《Journal of Ecology》：Scaling species richness: When vegetation surveys don't match in plot area
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本研究通过分析瑞士草原1000多个嵌套样方调查数据，系统评估了物种-面积关系（SAR）在协调不同样方面积植被调查数据中的应用价值。研究发现物种丰富度可通过幂律模型（S=cAz）实现可靠尺度转换，且生态指示值（EIV）对样方面积变化不敏感，为生物多样性数据整合提供了方法论支持。
摘要
物种丰富度尺度转换的核心挑战在于植被调查中样方面积的标准化问题。本研究利用瑞士草原1000多个嵌套样方调查数据（样方面积1-100 m2），系统评估了物种丰富度跨样方面积的尺度转换效果。研究比较了基于幂律的物种-面积关系模型和包含面积参数的机器学习方法，同时检验了生态指示值对样方面积的敏感性。
1 引言
生物多样性数据整合面临样方面积差异的重大挑战。物种-面积关系为跨样方比较提供了数学基础，但其在植被调查中的实际应用效果缺乏系统评估。生态指示值作为描述物种环境偏好的半定量指标，其尺度依赖性亦不明确。本研究通过嵌套样方设计，首次全面评估物种丰富度尺度转换的准确性及生态指示值的稳定性。
2 方法
研究采用六步分析法：数据获取与清洗、生态指示值补充、个体SAR拟合、环境变量预测、模型精度比较、生态指示值变异分析。使用R语言进行非线性最小二乘拟合和随机森林建模，通过绝对相对误差评估预测准确性。
3 结果
3.1 积累系数分析
幂律SAR模型拟合优度中位数为0.97，88%的模型R2>0.9。积累系数z值中位数为0.17，显著低于经典岛屿生物地理学理论值，符合物种丰富生境的普遍规律。
3.2 物种丰富度尺度转换
当尺度因子（样方面积比值）<5时，SAR模型预测误差（4.1%-10.9%）优于随机森林模型（6.3%-10.7%）；尺度因子>5时，随机森林模型（9.6%-26.9%）表现出更好外推能力。使用固定z值的简单SAR模型在小幅尺度转换中表现最佳。
3.3 生态指示值稳定性
九项生态指示值的相对差异随尺度因子增大缓慢上升，从1%-2%（尺度因子1-2）增至3.4%-7.9%（尺度因子25-100）。土壤通气性和温度指标变异最大（7.9%），大陆性和光照稳定性最高（<3.5%）。样地间变异（7.1%-30.0%）显著大于样地内变异。
4 讨论
4.1 温带草原的特异性积累系数
z值中位数0.17反映了连续栖息地的典型特征，与帕莱亚草原研究结果（0.18）高度一致，支持"物种丰富度越高，SAR曲线越平缓"的生态学规律。
4.2 简单模型的实用价值
小幅尺度转换（尺度因子<5）中，固定z值SAR模型足以满足应用需求。大幅尺度转换时，随机森林模型通过环境协变量捕捉非线性关系，但模型复杂度大幅增加。
4.3 生态指示值的尺度不敏感性
最大7.9%的变异幅度证实生态指示值具有显著的尺度稳定性，支持其在跨研究比较中的适用性。这种稳定性源于指示值对长期环境条件的集成能力，使其对采样尺度的敏感度低于物种组成。
4.4 实践应用建议
推荐将尺度转换限制在常用样方面积范围内（如9-28 m2），采用z=0.17作为标准参数。建议未来调查至少包含两个不同样方面积，为数据整合提供基础。
4.5 面积标准化方法的优势
相较于个体数稀化等方法，面积标准化更适用于植被调查：避免植物个体定义的模糊性，兼容历史数据，直接应对空间粒度变异这一主要误差源。
5 结论
本研究首次量化验证了物种丰富度跨样方面积尺度转换的可行性，证实生态指示值的尺度稳定性。提出的标准化方法为整合异源植被调查数据、推动生物多样性跨尺度比较提供了实用工具。未来需在更多生态系统验证方法普适性，并探索多度指标的尺度转换规律。
