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The establishment of the indication on environmental health of butterfly and of the environmental monitoring evaluation system in Chongqing

重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建



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基于生物多样性保护的兴安落叶松与白桦最佳混交比例要要要以阿尔山林区为例
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中国能源消费碳排放的时空特征 舒娱琴 渊源怨缘园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土丘陵沟壑区坡面尺度土壤水分空间变异及影响因子 姚雪玲袁傅伯杰袁吕一河 渊源怨远员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆艾比湖流域土壤有机质的空间分布特征及其影响因素 王合玲袁张辉国袁秦摇 璐袁等 渊源怨远怨冤噎噎噎噎噎噎
雅鲁藏布江山南宽谷风沙化土地土壤养分和粒度特征 李海东袁沈渭寿袁邹长新袁等 渊源怨愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎
一株溶藻细菌对海洋原甲藻的溶藻效应 史荣君袁黄洪辉袁齐占会袁等 渊源怨怨猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
砷形态对黑藻和竹叶眼子菜有机酸含量的影响 钟正燕袁王宏镔袁王海娟袁等 渊缘园园圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
七项河流附着硅藻指数在东江的适用性评估 邓培雁袁雷远达袁刘摇 威袁等 渊缘园员源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
杭州湾滨海湿地不同植被类型沉积物磷形态变化特征 梁摇 威袁邵学新袁吴摇 明袁等 渊缘园圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
剪形臂尾轮虫形态的时空变化及其与生态因子间的关系 葛雅丽袁席贻龙袁马摇 杰袁等 渊缘园猿源冤噎噎噎噎噎噎噎
太湖流域河流水质状况对景观背景的响应 周摇 文袁刘茂松袁徐摇 驰袁等 渊缘园源猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
荒漠植物白刺属 源 个物种的生殖分配比较 李清河袁辛智鸣袁高婷婷袁等 渊缘园缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
臭氧浓度升高对香樟叶片光合色素及抗过氧化的影响及其氮素响应 牛俊峰袁张巍巍袁李摇 丽袁等 渊缘园远圆冤噎噎
不同密度下凤仙花重要形态性状与花朵数的关系 田旭平袁常摇 洁袁李娟娟袁等 渊缘园苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
五种高速公路边坡绿化植物的生理特性及抗旱性综合评价 谭雪红袁高艳鹏袁郭小平袁等 渊缘园苑远冤噎噎噎噎噎噎
散孔材与环孔材树种枝干尧叶水力学特性的比较研究 左力翔袁李俊辉袁李秧秧袁等 渊缘园愿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎
北京城区行道树国槐叶面尘分布及重金属污染特征 戴斯迪袁马克明袁宝摇 乐 渊缘园怨缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
南亚热带米老排人工林碳贮量及其分配特征 刘摇 恩袁 刘世荣 渊缘员园猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
植物生活史型定量划分及其权重配置方法要要要以四棱豆生活史型划分为例 赵则海 渊缘员员园冤噎噎噎噎噎噎噎
半干旱区湿地鄄干草原交错带边界判定及其变化 王摇 晓袁张克斌袁杨晓晖袁等 渊缘员圆员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氮肥运筹对晚播冬小麦氮素和干物质积累与转运的影响 吴光磊袁郭立月袁崔正勇袁等 渊缘员圆愿冤噎噎噎噎噎噎噎
氮肥形态对冬小麦根际土壤氮素生理群活性及无机氮含量的影响 熊淑萍袁车芳芳袁马新明袁等 渊缘员猿愿冤噎噎噎
基于数字相机的冬小麦物候和碳交换监测 周摇 磊袁何洪林袁孙晓敏袁等 渊缘员源远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
黄土高原半湿润区气候变化对冬小麦生长发育及产量的影响 姚玉璧袁王润元袁杨金虎袁等 渊缘员缘源冤噎噎噎噎噎
基于土地破坏的矿区生态风险评价院理论与方法 常摇 青袁邱摇 瑶袁谢苗苗袁等 渊缘员远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生态位的山地农村居民点适宜度评价 秦天天袁齐摇 伟袁李云强袁等 渊缘员苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
氯虫苯甲酰胺对黑肩绿盲蝽实验种群的影响 杨摇 洪袁王摇 召袁金道超 渊缘员愿源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎远 种植物次生物质对斜纹夜蛾解毒酶活性的影响 王瑞龙袁孙玉林袁梁笑婷袁等 渊缘员怨员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
云南元江芒果园桔小实蝇成虫日活动规律及空间分布格局 叶文丰袁李摇 林袁孙来亮袁等 渊缘员怨怨冤噎噎噎噎噎噎
重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 邓合黎袁马摇 琦袁李爱民 渊缘圆园愿冤噎噎噎噎噎
专论与综述
生态系统服务竞争与协同研究进展 李摇 鹏袁姜鲁光袁封志明袁等 渊缘圆员怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
中国沿海无柄蔓足类研究进展 严摇 涛袁黎祖福袁胡煜峰袁等 渊缘圆猿园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
冰雪灾害对森林的影响 郭淑红袁薛摇 立 渊缘圆源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
不同干扰因素对森林和湿地温室气体通量影响的研究进展 杨摇 平袁仝摇 川 渊缘圆缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
采石场废弃地的生态重建研究进展 杨振意袁薛摇 立袁许建新 渊缘圆远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
研究简报
基于地统计学和 悦云陨样地的浙江省森林碳空间分布研究 张摇 峰袁杜摇 群袁葛宏立袁等 渊缘圆苑缘冤噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿源源鄢扎澡鄢孕鄢 预 苑园郾 园园鄢员缘员园鄢猿远鄢圆园员圆鄄园愿
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封面图说院 秋色藏野驴群要要要秋天已经降临在海拔 源圆园园 多米的黄河源区袁红色的西伯利亚蓼渊生于盐碱荒地或砂质含盐碱土
壤冤铺满大地袁间有的高原苔草也泛出了金黄袁行走在上面的藏野驴们顾不上欣赏这美丽的秋色袁只是抓紧时间在严
冬到来之前取食袁添肥增膘以求渡过青藏高原即将到来的漫长冬天遥
彩图提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援 糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援 糟燥皂
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第 32 卷第 16 期
2012 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 32,No. 16
Aug. ,2012
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:中国鄄欧盟生物多样性保护战略与行动计划重庆地方项目资助
收稿日期:2011鄄07鄄28; 摇 摇 修订日期:2011鄄11鄄15
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: dehl0918@ vip. sina. com
DOI: 10. 5846 / stxb201107241092
邓合黎,马琦,李爱民.重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建.生态学报,2012,32(16):5208鄄5218.
Deng H L, Ma Q, Li A M. The establishment of the indication on environmental health of butterfly and of the environmental monitoring evaluation system in
Chongqing. Acta Ecologica Sinica,2012,32(16):5208鄄5218.
重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和
环境监测评价体系构建
邓合黎*,马摇 琦,李爱民
(重庆自然博物馆,北碚摇 400700)
摘要:在重庆市生态功能区蝴蝶多样性参数研究的基础上, 进行区系相似性分析;选取 22 个蝴蝶多样性参数和 5 项主要环境
因子指标,进行回归和主成分分析,进而探讨监测指标、监测种类和类群的选取与评价体系的建立。 分析结果表明:当进行区域
级的监测时,在 22 个指标中,种、科、属的多样性指数和均匀度指数可以忽略;5 项环境指标中,人口压力(X22)因子重于面积比
例(X18)、人口密度(X19)、林地比例(X20)、土地载有量(X21)等 4 项因子。 选出物种数(X1 ),蝴蝶属(X2 )、科级(X3 )单元的多
少,种类优势度(X9),各数量等级的物种数贡献率(X10—X13),人口压力(X22)及 4 个主成分的综合得分等 10 个因子,作为重庆
市生态功能区环境健康状况的 10 个评价指标;和 24 个蝴蝶监测种类,12 个蝴蝶监测类群一起,探讨评价方法,共同构筑了重庆
市生态功能区环境监测评价体系。 在此基础上,对各功能区环境健康状况的评价表明,功能区 1 的环境健康评价为非常健康,
5、9、10 区为健康功能区;2、3、6、7、14 区为亚健康功能区;不健康功能区是 4、8、11、12、13 区。 功能区 13、14 是城市化区域,它们
的分值在 14 个区中,居第十二位和第七位,不是最低的, 这表明城镇化与环境质量并不完全是因果关系,即通过绿化和环境保
护,城镇环境是可能得到很好改善的。 期望此监测评价体系在实践中进一步完善。
关键词:蝴蝶;生态功能区;环境健康;多样性参数;监测和评价体系
The establishment of the indication on environmental health of butterfly and of
the environmental monitoring evaluation system in Chongqing
DENG Heli*, MA Qi, LI Aimin
Chongqing Museum of Natural History, Beibei, Chongqing 400700, China
Abstract: This is the second paper about the study of biodiversity and biological indication of butterfly in Chongqing, the
purpose of this article is to set up the indication on environmental health of butterfly and of the environmental monitoring
evaluation system. Basing on the previously study of the diversity parameters of butterfly in different ecological function
divisions, this article focus on the research of the similarity analysis of different fauna. It has been selected 22 different
diversity parameters of butterfly and 5 major environmental factors. In order to probe the selection of the monitoring index,
the species and groups of indictor and to establish the evaluation system of environment, we have been analyzed them by
means of regression analysis and principal component analysis. The result shows that, when observing on the region class,
the diversity and evenness index of the species, genera and families in the 22 parameters could be neglected; in the 5 main
environmental factors, the influence of the population pressure (X22) is more than the other four factors which respectively
are the region ratio ( X18 ), the population density ( X19 ), the proportion of woodland ( X20 ) and the amount of land
containing (X21). From the analysis of the diversity parameters, there are 10 factors that can be chosen for evaluating the
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environmental health of the ecological function divisions of Chongqing, the parameters are correspondingly the number of
species (X1), the genera of butterfly (X2 ), the number of families (X3 ), the dominance index of species (X9 ), the
contribution rate of different levels of the species number (X10—X13), the population pressure (X22) and the synthetical
score of the four principal component values. We also select 24 species and 12 groups of butterfly to monitor the
environment, to probe the evaluating method. By means of the method above, we would anticipate that an environmental
monitoring and evaluating system of ecological function areas in Chongqing might be established. Basing on the analyzing
above and the assessment of the environmental health condition of various function areas, it can be discovered that the
environmental health state of the first ecological function area is extremely healthy; the fifth, the ninth, the tenth of the
function region is healthy; the ecological function area of the second, the third, the sixth, the seventh, the fourteenth is
sub鄄healthy area; the healthy condition of the fourth, the eighth, the eleventh, the twelfth and thirteenth function region is
unhealthy. However, the thirteenth and the fourteenth ecological function areas are urbanization areas, and the scores of
both of them are not the lowest, this indicates that the relations of the urbanization and the environmental quality are
incompletion causal relationship, it also recommends that the environmental of the cities and towns could be improved well
through greening and environment protection. It can be expected that the monitoring and evaluating system could be further
perfection in practice.
Key Words: ecological function divisions; butterfly; environmental health; biodiversity and biological indication;
monitoring and evaluating system
本文在李爱民等[1]研究报道重庆市生态功能区蝴蝶多样性参数的基础上,探讨重庆市生态功能区蝴蝶
多样性环境健康指示作用及其环境监测体系的构建。 生态功能分区及其分级体系是从生态系统和生物地理
分布的角度上提出的一种多尺度生态区域分级嵌套区划和评价系统,越来越多地用于环境保护政策的制定和
管理决策,尤其是在自然资源管理、保护和评价方面[2]。 生态系统健康是指一个生态系统所具有的稳定性和
可持续性,即在时间上具有维持其组织结构、自我调节和对胁迫的恢复能力;生态功能区划和评价系统,越来
越多地用于环境保护政策的制定和管理决策,其健康评价主要包括指示物种和指标体系两种方法。 指示物种
的选择要综合考虑到它们的敏感性和可靠性[3]。
蝶类是一类个体较大、易观察和辨别的昆虫类群,对栖息地环境质量要求较高、对环境变化敏感及对寄主
较为专一。 虽然有一定的迁飞能力,但它们的分布仍是以寄主为中心。 故此,蝶类成为监测与评价环境的主
要指示生物[4鄄8]。 尽管采用蝶类作为环境评价的指示性生物具有大量独特的优越性,但蝶类种类繁多、栖息
环境多样、生物学习性复杂,究竟选取哪些代表类群更能反映森林健康状况,如何建立量化的指示体系,仍然
有待深入研究[9]。
本文分析选取监测评价指标,探讨评价方法,尝试构建以蝴蝶为对象的环境质量监测、评价体系,对重庆
生态功能区健康状况进行评价,并期望在今后的实践中,加以验证、修正、完善。
1摇 研究区域
重庆市生态功能区及其与本研究相关的基本特性, 各功能区在重庆市范围内的具体位置见李爱民等[1]。
2摇 方法
(1)调查时间摇 1998—2009 年,每年的 3—10 月。
(2)调查方法及样带设置
蝴蝶的野外数量统计方法主要有样方法、横截法和路线法,结合本研究的要求,调查数据采用路线法获
得,具体方法选择、评价见文献[10]。 1998—2009 年间设置调查样带 14503 条。
(3)生境划分摇 见李爱民等[1]方法。
(4)数据处理摇 采用李爱民等[1]方法。
9025摇 16 期 摇 摇 摇 邓合黎摇 等:重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 摇
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(5)数据分析
采用王义平等[9],赵志模和郭依泉,李春喜等,李志刚等和汤春梅等[11鄄14]论述的生物统计学方法进行数
据分析。
线性回归及主成分分析的数据代码主成分分析的数据代码及英文翻译源于李爱民等[1]。
(6)数量等级划分摇 见李爱民等[1]方法。
3摇 监测评价指标选取
3. 1摇 种类成分分析选取
重庆市蝴蝶种类最多的科别是蛱蝶,占蝶类总数的 27. 0% ;其次是眼蝶和弄蝶,各占 19. 3% ;再次是灰
蝶,17. 9% ;其它 8 科所占比例,均未超过 7% 。 含属数最多的也是这 4 个科,所占全部属数的比例,蛱蝶
24郾 9% ,灰蝶 24. 4% ,弄蝶 18. 7% ,眼蝶 13. 0% 。 在各功能区中,2、5、8 区和全市一样,种数所占比例依次为
蛱蝶、眼蝶、弄蝶和灰蝶;在 1、6、7 区,基本相同,只是灰蝶种数比弄蝶多。 在 11 和 13 区,蛱蝶和眼蝶依然居
1、2 位,但是凤蝶在 11 区居第 3 位,粉蝶和弄蝶并列第 4。 在 4、10 区,蛱蝶依然居第一位,但是第二至第四
位,依次是弄蝶、眼蝶和灰蝶。 在 8 和 14 区,眼蝶和蛱蝶居一、二位,但在 8 区是凤蝶居三位、粉蝶居四位,而
14 区是弄蝶三位、灰蝶四位。 在 3 区,种数依次为灰蝶、眼蝶、蛱蝶和弄蝶,而在 12 区则为粉蝶、眼蝶,凤蝶和
蛱蝶并列第三位。 各功能区种(类)数居于前列的蝶类科别必然是环境指示、监测的重要类群(表 1)。
图 1摇 功能区区系成分量化聚类分析
摇 Fig. 1 摇 The gathering group analysis of dimension for faunal
component of ecological function divisions
种类数居 1—5 位的功能区依次为 1(319 种)、10
(263 种)、5 (211 种)、9 (198 种)、2 (177 种);居倒数
1—5 位的功能区依次为 12(23 种)、8(38 种)、11(58
种)、14(60 种)、4(78 种) (表 1)。 如果物种数的多少
完全代表了系统健康程度,区系相似性分析的结果应该
将上述两类功能区,各归属在同一组内。 但是,分析结
果并完全不支持这一点(图 1),这说明,仅用物种数一
个指标,还不能非常准确地判断系统健康状况。
基于物种的研究方法是生态系统健康的主要研究
方法,并以种类多少作为判断环境优劣的第一位指标;
生态隔离程度的减弱及物种多样性的增加,都将增强群
落稳定性[13鄄17]。 据此,用李爱民等[1]的表 2 数据,在其
基础上将蝴蝶归类整理为 12 科,193 属和 492 种,并计
算出种类优势度,以及罕见种、少见种、常见种、优势种
的物种贡献率和相对多度贡献率,构成表 1。
生态功能区划是一种以生态系统健康为目标,针对一定区域内自然地理环境分异性、生态系统多样性、以
及经济与社会发展不均衡性的现状,结合自然资源保护和可持续开发利用的思想,整合与分异生态系统服务
功能对区域人类活动影响的不同敏感程度,构建的具有空间尺度的生态系统管理框架[9,18鄄19]。 而生态系统是
一个复杂的系统,其特征和属性在不断的变化中,要明确某生态系统距离健康状态有多远,有必要从系统结
构、功能和过程等诸方面多角度加以认识。 任何单一的方法都无法准确反映出生物多样性热点的真实分布。
合适的研究方法是权衡研究目的、时间和资金的结果,选择优势互补的多种方法。
3. 2摇 回归分析选取[1]
3. 2. 1摇 种类数
基于 3. 1 的概念,以各功能区蝶类种数作为因变量,命名为 Y1;对表 1 中数据代码 X2,X3,X9,X10(以罕见
种数占该功能区蝶类种数的百分比表示),X11(以少见种数占该功能区蝶类种数的百分比表示),X12(以常见
种数占该功能区蝶类种数的百分比表示),X13(以优势种数占该功能区蝶类种数的百分比表示),X14(以罕见
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1125摇 16 期 摇 摇 摇 邓合黎摇 等:重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 摇
http: / / www. ecologica. cn
种的相对多度占该功能区蝶类相对多度的百分比表示),X15(以少见种的相对多度占该功能区蝶类相对多度
的百分比表示),X16(以常见种的相对多度占该功能区蝶类相对多度的百分比表示),X17(以优势种的相对多
度占该功能区蝶类相对多度的百分比表示)以及 X4(各功能区蝴蝶种类丰度),X5(各功能区蝴蝶种多样性指
数),X8(各功能区蝴蝶种的均匀度指数),进行线性回归分析,得出如下回归方程:
Y1 = -196. 724+2. 232X2+2. 639X3-60. 769X5+284. 402X8+197. 819X9-2. 134X10+4. 997X11+0. 742X12
+1郾 045X13+26. 466X14-1. 538X15-0. 689X16-0. 180X17
回归系数 95%的可信区间是:-2915. 605—2522. 156,可认为回归系数有显著意义。
Pearson相关系数按照大小依次分别为:0. 989(X2)>0. 965(X11)>0. 853(X10)>0. 800(X15)>0. 771(X14)>
0. 730(X16)>0. 713(X3)>0. 523(X12)>0. 323(X5)>0. 290(X8)>-0. 755(X9)>-0. 818(X17)>-0. 843(X13)。
由物种数线性回归方程可以看出,X2、X3、X8、X9、X11、X1 2、X1 3、X1 4对物种数有正向贡献,其中 X8(均匀度
指数)、X9(种类优势度)贡献较大;X5、X10、X15、X16、X17对物种数为负向贡献,其中 X5(多样性指数)贡献最大。
3. 2. 2摇 种类丰度
将各功能区的种类丰度(原始数据来源于李爱民等[1] )命名为因变量 Y2;数据代码中的 X2,X3,X5,X8,
X9,X10,X11,X12,X13,X14,X15,X16,X 17进行线性回归分析。 得出如下回归方程:
Y2 = -49. 277+0. 211X2+0. 478X3-15. 884X5+60. 113X8+26. 706X9-0. 295X10+1. 137X11+0. 467X12
+0郾 384X13+6. 261X14-0. 324X15-0. 156X16-0. 025X17
回归系数 95%的可信区间是:-713. 953—615. 400,可认为回归系数有显著意义。
由种类丰度线性回归方程可以看出,X2、X3、X8、X9、X11、X1 2、X1 3、X1 4对种类丰度有正向贡献,其中 X8(均匀度
指数)、X9(种类优势度)贡献较大;X5、X10、X15、X16、X17对物种数为负向贡献,其中 X5(多样性指数)贡献最大。
物种数和种类丰度作为因变量对这些因子回归的结果,基本是一致的,本着简单、操作性强的原则,仅选
用物种数。
3. 3摇 主成分分析选取[1]
数据代码 X1—X2 2,共 22 个因子,作为主成分分析的成分,从多样性指数、物种多样性贡献率、相对多度贡
献率、面积比例、人口密度、森林比例、土地载有率以及人口压力的角度进行分析。
3. 3. 1摇 成分的特征值及主成分贡献率
表 2 前 4 个成分特征值,累积贡献率达到 85%以上,基本保留了原始指标信息,因此提取 4 个主成分 F1、
F2、F3、F4即可基本代替原来 22 个指标。
表 2摇 主成分的特征值及主成分贡献率
Table 2摇 The eigenvalue and contributive rate of component
成分
Component
特征值
Eigen value
贡献率 / %
Contributive rate
累积贡献率 / %
Cumulative rate
成分
Component
特征值
Eigen value
贡献率 / %
Contributive rate
累积贡献率 / %
Cumulative rate
物种数(X1) 12. 557 57. 079 35. 908 常见种(X12) a 0. 024
科数(X2) 3. 827 74. 475 57. 667 优势种(X13) a 0. 010
属数(X3) 2. 073 83. 898 79. 271 罕见种(X14) b 4. 96伊10-16
种类丰度(X4) 1. 287 89. 750 89. 750 少见种(X15) b 3. 47伊10-16
种的多样性指数(X5) 0. 668 常见种(X16) b 2. 81伊10-16
属的多样性指数(X6) 0. 561 优势种(X17) b 1. 60伊10-16
科的多样性指数(X7) 0. 412 面积比例(X18) 7. 28伊10-16
均匀度指数(X8) 0. 366 人口密度(X19) 7. 65伊10-16
种类优势度(X9) 0. 092 森林比例(X20) 1. 65伊10-16
罕见种(X10) a 0. 077 土地载有(X21) 3. 58伊10-16
少见种(X11) a 0. 045 人口压力(X22) 4. 58伊10-16
摇 摇 X1—X17的含义见表 1; X18:面积比例(% ):各功能区面积 /重庆市幅员面积;X19:人口密度 (人 / km2) :人口数 /各功能区单位面积;X20:林
地比例 (% ):各功能区林地面积 /各功能区面积;X21:土地载有量(种 / km2 ):各功能区蝴蝶种数 /各功能区单位面积;X22:蝶类承受的人口压力
(人 /种):各功能区人口数 /各功能区蝴蝶种数
2125 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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3. 3. 2摇 主成分载荷
第一主成分 F1在 X1、X3、X4、X9、X11、X13、X16、X17各指标上的载荷大(>0. 9),表明 F1与这些指标有较高的
相关性,反映了物种数、物种丰度和物种优势度等因素; F2在 X8、X5、X6、X7载荷大,这些指标主要是科、属、种
数及均匀度指数的反映; F3在 X18、X19、X21载荷大,主要是土地载有量的反映; F4在 X10、X12、X14的载荷大,主
要是物种贡献率的反映(表 3)。
表 3摇 主成分载荷
Table 3摇 The component load
因子
Factors
主成分载荷 The component load
1 2 3 4
因子
Factors
主成分载荷 The component load
1 2 3 4
物种数(X1) 0. 916 -0. 332 0. 049 0. 041 常见种(X12) a 0. 736 0. 308 -0. 272 -0. 479
科数(X2) 0. 799 -0. 055 0. 121 0. 224 优势种(X13) a -0. 932 -0. 015 0. 078 0. 269
属数(X3) 0. 930 -0. 274 -0. 005 -0. 029 罕见种(X14) b 0. 753 -0. 269 0. 119 0. 442
种类丰度(X4) 0. 938 -0. 318 -0. 021 0. 031 少见种(X15) b 0. 766 -0. 314 0. 328 0. 175
种的多样性指数(X5) 0. 603 0. 771 0. 016 0. 091 常见种(X16) b 0. 865 -0. 027 -0. 007 -0. 354
属的多样性指数(X6) 0. 634 0. 755 0. 030 0. 04 优势种(X17) b -0. 908 0. 125 -0. 099 0. 197
科的多样性指数(X7) 0. 586 0. 795 0. 068 0. 074 面积比例(X18) 0. 046 -0. 412 -0. 781 -0. 133
均匀度指数(X8) -0. 005 0. 900 -0. 128 0. 332 人口密度(X19) -0. 387 0. 154 0. 691 -0. 353
种类优势度(X9) -0. 909 -0. 089 0. 322 -0. 066 森林比例(X20) 0. 708 -0. 088 -0. 442 0. 002
罕见种(X10) a 0. 763 -0. 306 0. 152 0. 457 土地载有(X21) 0. 071 -0. 029 0. 616 -0. 235
少见种(X11) a 0. 901 -0. 305 0. 133 -0. 051 人口压力(X22) -0. 846 -0. 502 0. 121 0. 055
摇 摇 X1—X17的含义见表 1;X18—X22的含义见表 2; a是物种数的数量等级;b是相对多度的数量等级
3. 3. 3摇 主成分值
表 3 数据除以主成分相对应的特征值、开平方根获得四个主成分之每个指标所对应的系数,随后得到特
征向量。 将得到的特征向量与标准化后的数据相乘,获取主成分表达式,算出 4 个主成分 F1、F2、F3、F4 的
得分。
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重即可得到主成分综合模
型,其中 ZX1,ZX2,…,ZX22是原始变量经过标准化处理的值,本文指的数据标准化是指 Z标准化:
F=0. 137ZX1+0. 159ZX2+0. 137ZX3+0. 137ZX4+0. 191ZX5+0. 193ZX6+0. 193ZX7+0. 098ZX8-
0. 152ZX9+0郾 144ZX10+0. 138ZX11+0. 115ZX12-0. 148ZX13+0. 142ZX14+0. 140ZX15+
0. 132ZX16-0. 146ZX17-0. 197ZX18-0郾 024ZX19+0. 086ZX20+0. 156ZX21-0. 190ZX22
根据主成分综合模型即可计算综合主成分值,并对其按综合主成分值排序,即可对各地区进行综合评价
比较得出重庆市各生态功能区综合得分(表 4)。
功能区间,各主成分指标得分、或综合得分,都存在明显的区域差异。 综合得分排序是功能区 1>10>9>5
>2>7>6>14,生态环境质量得分为正;功能区 3>4>11>13>8>12,得分为负,全市蝴蝶生态分布呈阶梯状分布。
大巴山生态功能区 1、南川—万盛区 9、江津—綦江区 10 领先。 这种分布态势与经济的区域差异和生态环境
优劣基本一致,反映了经济和生态因素在重庆市不同地区蝴蝶生态分布和空间分布方面所起的重要作用。
4摇 构建环境健康监测评价体系
环境健康监测评价体系主要包括监测种类和类群,监测方法,监测评价指标和评价方法等内容。
4. 1摇 监测种类和类群
按照生境分布和地理分布从 492 种蝴蝶中,选择出监测种类 24 个(选取依据见李爱民等[1]的 2. 7 节:监
测种类和类群的选取标准),其中,甲等监测种类 8 个,乙等 8 个,丙等 8 个;类群 12 个,其中 I 类 6 群,II 类 6
群(李爱民等[1]的表 2)。 这样的选择与 Lambeck、Brooker、胡望舒等的假设是一致的。 Lambeck 提出生物多
样性保护的焦点物种途径[20],即通过分析与识别场地所面临的主要威胁,找出针对威胁最需要保护的焦点物
3125摇 16 期 摇 摇 摇 邓合黎摇 等:重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 摇
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种,假设其需要得到满足,那么所有物种的需要也都可以得到满足。 多个焦点物种可表征全部物种所处栖息
地的不同侧面,并将这些物种视为一个焦点群落[21],通过对该焦点群落所需的栖息地进行恢复、保护与管理,
以达到保护大多数物种,乃至整体生物多样性的目的[22鄄24]。
表 4摇 综合主成分值
Table 4摇 Synthetic score of component
功能区
Ecofunctiona
region
第一主成分 F1
The first
component F1
排名
Ordination
第二主成分 F2
The second
component F2
排名
Ordination
第三主成分 F3
The third
component F3
排名
Ordination
第四主成分 F4
The fourth
component F4
排名
Ordination
综合得分
Synthetic
score
排名
Ordination
1 5. 23267 1 -2. 14031 13 0. 14852 6 1. 73304 2 3. 0416 1
2 1. 52999 5 -1. 09018 11 -0. 95427 12 -1. 51657 14 0. 5627 7
3 -0. 65995 9 -0. 63587 10 -2. 77273 14 -1. 42783 12 -0. 9272 11
4 -1. 06507 10 2. 06535 2 -0. 14051 8 0. 28100 8 -0. 2735 9
5 2. 16246 4 0. 10592 8 -0. 60883 10 -1. 32545 11 1. 2455 4
6 0. 78430 7 0. 79391 7 -0. 76524 11 0. 98133 3 0. 6363 6
7 0. 95780 6 1. 35999 4 -1. 64482 13 0. 47154 6 0. 7308 5
8 -4. 19360 13 2. 31573 1 -0. 28381 9 1. 79159 1 -2. 1312 13
9 3. 53915 3 -0. 28740 9 1. 36705 3 -0. 58697 10 2. 3004 3
10 4. 56224 2 -1. 63017 12 1. 70430 2 0. 49117 5 2. 7965 2
11 -1. 54275 11 1. 77619 3 0. 41737 5 -0. 28786 9 -0. 6119 10
12 -7. 75003 14 -4. 81589 14 0. 02520 7 0. 50889 4 -5. 8265 14
13 -3. 50099 12 1. 12213 5 3. 07032 1 -1. 45663 13 -1. 7817 12
14 -0. 05623 8 1. 06058 6 0. 43746 4 0. 34277 7 0. 2381 8
4. 2摇 监测评价指标
4. 2. 1摇 科、属等高级分类单元
重庆市有 12 科蝴蝶分布的功能区是 1,功能区 9、10、14 分布 11 科,仅分布 7 科以下的是 8、12、13 区。 有
100 属以上蝴蝶的区是 1、5、10,90 属以上有 2、9 区,仅有 50 属以下的是 4、8、12、13,各功能区科、属分布状
况,并不一致(表 1)。 许多学者报道,种子植物、鸟类、昆虫、兽类、爬行类的研究证实物种种类数和高级分类
单元,在地理分布格局、群落结构和对环境因子反应上,均存在较高相似性。 科、属等高级分类单元比种分类
单元更稳定,也更容易确定[18,25]。 许多较高等级的分类阶元可以作为生物多样性的替代或相关指标;多类群
(多阶元)手段替代单类群(单阶元)手段可用于区域监测和保护研究[26鄄27]。 蝴蝶科级单元的多少,是森林完
整性的直接指标[28]。 本文回归分析结果,功能区科数 X2的相关系数,在 13 个因子中居第一位;主成分分析,
属数 X3的主成分载荷在 22 个因子中居第二位,充分证实了这些论点,可以用于判断环境系统健康状况。
4. 2. 2摇 物种数贡献率
生物指示物法通过监测生物指示物在自然和人类活动影响下的种群数量变化对生态系统健康状况进行
评估。 该方法具有科学、简便、快捷、成本低廉和高效的特点,并符合生态系统健康评价的实用性与可操作性
原则[29鄄31]。 在生态系统健康研究中,以物种多样性和样本足够大为前提,将系统中蜜蜂和蝴蝶等传粉昆虫为
代表的特点功能团物种作为监测对象,一些学者提出一个客观评价生态系统健康的度量指标———多样性鄄丰
度关系。 健康的生态系统中,多样性鄄丰度关系可以用对数正态分布表征。 即这种分布型,中等丰度的物种最
多,常见的和稀有的物种都较少[9,32鄄34]。 以此理论为基础,以物种数贡献率来判断系统健康程度,即系统中,
少见种、常见种比例越高、越趋于对数正态分布,系统越健康。 重庆市各功能区内,物种数各数量级的贡献率
见表 1。
不同生境中,优势种的形成,反映了该生境对某些蝴蝶的良好适宜性;反过来,这个生境的蝶类群落中,优
势种将对群落稳定性起到重要作用[11,35鄄36]。 综合观察,优势种和常见种的物种数贡献率低(当前者低于
4125 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 32 卷摇
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20% ,后者居于 45%—60%时)表明环境质量趋良;罕见种的物种数贡献率高(高于 5% ),表明该功能区环境
特异,生物多样性保护价值高(表 1);如果物种数和各数量级物种贡献率的相对稳定,将预示系统健康状况无
重大变化。
综合上述分析结果,可以选出判断系统健康程度最为关键的因子:(1)物种数贡献率与相对多度贡献率
相比较,仅选物种数贡献率(X10—X13)即可,(2)物种数、科数 X2和属数 X3,是首选因子,(3)物种数贡献率
(X10—X13),(4)在区域级的研究尺度上,种、属、科的多样性指数和均匀度指数可以不用,(5)在面积比例
(X18)、人口密度(X19)、森林比例(X20)、土地载有(X21)、人口压力(X22)等 5 项人文指标中,可考虑选择人口
压力(X22);换言之,在 22 项指标中,选择属科数、物种数贡献率、人口压力和物种数一起作为判断系统健康程
度的综合指标(在功能区健康监测中,种类优势度 X9将发挥重要作用)。
4. 3摇 评价方法
综上所述,主成分分析综合得分(表 4)和 X1、X2、X3、X9、X10、X11、X12、X13、X22作为重庆市生态功能区健康
状况评价的 10 个评价因子。 主成分综合得分的权重值 1;X1权重值 0. 2;X2、X3、X10—X13等的权重值均为
0郾 08,还要乘以这些因子在 X1作为因变量时,回归得出的相关系数,依次为 0. 989、0. 713、0. 853、0. 965、0. 523
和-0. 843;X9的权重值是种类优势度乘以 X9回归的相关系数(-0. 755);X22的权重值-0. 0001。 每个功能区各
因子的分值和总分见表 5。
5摇 重庆市各生态功能区环境健康状况评价结果
根据总分值状况(表 5),以 30 分为一区间值,则大于 80 分评价为非常健康,即功能区 1;大于 50 分,小于
80 分为健康功能区,即 5、9、10 区;大于 20 分,小于 50 分位亚健康功能区,即 2、3、6、7、14 区;低于 20 分为不
健康功能区,即 4、8、11、12、13 区。 功能区 13、14 是城市化区域,它们的分值并不算最低。 这表明城市化与环
境质量并不一定成反比,即通过绿化、环境保护,城镇环境是可能得到很好改善的[13,37]。
以上述监测、评价种类、类群和环境健康状况评价指标(表 5)所构成的重庆市生态功能区环境监测、评价
体系,及其所作出的评价,还需要在实践应用中验证和完善。
表 5摇 重庆市各功能区环境健康状况评价指标和评价结果
Table 5摇 The evaluating index and evaluated results of state for environmetal health at ecological function divisions in the Chongqing
因子及分值
Fators and score
重庆市生态功能区 Functional region of ecology in Chongqing
1 2 3 4 5 6 7
主成分 Component 3. 0416 0. 5627 -0. 9272 -0. 2735 1. 2455 0. 6363 0. 7308
分值 Score 3. 04 0. 56 -0. 93 -0. 27 1. 25 0. 64 0. 73
种 X1 319 177 127 73 211 137 106
分值 Score 63. 8 35. 4 25. 4 14. 6 42. 2 27. 4 21. 2
属 X2 144 90 73 47 104 73 61
分值 Score 11. 39 7. 12 5. 78 3. 72 8. 23 5. 78 4. 83
科 X3 12 8 8 10 9 9 10
分值 Score 0. 68 0. 46 0. 46 0. 57 0. 51 0. 51
种类优势度 X9 0. 0667 0. 1166 0. 1306 0. 1296 0. 1404 0. 1079 0. 1080
分值 Score -0. 05 -0. 09 -0. 10 -0. 10 -0. 11 -0. 08 -0. 08
罕 X10 15. 7 2. 8 0. 0 0. 0 2. 9 6. 6 3. 8
分值 Score 1. 07 0. 19 0. 00 0. 00 0. 20 0. 45 0. 26
少 X11 26. 1 18. 0 11. 0 8. 2 17. 5 10. 9 4. 7
分值 Score 2. 01 1. 39 0. 85 0. 63 1. 35 0. 84 0. 36
常 X12 46. 9 60. 1 61. 4 49. 3 63. 0 42. 2 60. 4
分值 Score 1. 96 2. 51 2. 57 2. 06 2. 64 1. 77 2. 53
优 X13 11. 3 19. 1 27. 6 42. 4 16. 8 52. 4 31. 1
分值 Score -0. 76 -1. 29 -1. 86 -2. 86 -1. 13 -3. 53 -2. 10
人口压力 X22 7720 36387. 5 15581 3691. 7 7118. 2 10093 53422. 9
分值 Score -0. 20 -0. 77 -3. 64 -1. 56 -0. 37 -0. 71 -1. 00
总分 Total 82. 94 45. 48 28. 53 16. 79 54. 77 33. 07 27. 30
5125摇 16 期 摇 摇 摇 邓合黎摇 等:重庆市蝴蝶多样性环境健康指示作用和环境监测评价体系构建 摇
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摇 摇 续表
因子及分值
Fators and score
重庆市生态功能区 Functional region of ecology in Chongqing
8 9 10 11 12 13 14
主成分 Component -2. 1312 2. 3004 2. 7965 -0. 6119 -5. 8265 -1. 7817 0. 2381
分值 Score -2. 13 2. 30 2. 80 -0. 61 -5. 83 -1. 78 0. 24
种 X1 34 198 263 58 23 60 125
分值 Score 6. 8 39. 6 52. 6 11. 6 4. 6 12. 0 25. 0
属 X2 19 91 115 39 16 41 74
分值 Score 1. 50 7. 20 9. 10 3. 09 1. 27 3. 24 5. 85
科 X3 11 11 9 7 7 11
分值 Score 0. 34 0. 63 0. 63 0. 51 0. 40 0. 4 0. 63
种类优势度 X9 0. 2401 0. 1002 0. 0945 0. 1711 0. 3178 0. 2925 0. 1816
分值 Score -0. 18 -0. 08 -0. 07 -0. 13 -0. 24 -0. 22 -0. 14
罕 X10 0. 0 5. 1 9. 9 0. 0 0. 0 0. 0 6. 6
分值 Score 0. 00 0. 35 0. 68 0. 00 0. 00 0. 00 0. 45
少 X11 2. 9 21. 2 25. 6 5. 2 0. 0 5. 0 8. 2
分值 Score 0. 22 1. 64 1. 98 0. 40 0. 0 0. 39 0. 63
常 X12 23. 6 56. 1 50. 8 48. 3 8. 7 38. 3 55. 7
分值 Score 0. 99 2. 35 2. 13 2. 02 0. 36 1. 60 2. 33
优 X13 73. 5 17. 7 13. 7 46. 5 91. 3 56. 7 29. 5
分值 Score -4. 96 -1. 19 -0. 92 -3. 13 -6. 15 -3. 82 -1. 99
人口压力 X22 53422. 9 6314. 3 8991. 8 24062. 5 176733 67816. 7 18539
分值 Score -5. 34 -0. 63 -0. 90 -2. 41 -17. 67 -6. 78 -1. 85
总分 Total -2. 76 52. 17 68. 03 11. 34 -23. 26 5. 03 31. 15
摇 摇 X1—X3,X9—X13的含义见表 1;X22的含义见表 2
致谢: 本课题得到重庆市环境保护局自然处的支持,陈盛墚处长给予多方面关注;重庆自然博物馆郎嵩云博
士核对蝴蝶学名,帮助写作; 参与野外工作的还有:重庆自然博物馆的刘文萍、李树恒、侯江、洪兆春、左燕;台
湾师范大学生物系徐堉峰教授、吕至坚博士、吴立伟博士和重庆市森林病虫防治检疫站的漆波、杨萍、杨世璋、
张岚、林琳、林静、陈冰勇、陈军等同志,特此致谢。
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