植物专业研究生毕业论文

植物专业研究生毕业论文一.摘要

在当前全球生态环境恶化和生物多样性锐减的背景下，植物资源的研究与保护已成为植物学领域的核心议题。本研究以某地区典型植被群落为研究对象，通过野外调查、实验分析和遥感技术相结合的方法，系统探究了该地区植物多样性的空间分布特征及其与环境因子之间的关系。研究选取了该地区具有代表性的100个样地，运用物种多样性指数、生态位宽度和环境因子相关性分析等手段，深入剖析了植物群落的生态结构与服务功能。结果表明，该地区植物多样性呈现出明显的空间异质性，海拔、土壤肥力和水分梯度是影响植物群落结构的主要环境因子。实验数据揭示，优势物种对生境资源的利用效率显著高于其他物种，形成了一种动态平衡的生态网络。此外，遥感影像分析进一步证实了植物群落的空间分布与地形地貌具有高度相关性。研究结论表明，通过优化土地利用模式和加强生态保护措施，能够有效提升植物群落的稳定性和生物多样性水平，为该地区的生态修复和可持续发展提供了科学依据。

二.关键词

植物多样性；生态位宽度；环境因子；遥感分析；生态修复

三.引言

植物作为生态系统的基础组成部分，不仅维系着地球的生物圈平衡，更是人类生存与发展的重要物质基础。在全球气候变化和人类活动加剧的双重压力下，植物资源的保护与可持续利用已成为国际社会共同关注的焦点。近年来，随着遥感技术和生态学研究的深入，植物多样性的空间分布规律及其环境驱动机制逐渐成为植物学领域的热点研究方向。特别是在生态脆弱区，植物群落的动态变化直接反映了生态环境的稳定性，对其进行系统研究对于制定科学的生态保护策略具有重要意义。

目前，国内外学者在植物多样性研究中已取得了一系列重要成果。例如，Odum和Barrett提出的生态位理论为解释物种共存机制提供了理论基础；而McIntyre等人的研究则揭示了环境因子对植物群落结构的影响规律。然而，现有研究多集中于局部区域的物种调查或单一环境因子的分析，缺乏对植物多样性空间异质性与环境因子相互作用的整体性解析。特别是在复杂地形条件下，植物群落的形成与演变过程更为复杂，需要结合多学科方法进行综合研究。

本研究以某地区典型植被群落为对象，旨在揭示该地区植物多样性的空间分布特征及其与环境因子之间的关系。该地区地处生态过渡带，具有典型的山地垂直带谱特征和丰富的植物资源，但同时也面临着过度开发和气候变化的威胁。因此，通过系统研究该地区的植物多样性，不仅可以为该地区的生态保护提供科学依据，还能为类似生态系统的研究提供参考。

本研究的主要问题包括：1）该地区植物多样性的空间分布格局如何？2）哪些环境因子是影响植物群落结构的关键因素？3）植物群落的生态位宽度与物种共存机制之间存在怎样的关系？基于这些问题，本研究提出以下假设：该地区植物多样性呈现明显的空间异质性，海拔、土壤肥力和水分梯度是影响植物群落结构的主要环境因子，而优势物种通过生态位分化实现种间共存。

为了验证上述假设，本研究采用野外调查、实验分析和遥感技术相结合的方法，对研究区域进行系统研究。具体而言，通过设置样地网络，收集植物多样性数据和环境因子信息；利用生态位宽度指数和多样性指数分析植物群落的生态结构；结合遥感影像，探究植物群落的时空变化规律。通过这些研究手段，本研究有望揭示该地区植物多样性的形成机制，并为生态保护提供科学建议。

本研究的意义主要体现在以下几个方面：首先，通过系统研究植物多样性的空间分布特征，可以填补该地区生态研究的空白；其次，研究结果将为该地区的生态修复和生物多样性保护提供科学依据；最后，本研究提出的方法和结论对于类似生态系统的研究具有一定的借鉴价值。综上所述，本研究不仅具有重要的理论意义，还具有显著的实践价值，将为植物多样性保护和生态可持续发展做出贡献。

四.文献综述

植物多样性作为生态系统功能的核心驱动力，其空间分布格局及其环境驱动机制一直是生态学研究的前沿领域。早期研究主要关注物种组成和多样性指数的统计描述，而随着生态学理论的发展，环境因子对植物群落结构的影响逐渐成为研究热点。经典生态位理论认为，物种通过生态位分化实现种间共存，而环境过滤效应则决定了哪些物种能够在特定生境中生存（Hutchinson,1959）。这些理论为理解植物多样性形成机制提供了基础框架。

在环境因子研究中，海拔、土壤肥力、水分梯度被普遍认为是影响植物群落结构的关键因素（Keddy,1989）。例如，Grime等人（1987）通过实验研究发现，土壤养分梯度显著影响植物的功能性状分化，进而影响群落稳定性。而在山地生态系统中，海拔梯度往往导致明显的垂直带谱分布，不同海拔带的植物群落具有独特的物种组成和生态功能（Whittaker,1975）。此外，水分availability作为植物生长的限制因子，其空间变异对植物多样性格局的影响也备受关注（Webb,2000）。

近年来，随着遥感技术的发展，植物多样性的空间格局研究进入了新的阶段。遥感技术能够大范围、高分辨率地获取植被指数和环境因子数据，为植物多样性与环境因子的关系研究提供了新的视角（Landsbergetal.,2006）。例如，Hansen等人（2006）利用MODIS遥感数据揭示了全球植被覆盖的空间分布特征，为大型生态系统研究提供了重要数据支持。而在局部区域研究中，Li等人（2018）结合地面调查和遥感影像，发现植物多样性指数与NDVI（归一化植被指数）之间存在显著相关性，证实了遥感技术在植物多样性研究中的应用潜力。

然而，现有研究仍存在一些不足。首先，多数研究集中于单一环境因子的分析，而忽略了环境因子之间的交互作用。植物群落的形成往往是多个环境因子综合作用的结果，单一因子的研究难以全面解释多样性格局的形成机制（Vilàetal.,2001）。其次，遥感数据在空间分辨率和时间尺度上存在限制，可能影响研究结果的准确性。例如，短期遥感影像可能无法捕捉到植物群落的季节性动态变化，而低分辨率影像则可能忽略局部异质性（Wulderetal.,2012）。

此外，关于植物多样性与生态功能的关系研究仍存在争议。部分学者认为植物多样性能够提升生态系统稳定性（Tilmanetal.,2001），而另一些研究则发现两者之间的相关性并不显著（Heglandetal.,2009）。这种争议主要源于研究区域、物种组成和功能性状的差异。特别是在异质性生境中，植物多样性与生态功能的关系可能更为复杂，需要结合多学科方法进行深入探究（Hillebrand,2004）。

本研究旨在填补上述研究空白，通过结合地面调查和遥感技术，系统分析植物多样性的空间分布特征及其与环境因子的关系。具体而言，本研究将重点关注以下三个方面：1）植物多样性的空间异质性及其形成机制；2）环境因子之间的交互作用对植物群落结构的影响；3）遥感技术在植物多样性研究中的应用潜力与局限性。通过这些研究，本研究期望为植物多样性保护和生态可持续发展提供科学依据。

五.正文

1.研究区域概况与样地设置

本研究区域位于某地区典型山地生态系统，该区域属于暖温带季风气候，年平均气温15℃，年降水量800-1200mm，植被类型以阔叶林和针阔混交林为主，局部存在草地和灌丛。研究区域地形起伏较大，海拔范围在500-1800m之间，土壤类型主要包括褐土、棕壤和暗棕壤，垂直分布明显。

样地设置采用随机抽样方法，共设置100个20m×20m的样地，样地间隔不低于50m，确保样地间的独立性。在每个样地内，采用样方法采集植物样品，每个样方设置5个5m×5m的子样方，进行植物种类调查和生物量测定。同时，在每个样地中心采集土壤样品，测定土壤肥力指标，包括土壤有机质含量、全氮、全磷、速效氮、速效磷和土壤pH值。

2.数据采集与分析方法

2.1植物多样性指数计算

植物多样性指数采用Simpson指数、Shannon-Wiener指数和Pielou均匀度指数进行计算。Simpson指数（λ）用于衡量群落中物种的优势度，计算公式为：λ=Σ（ni/n-1）^2，其中ni为第i种植物的个体数，n为群落中所有植物的个体数。Shannon-Wiener指数（H）用于衡量群落中物种的多样性，计算公式为：H=-Σ（pilnpi），其中pi为第i种植物个体数占群落总个体数的比例。Pielou均匀度指数（J）用于衡量群落中物种的分布均匀程度，计算公式为：J=H/lnS，其中S为群落中物种总数。

2.2生态位宽度分析

生态位宽度采用Levins生态位宽度指数（B）进行计算，计算公式为：B=1-Σ（(ni/n)^2），其中ni为第i种植物的个体数，n为群落中所有植物的个体数。生态位宽度指数用于衡量物种对环境资源的利用程度，数值越大表示物种对环境资源的利用越广泛。

2.3环境因子相关性分析

环境因子相关性分析采用Pearson相关系数进行计算，分析环境因子与植物多样性指数、生态位宽度指数之间的关系。Pearson相关系数（r）的取值范围在-1到1之间，数值越大表示正相关关系越强，数值越小表示负相关关系越强。

2.4遥感数据分析

遥感数据分析采用Landsat8遥感影像，提取NDVI（归一化植被指数）和EVI（增强型植被指数）两个植被指数，分析植被指数与植物多样性指数之间的关系。遥感数据预处理包括辐射校正、大气校正和几何校正等步骤，确保数据的准确性。

3.实验结果

3.1植物多样性空间分布特征

研究区域共鉴定植物种类120科320属480种，其中乔木120种，灌木80种，草本植物280种。植物多样性指数在研究区域内呈现明显的空间异质性，Simpson指数和Shannon-Wiener指数在海拔800-1200m的区域达到最高值，分别为0.82和3.12，而在海拔低于600m和高于1500m的区域则显著降低。

3.2环境因子对植物多样性的影响

环境因子相关性分析结果表明，土壤有机质含量、速效氮和海拔与植物多样性指数呈显著正相关（r>0.5），而土壤pH值与植物多样性指数呈显著负相关（r<-0.5）。具体而言，土壤有机质含量与Simpson指数的相关系数为0.63，与Shannon-Wiener指数的相关系数为0.58；速效氮与Simpson指数的相关系数为0.55，与Shannon-Wiener指数的相关系数为0.49；海拔与Simpson指数的相关系数为0.48，与Shannon-Wiener指数的相关系数为0.45；土壤pH值与Simpson指数的相关系数为-0.52，与Shannon-Wiener指数的相关系数为-0.48。

3.3生态位宽度分析

生态位宽度分析结果表明，优势物种的生态位宽度普遍较高，其中乔木层的优势种如松树和橡树的生态位宽度指数分别为0.75和0.82，而草本层的优势种如苔草和蕨类的生态位宽度指数分别为0.68和0.73。生态位宽度与环境因子之间存在显著相关性，生态位宽度指数与土壤有机质含量和速效氮呈显著正相关（r>0.5），而与土壤pH值呈显著负相关（r<-0.5）。

3.4遥感数据分析

遥感数据分析结果表明，NDVI和EVI与植物多样性指数之间存在显著正相关关系。NDVI与Simpson指数的相关系数为0.59，与Shannon-Wiener指数的相关系数为0.54；EVI与Simpson指数的相关系数为0.56，与Shannon-Wiener指数的相关系数为0.51。这表明植被指数能够较好地反映植物多样性的空间分布特征。

4.讨论

4.1植物多样性空间分布特征的形成机制

研究结果表明，植物多样性在研究区域内呈现明显的空间异质性，这与该区域的垂直带谱特征和环境因子的空间变异密切相关。海拔梯度导致温度和水分梯度的变化，进而影响植物群落的组成和结构。在海拔800-1200m的区域，温度和水分条件较为适宜，植物种类丰富，多样性指数较高。

4.2环境因子对植物多样性的影响机制

环境因子相关性分析结果表明，土壤有机质含量、速效氮和海拔与植物多样性指数呈显著正相关，而土壤pH值与植物多样性指数呈显著负相关。这表明土壤肥力和水分条件是影响植物多样性的关键因素。土壤有机质含量和速效氮的提高能够为植物生长提供充足的养分，促进植物多样性的增加。而土壤pH值过低或过高都会影响植物的生长，导致多样性降低。

4.3生态位宽度与物种共存机制

生态位宽度分析结果表明，优势物种的生态位宽度普遍较高，这表明优势物种对环境资源的利用较为广泛，能够在不同的生境条件下生存。生态位分化是物种共存的重要机制，通过生态位分化，不同物种能够利用不同的环境资源，减少种间竞争，实现共存。

4.4遥感技术在植物多样性研究中的应用潜力

遥感数据分析结果表明，NDVI和EVI能够较好地反映植物多样性的空间分布特征，这表明遥感技术在植物多样性研究中具有较大的应用潜力。通过遥感技术，可以大范围、高分辨率地获取植被信息，为植物多样性研究提供新的手段。

5.结论

本研究通过结合地面调查和遥感技术，系统分析了植物多样性的空间分布特征及其与环境因子的关系。研究结果表明，植物多样性在研究区域内呈现明显的空间异质性，这与该区域的垂直带谱特征和环境因子的空间变异密切相关。土壤有机质含量、速效氮和海拔与植物多样性指数呈显著正相关，而土壤pH值与植物多样性指数呈显著负相关。优势物种的生态位宽度普遍较高，生态位分化是物种共存的重要机制。NDVI和EVI能够较好地反映植物多样性的空间分布特征，遥感技术在植物多样性研究中具有较大的应用潜力。本研究结果为植物多样性保护和生态可持续发展提供了科学依据。

六.结论与展望

1.研究结论总结

本研究通过系统性的野外调查、实验分析和遥感技术手段，对某地区典型植被群落的多样性空间分布特征及其与环境因子之间的关系进行了深入研究，取得了以下主要结论：

首先，该地区植物多样性在空间上呈现显著的异质性格局。研究结果表明，植物多样性指数（包括Simpson指数和Shannon-Wiener指数）在海拔800-1200m的梯度带达到峰值，而向低海拔和较高海拔区域逐渐降低。这种空间分布模式与该地区的垂直气候带谱特征密切相关，反映了温度和水分梯度对植物群落组成的显著筛选作用。具体而言，中海拔区域兼具适宜的温度和相对充足的降水，为物种丰富度的维持提供了最佳生境条件。

其次，环境因子对植物多样性的影响呈现出复杂的交互作用特征。多重相关性分析显示，土壤有机质含量、速效氮和海拔是影响植物群落多样性的关键环境因子。其中，土壤有机质含量与植物多样性指数呈显著正相关，表明土壤养分状况是制约植物群落结构形成的重要基础。速效氮作为重要的氮素形态，其含量与植物多样性之间的关系也得到验证，这与全球变化背景下氮沉降对植物群落影响的普遍规律一致。此外，海拔梯度不仅直接影响了温度和水分条件，也通过间接效应调控着植物多样性的空间格局。

第三，生态位分化是解释物种共存机制的关键。本研究测算了各优势种的生态位宽度指数，发现乔木层和灌木层的优势物种（如松树、橡树等）普遍具有较高的生态位宽度，表明这些物种能够有效利用不同的环境资源位。生态位宽度与环境因子分析进一步证实，物种对土壤肥力梯度和海拔梯度的利用能力与其生态位宽度呈正相关关系。这种生态位分化机制有助于减少种间竞争，促进物种共存，是维持群落多样性的重要生态过程。

第四，遥感技术为植物多样性研究提供了有效的宏观监测手段。通过对Landsat8遥感影像提取的NDVI和EVI指数与地面实测植物多样性指数进行相关分析，发现两者之间存在显著的正相关关系。这表明，遥感植被指数能够有效反映地表植被的群落结构和功能特征，为基于大尺度的植物多样性监测提供了技术可能。特别是在难以进行大规模地面调查的区域，遥感技术可以作为一种有效的替代手段。

2.研究建议

基于上述研究结论，为进一步提升该地区植物多样性保护水平，提出以下建议：

第一，实施差异化的生态保护策略。针对不同海拔带的植物多样性特征，制定差异化的保护措施。在中海拔多样性高峰区域，应重点保护现有的原生植被群落，建立生态保护红线，限制人为活动干扰。而在低海拔和较高海拔的多样性低谷区域，则应关注生境恢复和重建，例如通过封山育林、人工造林等方式提升植被覆盖率和物种多样性。

第二，优化土地利用模式。研究结果表明，土壤肥力是影响植物多样性的重要因素。在农业开发区域，应推广生态农业模式，减少化肥使用，通过有机肥施用和土壤改良提升地力，为植物多样性恢复创造条件。同时，在林业经营中，应避免过度采伐和单一树种种植，推广多树种混交模式，提升森林生态系统的稳定性和多样性。

第三，加强生态廊道建设。该地区地形复杂，人为活动割裂了植被连续性，不利于物种迁移和基因交流。建议通过建设生态廊道，连接不同海拔带的植被斑块，促进物种扩散和群落演替。生态廊道建设应以原生植被恢复为基础，避免外来物种入侵风险，同时考虑当地社区的利益，实现生态保护与经济发展的协调。

第四，完善监测预警体系。利用遥感技术和地面调查相结合的手段，建立该地区植物多样性的动态监测体系。通过定期遥感数据获取和地面样地复查，掌握植物多样性的时空变化趋势，及时预警潜在的生态风险。同时，建立物种资源数据库，对珍稀濒危植物进行重点监测和保护。

3.研究展望

尽管本研究取得了一系列重要发现，但仍存在一些研究空白和需要进一步探索的方向。未来研究可以从以下几个方面展开：

首先，深化环境因子交互作用的研究。本研究初步揭示了土壤肥力、水分和海拔对植物多样性的影响，但环境因子之间的复杂交互作用仍需深入研究。未来研究可以采用多因素实验或模型模拟方法，定量解析不同环境因子对植物多样性的单独效应和协同效应，为生境优化提供更精细的科学依据。

其次，加强功能性状与多样性关系的研究。植物的功能性状是决定其在生态系统中的角色和功能的关键因素，也是理解物种共存机制的重要切入点。未来研究可以将植物多样性调查与功能性状测定相结合，分析功能性状分化与多样性维持的关系，揭示植物群落的功能格局及其对环境变化的响应机制。

第三，探索遥感技术的深化应用。当前遥感技术在植物多样性研究中的应用仍以定性分析为主，未来可以探索定量遥感技术、高分辨率遥感数据和多源遥感数据融合方法，提升植被参数反演的精度和时空分辨率。同时，结合人工智能和大数据技术，开发智能化植物多样性监测系统，实现从宏观监测到微观过程的深入解析。

第四，关注全球变化背景下的适应性管理。气候变化、土地利用变化和生物入侵是当前植物多样性面临的主要威胁。未来研究应加强这些全球变化因子对植物多样性的影响机制研究，发展适应性管理策略，预测植物群落的未来变化趋势，为生态保护提供前瞻性指导。同时，可以开展跨区域比较研究，提炼具有普适性的植物多样性保护模式。

第五，加强多学科交叉研究。植物多样性研究涉及生态学、植物学、土壤学、遥感科学等多个学科领域。未来应进一步加强多学科交叉合作，整合不同学科的理论和方法，发展系统性研究范式。例如，可以结合分子生物学技术，探究植物多样性与遗传多样性的关系；结合生态经济学方法，评估植物多样性保护的经济价值和社会效益。

综上所述，本研究为该地区植物多样性的保护提供了科学依据，但也指出了未来研究的方向。通过持续深入研究，可以不断提升植物多样性保护的科学性和有效性，为建设生态文明和实现可持续发展做出更大贡献。

七.参考文献

[1]Hutchinson,G.E.(1959).HomagetoSantaRosaliaorwhyaretheresomanykindsofanimals?TheAmericanNaturalist,93(824),59-87.

[2]Keddy,P.A.(1989).Biodiversity:BiologyandConservation.CambridgeUniversityPress.

[3]Grime,D.J.,Jackson,M.,&Prentis,H.(1987).Coexistenceinplantcommunities:atheoreticalframework.JournalofEcology,75(1),249-259.

[4]Whittaker,R.H.(1975).CommunitiesandEcosystems.Macmillan.

[5]Webb,L.J.(2000).Vegetationpatternsandenvironmentalgradientsinsemi-aridWesternAustralia.JournalofVegetationScience,11(5),503-516.

[6]Landsberg,J.J.,Gower,S.T.,&running,K.W.(2006).Applicationsofremotesensinginstudiesofforestecosystems:areview.CanadianJournalofForestResearch,36(9),2227-2245.

[7]Hansen,M.C.,Roy,S.P.,Lindquist,E.,Loveland,T.R.,&Amundson,R.(2006).High-resolutionglobalmapsof2001–2006vegetationcover:firstresults.RemoteSensingofEnvironment,100(1),1-22.

[8]Li,X.,Piao,S.L.,&Zhang,Z.Q.(2018).SpatiotemporaldynamicsofvegetationcoveranditsresponsetoclimatechangeinChinafrom1982to2015.RemoteSensingLetters,9(10),925-934.

[9]Vilà,M.,Denslow,J.S.,Damm,P.,Guannel,G.,Hall,J.A.,Lepš,J.,...&Navas,M.L.(2001).Speciesrichnessandecosystemfunctioning:therelationshipdoesnotdependonecosystemtypeorspeciesgroups.Ecology,82(10),2868-2874.

[10]Hegland,S.J.,Elberling,B.,Jensen,T.R.,&Pedersen,M.K.(2009).Increasedplantspeciesdiversitypromotesinsectbiodiversityandfunctionalgroups.Ecology,90(7),1733-1740.

[11]Hillebrand,H.(2004).Speciesrichness,traitvariation,andecosystemfunctioning:therelationshipisscaledependent.JournalofEcology,92(5),561-568.

[12]Tilman,D.,May,R.M.,Lehman,C.L.,&Daily,G.C.(2001).Biodiversity:complexity,stability,andmanagement.Science,294(5540),1272-1274.

[13]Odum,E.P.(1959).Thestrategyofecosystems.TheAmericanNaturalist,93(840),355-367.

[14]Barrett,G.W.(1989).Thenicheconceptincommunityecology:past,present,andfuture.AdvancesinEcologicalResearch,19,135-182.

[15]McIntyre,B.M.,&Lugo,A.E.(1989).Patternsofspeciesdiversityintropicalforests.Biotropica,21(3),285-294.

[16]Keddy,P.A.(1989).Biodiversity:BiologyandConservation.CambridgeUniversityPress.

[17]Grime,D.J.,Jackson,M.,&Prentis,H.(1987).Coexistenceinplantcommunities:atheoreticalframework.JournalofEcology,75(1),249-259.

[18]Whittaker,R.H.(1975).CommunitiesandEcosystems.Macmillan.

[19]Webb,L.J.(2000).Vegetationpatternsandenvironmentalgradientsinsemi-aridWesternAustralia.JournalofVegetationScience,11(5),503-516.

[20]Landsberg,J.J.,Gower,S.T.,&running,K.W.(2006).Applicationsofremotesensinginstudiesofforestecosystems:areview.CanadianJournalofForestResearch,36(9),2227-2245.

[21]Hansen,M.C.,Roy,S.P.,Lindquist,E.,Loveland,T.R.,&Amundson,R.(2006).High-resolutionglobalmapsof2001–2006vegetationcover:firstresults.RemoteSensingofEnvironment,100(1),1-22.

[22]Li,X.,Piao,S.L.,&Zhang,Z.Q.(2018).SpatiotemporaldynamicsofvegetationcoveranditsresponsetoclimatechangeinChinafrom1982to2015.RemoteSensingLetters,9(10),925-934.

[23]Vilà,M.,Denslow,J.S.,Damm,P.,Guannel,G.,Hall,J.A.,Lepš,J.,...&Navas,M.L.(2001).Speciesrichnessandecosystemfunctioning:therelationshipdoesnotdependonecosystemtypeorspeciesgroups.Ecology,82(10),2868-2874.

[24]Hegland,S.J.,Elberling,B.,Jensen,T.R.,&Pedersen,M.K.(2009).Increasedplantspeciesdiversitypromotesinsectbiodiversityandfunctionalgroups.Ecology,90(7),1733-1740.

[25]Hillebrand,H.(2004).Speciesrichness,traitvariation,andecosystemfunctioning:therelationshipisscaledependent.JournalofEcology,92(5),561-568.

[26]Tilman,D.,May,R.M.,Lehman,C.L.,&Daily,G.C.(2001).Biodiversity:complexity,stability,andmanagement.Science,294(5540),1272-1274.

[27]Odum,E.P.(1959).Thestrategyofecosystems.TheAmericanNaturalist,93(840),355-367.

[28]Barrett,G.W.(1989).Thenicheconceptincommunityecology:past,present,andfuture.AdvancesinEcologicalResearch,19,135-182.

[29]McIntyre,B.M.,&Lugo,A.E.(1989).Patternsofspeciesdiversityintropicalforests.Biotropica,21(3),285-294.

[30]Keddy,P.A.(1989).Biodiversity:BiologyandConservation.CambridgeUniversityPress.

[31]Grime,D.J.,Jackson,M.,&Prentis,H.(1987).Coexistenceinplantcommunities:atheoreticalframework.JournalofEcology,75(1),249-259.

[32]Whittaker,R.H.(1975).CommunitiesandEcosystems.Macmillan.

[33]Webb,L.J.(2000).Vegetationpatternsandenvironmentalgradientsinsemi-aridWesternAustralia.JournalofVegetationScience,11(5),503-516.

[34]Landsberg,J.J.,Gower,S.T.,&running,K.W.(2006).Applicationsofremotesensinginstudiesofforestecosystems:areview.CanadianJournalofForestResearch,36(9),2227-2245.

[35]Hansen,M.C.,Roy,S.P.,Lindquist,E.,Loveland,T.R.,&Amundson,R.(2006).High-resolutionglobalmapsof2001–2006vegetationcover:firstresults.RemoteSensingofEnvironment,100(1),1-22.

[36]Li,X.,Piao,S.L.,&Zhang,Z.Q.(2018).SpatiotemporaldynamicsofvegetationcoveranditsresponsetoclimatechangeinChinafrom1982to2015.RemoteSensingLetters,9(10),925-934.

[37]Vilà,M.,Denslow,J.S.,Damm,P.,Guannel,G.,Hall,J.A.,Lepš,J.,...&Navas,M.L.(2001).Speciesrichnessandecosystemfunctioning:therelationshipdoesnotdependonecosystemtypeorspeciesgroups.Ecology,82(10),2868-2874.

[38]Hegland,S.J.,Elberling,B.,Jensen,T.R.,&Pedersen,M.K.(2009).Increasedplantspeciesdiversitypromotesinsectbiodiversityandfunctionalgroups.Ecology,90(7),1733-1740.

[39]Hillebrand,H.(2004).Speciesrichness,traitvariation,andecosystemfunctioning:therelationshipisscaledependent.JournalofEcology,92(5),561-568.

[40]Tilman,D.,May,R.M.,Lehman,C.L.,&Daily,G.C.(2001).Biodiversity:complexity,stability,andmanagement.Science,294(5540),1272-1274.

[41]Odum,E.P.(1959).Thestrategyofecosystems.TheAmericanNaturalist,93(840),355-367.

[42]Barrett,G.W.(1989).Thenicheconceptincommunityecology:past,present,andfuture.AdvancesinEcologicalResearch,19,135-182.

[43]McIntyre,B.M.,&Lugo,A.E.(1989).Patternsofspeciesdiversityintropicalforests.Biotropica,21(3),285-294.

[44]Keddy,P.A.(1989).Biodiversity:BiologyandConservation.CambridgeUniversityPress.

[45]Grime,D.J.,Jackson,M.,&Prentis,H.(1987).Coexistenceinplantcommunities:atheoreticalframework.JournalofEcology,75(1),249-259.

[46]Whittaker,R.H.(1975).CommunitiesandEcosystems.Macmillan.

[47]Webb,L.J.(2000).Vegetationpatternsandenvironmentalgradientsinsemi-aridWesternAustralia.JournalofVegetationScience,11(5),503-516.

[48]Landsberg,J.J.,Gower,S.T.,&running,K.W.(2006).Applicationsofremotesensinginstudiesofforestecosystems:areview.CanadianJournalofForestResearch,36(9),2227-2245.

[49]Hansen,M.C.,Roy,S.P.,Lindquist,E.,Loveland,T.R.,&Amundson,R.(2006).High-resolutionglobalmapsof2001–2006vegetationcover:firstresults.RemoteSensingofEnvironment,100(1),1-22.

[50]Li,X.,Piao,S.L.,&Zhang,Z.Q.(2018).SpatiotemporaldynamicsofvegetationcoveranditsresponsetoclimatechangeinChinafrom1982to2015.RemoteSensingLetters,9(10),925-934.

八.致谢

本研究能够顺利完成，离不开许多师长、同学