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确立群落真实性的数学检验_生物地质学

时间:2020-02-09百科知识
确立群落真实性的数学检验_生物地质学

3.2.2 确立群落真实性的数学检验

是否属同一群落的检验方法为:在不同地点或不同层位采集的样品,其属种组分相似率高,则属于同一郑州远程教育群落,若相似率低则属不同群落。同一群落的组分在不同时期(或层位)可重复出现。为此,可采用以下诸法检验。

3.2.2.1 相似性检验

已知若干群落,按以下两种公式统计它们之间的相似率(相似性系数):

1.相似性系数(Jac)采用以下公式计算

P= n/N

式中:P——Jac相似性系数;

n——相同的种(属)数;

N——被比较的两个群落的总种(属)数,它等于两群落各自种(属)数之和减去n。

2.大塚系数(Otc)采用以下公式计算:

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式中:C——两个群落、亚群落之间共有的属种;

N1,N2——分别为群落或亚群落1或亚群落2的属种数目。

据此可得出两群落间相似率或多个群落间的郑州远程教育相似率矩阵。相似率低(如种相似率低于0.25)表示群落可独立存在。上法亦应用于检验可能属同一群落的不同采集样品间的相似率,相似率高,则表示各样品属同一群落。

3.2.2.2 最优分割法检验

此法适用于化石分异度高的剖面上。已知该剖面逐层的化石名单,用最优分割法分割出群落段或检验已划分的群落是否符合最优分割。分割的原则是使所分段落内部各层化石名单的差异尽可能小(相似率高),而段间差异尽可能大(相似率低)。

对剖面逐层用最优分割计算,在原始数据矩阵的基础上作变差矩阵,使用公式:

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其中:

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式中:dij——从第i个样品到第j个样品的段内离差;

Xαβ——第β个样品的第α项指标的测郑州远程教育定值;

p——每个样品的指标项目(p≥1;当p= 1时,为单项指标最优分割;p≥2时,为多指标的最优分割)。

然后按分割要求求总变差值SN(K;α1,α2,…,αk-1)。K为分割要求的段数,如二分割则K= 2。当SN达到最小的分割称最优K段分割。总变郑州远程教育差值随K值增大逐渐减小,当K= 5以后,总变差值趋于平稳,所以,一般要求的分割段数不超过10。以出现最早、持续最长的分割点称第一分割点,依次称第二分割点、第三分割点……较早的各分割段内的化石即组成一个群落,较晚的各段可能是亚群落或不予考虑。(www.anred.net.cn)

3.2.2.3 聚类分析法

将各层位(或地点)所采集各物种的个体数量列成表3.2,即可进行Q型或R型聚类分析。

表3.2 聚类分析的原始数据表

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Q型聚类分析,以层位(或地点)为样品,以物种为变量,比较各样郑州远程教育品间相似性度量值进行聚类。同一聚类内的样品可归于同一群落(或亚群落)。其中,数据采用标准化处理方法,相似性度量采用相似系数,聚类方法选用类平均法,它们的公式如下:

数据处理标准化方法

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其中

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相似系数

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聚类平均法FP·uv=A·Fp·u+ B·Fp·v,A=Nu/Nu·v,B=Nv/Nu·v以上各式中:Xij——原始数据;

X'ij,X'ik,X'jk——处理后数据;

M,N——分别为变量数和样品数;

cosθ(i,j)——样品i与j间相似系数;

Fp·uv——Fu,Fv两类合并后得到的新类Fu·v与Fp类的相似系数;

Fp·u,Fp·v——分别为Fu和Fv与Fp类间的相似系数;

Nu,Nν,Nu·v——分别为Fu,Fv,Fu·v类中包含的样品个数;

F——相似性系数;

A,B——类平均系数;

p,u,v——分别代表某一数别的序号。

R型聚类分析,以物种为样品,以层位(地点)为变量,比较各样品(物种)间的共同出现率进行聚类,所得出的聚类可视为能多次重复出现的物种组合,符合群落的要求。R型聚类可以不需个体数,仅以有无出现为依据进行二元聚类,达到同样的目的。类聚方法同前。

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