生物多样性问题一直备受国际社会的普遍关注,而群落构建作为其主要论题也成为了目前生态学的研究热点。所谓群落构建,即群落中物种多样性的形成和维持机制。许多能够表达群落结构的模式特征已经被生态学家所证实,但相同的模式背后总是存在着多种不同的形成机制。群落生态学所面临的关键挑战是识别哪种构建过程决定着人们所观察到的普遍模式。而本论文正是选题于此。针对上述问题,众多群落生态学者曾在以传统生态位分化为主的确定性过程和以中性假设为主的随机性过程之间进行激烈争论,经过不断理论论证和实验验证,如今人们更多地开始关注多种构建机制的相对重要性对于群落模式的贡献,而不再仅针对某单一机制进行研究。由于生态位-中性连续统(niche-neutral continuum)假设能够较好地体现不同程度中性和生态位组合下的群落动态,所以本文相关内容将在该假设下展开。首先,我们从物种多度的角度出发,在生境梯度上考虑局域和样方尺度下的物种多度排序,提出多度排序等级一致性(abundance rank consistency)的概念和量化指标。这种指标引入了空间因素且能够表征群落多度组成的空间尺度依赖性。我们借助数学模拟手段,建立空间显含(spatially explicit)的生态位-中性连续统模型。通过多种异质生境结构下的系统模拟,我们发现在一定的生境资源条件下,多度排序等级一致性能够实现生态位-中性连续统上群落构建机理的识别和预测。具体来讲,对于自相关结构生境,若计算其群落的等级一致性指标值,连续统上存在唯一的位置与之相对应。但对于现实中鲜有存在的纯随机生境结构来说,却可能存在两种相异的构建机制产生同一个模式指标大小。进一步,由于本文中一致性指标的计算涉及到取样,所以为了使该识别过程在实际应用中具有较好的稳定性,我们还需分析取样设计(如样本的多少和大小等)对连续统上群落构建机理识别效果的影响。结果表明取样重复量不会影响一致性模式的两种量化手段肯德尔等级相关系数(kendall rank-correlation)和回归斜率(regression slope)的计算,但另一种指标形式平均方差(average variance)却对样本重复量的多少较为敏感。若从预测效果和实验成本两方面考虑,计算肯德尔等级相关系数和回归斜率也要比平均方差更好。此外,自从McGill等人另辟蹊径地提出以植物功能性状来解释群落结构以来,群落生态学界发展了大量性状相关的研究。生态学者们常常通过分析性状值的分布特点如性状趋同或趋异等来发现生境梯度上的环境筛选以及局域群落内的生态位分化过程,但仅对表型属性特征进行描述并不能准确把握群落的构建机理。这里我们将植物功能性状作为生态位函数的变量(物种的生存同时决定于环境条件和自身功能性状特征)来进行群落机理探究,并以生态位函数的种内变异组分表征功能性状的种内差异性。针对生态位-中性连续统上的群落,我们分析了三类常见的群落模式指标后得到：在生态位重叠水平较高的群落中,更应当对种群内部个体做区分,但完全生态位分化制约的群落却可以忽略植物种内性状变异性的影响。就种内差异的量级水平而言,除植物性状曲线在变异水平梯度上呈现指数分布以外,其他模式指标物种丰富度(species richness),等级-多度曲线(rank-abundance curve)以及性状-多度关系(trait-abundance relationship)对种内差异的量级表现均不敏感。总之,在上述结论基础上,我们可首先计算群落的多度等级一致性指标,识别出该群落在生态位连续统上的位置之后,再判断是否有必要在设计野外调查时对所有植物个体的性状指标作记录。