CCA与RDA选择指南：环境因子贡献率计算

典范对应分析（Canonical Correspondence Analysis, CCA）是一种统计方法，它结合了对应分析（Correspondence Analysis, CA）和多元回归分析，主要用于生态学领域，以研究生物群落结构与环境因素之间的关系。CCA适用于当研究者希望在同一个图形上展示样方（sites）和物种（species）的排序，同时揭示环境变量的影响。 1. CCA方法简介： - CCA是基于单峰模型的排序方法，适用于环境因子对样方的影响呈现线性趋势的情况。它通过将样方排序值与环境因子进行多元线性回归，使得样方排序坐标值不仅反映了物种组成，还反映了环境因子的影响。 - CCA需要两个数据矩阵：一个是物种-样方矩阵，另一个是环境因子矩阵。物种-样方矩阵描述了不同样方中物种的丰度或相对频率；环境因子矩阵包含影响生物群落的环境变量。 2. CCA方法优缺点： - 最大优点：CCA能直观地显示样方、物种和环境因子在同一个排序图上的关系，有助于解释生物多样性和环境变化之间的联系。 - 缺点：可能会出现“弓形效应”，即由于环境变量间的相关性导致的排序曲线弯曲。为解决这个问题，可以使用除趋势典范对应分析（Detrended Canonical Correspondence Analysis, DCCA）。 - 结果可靠性：通过检查累计贡献率和环境因子与样方排序轴之间的相关性来评估分析的可信度。 3. CCA排序的基本步骤： - 首先，对环境数据进行预处理，如标准化或中心化，以消除量纲差异。 - 接着，使用对应分析（CA）或修正的对应分析（RA）对物种-样方矩阵进行初步排序，得到样方和物种的排序坐标。 - 然后，将样方的排序坐标与环境因子进行多元线性回归，得到新的样方排序值，这些值反映了环境影响。 - 最后，用加权平均方法更新物种的排序坐标，使得物种排序值间接关联到环境因子。 4. 计算环境因子贡献率： - 若要得到单个环境因子的贡献率，可以创建两个环境因子矩阵：一个是原始环境因子矩阵，另一个是去除目标环境因子后的矩阵。分别与物种-样方矩阵进行CCA分析，比较两者特征根的差异，差异即为目标环境因子的贡献率。 在实际应用中，RDA（Redundancy Analysis）和CCA的选择主要取决于DCA（Detrended Correspondence Analysis）的结果。DCA的第一轴长度如果大于4.0，通常选择CCA；若在3.0至4.0之间，两者皆可；小于3.0则RDA更合适。这种选择原则基于对数据线性或非线性趋势的判断，以确保模型的适用性。