运用主分量分析(PCA)排序法对北京怀柔山区的暖温带灌丛群落进行了群系和群丛两个等级上的间接排序,降维效果较好.前三维占有信息量可达70%左右.灌丛的排序直观地反映了各样方之间的生态学距离,以及群落的连续性和间断性,并间接地反映了灌丛各类型的分布格局与其所处生境中坡向和水肥因子密切相关.主分量排序对灌丛样方具有一定的辅助分类作用,特别是对群丛的辅助分类效果更为明显.通过主分量分析,确定了对前三个主分量影响作用最大的种类.研究表明了主分量分析排序方法在灌丛研究中有良好的适用性.
### 怀柔山区灌丛群落的排序
#### 知识点概述
本文采用主分量分析（Principal Component Analysis, PCA）对北京怀柔山区的暖温带灌丛群落进行了间接排序研究。通过对该区域灌丛群落的群系和群丛两个层次的排序分析，研究者旨在探讨PCA排序方法在灌丛研究中的应用价值，并进一步理解灌丛群落与所处环境之间的生态关系。
#### 主分量分析概述
主分量分析是一种统计方法，用于揭示复杂数据集中的模式和结构。通过线性变换将原始变量转换为一组新的正交变量——主成分，这些主成分按解释的方差比例排序。这种方法可以显著减少数据的维度，同时保留数据中的大部分信息。
#### 灌丛群落排序研究背景
灌丛是介于森林和草地之间的一种植被类型，通常由各种灌木组成。在中国，灌丛生态系统的研究相对较少，特别是在排序方面。然而，随着生态学研究方法的进步和技术的发展，使用先进的统计技术如PCA来分析灌丛群落成为可能。
#### 灌丛群落排序研究意义
通过对灌丛群落进行排序，可以更好地了解不同群落之间的生态学距离，以及它们的连续性和间断性。此外，排序结果还能揭示灌丛分布格局与地形、气候条件（如坡向和水分）之间的关系，为合理利用和保护这些群落提供科学依据。
#### 研究方法与过程
1. **材料收集**：研究材料来源于1987年和1988年在北京怀柔山区采集的数据。该地区位于北京市北部，地形起伏较大，气候属于东部暖温带季风半湿润区。
2. **主分量分析**：采用PCA方法对灌丛群落进行排序，首先提取出数据的主要成分，然后根据这些成分进行排序。研究发现前三维主成分可以解释约70%的信息量。
3. **排序结果解析**：
- 灌丛群落的排序直观地展示了不同样方之间的生态学距离。
- 通过排序结果，可以观察到群落的连续性和间断性，这有助于理解灌丛类型间的生态联系。
- 排序还间接反映了灌丛分布格局与所处环境因素（如坡向和水肥条件）的关系。
4. **辅助分类作用**：PCA排序对灌丛样方具有一定的辅助分类作用，特别是对于区分不同的群丛类型效果更加明显。
5. **重要物种识别**：通过主分量分析，研究者能够确定对前三维主成分影响最大的物种，这些物种可能是群落的关键物种或指示物种。
#### 结论与应用价值
本文的研究结果表明，主分量分析排序方法在灌丛研究中具有良好的适用性。通过对灌丛群落进行PCA排序，不仅可以深入了解群落内部的结构和分布规律，还可以为灌丛资源的可持续管理和生态保护提供重要的参考依据。未来的研究可以进一步探索PCA排序在其他类型植被中的应用潜力，以及与其他生态学研究方法的结合方式。
