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茶条槭种群表型差异研究及潜在分布区预测

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1.前言

1.1 茶条槭生物学特性

1.1.1 形态学特征

1.1.2 分布及生长特性

1.1.3 营养成分及生物活性成分

1.2 研究进展

1.2.1 茶条槭研究现状

1.2.2 表型差异研究方法进展

1.2.3最大熵模型(MaxEnt)研究进展

1.3 研究目的、意义和内容

1.3.1 研究目的和意义

1.3.2 研究内容

2.茶条槭表型差异研究

2.1 材料与方法

2.1.1 试验材料

2.1.2 研究方法

2.1.3 数据统计与分析方法

2.2 结果与分析

2.2.1 各表型性状在种群间和种群内的差异

2.2.2 茶条槭种群的表型变异特征

2.2.3 茶条槭种群间的表型分化

2.2.4 茶条槭表型性状间的主成份分析

2.2.5 茶条槭表型性状与环境因子之间的相关性分析

2.2.6 茶条槭天然种群表型性状的聚类分析

3.茶条槭潜在分布区预测

3.1 最大熵模型(MaxEnt)研究

3.1.1 最大熵模型(MaxEnt)

3.1.2 模型适用性检测

3.1.3 主导因子筛选

3.1.4 气候适宜性划分

3.2 数据资料

3.2.1 地理分布数据收集

3.2.2 环境变量数据

3.3 研究方法

3.3.1 最大熵模型的构建

3.3.2 适生分布区预测

3.4 结果与分析

3.4.1 Maxent模型评价及适生区等级划分

3.4.2 茶条槭的当代适生区分布

3.4.3 茶条槭未来(21世纪30-70年代)适生区分布

4.结论与讨论

4.1 茶条槭表型性状变异

4.2 茶条槭表型性状与环境因子相关分析

4.3 茶条槭当代和未来五个年代分布分析

5.小结

致谢

参考文献

附录

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摘要

为了揭示茶条槭(Acer ginnala)种群表型差异和变异规律,采用ANOVA等分析方法对该种群34个表型性状进行表型差异研究;通过MaxEnt模型预测气候变化对该物种分布范围的影响,分析茶条槭在我国的潜在地理分布。结果表明:
  (1)方差分析结果表明,茶条槭34个表型性状在种群间均存在显著的差异,种群内除LLW、PLW、LP、LAW、FSL、KFSL、KFL、KFW、KFLW、BM、FL、FW、FT、SFL、SFW、ST以外,其余18个性状都存在极显著差异。
  (2)茶条槭表型性状变异系数(CV)范围在15.677%-31.612%之间,平均变异系数为25.319%。各表型性状中,叶片性状(CV=23.140%)>果实性状(CV=20.340%)>种子性状( CV=12.380%);按照地区分布变异趋势大体为安徽(34.954%)>湖北(28.807%)>河南(25.342%)>内蒙(22.704%)>北京(22.010%)>山西(21.563%),表明茶条槭表型变异较丰富,我国南部地区种群平均变异系数大于北部种群。
  (3)茶条槭种群间表型分化系数(VST)范围在:23.134%-85.287%,平均表型分化系数为56.996%,种群间变异(56.996%)略大于种群内(43.004%)变异,变异来源主要是种群间变异。在表型性状中,叶片(VST=66.080%)>果实(VST=49.700%)>种子(VST=33.913%)。
  (4)主成份分析结果表明:茶条槭表型多样性基本来源为叶片贡献率>果实贡献率>种子贡献率。
  (5)茶条槭表型性状与环境因子之间的相关性分析结果,叶片表型变异呈现出以经度和纬度变异并存的趋势,且呈现显著负相关,而与坡度和坡向呈正相关关系;果实相关性状主要受坡度与坡向的正相关性影响;其次,果实和种子表型特征还受到海拔的负相关影响。
  (6)利用群体间欧氏距离进行UPGMA聚类分析,19个茶条槭种群以秦岭-大别山-太行山为界进行聚类。
  (7)运用MaxEnt模型对茶条槭潜在分布区进行预测,结果表明:茶条槭的当代适生区分布基本涵盖其目前已知实际分布区域。适生区为:内蒙古东南部、辽宁西南部、吉林和黑龙江中南部、北京、天津、山西、河北大部分地区、河南大部、山东全部、上海、江苏大部分地区(除南部)、安徽中北部地区、湖北中北部、江西西部、四川东北部、重庆大部(除西部小部分地区)、贵州中北部地区、云南东部零星分布、陕西大部。
  (8)未来21世纪30-70年代适生区分布相较其当代适生区分布格局,其高度适生区逐渐由零星散状分布到70年代几乎消失,而当代主要以集中呈片状分布于东部沿海区域。从全国范围分析,中低度分布区域在未来五个年代仍然呈现集中片状分布,与当代分布格局相似且都位于我国东部沿海地区,但是在未来五个年代茶条槭整体的分布趋势呈逐渐减少状态。
  (9)茶条槭的主要环境影响因子(贡献率)包括BIO13(30.2%)>BIO04(25.8%)>BIO01(17.5%)>BIO09(10.5%)>BIO16(5.1%)>BIO05(3.7%)>BIO03(1.7%)>BIO11(0.6%),8个因子的累积贡献率高达95.1%。

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