R语言NMDS排序与GAM映射教程：生态数据分析与可视化

本文主要介绍了如何在R语言中进行非度量多维标尺排序（NMDS）和一般加性模型映射（GAM），这两种方法在生态学数据分析中非常常见。NMDS是一种非线性的降维技术，适用于处理含有缺失值的数据矩阵，能清晰揭示对象间的顺序关系。而GAM则用于分析环境影响因子与排序轴间的非线性关系。 首先，NMDS是基于排序顺序而非距离矩阵进行排序的非约束性方法，与PCA、PCoA等不同。它尤其适合于处理复杂的数据关联关系，并且在处理生态学数据时能有效地展现物种多样性和环境变量的关系。 在R语言中，实现NMDS分析通常会用到`vegan`包中的`metaMDS()`函数。这个函数可以接受物种丰度或相对频率数据，并返回一个排序解决方案。例如： ```r library(vegan) # 假设species_data为物种组成数据，env_factors为环境因子数据 nmds <- metaMDS(species_data, distance = "bray") # 使用布雷距离 ``` 接着，为了将环境因子映射到NMDS结果上，我们可以使用GAM。`mgcv`包提供了实现GAM的工具，如`gam()`函数。这允许我们将环境变量与NMDS轴关联起来，揭示潜在的非线性关系： ```r library(mgcv) # 假设env_factors为环境因子数据，nmds为之前得到的NMDS解决方案 gam_model <- gam(nmds_variable ~ s(env_factor1) + s(env_factor2), data = env_factors, knots = list()) ``` 在构建了GAM模型后，可以将预测结果叠加到NMDS图上，通过图形展示环境因子对排序的影响： ```r plot(nmds, type = "n") points(nmds, col = "blue") # 绘制NMDS点 plot(gam_model, npoints = nrow(env_factors), col = "red", add = TRUE) # 绘制GAM预测曲线 ``` 此外，为了更好地展示样点的分类分布，可以利用`chull()`函数找到样点的边界点，并连接它们形成一个封闭的图形： ```r # 假设NMDS.point包含了样点的NMDS坐标和所属分类 groups <- unique(NMDS.point$grp) for (g in groups) { group_points <- NMDS.point[NMDS.point$grp == g, ] hull_points <- chull(group_points[, c("NMDS1", "NMDS2")]) polygon(group_points[hull_points, ], col = g) } ``` 通过以上步骤，我们可以完成一个完整的NMDS分析，同时利用GAM揭示环境因素与排序之间的复杂关系，并用图形直观地展示出来。这对于理解生态系统中的复杂相互作用至关重要。