基于CANOCO的RDA數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

1、r一.群落的排序內(nèi)容.二.Canoco軟件簡(jiǎn)介三.數(shù)據(jù)分析基于CANOCO的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析MultivariateAnalysisofEcologicalDatausingCANOCO一.群落的排序群落排序：就是把一個(gè)地區(qū)內(nèi)所調(diào)查的群落樣地(物種)，按照相似度來(lái)排定各樣地的位序，從而分析各樣地(物種)之間及其與環(huán)境之間的相互關(guān)系。排序的目的：通過(guò)排序把多維空間壓縮成低維空間，并且使降低維數(shù)引起的信息損失盡量少，實(shí)體按其相似關(guān)系重新排列，讓人可以理解。同時(shí)，必須用統(tǒng)計(jì)手段來(lái)檢驗(yàn)排序軸到底是否真能代表環(huán)境因子的梯度，排序類(lèi)別(inCANOCO)間接排序(IndirectGradientAnalysi

2、s)：在特定的梯度上(環(huán)境軸)上探討物種的變化情況。PCA(Principalcomponentsanalysis)CA(Correspondenceanalysis)DCA(DetrendedCorrespondenceAnalysis)直接排序(DirectGradientAnalysis)：尋求潛在的或在間接的環(huán)境梯度來(lái)解釋物種數(shù)堀的變化。RDA(Redundanceanalysis)CCA(Canonicalcorrespondenceanalysis)DCCA(DetrendedCanonicalCorrespondenceAnalysis)二Canoco簡(jiǎn)介軟件模塊(1)CANOC

3、OforWindow4.5CANOCO的核心。CANOCOforWindow帶有比較全面的排序方法。其核心部分是基于線(xiàn)性模型的PCA和RDA,基于單峰的模型的CA,DCA和CCAo在這些基木排序方法基礎(chǔ)上，CANOCO也可以做CVA(典范變量分析)，PCoA(主坐標(biāo)分析)。但NMDS并沒(méi)有被包括，因?yàn)榈拇_用得很少。<2)WCanoImp這個(gè)程序的功能是構(gòu)建數(shù)據(jù)。但這個(gè)程序用法受到了window的剪貼板和電子表格文件的限制。比如在EXCH2003以前的版本，列數(shù)僅有256列，這就意味著樣方數(shù)或物種數(shù)不能兩個(gè)同時(shí)超過(guò)256個(gè)，否則需要分割。當(dāng)然行數(shù)寬松點(diǎn)，但不能超過(guò)65536行。如果你的數(shù)據(jù)

4、超過(guò)這個(gè)限制，你可以將你的數(shù)據(jù)分割為幾個(gè)部分，經(jīng)過(guò)WCanoImp轉(zhuǎn)化后，再用CanoMerqe程序拼接起來(lái)。(3) CanoMerge 1)首要的任務(wù)是連接兩個(gè)或多個(gè)包含相同樣方但不同變量的數(shù)據(jù)文件。 2)可以用來(lái)將您的數(shù)據(jù)文件輸出帶制表符分隔的ASCII(文本)文件。 3)最后一個(gè)功能是可以過(guò)濾掉一些低頻率的物種。(4) CanoDrawforWindows用來(lái)做排序圖的程序。AvailableDalaDATAAVAILABLEFORANALYSIS0曲speciesd&aavailablePCACADCA,3二rRDACCADCCASpecie,envwonmentordcova

5、naUeddtaav«bblepRDApCCApTMrSpecksandcovarbledataavaitableppCApCApDCASupplementaryenvtonmentdataavailable不進(jìn)入分析.但小ENVIRONMENTALDATA.WHENAVAILABLE.SHOULDBEUSEDTO:6extractpattermfromtheexplainedvariationon(drectgradnntanasis)七動(dòng)rtrnpcdpattetnsextractedhornalvariation(rdrectgradientanalysis)被成<NM&

6、gt;|CancelH*|分析流程環(huán)境數(shù)據(jù)列：采樣點(diǎn)行：環(huán)境因子FrCaMceFract?DataFilesq兇f*/XAmarw+e-ConocoFr«j«ct上一步也）|下一步理）|俁存在口）：|。8心析文件名理）：deB【ow$eI212SJ?兇三囪行四。幫助打開(kāi)）取消ZJBiome查找范flBg）|j）CC心析取消上一步）|下一步00|zJavetog|DataFilesCAIOCOSolQi”FilaJDCA文件名：即文件類(lèi)型（I）（Solutioniol）r-Project：Cv6=detrendbysegmentsLJ三數(shù)據(jù)分析1.數(shù)據(jù)的整理物種數(shù)據(jù)列:采樣點(diǎn)

7、行：生物數(shù)據(jù)注：數(shù)據(jù)（物種和環(huán)境數(shù)據(jù)）之間差別較大，如數(shù)量級(jí)之間的差別，雷進(jìn)行吆（X+1）轉(zhuǎn)換，pH不需要進(jìn)行坨轉(zhuǎn)換。2.操作步驟ina.程序TCanoe。forWindows-WCanolmp.在“savecondensedformat"的選線(xiàn)前面打上對(duì)勾（如圖）。b.打開(kāi)“CANOCO數(shù)據(jù).xls”選擇要分析的數(shù)據(jù)將要分析的數(shù)據(jù)（不要多選擇空格）選中后，身制，在圖1的界面點(diǎn)出“Save”，自己對(duì)其命名，后綴名為“.dta"，如aspecies.dtaMo同樣,對(duì)環(huán)境因子選擇后保存為“env.dta"。這時(shí)可以關(guān)掉圖對(duì)話(huà)框。這樣就得到一個(gè)spe.dta的文件和一

8、個(gè)env.dta的文件。對(duì)數(shù)據(jù)分析之前，先對(duì)物種數(shù)據(jù)進(jìn)行DCA分析，來(lái)選擇RDA分析或者CCA分析。SpeciedataMename:|CADocumen($andSetting$Admini$tjato<M£ffivEnvironmentdataMename：CovatiablesdatafienameSupptementaryenvironmentdatafiename:Canocosotutionfilename保存類(lèi)S2復(fù))：|Canocoprojects(.con)mutationtwt廠OtheroptionsAxes小結(jié)：排序的步驟1 .原始數(shù)據(jù)的整理：樣方（生物

9、/環(huán)境）矩陣2 .排序方法選擇3 .計(jì)算主軸及樣點(diǎn)位置4 .排序軸的生態(tài)意義解釋4TotalinertiaEigenvaluesLengthsofgradientCumulativepercentagevarianceofspeciesdata0,0110.36577.4SumofallexgenvaluesMonJul2211:05:292002CAWOCOcallsucceeded先用speciessample資料做DCA分析，看分析結(jié)果中Lengthsofgradient的第一軸的大小，如果大于40,就應(yīng)該選CCA,如果3.0-4。之間,選RDA和CCA均可，如果小于3QRDA的結(jié)果要好

10、于CCA,RDA排序ATailableDataDATAAVAILABLEFORANALYSISOnljFspeciesda»aavadabteg中N.”必竺上9.斗3.9丫史地Species,envMonmentandcovariaUedataavailableSpecesandcovanabledataavailableSupplementaryenvironmentdataavailable0.0010.1000.0000.0820.0000.0810.01583.484.985.10.015*SurmoaryofMonteCarlotest*Test0.6922.2480.3450ENVIRONMENTALDATA,WHENAVAILABLE,SHOULDBEUSEDTO:Gextractpattefmfromtheeainedvariation*(diedgradientanalyst：)/<rrtt%ofsignificanceoffirstcanonicalaxi