R语言在生态环境领域中的应用

R语言作为新兴的统计软件,以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛,数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析,从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此,本课程以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例,在R语言的基本操作介绍基础上,利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回归、聚类、排序、空间结构和群落多样性等内容,解读其结果及生态学意义,并将数据分析和作图展现集成于一体,引导读者能够系统运用R语言在生态环境领域进行多方位分析与探索。

R语言基本操作及语法

R的获取和安装

R的数据类型

R的函数

R包的载入及使用

探索性数据分析

不同物种的多度分析

不同物种在样方中的空间分布

水文、地形等环境数据地图

R语言在生态环境领域中的应用_第1张图片

 相关性分析

不同变量之间的相关性分析

不同物种之间的差异及距离矩阵

图解关联矩阵

R语言在生态环境领域中的应用_第2张图片

不同环境因子Pearson相关性图 

回归分析

用lm()拟合回归模型

一元及多元线性回归、多项式回归

回归诊断、选择最佳的回归模型

R语言在生态环境领域中的应用_第3张图片

 生物量对各因素的回归诊断图

案例:样方之间的不同类型聚类及比较

(单连接、完全连接、平均聚合聚类(UPGMA)、Ward最小方差聚类等)

聚类分析

R语言在生态环境领域中的应用_第4张图片

排序分析

主成分分析(PCA)

对应分析(CA)、

主坐标分析(PCoA)

非度量多维尺度分析(NMDS)

 数据空间分析

空间结构和空间分析概述

多元趋势面分析

基于特征根的空间变量和空间建模

多尺度排序(MSO)

生物多样性分析

生物群落的稀疏度分析

生物群落的alpha、beta和gamma多样性

群落功能多样性、功能组成和谱系多样性

R语言在生态环境领域中的实践技术应用

你可能感兴趣的:(生态,环境,生物,r语言,开发语言)