1、沈會濤2010年基于基于CANOCO的數據統計分析的數據統計分析Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCOE-mail: 一. 群落的排序 二. Canoco軟件簡介 三. 數據分析內容一一. 群落的排序群落的排序 群落排序：就是把一個地區內所調查的群群落排序：就是把一個地區內所調查的群落樣地（物種），按照相似度來排定各樣落樣地（物種），按照相似度來排定各樣地的位序，從而分析各樣地（物種）之間地的位序，從而分析各樣地（物種）之間及其與環境之間的相互關系。及其與環境之間的相互關系。 排序的目的：通過排序把多維空間壓縮成排序的目的：通

2、過排序把多維空間壓縮成低維空間，并且使降低維數引起的信息損低維空間，并且使降低維數引起的信息損失盡量少，實體按其相似關系重新排列，失盡量少，實體按其相似關系重新排列，讓人可以理解。同時，必須用統計手段來讓人可以理解。同時，必須用統計手段來檢驗排序軸到底是否真能代表環境因子的檢驗排序軸到底是否真能代表環境因子的梯度。梯度。排序類別（排序類別（in CANOCO） 間接排序（間接排序（Indirect Gradient Analysis） ：在特定的梯在特定的梯度上（環境軸）上探討物種的變化情況。度上（環境軸）上探討物種的變化情況。 PCA （Principal components analys

3、is） CA （Correspondence analysis） DCA （Detrended Correspondence Analysis） 直接排序（直接排序（Direct Gradient Analysis） ：尋求潛在的或尋求潛在的或 在間接的環境梯度來解釋物種數據的變化。在間接的環境梯度來解釋物種數據的變化。 RDA （Redundance analysis） CCA （Canonical correspondence analysis） DCCA （Detrended Canonical Correspondence Analysis）梯度分析梯度分析間接排序間接排序直接排序直接

4、排序RDACCAPCACADCCADCA梯度分析梯度分析直接排序直接排序單峰模型單峰模型線性模型線性模型間接排序間接排序直接排序直接排序間接排序間接排序RDAPCACCACADCCADCACanoco 簡介Ter BraakCanonical Community ordination Petr參考資料與網站 Introduction on Canoco for windows Multivariate Analysis of Ecological Data using CANOCO http:/ 普蘭塔普蘭塔 數量生態學數量生態學.張金屯張金屯 著著軟件模塊（1 ）CANOCO for Win

5、dow 4.5 CANOCO的核心。CANOCO for Window帶有比較全面的排序方法。其核心部分是基于線性模型的PCA和RDA，基于單峰的模型的CA，DCA和CCA。在這些基本排序方法基礎上，CANOCO也可以做CVA（典范變量分析），PCoA（主坐標分析）。但NMDS并沒有被包括，因為的確用得很少。 PCA CA DCA pPCA pCA pDCA RDA CCA DCCA pRDA pCCA pDCCA 不進入分析，但顯示不進入分析，但顯示 主動主動 被動被動（2） WCanoImp 這個程序的功能是構建數據構建數據。但這個程序用法受到了window的剪貼板和電子表格文件的限制。比

6、如在Excel2003以前的版本，列數僅有256列，這就意味著樣方數或物種數不能兩個同時超過256個，否則需要分割。當然行數寬松點，但不能超過65536行。如果你的數據超過這個限制，你可以將你的數據分割為幾個部分，經過WCanoImp轉化后，再用CanoMerge程序拼接起來。（3）CanoMerge 1) 首要的任務是連接兩個或多個包含相同樣方但不同變量的數據文件。 2) 可以用來將您的數據文件輸出帶制表符分隔的ASCII（文本）文件。 3) 最后一個功能是可以過濾掉一些低頻率的物種。CanoDraw for Windows用來做排序圖的程序。分析流程三 數據分析 1. 數據的整理數據的整理

7、物種數據 環境數據列：采樣點 列：采樣點行：生物數據 行：環境因子 注：數據（物種和環境數據）之間差別較大，如數注：數據（物種和環境數據）之間差別較大，如數量級之間的差別，需進行量級之間的差別，需進行lg（X+1）轉換，轉換，pH不需要進行不需要進行lg轉換。轉換。 2. 操作步驟操作步驟 a. 程序Canoco for WindowsWCanoImp，在“save in condensed format”的選線前面打上對勾(如圖)。 b. 打開打開“CANOCO 數據數據.xls” 選擇要分析的數據選擇要分析的數據 將要分析的數據（不要多選擇空格）選中后，將要分析的數據（不要多選擇空格）選中

8、后，復制，在圖復制，在圖1的界面點擊的界面點擊“Save”，自己對其命名，自己對其命名，后綴名為后綴名為“.dta”，如，如“species.dta”。同樣，對。同樣，對環境因子選擇后保存為環境因子選擇后保存為“env.dta”。這時可以關。這時可以關掉圖對話框。掉圖對話框。 這樣就得到一個這樣就得到一個spe.dta的文件和一個的文件和一個env.dta的文件。的文件。 對數據分析之前，先對物種數據進行DCA分析，來選擇RDA分析或者CCA分析。 先用species-sample資料做DCA分析，看分析結果中Lengths of gradient 的第一軸的大小，如果大于4.0，就應該選CCA，如果3.0-4.0之間，選RDA和CCA均可，如果小于3.0, RDA的結果要好于CCA。 RDA排序蒙特卡洛檢驗值P小結：排序的步驟小結：排序的步驟 1.原始數據的整理：樣方（生物原始數據的整理：樣方（生物/環境）矩陣環