R语言教程:评估环境梯度功能反应的方法
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更新于2024-07-09
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本教程是一份关于评估生物功能响应环境梯度的指南,主要介绍几种在R语言中使用的统计方法:REDUNDANCY ANALYSIS (RDA) 的变体(如 Community Weighted Mean Trait Response Analysis - CWM-RDA),物种功能群模型构建(CLUS-MOD)、多元回归树分析(RDA-sRTA 和 RDA-mRTA)、Outlying Mean Index (OMI) 结合 Generalized Additive Model (GAM)、以及 RLQ 分析和 Double Canonical Correspondence Analysis (Double CCA)。
首先,你需要了解预处理步骤,包括读取数据。提供的数据集由三个表格组成,分别是站点-环境变量(R),站点-物种(L)和物种-特性(Q),这些数据以制表符分隔的文本文件存储。你可以使用R的`read.table()`函数加载这些数据:
```r
traits <- read.table(file="data_traits.txt", sep="\t")
sites_env <- read.table(file="data_sites_env.txt", sep="\t")
species <- read.table(file="data_species.txt", sep="\t")
```
第2章讨论了物种对环境梯度的响应,这部分可能涉及对物种多样性和生态位的分析,以理解物种如何适应不同的环境条件。
CWM-RDA(第3章)是一种通过社区平均特性的变化来分析环境梯度的方法,它可以帮助研究者了解群落层次上的物种功能响应。这个过程包括计算物种的特性和环境变量之间的关系,并解读分析结果,以识别关键驱动因素。
CLUS-MOD(第4章)则聚焦于利用环境梯度预测或划分物种的功能群组,有助于理解物种如何形成不同的生态策略和适应模式。
RDA-sRTA和RDA-mRTA(第5章)结合了Redundancy Analysis与回归树技术,可以更深入地探索物种特性和环境之间的复杂交互,以及预测因子的重要性。
OMI-GAM(第6章)使用出lying mean index (OMI) 和 Generalized Additive Model (GAM) 进行异常检测和非线性关系建模,对于识别物种特性中的异常值和环境影响有独特优势。
RLQ分析(第7章)是一种基于多元统计的聚类和分类方法,有助于区分物种的特异性和共现性,从而更好地理解物种间的关系和生态系统结构。
最后,Double CCA(第8章)是双元相关对应分析,适用于研究两个变量集(如物种和环境)之间的多重关联,提供了一个全面的多维分析框架。
整个教程旨在为研究生和从事生态学研究的人员提供实用的R语言工具,但强烈建议他们同时学习和理解多元统计基础,以便更深入地理解和解释分析结果。通过实践这些方法,研究人员能够有效地评估和解释生态系统中物种的功能响应,进而指导保护和管理决策。
2017-09-18 上传
2019-08-18 上传
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2018-05-01 上传
2015-05-27 上传
吃葡萄就要吐葡萄皮
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