使用CANOCO進行CCA或RDA

1、如何用如何用CANOCO 4.5進行進行CCA/RDA分析分析鄭有用由于制作者水平有限，本篇不涉及蒙特卡洛檢驗。進一步學習應參考Canoco for Windows 4.5 中文簡明教程 與Multivariate Analysis of Ecological Data Using Canoco。本篇內(nèi)容參考上述資料。數(shù)據(jù)文件預處理WCanoImp是將excel數(shù)據(jù)轉換為CANOCO可以處理的數(shù)據(jù)格式的程序。使用方法：1、打開excel文件，將數(shù)據(jù)組織為“以行代表樣方，以列代表變量”的格式。2、選中這一部分，并復制（此時這些數(shù)據(jù)在粘貼板上，WCanoImp將直接從粘貼板上讀取這些數(shù)據(jù)）。3、打

2、開WCanoImp，點擊保存（如果數(shù)據(jù)格式以如前所述在excel文件中組織好，則不需要點擊任何選框，直接保存即可）。保存文件后綴為“dat”。4、將環(huán)境變量和物種變量皆以上述步驟處理，得到兩個dat文件，這是我們進行排序的原材料。RDA排序分析CANOCO for Windows 4.5是我們進行排序操作的程序。使用方法：1、打開該程序，點擊New project開始一次新的排序。2、程序將出現(xiàn)一個名為”Available Data的對話框，選框意義如下圖。選擇完畢后點選下一步（下面以進行RDA分析為例）。同時有物種數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)時選擇（進行CCA、RDA必須有這兩種數(shù)據(jù)）。直接梯度分析，包括

3、RDA、CCA。進行這些分析時選擇。這里藏著一行，是間接梯度分析，包括PCA、CA等。3、進入“Data Files”對話框，用于指明將要進行處理的數(shù)據(jù)文件。指定后點擊下一步。分別選擇前面處理后的環(huán)境與物種數(shù)據(jù)文件（dat文件）。選擇結果輸出文件。程序沒有自動建立結果輸出文件的功能，因此需要我們手動建立。建立方法是：建立一個空的文本文件，然后把后綴改為“sol”即可。建立后再在本對話框中指定它。4、進入“Type of Analysis”對話框，用于指明需要的分析類型。此處以RDA為例。指定后點擊下一步。前面若在”Available Data對話框中選擇了間接梯度排序，在此處就可以選擇這幾種方

4、法因為我們前面在”Available Data對話框中選擇了直接梯度排序，在此處只能選擇幾種直接梯度排序的方法，包括CCA、RDA。5、進入“Scaling： Linear Methods”對話框，此處參數(shù)的選擇見Multivariate Analysis of Ecological Data Using Canoco的P55，選擇后對圖解釋方式的影響見P152-153。指定后點擊下一步。關注樣方情況時選擇這個。關注物種時選擇。物種箭頭長度代表物種在排序空間內(nèi)的變異性。選擇這個時，物種箭頭長度代表了該物種在多大程度上被排序圖解釋。樣方情況與物種情況都想關注時選擇。由于對原理的不了解，Speci

5、es scores的選擇對箭頭長度的影響我還不能很好地理解。此外，這兩個選項的選擇還將對解釋有下面影響：前者：物種變量箭頭在另一個物種變量箭頭線上的垂直投影代表了兩者的相關性。后者：兩個變量箭頭之間cosine值代表了兩者之間的相關性。但是，兩種Species scores的在物種相關性方面解釋的結果是差不多的。CCA與RDA類似，但由于模型的不同，有個別參數(shù)設置不同。在此只介紹不同的部分前面選擇了CCA分析后，進入“Scaling： Unimodal Methods”對話框。與RDA部分相同biplot scaling 適用于物種比較集中，梯度較短類型。Hills scaling選項適用于物

6、種梯度較長尺度類型。一般選擇前者就行，它能為排序圖提供一個更量化的解釋。CCA中該對話框的選擇6、進入“Transformation of Species Data”對話框，此處參數(shù)的選擇見Multivariate Analysis of Ecological Data Using Canoco的P13。指定后點擊下一步。一般進行Log轉換，默認值A、B為1的情況適應大多數(shù)情況。但是當物種數(shù)據(jù)的值太?。ū热?.1以下）時，B=1會導致結果受參數(shù)B影響過大。此時應該改變A的值，比如說改為10。一般程序默認值在物種數(shù)據(jù)大約在0100這個規(guī)模下結果良好。7、進入“Centering and Stan

7、dardization”對話框，只有線性模型的分析（PCA或RDA）才涉及此參數(shù)設置。此處參數(shù)的選擇見Multivariate Analysis of Ecological Data Using Canoco的 P51。指定后點擊下一步。物種數(shù)據(jù)經(jīng)過中心化和標準化后，各列變量的平均值均為0 ，方差均為1對于樣方，中心化和標準化并不總是必要的；對于物種數(shù)據(jù)，中心化是必要的，標準化不一定是必要的。但是當物種數(shù)據(jù)量綱不同時，該數(shù)據(jù)一定要進行標準化!而當物種數(shù)據(jù)量綱相同時，不標準化物種數(shù)據(jù)可能比較好，因為當不同物種的平均豐度差別較大時，標準化會使得罕見物種的權重變大。物種數(shù)據(jù)量綱相同時選擇這個。物種數(shù)

8、據(jù)量綱不相同時選擇這個。8、進入“Data Editing Choices”對話框。這個對話框是用于對數(shù)據(jù)進行選擇操作的。指定后點擊下一步。用于在分析中排除不想要分析的環(huán)境變量在分析中刪除不想要分析的物種數(shù)據(jù)如果數(shù)據(jù)都是想要分析的，則直接選擇下一步即可。9、進入“Forward selection of ”對話框。這個對話框是用于對環(huán)境數(shù)據(jù)進行預先選擇操作的。指定后點擊下一步。并不是所有的解釋變量對于響應變量的解釋都有顯著貢獻。環(huán)境變量預選的目的就是篩選出有顯著解釋性的環(huán)境變量。手動預選，可以看到各個環(huán)境變量的解釋量，從中選擇自動預選的參數(shù)自動預選與蒙特卡洛檢驗相關，這部分不理解。10、此對話

9、框為最終確認對話框，點選完成后參數(shù)將保存在一個con文件中，選擇好保存的文件即可。11、出現(xiàn)Project對話框，點選Analyze即開始分析。12、前面如果選擇了手動預選，則此時進入Forward Selection Step對話框?？偨忉屃孔兞縎alinity的解釋量當前已選變量所能解釋的解釋量用Include variable按鈕將選中的變量加入分析中，用Stop selection按鈕結束選擇。完成后得到分析結果。13、分析結果顯示在log對話框中，該log文件可以保存，在需要時還可以再次打開。這一部分數(shù)據(jù)有些文獻會列出來，需要注意。至此，我們得到了一個log文件和一個con文件，后者

10、用于作圖。作圖CanoDraw for Windows程序用于作圖。使用方法：1、打開分析后得到的con文件，并按提示保存作圖結果在cdw文件中。2、點選CreatBiplot and Joint PlotsSpecies and env. variables（根據(jù)希望做的圖點選即可，此處用物種與環(huán)境變量的疊圖為例）3、美化排序圖。右鍵點擊希望改變的部分，選擇Select Suchlike可以同時選中類似的部分，然后按下F5對屬性進行改變。4、在FileExport中選擇希望導出的格式，即可得到成品圖。RDA/CCA方法的選擇兩種方法的原理相同，但是使用的模型不同，需要先確定待分析數(shù)據(jù)適合哪一

11、種分析方法。方法是先進行DCA分析。選擇這個在這里使用方法：1、選擇DCA分析。指定數(shù)據(jù)文件等步驟與前文相同。一般選擇這個即可2、“Detrending Method”對話框。3、轉換。此部分參數(shù)設置與前文排序介紹中相同。4、一路直接點擊“下一步”。5、在“Project”對話框中直接點擊分析6、在“l(fā)og”對話框中找到下圖所示的一行如果四個軸中梯度最大值超過4，選擇單峰模型（CCA）比較合適；如果小于3，線性模型（RDA）比較合適；介于34 之間，兩種模型均適合。物種數(shù)據(jù)的量綱不同時不適合做單峰模型排序，即便梯度長度大于 4。結果解讀1、log文件的解讀此處直接粘貼了中文簡明教程，log文件的其他部分請參考該資料。2、如何解釋排序圖。RDA排序圖的解釋此處只給出一般較關注的物種與環(huán)境變量的關系圖的解讀，其他部分參考中文教程。物種箭頭之間的關系一般而言，箭頭夾角的余弦值代表兩個物種的相關性，如近直角則代表幾乎不相關。具體參考PPT的P8，“Scaling： Linear Methods”對話框的選擇。物種和環(huán)境變量之間的關系空心箭頭代表環(huán)境變量，實心箭頭為物種。相應的余弦值代表了之間的相關性。CCA排序圖的解釋物種和環(huán)境變量之間的關系空心箭頭代表環(huán)境變量，三角形為物種。物種垂直投影于環(huán)境變量延長線上，物種2距離