有效评价人工林林下物种多样性的恢复效果以及恢复潜力。

主权项

一种人工林物种多样性恢复功能的评测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)进行多尺度的取样，对待测人工林和天然林进行了小样方、样方、样地的三级尺度取样；(2)对于给定尺度的总物种多样性γ分解为取样单元内的多样性α和取样单元间的多样性β,γ＝α+β，将某一区域上人工林或天然林的物种多样性分解为多个尺度上的物种多样性之和，γ＝最小尺度上的α多样性+每一尺度上的β多样性，即γ＝α₁+β₁+β₂+…+β_n；(3)在每一尺度上计算α和β多样性的观测值α_i和β_i，根据Patrick丰富度指数R来计算，R＝S，S为物种数；${\alpha }_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}{R}_{\mathrm{ij}}}{n},$${\beta }_i=\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\Sigma }}({\alpha }_{i+1}-R_{\mathrm{ij}})}{n}$式中R_ij表示第i尺度上第j个取样单元的Patrick丰富度；(4)通过bootstrapping随机化法使所有个体在不同取样单元内随机置换，即最小取样尺度，获得完全随机的物种多样性格局，然后计算各个尺度上的α和β多样性的期望值，将同一尺度上的每一期望值与观测值进行比较，通过期望值大于或小于观测值的比例得到相应的P值来确定显著性。