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E-mail: shenhuitao80@126.com
基于CANOCO的数据统计分析 Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 沈会涛 2010年
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内容 一. 群落的排序 二. Canoco软件简介 三. 数据分析
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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。
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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。
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排序类别(in CANOCO) 间接排序(Indirect Gradient Analysis) :在特定的梯度上(环境轴)上探讨物种的变化情况。 PCA (Principal components analysis) CA (Correspondence analysis) DCA (Detrended Correspondence Analysis) 直接排序(Direct Gradient Analysis) :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 (Redundance analysis) CCA (Canonical correspondence analysis) DCCA (Detrended Canonical Correspondence Analysis)
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梯度分析 直接排序 间接排序 RDA CCA PCA CA DCCA DCA
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梯度分析 线性模型 单峰模型 直接排序 间接排序 直接排序 间接排序 RDA PCA CCA CA DCCA DCA
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Canoco 简介
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Canonical Community ordination
Ter Braak Petr
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参考资料与网站 Introduction on Canoco for windows
Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO 普兰塔 数量生态学.张金屯 著
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软件模块 (1 )CANOCO for Window 4.5 CANOCO的核心。CANOCO for Window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。
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PCA CA DCA RDA CCA DCCA pRDA pCCA pDCCA pPCA pCA pDCA 不进入分析,但显示 主动 被动
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(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。
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(4)CanoDraw for Windows
(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)CanoDraw for Windows 用来做排序图的程序。
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分析流程
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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
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。
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2. 操作步骤 a. 程序→Canoco for Windows→WCanoImp,在“save in condensed format”的选线前面打上对勾(如图)。
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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。
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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。
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先用species-sample资料做DCA分析,看分析结果中Lengths of gradient 的第一轴的大小,如果大于4
先用species-sample资料做DCA分析,看分析结果中Lengths of gradient 的第一轴的大小,如果大于4.0,就应该选CCA,如果 之间,选RDA和CCA均可,如果小于3.0, RDA的结果要好于CCA。
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RDA排序
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蒙特卡洛检验值P
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小结:排序的步骤 1.原始数据的整理:样方(生物/环境)矩阵 2.排序方法选择 3.计算主轴及样点位置 4.排序轴的生态意义解释
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常用统计分析软件包 Canoco PC-ORD Primer TWINSPAN and DECORANA Spss
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谢 谢
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