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文档简介
沈会涛2010年,基于CANOCO的数据统计分析,MultivariateAnalysisofEcologicalDatausingCANOCO,E-mail:shenhuitao80,1,一.群落的排序二.Canoco软件简介三.数据分析,内容,2,一.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。,3,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。,4,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),5,梯度分析,间接排序,直接排序,RDA,CCA,PCA,CA,DCCA,DCA,6,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,7,Canoco简介,8,TerBraak,CanonicalCommunityordination,Petr,9,参考资料与网站,IntroductiononCanocoforwindowsMultivariateAnalysisofEcologicalDatausingCANOCO普兰塔数量生态学.张金屯著,10,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。,11,PCACADCA,pPCApCApDCA,RDACCADCCA,pRDApCCApDCCA,不进入分析,但显示,主动,被动,12,(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。,13,(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。,14,分析流程,15,三数据分析,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。,16,2.操作步骤a.程序CanocoforWindowsWCanoImp,在“saveincondensedformat”的选线前面打上对勾(如图)。,17,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。,18,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。,19,20,21,22,23,24,25,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。,26,RDA排序,27,28,29,30,蒙特卡洛检验值P,31,32,小结:排序的步骤,1.原始数据的整理:
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