Community Structure Analysis of a Public Welfare Forest Based on Multivariate Regression Trees

doi:10.11983/CBB17088

Abstract

Abstract: To reveal the species diversity and interspecific relations among dominant species of a public forest community under different habitat types, we studied 125 fixed plots of the Public Welfare Forest of Lin'an city by the multiple regression tree (MRT) method. Species diversity index and interspecific association coefficient were used to explore the structural characteristics of different communities. The 125 typical plots of the forest were divided into 5 types by MRT. The species diversity index did not differ among type I, type II, type III and type V. The species diversity index for type III was the highest, and that of type IV was significantly lower than the others. The slope had a more profound effect on the species diversity index than did elevation. The highest stability layer was the arborous layer in the study area, and bamboo invasion was most likely a key factor seriously affecting the stability of five types. This study can provide a theoretical basis for the classification management of a public forest in Lin’an city and can be a reference for quantitative structure study of regional public forest communities.

Key words: multivariate regression trees, species diversity, interspecific association, bamboo invasion, public welfare , forest

Tianqi Shang, Nuonan Ye, Haiqing Gao, Hongdi Gao, Lita Yi. Community Structure Analysis of a Public Welfare Forest Based on Multivariate Regression Trees[J]. Chinese Bulletin of Botany, 2018, 53(2): 238-249.

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