成分数据是反映数据比例结构的多维数据,要求各成分分量非负,且总和是定值,通常为1或100%。物种-样地重要值矩阵数据（以下简称物种数据）符合成分数据的定义,属于典型的成分数据。对数比变换方法是将成分数据映射至欧式空间的有效手段,但在数量生态学领域几乎鲜少引入。以往物种数据的处理方法是将其标准化或者进行Hellinger变换,并未考虑到“闭合效应”带来的影响。地形生境条件在群落的分布中起着至关重要的作用,传统分类方法大都只使用物种数据,忽略了环境数据。在群落分类时,如果同时兼顾物种数据和环境数据,得到的分类结果则能够更深刻地揭示植物、群落和地形生境的关系。基于以上考虑,本文以山西油松林群落为案例,通过对物种数据不处理、进行非对称对数比变换（Additive log-ratio transformation,ALR）和Hellinger变换处理,结合多元回归树分析（Multivariate Regression Trees,MRT）进行分类、典范对应分析（Canonical Correspondence Analysis,CCA）进行排序,对比探讨物种成分数据的不同处理方法对于植被数量分析结果的影响,通过探究植物群落和物种与环境因子之间的生态关系,分析结果差异,揭示影响山西油松林群落的主要环境影响因子。通过以上分析,得出以下主要结论:（1）对比原始物种数据,ALR变换和Hellinger变换能够改善原始数据的偏度和峰度,减小异常值出现的概率,使原始数据趋于正态分布。但成分数据中的零值是对数比变换方法的“阿喀琉斯之踵”,ALR变换会受到零值的影响,由于物种重要值数据中的零值为真实零值,特别是当数据中存在大量零值时,在处理上会更加地棘手。Hellinger变换则能够很好地处理数据中存在的零值。（2）三种变换方法分类结果的结合系数均在0.88以上,吻合程度较高;划分节点的环境因子依次增多。进一步研究群丛内样地、物种的划分和群丛的环境特征,发现基于Hellinger变换后的物种数据,进行MRT分类后的结果更能区分样地之间的环境特征差异。物种成分数据的数量分析可以采用多种数据变换方法对比,使得在样地群落的划分和群丛命名上更加合理。（3）地形因子和气候因子对山西油松林群落分布的影响更为显著,CCA排序结果验证了MRT群落分类的结果。其中,经度和年时照时数是山西油松林群落分布的决定环境因子,海拔、纬度、年均温、年蒸发量和土壤PH值与山西油松林群落类型分布格局呈现明显相关性。