如何在CANOCO4.5中进行数据分析

.,沈会涛2010年,基于CANOCO的数据统计分析,MultivariateAnalysisofEcologicalDatausingCANOCO,E-mail:shenhuitao80,.,一.群落的排序二.Canoco软件简介三.数据分析,内容,.,一.群落的排序,群落排序：就是把一个地区内所调查的群落样地（物种），按照相似度来排定各样地的位序，从而分析各样地（物种）之间及其与环境之间的相互关系。,.,排序的目的：通过排序把多维空间压缩成低维空间，并且使降低维数引起的信息损失尽量少，实体按其相似关系重新排列，让人可以理解。同时，必须用统计手段来检验排序轴到底是否真能代表环境因子的梯度。,.,排序类别（inCANOCO）间接排序（IndirectGradientAnalysis）：在特定的梯度上（环境轴）上探讨物种的变化情况。PCA（Principalcomponentsanalysis）CA（Correspondenceanalysis）DCA（DetrendedCorrespondenceAnalysis）,直接排序（DirectGradientAnalysis）：寻求潜在的或在间接的环境梯度来解释物种数据的变化。RDA（Redundanceanalysis）CCA（Canonicalcorrespondenceanalysis）DCCA（DetrendedCanonicalCorrespondenceAnalysis）,.,梯度分析,间接排序,直接排序,RDA,CCA,PCA,CA,DCCA,DCA,.,梯度分析,直接排序,单峰模型,线性模型,间接排序,直接排序,间接排序,RDA,PCA,CCA,CA,DCCA,DCA,.,Canoco简介,.,TerBraak,CanonicalCommunityordination,Petr,.,参考资料与网站,IntroductiononCanocoforwindowsMultivariateAnalysisofEcologicalDatausingCANOCO普兰塔数量生态学.张金屯著,.,软件模块,（1）CANOCOforWindow4.5,CANOCO的核心。CANOCOforWindow带有比较全面的排序方法。其核心部分是基于线性模型的PCA和RDA，基于单峰的模型的CA，DCA和CCA。在这些基本排序方法基础上，CANOCO也可以做CVA（典范变量分析），PCoA（主坐标分析）。但NMDS并没有被包括，因为的确用得很少。,.,PCACADCA,pPCApCApDCA,RDACCADCCA,pRDApCCApDCCA,不进入分析，但显示,主动,被动,.,（2）WCanoImp,这个程序的功能是构建数据。但这个程序用法受到了window的剪贴板和电子表格文件的限制。比如在Excel2003以前的版本，列数仅有256列，这就意味着样方数或物种数不能两个同时超过256个，否则需要分割。当然行数宽松点，但不能超过65536行。如果你的数据超过这个限制，你可以将你的数据分割为几个部分，经过WCanoImp转化后，再用CanoMerge程序拼接起来。,.,（3）CanoMerge,1)首要的任务是连接两个或多个包含相同样方但不同变量的数据文件。2)可以用来将您的数据文件输出带制表符分隔的ASCII（文本）文件。3)最后一个功能是可以过滤掉一些低频率的物种。,（4）CanoDrawforWindows用来做排序图的程序。,.,分析流程,.,三数据分析,1.数据的整理物种数据环境数据列：采样点列：采样点行：生物数据行：环境因子注：数据（物种和环境数据）之间差别较大，如数量级之间的差别，需进行lg（X+1）转换，pH不需要进行lg转换。,.,2.操作步骤a.程序CanocoforWindowsWCanoImp，在“saveincondensedformat”的选线前面打上对勾(如图)。,.,b.打开“CANOCO数据.xls”选择要分析的数据将要分析的数据（不要多选择空格）选中后，复制，在图1的界面点击“Save”，自己对其命名，后缀名为“.dta”，如“species.dta”。同样，对环境因子选择后保存为“env.dta”。这时可以关掉图对话框。这样就得到一个spe.dta的文件和一个env.dta的文件。,.,对数据分析之前，先对物种数据进行DCA分析，来选择RDA分析或者CCA分析。,.,.,.,.,.,.,.,先用species-sample资料做DCA分析，看分析结果中Lengthsofgradient的第一轴的大小，如果大于4.0，就应该选CCA，如果3.0-4.0之间，选RDA和CCA均可，如果小于3.0,RDA的结果要好于CCA。,.,RDA排序,.,.,.,.,蒙特卡洛检验值P,.,.,小结：排序的步骤,1.原始数据