卓坤钟珮瑜倪莹玥王宇琦:天目山攀援植物分布规律的探究 采其样本,带回去查询图鉴再做记录 1.3.3各数据测量、记录方法 1.3.3.1经纬度、海拔测量 使用手机自带指南针软件测量,每次测量前通过GPS及网络校准。 1.3.3.2胸高周长 先用卷尺测定距地面高1.3米处位置,再用卷尺测量该位置处样株横截面周长。 1.3.3.3物种鉴定 认识物种的攀缘植物及支柱木,直接记录其种类。队员皆不确定种名的物种(包括支柱木及攀缘 植物),高大无法企及其枝叶的支柱木,采取拍照记录,能够采到样的支柱木,采集其枝叶,而攀缘植 物,采取完整的根茎叶样本,对照片和实物样本均做好标记,带回住处分析鉴定。鉴定参考资料为, 王幼芳等人著的《天目山野外实习常见植物图集》。 1.4数据处理 1.4.1方差分析( ANOVA)简介 方差分析( AnalysisofVariance,简称 ANOVA),又称“变异数分析”,用于两个及两个以上样本均 数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据往往呈现波动状。造成波动的原因可分 成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个: 是实验条件,即不同的处理造成的差异,称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差 平方和的总和表示,记作SSb,组间自由度dfb 二是随机误差,如测量误差造成的差异或个体间的差异,称为组内差异,用变量在各组的均值与 该组内变量值之偏差平方和的总和表示,记作SSw,组内自由度dfwe 总偏差平方和SSt=SSb+SSw 组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m,组间dtb=m-1,其中n为样本总数,m为 组数),得到其均方MSw和MSb,一种情况是处理没有作用,即各组样本均来自同一总体, MSb/MSw ≈1。另一种情况是处理确实有作用,组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果,即各样本来自 不同总体。那么,MSb>>MSw MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较,推断各样本是否来自相同的总体 1.4.2分析不同海拔、不同胸高周长的支柱木上攀援植物分布模式的差异 由于涉及的数据分析均为两组以上数据间的比较,且样本符合正态分布,故主要应用单因素方差 分析(one- way ANOVA)的方法对各组数据的总体均值进行显著性差异的分析。首先通过 Brown-Forsythe test检验各组数据是否符合方差齐性假设。在各组数据方差齐性的前提下,通过单因素方差分析检验 各组数据间是否存在显著性差异。若存在显著性差异,则进一步通过 Fisher'sLSD进行事后检验,检 验每两组数据间的差异。 1.4.3分析支柱木上平均物种数与支柱木胸高周长的关系 首先将数据按照支柱木胸高周长分类,在保证每一组数据足够多的同时,尽可能分为更多组,经 数次尝试后,决定以50cm为间隔,将数据分为6组,并舍弃少数离群值。求每组数据的均值,做直 方图,并以平滑曲线连接各数据点,体现平均物种数随支柱木胸高周长增大的变化趋势。丁卓坤 钟珮瑜 倪莹玥 王宇琦：天目山攀援植物分布规律的探究 4 采其样本，带回去查询图鉴再做记录。 1.3.3 各数据测量、记录方法 1.3.3.1 经纬度、海拔测量 使用手机自带指南针软件测量，每次测量前通过GPS及网络校准。 1.3.3.2 胸高周长 先用卷尺测定距地面高1.3米处位置，再用卷尺测量该位置处样株横截面周长。 1.3.3.3 物种鉴定 认识物种的攀缘植物及支柱木，直接记录其种类。队员皆不确定种名的物种（包括支柱木及攀缘 植物），高大无法企及其枝叶的支柱木，采取拍照记录，能够采到样的支柱木，采集其枝叶，而攀缘植 物，采取完整的根茎叶样本，对照片和实物样本均做好标记，带回住处分析鉴定。鉴定参考资料为， 王幼芳等人著的《天目山野外实习常见植物图集》。 1.4 数据处理 1.4.1 方差分析(ANOVA)简介 方差分析(AnalysisofVariance，简称 ANOVA)，又称“变异数分析”，用于两个及两个以上样本均 数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据往往呈现波动状。造成波动的原因可分 成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变 量。 方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个： 一是实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差 平方和的总和表示，记作 SSb，组间自由度 dfb。 二是随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与 该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作 SSw，组内自由度 dfw。 总偏差平方和 SSt=SSb+SSw 组内 SSw、组间 SSb 除以各自的自由度(组内 dfw=n-m，组间 dfb=m-1，其中 n 为样本总数，m 为 组数)，得到其均方 MSw 和 MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw ≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自 不同总体。那么，MSb>>MSw。 MSb/MSw 比值构成 F 分布。用 F 值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。 1.4.2 分析不同海拔、不同胸高周长的支柱木上攀援植物分布模式的差异 由于涉及的数据分析均为两组以上数据间的比较，且样本符合正态分布，故主要应用单因素方差 分析(one-way ANOVA)的方法对各组数据的总体均值进行显著性差异的分析。首先通过 Brown-Forsythe test 检验各组数据是否符合方差齐性假设。在各组数据方差齐性的前提下，通过单因素方差分析检验 各组数据间是否存在显著性差异。若存在显著性差异，则进一步通过 Fisher’s LSD 进行事后检验，检 验每两组数据间的差异。 1.4.3 分析支柱木上平均物种数与支柱木胸高周长的关系 首先将数据按照支柱木胸高周长分类，在保证每一组数据足够多的同时，尽可能分为更多组，经 数次尝试后，决定以 50cm 为间隔，将数据分为 6 组，并舍弃少数离群值。求每组数据的均值，做直 方图，并以平滑曲线连接各数据点，体现平均物种数随支柱木胸高周长增大的变化趋势