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自然保护与休闲部
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目录本节介绍 DCR-DNH 在收集现场数据和开发生态群落分类时采用的程序。
数据收集
DCR-DNH 生态学家致力于使用标准现场采样协议和数值数据分析方法对植被采样、分析和分类进行定量方法。这种重点与北美和欧洲长期以来的植被调查以及美国国家植被分类标准（ Jennings等人2009 ；Peet 等人2012 ）相一致。定量数据明确地识别出共存植物物种之间丰度和生物量的差异。从已知、标准大小的样本单元收集的数据为比较不同植被的林分提供了一致的基础，并促进了用户之间的数据共享，而这仅仅是物种列表或从不确定大小的区域收集的数据所无法实现的。生态群落的组成和结构模式取决于观察的尺度，而指定特定尺度的采样协议既可以降低跨多个尺度的模式模糊的可能性，也可以降低采样器在确定是否记录特定物种时的偏差。类似地，数值分析方法提供了生成和评估植被分类的客观手段，并能够检测出原本可能不明显的模式。用于支持生态分类的定量数据的收集和分析不应被视为万能药，也不应被视为最终目的。相反，它们作为进一步保护生物多样性的工具很重要，但它们为此提供了关键的客观科学背景。
Data collection follows standard protocols developed and refined by DCR-DNH over the past 25 years. The fundamental components of these protocols are consistent with sampling techniques employed by other state Natural Heritage programs a wide range of other users (e.g., Peet et al. 1998). For inventory purposes and most contract projects, data are collected from plots 400 m2 in forests and woodlands and 100 m2 in shrubland and herbaceous vegetation. On natural area preserves and other managed areas that require permanently marked plots for long-term monitoring, modular plots up to 1000 m2 that contain nested subplots are sampled more intensively to provide information about vegetation structure, composition, and species richness at multiple spatial scales. In all cases, within each plot all vascular plants present are recorded and the total individual cover of each taxon (defined as the vertical projection of all above-ground biomass) is estimated and assigned to one of nine cover classes representing a range of percentage values. Vegetation structure is assessed by estimating the cover of each woody species at six vertical (height) strata, and stem diameters are measured for all woody stems => 2.5 cm at breast height (1.4 m). A standard set of environmental data is collected, including elevation, aspect, degree of slope, coverage of different types of surface substrate, soil characteristics, and qualitative measures of soil moisture and hydrology. A soil sample is routinely collected from each plot in order to document soil chemistry. All sampling locations are recorded using a global positioning system (GPS). The sampling protocol can include photographic documentation and cursory examination of tree increment cores to deduce stand age and history. Click here for a copy of the DCR-DNH standard plot data collection field form and Instructions (requires the free Adobe reader).
数据分析与分类
采用数值方法进行分类，重点放在界定弗吉尼亚州和整个地区分布范围内的单位。DCR-DNH 生态学家秉承植被类型的识别应基于总体植物组成的原则，采用聚类分析进行分类。聚类分析是一种数值分类方法，它评估定量样本的相似性，并通过交互式统计过程将最相似的样本融合成聚类。植被生态学中使用了不同类型的聚类分析：DCR-DNH 生态学家使用凝聚层次聚类分析，从每个样本在其自己的组开始，然后逐步将它们融合成更大的组。结果以树状图的形式显示，树状图是一种树状图形，描述了逐步融合组的分辨率。例如，此树状图显示了72图数据集的聚类以及可能代表植被类型的四个主要群体的识别。
随后，进行排序以评估分类并确定与物种组成变化最密切相关的环境梯度和场地条件。排序是一种多元技术，它根据成分相似性和相对物种丰度对植被样本进行排列。排序程序在简化的坐标系中总结多维数据，提取那些能够解释数据中最多变化的轴。DCR-DNH 生态学家使用非度量多维标度(NMDS)，它基于间接梯度分析，尽可能地最大化排序空间中样本间差异和样本间距离之间的等级顺序(即非参数) 相关性。排序分析的结果以图表的形式表示，其中每个点代表一个图，点之间的距离大致表示了成分相似的程度。可以将测量的环境变量和每个轴上的样本坐标之间的统计显著相关性绘制为向量并叠加在图表上。向量的方向表示通过排序空间的最大相关性的方向，而向量线的长度由相关性的强度决定。该图显示了用于说明聚类分析的同一数据集的二维排序。符号表示树状图中确定的四个组，并绘制了显著的环境梯度。
聚类分析和排序均在 PC-ORD (版本6 ；McCune 和 Mefford 1999 - 2011 ) 中实现。一旦确定了潜在的植被类型，就会计算几个汇总统计数据来评估类型的一致性和独特性，并有助于选择名义分类单元。物种特定的恒常性值（分配给某一物种出现的植被类型的地块比例）、忠诚度值（某一物种局限于某一特定类型的程度）和平均覆盖度可识别每种类型中最具特征和最主要的物种。
社区命名法
社区类型的命名法与 USNVC 采用的标准类似，使用最多五种特征物种的科学名称。尽管它们不能作为详细描述的完整替代品，但社区类型的名称的构建是为了便于区分类型并在现场轻松识别它们。弗吉尼亚州的名称使用了多达六种特征物种。通常，物种按重要性和结构位置的降序排列（即，首先列出林上物种，然后是林下物种，然后是草本植物和低矮灌木）。用作名词的物种具有很高的恒定性（通常 > 60 %，但如果特别具有诊断意义，偶尔也会 > 50 %）。同一层的名义种之间用破折号（-）分隔，不同层的名义种之间用斜线（/）分隔。括号中列出的物种不太稳定，但在某个类型中具有局部重要性。当括号内列出两个物种时，这意味着其中一个或两个物种在给定的林分中可能很重要。正式社区类型名称的末尾包括典型的地貌（即森林、林地、灌木丛等）以及潮汐湿地社区的水文状况。通用名称等同物不是名义物种拉丁名称的严格翻译，而是通常指生态组名称，并包含组成或地理修饰语。例如，
茭白- Pontederia cordata - Peltandra virginica - Persicaria punctata潮汐草本植物
淡水潮汐沼泽（野生稻-混合草本植物类型）Acer rubrum - Fraxinus americana - Fraxinus nigra - (Betula alleghaniensis) / Veratrum viride - Carex bromoides -森林
中央阿巴拉契亚基本渗流沼泽
