青qian林恢复演替过程中的邻体竞争效应及邻体干扰指数的改进模型

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1、维普资讯http://www.cqvip.comECOGE0GRAPHICALANDLOCALTEAVARIETIESDISTRIBUT10N0FTEAPLANTATIONiNSHANXIPR0VINCEXiaoYongsai(Northwnfnsf站“tolBeCany。AoodemiaSinica．ShanxiProvinceTheQinling—DabaMountainsofShanxiislocatedinthenorthmarginofsubtropicalzone．wheretherearecomplexecologicalconditions

2、whichdiffergrea一●tlywithplaces，andsotosomewhatlimitthedistributionofthecultivatedteaplants．Takingthegrain—plantiingareainHanjangRiverasacenter，tothesouth，thelowmountainsandhillszoneaiongthenorthslopeofDabaMountainsisareIativesuitableregionfcrteaplantation；andtothenorth，thataIongth

3、esouthslope0fQinlingMountainsisasubsuitableregion．Thelocalantientteapopula—tionsaredividedintosevengroupsconstitutedwith28varietiesspottingintheregions．FiveofthemlocateinthenorthslopeofDabaMountains，whiletheothersInnateinthesouthsIopeofQinlingMountains．Duet0thedifferencesofecohabi

4、tats，thepopulaticnsappearindiIferentconstitutionsandqualitycharacte—risfics，andconsistofmassesofgocdecogeographicaltypesandindividuals，whicharethematerialbasesofvarietilizationofteaproductioninShanxiprovince．Keywords：ecogeography，tea，populatic,n~tistribution．维普资讯http://www.cqvip.c

5、om第9卷第1划生态学报VoI．9No．11980拒3月ACTAECOLOGICASINICAMar．，1989青杆林恢复演替过程中的邻体竞争效应及邻体干扰指数的改进模型张大勇赵松岭张鹏云陈庆诚(兰州大学生卷室)埔覃车文研究了青杆(P犯wilsott~)个体生长速度与其部体教应之间的相互关系结果表明乔术演替_嗣期种山杨，白桦以腰青杆自身对青杆生长昀影响均为竞争关系。由以基抹为中心，两为半径圊内所有十休所测得的邻悼干扰可以解释青杆生长速度空异柏百分之三十以上。在车文中，我们还改进了邻悼干扰括教．提出应谈考虑基株自身的个体太小，由改进的指数模型能够解释青杵生长

6、建度变异的百丹之四十五左左。困此可以说改进指数要扰于原先鲋指教．根据车文序f得的结果，我们可以断定青扦林恢复演替的动力是优势植物种蜘柏竞争。关鼍强：青扦标，邻体，竞争，干扰指数，模型．一、邻体竞争效应的探讨植物个体的生长取决于它能够利用的环境资源(例如光、水、CO等)。既然植物是不能移动的，因而它的生长状况也只与其局部环境条件相联系。密度则是一个有用的速记(shorthand)，它可以粗略地表达出种群的状态和各个个体所承受的环境条件。植物总是通过其自身的生命活动来影响改变环境条件，使之有和于或不利于邻休的生长，这就是所谓的千扰(interference)。

7、干扰在群落结构中很重要。我们利用Weiner的鄙体干扰指数模型采分析青杆生长速度与邻体干扰间的关系。，以便揭示青杆林恢复演营过程中优势种之间的相互关系及演替动力。Weiner(1982)提出了邻体干扰的度量公式为；f=

8、1这里，、d，为基株到第i邻体的距离，为邻休的数目利用这十公式能够解释一种一年生植物种子产量变异的8o％。后来Weiner(；984)又在公式中增加了另一变量即邻体大小，公式为：I=∑Sde：其中s为第i邻体的小。浚公式表删丁在个体植物生长速度和邻体干扰之间有非常显著的负相关关系。l率文于1986年8月23收到维普资讯http://www.

9、cqvip.com生态0卷在本文中我们采用的邻体干扰模型与Wein