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测定草原植物群落叶面积的适用方法的研究
duzhanchi 2019-12-19 09:07
个人分类: 植物群落生态|1894 次阅读|0 个评论
每日翻译20190510
Bearjazz 2019-5-10 07:02
# 编者信息 熊荣川 明湖实验室 xiongrongchuan@126.com http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz Ecologists have long been interested in the taxonomic structure of communities, i.e. the distribution of co-occurring species among higher taxa (Elton, 1946). Because individuals in a community interact via their phenotypic traits, and because these traits have evolved down lineages, the taxonomic or phylogenetic structure of communities can reveal the outcome of processes of community organization ( Webb et al., 2002 ). As phylogenetic information has become available for the taxa in communities, students of community structure have been able to avoid some of the limitations of rank by constructing pruned phylogenies for community members. 生态学家长期以来都对群落的分类结构很感兴趣,即在高等分类阶元中共存物种的组成情况( Elton , 1946 )。由于一个群落中的个体通过其表型特征相互作用,并且由于这些特征已经进化到后代支系中,因此群落的分类或系统发育结构可以揭示群落组织过程的结果( Webb et al., 2002 )。随着系统发育信息在群落分类中的广泛应用,研究群体结构的学生也可以通过构建群体成员的系统发育关系来避免(经验)等级限制。 Webb C O , Ackerly D D , Kembel S W . Phylocom: software for the analysis of phylogenetic community structure and trait evolution . Bioinformatics, 2008, 24(18):2098-2100.
个人分类: 翻译作品|353 次阅读|0 个评论
生物群落中物种组成的颠覆性更替
热度 14 lionbin 2014-4-19 17:38
中央电视台许多公益广告做得挺好,是真正值得欣赏和品味的。我记得有一个“保护濒危动物刻不容缓”的公益广告,用一个背景时钟的走动显示物种的消失,最后打出字幕:“平均每个小时就有一个物种灭绝,下一个将是...”。这则广告很直观,告诉了大家地球上生物多样性下降趋势的认识。同样,生物多样性丧失一直被认为是全球生态系统持续衰退的重要标志,但这种衰退究竟有多少是群落中物种数量丧失的结果,又有多少是由于这些群落中物种组成发生变化而引起的呢? 要弄清这些问题,先看看生物多样性是如何测定的。一般来说,生物多样性可通过α、β多样性指数来反映。其中, α多样性主要关注一个相对均匀的局域生境中的物种数目,也可称为生境内的多样性;β多样性指数则指沿环境梯度变化,不同生境群落之间物种组成的相异性,β多样性与α多样性一起构成了总体多样性或一定地段的生物异质性。 另外,考察区域或大陆尺度的生物多样性,常用区域或大陆尺度中的物种数量来度量,并称为区域多样性(γ多样性)。 英国圣安德鲁斯大学的Dornelas及其合作者,综合分析了超过35000种哺乳动物、鸟类、鱼类、无脊椎动物,以及从海洋、淡水和陆地生态系统的植物,范围从两极到热带地区。数据包括100个物种组成的时间序列变化。多个时间序列数据集存在于个别生物群区和生物类群中。为了在每个时间系列中进行标准化抽样,他们根据原始数据计算了α和β多样性。结果表明, 虽然在一些时间序列中α多样性损失是普遍存在的情况,但并没有系统一致性,因为有些区域物种入侵往往超过本地种的损失。 例如,因气候变化向两极逐步扩大其分布范围的物种,可以导致α多样性保持不变,甚至还会增加,当然同时本地物种也可能正在灭绝。仔细分析还发现, 在陆地植物群落和温带群落中α多样性都随时间增加,但是在全球尺度的时间系列上却是正在减少 (主要是海鸟和海洋无脊椎动物)。在热带生物群落也下降了,但并不十分明显。尽管α多样性这个变量在不同地区和类群中有所变化,但是在100个数据系列中有41个α多样性随时间的负增长趋势难于抵消。 他们继续分析了地方群落中的物种组成随时间所发生的变化, 群落似乎经历了其物种组成的颠覆性更替(turnover) (β多样性),导致全球的群落涌现出新的特征,有新的物种构成。数据显示,在跨区域、领地和分类群中,群落的物种组成随时间发生更替,每10年中群落的物种改变为10%。在生物群落中物种的快速更替是否意味着,我们可以寄希望于新群落的出现。虽然确定影响生物多样性变化的原因仍具不明,但有证据表明,大尺度驱动因子可能对区域的影响有很大差异。例如,温带群落的组成可受到气候变化的强烈影响,而热带群落受到其他人类活动不同程度的影响。 这些群落组成的变化可能会影响生态系统的弹性或功能。 生态系统管理方法必须预先考虑新群落的大量出现,以及它们对所依赖的生物群区(包括人类)的后果。α和β多样性多样性之间的关系需要进一步探索,特别是在新群落的形成和管理环境中。 图 珊瑚礁群落转化为本地物种多样性相似的新群落 作为生态系统中物种组成应对物种损失的变化,重要的是不仅要理解损失了什么,还有这些损失是如何影响新群落出现的。例如,在加勒比海具快速生长能力的分支珊瑚的减少,会造成碳酸盐的来源减少,并可能导致这些珊瑚礁在海平面继续上升的情况下也不能随之增生。物种入侵,如禽疟引入夏威夷,或者斑马贻贝引入北美溪流和湖泊,同样可以遗留下巨大的群落转变。 在经典生态学中,种群、群落和生态系统是最为核心的几个概念。其中,生物群落(community)定义为特定空间或特定生境下生物种群有规律的组合,具有一定的形态结构与营养结构,执行一定的功能。简单地说,一个生态系统中具生命的部分即生物群落。但是,目前这个概念正在受到挑战。比如,群落中各物种之间的关系是短暂的还是永久的?其实这个问题在20世纪初刚提出来时就有很多的争议。例如,克莱门茨(Clements)认为, 群落是相互依存的实体,是一个统一的整体, 我们大多数生态学教科书似乎更倾向于用这个概念;但同时代的格里森(Gleason)认为, 群落只是物种间暂时结合起来的群丛(association),在短期内共享同一种气候条件 ,因此他更乐意用群丛来代替群落。 如今,群丛一词似乎更受到越来越多的气候变化生物学家们的青睐,因为比起群落,它表明的是物种之间的非永久关系,而且预计在未来气候变化的影响下,群落似乎注定将要分裂和重组。 Dornelas等(2014)的文章,虽然分析所用的数据量巨大,但这些数据对生态系统的覆盖范围仍然是不完整的,热带地区的数据较少。这些为数不多的热带数据主要关注陆生植物、珊瑚礁鱼和鸟类。可以猜测,如果热带数据包含大型哺乳动物和两栖动物群落,可能最后α多样性变化趋势会更加糟糕一些。目前人们对局地生物多样性变化共同作者系全球生物多样性丧失有什么贡献还了解甚少,但 环境变化的异质性程度(Heterogeneous rate)、与气候变化有关的物种分布范围改变、以及生物群系的同质化作用(homogenization),可解释α多样性和β多样性的一些不同模式。 总之,这个研究结果告诉我们,地方和区域组合正在经历一个分类群的替换,而不是系统性的损失。过去40年的观测结果大多反映了这个事实,同时也突显了在生物多样性监测中值得担忧的“ 基线位移 ”(shifting baseline)问题( 基线 是指人类的开发活动影响生态系统之前的状况)。在发生基线位移中, 物种组成的变化通常不会是相似的物种进行替代,而是会导致生态系统的全新发展 。例如,受干扰珊瑚礁可被大型藻类为优势的组合(assemblages),或者不同的珊瑚物种所取代,这些新的组合与之前原始珊瑚礁相同的生态系统服务(如渔业、旅游和海岸保护)有许多不同了。显然,这篇论文的结果并没有否定以前的研究结果,仍然应该注意许多类群处于危险之中这个事实,或者说关键栖息地和生态系统正受到严重威胁。当然,从这篇论文也无法得出地球正在发生生物大灭绝的结论。文中所报道的群落组成变化可能受到许多因素的影响,包括正在进行的气候变化以及入侵物种和嗜血物种分布区的扩展。在这个新的时代,人类的影响被称为人类世,我们应该如何应对才能避免产生大灭绝警告的情形发生?文章要提醒的是, 从α多样性来看这个值基本保持不变,带来了很大的迷惑性,但同时也说明曾经认为造成大灭绝的人类影响必须修正为从整个群落的响应方式来进行考虑,灭绝只是 群落响应方式 的一种情形。简单地说, 灭绝只是 群落响应 人类影响 方式中的一种。 参考资料: 赵斌等译,2014。气候变化生物学(Lee Hannah (ed.) Climate Change Biology)。 Novelty Trumps Loss in Global Biodiversity, Science, 2014-04-18, 344, 266-267. Maria Dornelas et al. Assemblage Time Series Reveal Biodiversity Change but Not Systematic Loss. Science, 2014-04-18, 344, 296-299.
个人分类: 一起读顶刊|11098 次阅读|41 个评论
高对比性生态系统地上及地下部分的长期恢复研究
热度 1 Hunshandake 2013-12-24 11:21
Wardle, D. A. and M. Jonsson (2013). Long term resilience of above- and below-ground ecosystem components among contrasting ecosystems. Ecology. 高对比性生态系统 地上及地下部分的长期恢复研究 有许多研究已经探索过生态系统对干扰的短期响应在不同生态系统中变化,但关于差异显著的生态系统在长期尺度上怎样从干扰中恢复的实验研究鲜有报道。我们在瑞典北部的30个不同大小的森林植被差异明显的岛屿上开展了一个简单的长期实验;火减少以后随规模增大,土壤肥力和生态系统生产力下降,植物物种多样性增加。我们预期大的,生产力高的岛屿上下层植被的恢复会最大,这可能与对土壤生物和非生物特性的更大依赖有关。我们从1998年开始对森林下层植被设置三个干扰处理(干扰强度逐渐增大):轻度修剪、重度修剪和火烧,第四个处理是不干扰对照。我们在接下来的14年里逐年测定下层维管植物的恢复情况,同时评价苔藓的恢复情况和一些地下变化。与我们的预期一致,位于小岛(瘠薄)上的维管植物群落变化指标(总盖度、物种丰度、多样性(香农指数)和群落组成)恢复的比大岛慢,差异显著;但是这种差异并不充实且仅在最严重干扰的处理中明显。我们发现苔藓和一种灌木恢复的尤其慢,这种灌木的丰度在小岛上更高,足以解释小岛上整个生态系统的慢速恢复。此外,14年后地下指标并没有完全从严重干扰中恢复,与我们预期不一致的是恢复的程度不受岛屿大小的影响。许多研究发现植物群落对环境干扰的短期反应是发生巨大变化,我们的结果揭示了当相同干扰施予高对比性的生态系统时,无论干扰多么严重,他们在恢复上的差异在长期尺度上相对较小。
个人分类: 文献阅读|2927 次阅读|2 个评论
群落密度制约:寻找圆盘和圆环内的点
热度 1 zjlcas 2012-4-17 23:11
群落密度制约:寻找圆盘和圆环内的点
在基于个体水平的样地数据分析中,有时候需要找到某一个个体周围的所有个体。特别是在进行密度制约相应研究时,寻找这样的点就更为重要。 为了减少运算量,我们需要先找出某一个点上下左右(各变化所给半径后)所围成的正方形内的所有物种,再基于此小数据集,计算每个个体周围的个体数量。下面是给出两个函数,分别计算从每个个体开始,所给半径的圆内,所有出现个体的ID,以及所给圆环内,所有出现个体的ID. ##Individualswithintheroundplategiventheradiusfromeachindividual round.id-function(dat,r=20){ gx-dat$gx gy-dat$gy id.list-list()for(iin1:nrow(dat)){ x-gx y-gy dat.sub-dat if(nrow(dat.sub)1){ sp-c() for(jin1:nrow(dat.sub)){ mat-data.frame(c(x,dat.sub$gx ), c(y,dat.sub$gy )) sp -(dist(mat)=r) } id.include-dat.sub$ID }else{ id.include-0 } id.list ]-id.include } return(id.list) } #### Ringring.id-function(dat,r=c(20,25)){ r1-max(r) r2-min(r) gx-dat$gx gy-dat$gy id.list-list() for(iin1:nrow(dat)){ x-gx y-gy dat.sub-dat if(nrow(dat.sub)1){ sp-c() for(jin1:nrow(dat.sub)){ mat-data.frame(c(x,dat.sub$gx ), c(y,dat.sub$gy )) sp -(dist(mat)=r1dist(mat)=r2) } id.include-dat.sub$ID }else{ id.include-0 } id.list ]-id.include } return(id.list) } ###Example ID-1:300 gx-runif(300,0,100) gy-runif(300,0,100) dat-data.frame(ID,gx,gy) res.round-round.id(dat,r=25) par(mfrow=c(1,2)) ###Circle plot(gy~gx,data=dat,col=gray) vt=seq(-pi,pi,by=0.002); x=25*sin(vt)+gx ; y=25*cos(vt)+gy ; lines(y~x); points(gx ,gy ,pch=19,col=2) round10-res.round ] points(gx ,gy ,col=green) #####Ring res.ring-ring.id(dat,c(15,25)) plot(gy~gx,data=dat,col=gray) vt=seq(-pi,pi,by=0.002); x1=25*sin(vt)+gx ; y1=25*cos(vt)+gy ; lines(y1~x1); x2=15*sin(vt)+gx ; y2=15*cos(vt)+gy ; lines(y2~x2); points(gx ,gy ,pch=19,col=2) ring10-res.ring ] points(gx ,gy ,col=blue)
个人分类: 统计分析|3999 次阅读|4 个评论
用Phylomatic和PhyloCom进行群落系统进化分析(20180820)
热度 17 zjlcas 2010-6-14 23:05
Phylomatic ( http://phylodiversity.net/phylomatic/ ) 和PhyloCom ( http://phylodiversity.net/phylocom/ ) 是Cam Webb、Steve Kembel和David Ackerly编写的软件,用于群落系统发育分析。 Phylomatic可基于植物名录以及相应进化树骨架生成进化树。不过,通过Phylomatic建立的进化树,一般只能准确反映科或者属以上分类等级的进化关系(取决于该属是否在骨架进化树上是否有信息)。由于不能准确反映科或属以下的系统发育关系,Phylomatic生成的进化树,一般只用于群落系统发育,或者空间尺度较大,类群较多,且系统发育关系较远的系统发育多样性分析中。如果分类单元数比较少,在Genbank中又有足够的序列, 则应该优先考虑自行建立分子系统树,再进行相应分析,具体请参考 (Roquet et al.2013) 。 通过植物名录建立进化树, 目前也有两个程序包可以选择, 一个是浙江大学金毅老师编写的 S.PhyloMaker R 脚本 ( https://github.com/jinyizju/S.PhyloMaker ), 另一个是 Scott Chamberlain 编写的 brranching R 程序包 ( https://github.com/ropensci/brranching )。 S.PhyloMaker 的数据是基于Zanne 2014进化树生成的,可建立包含几万个分类单元的进化树,但速度较慢。 brranching 主要是基于Phylomatic的,可以直接输入植物名录获得进化树,速度较快,但是在分类单元数量上有一定限制。以上两个程序包的用法,用户可自行参考指南,本文只介绍通过Phylomatic建立进化树。 Phylocom是用来进行群落系统发育分析的软件。该软件可以为Phylomatic软件得到的无枝长进化树,用BLADJ方法拟合出枝长(这是因为Phylomatic软件建立的进化树, 有科属种的标签,而另外一个提供的ages文件, 有科属种的分化时间),不过BLADJ算法在2014年以后已经很少使用。此外,Phylocom还可以:计算系统发育多样性(PD),系统发育结构(community structure),群落的系统发育距离(community phylogenetic distance),分析群落的性状进化(AOT)等。下面就介绍如何使用Phylomatic和Phylocom进行相应的分析。 假设有如下植物名录要建立进化树: Castanopsiseyrei Castanopsiscarlesii Castanopsisfargesii Castanopsistibetana Cyclobalanopsisgracilis Cyclobalanopsisglauca Lithocarpusglaber Myricarubra Elaeocarpusdecipiens Syzygiumbuxifolium Daphniphyllumoldhamii Loropetalumchinense Rhododendronlatoucheae Rhododendronovatum Vacciniumcarlesii Schimasuperba Adinandramillettii Euryamuricata Camelliafraterna Ternstroemiagymnanthera Machilusthunbergii Neolitseaauratavar.chekiangensis Chimonanthussalicifolius 一般流程如下 1. 准备 科/属/种名录 请注意: 《中国植物志》 以及Flora of China等植物志, 由于成书较早,所以采用的分类系统都不是APG。而APG分类系统是目前为止能够较为客观体现科水平系统发育关系的分类系统(最新版本APG IV),因而是推荐采用的。不过目前能获得的准确科属列表为APGIII的版本,与APG IV差别不大。为了批量查询植物所在APG的科名,可使用本人编写的R程序包 plantlist ( https://github.com/helixcn/plantlist )。该程序包的简要介绍参见 http://blog.sciencenet.cn/blog-255662-846673.html 。 注意: 由于plantlist给出的是APGIII的科属列表,如果用户要使用APG IV,请自行修订。 1.1 plantlist程序包的安装 library(devtools) install_github(helixcn/plantlist) 1.2 生成科属种列表 R 命令为 sp-c(Castanopsiseyrei,Castanopsiscarlesii, Castanopsisfargesii,Castanopsistibetana, Cyclobalanopsisgracilis,Cyclobalanopsisglauca, Lithocarpusglaber,Myricarubra, Elaeocarpusdecipiens,Syzygiumbuxifolium, Daphniphyllumoldhamii,Loropetalumchinense, Rhododendronlatoucheae,Rhododendronovatum, Vacciniumcarlesii,Schimasuperba, Adinandramillettii,Euryamuricata, Camelliafraterna,Ternstroemiagymnanthera, Machilusthunbergii,Neolitseaauratavar.chekiangensis, Chimonanthussalicifolius) library(plantlist) sp2-TPL(sp) res-taxa.table(sp2) writeLines(res,taxa.table.txt) getwd() 运行以上R代码,科属种列表就保存在taxa.table.txt 文件中,保存的路径在R中有所显示。 所生成文件taxa.table.txt用Notepad++ ( https://notepad-plus-plus.org/download/ ) 记事本打开, 内容如下: Fagaceae/Castanopsis/Castanopsis_eyrei Fagaceae/Castanopsis/Castanopsis_carlesii Fagaceae/Castanopsis/Castanopsis_fargesii Fagaceae/Castanopsis/Castanopsis_tibetana Fagaceae/Cyclobalanopsis/Cyclobalanopsis_gracilis Fagaceae/Cyclobalanopsis/Cyclobalanopsis_glauca Fagaceae/Lithocarpus/Lithocarpus_glaber Myricaceae/Myrica/Myrica_rubra Elaeocarpaceae/Elaeocarpus/Elaeocarpus_decipiens Myrtaceae/Syzygium/Syzygium_buxifolium Daphniphyllaceae/Daphniphyllum/Daphniphyllum_oldhamii Hamamelidaceae/Loropetalum/Loropetalum_chinense Ericaceae/Rhododendron/Rhododendron_latoucheae Ericaceae/Rhododendron/Rhododendron_ovatum Ericaceae/Vaccinium/Vaccinium_carlesii Theaceae/Schima/Schima_superba Theaceae/Camellia/Camellia_fraterna Pentaphylacaceae/Adinandra/Adinandra_millettii Pentaphylacaceae/Eurya/Eurya_muricata Pentaphylacaceae/Ternstroemia/Ternstroemia_gymnanthera Lauraceae/Machilus/Machilus_thunbergii Lauraceae/Neolitsea/Neolitsea_aurata_var._chekiangensis Calycanthaceae/Chimonanthus/Chimonanthus_salicifolius 注: 查询植物科名,也可以用 taxize程序包( https://ropensci.org/tutorials/taxize_tutorial/ ) 2 Phylomatic建树 在Zanne 2014进化树发表之前,用Phylomatic建立进化树一般只是按照APGIII的骨架,生成无枝长的newick进化树。然后再在Phylocom软件中,用BLADJ模块,将Wikstroem等人推断的各类群分化时间拟合到无枝长的进化树上。Wikstroem的分化时间由于发表年代久远, 被子植物各类群的分化时间有一些变动,通过Phylocom BLADJ的方法校正分化时间已经显得过时。从2015年开始, Phylomatic网站整合了 Zanne 2014的进化树骨架, 可以直接基于该进化树直接获得有枝长的进化树。 方法如下: 打开 http://phylodiversity.net/phylomatic/ 将 科/属/种 列表 拷贝到 taxa = 框中 storedtree = 选择 Zanne 2014 勾选 clean = TRUE, 其余选择默认. 点击Send按钮获得结果 将网页中的输出结果拷贝到文本文件中, 并另存为 phylo文件, 请注意,如果后续用Phylocom进行分析,则该phylo文件不能有任何扩展名。该进化树为Newick格式, 不含Singletons,因此可以用R的ape读取并进行数据处理,或者Figtree软件绘图。 获得的进化树如下: ((Chimonanthus_salicifolius:108.8,(Neolitsea_aurata_var._chekiangensis:88.1284, Machilus_thunbergii:88.1284)Lauraceae:20.672)Laurales:71.8279, (((((((Cyclobalanopsis_gracilis:20.205,Cyclobalanopsis_glauca:20.205) Cyclobalanopsis:20.205,(Lithocarpus_glaber:3.30372, (Castanopsis_eyrei:0.94544,(Castanopsis_carlesii:0.320126, (Castanopsis_tibetana:0.28527,Castanopsis_fargesii:0.28527):0.034856): 0.625313):2.35828):37.1063)Fagaceae:21.8954,Myrica_rubra:62.3054): 50.9532,Elaeocarpus_decipiens:113.259)Fabidae:4.27613,Syzygium_buxifolium: 117.535)Rosidae:0.138911,(Daphniphyllum_oldhamii:107.877,Loropetalum_chinense: 107.877):9.79685)Superrosidae:1.49186,((Rhododendron_latoucheae:62.0517, Vaccinium_carlesii:62.0517,Rhododendron_ovatum:62.0517)Ericaceae:20.7165, ((Ternstroemia_gymnanthera:43.8733,(Adinandra_millettii:33.7061, Eurya_muricata:33.7061):10.1672):27.9519,(Schima_superba:57.076, Camellia_fraterna:57.076):14.7492):10.943):36.3974) Gunneridae:61.4628):259.665; 注:用brranching R程序包可以直接输入物种名,获得进化树。 3. 用Phylocom计算PD, NRI 和NTI (以Example文件为例) 注意:这部分计算使用的是Example文件,与上文的植物名录已经没有关系。 3.1 下载phylocom软件 打开 https://github.com/phylocom/phylocom/releases 下载zip文件,解压缩, 可见以下几个文件夹: Example_data 中是练习数据 Mac 中是苹果机的运行软件 R,是驱动Phylocom的R脚本 Src 是Phylocom的源程序,phylocom是C语言写的 W32 是Windows平台下可以运行的exe程序 Phylocom_manual.pdf 是软件说明书 README 注意事项 3.2 创建工作路径 Phylocom必须在纯ASCII码的路径下运行,运行路径不能有中文。在C盘根目录下,创建一个名为phylocom的文件夹。将w32中的phylocom.exe文件,拷贝到文件夹 C:/phylocom下。 将example_data文件夹中的phylo和sample文件,拷贝到该文件夹C:/phylocom中。 3.3 利用phylocom软件计算PD、NRI、NTI等指数 sample文件第一列是样方的名称,第二列是个体数,第三列是物种名。物种名一定要与phylo文件中的物种名完全对应(包括大小写)。 clump11sp1 clump11sp2 clump11sp3 clump11sp4 clump11sp5 clump11sp6 clump11sp7 clump11sp8 clump2a1sp1 clump2a1sp2 ....(中间省略) random2sp15 random3sp17 random1sp22 random2sp24 将phylo和sample文件夹拷贝到 C:\\phylocom 之后, 点击 开始 cmd 输入 cd C: \\ phylocom 输入 phylocom comstruct comstruct.output 计算群落的系统发育结构的NRI和NTI指数 输入 phylocom pd pd.output.txt 计算系统发育多样性 Faith’s PD 输入 phylocom comdist comdist.output.txt 计算群落两两之间系统发育距离 MPD的MNDT等 注意: 进行系统发育多样性相关的计算, 可以参考picante 程序包 ( http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=255662do=blogid=1116212 ) 参考文献 Chamberlain, S. (2018). brranching: Fetch ‘Phylogenies’ from Many Sources. R package version 0.3.0. https://CRAN.R-project.org/package=brranching Qian, H. and Y. Jin. (2016) An updated megaphylogeny of plants, a tool for generating plant phylogenies and an analysis of phylogenetic community structure. Journal of Plant Ecology 9(2): 233–239. Roquet, C., Thuiller, W., Lavergne, S. (2013). Building megaphylogenies for macroecology: taking up the challenge. Ecography, 36(1), 13-26. Webb, C. O., Donoghue, M. J. (2005). Phylomatic: tree assembly for applied phylogenetics. Molecular Ecology Notes, 5(1), 181-183. Zhang, J.L. (2018). plantlist: Looking Up the Status of Plant Scientific Names based on The Plant List Database. R package version 0.3.7/r31. https://R-Forge.R-project.org/projects/plantlist/
个人分类: 科研笔记|38753 次阅读|42 个评论
生态学图书推介(2) Communities and Ecosystems:
lianas 2010-5-3 14:19
图书 Communities and Ecosystems: Linking the Aboveground and Belowground Components 作者 David A. Wardle 出版年代 Paper | 2002 | $61.00 / 41.95 400 pp. | 5 x 8 | 58 line illus. Most of the earth's terrestrial species live in the soil. These organisms, which include many thousands of species of fungi and nematodes, shape aboveground plant and animal life as well as our climate and atmosphere. Indeed, all terrestrial ecosystems consist of interdependent aboveground and belowground compartments. Despite this, aboveground and belowground ecology have been conducted largely in isolation. This book represents the first major synthesis to focus explicitly on the connections between aboveground and belowground subsystems--and their importance for community structure and ecosystem functioning. David Wardle integrates a vast body of literature from numerous fields--including population ecology, ecosystem ecology, ecophysiology, ecological theory, soil science, and global-change biology--to explain the key conceptual issues relating to how aboveground and belowground communities affect one another and the processes that each component carries out. He then applies these concepts to a host of critical questions, including the regulation and function of biodiversity as well as the consequences of human-induced global change in the form of biological invasions, extinctions, atmospheric carbon-dioxide enrichment, nitrogen deposition, land-use change, and global warming. Through ambitious theoretical synthesis and a tremendous range of examples, Wardle shows that the key biotic drivers of community and ecosystem properties involve linkages between aboveground and belowground food webs, biotic interaction, the spatial and temporal dynamics of component organisms, and, ultimately, the ecophysiological traits of those organisms that emerge as ecological drivers. His conclusions will propel theoretical and empirical work throughout ecology. Reviews: Highly recommended for all ecologists.-- Choice I suspect that this book, if for nothing else than for the sheer weight of its intellectual synthesis, will be among classics for many years to come.--Patrick Bohlen, Ecology Endorsements: After a long phase of specialization and splinter, ecologists are again converging on the ecosystem. In this book, David Wardle shows that he is qualified by experience and instinct to play a leading role in this exciting quest.--J. P. Grime, University of Sheffield Over much of the twentieth century, there has been a disconnect between studies of above-ground and below-ground organisms at both the community and ecosystem levels. Many of the below-ground studies proceeded in relative isolation or were treated by ecologists at a 'black box' level. David Wardle's new book is truly a quantum leap forward in uniting studies of terrestrial ecosystems. It explains the concepts and mechanisms of community and ecosystem processes within the framework of a masterful review and synthesis of the world literature--leading us toward an ecological 'unified field theory' (pun intended).--David C. Coleman, University of Georgia This book is a benchmark and bellwether for a large volume of science that is being and will be conducted in this decade. It will be of value to both those scientists with casual interests in the topic and to the experts, because it provides short summaries and syntheses of findings as well as an in-depth analysis of available data.--Timothy Seastedt, University of Colorado 图书内容 TABLE OF CONTENTS: Acknowledgments vii Chapter 1: Introduction 1 Chapter 2: The Soil Food Web: Biotic Interactions and Regulators 7 Controls: Top Down, Bottom Up, and Productivity 9 Regulation by Resources and Predation in Soil Food Webs 16 Litter Transformers, Ecosystem Engineers, and Mutualisms 37 The Functionality of Soil Food Webs 43 Stability and Temporal Variability 48 Synthesis 53 Chapter 3: Plant Species Control of Soil Biota and Processes 56 Plant Species Effects on Soil Biota 57 Links among Plant Species, Soil Biota, and Soil Processes 68 Temporal and Spatial Variability 73 Plant Traits, Strategies, and Ecophysiological Constraints 83 Soil Biotic Responses to Vegetation Succession 97 Synthesis 103 Chapter 4: Belowground Consequences of Aboveground Food Web Interactions 105 Individual Plant Effects 106 Dung and Urine Return 114 Effects of Palatability Differences among Plant Species 117 Spatial and Temporal Variability 130 Consequences of Predation of Herbivores 132 Transport of Resources by Aboveground Consumers 134 Synthesis 136 Chapter 5: Completing the Circle: How Soil Food Web Effects Are Manifested Aboveground 138 The Decomposer Food Web 140 Nitrogen Transformations 152 Microbial Associates of Plant Roots 157 Root Herbivores 169 Physical Effects of Soil Biota 173 Soil Biotic Effects on Aboveground Food Webs 175 Synthesis 181 Chapter 6: The Regulation and Function of Biological Diversity 183 Assessment of Soil Diversity 184 Stress and Disturbance as Controls of Soil Diversity 187 Biotic Controls of Diversity 194 The Enigma of Soil Diversity 203 Diversity of Soil Organisms over Larger Spatial Scales 205 Biodiversity and Ecosystem Function 209 Synthesis 236 Chapter 7: Global Change Phenomena in an Aboveground-Belowground Context 239 Species Losses and Gains 240 Land Use Changes 253 Carbon Dioxide Enrichment and Nitrogen Deposition 265 Global Climate Change 281 Synthesis 292 Chapter 8: Underlying Themes 295 References 309 Index 387
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R软件中如何进行群落聚类分析?
热度 5 zjlcas 2010-4-8 13:55
群落按照物种相似形组成进行聚类分析,可以用树状图较好的表现物种的组成关系。受到很多植被学家的重视。这里以R软件实现聚类分析为例。 如果按照物种组成的相似性做聚类分析,那么可以用Jaccard指数(经过转换的)。Jaccard指数只考虑物种在两个样方间是否重复出现,盖度在分析的过程中并不起什么作用。但是如果对乔木和灌木进行分析,就可以考虑个体的数量,计算样方物种组成的相似性的时候用Bray-Curtis指数。Jaccard指数和Bray-Curtis指数在众多生态学相关的程序包中都是可以计算的。下面说一下在R软件中,结合vegan程序包,对草本样方的物种组成进行聚类分析。 下面是在 R 中的具体操作过程: # 第一步 # 是矩阵的整理,建议先整理一下各样地的名录,成如下格式,再用 R 整理成物种矩阵。 plotname species plot1 sp1 plot1 sp2 plot1 sp3 plot1 sp4 plot1 sp5 plot2 sp1 plot2 sp3 plot3 sp4 plot3 sp2 plot3 sp6 plot3 sp7 ..... # 在 Excel 中,另存为 csv 格式,如存名称为 herbplots.csv 。 # 第二步 读取文件 herb.data - read.csv ( "D:/herb/herbplots.csv" , header = T ) # 第三步 转换为 矩阵 pre.matrix - table ( herb.data ) # 此时生成的矩阵,形式如下: plotname sp1 sp2 sp3 sp4 sp5 sp6 sp7 plot1 1 1 1 1 1 0 0 plot2 1 0 1 0 0 0 0 plot3 0 1 0 1 0 1 1 # 第四步 计算各样方的 Jaccard 距离 plot.dist - vegdist ( pre.matrix, method = "jaccard" ) # 距离矩阵为一个半矩阵,形式如下 plot1 plot2 plot2 0.6000000 plot3 0.7142857 1.0000000 # 第五步 使用 UPGMA 方法或者 Ward 法,对群落进行聚类 plot.hc - hclust ( plot.dist , "ave" ) # 绘图 plot ( plot.hc ) plot ( plot.hc, hang =- 1 ) # 转换为 dendrogram 之后绘图 dendro.plot - as.dendrogram ( plot.hc ) plot ( dendro.plot, horiz = T )
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R软件计算生物多样性指数
热度 13 zjlcas 2010-4-8 13:52
生物多样性指数的计算在R中计算十分简单,这里介绍一下用vegan包计算生物多样性指数的方法。 首先要将R软件和用到的程序包安装好。在数据处理和格式转换过程中,需要用到openxlsx、reshape2和vegan包。如果没有安装这几个程序包,就在R console中输入以下命令安装。 install.packages('reshape2') install.packages('openxlsx') install.packages('vegan') 第一步 在Excel中输入数据 建议将数据整理成样方、物种、个体数格式,这也是样方调查时最常见的一种格式,将数据输入到Excel中。注意:Excel文件列的名字要与下面的格式完全一致,因为R对大小写敏感,所以大小写也要一致。 plotnamespeciesabundance plot1sp13 plot1sp26 plot1sp31 plot1sp42 plot1sp51 plot2sp18 plot2sp330 plot3sp42 plot3sp21 plot3sp61 plot3sp73 ..... 保存为 herbplots.xlsx,假设保存在“D:/herb/”。 第二步 读取Excel文件 library(openxlsx) library(reshape2) library(vegan) herb.data-read.xlsx(D:/herb/herbplots.xlsx) 第三步 转换为样方-物种矩阵 library(reshape2) herb.mat-acast(herb.data, formula=plotname~species, value.var=abundance, fill=0) 此时生成的矩阵,格式如下: sp1sp2sp3sp4sp5sp6sp7 plot13612100 plot280300000 plot30102013 第四步 计算生物多样性指数 Shannon-Wiener指数 Shannon.Wiener-diversity(herb.mat,index=shannon) Simpson指数 Simpson-diversity(herb.mat,index=simpson) Inverse Simpson指数 Inverse.Simpson-diversity(herb.mat,index=inv) 物种累计数 S-specnumber(herb.mat) plot(S) #Pielou均匀度指数 J-Shannon.Wiener/log(S)
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进化生物学中的十个问题
jinbaocheng 2009-4-14 11:49
进化是过去和未来,进化是永远不能攀登的山峰,因为他根本就没有存在,进化是前辈思想家的意志,下面是高人写的进化生物学中的十个比较容易读懂,但是基本上无法明确说清的问题: 1) 进化是否可以预测? 生命的历史到底是一个怎样的过程,它是可以重复的吗,还是不可重复的! 已故美国著名进化生物学家古尔德认为,如果历史的车轮退回生命起源之初,重新再来,今天的世界将完全不是我们所见这样的,或许只存在简单的细菌。而古生物学家弗尔迈伊研究了地球生命历史上的一些进化创新之后,得出结论称,如果地球生命的历史可以倒转并重放,许多同样的创新将再次出现,可能在不同的时间和轻微有些不同的形式。您认为呢? 2) 微进化和宏进化能否用统一的理论来解释; 微进化是指种内的个体和种群层次上的进化改变,而宏进化则是指种和种以上分类群的进化,一般来说微进化是进化的基础,宏进化是微进化的积累。但也有人认为,自然选择积累的微小变异,只能在种群范围内进行,而对于整个生命史来说,具有决定意义的不是微进化,而是宏进化。 3) 古尔德和道金斯之争的是是非非; 1976 年道金斯出版了《自私的基因》一书,在学术界引起了悍然大波,支持者固然不乏其人,但反对者很多,其中最为激烈者要数古尔德了。道金斯认为进化是基因间竞争的过程,而古尔德认为进化是生物之间竞争的过程;道金斯认为进化生物学既可以应用于所有的生物,也可以应用于人身上,而古尔德则认为什会生物学是不仅是居心不良的,而且是错误而又危险的;道金斯的观点曾经被歪曲了,他本人被认为是疯狂的还原主义者,将生命的复杂和多样性简化为盲目私自基因为了生存而竞争的结果;而古尔德则被错误的当做了神创论者,认为他摈弃了达尔文主义的基本原理。 4) 获得性遗传是否存在? 拉马克为了揭示生命进化的机制,提出了著名的获得性遗传假说,应者如云,即使达尔文在《物种起源》中也并未完全否定获得性遗传的存在。然而,随着历史巨轮的前进,随着对于遗传机制的深入研究,获得性遗传似乎走到了尽头。但,有些研究者并非放弃获得性遗传,仍然在努力的进行探索。 5) 人类是单起源还是多起源的? 当注意力转移到自身之上时,似乎更等引起公正的兴趣。现代生物学的研究将全世界各个角落的人会聚到了一起,追溯到古老非洲大陆的统一祖先。但是持有不同观点的人依然很多,至少认为不同类群的现代人是在各自的地区由当地的猿人进化而来! 6) 生命源自地球还是来自外太空? 地球上生命的起源太过久远,沧海桑田,地球的面貌已经今非昔比,远古的景象似乎只能存在于想象之中了。生命的种子是产生自原始地球,还是来自于外太空?前者认为,原始地球上的碳、氢、氧、氮等基本元素,在合适的温度和时间下,发生了各种生物化学反应,形成生命最基本的物质组成氨基酸、脂肪酸等小分子有机化合物,这些化合物在适当的条件下,形成复杂的蛋白质、核酸等大分子有机物,进而进一步演化成原始生命体。而后者认为,地球的生命是自外太空迁移而来的。 7) 鸟是恐龙演变而来的吗? 在古生物化石中,恐龙可以说是最耀眼的明星了,人们对于恐龙的热情固然在于它们的奇特,也来自于它们与现今 8 千多种鸟类的关系。自由翱翔于天际的鸟儿,是从奇异的恐龙演变而来的吗?答案似乎已经是肯定的了,但历史的真相会让我们大吃一惊,谁能说不呢? 8) 恐龙是如何灭绝的? 公众对于化石古生物的了解也许不是很多,但相信几乎所有的人对恐龙都会有或多或少的了解。这种超出我们想象范围的庞然大物,引起了我们无数的遐想。美国电影《侏罗纪公园》正是成功的抓住了人们对于恐龙的好奇心,获得了极大的成功,同时也将恐龙的奇妙扩散的更远。如果说英国《侏罗纪公园》太过于浪漫和超现实,那么 BBC 拍摄的系列记录片《与恐龙同行》怎真真正正的带领我们走入了一个恐龙的世界。这群奇异的动物在 6 千 5 百万年前,却似乎一夜之间就从地球上销声匿迹了。为什么?当时发生了什么事情?成了一个百讲不厌的谜,引得无数专家和爱好者竞折腰。各种奇思怪论层出不穷,恐龙的灭绝似乎成了考验人类想象力的大舞台。 9) 人类还在进化吗? 人这种自以为有史以来最完美的生物,还有进化的空间吗?美国电影《蠢蛋进化论》一片中讲述了由于精英分子们由于对于生儿育女顾虑重重,而不愿意生养后代,使得他们的后代越来越少。而那些蠢才们则大量生样,后代急剧增加,从而导致了人类的平均智商逐渐降低,人类陷入了混乱。 2006 年 英国一家电视台播出了一部名为《布拉沃进化报告》的纪录片。该部纪录片预测,在性选择的影响下,大约 10 万年后人类将分化成两个不同的物种,一是像古希腊雕塑一样完美的基因富人,一种是像怪物一样丑陋的基因穷人。 10 )达尔文的恶魔 进化的核心概念中存在一个令人困惑的悖论。自然选择倾向保留那些能产生更多后代的个体,如此一来将会产生一种超级生物,它们具有无比的能力,在各方面都能力超群,最终占领了整个世界,唯它而已。这种超级生物就是强那森;斯佛( Jonathan Silvertown )所说的。但是如果这一佯谬是存在的,这种超级生物将无处不在,其它物种将全部被排挤掉。但是,问什么我们的地球上还存在这么多生物呢?是什么在制约着;达尔文佯谬?如果我们人类现实已经成为地球生物多样性的最大威胁,我们已经变成达尔文恶魔了吗?
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