3．一个数据集被另一个数据集解释后，再被第三个数据解释——偏典范排序。图16-1CANOCO分析数据的一般流程1．排序模型的决定。表16-1基本排序方法和排序模型对照表3．CanoDraw作图。......
2023-11-17
Canoco RDA/CCA分析
【摘要】：在选择结果输出文件时，把后缀改为“sol”即可，见图16-24。图16-257．进入“Detrending Method”对话框，一般选择第一个“by segments”见图16-26。图16-32至此，我们得到了一个Log文件和一个con文件，后者用于作图。在数值上，范数等于列或行内各值平方和的平方根。
一、Canoco RDA/CCA分析
1．在Excel表格中输入数据，每一列代表一个变量，每一行表示一个样方或者重复。数据输入格式如下表16-3所示。
表16-3
2．选中输入的数据矩阵，鼠标右键单击，选择复制，将数据复制到粘贴板见表16-4。
表16-4
3．在“开始”菜单中的所有程序中，找到“Canoco for Windows”文件夹，在下拉菜单中选择“WCanoImp”程序。
图16-18
弹出如下对话框见图16-19，点击“Save”即可。
图16-19
之后弹出如下对话框见图16-20，命名为XXX．dat，本示例命名为“species．dat”。
图16-20
同样地，样地中环境因子的数据同样进行储存并命名见图16-21。
图16-21
4．在桌面上新建一个文本文档，将后缀改为“．sol”。（一般电脑中并未显示后缀，可单击“计算机—组织—文件夹和搜索选项—查看”，将“隐藏已知文件类型的扩展名”前面的勾去掉即可）。
双击Canoco for Windows软件的快捷方式，出现如下对话框见图16-22。单击“File”—“New project”建立新的工程文件。在弹出的“Available Date”对话框（图16-23）选择物种和环境数据、直接梯度分析，包括RDA、CCA。下面藏着的一行是间接梯度分析，包括PCA和CA等。选择完后点击下一步。
图16-22
图16-23
5．进入“Data File”对话框，用于指明将要进行处理的数据文件，指定后点击下一步。在选择结果输出文件时，把后缀改为“sol”即可，见图16-24。
图16-24
6．进入“Type of Analysis”对话框，用于指明需要分析的分析类型，以DCCA为例见图16-25。
图16-25
7．进入“Detrending Method”对话框，一般选择第一个“by segments”见图16-26。
图16-26
8．进入转换对话框，一般进行Log转换，默认A、B值为1的情况适应大多数情况见图16-27，点击下一步。
图16-27
9．“Date Editing Choice”对话框是用于对数据进行选择操作的，其中Species和Env．variables可以用来删除分析中不想分析的物种和环境数据，如果有无须分析的数据，直接点击下一步见图16-28。
图16-28
10．弹出见图16-29对话框，此对话框主要涉及蒙特卡洛置换检验，左栏中我们需要选择最后一个“Both above test”，右栏中排列数和排列类型保持默认状态。点击下一步见图16-30继续保持默认状态，继续下一步。
图16-29
(www.chuimin.cn)
图16-30
11．图16-31为最终确认对话框，点击完成按钮后参数将保存在一个con文件中，选择好保存的文件即可。
图16-31
12．出现Project对话框见图16-32，点击选择Analyze即开始分析，分析结果显示在Log对话框中，该Log文件可以保存，在需要时还可以再次打开。
图16-32
至此，我们得到了一个Log文件和一个con文件，后者用于作图。
二、借助CanoDraw作图
1．打开上述步骤保存的con文件，并按提示保存作图结果在cdw文件中。
2．点击Creat-Biplots and Joint Plots-Species and Env．variables，即可得到图16-33。
图16-33
三、图表的修正
对图表的修正，可以通过图表的不同部分，包括符号、标签、线条、箭头等完成。可通过“View”菜单中的“Proptres Sheet”命令或F5，弹出见图16-34的对话框，我们可以更改图表的颜色、线条等。
图16-34
1．通过选择“Projest-Settinga”命令，可以选择个体是否贴上标签见图16-35，如一个图究竟建立怎样的属性等等。
图16-35
无论你选择何种尺度，排序图展示如下信息：物种的主要格局、物种和数量型环境变量间的关系以及对于名义型的环境变量，每个组中物种的平均值。
图16-36
在线性模型中，需要决定物种的箭头所要表示的意义：物种的多度（多度大的箭头长）或者是要反映由物种多度转化的可比较尺度（所能解释的百分比）。
如果选择“divided by the standard deviation”，物种箭头表示在排序空间内展示的物种变化量的比例，是个相对值；如果选择“do not post-transform”，物种箭头表示的是物种在排序空间内的多度变化量，是个绝对值。
2．数据转化。
图16-37
3．中心化与标准化。
图16-38
（1）基于线性模型的排序方法都涉及数据的中性化与标准化。
（2）样方的中心化是让每个样方的平均值为0，物种中性化是让每个物种的平均值为0。
（3）样方（或物种）的标准化是让每行（或列）的范数等于1。在数值上，范数等于列或行内各值平方和的平方根。
（4）中心化和标准化不是必须都得进行。几乎基于线性模型的数据都需要中性化，但不一定标准化；如果都进行，中心化必须先进行；物种数据的量纲不同，物种数据必须标准化（样方数据可能不需要）。
四、DCA分析
图16-39
1．DCA一般都用区间去趋势“by segments”；DCCA一般用多项式去趋势“by polynomials”。
2．多项式去趋势阶数的选择标准：环境因子小于10个，选2阶；小于13个，选3阶，大于13个，选4阶。
3．注意：对于约束排序，去趋势一般是不必要的。
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