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【中文期刊】 《植物学报（英文版）》 2006年48卷7期 778-789页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 North-east (NE) China covers considerable climatic gradients and all major forests types of NE Asia. In the present stud...
【关键词】 canonical correspondence analysis (CCA)； climate； competition；
【中文期刊】 熊斌梅 雷耘 等 《西北植物学报》 2016年36卷11期 2307-2313页 ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 该研究以七姊妹山自然保护区40个(20×20 m2)植物群落调查样方为基础,并采用回归分析和典型对应分析(CCA)的方法研究该区地形对植物物种丰富度及植物分布格局的影响,以明确海拔、坡度、坡向、坡位等地形因子的相对重要性,为该区植物多样性的...
【中文期刊】 张朋 卜崇峰 等 《生态学报》 2015年35卷16期 5412-5420页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 生物结皮是干旱半干旱地区普遍存在的活地被物,在该区生态系统中具有重要的生态功能.探讨生物结皮的空间分布规律是科学管理该资源的理论基础.选择黄土高原水蚀风蚀交错区六道沟小流域内的典型坡面,通过全面调查并应用GS+和CANOCO统计软件进行分析...
【关键词】 生物结皮(BSCs)； 典范对应分析(CCA)； 水蚀风蚀交错区；
【中文期刊】 杨贵军 贾龙 等 《环境昆虫学报》 2016年38卷1期 77-86页 ISTICPKUCSCD
【摘要】 利用典范对应分析(CCA)及曲线回归拟合,研究了宁夏贺兰山拟步甲科昆虫多样性及分布与地形的关系.结果表明:共调查到14属42种,其中,小圆鳖甲和阿小鳖甲为优势种,其个体数量分别占总捕获个体数的36.09％和19.14％.CCA分析显示,海拔...
【中文期刊】 袁铁象 张合平 等 《应用生态学报》 2014年25卷10期 2803-2810页 MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 利用协方差分析、曲线回归拟合及典范对应分析(CCA),研究了地形因子对桂西南喀斯特森林地表植物多样性及不同生长型地表植物分布格局的影响.结果表明:共调查到152种地表植物,其中,蕨类植物37种、草本44种、藤本9种、灌木62种;协方差分析显...
【中文期刊】 刘宏文 程小琴 等 《生态学杂志》 2014年33卷2期 290-295页 ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 通过对山西太岳山宋家沟油松(Pinus tabuliformis)人工林林下植物群落进行调查,采用典范对应分析(CCA),探讨油松人工林林下物种分布与环境因子之间的关系.结果表明:1)在调查的42个样地中,油松林下共出现植物物种83种,隶属...
【关键词】 典范对应分析(CCA)； 油松人工林； 物种分布；
【中文期刊】 艾尼瓦尔·吐米尔 阿不都拉·阿巴斯 《生命科学研究》 2017年21卷2期 106-110,124页 ISTICCA
【摘要】 为了查明新疆托木尔峰国家级自然保护区树附生地衣群落的空间分布规律,在保护区的不同海拔随机设计样点,进行树附生地衣的生态调查,以地衣盖度为指标应用典范对应分析揭示树附生地衣群落物种分布与环境因子之间的关系.结果表明,15个样点中共得出31种树...
【关键词】 树附生地衣； 典范对应分析(CCA)； 物种分布；
【中文期刊】 《植物学报（英文版）》 2006年48卷7期 767-777页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Soil nutrition is a key factor influencing species composition in a community, but it has clearly scaledependent heterog...
【关键词】 biodiversity； beech； canonical correspondence analysis；
【中文期刊】 《植物学报》 2005年47卷10期 1193-1210页 SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Two surveys were conducted to investigate weed vegetation in a 153-hm2 sampling area of summer crop fields from Anhui Pr...
【关键词】 canonical correspondence analysis (CCA)； ecological interpretation； principal component analysis (PCA)；
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