李富利, 彭曉昶, 王崇云, 彭明春, 謝映旭, 左艷潔

基于無人機(jī)的昆明?？诹謭?chǎng)寬地壩林區(qū)植物群落建群種格局研究

李富利, 彭曉昶, 王崇云*, 彭明春, 謝映旭, 左艷潔

云南大學(xué)生態(tài)學(xué)與地植物學(xué)研究所, 昆明 650500

建群種是植物群落優(yōu)勢(shì)層中的主要物種, 對(duì)群落環(huán)境有顯著控制作用?？臻g格局是植物種群的基本特征之一, 探討建群種的空間格局是理解生物與生境之間關(guān)系和認(rèn)識(shí)群落生態(tài)過程的有效途徑?？臻g格局特征包括種群空間關(guān)聯(lián)性及其空間分布型。利用無人機(jī)技術(shù), 獲取昆明?？诹謭?chǎng)半濕潤(rùn)常綠闊葉林和落葉櫟類林的多光譜遙感影像, 采用ArcGIS Pro軟件進(jìn)行遙感影像分類并提取滇青岡()、光葉石櫟()、滇石櫟()、栓皮櫟()、槲櫟()植株樹冠中心點(diǎn)空間坐標(biāo)。在Programita Febrero 2014軟件中進(jìn)點(diǎn)格局分析。結(jié)果表明: 各物種10m以下呈均勻分布或隨機(jī), 隨尺度增加, 漸漸表現(xiàn)為聚集分布。光葉石櫟種群和滇石櫟種群空間關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。

半濕潤(rùn)常綠闊葉林; 多光譜影像; 種群格局; 點(diǎn)格局

0 前言

種群是理解植物群落結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)變化機(jī)制的關(guān)鍵[1], 其空間屬性表現(xiàn)為種群個(gè)體在水平空間的配置狀況或分布狀況, 即種群格局(Population pattern)[1-9]。種群個(gè)體在水平空間上彼此間的相互關(guān)系是種內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)、種間競(jìng)爭(zhēng)及自然環(huán)境等各種因素共同作用下形成的結(jié)果[1, 4-5, 13]。種群空間分布格局反映該種群與生境的關(guān)系及其在群落中的地位和作用, 同時(shí)與尺度關(guān)系密切[2, 6, 7]。種群空間分布格局特征包括空間關(guān)聯(lián)性、空間分布型和格局紋理, 種群空間關(guān)聯(lián)有正關(guān)聯(lián)、負(fù)關(guān)聯(lián)、無關(guān)聯(lián)三種方式, 種群格局通常分為隨機(jī)分布、均勻分布、聚集分布三種類型[5]。

種群空間分布格局及其關(guān)聯(lián)性對(duì)種群的生長(zhǎng)、發(fā)育、資源利用等具有顯著的影響[3-5, 16], 研究植物種群格局一方面有助于理解它們的生態(tài)過程, 另一方面可以揭示生物與生境的相互關(guān)系[1-9, 16]。建群種空間格局動(dòng)態(tài)與尺度密切相關(guān), 傳統(tǒng)的樣方取樣和分析方法, 無論樣方大小是多么的合理 , 都不能全面反映一個(gè)種在空間的分布特點(diǎn)和種間的相互關(guān)系[6]。點(diǎn)格局分析方法可顯示任意尺度下的建群種格局變化, 該方法由Ripley 在1977 年提出, 它克服了傳統(tǒng)方法只能分析單一尺度空間分布格局的缺點(diǎn), 目前已被廣泛應(yīng)用于種群布格局的分析中并成為建群種空間格局研究的主要方法之一[5, 6-9]。點(diǎn)格局分析以植物個(gè)體的空間坐標(biāo)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù), 將每個(gè)個(gè)體視為二維空間的一個(gè)點(diǎn), 所有個(gè)體組成空間分布的點(diǎn)圖, 以點(diǎn)圖為基礎(chǔ)進(jìn)行格局分析, 可探討各種尺度下的種群格局特征和彼此間的關(guān)系[1, 4, 5, 20]。點(diǎn)格局分析法不僅能夠提供全面的空間格局信息, 還可以最大限度地利用坐標(biāo)圖的信息, 具有較強(qiáng)的檢驗(yàn)?zāi)芰5]。有人稱點(diǎn)格局分析才是真正意義上的空間格局分析。

衛(wèi)星遙感是景觀和空間生態(tài)學(xué)研究的重要數(shù)據(jù)源, 但是早期的衛(wèi)星遙感影像受分辨率和重訪周期的限制(例如MODIS數(shù)據(jù)空間分辨率250 m; Landsat數(shù)據(jù)空間分辨30 m, 訪問周期18 d), 難以滿足研究對(duì)不同尺度的需求[12-13]。隨著無人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展, 無人機(jī)(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)低空攝影測(cè)量和遙感(Photogrammetry and Remote Sensing, PaRS)技術(shù)由于具有拍攝影像分辨率高、重疊率大、姿態(tài)角大、相幅小、數(shù)量多等特點(diǎn), 因此在許多科學(xué)應(yīng)用方面具有巨大的發(fā)展?jié)摿12], 例如近地面無人機(jī)生態(tài)調(diào)查技術(shù)的應(yīng)用, 可以獲取種群個(gè)體的空間分布信息。隨生態(tài)保護(hù)工作的推進(jìn), 經(jīng)營(yíng)性林區(qū)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)公益林性質(zhì)的林區(qū), 昆明市?？诹謭?chǎng)寬地壩林區(qū)就是一個(gè)典型的例子。本文擬探討①自然因素與人為因素影響下森林群落建群種的種群格局特征; ②利用近地面無人機(jī)技術(shù)獲取植被林冠影像圖, 進(jìn)行建群種種群點(diǎn)格局分析, 與傳統(tǒng)的研究方法所得結(jié)果進(jìn)行比較, 探討群落建群種空間格局和種間關(guān)聯(lián)性特征, 空間格局的尺度效應(yīng), 為生態(tài)公益林生物多樣性保護(hù)提供科學(xué)建議。

1 研究?jī)?nèi)容與方法

1.1 研究區(qū)概況

昆明海口林場(chǎng)成立于1956年, 現(xiàn)屬昆明市林業(yè)局。昆明?？诹謭?chǎng)海拔1800 m—2400 m, 相對(duì)高差600 m[15]。?？诹謭?chǎng)地處昆明市西山區(qū)海口鎮(zhèn), 距離昆明市中心40 km, 地理位置為102°28′—102°38′ E、24°43′—24°56′ N之間。昆明?？诹謭?chǎng)氣候溫和, 冬無嚴(yán)寒, 夏無酷暑。林區(qū)總面積7563 hm2, 林業(yè)用地面積6683.8 hm2, 森林覆蓋率達(dá)80.54%。降水分布不均, 年平均氣溫15.4 ℃, 年均日照時(shí)間2200 h, 屬亞熱帶半濕潤(rùn)氣候類型[14, 15, 17]。半濕潤(rùn)常綠林主要分布在海拔1700 m—2500 m, 是云南中部的基本植被類型之一。

?？诹謭?chǎng)植被類型非常豐富, 由半濕潤(rùn)常綠闊葉林的天然林和自然更新的次生林相間混雜。原生性植被為滇中地帶性植被—半濕潤(rùn)常綠闊葉林, 在林區(qū)以天然林和次生林的形式存在, 主要樹種包括滇青岡()、光葉石櫟()、滇石櫟()、高山栲()、錐連櫟()等。人工植被包括華山松()林、干香柏()林、云南松()林、杉木()林等。

1.2 研究方法

1.2.1 野外調(diào)查

野外群落調(diào)查采用樣方法進(jìn)行, 設(shè)置28個(gè)20 m×20 m的樣方, 在樣方四個(gè)角設(shè)置5 m×5 m大小灌木樣方及1 m×1 m大小草本樣方。野外調(diào)查時(shí)記錄所有樣方的GPS、經(jīng)度和緯度, 研究區(qū)域位置見圖1, 樣方信息見表1。根據(jù)野外記錄的樣方GPS以及?？诹謭?chǎng)Google earth可見光影像確定無人機(jī)飛行區(qū)域, 運(yùn)用無人機(jī)(GV1300型, 數(shù)字綠土公司, 中國(guó)北京)遙感低空飛行, 飛行航高200m, 航線間距50m, 掛載Micasense RedEdge多光譜傳感器(Micasense 美國(guó))拍攝獲取高光譜遙感影像, 并對(duì)獲取的影像信息疊加并處理后進(jìn)行正射矯正。影像空間分辨率0.1 m× 0.1 m, 坐標(biāo)系選擇WGS_1984_UTM_Zone_48N。

圖1 研究區(qū)位置圖

Figure 1 Location of the study area

表1 群落樣地調(diào)查信息表

1.2.2 遙感影像分類方法

利用Photoscan軟件對(duì)無人機(jī)多光譜圖像進(jìn)行重疊合成。以野外調(diào)查樣方GPS點(diǎn)為中心做100米的方形緩沖區(qū), 提取緩沖區(qū)大小的無人機(jī)影像。根據(jù)野外調(diào)查數(shù)據(jù)建立群落建群種的訓(xùn)練區(qū), 利用ArcGIS pro軟件的支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM)方法進(jìn)行監(jiān)督分類, 該方法具有較高的計(jì)算速度和較快的收斂速度[30], 并對(duì)分類圖進(jìn)行精度檢驗(yàn), 各物種分類結(jié)果總體精度為0.95。利用分類圖提取建群種樹冠中心點(diǎn)空間坐標(biāo)進(jìn)行格局分析。

1.2.3 格局分析方法

利用野外調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算小尺度上樣方內(nèi)建群種聚集度大小指數(shù)(ICS):

該指數(shù)也稱之為聚集指數(shù), 當(dāng)ICS＜０時(shí)為均勻分布; ICS＝0時(shí)為隨機(jī)分布; ICS＞0時(shí)為聚集分布[3, 20]。

用分類圖提取群落建群種植株樹冠中心點(diǎn)空間坐標(biāo), 在Programita Febrero 2014軟件中分析群落建群種空間格局和群落共建種之間的相關(guān)性。分析結(jié)果圖的源代碼導(dǎo)入RSstudio中查看, 并把數(shù)據(jù)導(dǎo)入Origin中作圖, 以提高輸出結(jié)果圖片的分辨率。運(yùn)用點(diǎn)格局分析法中的Ripley K函數(shù), 對(duì)滇青岡、光葉石櫟、滇石櫟、栓皮櫟和槲櫟的空間分布格局進(jìn)行分析。單變量K(t)函數(shù)公式如下:

式中:為測(cè)定面積;為測(cè)定區(qū)內(nèi)植物個(gè)體總數(shù);d為與之間的間距;表示空間尺度, 當(dāng)d≤時(shí),(d)=1, 當(dāng)d＞時(shí),(d)=0;W是圓周長(zhǎng)在面積中的比例。

為了使結(jié)果更可靠, 方差更穩(wěn)定, 通常引入/的平方根對(duì)()函數(shù)進(jìn)行了修正, 得出()函數(shù), 公式如下:

若11()=0, 則種群為隨機(jī)分布; 若11()＞0, 則種群為聚集分布; 若11()＜0時(shí), 則種群為均勻分布。采用Monte-Carlo模擬99%置信區(qū)間, 進(jìn)行結(jié)果偏離隨機(jī)狀態(tài)的顯著性檢驗(yàn)。()值位于置信區(qū)間之上, 種群呈聚集分布;()值位于置信區(qū)間之下, 種群呈均勻分布;()值位于置信區(qū)間之內(nèi), 種群呈隨機(jī)分布[1, 4-6, 8, 9, 11, 16]。

1.2.4 空間關(guān)聯(lián)分析方法

空間關(guān)聯(lián)分析可采用 Ripley K函數(shù)轉(zhuǎn)換的雙變量函數(shù)進(jìn)行分析, 但為了結(jié)果更可靠, 方差更穩(wěn)定, 修正后的函數(shù)為:

當(dāng)12()＞0時(shí), 表示不同齡級(jí)個(gè)體在范圍正關(guān)聯(lián); 當(dāng)12()=0時(shí), 不同齡級(jí)個(gè)體在范圍沒有顯著相關(guān)性; 當(dāng)12()＜0時(shí), 不同齡級(jí)個(gè)體在范圍負(fù)關(guān)聯(lián)[26, 31]。采用Monte-Carlo方法來模擬99%的置信區(qū)間, 得到上下兩條包跡線。計(jì)算空間分布的上下包跡線, 從而形成()以及12()的置信區(qū)間[4, 5, 8, 9, 11, 16]。若實(shí)測(cè)12()值大于置信區(qū)間上限為顯著正相關(guān), 在置信區(qū)間內(nèi)為不相關(guān), 小于置信區(qū)間下限為顯著負(fù)相關(guān)[1, 6]。

2 結(jié)果與分析

2.1 聚集指數(shù)

?？诹謭?chǎng)植物群落的優(yōu)勢(shì)種有滇青岡、光葉石櫟、滇石櫟、栓皮櫟和槲櫟。種群的空間分布格局計(jì)算結(jié)果如表2所示, 根據(jù)ICS值顯示, 各優(yōu)勢(shì)種群在空間上呈現(xiàn)聚集分布, 但聚集程度不同。

2.2 點(diǎn)格局分析

群落優(yōu)勢(shì)種群的個(gè)體分布點(diǎn)圖如圖2所示, 種群個(gè)體分布點(diǎn)圖差異較大, 種群分布格局與尺度密切相關(guān)。各群落優(yōu)勢(shì)種群的空間分布格局如圖3所示。由圖3可知: 滇青岡種群在研究尺度0—5 m范圍內(nèi)總體表現(xiàn)為均勻分布, 在尺度5—10 m表現(xiàn)為隨機(jī)分布, 當(dāng)>10 m時(shí)表現(xiàn)為聚集分布,=40 m時(shí)聚集程度達(dá)到最大,>40 m滇青岡聚集程度逐漸下降如圖3(樣地1—4)。光葉石櫟種群和滇石櫟種群在研究尺度0—5 m內(nèi)表現(xiàn)為均勻分布, 光葉石櫟在5 m以后表現(xiàn)為隨機(jī)分布, 滇石櫟在研究尺度5—8 m內(nèi)表現(xiàn)為隨機(jī)分布, 當(dāng)>8時(shí), 表現(xiàn)為聚集分布,=30時(shí)聚集程度最大, 隨后聚集程度逐漸下降如圖3(樣地 5(a、b))。光葉石櫟種群和滇石櫟種群空間關(guān)聯(lián)性分析12()＜0, 兩種群個(gè)體分布格局關(guān)聯(lián)性為負(fù)關(guān)聯(lián)如圖3(樣方編號(hào)5(c))。栓皮櫟種群和槲櫟在0—7 m內(nèi)表現(xiàn)為均勻分布, 在研究尺度7—15 m內(nèi)表現(xiàn)為隨機(jī)分布,>15 m時(shí)表現(xiàn)為聚集分布,=45 m聚集程度最大, 隨后聚集程度均有所下降(樣地6, 7)。

表2 優(yōu)勢(shì)種群空間分布格局聚集度指數(shù)測(cè)定結(jié)果

注:樣地5(c): ○滇石櫟; ●光葉石櫟。

Figure 2 The point diagrams of individual distribution of the tree populations

圖3 各樹種種群的點(diǎn)格局

Figure 3 The point pattern of the populations

3 討論與結(jié)論

種群的空間分布格局與空間尺度密切相關(guān), 空間分布格局隨著尺度的改變而變化, 種群空間分布格局的這種尺度變異性受多因素制約, 如種內(nèi)或種間競(jìng)爭(zhēng)、生境的異質(zhì)性和斑塊性等[5]。野外20 m×20 m樣方調(diào)查數(shù)據(jù)表明, 5種建群種的種群分布格局為聚集分布; 根據(jù)無人機(jī)獲取的遙感影像圖, 對(duì)群落建群種空間分布格局分析表明?？诹謪^(qū)植物群落中建群種在10 m以下分布均勻, 群落建群種在細(xì)微尺度上呈均勻分布, 當(dāng)空間尺度開始增大時(shí), 種群空間分布格局呈現(xiàn)隨機(jī)分布, 之后逐漸過渡為聚集分布。聚集指數(shù)可提供格局類型的信息, 點(diǎn)格局能進(jìn)一步反映出格局的尺度效應(yīng)信息。一般而言, 在粗尺度上物種往往呈聚集分布。對(duì)于大多數(shù)物種的分布格局來說, 尋找單一的限制因素和簡(jiǎn)單的解釋可能是沒有成效的。一個(gè)物種不僅可能受到其范圍內(nèi)不同因素的限制, 而且即使在一個(gè)局部地區(qū), 幾個(gè)因素也可能以復(fù)雜的方式相互作用。種群的空間分布格局通常是植物自身的生物學(xué)特性、生境異質(zhì)性以及種內(nèi)種間競(jìng)爭(zhēng)等生物因素與非生物因素綜合作用的結(jié)果[4, 5, 20, 24, 25]。植物繁殖特性、種子散布方式、競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度以及微地形、光照、土壤養(yǎng)分、水分等生境差異, 都可在不同尺度對(duì)某一物種的空間分布格局起作用[24, 25, 31]。關(guān)于群落中建群種格局形成的原因, 不同的群落有不同的形成原因。局域土壤和地形等立地條件差異, 影響不同樹種聚集的程度。同時(shí)自然界中普遍存在干擾。無論是細(xì)尺度干擾還是粗尺度干擾, 對(duì)森林群落的自然更新都起著重要作用。昆明?？诹謭?chǎng)林區(qū)經(jīng)多年當(dāng)?shù)厣止芾砭直Ｗo(hù)和管理, 以滇青岡、光葉石櫟、滇石櫟、栓皮櫟、槲櫟為喬木層優(yōu)勢(shì)種的群落組成和結(jié)構(gòu)相對(duì)單一, 小尺度上樹種呈均勻分布, 隨著距離增大, 各種群由隨機(jī)分布逐漸過渡為聚集分布, 符合天然林自然分布特征。

各建群種的種群格局特征表現(xiàn)不一。滇青岡種群在尺度10 m以下表現(xiàn)為均勻或隨機(jī)分布, 10 m以上呈聚集分布, 40 m后聚集程度逐漸下降。光葉石櫟種群和滇石櫟種群在8 m以下表現(xiàn)為均勻或隨機(jī)分布, 8 m以上表現(xiàn)為聚集分布, 30 m后聚集程度逐漸下降。栓皮櫟和槲櫟在尺度15 m以下表現(xiàn)為均勻或隨機(jī)分布, 15 m后表現(xiàn)為聚集分布, 45 m后聚集程度逐漸下降。落葉樹種的格局紋理規(guī)模更高。吳初平[32]在研究以青岡為建群種的常綠闊葉林時(shí)發(fā)現(xiàn), 生境異質(zhì)性在群落格局形成中起到重要作用。他還認(rèn)為青岡櫟的種子粒大、質(zhì)量較重, 野外調(diào)查發(fā)現(xiàn)?？诹謭?chǎng)林區(qū)內(nèi)分布有坡度較大的青岡生境, 青岡櫟種子在掉落過程中可能會(huì)滾落至山腳或平緩處, 從而形成強(qiáng)烈的聚集分布[32]。

沒有一種生物是獨(dú)立, 以至于它的分布不受其他物種的影響。劉振國(guó)[33]等研究表明, 空間正關(guān)聯(lián)和負(fù)關(guān)聯(lián)主要發(fā)生在細(xì)尺度下, 空間關(guān)聯(lián)性隨尺度的增大而減弱, 并趨于無關(guān)聯(lián)。種間關(guān)聯(lián)性認(rèn)為, 一個(gè)物種對(duì)另一個(gè)物種存在依賴或有共同的環(huán)境需求, 則它們呈正相互關(guān)系; 負(fù)相互關(guān)系是由于兩物種在對(duì)資源競(jìng)爭(zhēng)過程中相互排斥, 或者不相似的環(huán)境需求[2,4]。細(xì)尺度上光葉石櫟和滇石櫟種群空間關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。主要是各樹種細(xì)尺度上存在競(jìng)爭(zhēng), 為競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境資源而產(chǎn)生負(fù)相關(guān)性, 而隨著尺度的增大, 大徑階的個(gè)體數(shù)量越來越少, 個(gè)體之間距離也越來越遠(yuǎn), 因此, 大部分樹種在大尺度上表現(xiàn)為不相關(guān)。在這一研究結(jié)果體現(xiàn)出了種群空間格局的尺度依賴性, 說明同一個(gè)群落內(nèi)種群內(nèi)或不同個(gè)體之間的相互作用具有顯著的尺度效應(yīng), 當(dāng)大于某一個(gè)尺度時(shí), 個(gè)體間的相互作用將明顯減弱。

昆明?？诹謭?chǎng)林區(qū)內(nèi)以常綠闊葉林為植被主體, 華山松和云南松等針葉林鑲嵌其中。研究的5個(gè)群落的建群種空間格局雖然聚集尺度存在一定的差異, 但總體上均呈現(xiàn)細(xì)尺度均勻或隨機(jī)分布, 隨著尺度的增大, 各建群種趨向于從均勻或隨機(jī)分布轉(zhuǎn)變?yōu)榫奂植? 之后聚集程度逐漸下降。光葉石櫟種群和滇石櫟種群之間的空間格局動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性, 負(fù)相關(guān)性表明兩種樹種在空間上相互排斥。因此, 植被恢復(fù)中應(yīng)以植物群落優(yōu)勢(shì)種間的空間關(guān)聯(lián)性為依據(jù)進(jìn)行合理配置, 減少種間競(jìng)爭(zhēng), 增加生物多樣性, 從而更好地發(fā)揮森林的生態(tài)作用。

多尺度下空間格局分析是點(diǎn)格局分析方法的優(yōu)勢(shì), 它不僅能夠直觀地表現(xiàn)出空間格局隨尺度變化的分布情況, 還可對(duì)野外受尺度限制的調(diào)查進(jìn)行補(bǔ)充, 而無人機(jī)技術(shù)提供了這種多尺度格局分析的一種新的平臺(tái)。

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Research on population pattern of dominate tree species in plant communities based on UAV at the Kuandiba section of Haikou Forest Farm in Kunming

Li Fuli, Peng Xiaochang, Wang Chongyun*, Peng Mingchun, Xie Yingxu, Zuo Yanjie

Institute of Ecology and Geobotany, Yunnan University, Kunming 650091, China

Constructive species are the dominant species of plant communities and have a significant influence on the community environment. Spatial pattern is one of the basic features of plant populations. Exploring the spatial pattern of constructive species is an effective way to understand the relationship between organisms and habitats and the ecological processes of communities. The characteristics of spatial pattern include spatial correlation and spatial distribution of populations. In this study, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology was used to obtain the multi-spectral remote sensing images of the semi-humid evergreen broad-leaved forest and deciduous oak forest in Kunming Haikou forest farm. ArcGIS Pro software was used to interpret the remote sensing images and to derive the center coordinates of forest trees’ crown of,,,andspecies. Spatial pattern analysis was conducted by Programita Febrero 2014 software. The results showed that the tree species were uniformly distributed at small scales (<10m), and gradually showed aggregation distribution with the increasing of spatial scales. Among tree species,population andpopulation had a negative spatial correlation.

semi-humid evergreen broad-leaved forest; multi-spectral remote sensing images; population pattern; pointpattern

10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.03.009

Q948

A

1008-8873(2020)03-057-07

2019-05-05;

2019-08-14

云南大學(xué)一流大學(xué)建設(shè)項(xiàng)目“高原山地-城市-湖泊復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)研究站”; 云南省科技廳-云南大學(xué)“雙一流”重大建設(shè)項(xiàng)目“《云南植被志》研編”。

李富利(1994—), 女, 碩士, 主要從事景觀植被及遙感和地理信息系統(tǒng)應(yīng)用研究, E-mail: 450075805@qq.com

王崇云(1971—), 副教授, E-mail: cywang@ynu.edu.cn

李富利, 彭曉昶, 王崇云, 等. 基于無人機(jī)的昆明?？诹謭?chǎng)寬地壩林區(qū)植物群落建群種格局研究[J]. 生態(tài)科學(xué), 2020, 39(3): 57–63.

Li Fuli, Peng Xiaochang, Wang Chongyun, et al. Research on population pattern of dominate tree species in plant communities based on UAV at the Kuandiba section of Haikou Forest Farm in Kunming[J]. Ecological Science, 2020, 39(3): 57–63.