最近个体法；(b) 最近邻体法；(c) 随机对法；(d) 中点四分法 (引自Greig-Smith 1983)
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图 1.7 无样地取样法图示 最近个体法；(b) 最近邻体法；(c) 随机对法；(d) 中点四分法
(引自Greig-Smith 1983)
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森林群落无样地取样方法的改进
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样点和样线是在一些特殊研究中使用，前者用 于草地的研究中，后者用于灌丛和森林群落中。 但在生态学文献中，它们的使用频率非常低
样带则常常与系统取样结合使用，研究者可先 设置样带，然后再沿样带规则地取样。在格局 分析中，样带是最常用的方法，其中的样带是 由连续的样方组成。
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4、中点四分法（Point—centred quarter method）
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（图1.7（d））， 该法要求事先确定好坐标系的方向。
中点四分法被认为是较理想的方法，在每个样点可测得 4个距离，这样总的取样点数可以减少，比较省时。 Cottam和Curtis（1956）经过与样方取样法比较研 究认为，中点四分法的结果与实际吻合，而其它三种方 法一般都有偏差。Cottam（1955）提出前三个方法 的结果需要进行矫正；即测得的距离须乘以矫正系数， 他提出的矫正系数分别为：最近个体法为2，最近邻体 法为1.67，图随1机.7 对无样法地为取0样.8法，图这示些都是经验值。
2.4 分层取样
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优缺点 简便易做，也是应用最多的方法。缺点是小地段的大小 一般是很难知道的，所以难以进行统计分析。
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2.客观取样
分地段 二者合 定规则 随机难
分层取样 限定随机取样 系统取样 随机取样
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（6）环境因子取样（sampling for environment）
该法要求先通过随机样点划分界线，使得该线 与最近个体和随机样点间的连线垂直。距离定 义为最近个体图（1.同7 无方样法地取1）样法与图位示 于分界线另一 侧最近最个近体法一；株(b间) 最(的引近自邻距G体离r法eig。；-S(mc（)it随h图机191对8.37法) （；c(d）) 中）点四分法
比如说从山麓到山顶 沿西北方向，每隔海 拔50m设置一个样方。 在大多数情况下，系 统取样是先用地形等 因素确定第一个样方 位置，比如山顶等。
优点
取样简分标单题，一 样 品分布普遍， 代表性强，在 植被变差较小 的情况下，效 果很好。
缺点
取样效果的好 坏不能客观地 评价，只能凭 经验判断，其 数据也不能进 行统计分析
朱之 张金屯
2008
上述各种无样地取样方法中,中点四分法虽然
最为理想,但仍有一点不足:它是用样点到植株的距 离来估算植株的平均间距,而样点是人为规定的, 并非真实的植株。用真实的植株间距离来估算 平均间距应该更为合理。所以,本文提出以下改 进方法,旨在不增加工作量的前提下,提高无样地 取样的精度。
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图1.6 样方数与每个样方中平均个体数的关系曲线
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以上三种方法一般认为是决定取样数的客观方 法，前两种方法由于都基于随机分布假设之上， 在实际应用中有不少困难，研究中用得较少。
面积比法对研究者有重要参考价值，但实际工 作中也很少有人完全用面积比法决定样方数。 在决定样方数时，研究者的经验往往起着重要 作用。
以上讲的取样主要是样方位置的设置，在样方位置确定 后，种的观测值可以直接测量记录。但对环境因素，某 些因子的值只与样方位置有关，比如海拔高度、坡度、 坡向、小地形变化等，可以直接测量记录。有些因子由 于变化甚大，还需在样方内进行再取样，才能有较强的 代表性，比如土壤样品。样方内再取样可以用随机取样 法，也可以根据某一规则进行系统取样，后者用得较多。 比如，在土壤取样时可以取5个点，即样方的中心点和 中心点到样方每个角连线的中点，得到5个样品，我们 可以对这5个样品充分地混合，然后再从中取一部分作 为所在样方土壤类型的代表样品而进行化学分析；也可 以将5个样品作为5个重复都进行化学分析，对其结果去 平均值，还可以进行统计分析检验。
缺
非统计学方法， 不能进行显著 性检验
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2.客观取样
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2.客观取样
每一样品单位被抽样的 机会是相等的。
是根据某一规则系统地设置样方，也 叫规则取样（regular sampling）。
随机取样 系统取样 限定随机取样 分层取样
环境因 子取样
是系统取样和随机取样 的结合
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2.3限定随机取样
Y1
·
X1
Y4
·
X4
Y2
·
X2
·
Y5
X5
Y3
·Hale Waihona Puke X3Y6·
X6
Y7
·
X7
Y8
·
X8
Y9
·
X9
图3.2 限定随机取样图示
这种方法每个区组 内每个样品被抽取 的机会更大，而且 这样抽取的数据可
以进行统计分析
但是该方法在野外 可能更费时间
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在小格局和微局分析中，样方更小，其中的取样称作微取 样（micro—sampling）。微取样法作为小格局分析方法 的组成部分，将在各自的方法中讲述.
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图 1.5 样方大小与调查结果关系图示
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三、样方的数目 在样方大小确定后，就要考虑样方的数目。理 论上讲样方数目“越多越好”，但样方太多， 费时费工；样方太少，可能代表性较差，会导 致错误的研究结果，一般需要客观的标准来确 定取样的数目。下面介绍几种常见的方法。
一、样方的选取方法 取样方法
1.主观取样
人为地选择 取样地段
2.客观取样
通过某种统 计学方法来
设置样方
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1.主观取样
选代表性样地（selective sampling）： 样地的选择是凭主观判断，使它能够代表所 研究的植物群落。
优
这一方法在植被研 究实践中曾广泛地 使用，它迅速、简 便，对有经验的工 作者能够取得较好 的结果
生态
第二章 取样技术
福建农林大学林学院 陈灿
第一章 群落的取样
重点
各取样方法及优缺点
难点
无样地取样方法
1.有样地取样
取样需设置一定数量的样地
2.无样地取样
取样无需设置特定形状的样地
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第一节 有样地取样 一、样方的选取方法 二、样方的形状和大小的确定 三、样方的数目的确定
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样方数——平均数曲线法
从统计学知识，我们知道每个样方中的平均个体数 是随样方数目而变化的，当样方数较少时，平均数 变化幅度较大，随着样方数目的增加，它的变化幅 度逐渐减小，当达到某一样方数目时，它的变化幅 度小于允许的范围（比如说5%变化幅度），此时 对应的样方数目可以认为是我们所需要取的样方数。 图1.6是一个样方数——平均数曲线的例子，从图 中可知当样方数为25时，平均值基本稳定，因此， 应该取25个样方。
表1.1 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
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2、样方的大小
决定样方的大小时，首先要考虑研究的群落类型、优势 种的生活型及植被的均匀性等。从统计学上讲，使用面 积小而数目多或者面积大数目少的样方可以达到同样的 精确度，但样方小，取样工作量增加，计算也麻烦，同 时许多样方的观测值可能很接近，给数量分析带来一定 困难。所以，样方大小要适当，一般用群落的最小面积 作为样方的大小。群落最小面积定义为群落中大多数种 类都能出现的最小样方面积，通常用种数面积曲线来确 定，即种数面积曲线的转折点所对应的样方面积。表 1.1是一些植被类型群落最小面积的经验值，由群落最 小面积决定的样方大小适合于多元分析方法，但不适合 于格局分析。
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二、样方的形状和大小
1、样方的形状
植物群落学中的取样单位有多种形式，包括样方、 样圆、样点、样线、样带等。最常用的是方形样 方，因为方形样方易于应用。从统计学角度讲， 方形的边和面积的比较小，因而边际影响的误差 较小；圆形的周长与面积比更小，但是应用圆形 必须使用特制的样圆，在森林和灌丛研究中困难 很大。长方形一般长与宽的比越大，边长就越长， 边际影响误差也愈大，在设置长方形样方时，还 需考虑环境梯度的方向，如长边是否与坡向保持 一致等。使用不同形状的样方所引起的差异一般 是不显著的。
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图1.4 种群分布的三种类型
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在格局分析研究中，样方要适当小，使得所研究的种在样 方内不形成格局规模。在低矮草地研究中一般用 25~100cm2的样方，高草地用100~625 cm2，灌丛0.5~4㎡， 森林 2~25㎡，这些都是经验值。图1.4是三种主要的种群 分布类型，图1.5可以说明样方大小与调查结果的关系， 用样方A和样方B所测得频度结果显然是不同的，说明样 方大小对种群分布格局的研究有重要影响，如果样方大小 选择不当，研究结果均匀分布、随机分布和集群分布就分 辨不出来，结果它们可能都是随机分布或均匀分布。所以 样方大小在格局分析中非常重要。
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