全 文 ：＊通讯作者，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃａｏｇｍ＠ｎｗｉｐｂ．ａｃ．ｃｎ
收稿日期：２０１１－０９－２２；修回日期：２０１１－１０－２６
基金项目：国家自然科学基金重点项目（４１０３０１０５）；中国科学院
战略性先导科技专项（ＸＤＡ０５０５０４０４）
作者简介：林丽（１９８０－ ），女（满族），辽宁省沈阳市人，工程师，
硕士，２００７年毕业于甘肃农业大学草业学院，从事高原数量生态学
相关研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈａｎｘｉａｏ＿２０００＿００＠１２６．ｃｏｍ．
文章编号：１６７３－５０２１（２０１２）０１－００２４－０７
青藏高原高寒矮嵩草草甸退化演替主成分分析
林 丽，李以康，张法伟，郭小伟，韩道瑞，李 婧，曹广民＊
（中国科学院西北高原生物研究所，青海 西宁 ８１０００１）
摘要：选取青藏高原高寒矮嵩草草甸典型退化演替阶段代表样地为研究对象，以空间尺度代替时间尺度的方
法，对其植物群落和土壤理化性质（１９个指标）进行数量特征分析。结果表明：欧式聚类分析和Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ判别分析可
以明确划分高寒矮嵩草草甸退化的４个演替阶段，且Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ判别分析能够明确区分小嵩草草甸的３个重要时期，
说明可以此指标组构建高寒矮嵩草草甸退化演替阶段划分的指标体系。主成分分析（ＰＣＡ）提取出４个特征值大于
１的主成分因子，其载荷能力依次为４４．８％、２８．３％、１７．２％和７．２％，对演替过程总变异的解释能力累计达９７．６％。
草地退化是一个系统内各因子协同变化的过程，且它们具有不同步性，进而导致了原有变量对草地退化演替细微阶
段划分的不完全性。说明草地生态系统存在两种作用因子，即敏感因子（其数量特征随草地发生变化而迅速变化）
和缓冲因子（对生态系统变化的反应具有一定的滞后性和缓冲性），但这两者如何应对生态系统干扰，其协同及分异
特征以及其对草地退化反应的敏感程度还需要深入研究。
关键词：主成分分析；聚类分析；判别分析；高寒矮嵩草草甸；退化演替
中图分类号：Ｑ１４１ 文献标识码：Ａ
青藏高原是地球陆地生态系统的重要组成部
分，是世界上低纬度冻土集中分布区。高寒矮嵩
草（Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ）草甸是青藏高原主要植被类
型，约占高原面积的３３％［１］。人类活动对高寒矮
嵩草草甸的最大影响是超载放牧，其演替的主流
方向是退化［２～３］。青藏高原高寒矮嵩草草甸退化
包括４个演替阶段［禾草－矮嵩草草甸、矮嵩草草
甸、小嵩草（Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ）草甸、黑土滩－杂
类草次生裸地］和小嵩草草甸的３个重要时期
（正常小嵩草群落、小嵩草群落草毡表层加厚期
和剥蚀期），且在青藏高原的不同地域（包括青海
省海北州、果洛州、玉树州和西藏藏北高原）均发
现了该类型草地完整的演替过程。受到人类活
动影响程度或牧民经营策略不同的影响，各地草
地所处的演替阶段存在差异，甚至在局域造成个
别阶段的缺失［４］。随着高寒草地的退化，植物群
落和土壤系统各因素必然存在某种协同或分异
的变化过程，不同演替阶段的生态系统数量特征
受制于哪些因素，哪些因素可以作为草地退化的
代表性特征，尚未有人作过系统研究。本研究是
以不同地区的代表性草地退化演替阶段为研究
对象，对其植物群落及土壤理化特征进行数量分
析，旨在进行高寒草地演替过程与阶段划分的归
纳与总结，为科学有效评价退化草地提供理论基
础。
１ 材料与方法
１．１ 研究区域概况
研究区域位于青海海北、玉树、果洛藏族自治
州，以空间尺度代替时间尺度的方法对该区广泛分
布的高寒矮嵩草草甸进行采样及调查分析，研究区
域概况见表１。
１．２ 研究方法
采样时间为２００９年７月。采样方法：地上植物
量以功能群为采样单元，采用标准收获法，样方面积
为０．２５ｍ×０．２５ｍ；功能群盖度采用１００方格目测
法；地下植物量采用根钻（Φ＝７ｃｍ）分层取样（取样
深度０～１０ｃｍ、１０～２０ｃｍ、２０～４０ｃｍ）水洗法，每６
钻混合为一个重复；土壤采样方法同地下植物量，土
样风干后去除根系，过０．２５ｍｍ土壤分析筛，聚乙
烯自封袋中保存；容重采用环刀法（１００ｃｍ３），取样
深度及层次同地下植物量。每样地各指标均６个重
复。土壤有机碳测定采用丘林法，容重测定采用１０５℃
—４２—
第３４卷 第１期 中 国 草 地 学 报 ２０１２年１月
Ｖｏｌ．３４ Ｎｏ．１ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｒａｓｓｌａｎｄ Ｊａｎ．２０１２
表１ 样地概况
Ｔａｂｌｅ １ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｌｏｔｓ
演替阶段
Ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｓｔａｇｅ
样地名称
Ｐｌｏｔ
样地
代号
Ｐｌｏｔ
ｓｙｍｂｏｌ
地理坐标
Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ
样地概况
Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｌｏｔｓ
禾草－矮嵩草
草甸
青海省海北州门源县
风匣口（ＨＡ－１）；青海
省海北州皇城县桌子
掌（ＨＡ－２）
ＨＡ Ｎ３７°２９．６３２′、Ｅ１０１°１２．５４９′，
海 拔 ３２００ｍ；Ｎ３７°３９．７３２′、
Ｅ１０１°１０．７８９′，海拔３２３２ｍ
禾草－矮嵩草草甸，优势种为垂穗披碱草（Ｅｌｙｍｕｓ
ｎｕｔａｎｓ）、早 熟 禾 （Ｐｏａ ｓｐ．）、紫 羊 茅 （Ｆｅｓｔｕｃａ
ｒｕｂｒａ）等禾本科植物；植物群落总盖度平均为
９２．７％，地面较为平整，几乎无鼠类活动，草毡层
厚度为１．６６ｃｍ左右
矮嵩草草甸 青海省海北州门源县
青海门源马场（ＡＳ－
１，ＡＳ－２）
ＡＳ Ｎ３７°３５．４０８′、Ｅ１０１°２３．５１９′，
海拔３１７１ｍ
矮嵩草草甸，植物优势种为垂穗披碱草等禾本科
植物及矮嵩草，伴生种为小嵩草，总盖度９０％～
９５％，草毡表层厚度不大于４．３ｃｍ
小嵩草草甸草
毡表层加厚期
青海省玉树州巴塘机
场玉树军牧场（ＸＳ－
１）；青海省玉树州称多
县珍秦乡南（ＸＳ－２）
ＸＳ Ｎ３２°５１．９３４′、Ｅ９６°５５．６５２′，海
拔３９８８ｍ；Ｎ３３°２２．５６５′、Ｅ９７°
１９．７９５′，海拔４２４７ｍ
小嵩草草甸，优势种为小嵩草，伴生种为矮嵩草、
双叉细柄茅（Ｐｔｉｌａｇｒｏｓｔｉｓ ｄｉｃｈｏｔｏｍａ）等禾本科植
物及火绒草（Ｌｅｏｎｔｏｐｏｄｉｕｍｓｐｐ．）等杂类草和棘豆
（Ｏｘｙｔｒｏｐｉｓ ｓｐｐ．）等豆科植物，草毡表层厚大于
５ｃｍ，草毡表层完好，但已经开始出现裂缝，黑斑占
６％左右，植被总盖度９０％～９６％
小嵩草草甸草
毡表层开裂期
青海省治多县立新乡
（ＸＳＫ－１）；青海省甘
德县茨坝东山顶（ＸＳＫ
－２）；青海省玉树州巴
塘机场西（ＸＳＫ－３）
ＸＳＫ Ｎ３３°２４．５８４′、Ｅ９６°１０．１７８′，
海 拔 ４５０３ｍ；Ｎ３３°２２．３７５′、
Ｅ９９°１４．９９９′，海 拔 ４３２０ｍ；
Ｎ３２°５１．９９０′、Ｅ９６°５５．６７６′，海
拔３９８２ｍ
小嵩草草甸，优势种为小嵩草，伴生种为兰石草
（Ｌａｎｃｅａ ｔｉｂｅｔｉｃａ）、蒲公英（Ｔａｒａｘａｃｕｍ ｍｏｎｇｏｌｉ－
ｃｕｍ）、火绒草等杂类草，偶见针茅（Ｓｔｉｐａｓｐｐ．）等
禾本科植物；草毡表层厚１７～２０ｃｍ，黑斑占５０％
左右，且草毡表层老化，老化草毡表层边缘有明显
裂缝。植被总盖度４０％～９０％
小嵩草草甸草
毡表层剥蚀期
青海省果洛州玛多县
小野马岭（ＸＳＢ－１）；
青海省玉树州治多县
（ＸＳＢ－２）
ＸＳＢ Ｎ３４°３６．３３６′、Ｅ９７°５９．８０２′，
海 拔 ４２５５ｍ；Ｎ３３°０７．６９７′、
Ｅ９６°４１．６９２′，海拔４３７０ｍ
小嵩草草甸，植被以火绒草、风毛菊（Ｓａｕｓｓｕｒｅａ
ｓｐｐ．）、兰石草等杂类草和棘豆等豆科植物为主，
没有明显的优势种，植被总盖度平均为３０％，地表
砾石盖度６０％～７０％
黑土滩－杂类
草次生裸地
青海省果洛州大武滩
（ＨＺ－１）；青海省果洛
州达 日 县 窝 赛 乡 南
（ＨＺ－２）
ＨＺ Ｎ３４°２８′、Ｅ１００°１２′，海 拔
３７５１ｍ；Ｎ３３°３４．２７４′、Ｅ９９°
５４．２７０′，海拔４０８２ｍ
没有明显的优势种，植物生长盛期杂类草居多，植
被盖度不足３０％，土壤疏松，鼠洞极多
烘干称重法，地上植物量测定采用６０℃烘干称重法。
１．３ 数据分析
土壤有机碳分层储量ＣＳ＝Ｓ×ρｉ×Ｃｉ×Ｈ±ＳＥ
［５］
式中，ＣＳ代表有机碳储量；Ｓ为面积；Ｈ为土壤
深度；ｉ＝１代表０～１０ｃｍ，ｉ＝２代表１０～２０ｃｍ，ｉ＝３
代表２０～４０ｃｍ；Ｃｉ为对应层次有机碳的含量；ρｉ代
表土壤容重；ＳＥ为标准误。
指标体系为：０～１０ｃｍ土壤有机碳储量（Ａ）、１０
～２０ｃｍ土壤有机碳储量（Ｂ）、２０～４０ｃｍ土壤有机
碳储量（Ｃ）、０～１０ｃｍ根量（Ｄ）、１０～２０ｃｍ根量（Ｅ）、
２０～４０ｃｍ根量（Ｆ）、０～１０ｃｍ容重（Ｇ）、１０～２０ｃｍ
容重（Ｈ）、２０～４０ｃｍ容重（Ｉ）、禾本科功能群地上植
物量（Ｊ）、莎草科功能群地上植物量（Ｋ）、豆科功能
群地上植物量（Ｌ）、杂类草功能群地上植物量（Ｍ）、
凋落物量（Ｎ）、总盖度（Ｏ）、禾本科功能群盖度（Ｐ）、
莎草科功能群盖度（Ｑ）、豆科功能群盖度（Ｒ）和杂类
草功能群盖度（Ｓ），共１９个指标。将各指标中心化，
应用ＳＰＳＳ１４．０对１３个样地１９个指标进行欧式聚类
分析、Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ判别分析及主成分分析（回归法）。
２ 结果与分析
２．１ 基于欧式聚类分析的群落判别分析
欧式聚类分析发现，利用１９个特征指标分析高
寒矮嵩草草甸退化演替阶段的归属性，可以区分出
禾草－矮嵩草草甸、矮嵩草草甸、小嵩草草甸和黑土
滩－杂类草次生裸地，但小嵩草草甸的三个重要时
期（正常小嵩草群落、小嵩草群落草毡表层开裂期和
剥蚀期）划分界限不甚明确（图１）。
—５２—
林 丽 李以康 张法伟 郭小伟 韩道瑞 李 婧 曹广民 青藏高原高寒矮嵩草草甸退化演替主成分分析
ＨＡ代表禾草－矮嵩草草甸，ＡＳ代表矮嵩草草甸，
ＸＳ代表正常小嵩草群落，ＸＳＫ代表小嵩草群落草毡表层开裂期，
ＸＳＢ代表小嵩草群落草毡表层剥蚀期，ＨＺ代表黑土滩－杂类
草次生裸地；样地代号后“－数字”为样地重复编号
ＨＡ ｉｓ Ｇｒａｍｉｎｅａｅ－Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＡＳ ｉｓ Ｋｏｂｒｅｓｉａ
ｈｕｍｉｌｉｓ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＸＳ ｉｓ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
ＸＳＫ ｉｓ Ｃｒａｃｋｓ ｉｎ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
ＸＳＢ ｉｓ ｅｒｏｓｉｏｎ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
ＨＺ ｉｓ Ｆｏｒｂｓ－“Ｂｌａｃｋ ｓｏｉｌ ｂｅａｃｈ”，
ｔｈｅ ｓｙｍｂｏｌ“－ｄｉｇｉｔａｌ”ｉｎｓｔｅａｄ ｏｆ ｓｅｒｉａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｈａｔ ｋｉｎｄ ｏｆ ｐｌｏｔ
图１ 高寒矮嵩草草甸退化演替欧式聚类分析
Ｆｉｇ．１ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｉｎ ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ
ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎｓ
２．２ 基于Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ线性判别函数的群落判别分析
利用Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ线性判别分析，可以从１９个因
子中提取出６个对高寒矮嵩草草甸退化演替归属性
影响较大的原始变量作为预测变量，分别为０～
１０ｃｍ有机碳储量（Ａ）、１０～２０ｃｍ有机碳储量（Ｂ）、０
～１０ｃｍ根量（Ｄ）、１０～２０ｃｍ根量（Ｅ）、０～１０ｃｍ容
重（Ｇ）和禾本科功能群地上植物量（Ｊ）（表２），且将
１３个样地划分成６组，与预期演替划分吻合（图２）。
１为禾草－矮嵩草草甸，２为矮嵩草草甸，
３为正常小嵩草群落，４为小嵩草群落草毡表层开裂期，
５为小嵩草群落草毡表层剥蚀期，６为黑土滩－杂类草次生裸地
１ｉｓ Ｇｒａｍｉｎｅａｅ－Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，２ｉｓ Ｋｏｂｒｅｓｉａ
ｈｕｍｉｌｉｓ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，３ｉｓ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
４ｉｓ Ｃｒａｃｋｓ ｉｎ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
５ｉｓ ｅｒｏｓｉｏｎ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
６ｉｓ Ｆｏｒｂｓ－“Ｂｌａｃｋ ｓｏｉｌ ｂｅａｃｈ”
图２ 高寒矮嵩草草甸退化演替群落归属性判别分析
Ｆｉｇ．２ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ
ｍｅａｄｏｗ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｓｔａｇｅｓ ｂａｓｅ ｏｎ
Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ ｌｉｎｅａｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ
表２ Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ线性判别函数
Ｔａｂｌｅ ２ Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ ｌｉｎｅａｒ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ（ＦＬＤ）
因子
Ｆａｃｔｏｒ
组别 Ｇｒｏｕｐ
１ ２ ３ ４ ５ ６
Ａ ４３１４．５ ４３４０．４ ４７２２．３ ４６５２．８ ４４３４．２ ３４９４．４
Ｂ －５２５４．５ －６２８０．７ －５８７８．７ －５７２７．７ －５７４９．９ －３７８２．１
Ｄ ８３０１．６ ９２３３．５ ９０６１．２ ８９４０．５ ９００３．４ ６５００．２
Ｅ ２０６１５．５ ２３２５７．４ ２２４２２．６ ２２１２９．３ ２２４８５．０ １６１３５．４
Ｇ －１２９７．９ －１４９１．９ －１４２８．０ －１３８３．６ －１３５４．４ －９２７．９
Ｊ －８２５．８ －８８５．０ －９５５．９ －９６９．２ －９６２．０ －７３０．５
常量 －４４９２．０ －５２５０．０ －５２８７．８ －５１６５．２ －５１６８．１ －２９０１．１
注：Ａ代表０～１０ｃｍ土壤有机碳储量，Ｂ代表１０～２０ｃｍ土壤有机碳储量，Ｄ代表０～１０ｃｍ根量（Ｄ），Ｅ代表１０～２０ｃｍ根量，Ｇ代表０～
１０ｃｍ容重，Ｊ代表禾本科功能群地上植物量。
Ｎｏｔｅ：Ａ ｉｓ ｔｈｅ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｒａｇｅ ｉｎ ０～１０ｃｍ ｓｏｉｌ ｌａｙ，Ｂ ｉｓ ｔｈｅ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｒａｇｅ ｉｎ １０～２０ｃｍ ｓｏｉｌ ｌａｙｓ，Ｄ ｉｓ ｔｈｅ ｒｏｏｔ ｂｉｏｍａｓｓ ｉｎ ０
～１０ｃｍ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｇｒｏｕｎｄ，Ｇ ｉｓ ｔｈｅ ｂｕｌｋ ｄｅｎｓｉｔｙ ｉｎ ０～１０ｃｍ ｓｏｉｌ ｌａｙ，Ｊ ｉｓ ｔｈｅ ｂｉｏｍａｓｓ ｏｆ Ｇｒａｍｉｎｅａｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｇｒｏｕｐ ｕｐ ｇｒｏｕｎｄ．
—６２—
中国草地学报 ２０１２年 第３４卷 第１期
２．３ 群落１９种特征值的主成分析
通过主成分分析（ＰＣＡ）提取出４个特征值＞１
的公共因子，总体方差贡献率为９７．６％。第一因子
Ｆ１ 方差贡献率为４４．８％，原始变量Ａ（土壤０～１０ｃｍ
有机碳储量）、Ｄ（地下植物根系０～１０ｃｍ含量）、Ｋ（莎
草科功能群地上植物量）、Ｑ（莎草科功能群盖度）以
及Ｎ（植物凋落物量）在这一因子中具有较高的载荷；
第二因子Ｆ２ 方差贡献率为２８．３％，原始变量中的Ｇ
（０～１０ｃｍ容重）、Ｒ（豆科盖度）以及Ｌ（豆科植物地上
植物量）在这一因子中有较高载荷；第三因子Ｆ３ 的方
差贡献率为１７．２％，原始变量Ｐ（禾本科盖度）和Ｊ（地
上禾本科植物量）在该因子上具有较高的载荷；第四
因子Ｆ４ 方差贡献率为７．２％，但它没有方差贡献率较
大的原始变量 （表３，表４）。
表３ 主成分分析
Ｔａｂｌｅ ３ Ｔｏｔａｌ ｖａｒｉａｎｃｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ
因子
序号
Ｆａｃｔｏｒ
ｎｕｍｂｅｒ
初始特征值
Ｉｎｉｔｉａｌ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ
初始解对总方差的载荷
Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｓｕｍｓ ｏｆ
ｓｑｕａｒｅｄ ｌｏａｄｉｎｇｓ
因子旋转后对总方差的载荷
Ｒｏｔａｔｉｏｎ ｓｕｍｓ ｏｆ
ｓｑｕａｒｅｄ ｌｏａｄｉｎｇｓ
特征值
Ｔｏｔａｌ
方差贡献率
Ｖａｒｉａｎｃｅ
ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
累计方差贡献率
Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ
ｖａｒｉａｎｃｅ
ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
特征值
Ｔｏｔａｌ
方差贡献率
Ｖａｒｉａｎｃｅ
ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
累计方差贡献率
Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ
ｖａｒｉａｎｃｅ
ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
特征值
Ｔｏｔａｌ
方差贡献率
Ｖａｒｉａｎｃｅ
ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
累计方差贡献率
Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ
ｖａｒｉａｎｃｅ
ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
Ｆ１ ８．５ ４４．８ ４４．８ ８．５ ４４．８ ４４．８ ５．５ ２９．０ ２９．０
Ｆ２ ５．４ ２８．３ ７３．１ ５．４ ２８．３ ７３．１ ４．８ ２５．４ ５４．３
Ｆ３ ３．３ １７．２ ９０．３ ３．３ １７．２ ９０．３ ４．３ ２２．４ ７６．７
Ｆ４ １．４ ７．２ ９７．６ １．４ ７．２ ９７．６ ４．０ ２０．８ ９７．６
Ｆ５ ０．５ ２．４ １００．０
注：Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４和Ｆ５为第一、第二、第三、第四和第五主成分因子；提取方法为主成分分析。
Ｎｏｔｅ：Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４ａｎｄ Ｆ５ａｒｅ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ，ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｉｒｄ，ｆｏｒｔｈ ａｎｄ ｔｈｅ ｆｉｆｔｈ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ ｏｒａｄｅｒ；ｔｈｅ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ
ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ．
表４ 因子载荷矩阵
Ｔａｂｌｅ ４ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｍａｔｒｉｘ（ａ）
原有变量
Ｏｒｉｇｉｎａｌ
ｖａｒｉａｂｌｅ
因子Ｆａｃｔｏｒ
Ｆ１ Ｆ２ Ｆ３ Ｆ４
Ｄ ０．９７５ ０．１７７ －０．０３５ －０．０４０
Ｑ ０．８８５ ０．１５５ －０．１７２ ０．３９６
Ｆ －０．８５７ －０．４５８ －０．０４４ －０．１０４
Ａ ０．８５０ －０．３５６ －０．０２０ －０．３７４
Ｍ －０．８４４ －０．２８９ －０．３７５ －０．２５２
Ｅ －０．８３５ ０．４１８ ０．１３２ ０．３１９
Ｋ ０．８３２ －０．０３１ －０．４０８ ０．３４１
Ｃ －０．８１３ ０．３６９ －０．００９ ０．３５６
Ｂ －０．７９５ ０．３９０ ０．１８４ ０．３６７
Ｏ －０．７４３ －０．５２９ －０．４０９ －０．０１４
Ｎ ０．７２９ －０．４５８ －０．４０８ －０．１２９
Ｒ ０．２５０ ０．９３５ －０．１９２ －０．１６４
Ｇ －０．２９８ ０．８４２ －０．３３７ －０．２９８
Ｉ ０．３５０ －０．８２０ ０．２００ ０．３８８
Ｈ ０．１８４ －０．７９６ ０．５０３ ０．１８５
Ｌ ０．４５２ ０．７８４ ０．３３４ －０．１１１
Ｓ －０．５１０ －０．５７８ ０．５２０ －０．３６６
Ｐ ０．１０１ ０．２０９ ０．９４３ －０．２３１
Ｊ ０．２５６ ０．２４９ ０．９１１ ０．０８６
注：字母含义同采样方法中的字母。
Ｎｏｔｅ：Ｔｈｅ ｌｅｔｔｅｒｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｐｈａｂｅｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｓｙｍｂｏｌｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｉｔｉａｌ
ｖａｒｉａｎｃｅ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｍｅａｎｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ．
４个公因子对各演替阶段解释能力可以从公因
子得分中反映，Ｆ４ 对禾草－矮嵩草草甸贡献率最
大，Ｆ１ 对矮嵩草草甸贡献率最大，Ｆ３ 对正常小嵩草
群落贡献率最大，Ｆ２ 对小嵩草群落草毡表层加厚期
和开裂期贡献率最大，Ｆ１ 对黑土滩－杂类草次生裸
地贡献率最大（表５）。
表５ 各演替阶段公共因子得分
Ｔａｂｌｅ ５ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｓｃｏｒｅｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｓｔａｇｅｓ
演替阶段
Ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ
ｓｔａｇｅｓ
第一主成分
Ｆ１
第二主成分
Ｆ２
第三主成分
Ｆ３
第四主成分
Ｆ４
ＨＡ －０．４１ －０．８０ ０．１７ １．５４
ＡＳ １．３４ ０．７０ ０．８３ ０．６５
ＸＳ －１．４９ －０．１４ ０．１６ －０．１４
ＸＳＫ －０．５０ １．３４ ０．４９ －０．７７
ＸＳＢ ０．３９ ０．３１ －１．９８ －０．０１
ＨＺ ０．６５ －１．４１ ０．３３ －１．２７
注：ＨＡ为禾草－矮嵩草草甸，ＡＳ为矮嵩草草甸，ＸＳ为正常小
嵩草群落，ＸＳＫ为小嵩草群落草毡表层开裂期，ＸＳＢ为小嵩草群落
草毡表层剥蚀期，ＨＺ为黑土滩－杂类草次生裸地。
Ｎｏｔｅ：ＨＡ ｉｓ Ｇｒａｍｉｎｅａｅ ｇｒａｓｓ－Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，
ＡＳ ｉｓ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＸＳ ｉｓ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍ－
ｍｕｎｉｔｙ，ＸＳＫ ｉｓ Ｃｒａｃｋｓ ｉｎ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＸＳＢ ｉｓ ｅｒｏ－
ｓｉｏｎ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，ＨＺ ｉｓ Ｆｏｒｂｓ－“Ｂｌａｃｋ ｓｏｉｌ ｂｅａｃｈ”．
—７２—
林 丽 李以康 张法伟 郭小伟 韩道瑞 李 婧 曹广民 青藏高原高寒矮嵩草草甸退化演替主成分分析
３ 讨论
高寒矮嵩草草甸退化过程是多因子协同变化的
过程，探讨草地退化演替特征需从草地生态系统的
多界面同时研究，因此选取代表草地生态服务能力
（土壤碳储量）、生产能力（地上、地下植物量）、植物
群落数量特征（功能群植物量和盖度）以及土壤物理
性质（容重）等多指标共同组成评价指标体系。采用
聚类分析和判别分析的方法对退化演替阶段进行划
分，结果均可以明确地划分出高寒矮嵩草草甸四个
退化演替阶段，但只有Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ判别分析对数据进
行重新筛选后才能够划分出小嵩草草甸的三个重要
时期。这说明草地退化后其数量特征确实发生了相
应的协同变化，但变化具有不同步性［６～８］，这使得应
用全部数据难以区分草地退化过程的细微变化。说
明该指标体系至少存在两类作用机制的因子，一类
是敏感因子，在草地受到外界干扰后迅速变化；另一
类是缓冲因子，其变化要滞后于前者。小嵩草草甸
的几个重要时期未能明确划分可能与草地生态系统
中这些缓冲因子的作用有关，因此如果增加或选择
几种带有鲜明特色的指标也许可以改善指标体系对
细微阶段（或时期）划分的灵敏度。
对退化演替系列进行主成分分析发现，１９个指
标可以提取４个主成分因子，其中第一主成分因子
按照载荷量大小依次为０～１０ｃｍ根系量＞莎草科
功能群总盖度＞０～１０ｃｍ土壤有机碳储量＞莎草科
植物功能群地上植物量＞凋落物量，可以解释草地
群落演替变异的４４．８％；第二主成分按照载荷量大
小依次为豆科盖度＞０～１０ｃｍ土壤容重＞豆科功能
群地上植物量，可以解释群落演替总 变 异 的
２８．３％；第三主成分按照载荷量大小依次为禾本科
盖度＞禾本科功能群植物量，可以解释草地群落演
替变异的１７．２％；第四主成分没有载荷因子较大的
原始变量。这说明，草地退化过程中植物功能群数
量及结构特征比土壤物理化学性质贡献大；土壤化
学性质比土壤物理性质贡献大；表层土壤物理化学
性质比深层土壤物理化学性质贡献大。从草地片层
结构上看地下特征比地上特征贡献大，地上植物下
片层数量特征比上片层贡献大。从草地植物类群组
成看，演替过程中一直存在的类群（莎草科等）贡献
大，有特殊生态功能的植物类群（如豆科）贡献大。
出现上述结果可能同该生态系统演替变异特征
有关。高寒矮嵩草草甸退化，植物种群数量特征先
发生变化，进而功能群和生活型发生变化，其变化过
程为：根茎型或根茎疏丛型植物（如禾本科植物）—
根茎密丛型植物（如矮嵩草）—密丛型植物（如小嵩
草）。这一过程中草地地下根系和土壤根土比增加，
加速了土壤中限制性养分（水分和有效态养分等）的
供求失衡，其结果不但抑制了根系的进一步延伸，也
使得地上植物营养匮乏、死亡，加之草地退化到小嵩
草草甸后受到外界野生动物群系（如鼠类等）更替及
数量变化的影响，加速了开裂型草地的剥蚀速度，最
终导致草地剥蚀并成为黑土滩［４］。这一过程先是草
地植物群落地上结构发生变化，进而影响到植物根
系，由于地下植物根系现存量远高于地上植物量，因
此对演替的解释能力高于地上植物量；土壤化学性
质尤其是全量养分变化强烈受制于生物因素［９］，但
土壤物理性质主要是受到自然成土过程的影响，其
变化速率低于土壤化学性质［１０］，因此土壤物理性质
对演替的解释能力低于土壤化学性质。此外，豆科
功能群对演替的解释能力高于禾本科功能群，有可
能是因为豆科为轴根系植物，根系较深，表层根量较
大，且其具有特殊的功能———固氮作用。但该功能
群对高寒矮嵩草草甸演替还有什么作用（如豆科植
物功能群种类、生活型或生态型以及可饲用与否的
变化等）还有待于进一步研究。
从高寒矮嵩草草甸退化演替过程的因子得分中
发现，草地生态系统不同阶段起主导作用的因子不
同，这说明草地退化时不但植物优势种发生变化，群
落结构也在发生变化，未来能否利用这种变化来评
价草地退化过程中各阶段生态生产服务能力还有待
于进一步研究。
４ 结论
对高寒矮嵩草草甸退化演替系列进行主成分分
析可以提取４个主成分因子，第一主成分因子按照
载荷量大小依次为０～１０ｃｍ根系量＞莎草科功能
群总盖度＞０～１０ｃｍ土壤有机碳储量＞莎草科植物
功能群地上植物量＞凋落物量，可以解释草地群落
演替变异的４４．８％；第二主成分按照因子载荷大小
依次为豆科盖度＞０～１０ｃｍ土壤容重＞豆科功能群
地上植物量，可以解释群落演替变异的２８．３％；第
三主成分按照因子载荷大小依次为禾本科盖度＞禾
本科功能群植物量，可以解释草地群落演替变异的
１７．２％；第四主成分没有载荷因子较大的原始变量。
４个主成分因子共解释群落演替变异的９７．６％。该
—８２—
中国草地学报 ２０１２年 第３４卷 第１期
草地退化过程是伴随地上植物优势种和功能群变
化，土壤根系量、养分和物理性质发生协同变化的过
程，确定能够区分该类型草地退化过程的敏感因子
和缓冲因子是细致且明确划分草地退化阶段和有效
评价退化草地的关键。
参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：
［１］ 张金霞，曹广民，周党卫，等 ．高寒矮嵩草草甸大气－土壤－植
被－动物系统碳素储量及碳素循环［Ｊ］．生态学报，２００３，２３
（４）：６２７－６３４．
Ｚｈａｎｇ Ｊｉｎｘｉａ，Ｃａｏ Ｇｕａｎｇｍｉｎ，Ｚｈｏｕ Ｄａｎｇｗｅｉ，ｅｔ ａｌ．Ｔｈｅ ｃａｒ－
ｂｏｎ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｃｙｃｌｅ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ，ｓｏｉｌ，ｖｅｇ－
ｅｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｉｎ ｔｈｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ａｌｐｉｎｅ ｍｅａｄｏｗ ｅｃｏ－
ｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２００３，２３（４）：６２７－６３４．
［２］ 龙瑞军，董世奎，胡自治 ．西部草地退化的原因分析与生态恢
复措施探［Ｊ］．草原与草坪，２００５，（６）：３－７．
Ｌｏｎｇ Ｒｕｉｊｕｎ，Ｄｏｎｇ Ｓｈｉｋｕｉ，Ｈｕ Ｚｉｚｈｉ．Ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ
ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｗｅｓｔｅｒｎ Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｇｒａｓｓｌａｎｄ ａｎｄ
Ｔｕｒｆ，２００５，（６）：３－７．
［３］ Ｚｈａｏ Ｘｉｎｑｕａｎ，Ｚｈｏｕ Ｘｉｎｇｍｉｎ．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｂａｓｉｓ ｏｆ ａｌｐｉｎｅ ｍｅａｄ－
ｏｗ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｔｉｂｅｔ：Ｈａｉｂｅｉ ａｌｐｉｎｅ ｍｅａｄｏｗ ｅ－
ｃｏｓｙｓｔｅｍ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｓｔａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｈｕｍａｎ Ｅｎｖｉ－
ｒｏｎｍｅｎｔ，１９９９，２８（８）：６４２－６４７．
［４］ 曹广民，杜岩功，梁东营，等 ．高寒嵩草草甸的被动与主动退化
分异特征及其发生机理［Ｊ］．山地学报，２００７，２５（６）：６４１－６４８．
Ｃａｏ Ｇｕａｎｇｍｉｎ，Ｄｕ Ｙａｎｇｏｎｇ，Ｌｉａｎｇ Ｄｏｎｇｙｉｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｃｈａｒａｃ－
ｔｅｒ ｏｆ ｐａｓｓｉｖｅ－ａｃｔｉｖｅ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｎ
ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｍｅａｄｏｗ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ，
２００７，２５（６）：６４１－６４８．
［５］ 林丽，曹广民，李以康，等 ．人类活动对青藏高原高寒矮嵩草草
甸碳过程的影响［Ｊ］．生态学报，２０１０，３０（１５）：４０１２－４０１８．
Ｌｉｎ Ｌｉ，Ｃａｏ Ｇｕａｎｇｍｉｎ，Ｌｉ Ｙｉｋａｎｇ，ｅｔ ａｌ．Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｈｕｍａｎ ａｃ－
ｔｉｖｉｔｉｅｓ ｏｎ ｏｒｇａｎｉｃ ｃａｒｂｏｎ ｓｔｏｒａｇｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｍｉｌｉｓ
ｍｅａｄｏｗ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ｔｈｅ Ｔｉｂｅｔａｎ Ｐｌａｔｅａｕ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ，２０１０，３０（１５）：４０１２－４０１８．
［６］ 高英志，韩兴国，汪诗平 ．放牧对草原土壤的影响［Ｊ］．生态学
报，２００４，２４（４）：７９０－７９７．
Ｇａｏ Ｙｉｎｇｚｈｉ，Ｈａｎ Ｘｉｎｇｇｕｏ，Ｗａｎｇ Ｓｈｉｐｐｉｎｇ．Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ
ｇｒａｚｉｎｇ ｏｎ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｓｏｉｌｓ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２００４，２４
（４）：７９０－７９７．
［７］ 苏永中，赵哈林 ．持续放牧和围封对科尔沁退化沙地草地碳截
存的影响［Ｊ］．环境科学，２００３，２４（４）：２３－２８．
Ｓｕ Ｙｏｎｇｚｈｏｎｇ，Ｚｈａｏ Ｈａｌｉｎ．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｏｆ ｇｒａｚｉｎｇ ａｎｄ ｅｘｃｌｏ－
ｓｕｒｅ ｏｎ ｃａｒｂｏｎ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｄｅｇｒａｄｅｄ ｓａｎｄｙ ｇｒａｓｓｌａｎｄ，Ｉｎ－
ｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ，ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００３，
２４（４）：２３－２８．
［８］ Ｓｕ Ｙｏｎｇｚｈｏｎｇ，Ｌｉ Ｙｕｌｉｎ，Ｃｕｉ Ｊｉａｎｙｕａｎ，ｅｔ ａｌ．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓ ｏｆ
ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ ｇｒａｚｉｎｇ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ ｏｎ ｓｏｉｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｉｎ
ａ ｄｅｇｒａｄｅｄ ｓａｎｄｙ ｇｒａｓｓｌａｎｄ，Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ，ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｃｈｉｎａ
［Ｊ］．Ｃａｔｅｎａ，２００５，５９：２６７－２７８．
［９］ 闫玉春，唐海萍 ．围封下内蒙古典型草原区退化草原群落的恢
复及其对碳截存的贡献［Ｊ］．自然科学进展，２００８，１８（５）：５４６－
５５１．
Ｙａｎ Ｙｕｃｈｕｎ，Ｔａｎｇ Ｈａｉｐｉｎｇ．Ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｔｏ ｄｅｇｒａｄｅｄ
ｐｌａｎｔ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｒｅｃｏｖｅｒｙ ａｎｄ ｃａｒｂｏｎ ｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ｉｎｎｅｒ
Ｍｏｎｇｏｌｉａ ｓｔｅｐｐｅ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ，２００８，１８（５）：
５４６－５５１．
［１０］ 尚占环，丁玲玲，龙瑞军，等 ．江河源区退化高寒草地土壤微
生物与地上植被及土壤环境的关系［Ｊ］．草业学报，２００７，１６
（１）：３４－４０．
Ｓｈａｎｇ Ｚｈａｎｈｕａｎ，Ｄｉｎｇ Ｌｉｎｇｌｉｎｇ，Ｌｏｎｇ Ｒｕｉｊｕｎ，ｅｔ ａｌ．Ｒｅｌａ－
ｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｏｉｌ ｍｉｃｒｏｏｒｇａｎｉｓｍｓ，ａｂｏｖｅ－ｇｒｏｕｎｄ ｖｅｇｅｔａ－
ｔｉｏｎ，ａｎｄ ｓｏｉｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｏｆ ｄｅｇｒａｄｅｄ ａｌｐｉｎｅ ｍｅａｄｏｗｓ ｉｎ ｔｈｅ
ｈｅａｄｗａｔｅｒ ａｒｅａｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ ａｎｄ Ｙｅｌｏｗ Ｒｉｖｅｒｓ，Ｑｉｎｇｈａｉ－
Ｔｉｂｅｔａｎ Ｐｌａｔｅａｕ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｐｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｅ Ｓｉｎｉｃａ，２００７，１６（１）：
３４－４０．
—９２—
林 丽 李以康 张法伟 郭小伟 韩道瑞 李 婧 曹广民 青藏高原高寒矮嵩草草甸退化演替主成分分析
Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｎ Ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ
Ｍｅａｄｏｗ Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ Ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｉｎ Ｑｉｎｇｈａｉ－Ｔｉｂｅｔａｎ Ｐｌａｔｅａｕ
ＬＩＮ Ｌｉ，ＬＩ Ｙｉ－ｋａｎｇ，ＺＨＡＮＧ Ｆａ－ｗｅｉ，ＨＡＮ Ｄａｏ－ｒｕｉ，ＬＩ Ｊｉｎｇ，ＣＡＯ Ｇｕａｎｇ－ｍｉｎ
（Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｐｌａｔｅａｕ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉｎｉｎｇ８１０００１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗｓ ｗｅｒｅ ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ Ｑｉｎｇｈａｉ－Ｔｉｂｅｔａｎ ｐｌａｔｅａｕ．
Ｔｈｅ ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗｓ ｗｅｒｅ ｄｅｇｒａｄｅｄ ｂｙ ｈｕｍａｎ ｄｉｓｔｕｒｂｉｎｇ．Ｕｓｉｎｇ ｓｐａｃｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｓｔｅａｄ ｏｆ
ｔｉｍｅ ｓｃａｌｅ，ｔｈｅ ｐｌａｎｔ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｑｕａｎｔｉｔｙ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ ｓｏｉｌ ｐｈｙｓｉｃａｌ ａｎｄ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｗｅｒｅ
ａｎａｌｙｚｅｄ ａｔ ｔｙｐｉｃａｌ ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗｓ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｓｔａｇｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ
ｔｈａｔ，ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗｓ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ
ｆｏｕｒ ｓｔａｇｅｓ ｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｓｈｅｒ’ｓ
Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｃｏｕｌｄ ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ ｔｈｅ Ｋｏｂｒｅｃｉａ ｐｙｇｍａｅａ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ’ｓ ｓｔａｇｅ ｉｎｔｏ ｔｈｒｅｅ ｐｈａｓｅｓ．Ｓｏ
ｔｈｏｓｅ ｉｎｄｅｘｅｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｄｉｖｉｄｅ ｔｙｐｉｃａｌ ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗｓ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ
ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｓｔａｇｅｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔ ｃｏｕｌｄ ｄｒａｗ ｆｏｕｒ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ（ａｌ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ
ｗｅｒｅ ｇｒａｔｅｒ ｔｈａｎ １）ｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ．Ａｌ ｔｈｏｓｅ ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｏｇｅｔｈ－
ｅｒ ｃｏｕｌｄ ｅｘｐｌａｉｎ ９７．６％ｖａｒｉａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｍｓ ｓｑｕａｒｅｄ ｌａｄｉｎｇ．Ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｉｓ ａ ｐｒｏｃｅｓｓ
ｔｈａｔ ａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｌｙ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄ ｉｓ ａｓｙｎｃｈｒｏｎｉｓｍ．Ｉｔ ａｌｓｏ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ
ｔｗｏ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ，ｏｎｅ ｗａｓ ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ｆａｃｔｏｒｓ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ
ｒａｐｉｄｌｙ ｃｈａｎｇｅ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｃｈａｎｇｅｄ，ａｎｏｔｈｅｒ ｏｎｅ ｗａｓ ｂｕｆｆｅｒ ｆａｃｔｏｒｓ
ｗｈｉｃｈ ｐｌａｙ ｔｈｅ ｒｏｌｅ ｉｎ ｄｅｌａｙｉｎｇ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｃｈａｎｇｅ．Ｂｕｔ ｔｈａｔ ｈｏｗ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｔｈｅ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｗｈｉｃｈ ｏｎｅ ｉｓ ｔｈｅ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｆａｃｔｏｒ，ｗｈｉｃｈ ｏｎｅ ｉｓ ｔｈｅ ｂｕｆｆｅｒ ｆａｃｔｏｒ ｎｅｅｄ ｔｏ ｂｅ ｆｕｒｔｈｅｒ
ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ａｌｐｉｎｅ Ｋｏｂｒｅｓｉａ
ｈｕｍｉｌｉｓ ｍｅａｄｏｗ；Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ
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中国草地学报 ２０１２年 第３４卷 第１期