【案例实践】R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用

R语言生物群落分析绘图、多元统计分析、CMIP6、遥感碳储量、GEE林业、InVEST等

生态环境领域研究中常常面对众多的不同类型的数据或变量，当要同时分析多个因变量（y）时需要用到多元统计分析（multivariate statistical analysis）。多元统计分析内容丰富，应用广泛，是非常重要和实用的多元数据分析方法和统计工具，其中分类(classification)/分组（grouping）和梯度（gradient）/排序（ordination）分析是多元统计分析的核心内容。分类/分组分析主要包括聚类（如层次聚类和k-means聚类等）和辨别分析（如线性辨别分析和mental检验等）；梯度/排序分析分为非约束排序（如PCA和CA等）和约束排序（如RDA和CCA等）两大类（详见课程介绍）。但初学者在应用多元统计分析方法时往往非常困惑，这种困惑主要来自几个方面：首先，多元统计方法众多，分类还是排序？约束排序还是非约束排序？哪种方法或技术更适合我的研究目的或数据？其次，在多元分析中很多术语都有别称，如非约束排序也叫间接梯度分析；再次，多元数据类型包括连续型数据、计数数据、分类数据及混合类型数据，不同数据类型如何选择合适的方法？等等等等。本内容将梳理多元统计中分类/分组和排序/梯度分析各方法不同应用情境，包括生态环境多元数据分析概述、R基础及数据探索、多元数据梯度分析、多元数据分组分析及统计结果作图。课程将通过大量具体案例，利用R语言相关包示范各种方法实现途径，使大家面对多元数据分析时能够驾轻就熟，从容面对。

R语言生态环境数据多元统计实践与应用

GEE遥感云大数据在林业中的应用

基于“PLUS模型+”生态系统服务多情景模拟预测实践技术

Python与Noah-MP陆面过程模型融合技术及在站点、区域模拟

Python语言在地球科学交叉领域中的实践技术融合应用

双碳目标下基于“遥感+”融合技术在碳储量、碳收支、碳循环等多领域监测与模拟实践应用