论文部分内容阅读
为了揭示茶条槭(Acer ginnala)种群表型差异和变异规律,采用ANOVA等分析方法对该种群34个表型性状进行表型差异研究;通过MaxEnt模型预测气候变化对该物种分布范围的影响,分析茶条槭在我国的潜在地理分布。结果表明:(1)方差分析结果表明,茶条槭34个表型性状在种群间均存在显著的差异,种群内除LLW、PLW、LP、LAW、FSL、KFSL、KFL、KFW、KFLW、BM、FL、FW、FT、SFL、SFW、ST以外,其余18个性状都存在极显著差异。(2)茶条槭表型性状变异系数(CV)范围在15.677%-31.612%之间,平均变异系数为25.319%。各表型性状中,叶片性状(CV=23.140%)>果实性状(CV=20.340%)>种子性状(CV=12.380%);按照地区分布变异趋势大体为安徽(34.954%)>湖北(28.807%)>河南(25.342%)>内蒙(22.704%)>北京(22.010%)>山西(21.563%),表明茶条槭表型变异较丰富,我国南部地区种群平均变异系数大于北部种群。(3)茶条槭种群间表型分化系数(VST)范围在:23.134%-85.287%,平均表型分化系数为56.996%,种群间变异(56.996%)略大于种群内(43.004%)变异,变异来源主要是种群间变异。在表型性状中,叶片(VST=66.080%)>果实(VST=49.700%)>种子(VST=33.913%)。(4)主成份分析结果表明:茶条槭表型多样性基本来源为叶片贡献率>果实贡献率>种子贡献率。(5)茶条槭表型性状与环境因子之间的相关性分析结果,叶片表型变异呈现出以经度和纬度变异并存的趋势,且呈现显著负相关,而与坡度和坡向呈正相关关系;果实相关性状主要受坡度与坡向的正相关性影响;其次,果实和种子表型特征还受到海拔的负相关影响。(6)利用群体间欧氏距离进行UPGMA聚类分析,19个茶条槭种群以秦岭-大别山-太行山为界进行聚类。(7)运用MaxEnt模型对茶条槭潜在分布区进行预测,结果表明:茶条槭的当代适生区分布基本涵盖其目前已知实际分布区域。适生区为:内蒙古东南部、辽宁西南部、吉林和黑龙江中南部、北京、天津、山西、河北大部分地区、河南大部、山东全部、上海、江苏大部分地区(除南部)、安徽中北部地区、湖北中北部、江西西部、四川东北部、重庆大部(除西部小部分地区)、贵州中北部地区、云南东部零星分布、陕西大部。(8)未来21世纪30-70年代适生区分布相较其当代适生区分布格局,其高度适生区逐渐由零星散状分布到70年代几乎消失,而当代主要以集中呈片状分布于东部沿海区域。从全国范围分析,中低度分布区域在未来五个年代仍然呈现集中片状分布,与当代分布格局相似且都位于我国东部沿海地区,但是在未来五个年代茶条槭整体的分布趋势呈逐渐减少状态。(9)茶条槭的主要环境影响因子(贡献率)包括BIO13(30.2%)>BIO04(25.8%)>BIO01(17.5%)>BIO09(10.5%)>BIO16(5.1%)>BIO05(3.7%)>BIO03(1.7%)>BIO11(0.6%),8个因子的累积贡献率高达95.1%。