全 文 ：贵州珍稀濒危植物皱叶瘤果茶的种群生态特征研究∗
刘海燕１ꎬ 杨乃坤２ꎬ 邹天才３∗∗ꎬ 李媛媛１ꎬ 洪 江３
(１ 贵州省植物园ꎬ 贵阳 ５５０００４ꎻ ２ 贵州大学林学院ꎬ 贵阳 ５５００２５ꎻ ３ 贵州科学院ꎬ 贵阳 ５５０００１)
摘要: 皱叶瘤果茶 (Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ) 是颇具经济价值的特有濒危植物ꎬ 分布于贵州高原亚地区 (Ⅲ
Ｄ１０ｄ) 开阳县花梨镇洛旺河流域海拔 ５７３~９２０ ｍ 的常绿阔叶落叶混交林中ꎬ 研究其种群生命特征与保育
利用具有重要意义ꎮ 选择皱叶瘤果茶疑似分布区 (６ ｋｍ２) 开展踏查ꎬ 在密集分布区设置样地进行详查ꎬ 分
析其种群结构、 动态和空间分布格局ꎮ 结果表明: 皱叶瘤果茶种群结构为增长型ꎬ 幼龄树在种群中占的比
重达 ４６ ３８％ꎬ 种群密度大小为幼龄树>中龄树>成年树ꎬ 种群存活曲线为 Ｄｅｅｖｅｙ￣Ⅲ型ꎬ 死亡率曲线和消失
率曲线分别在Ⅰ龄期和Ⅳ龄期出现 ２个高峰ꎬ 随后又同时在Ⅲ龄期和Ⅵ龄期出现 ２个低谷ꎮ ２个样地内的
幼树种群在所有尺度下均呈集群分布ꎬ 中龄树种群在小尺度上呈集群分布ꎬ 在大尺度上则表现为随机分
布ꎬ 成年树种群由于人为活动干扰和生境异质性而使空间分布格局明显不同ꎮ 各发育阶段的空间分布格局
有较大差异ꎬ 关系不密切ꎬ 均表现为负相关或不相关ꎮ 皱叶瘤果茶种群空间分布格局是其物种生物学特
性、 生境异质性及人为干扰等因素共同作用的结果ꎬ 自然繁殖率极低是限制种群扩散的关键因素ꎬ 生境异
质性、 山丘阻碍种子散布以及人类活动的干扰是其种群狭限分布的主要原因ꎮ
关键词: 皱叶瘤果茶ꎻ 特有植物ꎻ 种群生态特征ꎻ 空间分布格局ꎻ 静态生命表
中图分类号: Ｑ ９４８ 文献标志码: Ａ 文章编号: ２０９５－０８４５(２０１５)０６－８３７－１２
Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒａｒｅ ａｎｄ Ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ
Ｐｌａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｆｒｏｍ Ｇｕｉｚｈｏｕ
ＬＩＵ Ｈａｉ￣ｙａｎ１ꎬ ＹＡＮＧ Ｎａｉ￣ｋｕｎ２ꎬ ＺＯＵ Ｔｉａｎ￣ｃａｉ３∗∗ꎬ ＬＩ Ｙｕａｎ￣ｙｕａｎ１ꎬ Ｈｏｎｇ Ｊｉａｎｇ３
(１ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｂｏｔａｎｉｃａｌ Ｇａｒｄｅｎꎬ Ｇｕｉｙａｎｇ ５５０００４ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ２ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｆｏｒｅｓｔｒｙꎬ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ
Ｇｕｉｙａｎｇ ５５００２５ꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ３ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ Ｇｕｉｙａｎｇ ５５０００１ꎬ Ｃｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｉｓ ｅｎｄｅｍｉｃ ａｎｄ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ ａｎｄ ｗｉｔｈ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｐｅｃｉｅｓꎬ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ⅲ
Ｄ１０ｄ ｉｎ ｅａｓｔｅｒｎ Ａｓｉａꎬ ｗｈｉｃｈ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｔ ５７３－９２０ ｍ ｉｎ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ｉｎ Ｌｕｏｗａｎｇ
ｒｉｖｅｒ ｖａｌｌｅｙ ｏｆ Ｋａｉｙａｎｇ ｃｏｕｎｔｙ. Ｓｏꎬ ｉｔ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎬ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｕｔｉｌｉｚａ￣
ｔｉｏｎ. Ｗｅ ｔｏｏｋ ｇｅｎｅｒａｌ ｓｕｒｖｅｙ ｉｎ ｓｕｓｐｅｃｔｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｒｅａ ａｂｏｕｔ ６ ｓｑｕａｒｅ ｋｉｌｏｍｅｔｅｒｓꎬ ｓｅｔ ｕｐ ｐｌｏｔｓ ｉｎ ｄｅｎｓｅ ａｒｅａꎬ
ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅꎬ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ. Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｙｏｕｎｇ ｔｒｅｅ ｉｎ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗａｓ ４６ ３８％.
Ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｗａｓ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ>ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ>ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ. Ｔｈｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
ｗａｓ Ｄｅｅｖｅｙ￣Ⅲ ｍｏｄｅｌ. Ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ２ ｐｅａｋｓ ｉｎ ｔｈｅ Ⅰａｎｄ Ⅳ ａｇｅ￣ｃｌａｓｓｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ｒａｔｅ ｃｕｒｖｅ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ
ｒａｔｅ ｃｕｒｖｅ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎬ ｔｈｅｎ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ２ ｔｒｏｕｇｈｓ ｉｎ ｔｈｅ Ⅲ ａｎｄ Ⅵ ａｇｅ ￣ｃｌａｓｓｅｄ ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ. Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕ￣
ｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬ ｔｈｅ ｙｏｕｎｇ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ
ｗｅｒｅ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ａｔ ａｌｌ ｓｐａｔｉａｌ ｓｃａｌｅｓ ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｗｅｒｅ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ａｔ ｓｍａｌｌ ｓｐａｔｉａｌ ｓｃａｌｅｓ ａｎｄ
ｒａｎｄｏｍｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｔ ｌａｒｇｅｒ ｓｃａｌｅｓ. Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ａｄｕｌｔ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ ａｒｔｉ￣
植 物 分 类 与 资 源 学 报 ２０１５ꎬ ３７ (６): ８３７~８４８
Ｐｌａｎｔ Ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ＤＯＩ: １０.７６７７ / ｙｎｚｗｙｊ２０１５１５１０５
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Ｆｕｎｄｉｎｇ: Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃｈｉｎａ (３１３６００７５ꎬ ３１５６００９７)
Ａｕｔｈｅｒ ｆｏｒ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅꎻ Ｅ￣ｍａｉｌ: １２１１１１１９５１＠ｑｑ ｃｏｍ
Ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｄａｔｅ: ２０１５－０６－３０ꎬ Ａｃｃｅｐｔｅｄ ｄａｔｅ: ２０１５－０９－２５
作者简介: 刘海燕 (１９８２－) 女ꎬ 副研究员ꎬ 主要从事植物资源学研究ꎮ Ｅ￣ｍａｉｌ: ｌｉｕｈａｉｙａｎ３０１＠１６３ ｃｏｍ
ｆｉｃｉａｌ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ａｎｄ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ. Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ ｗａｓ ｎｏｔ ｃｌｏｓｅ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔꎬ
ｗｈｉｃｈ ａｌｌ ｓｈｏｗｅｄ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｏｒ ｎｏ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ. Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗａｓ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓꎬ ｓｕｃｈ ａｓ ｉｔｓ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎬ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙꎬ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅꎬ ｅｔｃ.. Ｔｈｅ
ｋｅｙ ｆａｃｔｏｒ ｌｉｍｉｔｉｎｇ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｗａｓ ｌｏｗ ｎａｔｕｒａｌ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｒａｔｅꎻ ｔｈｅ ｐｒｉｍａｒｙ ｆａｃｔｏｒｓ ｃａｕｓｉｎｇ ｉｔｓ ｅｎ￣
ｄｅｍｉｃ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｍａｉｎｌｙ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙꎬ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｏｎ ｓｅｅｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ
ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ.
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａꎻ Ｅｎｄｅｍｉｃ ｐｌａｎｔꎻ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎻ Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔ￣
ｔｅｒｎꎻ Ｓｔａｔｉｃ ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅ
Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｅｃｏｌｏｇｙ ｅｘａｍｉｎｅｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ
ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓꎬ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓꎬ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓꎬ ａｎｄ ｃｏｎｎｅｃｔｓ
ｖａｒｉｏｕｓ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｙ ( Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００７ａ).
Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ ａｒｅ ｔｈｅ ｃｏｒｅ ｏｆ ｔｈｉｓ ｂｒａｎｃｈ ｏｆ ｅ￣
ｃｏｌｏｇｙꎬ ａｎｄ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓ￣
ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｔｈｅ ｆｏｃｕｓ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ｐｏｐｕ￣
ｌａｔｉｏｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ. Ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅｓ ａｎｄ ｓｕｒｖｉｖａｌ
ｃｕｒｖｅｓ ａｒｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ
ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ (Ｘｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ꎻ
Ｙａｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００１). Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｉｓ ａｎ
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ
ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ
ａｎｄ ｔｈｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ. Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｒｅ￣
ｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｕｓｅｄ ｂｙ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ
ｃａｎ ｒｅｖｅａｌ ｔｈｅ ｒｕｌｅｓ ｂｅｈｉｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ
ｓｕｃｃｅｓｓｉｏｎ (Ｃｏｎｄｉｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０００ꎻ Ｚｈａｎｇꎬ １９９８).
Ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｇｅｎｕｓ Ｃａｍｅｌｌｉａ (ｆａｍｉｌｙ Ｔｈｅａ￣
ｃｅａｅ)ꎬ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｈｉｇｈ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ ｏｒｎａｍｅｎｔａｌ
ｖａｌｕｅꎬ ａｒｅ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ ｅｖ￣
ｅｒｇｒｅｅｎ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔｓ. Ｍａｎｙ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅａ
ｇｒｏｕｐ (ｓｕｃｈ ａｓ Ｃ ｓｉｎｅｎｓｉｓ ａｎｄ Ｃ ａｓｓａｍｉｃａ) ａｒｅ ｐｌａｎ￣
ｔｅｄ ｌｏｎｇ ｆｏｒ ｔｅａ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｒｅ￣
ｎｏｗｎｅｄ ｂｅｖｅｒａｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｍａｒｋｅｔꎬ ａｎｄ
ｎｏｗ ｗｉｄｅｌｙ ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ ｉｎ ｍａｎｙ ｐａｒｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｗｏｒｌｄ.
Ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ６０ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｃｔ. Ｏｌｅｉｆｅｒａ Ｃｈａｎｇ ａｎｄ
ｓｅｃｔ. Ｃａｍｅｌｌｉａ ( Ｌ.) Ｄｙｅｒꎬ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｓｅｅｄｓ ｗｉｔｈ
ｈｉｇｈ ｏｉｌ ｃｏｎｔｅｎｔꎬ ａｒｅ ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌｓ ｆｏｒ ｆｏｏｄ ａｎｄ
ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｕｓｅｓ. Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎꎬ ｓｏｍｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ ｇｅｎｕｓ
Ｃａｍｅｌｌｉａ ａｎｄ ｓｅｖｅｒａｌ ｏｔｈｅｒ ｇｅｎｅｒａ ｏｆ Ｔｈｅａｃｅａｅ ａｒｅ
ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｓｐｅｃｉｅｓ ｗｉｔｈ ｈｉｇｈ ｏｒｎａｍｅｎｔａｌ
ｖａｌｕｅꎬ ｓｕｃｈ ａｓ ｅｌｅｇａｎｔ ｓｈａｐｅꎬ ａｂｕｎｄａｎｔ ｆｌｏｗｅｒｓꎬ ａｎｄ
ｌｏｎｇ ｆｌｏｗｅｒｉｎｇ ｐｅｒｉｏｄ (ｔｈｅｙ ｂｌｏｏｍ ｉｎ ｗｉｎｔｅｒ ａｆｔｅｒ ｏｔｈ￣
ｅｒ ｐｌａｎｔｓ ｈａｖｅ ｓｅｎｅｓｃｅｄ) (ＤＣＰꎬ ２０１４ꎻ Ｚｈａｎｇ ａｎｄ
Ｒｅｎꎬ １９９８ꎻ Ｌｉ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ｂ). Ｔｈｅｓｅ ｐｌａｎｔｓ ａｒｅ ｐｏｐ￣
ｕｌａｒ ｉｎ ｆｌｏｗｅｒ ｍａｒｋｅｔｓ ａｎｄ ｐｏｓｓｅｓｓ ｓｔｒｏｎｇ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎ￣
ａｌ ｒｅｐｕｔａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅｉｒ ｌｏｎｇ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ.
Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅｒｎ ｅｄｇｅ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ ｚｏｎｅ ａｎｄ ｈａｓ ａｂｕｎｄａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ
ｇｅｒｍｐｌａｓｍꎬ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ Ｙ Ｋ. Ｌｉ ｅｔ
Ｍ Ｚ. Ｙａｎｇ. Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｉｓ ｅｎｄｅｍｉｃ ｔｏ ｔｈｅ Ｇｕｉｚｈｏｕ
Ｐｌａｔｅａｕ Ｓｕｂｒｅｇｉｏｎ (ＩＩＩＤ１０ｄ) (Ｃｅｎｔｒａｌ Ｃｈｉｎａ ｐｈｙｔｏ￣
ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ ａｒｅａꎬ Ｅａｓｔｅｒｎ Ａｓｉａｔｉｃ Ｒｅｇｉｏｎ) (Ｗｕ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２０１０) ａｎｄ ｉｓ ｋｎｏｗｎ ａｓ ｔｈｅ “ ｉｒｏｎ ｆｉｌｉｎｇｓ ｔｒｅｅ”
(ＤＣＰꎬ ２０１４). Ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｃｃｕｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｕｎｄｅｒｓｔｏｒｙ
ｏｆ ｍｉｘｅｄ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ａｎｄ ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄ ｆｏｒ￣
ｅｓｔｓ ｉｎ ｗａｒｍꎬ ｈｕｍｉｄ ｈａｂｉｔａｔｓ ａｔ ｅｌｅｖａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ
５７０ ａｎｄ ９２０ ｍ.
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｉｓ ａｎ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｓｈｒｕｂ ｔｈａｔ ｔｙｐｉ￣
ｃａｌｌｙ ｇｒｏｗｓ ｔｏ ２ ０－５ ０ ｍꎬ ａｎｄ ｗａｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ａｎｄ
ｎａｍｅｄ ｉｎ １９８７ (Ｌｉ ａｎｄ Ｙａｎｇꎬ １９８７). Ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓ
ｉｓ ｒａｒｅ ａｎｄ ｉｓ ｏｎｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ Ｋａｉｙａｎｇ Ｃｏｕｎｔｙꎬ
Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ. Ｉｔｓ ｄａｒｋ ｇｒｅｅｎ ｌｅａｖｅｓꎬ ｗｈｉｔｅ ｆｌｏｗ￣
ｅｒｓꎬ ａｎｄ ａｅｓｔｈｅｔｉｃ ｓｈａｐｅ ｈａｖｅ ｍａｄｅ ｉｔ ｔｏ ｂｅ ａｎ ｉｄｅａｌ
ｓｐｅｃｉｅｓ ｆｏｒ ａｆｆｏｒｅｓｔｉｎｇ ａｎｄ ｂｅａｕｔｉｆｙｉｎｇꎬ ｗｉｔｈ ｃｌｕｓｔｅｒ
ｐｌａｎｔｉｎｇｓ ｉｎ ｃｏｕｒｔｙａｒｄｓ ａｎｄ ｇａｒｄｅｎｓ. Ｗｉｔｈ ｉｔｓ ｒｅｓｉｓｔ￣
ａｎｃｅ ｔｏ ｓｕｌｆｉｄｅꎬ ｐｌａｎｔｉｎｇ ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓ ｉｎ ｍｉｎｉｎｇ ａｒｅａｓ
ｔｈａｔ ｈａｖｅ ｓｅｖｅｒｅ ａｉｒ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｍｉｇｈｔ ｈｅｌｐ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ
ｓｕｌｆｉｄｅ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ (Ｚｏｕꎬ ２００１). Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｅｘ￣
ｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗｉｌｌ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｄｅｖｅ￣
ｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｒｍｐｌａｓｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ. Ｖａ￣
ｒｉｏｕｓ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ｈａｖｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ
ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ａｎｄ ｈａｖｅ ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｏｎ
ｉｔｓ ｌｅａｆ ａｎａｔｏｍｙ ａｎｄ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｎｔｅｎｔ ( Ｌｉｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２０１１ｂꎻ Ｌｏｎｇꎬ ２０１３ꎻ Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０ꎻ Ｚｏｕꎬ ２００１ꎻ
Ｚｏｕ ａｎｄ Ｌｏｕꎬ １９９５). Ｈｏｗｅｖｅｒꎬ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｅｃｏｌｏｇｉ￣
ｃａｌ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｓ ｌａｃｋｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓꎬ ａｎｄ ｎｏ ｐｏｐｕ￣
ｌａｔｉｏｎ ｅｃｏｌｏｇｙ ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ ｔｏ ｄａｔｅ.
Ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙꎬ ｗｅ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｆｉｅｌｄ ｉｎｖｅｓｔｉ￣
８３８ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３７卷
ｇａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃｓ ａｎｄ
ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ. Ｗｅ ｄｉｓｃｕｓｓ
ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓꎬ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ ｓｔａｔｕｓꎬ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕ￣
ｌａｔｉｏｎｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｈａｔ ｌｉｍｉｔ ｓｕｒｖｉｖａｌ ａｎｄ ｄｅｖｅｌ￣
ｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｉｔｓ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓꎬ ａｎｄ ｗｅ ａｔｔｅｍｐｔ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ
ａ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｉｔｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ
ｒａｔｉｏｎａｌ ｕｓｅ ｏｆ ｉｔｓ ｇｅｒｍｐｌａｓｍ. Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｉｓ ｗｏｒｋꎬ ｗｅ
ａｌｓｏ ｈｏｐｅ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｆ
ｆｌｏｒｉｓｔｉｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ
ｏｔｈｅｒ ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｌａｔｅａｕ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｒｅ￣
ｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｅｎｄｅｍｉｃ ａｎｄ ｒａｒｅ ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ｏｔｈｅｒ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ
ｔｈｅ ｗｏｒｌｄ.
１ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ
１ １ Ｓｔｕｄｙ ｓｉｔｅｓ
Ｗｅ ｅｘａｍｉｎｅｄ ｔｈｅ ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｎａｔｕｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
ａｒｅａｓ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ (Ｌｉ ａｎｄ Ｙａｎｇꎬ １９８７) ａｎｄ
ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ｉｎ ｔｈｅ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ
ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ｒｅｇｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｕｏｗａｎｇ Ｒｉｖｅｒ
ｖａｌｌｅｙ ｏｆ Ｈｕａｌｉ Ｔｏｗｎꎬ Ｋａｉｙａｎｇ Ｃｏｕｎｔｙꎬ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｒｏｖ￣
ｉｎｃｅꎬ Ｃｈｉｎａ. Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗａｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｔ ｅｌｅ￣
ｖａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ５７０ ａｎｄ ９２０ ｍ ｆｒｏｍ ２７°０６′５１″ ｔｏ
２７°０８′０３″ Ｎ ａｎｄ １０７°０４′０８″ ｔｏ １０７°０５′３１″ Ｅ. Ｗｅ
ｓｕｒｖｅｙｅｄ ｔｈｅ ４ １４ ｋｍ２ ｒｅｇｉｏｎ ｉｎ ｗｈｉｃｈ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈ￣
ｙｌｌａ ｗａｓ ｔｈｏｕｇｈｔ ｔｏ ｂｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｎｄ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ａ
ｄｅｔａｉｌｅｄ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｗｉｔｈｉｎ ａ １ ０５ ｋｍ２ ａｒｅａ ｗｈｅｒｅ
ｉｔ ｆｏｒｍｅｄ ｄｅｎｓｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｅｓｅ ａｒｅａｓ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ
ａ ｍｏｕｎｔａｉｎ￣ａｎｄ￣ｈｉｌｌ ｚｏｎｅ ( ｅｒｏｓｉｏｎ ｌａｎｄｆｏｒｍ) ｗｉｔｈ
ｓｃａｔｔｅｒｅｄ ｆｌａｔ ａｒｅａｓ ｉｎｔｅｒｌａｃｅｄ ｗｉｔｈ ｓｔｒｅａｍｓ ａｎｄ ｖａｌ￣
ｌｅｙｓ. Ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｗａｓ ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ ｈｕｍｉｄ ｍｏｎｓｏｏｎ
ｗｉｔｈ ａｖｅｒａｇｅ ａｎｎｕａｌ ｒａｉｎｆａｌｌ ｏｆ １ ２３０ ｍｍꎬ ａｖｅｒａｇｅ
ａｎｎｕａｌ ｈｕｍｉｄｉｔｙ ｏｆ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ７０％ꎬ ｍａｘｉｍｕｍ
ａｎｄ ｍｉｎｉｍｕｍ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓ ｏｆ ３５ ４ ℃ ａｎｄ －１０ １ ℃
(ａｎｎｕａｌ ａｖｅｒａｇｅ ＝ １３ ６ ℃)ꎬ ａｎｄ ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ａｎｎｕａｌ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｏｆ ５ ０００－５ １００ ℃ . Ｔｈｅ ｍａｊｏｒｉｔｙ (７５％)
ｏｆ ｒａｉｎｆａｌｌ ｏｃｃｕｒｓ ｉｎ Ｍａｙ￣Ｏｃｔｏｂｅｒ ( Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｒｅ￣
ｇｉｏｎａｌ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｏｆ Ｋａｉｙａｎｇ ｃｏｕｎｔｙꎬ １９８９ꎻ
Ｌｉａｎｇ ａｎｄ Ｚｈａｎｇꎬ ２０１４).
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｇｒｏｗｓ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｌｙ ｏｒ ｉｎ ｃｌｕｓｔｅｒｓ.
Ｔｈｅ ｐｌａｎｔ ｃｏｍｍｕｎｉｔｉｅｓ ｉｎ ｗｈｉｃｈ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｏｃ￣
ｃｕｒｓ ａｒｅ ｓｐｅｃｉｅｓ￣ｒｉｃｈ ａｎｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｌｙ ｃｏｍｐｌｅｘ ａｎｄ
ｉｎｃｌｕｄｅ ２１ ｆａｍｉｌｉｅｓ ａｎｄ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ３０ ｓｐｅｃｉｅｓ. Ｔｈｅ
ｔｒｅｅ ｌａｙｅｒ (５－１２ ｍꎬ ６０％－８０％ ｃａｎｏｐｙ ｃｏｖｅｒ) ｉｎ￣
ｃｌｕｄｅｓ Ｃｙｃｌｏｂａｌａｎｏｐｓｉｓ ｍｙｒｓｉｎｉｆｏｌｉａꎬ Ｃｉｎｎａｍｏｍｕｍ
ｃａｍｐｈｏｒａꎬ Ｉｄｅｓｉａ ｐｏｌｙｃａｒｐａ ｖａｒ. ｖｅｓｔｉｔａꎬ Ｔｅｒｍｉｎａｌｉａ
ａｍｔａｙꎬ Ｐｏｄｏｃａｒｐｕｓ ｎａｇｉꎬ ａｎｄ Ｉｌｅｘ ｆｒａｎｃｈｅｔｉａｎａ Ｌｏｅｓꎻ
Ｃ ｍｙｒｓｉｎｉｆｏｌｉａ ｉｓ ｔｈｅ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｃａｎｏｐｙ ｓｐｅｃｉｅｓ. Ｔｈｅ
ｓｈｒｕｂ ｌａｙｅｒ (２－５ ｍꎬ ４０％ ｃａｎｏｐｙ ｃｏｖｅｒ) ｉｎｃｌｕｄｅｓ
Ｚｉｚｉｐｈｕｓ ｊｕｊｕｂａ ｖａｒ. ｓｐｉｎｏｓａꎬ Ｎａｎｄｉｎａ ｄｏｍｅｓｔｉｃａꎬ Ｐａ￣
ｎａｘ ｐｓｅｕｄｏｇｉｎｓｅｎｇ ｖａｒ. ｎｏｔｏｇｉｎｓｅｎｇꎬ Ｒｈａｐｉｓ ｅｘｃｅｌｓａꎬ
ａｎｄ Ｅｌａｅａｇｎｕｓ ｕｍｂｅｌｌａｔａ. Ｔｈｅ ｈｅｒｂａｃｅｏｕｓ ｌａｙｅｒ (０ ２
－１ ２ ｍꎬ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ２５％ ｃａｎｏｐｙ ｃｏｖｅｒ) ｍａｉｎｌｙ
ｉｎｃｌｕｄｅｓ Ｐｔｅｒｉｄｉｕｍ ａｑｕｉｌｉｎｕｍ ｖａｒ. ｌａｔｉｕｓｃｕｌｕｍꎬ Ｎｅｐｈｒｏ￣
ｌｅｐｉｓ ａｕｒｉｃｕｌａｔａꎬ Ｐｙｒｒｏｓｉａ ｌｉｎｇｕａꎬ Ｓｅｌａｇｉｎｅｌｌａ ｕｎｃｉ￣
ｎａｔａꎬ Ｐｏｌｙｇｏｎｕｍ ｐｅｒｆｏｌｉａｔｕｍꎬ Ｄｅｌｐｈｉｎｉｕｍ ｄｅｌａｖａｙｉ
ｖａｒ. ｐｏｇｏｎａｎｔｈｕｍꎬ Ａｓｐｉｄｉｓｔｒａ ｅｌａｔｉｏｒꎬ ａｎｄ Ｍｉｓｃａｎｔｈｕｓ
ｓｉｎｅｎｓｉｓ. Ｓｏｍｅ ｉｎｔｅｒｌａｍｉｎａｒ ｌｉａｎａｓꎬ ｓｕｃｈ ａｓ Ｓｍｉｌａｘ
ｃｈｉｎａ ａｎｄ Ｓａｒｇｅｎｔｏｄｏｘａ ｃｕｎｅａｔａꎬ ａｒｅ ａｌｓｏ ｐｒｅｓｅｎｔ.
１ ２ Ｆｉｅｌｄ ｓｔｕｄｙ
Ｆｉｅｌｄ ｓｕｒｖｅｙｓ ａｎｄ ｄａｔａ ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ
ｄｕｒｉｎｇ ２０１３－２０１４ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｓｉｔｅｓ ｉｎ Ｄａｘ￣
ｉａｎｇｇｏｕ Ｓｅｃｔｉｏｎꎬ Ｑｉｎｇｊｉａｎｇ Ｖｉｌｌａｇｅ (Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｌａｔｅａｕ
Ｓｕｂｒｅｇｉｏｎ ＩＩＩＤ１０ｄ). Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｕｒｖｅｙ ｒｅｓｕｌｔｓꎬ
ｔｗｏ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｒｅａｓ (Ａ ａｎｄ Ｂ) ｗｅｒｅ
ｃｈｏｓｅｎ ｏｎ ｔｈｅ Ｎｏｒｔｈ Ｓｌｏｐｅ ｉｎ Ｄａｘｉａｎｇｇｏｕꎬ ｗｈｅｒｅ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗａｓ ｄｅｎｓｅｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ (Ｔａｂｌｅ １).
Ｗｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｏｎｅ ５０ ｍ × ５０ ｍ ｐｌｏｔ ( ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ
ｐｌｏｔ ｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ ｗａｓ ｏｒｉｅｎｔｅｄ ｐｅｒｐｅｎｄｉｃｕｌａｒ ｔｏ ｔｈｅ
ｓｌｏｐｅ ａｎｄ ａｎｏｔｈｅｒ ｗａｓ ｐａｒａｌｌｅｌ ｔｏ ｔｈｅ ｓｌｏｐｅ) ｉｎ ｅａｃｈ
ｓａｍｐｌｉｎｇ ａｒｅａ. Ｗｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｔｈｅ ｖｅｒｔｉｃａｌ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｏｆ
ｅａｃｈ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｌａｎｔ ｔｏ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ
Ｔａｂｌｅ １ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｈａｂｉｔａｔ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｉｔｅｓ
Ｓａｍｐｌｉｎｇ
ｓｉｔｅ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ
Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ
/ ｍ
Ｓａｍｐｌｅ ａｒｅａ
/ ｍ２
Ｃａｎｏｐｙ
ｃｏｖｅｒａｇｅ Ａｓｐｅｃｔ Ｓｌｏｐｅ Ｓｏｉｌ ｔｙｐｅ Ｓｏｉｌ ｐＨ
Ａ ２７°０７′１８″Ｎꎬ １０７°０５′０６″Ｅ ６７３ ２５００ ０ ８ ５１° ＮＥ ７６° Ｓｉｌｔｙ ｃｌａｙ Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ａｃｉｄｉｃ
Ｂ ２７°０７′２２″Ｎꎬ １０７°０５′００″Ｅ ６６６ ２５００ ０ ６ ２３° ＮＥ ６８° Ｓｉｌｔｙ ｃｌａｙ Ｓｌｉｇｈｔｌｙ ａｃｉｄｉｃ
９３８６期 ＬＩＵ Ｈａｉ￣ｙａｎ ｅｔ ａｌ.: Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒａｒｅ ａｎｄ Ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ Ｐｌａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ
ｐｌｏｔ ｕｓｉｎｇ ａ ｒａｎｇｅｆｉｎｄｅｒ ａｎｄ ｒｅｃｏｒｄｅｄ ｔｈｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓꎬ
ｈｅｉｇｈｔꎬ ｂａｓａｌ ｄｉａｍｅｔｅｒꎬ ａｎｄ ｃｒｏｗｎ ｓｉｚｅ (ｎｏｒｔｈ￣ｓｏｕｔｈ) ｏｆ
ｅａｃｈ ｐｌａｎｔ. Ｉｎ ｅａｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ２ ５００ ｍ２ ｐｌｏｔｓꎬ ｗｅ ｅｓｔａｂ￣
ｌｉｓｈｅｄ ｆｉｖｅ ５ ｍ × ５ ｍ ｓｕｂｐｌｏｔｓ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｓｐｅｃｉｅｓ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｈｅｉｇｈｔ ａｎｄ ｃａｎｏｐｙ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｈｒｕｂ ｌａｙｅｒ. Ｗｅ ａｌｓｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｏｎｅ １￣ｍ２ ｓａｍｐｌｅ
ｐｌｏｔ ａｔ ｔｈｅ ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ ｅａｃｈ ｓｕｂｐｌｏｔ ｔｏ ｍｅａｓｕｒｅ ｓｐｅｃｉｅｓ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎꎬ ｈｅｉｇｈｔꎬ ａｎｄ ｃａｎｏｐｙ ｃｏｖ￣
ｅｒａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅｒｂａｃｅｏｕｓ ｌａｙｅｒ.
１ ３ Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｇｅ￣ｃｌａｓｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ａｒｅ ｓｈｏｒｔ ｔｒｅｅ ｗｉｔｈ ｍａｎｙ ｌａｔｅｒａｌ
ｂｒａｎｃｈｅｓꎬ ｗｈｉｃｈ ｍａｄｅ ｉｔ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｗｏｏｄ ｃｏｒｅｓ.
Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅꎬ ｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ
ａｇｅ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｓｈｒｕｂｓ ｗｏｕｌｄ ｖｉｏｌａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ
ｏｆ ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ. Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬ ｗｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｐｏ￣
ｐｕｌａｔｉｏｎ ａｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓ
ｒａｔｈｅｒ ｔｈａｎ ａｇｅ ｃｌａｓｓ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｐｏｒｔｅｄ ｒｅｓｅａｒｃｈ (Ｗａｎｇ
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０ꎻ Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３)ꎬ ｂａｓａｌ ｄｉａｍｅｔｅｒ
(Ｄ) ｗａｓ ｕｓｅｄ ａｓ ａ ｓｔａｎｄａｒｄ ｔｏ ｃａｔｅｇｏｒｉｚｅ ｔｈｅ ｄｉａｍｅ￣
ｔｅｒ ｃｌａｓｓｅｓ. Ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓ ｗａｓ ｄｅｆｉｎｅｄ ａｓ Ｄ
＝ ０－２ ｃｍꎬ ｗｉｔｈ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓｅｓ ｄｅｆｉｎｅｄ
ｉｎ ２￣ｃｍ ｉｎｃｒｅｍｅｎｔｓ. Ｗｅ ｐｌｏｔｔｅｄ ｄｉａｇｒａｍｓ ｏｆ ｐｏｐｕｌａ￣
ｔｉｏｎ ｄｉａｍｅｔｅｒ￣ｃｌａｓｓ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ ｔｈｅｓｅ ｄａｔａ.
１ ４ Ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅ ｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｕｒｖｅ ｐｌｏｔｔｉｎｇ
Ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｆｅｎｇ ｅｔ ａｌ. (２００３) ｔｏ
ｇｅｎｅｒａｔｅ ａ ｔｉｍｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅ ｆｏｒ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ
ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ￣ｃｌａｓｓ ｄａｔａ. Ｔｈｅ ｏｒｄｅｒ ｏｆ ｄｉａｍｅｔｅｒ
ｃｌａｓｓｅｓ ｆｒｏｍ ｓｍａｌｌ ｔｏ ｌａｒｇｅ ｗａｓ ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ ａｓ ａ ｒｅ￣
ｆｌｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓ ｆｒｏｍ ｙｏｕｎｇ ｔｏ ｏｌｄꎻ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｄｉ￣
ａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ( ｙｏｕｎｇｅｓｔ)
ａｇｅ ｃｌａｓｓ ａｎｄ ｓｏ ｏｎ. Ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ｅａｃｈ
ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓ ｗｅｒｅ ｃｏｕｎｔｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｄａｔａ ｗｅｒｅ ｓｔａｎｄ￣
ａｒｄｉｚｅｄ. Ａｇｅ (ｄｉａｍｅｔｅｒ) ｃｌａｓｓｅｓ ｗｅｒｅ ｐｌｏｔｔｅｄ ｏｎ ｔｈｅ
ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ａｘｉｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｎｕｍｂｅｒ (ｌｘ)
ｗａｓ ｐｌｏｔｔｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｖｅｒｔｉｃａｌ ａｘｉｓ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ｔｈｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ
ｃｕｒｖｅ. Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙꎬ ｗｅ ｕｓｅｄ ｑｘ ａｎｄ Ｋｘ ａｓ ｔｈｅ ｖｅｒｔｉ￣
ｃａｌ ａｘｉｓ ｔｏ ｐｌｏｔ ｔｈｅ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅ
ｃｕｒｖｅｓꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
１ ５ Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ
Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｗｅｒｅ ａｎ￣
ａｌｙｚｅｄ ｕｓｉｎｇ ｓｐａｔｉａｌ ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ( ＳＰＰＡ)
(ａｌｓｏ ｃａｌｌｅｄ Ｒｉｐｌｅｙ’ｓ Ｋ￣ｆｕｎｃｔｉｏｎ) (Ｃｅｔｉｓ ａｎｄ Ｆｒａｎｋ￣
ｌｉｎꎬ １９８７ꎻ Ｚｈａｎｇ ａｎｄ Ｍｅｎｇꎬ ２００４ꎻ Ｌｉ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００５ａ).
Ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｆｏｒｍｕｌａ ｆｏｒ Ｒｉｐｌｅｙ’ｓ Ｋ ｉｓ:
Ｋ＾( ｔ) ＝ Ａ
ｎ２∑
ａ
ｊ ＝ １
∑
ｎ
ｉ ＝ １
１
Ｗｉｊ
Ｉｔ(ｕｉｊ) ( ｉ ≠ ｊ) (１)
Ｗｈｅｒｅ Ａ ｉｓ ｐｌｏｔ ａｒｅａꎬ ｎ ｉｓ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ
ｐｏｉｎｔｓꎬ ｔ ｉｓ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｓｃａｌｅꎬ ａｎｄ ｕｉｊ ｉｓ ｔｈｅ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｈｒｕｂ ｉ ａｎｄ ｓｈｒｕｂ ｊ. Ｗｈｅｎ ｕｉｊ ｉｓ < ｔꎬ Ｉｔ
(ｕｉｊ)＝ １ꎻ ｗｈｅｎ ｕｉｊ ｉｓ>ｔꎬ Ｉｔ (ｕｉｊ)＝ ０. Ｗｉｊ ｉｓ ｔｈｅ ｒａｔｉｏ
ｏｆ ｔｈｅ ｌｅｎｇｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ａｒｃ ｏｆ ａ ｃｉｒｃｌｅ ｔｈａｔ ｃｅｎｔｅｒｓ ａｔ
ｐｏｉｎｔ ｉ ａｎｄ ｗｉｔｈ ｒａｄｉｕｓ ｕｉｊ ａｎｄ ｆａｌｌｓ ｉｎ ａｒｅａ Ａ ｔｏ ｔｈｅ
ｃｉｒｃｕｍｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｉｒｃｌｅ. Ｗｉｊ ｒｅｆｌｅｃｔｓ ｔｈｅ ｐｒｏｂａｂｉｌｉ￣
ｔｙ ｔｈａｔ ａ ｐｏｉｎｔ (ｐｌａｎｔ) ｗｏｕｌｄ ｂｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ (Ｄｉｇｌｌｅꎬ
１９８３ꎻ Ｈａａｓｅꎬ １９９５).
Ｆｏｒ ａ ｓｉｍｐｌｉｆｉｅｄ ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓꎬ ｗｅ
ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｒｅｖｉｓｅｄ ｆｏｒｍｕｌａ ｏｆ Ｒｉｐｌｅｙ’ｓ￣Ｋ:
Ｌ( ｔ) ＝ Ｋ＾( ｔ) / π － ｔ (２)
ｆｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ. Ｔｏ ｅｖａｌｕ￣
ａｔｅ ｔｈｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌ ( ｔ) ｆｒｏｍ ａ
ｒａｎｄｏｍ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎꎬ ｗｅ ｕｓｅｄ ａ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ
ａｎｄ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｔｈｅ ９９％ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ (ＣＩ) ｏｆ
Ｌ (ｔ) ｕｓｉｎｇ １０ ０００ ｒａｎｄｏｍ ｓｐａｔｉａｌ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ (Ｚｈａｎｇꎬ
１９９８). Ｗｈｅｎ Ｌ ( ｔ) ｗａｓ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｌｉｍｉｔ
ｏｆ ＣＩꎬ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｓ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄꎻ ｗｈｅｎ Ｌ ( ｔ)
ｗａｓ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ＣＩꎬ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｓ ｒａｎｄｏｍꎻ ｗｈｅｎ
Ｌ ( ｔ) ｗａｓ ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｌｏｗｅｒ ｌｉｍｉｔ ｏｆ ＣＩꎬ ｔｈｅ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｓ ｕｎｉｆｏｒｍ.
Ｐｏｉｎｔ ( ｏｒ ｍｕｌｔｉ￣ｐｏｉｎｔ) ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｗｏ
ｏｒ ｍｏｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ ｅｘａｍｉｎｅｓ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎ￣
ｓｈｉｐｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ (Ｃｏｎｄｉｔ ｅｔ ａｌ.ꎬ
２０００ꎻ Ｚｈａｎｇ ａｎｄ Ｍｅｎｇꎬ ２００４). Ｉｔｓ ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ
ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｉｓ:
Ｋ＾１２( ｔ) ＝
Ａ
ｎ１ｎ２
∑
ｎ１
ｊ ＝ １
∑
ｎ２
ｉ ＝ １
１
Ｗｉｊ
Ｉｔ(ｕｉｊ) ( ｉ ≠ ｊ) (３)
Ｗｈｅｒｅ ｎ１ ａｎｄ ｎ２ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉ￣
ｄｕａｌｓ (ｐｏｉｎｔｓ) ｉｎ Ｓｔａｇｅ １ ａｎｄ Ｓｔａｇｅ ２ꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎻ
Ａꎬ Ｉｔ (ｕｉｊ)ꎬ ａｎｄ Ｗｉｊ ａｒｅ ａｓ ｉｎ Ｅｑ.(１)ꎻ ａｎｄ ｉ ａｎｄ ｊ
ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ Ｓｔａｇｅｓ １ ａｎｄ ２ꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ.
Ｓｉｍｉｌａｒｌｙꎬ ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ Ｍｏｎｔｅ￣Ｃａｒｌｏ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ
ｅｘａｍｉｎｅ ｔｈｅ ｆｉｔｔｅｄ Ｌ１２( ｔ) ＣＩꎬ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｉｆ ａ ｓｉｇ￣
０４８ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３７卷
ｎｉｆｉｃａｎｔ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｅｘｉｓｔｅｄ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｓｔａｇｅｓ.
Ｌ１２( ｔ) ＝ Ｋ＾１２( ｔ) / π － ｔ (４)
Ｗｈｅｎ Ｌ１２( ｔ) ｉｓ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ｌｉｍｉｔ ｏｆ ＣＩꎬ
ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｐｏｓｉｔｉｖｅꎻ ｗｈｅｎ Ｌ１２( ｔ)
ｉｓ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ＣＩꎬ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎꎻ ｗｈｅｎ Ｌ１２(ｔ)
ｉｓ ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｌｏｗｅｒ ｌｉｍｉｔ ｏｆ ＣＩꎬ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ
ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｎｅｇａｔｉｖｅ. Ａｌｌ ａｎａｌｙｓｅｓ ｗｅｒｅ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ
ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐａｃｋａｇｅ ＡＤＥ￣４ (Ｌｉ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２０１３).
２ Ｒｅｓｕｌｔｓ
２ １ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒａｎｇｅꎬ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎｓｉｔｙꎬ ａｎｄ
ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ
Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄ ｓｕｒｖｅｙｓꎬ ｗｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ
ｎａｔｕｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｃｏｖｅｒｅｄ
ａ ４ １４ ｋｍ２ ａｒｅａ (２ ３ ｋｍ × １ ８ ｋｍ)ꎬ ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｓｉｓ￣
ｔｅｄ ｏｆ ａ ｄｅｎｓｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ａ １ ０５ ｋｍ２ (１ ５ ｋｍ ×
０ ７ ｋｍ) ｓｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａ ｓｐｏｒａｄｉｃ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ
ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ａｒｅａ (Ｆｉｇ １). Ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ
８６ ９００ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｎｓｅ ｄｉｓ￣
ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒｅｇｉｏｎ (Ｔｈｅ ｕｎｗｅｉｇｈｔｅｄ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ｍｅａｎ ｔｏ￣
ｔａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ ｉｎ ｔｈｉｓ ａｒｅａ ｗａｓ ８２８ ｓｈｒｕｂｓ / ｈａꎬ ｗｉｔｈ ｔｈｅ
ｈｉｇｈｅｓｔ ｓｕｒｖｅｙ￣ａｒｅａ ｍｅａｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ｂｅｉｎｇ １ ３６８ ｓｈｒｕｂｓ /
ｈａ ａｎｄ ｔｈｅ ｌｏｗｅｓｔ ｂｅｉｎｇ ４４４ ｓｈｒｕｂｓ / ｈａ.)ꎬ ａｎｄ ６ ０００
ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ａｒｅａ (ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｅｎ￣
ｓｉｔｙ ＝ ２０ ｓｈｒｕｂｓ / ｈａ). Ｔｈｅ ｎａｔｕｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒｅｇｉｏｎｓ
ｗｅｒｅ ｎａｒｒｏｗꎬ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗａｓ ｓｍａｌｌꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｐ￣
ｕｌａｔｉｏｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｗａｓ ｅｘｔｒｅｍｅｌｙ ｕｎｅｖｅｎ ( ｄｅｎｓｉｔｙ
ｖａｒｉｅｄ ｆｒｏｍ １ ３６８ ｔｏ <２０ ｐｌａｎｔｓ / ｈａ).
２ ２ Ｄｉａｍｅｔｅｒ￣ｃｌａｓｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ａｇｅ ｓｔｒｕｃ￣
ｔｕｒｅ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ
Ｔｈｅ ｄｉａｍｅｔｅｒ (Ｄ)￣ｃｌａｓｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏ￣
ｐｈｙｌｌａ ｈａｄ ａ ｐｙｒａｍｉｄａｌ ｆｏｒｍꎻ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ｍｏｓｔ
ａｂｕｎｄａｎｔꎬ ａｎｄ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｆｅｗｅｒ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ (Ｆｉｇ ２).
Ｗｅ ｅｘａｍｉｎｅｄ ａ ｔｏｔａｌ ｏｆ ４１４ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ ｔｈｅ ｔｗｏ
５０ ｍ × ５０ ｍ ｐｌｏｔｓ. Ｏｆ ｔｈｅｓｅꎬ １９２ (４６ ３８％) ｗｅｒｅ
ｙｏｕｎｇ ｐｌａｎｔｓ (Ｄ＝０－２ ０ ｃｍ)ꎬ １３８ (３３ ３３％) ｗｅｒｅ
ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ (Ｄ＝ ２ ０－６ ０ ｃｍ)ꎬ ａｎｄ ８４ (２０ ２９％)
ｗｅｒｅ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ Ｄ > ６ ０ ｃｍ. Ｆｏｒ ｓｈｒｕｂｓ ｗｉｔｈ
ｇｒｏｕｎｄ ｄｉａｍｅｔｅｒ ≤６ ０ ｃｍꎬ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ
ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｒａｐｉｄｌｙ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｄｉ￣
ａｍｅｔｅｒ ｉｎｃｒｅａｓｅｄꎬ ｂｕｔ ｔｈｉｓ ｔｒｅｎｄ ｓｌｏｗｅｄ ｆｏｒ ｓｈｒｕｂｓ
ｗｉｔｈ ｇｒｏｕｎｄ ｄｉａｍｅｔｅｒ >６ ０ ｃｍꎬ ｗｈｉｃｈ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ
ｔｈｅ ａｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｔｏｏｋ ａ “ ｐｙｒａ￣
ｍｉｄ” ｓｈａｐｅ ａｎｄ ｔｈａｔ ｉｔｓ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗａｓ ｅｘｐａｎｄｉｎｇ.
Ｆｉｇ １ Ｌｏｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｉｚｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｅｎｄｅｍｉｃ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ. Ｙｅｌｌｏｗ ｄｏｔｔｅｄ ｌｉｎｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｏｖｅｒａｌｌ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒｅｇｉｏｎꎻ ｒｅｄ ｄａｓｈｅｄ ｌｉｎｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｎｓｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒｅｇｉｏｎꎻ Ａ ａｎｄ Ｂ ａｒｅ ｔｈｅ ｌｏｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ｐｌｏｔｓ
１４８６期 ＬＩＵ Ｈａｉ￣ｙａｎ ｅｔ ａｌ.: Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒａｒｅ ａｎｄ Ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ Ｐｌａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ
Ｆｉｇ ２ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｏｆ ｄｉａｍｅｔｅｒ (Ｄ) ｃｌａｓｓｅｓ ｏｆ
Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
２ ３ Ｔｉｍｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ
Ｗｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａ ｔｉｍｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ (Ｔａｂｌｅ ２)ꎬ ｗｈｉｃｈ ｓｈｏｗｅｄ
ｔｈａｔ ｌｉｆｅ ｅｘｐｅｃｔａｎｃｙ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｆｏｒ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ
ｔｈｒｅｅ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓꎬ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｕｒｔｈ ａｇｅ
ｃｌａｓｓꎬ ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｆｔｈ ａｇｅ ｃｌａｓｓ ａｇａｉｎꎬ ａｎｄ
ｔｈｅｎ ｓｈａｒｐｌｙ ｄｅｃｌｉｎｅｄ. Ｔｈｅ ｌｉｆｅ￣ｅｘｐｅｃｔａｎｃｙ ｔｒｅｎｄ ｓｈｏｗｅｄ
ａ “ｌｏｗ￣ｈｉｇｈ￣ｌｏｗ” ｐａｔｔｅｒｎ ｔｈａｔ ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ
ｓｕｒｖｉｖａｌ ｒａｔｅ ｏｖｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓ. Ｂｅｓｉｄｅｓꎬ ａｌ￣
ｔｈｏｕｇｈ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓꎬ ｔｈｅ
ｓｕｒｖｉｖａｌ ｒａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｔｗｏ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓ ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉ￣
ｃａｎｔｌｙ ｌｏｗｅｒ ｂｅｃａｕｓｅ ｏｆ ｈｉｇｈ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒ￣
ａｎｃｅ ｒａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｓｅｃｏｎｄ ａｇｅ
ｃｌａｓｓｅｓ. Ｔｈｅｓｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｖｅｒｙ ｆｅｗ
ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｔｈａｔ ｃｏｕｌｄ ｓｕｒｖｉｖｅ ｔｏ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ａｇｅ ｃｌａｓｓ.
２ ４ Ｓｕｒｖｉｖａｌꎬ ｍｏｒｔａｌｉｔｙꎬ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅ
ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ
Ｓｕｒｖｉｖａｌꎬ ｍｏｒｔａｌｉｔｙꎬ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅ ｃｕｒｖｅｓ
ｆｏｒ ｔｈｅ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｐｌｏｔｔｅｄ (Ｆｉｇ ３).
Ｔｈｅ Ｄｅｅｖｅｙ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｓ ｔｈｒｅｅ ｔｙｐｅｓ
ｏｆ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｃｕｒｖｅｓ: Ｄｅｅｖｅｙ￣Ｉꎬ Ｄｅｅｖｅｙ￣ＩＩꎬ ａｎｄ Ｄｅ￣
ｅｖｅｙ￣ＩＩＩ ( Ｊｉａｎｇꎬ １９９２)ꎻ ｔｈｅ ｓｕｒｖｉｖａｌ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ｔｈｅ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗａｓ ｔｈｅ Ｄｅｅｖｅｙ￣ＩＩＩ ｔｙｐｅ
(Ｆｉｇ ３Ａ). Ｏｖｅｒ ｔｈｅ ｌｉｆｅｔｉｍｅ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａꎬ ｔｈｅ
ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅ ｃｕｒｖｅｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｗｏ
ｐｅａｋｓ ａｎｄ ｔｗｏ ｔｒｏｕｇｈｓ (Ｆｉｇ ３Ｂ). Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ ｔｏ ｎａｔ￣
ｕｒａｌ ｍｏｒｔａｌｉｔｙꎬ ｗｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｔｈａｔ ２２ ５％ ｏｆ ｓｈｒｕｂｓ
ｗｅｒｅ ｌｏｇｇｅｄꎬ ａｓ ｅｖｉｄｅｎｃｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｓｔｕｍｐｓ.
２ ５ Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ
ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓ
Ｐｏｉｎｔ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｓｈｒｕｂｓ
ａｔ ｔｈｒｅｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ (ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓｅｓ) ｒｅｖｅ￣
ａｌｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｄｅｎｓｉｔｙ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｓｔａｇｅｓ (Ｆｉｇ ４).
Ｐｌｏｔ Ａ ｉｎｃｌｕｄｅｄ ５２０ꎬ ３１６ꎬ ａｎｄ １８０ ｙｏｕｎｇꎬ ｍｉｄｄｌｅ￣
ａｇｅｄꎬ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ / ｈａꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. Ｐｌｏｔ Ｂ ｉｎ￣
ｃｌｕｄｅｄ ２４８ꎬ ２３６ꎬ ａｎｄ １５６ ｙｏｕｎｇꎬ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄꎬ ａｎｄ
ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ / ｈａꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. Ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ
ｍｏｓｔ ａｂｕｎｄａｎｔ ｉｎ ｂｏｔｈ ｐｌｏｔｓꎬ ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ ｍｉｄｄｌｅ￣
ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓꎬ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ｌｅａｓｔ ａｂｕｎｄａｎｔ.
Ｅａｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ ｓｈｏｗｅｄ ｓｏｍｅ ｄｅ￣
ｇｒｅｅ ｏｆ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ. Ｗｅ ｕｓｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｐｏｉｎｔ
ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ｗｉｔｈ Ｒｉｐｌｅｙ’ｓ Ｋ￣ｆｕｎｃｔｉｏｎꎬ ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ
ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｃａｌｅ
Ｔａｂｌｅ ２ Ｔｉｍｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｌｉｆｅ ｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
Ａｇｅ ｃｌａｓｓ Ｄ / ｃｍ ｘ Δｘ ａｘ ｌｘ ｄｘ ｑｘ Ｌｘ Ｔｘ ｅｘ Ｓｘ Ｋｘ
Ｉ ０－２ １ ２ １９２ １０００ ００ ５３６ ４６ ０ ５４ ７３１ ７７ １６５６ ２５ １ ６６ ０ ４６ ０ ７７
ＩＩ ２－４ ３ ２ ８９ ４６３ ５４ ２０８ ３３ ０ ４５ ３５９ ３８ ９２４ ４８ １ ９９ ０ ５５ ０ ６０
ＩＩＩ ４－６ ５ ２ ４９ ２５５ ２１ ６７ ７１ ０ ２７ ２２１ ３５ ５６５ １０ ２ ２１ ０ ７３ ０ ３１
ＩＶ ６－８ ７ ２ ３６ １８７ ５０ ８８ ５４ ０ ４７ １４３ ２３ ３４３ ７５ １ ８３ ０ ５３ ０ ６４
Ｖ ８－１０ ９ ２ １９ ９８ ９６ ３１ ２５ ０ ３２ ８３ ３３ ２００ ５２ ２ ０３ ０ ６８ ０ ３８
ＶＩ １０－１２ １１ ２ １３ ６７ ７１ １５ ６３ ０ ２３ ５９ ９０ １１７ １９ １ ７３ ０ ７７ ０ ２６
ＶＩＩ １２－１４ １３ ２ １０ ５２ ０８ ２０ ８３ ０ ４０ ４１ ６７ ５７ ２９ １ １０ ０ ６０ ０ ５１
ＶＩＩＩ １４－１６ １５ ２ ６ ３１ ２５ ３１ ２５ １ ００ １５ ６３ １５ ６３ ０ ５０ ０ ００ １ ００
Ｄꎬ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｃｌａｓｓ (ｂａｓａｌ ｄｉａｍｅｔｅｒ)ꎻ ｘ: ｍｉｄｐｏｉｎｔ ａｇｅ (ｍｉｄｐｏｉｎｔ ｄｉａｍｅｔｅｒꎬ ｃｍ)ꎻ Δｘꎬ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ａｇｅ (ｈｅｒｅ ａｓ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｄｉａｍｅｔｅｒꎬ ｃｍ. Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ
ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎꎬ ２ ｃｍ＝ｏｎｅ ａｇｅ)ꎻ ａｘꎬ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｕｒｖｉｖｉｎｇ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓꎻ ｌｘꎬ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｓｕｒｖｉ￣
ｖｉｎｇ ｔｏ ａｇｅ ｘ ( ｌｘ ＝ａｘ / ａ０×１０００)ꎻ ｄｘꎬ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｄｅａｄ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｆｒｏｍ ａｇｅ ｘ ｔｏ ｘ＋１ (ｄｘ ＝ａｘ－ａｘ ＋１)ꎻ ｑｘꎬ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ｒａｔｅ ｆｒｏｍ ａｇｅ ｘ ｔｏ ｘ＋１ (ｑｘ ＝ｄｘ /
ｌｘ)ꎻ Ｌｘꎬ ｍｅａｎ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｓｕｒｖｉｖｉｎｇ ｆｒｏｍ ａｇｅ ｘ ｔｏ ｘ＋１ (Ｌｘ ＝ ( ｌｘ＋ｌｘ ＋１) / ２ꎻ Ｔｘꎬ ｔｏｔａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｓｕｒｖｉｖｉｎｇ ｆｒｏｍ ａｇｅ ｘ (Ｔｘ ＝∑
Ｌｘ)ꎻ ｅｘꎬ ｌｉｆｅ ｅｘｐｅｃｔａｎｃｙ ａｔ ａｇｅ ｘ (ｅｘ ＝Ｔｘ / ｌｘ)ꎻ Ｓｘꎬ ａｇｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｓｕｒｖｉｖａｌ (Ｓｘ＝ ｌｘ ＋１ / ｌｘ)ꎻ Ｋｘꎬ ａｇｅ￣ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ (Ｋｘ ＝ｌｎ [ ｌｘ]－ｌｎ [ ｌｘ ＋１]).
２４８ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３７卷
(Ｆｉｇ ５). Ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｒｅｍａｒｋａｂｌｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ
ｓｃａｌｅ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ ｐｌｏｔ Ａ.
Ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ａｔ ａｌｌ ｓｃａｌｅｓ
(Ｆｉｇ ５Ａ￣１)ꎻ Ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ (Ｆｉｇ ５Ａ￣２) ｗｅｒｅ
ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ｆｒｏｍ ０ ｔｏ ７ ｍ ａｎｄ ｈａｄ ａ ｒａｎ￣
ｄｏｍ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｔ ｌａｒｇｅｒ ｓｃａｌｅｓ (７－２５ ｍ)ꎻ Ａｄｕｌｔ
ｓｈｒｕｂｓ (Ｆｉｇ ５Ａ￣３) ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ｉｎ
ｔｈｅ ｒａｎｇｅｓ ｏｆ ０－３ ｍ ａｎｄ ５－７ ｍ ａｎｄ ｓｈｏｗｅｄ ａ ｒａｎ￣
ｄｏｍ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅｓ ｏｆ ３－５ ｍ ａｎｄ ７－２５ ｍ.
Ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｓｃａｌｅ ｗｅｒｅ ａｌｓｏ ｏｂｓｅｒｖｅｄ
ｉｎ ｐｌｏｔ Ｂ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ. Ｙｏｕｎｇ
ｓｈｒｕｂｓ (Ｆｉｇ ５Ｂ￣１) ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ａｔ
ａｌｌ ｓｃａｌｅｓꎻ Ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ (Ｆｉｇ ５Ｂ￣２) ｗｅｒｅ ｓｉｇ￣
ｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｒａｎｇｅｓ ｏｆ ０－８
ｍ ａｎｄ １９ － ２５ ｍ ａｎｄ ｗｅｒｅ ｒａｎｄｏｍｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｉｎ
ｔｈｅ ８－１９ ｍ ｒａｎｇｅꎻ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ (Ｆｉｇ ５Ｂ￣３) ｓｈｏｗｅｄ
ａ ｒａｎｄｏｍ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ １－４ ｍ ｒａｎｇｅ ａｎｄ ａｎ ａｇ￣
ｇｒｅｇａｔｉｏｎ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｔ ｓｃａｌｅｓ >４ ｍ.
Ｆｉｇ ３ Ｓｕｒｖｉｖａｌ ｃｕｒｖｅ ｌｘ (Ａ)ꎻ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ｒａｔｅ ｃｕｒｖｅ ｑｘ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅ ｃｕｒｖｅ Ｋｘ (Ｂ) ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
Ｆｉｇ ４ Ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｌａｎｔｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｇｅｓ
Ｐａｎｅｌｓ Ａ￣１ꎬ Ａ￣２ꎬ ａｎｄ Ａ￣３ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｙｏｕｎｇꎬ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄꎬ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｐｌｏｔ Ａꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎻ ｐａｎｅｌｓ Ｂ￣１ꎬ Ｂ￣２ꎬ ａｎｄ Ｂ￣３
ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｙｏｕｎｇꎬ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄꎬ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｐｌｏｔ Ｂꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. Ａｘｅｓ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｐｌｏｔ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ (５０ ｍ × ５０ ｍ)
３４８６期 ＬＩＵ Ｈａｉ￣ｙａｎ ｅｔ ａｌ.: Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒａｒｅ ａｎｄ Ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ Ｐｌａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ
Ｆｉｇ ５ Ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ. Ｓｏｌｉｄ ｌｉｎｅｓ ｄｅｎｏｔｅ ｔｈｅ Ｌ( ｔ) (Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｖａｌｕｅ ａｔ ｓｃａｌｅ ｔ)
ｃｕｒｖｅｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｆｒｏｍ ｄａｔａ ａｎｄ ｄｏｔｔｅｄ ｌｉｎｅｓ ｄｅｎｏｔｅ ｔｈｅ ｆｉｔｔｅｄ ｅｎｖｅｌｏｐ ｃｕｒｖｅｓ (９９％ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ) . Ｐａｎｅｌｓ Ａ￣１ꎬ Ａ￣２ꎬ ａｎｄ Ａ￣３ ｒｅｐｒｅ￣
ｓｅｎｔ ｙｏｕｎｇꎬ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄꎬ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｐｌｏｔ Ａꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎻ ｐａｎｅｌｓ Ｂ￣１ꎬ Ｂ￣２ꎬ ａｎｄ Ｂ￣３ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔ ｙｏｕｎｇꎬ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄꎬ ａｎｄ ａｄｕｌｔ
ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｐｌｏｔ Ｂꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. Ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｏｆ ｔ ａｔ １ ｍ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔ ｗａｓ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｈａｌｆ ｏｆ ｔｈｅ ｌｅｎｇｔｈ
ｏｆ ａ ｓａｍｐｌｅ ｐｌｏｔ (２５ ｍ). Ｄｉｓｔａｎｃｅ (ｍ) ｉｓ ｓｈｏｗｎ ｏｎ ｔｈｅ ｘ￣ａｘｉｓ
２ ６ Ｓｐａｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｅ￣
ｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｓｔａｇｅｓ
Ｗｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ
ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａｇｅｓ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｕｓｉｎｇ Ｒｉ￣
ｐｌｅｙ’ｓ Ｋ￣ｆｕｎｃｔｉｏｎ (Ｆｉｇ ６). Ｉｎ ｐｌｏｔ Ａꎬ ａｔ ｔｈｅ ０－９ ｍ
ｓｃａｌｅꎬ ｍｅａｓｕｒｅｄ Ｌ１２( ｔ) ｖａｌｕｅｓ ｏｖｅｒｌａｐｐｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ
ｌｏｗｅｒ ｅｎｖｅｌｏｐ ｃｕｒｖｅꎬ ａｎｄ ａｔ ｔｈｅ ９－２５ ｍ ｓｃａｌｅꎬ ｍｅａ￣
ｓｕｒｅｄ Ｌ１２(ｔ) ｖａｌｕｅｓ ｗｅｒｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ ａｎｄ ｌｏｗｅｒ
ｅｎｖｅｌｏｐ ｃｕｒｖｅｓ (Ｆｉｇ ６Ａ￣１). Ｔｈｉｓ ｓｈｏｗｅｄ ａ ｎｅｇａｔｉｖｅ
ｏｒ ｎｅａｒ￣ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ｍｉｄ￣
ｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ ｆｒｏｍ ０ ｔｏ ９ ｍꎬ ａｎｄ ｎｏ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ
ｌａｒｇｅｒ ｓｃａｌｅｓ. Ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ｎｅｇａｔｉｖｅ￣
ｌｙ ｏｒ ｎｅａｒ￣ｎｅｇａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ ａｔ ｔｈｅ ４－１３ ｍ ｓｃａｌｅ
ａｎｄ ｈａｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ ｓｍａｌｌｅｒ
ａｎｄ ｌａｒｇｅｒ ｓｃａｌｅｓ (Ｆｉｇ ６Ａ￣２). Ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ｎｏ ｏｂｖｉｏｕｓ
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ａｔ
ａｎｙ ｓｃａｌｅ (Ｆｉｇ ６Ａ￣３). Ｉｎ ｐｌｏｔ Ｂꎬ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ｍｉｄ￣
ｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ ｈａｄ ａ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｏｒ ｎｅａｒ￣ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒ￣
ｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ ｓｃａｌｅｓ >７ ｍ ａｎｄ ｈａｄ ｎｏ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ ｏｔｈ￣
ｅｒ ｓｃａｌｅｓ. Ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｈａｄ ａ ｎｅｇａｔｉｖｅ
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｏｒ ｎｅａｒ￣ｎｅｇａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ ａｌｌ ｓｃａｌｅｓꎬ
ｗｈｉｌｅ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｓｈｏｗｅｄ ｎｏ ｃｏｒ￣
ｒｅｌａｔｉｏｎ ａｔ ａｎｙ ｓｃａｌｅ (Ｆｉｇ ６Ｂ).
３ Ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ
Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｓｕｒｖｉｖａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ
ｓｕｒｖｉｖａｌ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗａｓ
ａ ｔｙｐｉｃａｌ Ｄｅｅｖｅｙ￣ＩＩＩ ｔｙｐｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｗａｓ ｅｘ￣
ｐａｎｄｉｎｇ. Ｎｅｖｅｒｔｈｅｌｅｓｓꎬ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｌｙ ｈａｌｆ ｏｆ ｔｈｅ
ｙｏｕｎｇ ｐｌａｎｔｓ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｉｎ ｏｕｒ ｓｕｒｖｅｙ ｗｅｒｅ ｓｅｅｄｌｉｎｇｓꎬ
４４８ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３７卷
ａｎｄ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒｓ ｓｐｒｏｕｔｅｄ ｆｒｏｍ ｓｔｕｍｐｓ ａｆｔｅｒ ｍｉｄｄｌｅ￣
ａｇｅｄ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ｃｕｔ ｄｏｗｎ ｏｒ ｄｉｅｄ ｎａｔｕｒａｌ￣
ｌｙ. Ｔｈｉｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｉｔｓ ｓｅｘｕａｌ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｗａｓ ｎｏｔ
ｓｔｒｏｎｇ ａｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｖｕｌｎｅｒａ￣
ｂｌｅ. Ｔｈｅ ｐｅａｋ ｄｅａｔｈ ｒａｔｅｓ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ
ｆｏｕｒｔｈ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓꎬ ｗｈｉｃｈ ｍｉｇｈｔ ｂｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ ｉｎ￣
ｔｒａｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ
(ｅ ｇ.ꎬ ｌｏｇｇｉｎｇ.) . Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｓｅｅｄｌｉｎｇｓ ｍｏｓｔｌｙ
ｇｒｏｗ ｉｎ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｏｆ ｆｏｕｒ ｔｏ ｓｉｘ ｐｌａｎｔｓ. Ｉｎｔｒａｓｐｅｃｉｆｉｃ
ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｂｅｃｏｍｅｓ ｍｏｒｅ ｓｅｖｅｒｅ ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｄｅｎ￣
ｓｉｔｙ￣ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ ｏｎ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ ｙｏｕｎｇ
ｓｈｒｕｂｓ ( Ｌｉ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３)ꎻ ｕｌｔｉｍａｔｅｌｙꎬ ｏｎｌｙ ｏｎｅ ｏｒ
ｔｗｏ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅｅｄｌｉｎｇｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｕｓｔｅｒ ｃａｎ ｓｕｒｖｉｖｅꎬ ｌｅａｄ￣
ｉｎｇ ｔｏ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ｒａｔｅｓ ｉｎ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ.
Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎꎬ ｌｏｃａｌ ｖｉｌｌａｇｅｒｓ ｃｏｎｔｉｎｕｅ ｔｏ ｈａｒｖｅｓｔ ｔｒｅｅｓ
ａｎｄ ｓｈｒｕｂｓ ( ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｔｈｏｓｅ ｗｉｔｈ ｂａｓａｌ ｄｉａｍｅｔｅｒ ｏｆ
５－８ ｃｍ) ｆｏｒ ｓｅｌｌｉｎｇꎬ ｗｈｉｃｈ ｗａｓ ａ ｍａｊｏｒ ｒｅａｓｏｎ ｆｏｒ
ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅｓ
ｉｎ ｔｈｅ ｆｏｕｒｔｈ ａｇｅ ｃｌａｓｓ. Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ａｎｄ
ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｉｎ ｏｌｄｅｒ ａｇｅ ｃｌａｓｓｅｓꎬ ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ
ｉｎ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ｒａｔｅｓ. Ｉｎ￣
ｃｒｅａｓｅｄ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓａｐｐｅａｒａｎｃｅ ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｓｉｘｔｈ
ａｇｅ ｓｔａｇｅ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ａ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｌｉｍｉｔｅｄ ｎｕｔｒｉｅｎｔ ｓｕｐｐｌｙ
ａｎｄ ｐｒｅｄａｔｏｒｙ ｌｏｇｇｉｎｇ. Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅꎬ ｉｆ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｐｒｏｔｅｃ￣
ｔｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｅｓ ａｒｅ ｎｏｔ ｔａｋｅｎ ｉｎ ａ ｔｉｍｅｌｙ ｆａｓｈｉｏｎꎬ ｔｈｅ
ｅｘｐａｎｄｉｎｇ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｍａｙ ｓｔａｂｉｌｉｚｅ ｏｒ ｂｅｇｉｎ ｔｏ ｃｏｎ￣
ｔｒａｃｔ ａｓ ｙｏｕｎｇ ｔｒｅｅｓ ｇｒｏｗ ａｎｄ ｉｎｔｒａｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｍｐｅｔｉ￣
ｔｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｆｉｅｓ.
Ｆｉｇ ６ Ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｇｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ. Ｓｏｌｉｄ ｌｉｎｅｓ ｄｅｎｏｔｅ ｔｈｅ Ｌ１２( ｔ) ｃｕｒｖｅｓ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ
ｆｒｏｍ ｄａｔａ ａｎｄ ｄｏｔｔｅｄ ｌｉｎｅｓ ｄｅｎｏｔｅ ｔｈｅ ｆｉｔｔｅｄ ｅｎｖｅｌｏｐ ｃｕｒｖｅｓ (９９％ ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ) . Ｐａｎｅｌｓ Ａ￣１ꎬ Ａ￣２ꎬ ａｎｄ Ａ￣３ ｓｈｏｗ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅ￣
ｔｗｅｅｎ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓꎬ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓꎬ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｐｌｏｔ Ａꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙꎻ ｐａｎｅｌｓ Ｂ￣１ꎬ Ｂ￣
２ꎬ ａｎｄ Ｂ￣３ ｓｈｏｗ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓꎬ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓꎬ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ａｎｄ ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｉｎ ｐｌｏｔ
Ｂꎬ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ. Ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｖａｌ ｏｆ ｔ ａｔ １ ｍ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔ ｗａｓ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｈａｌｆ ｏｆ ｔｈｅ ｌｅｎｇｔｈ ｏｆ ａ ｓａｍｐｌｅ ｐｌｏｔ
(２５ ｍ). Ｄｉｓｔａｎｃｅ (ｍ) ｉｓ ｓｈｏｗｎ ｏｎ ｔｈｅ ｘ￣ａｘｉｓ
５４８６期 ＬＩＵ Ｈａｉ￣ｙａｎ ｅｔ ａｌ.: Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒａｒｅ ａｎｄ Ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ Ｐｌａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ
Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｐｌａｎｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ
ａｒｅ ａ ｒｅｓｕｌｔꎬ ｉｎ ｐａｒｔꎬ ｏｆ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｌｉｍｉｔｓ
ｔｏ ｓｅｅｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌꎬ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙꎬ ｉｎｔｒａｓｐｅｃｉｆ￣
ｉｃ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｎｏｎ￣ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ
ｆａｃｔｏｒｓ (Ｈｅ ａｎｄ Ｄｕｎｃａｎꎬ ２０００ꎻ Ｌｉ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１３ꎻ Ｌｉｎ
ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１１ꎻ Ｌｉｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１１ａꎻ Ｑｕｅｅｎｂｏｒｏｕｇｈ ｅｔ
ａｌ.ꎬ ２００７ꎻ Ｙｕａｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１２ꎻ Ｚｈａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００７ｂ).
Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｙｏｕｎｇ ａｎｄ ｍｉｄ￣
ｄｌｅ￣ａｇｅｄ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗｅｒｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｉｎ ｔｈｅ ｔｗｏ
ｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｌｏｔｓꎬ ｗｉｔｈ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ａｔ ａｌｌ
ｓｐａｔｉａｌ ｓｃａｌｅｓꎬ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ ａｇｇｒｅｇａｔｅｄ ａｔ
ｓｍａｌｌ ｓｃａｌｅｓ ａｎｄ ｒａｎｄｏｍｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｔ ｌａｒｇｅｒ (>８ ｍ)
ｓｃａｌｅｓ. Ｔｈｅｓｅ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｓｅｅｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓꎬ
ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｉｎｔｒａｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｍｐｅｔｉ￣
ｔｉｏｎ (Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ｗｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｔｈａｔ Ｃ ｒｈｙ￣
ｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｆｒｕｉｔ ｕｓｕａｌｌｙ ｃｏｎｔａｉｎｅｄ ４－６ ｓｅｅｄｓꎬ ｌｅａｄｉｎｇ
ｔｏ ｏｎｅ ｏｒ ｔｗｏ ｓｅｅｄｌｉｎｇｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｕｓｔｅｒꎬ ｗｈｉｃｈ ｃｏｕｌｄ
ｅｘｐｌａｉｎ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ (ｓｅｅｄｌｉｎｇ ｃｌｕｍｐｓ)
ｉｎ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ. Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙꎬ ｍａｎｙ ｙｏｕｎｇ ｓｈｒｕｂｓ
ｓｐｒｏｕｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｓｔｕｍｐｓ ｏｆ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅ ａｎｄ ａｄｕｌｔ
ｐｌａｎｔｓ ａｆｔｅｒ ｌｏｇｇｉｎｇ ａｎｄ ｏｆｔｅｎ ｇｒｅｗ ｉｎ ｃｌｕｓｔｅｒｓ ｏｆ
ｔｈｒｅｅ ｔｏ ｆｉｖｅ ｐｌａｎｔｓ. Ｔｈｉｓ ｉｓ ａｎｏｔｈｅｒ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅａｓｏｎ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｈｉｇｈ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ｉｎ ｙｏｕｎｇ
ｓｈｒｕｂｓ. Ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ ｙｏｕｎｇ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ａｎｄ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ
ｉｎｔｒａｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ ｌｅａｄ ｔｏ ｈｉｇｈ ｍｏｒｔａｌｉｔｙ (ｄｅｎ￣
ｓｉｔｙ￣ｉｎｄｕｃｅｄ ｓｅｌｆ￣ｔｈｉｎｎｉｎｇ)ꎬ ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ ｉｎ ｌｅｓｓ ａｇｇｒｅ￣
ｇａｔｉｏｎ ａｔ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｔａｇｅｓ ａｎｄ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｒａｎｄｏｍ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ａｔ ｓｏｍｅ ｓｃａｌｅｓ (Ｈａａｓｅꎬ １９９５). Ｏｐｐｏｓｉｔｅ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｗｅｒｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｉｎ ｐｌｏｔｓ Ａ ａｎｄ Ｂ
ｆｏｒ ａｄｕｌｔ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ( ｔｈｅ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ａｇｇｒｅｇａ￣
ｔｅｄ ａｔ ｓｍａｌｌ ｓｃａｌｅｓ ａｎｄ ｒａｎｄｏｍｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ａｔ ｌａｒｇｅｒ
ｓｃａｌｅｓ ｉｎ ｐｌｏｔ Ａꎬ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｖｅｒｓｅ ｉｎ ｐｌｏｔ Ｂ). Ｔｈｉｓ
ｍｉｇｈｔ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ａ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ａｎｄ
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ. Ｄｅｓｐｉｔｅ ｂｅｉｎｇ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ
ｓａｍｅ ｐｌａｎｔ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙꎬ ｐｌｏｔｓ Ａ ａｎｄ Ｂ ｈａｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｄｅｎｓｉｔｙ ａｎｄ ｃａｎｏｐｙ ｃｏｖｅｒａｇｅ (Ｔａｂｌｅ １). Ｔｈｉｓ ｗｏｕｌｄ
ｒｅｓｕｌｔ ｉｎ ｓｍａｌｌ￣ｓｃａｌｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ｏｆ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎｃｌｕ￣
ｄｉｎｇ ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｔｅｎｔ ａｎｄ ｌｉｇｈｔ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ. Ｉｎ ａｄｄｉ￣
ｔｉｏｎꎬ ｌａｒｇｅ￣ｓｃａｌｅ ｌｏｇｇｉｎｇ ｏｆ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ａｎｄ ａｄｕｌｔ
ｓｈｒｕｂｓ ｂｙ ｌｏｃａｌ ｖｉｌｌａｇｅｒｓ ｗａｓ ａｎｏｔｈｅｒ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅａ￣
ｓｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｐｌｏｔｓ.
Ｉｎｔｒａｓｐｅｃｉｆｉｃ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｓｔａｔｉｃ ｄｅｓｃｒｉ￣
ｐｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ａｍｏｎｇ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｐｌａｎｔｓ ｉｎ ａ
ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａ ｇｉｖｅｎ ｔｉｍｅ ｐｅｒｉｏｄ. Ｔｈｉｓ ｉｎｃｌｕｄｅｓ
ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｗｉｔｈ￣
ｉｎ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ (Ｗａｎｇ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０). Ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙꎬ
ｗｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｏｒ ｎｏ ｓｐａｔｉａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｔ ａｌｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ ｓｔａ￣
ｇｅｓꎬ ｗｈｉｃｈ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓ ｈａｓ ｄｉｆｆｅｒ￣
ｅｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｇｅｓ. Ｔｈｉｓ
ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ ｃａｎ ｂｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ ｔｏ ｎａｔｕｒａｌ ｔｈｉｎｎｉｎｇ
ｐｒｏｃｅｓｓｅｓꎬ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｐａｔｔｅｒｎｓꎬ ａｎｄ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏ￣
ｇｅｎｅｉｔｙ. Ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅꎬ ｓｏｉｌ ｗａｔｅｒ ａｎｄ ｎｕｔｒｉｅｎｔ ｃｏｎｄｉ￣
ｔｉｏｎｓ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｗｏｏｄｙ ｐｌａｎｔｓ
(Ｊｏｈｎ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００７ꎻ Ｚｈａｎｇ ａｎｄ Ｍｅｎｇꎬ ２００４). Ｎｅｇ￣
ａｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓꎬ ｏｒ ｔｈｅ ａｂｓｅｎｃｅ ｏｆ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓꎬ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｙｏｕｎｇ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｏｒ
ａｄｕｌｔ ｓｈｒｕｂｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｂｙ ｖａｒｉｏｕｓ ｆａｃｔｏｒｓ.
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｂｙ
ｌｏｇｇｉｎｇꎬ ａｎｄ ｍｉｄｄｌｅ￣ａｇｅｄ ｓｈｒｕｂｓ ｗｅｒｅ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｍｏｓｔ
ｓｅｖｅｒｅｌｙ. Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎꎬ ｐｌａｎｔ ｐｒｏｐａｇｕｌｅｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｔｒａｎ￣
ｓｐｏｒｔｅｄ ｌａｒｇｅ ｄｉｓｔａｎｃｅｓ ｆｒｏｍ ｍｏｔｈｅｒ ｓｈｒｕｂｓ ｏｎ ｔｈｅ
ｓｔｅｅｐ ｈｉｌｌｓｉｄｅｓ ｗｈｅｒｅ ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｃｃｕｒｓ.
Ｔｈｅ Ｇｕｉｚｈｏｕ Ｐｌａｔｅａｕ Ｓｕｂｒｅｇｉｏｎ (ＩＩＩＤ１０ｄ) ｉｓ ａ
ｔｙｐｉｃａｌ ｍｏｕｎｔａｉｎ ａｎｄ ｒｉｖｅｒ ｖａｌｌｅｙ ｉｎ ｅａｓｔｅｒｎ Ａｓｉａꎬ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ ｗｉｄｅｌｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｃａｒｂｏｎａｔｅ ｒｏｃｋｓ
ｗｉｔｈ ｄｉｓｓｅｃｔｅｄ ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ (Ｗｕ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１０)ꎬ ｈｉｇｈ
ｅｎｄｅｍｉｃ ｐｌａｎｔ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓꎬ ａｎｄ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ
ｔｒｏｐｉｃａｌ￣ｔｏ￣ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ. Ｃａｍｅｌｌｉａ ｓｐｐ.
ａｒｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌ ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ
ａｎｄ ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｂｒｏａｄ￣ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔｓꎬ ａｎｄ ａｒｅ ｅｓｐｅ￣
ｃｉａｌｌｙ ｃｏｍｍｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｂｃａｎｏｐｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｈｒｕｂ ｌａｙｅｒ
(Ｙｉｎｇ ａｎｄ Ｃｈｅｎꎬ ２０１１). Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｐｌａｎｔ ｓｕｒ￣
ｖｉｖａｌ ａｍｏｎｇ ｖａｌｌｅｙｓ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ ａｒｅ ａ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ
ｍｉｃｒｏｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｔｏｐｏｇｒａ￣
ｐｈｙꎻ ｓｕｃｈ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｃ ｒｈｙｔｉ￣
ｄｏｐｈｙｌｌａ ｈａｂｉｔａｔ (Ｆｉｇ １). Ｈｉｌｌｓ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｒｉｖ￣
ｅｒ ｖａｌｌｅｙ ｃｒｅａｔｅ ａ ｍｉｃｒｏｃｌｉｍａｔｅ ｆｏｒ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ
ａｎｄ ｌｅａｄ ｔｏ ｔｈｅ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆ ｉｔｓ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ. Ｔｈｅ ｈｉｌｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ
ｌｉｍｉｔ ｔｈｅ ｓｐｒｅａｄ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｓｅｅｄｓꎬ ｗｈｉｃｈ ｒｅ￣
ｓｕｌｔｓ ｉｎ ａ ｎａｒｒｏｗꎬ ｓｐａｒｓｅꎬ ａｎｄ ｕｎｅｖｅｎ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｄｉｓ￣
６４８ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３７卷
ｔｒｉｂｕｔｉｏｎ. Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎꎬ ｌｏｗ ｒａｔｅｓ ｏｆ ｓｅｅｄ ｓｅｔ ａｎｄ ｈｉｇｈ
ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｏｆ ｐｅｓｔｓ ａｎｄ ｄｉｓｅａｓｅｓ (Ｚｏｕꎬ ２００１) ｌｉｍｉｔ
ｔｈｅ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ.
Ｉｎ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎꎬ ａ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ ａｎｄ
ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｈａｓ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｎａｒｒｏｗ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ ｅｎｄｅｍｉｃ ｓｐｅｃｉｅｓꎬ ａｎｄ ｉｔｓ ｐｏｐｕｌａ￣
ｔｉｏｎｓ ａｒｅ ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ ａｓ ａ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ａｎｔｈｒｏ￣
ｐｏｇｅｎｉｃ ａｃｔｉｖｉｔｙ. Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｒａｒｅ ａｎｄ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ
ｐｌａｎｔｓ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐｒｉｏｒｉｔｙ ｏｆ ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｐｒｅｓｅｒ￣
ｖａｔｉｏｎ. Ｗｅ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ
Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗａｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｔａｂｌｅꎻ ｉｆ ｐｒｏｔｅｃｔｅｄꎬ
ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓ ｃｏｕｌｄ ｓｕｒｖｉｖｅ ａｎｄ ｐｒｏｌｉｆｅｒａｔｅ. Ｔｈｅ ｋｅｙ ｉｓ
ｔｏ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｐｒｏｔｅｃｔ ｔｈｅ ｎａｔｉｖｅ ｆｏｒｅｓｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｉｎ
ｗｈｉｃｈ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｉｓ ｆｏｕｎｄ. Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎꎬ ａｒｔｉｆｉ￣
ｃｉａｌ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｈｅｌｐ ｔｏ ｅｘ￣
ｐａｎｄ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓꎬ ａｎｄ ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒａｌ
ｕｓｅ ｏｆ ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉｅｓ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｍｅａｎｓ ｏｆ
ｃｏｎｓｅｒｖｉｎｇ ｉｔｓ ｇｅｒｍｐｌａｓｍ.
Ｔｈｅ ｋｅｙ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｂｉｏ￣
ｌｏｇｙ ｈａｓ ａｌｗａｙｓ ｂｅｅｎ ｔｈｅ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ
ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｒａｒｅ ａｎｄ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ ｐｌａｎｔｓ ｗｉｔｈ
ｓｍａｌｌ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ. Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉ￣
ｂｕｔｉｏｎ ｏｆ Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｗａｓ ｖｅｒｙ ｎａｒｒｏｗ. Ｈａｂｉｔａｔ
ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｓｅｖｅｒｅ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｃａｕｓｅｄ
ｓｏｍｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｅｅｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌꎬ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ
ｓｅｌｆ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎꎬ ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ. Ｓｏ ｗｅ
ｓｕｇｇｅｓｔ ｔｈａｔ: １) Ｃ ｒｈｙｔｉｄｏｐｈｙｌｌａ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｉｎｃｌｕｄｅｄ
ｉｎ ｔｈｅ ｒａｒｅ ａｎｄ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ ｓｐｅｃｉｅｓ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｌｉｓｔ
Ｒｅｄｂｏｏｋꎬ ｓｏ ｔｈａｔ ｍｏｒｅ ｐｅｏｐｌｅ ｋｎｏｗ ｉｔ ａｎｄ ｅｎｈａｎｃｅ
ｐｅｏｐｌｅ’ｓ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ａｗａｒｅｎｅｓｓ. Ｗｅ ａｌｓｏ ｓｈｏｕｌｄ ｅｓ￣
ｔａｂｌｉｓｈ ｎａｔｕｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｅｓ ａｎｄ ｐｒｏｔｅｃｔ ｔｈｅ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｂｉｏｄｉｖｅｒ￣
ｓｉｔｙ. ２) Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｉｎ ｓｉｔｕ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎꎬ ｗｅ ｓｕｇ￣
ｇｅｓｔ ｔｈａｔ ｍｏｒｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｂｏｕｔ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓ￣
ｔｉｃｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｄｏｎｅ ｔｏ
ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍꎬ ｔｏ ｅｘｐａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｐｕ￣
ｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ａｒｅａ ｂｙ ｃｕｌｔｉｖａｔｉｎｇ ｓｅｅｄｌｉｎｇ
ｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎꎬ ｈｅｌｐｉｎｇ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ａｎｄ ｅｎ￣
ｈａｎｃｅｄ ｉｔｓ ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌ ａｂｉｌｉｔｙ. Ａｔ ｔｈｅ
ｓａｍｅ ｔｉｍｅꎬ ｗｅ ｃｏｕｌｄ ｐｌａｎｔ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｌａｃｅｓ ａｎｄ ｄｏ
ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｔｅｓｔꎬ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｔｒａｎｓ￣
ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｄｖａｎｔａｇｅ
ｉｎｔｏ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｄｖａｎｔａｇｅꎬ ａｎｄ ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ ｔｈｅ ｐｒｏｔｅｃ￣
ｔｉｏｎ ｏｆ ｇｅｒｍｐｌａｓｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ. Ａｌｌ ｏｆ ｔｈｅｓｅ ｈａｖｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ
ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｃｏｎｓｅｒｖａ￣
ｔｉｏｎ ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏｌｏｇｉ￣
ｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ.
Ａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅ: Ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒｓ ｗｏｕｌｄ ｌｉｋｅ ｔｏ ｔｈａｎｋ Ｍｒ Ｌｉ Ｊｉｎｈｕａｉ
ａｎｄ Ｚｈａｉ Ｓｈｕａｉｓｈｕａｉ ｆｏｒ ｔｈｅｉｒ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ ｗｉｔｈ ｆｉｅｌｄ ｗｏｒｋ ａｎｄ
ｐｏｓｔ￣ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ.
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ｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｓｃｈｒｅｎｋ ｓｐｒｕｃｅ ｆｏｒｅｓｔ ｎｏｒｔｈｗｅｓｔꎬ Ｃｈｉｎａ [Ｊ] . Ａｃ￣
ｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａꎬ ２５: １０００—１００６
Ｌｉ ＹＬꎬ Ｚｈａｎｇ Ｊꎬ Ｐａｎ ＹＺꎬ ２００５ｂ. Ｔｈｅ ｇｅｒｍｐｌａｓｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｏｆ Ｃａｍｅｌ￣
ｌｉａ ｐｌａｎｔｓ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｉｎ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｇａｒｄｅｎｓ ｉｎ Ｓｉｃｈｕａｎ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅꎬ Ｃｈｉｎａ [Ｊ] . Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｈｏｒｔｉｃｕｌｔｕｒｅꎬ ３３: ２６—２７
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ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｔａｘｕｓ ｙｕｎｎａｎｅｎｓｉｓ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ Ｌａｎｐｉｎｇ Ｃｏｕｎｔｙꎬ
Ｙｕｎｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ [ Ｊ] . Ａｃｔａ Ｂｏｔａｎｉｃａ Ｂｏｒｅａｌｉ￣Ｏｃｃｉｄｅｎｔａｌｉａ Ｓｉｎｉ￣
７４８６期 ＬＩＵ Ｈａｉ￣ｙａｎ ｅｔ ａｌ.: Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｒａｒｅ ａｎｄ Ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ Ｐｌａｎｔ Ｃａｍｅｌｌｉａ
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ｐｌｏｗ [Ｊ] . Ｓｈａｎｘｉ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅꎬ ４０ (４): ８１—８３
Ｌｉｎ ＹＣꎬ Ｃｈａｎｇ ＬＷꎬ Ｙａｎｇ ＫＣꎬ ２０１１. Ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｔｒｅｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕ￣
ｔｉｏｎ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｈａｂｉｔａｔ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ ａｎｄ ｄｉｓｐｅｒｓａｌ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ
[Ｊ] . Ｏｅｃｏｌｏｇｉａꎬ １６５: １７５—１８４
Ｌｉｕ ＧＦꎬ Ｄｉｎｇ Ｙꎬ Ｚａｎｇ ＲＧꎬ ２０１１ａ. Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ Ｐｉｃｅａ
ｓｃｈｒｅｎｋｉａｎａ ｖａｒ. ｔｉａｎｓｃｈａｎｉｃａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ Ｔｉａｎｓｈａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ
[Ｊ] . Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ ２２: ９—１３
Ｌｉｕ ＨＹꎬ Ｚｏｕ ＴＣꎬ Ｚｈｏｕ ＨＹ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１１ｂ. Ｓｔｕｄｉｅｓ ｏｎ ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ａｎｄ
ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｗｅｎｔｙ ｓｐｅｃｉｅｓ ｎａｔｉｖｅ ｏｒｎａｍｅｎｔａｌ ｐｌａｎｔｓ ｉｎ Ｇｕｉｚｈｏｕ
[Ｊ] . Ｇｕｉｚｈｏｕ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ ３９: ２９—３３
Ｌｏｎｇ ＸＱꎬ ２０１３. Ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｗｏｏｄｙ ｅｄｉｂｌｅ ｏｉｌ ｒｅ￣
ｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ Ｇｕｉｚｈｏｕ [Ｊ] . Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ＆ Ｍａｒｋｅｔꎬ １９:
２４３—２４７
Ｑｕｅｅｎｂｏｒｏｕｇｈ ＳＡꎬ Ｂｕｒｓｌｅｍ ＤＦＲＰꎬ Ｇａｒｗｏｏｄ ＮＣꎬ ２００７. Ｈａｂｉｔａｔ ｎｉｃｈｅ
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｂｙ １６ ｓｐｅｃｉｅｓ ｏｆ Ｍｙｒｉｓｔｉｃａｃｅａｅ ｉｎ Ａｍａｚｏｎｉａｎ Ｅｃｕａｄｏｒ
[Ｊ] . Ｐｌａｎｔ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ １９２: １９３—２０７
Ｗａｎｇ Ｌꎬ Ｓｕｎ ＱＷꎬ Ｈａｏ ＣＹꎬ ２０１０. Ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ａｇｅ￣ｃｌａｓｓ Ｔａｘｕｓ ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ ｖａｒ. ｍａｉｒｅｉ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ
ａｒｅａ ｏｆ ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ａｎｈｕｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ [ Ｊ] . Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐ￣
ｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ ２１: ２７２—２７８
Ｗｕ ＺＹꎬ Ｓｕｎ Ｈꎬ Ｚｈｏｕ ＺＫꎬ ２０１０. Ｆｌｏｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｓｅｅｄ Ｐｌａｎｔｓ ｆｒｏｍ Ｃｈｉｎａ
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Ｘｕ ＸＨꎬ Ｙｕ ＭＤꎬ Ｈｕ ＺＨꎬ ２００５. Ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ Ｃａｓ￣
ｔａｎｏｐｓｉｓ ｅｙｒｅｉ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｇｕｔｉａｎ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｅｒｖｅ ｉｎ
Ｚｈｅｊｉａｎｇꎬ Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ [ Ｊ] . Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａꎬ ２５: ６４５—
６５３
Ｙａｎ ＧＱꎬ Ｚｈａｏ ＧＦꎬ Ｈｕ ＺＨꎬ ２００１. Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃｓ
ｏｆ Ｌａｒｉｘ ｃｈｉｎｅｎｅｓｉｓ ｉｎ Ｑｉｎｌｉｎｇ Ｍｏｕｎｔａｉｎ [ Ｊ] . Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ １２: ８２４—８２８
Ｙｉｎｇ ＪＳꎬ Ｃｈｅｎ ＭＬꎬ ２０１１. Ｐｌａｎｔ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ [Ｍ]. Ｂｅｉｊｉｎｇ:
Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ
Ｙｕａｎ ＣＭꎬ Ｍｅｎｇ ＧＴꎬ Ｆａｎｇ ＸＪꎬ ２０１２. Ａｇｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉ￣
ｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｒｅ ａｎｄ ｅｎｄａｎｇｅｒｅｄ ｐｌａｎｔ Ａｌｃｉｍａｎｄｒａ ｃａｔｈｃａｒｔｉｉ
[Ｊ] . Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａꎬ ３２: ３８６６—３８７２
Ｚｈａｎｇ ＪＴꎬ １９９８. Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｐａｔｉａｌ ｐｏｉｎｔ ｐａｔｔｅｒｎ ｆｏｒ ｐｌａｎｔ ｓｐｅｃｉｅｓ
[Ｊ] . Ａｃｔａ Ｐｈｙｔｏｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａꎬ ２２: ３４４—３４９
Ｚｈａｎｇ ＨＤ (张宏达)ꎬ Ｒｅｎ ＳＸ (任善湘)ꎬ １９９８. Ｔｈｅａｃｅａｅ [Ａ] / /
Ｆｌｏｒａ Ｒｅｉｐｕｂｌｉｃａｅ Ｐｏｐｕｌａｒｉｓ Ｓｉｎｉｃａｅꎬ ４９ (３) [Ｍ]. Ｂｅｉｊｉｎｇ: Ｓｃｉ￣
ｅｎｃｅ Ｐｒｅｓｓ
Ｚｈａｎｇ ＪＴꎬ Ｍｅｎｇ ＤＰꎬ ２００４. Ｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ ｉｎ
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ａｇｅ￣ｃｌａｓｓｅｓ ｏｆ Ｌａｒｉｘ ｐｒｉｎｃｉｐｉｓｒｕｐｐｒｅｃｈｔｉｉ ｉｎ Ｌｕｙａ ｍｏｕｎｔａｉｎ
ｒｅｓｅｒｖｅꎬ Ｓｈａｎｘｉꎬ Ｃｈｉｎａ [Ｊ] . Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａꎬ ２４: ３５—４０
Ｚｈａｎｇ ＱＹꎬ Ｚｈａｎｇ ＹＣꎬ Ｌｕｏ Ｐꎬ ２００７ａ. Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ａ
Ｓａｂｉｎａ ｓａｌｔｕａｒｉａ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｔ ｔｉｍｂｅｒｌｉｎｅ ｏｎ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈ￣ｆａｃｉｎｇ
ｓｌｏｐｅ ｏｆ Ｂａｉｍａ Ｓｎｏｗ Ｍｏｕｎｔａｉｎꎬ Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｃｈｉｎａ [Ｊ] . Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｐｌａｎｔ Ｅｃｏｌｏｇｙ (Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｖｅｒｓｉｏｎ)ꎬ ３１: ８５７—８６４
Ｚｈａｎｇ Ｊꎬ Ｈａｏ ＺＱꎬ Ｓｏｎｇ Ｂꎬ ２００７ｂ. Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｎｄ
ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｐｉｎｕｓ ｋｏｒａｉｅｎｓｉｓ ａｎｄ Ｔｉｌｉａ ａｍｕｒｅｎｓｉｓ ｉｎ ｂｒｏａｄ￣
ｌｅａｖｅｄ Ｋｏｒｅａｎ ｐｉｎｅ ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ｉｎ Ｃｈａｎｇｂａｉ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ [ Ｊ] .
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙꎬ １８: １６８１—１６８７
Ｚｈａｎｇ Ｔꎬ Ｌｉｕ ＨＹꎬ Ｚｏｕ ＴＣꎬ ２０１０. Ｍａｉｎ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｎ ｌｅａｖ￣
ｅｓ ｏｆ ｅｉｇｈｔ ｗｉｌｄ Ｃａｍｅｌｌｉａ ｓｐｅｃｉｅｓ ｉｎ Ｇｕｉｚｈｏｕ [Ｊ] . Ｇｕｉｚｈｏｕ Ａｇｒｉ￣
ｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓꎬ ３８: ７８—８０
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８４８ 植 物 分 类 与 资 源 学 报 第 ３７卷