样方面积的扩大最常用的是巢式样方法
图2 巢式样方法
法国学者在研究草本植 物群落时，所用样方面积 最初为1/64m2,之后依次 为1/32，1/16，1/8， 1/4，1/2,1，2,4，8，16， 32，64，128，256， 512m2，依次记录相应面 积中物种的数量。把含样 地总和数84%的面积作为 群落最小面积。
不同群落类型最小面积经验值
群落类型
地衣群落 苔藓群落 沙丘草原 干草原 草甸 高草地 灌丛 温带森林 热带雨林
群落最小面积
0.1~0.4 m2 1~4 m2 1~10 m2 1~25 m2 1~50 m2 5~50 m2 10~50 m2 200~500 m2 500~4000 m2
最小样方面积与种群分布类型有关
永久样方（permanent quadrat）：为了进行追踪研 究，可以将样方外围明显的标记进行固定，从而便于 以后再在该样方中进行调查。
面积样方和基面积样方（basal area quadrat）：主 要是测定植物群落所占生境面积的大小及各种植物所 占整个群落面积的大小。这主要是用在比较稀疏的群 落里。一般是按照比例把样方中植物分类标记到坐标 纸上，然后再用求积仪计算。有时根据需要，分别测 定整个样方中全部植物所占的面积（面积样方），以 及植物基部所占的面积（基面样方）。
定义：当总体的个体数较多且个体分布成间断或聚 集排列，这时可依自然的界线或生态学的标准将总体 分为确定的层（类），然后从每一层中抽取若干个个 体，得到所需要样本的取样方法。
特点：总体中个体分布成间断或聚集排列，方法上 是先分层（类），然后再根据每层个体数量与总体容 量比例抽样。
适用范围：总体容量大且可分为几个部分，每个部 分个体间差异小且分布样式随机。
4、样方的数目
<1> 样方数——平均数曲线法
<2> 方差法
• 方差法是根据所研究的来决定取样数目，一般方差大，取 样数目就要多；若方差小，取样数目则可以少。在随机分 布的情况下，取样数目N与总体方差S2有如下关系：
式中t是显著性水准值，比如在95%置信区间t=1.96（≈2）; L 为研究允许误差，这是已知数，方差法要求取样不能少于30 （Wratten和Fry 1980），总体方差可以用前30个样方来估计。
1）随机取样
定义：设一个总体的个体数为N（有限性），若通 过逐个不放回抽取的方法从中抽取n（n≤N）个个体 作为样本，且每个体被抽到的机会相等的抽样方法。
适用范围：总体容量小，样本容量也小，对总体中 的个体分布样式无要求。
2）系统取样
定义：当总体的个体数较多时，这时先根据一定规则 将总体分成均衡的部分，然后按照预先定出的规则， 从每一部分中抽取1个个体，得到所需要样本的取样方 法。
适用范围：总体中个体的分布样式与环境因子有关。
3、取样单位和大小
<1> 取样单位（sampling unit）
方形取样，即样方（quadrat），是最常用的是最 小的样地取样单位（统计学中作为个体处理）。方形 样方的周长与面积比较小，因而边际影响的误差较小。 圆形样方（即样圆）的周长与面积比更小，但因其 形状在实际操作中不方便，且在森林和灌丛中设置圆 形样方困难，一般应用性不大。
2）系统取样（systematic sampling）也叫规则取样 （regular sampling）
3）限定随机取样（strained random sampling）， 也叫做系统-随机取样（systematic-random sampling）
4）分层取样（stratified sampling） 5）集群取样（cluster sampling） 6）环境因子取样（sampling for environment）
但是在每一样方中计数蕨类 植物所需的时间较短。
如果在每一个样方点取一些 样方——比如可能计数一个 40m×40m的网格中的每 一个10m×10m样方，这 样可能工作效率更高
6）（依据）环境因子取样
群落的分布与某些环境因子有关，比如海拔高度、 坡度、坡向和小地形变化等。因此，该方法要先依某 一环境因子设置环境梯度，沿环境梯度分层（类）， 后在每层中抽取若干个个体，得到所需要样本的取样 方法。
<3> 面积比法
• 面积比法是在知道研究地段总面积的情况下，事先决 定要选择研究面积的百分之几作为样地，比如说5% 或10%的研究面积作为样地。这样在样方大小已经确 定的情况下，样方数目便可算出来。比如我们研究地 面积为10000㎡，样方大小为5×5㎡，要求抽取研究 面积的5%作为样地，即样方总面积应为500㎡，则样 方数为500/25=20。
特点：均衡部分的划分和每部分内的取样一项随 机，一项按规则。
适用范围：总体容量大或者不能确定其大小，样本 容量也较大，总体中的个体分布式样随机排列。
• 如右图表示，将 研究地段规则地 分成9个面积相 等的小区，在每
一个小区内随机
地设置一个样方， xi和yi代表第 个 随机取样点的坐 标。
4）分层取样
优点：客观、科学，可靠性强。 缺点：(1)需事先确定每个样地被抽取的概率；
(2)需事先确定取样数目、面积和取样位置等。
总体(容量)：要调查群落或植被总体的（个体数） 样本(容量)：某次取样的（个体数） 个体：样本和总体中单个独立的最小单位
<3> 客观取样的分类
1）随机取样（random sampling）
5、无样地取样
无样地取样（plotless sampling）主要用于森林群 落的研究，它一般用于测定树种的密度，在样树选定 之后，也可得到基面积、频度等数据。无样地取样主 要是测两株树之间的平均距离，由距离可以得到每个 树所占的平均面积，因而换算出密度值。
无样地取样产生的原因是树木个体及所占面积大且形 状不规则导致的。此时如设立样方，如样方面积过小， 增大了取样测量的误差；如样方过大，工作量则太大。
特点：先根据一定规则对总体样本分类，后再根据一 定规则在每类样本中取样。
适用范围：总体容量大，样本容量也大，总体中的个 体分布式样随机排列或连续渐变排列。
• 五点取样法和等距取样法均是系统取样
3）系统-随机取样
定义：当总体的个体数较多时，这时将总体按一 定规则分成均衡的部分，然后再随机从每一部分中 抽取1个个体，得到所需要样本的取样方法。
图解样方（chart quadrat）：原理同面积样方，用 于稍稠密的群落里。区别在于图形上物种及其所占面 积不再是现实的投影面积，而是用符号及其大小和数 量表示。
• 持续放牧下美国亚利桑那州草地群落的变化
<3> 最小样方面积的确定
样方大小的确定，首先需要考虑群落的类型、优势 种的生活型以及植被种类组成的均匀性等，一般应略 大于群落最小面积即群落中大多数种类都能出现的最 小样方面积。常由种-面积曲线来确定群落最小面积。
全部株距之和
5m 50m
• 样带法和样线法
讨论:请同学们运用三种不同的取样方 法设计自己的群落学研究
二、植物群落的数量特征
1. 多度（Abundance）
2. 密度（Density）: D=N/A
其中：D为密度； N为样方内某种植物个体的全部数 目； A指样方面积;
Am =1/D Am表示每个植株所占的平均面积
野外植物群落取样和调查 方法
邵小明
目录
➢取样（sampling） ➢植物群落特征描述 ➢植被的环境特征
一、取样
1、基本原理
在群落调查时，由于人力、物力和时间的限制， 一般只能抽取其中的一部分作为样本来获取数据 并进行分析，进而推断群落总体的特征，这个过 程称为取样。 为了既保证取样研究的结果能够反映群落总体的 特征，又使取样所花费的人力，物力和时间尽可 能少，选择合适的取样方法是至关重要的。
取样
2、取样方法
<1> 主观取样：依据主观判断人为地选择取样地段
优点：简便迅速、省时省力。 缺点：(1)主观和随机性强；
(2)无法确定取样数目、面积、取样位置的合理性 和预测可靠性程度。
适用范围：仅适用于大范围描述性路线调查
<2> 客观取样：依据样地被抽取的客观概率进行取 样，又叫概率取样法，适用于绝大多数群落调查
D.中点四分法（Point—centred quarter method）（图(d)） 距离定义为随机样点与每一象限中最近一株间距离的 平均值。对于一个样点要测定四个距离
中点四分法被认为是较理想的方法，其原因为：
• 在每个样点可测得4个距离，减少总的取样点数 • 与实际最吻合，而其它三种方法一般都有偏差 • 其它方法的矫正系数分别为：最近个体法为2，最近
邻体法为1.67，随机对法为0.8
6、方格调查法
50m 50m
方格调查法特点
A. 将一个样地平分成多个小样方 B. 研究方法可繁可简 C. 既可研究群落面貌，也可分析微生境对群落的影响 D. 利于控制影响因子 E. 特别适用于物种多度或盖度不易测的群落 F. 特别适用于植物种群聚集分布的群落
7、样条取样
常用的判断方法有3种：
①将曲线由陡变缓的转折点所对应的样方面积视为最小群 落面积； ②由于转折点的位置与两个坐标轴刻度的比例大小有关， 因此有学者提出应将样方面积扩大10%而种数不超过10% 作为确定最小样方面积的标准，而当面积增加10%而种类 仅增加5%时，可获得最小面积的较保守值；
③将包含群落总种数某一百分比（如80%）的面积作为群 落最小面积。
四种无样地取样方法
A. 最近个体法（Closest individual method）（图(a)） 距离定义为随机样点与最近一株个体间的距离
B. 最近邻体法（Nearst neighbor method）（图(b)） 距离定义为最近个体与距它最近的邻株之间的距离