R、Meta、MATLAB在生态环境领域里的应用

目录

R语言在生态环境领域中的实践技术应用

Meta分析在生态环境领域里的应用

MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用


R语言在生态环境领域中的实践技术应用


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,本教程以鱼类、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。

专题一  R语言基本操作及语法
1、R的获取和安装
2、R的数据类型
3、R的函数
4、R包的载入及使用

专题二 探索性数据分析
案例一:不同物种的多度分析
案例二:不同物种在样方中的空间分布
案例三:水文、地形等环境数据地图

环境变量气泡图

专题三 相关性分析
1、不同变量之间的相关性分析
2、不同物种之间的差异及距离矩阵
3、图解关联矩阵

 不同环境因子Pearson相关性图

专题四 回归分析
1、用lm()拟合回归模型
2、一元及多元线性回归
3、多项式回归
4、回归诊断
5、选择最佳的回归模型

 生物量对各因素的回归诊断图

专题五 聚类分析
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)

两种聚类树及其比较

专题六 排序分析
1、主成分分析(PCA)
2、对应分析(CA)
3、主坐标分析(PCoA)
4、非度量多维尺度分析(NMDS)

专题七  数据空间分析
1、空间结构和空间分析概述
2、多元趋势面分析
3、基于特征根的空间变量和空间建模
4、多尺度排序(MSO)

专题八 生物多样性分析
1、生物群落的稀疏度分析
2、生物群落的alpha、beta和gamma多样性
3、群落功能多样性、功能组成和谱系多样性
————————————————

Meta分析在生态环境领域里的应用


理论方面,针对Meta分析效应量的选取与计算、异质性检验、数据结构、固定效应和随机效应模型、数据信息的获取与偏倚分析、数据填补等知识进行系统的梳理。实践方面,结合具体案例,针对MetaWin软件的功能逐一介绍,并对结果如何导出和解读进行全面讲解。掌握生态环境领域相关问题Meta分析的基本思路与基本步骤,且通过一步步讲解与上机操作,具备解决实际问题的能力。

【专家】:胡恩柱(副教授),主讲专家来自重点国高校及科研院所,长期应用元分析方法多年,发表SCI/EI论文20余篇。主持国家自然科学基金等各类纵向科研项目5项。

Meta分析简介
1、Meta分析简介
2、现状及发展趋势
3、基本思路
4、常用软件

Meta分析案例——步骤①
1、Meta分析选题
2、文献资料的搜集与初筛
3、数据库的建立
4、数据整合 

Meta分析基础理论
1、效应值的选取、计算与转换
2、合并效应值的计算及异质性检验
3、非结构化数据、分组数据、连续数据
4、随机效应模型 

Meta分析案例——步骤② 
1、效应值的选取与计算
2、合并效应值的计算
3、参数模型与非参数模型
4、分组分析与Meta回归(单变量、双变量)
5、累积/递减Meta分析
6、模型比较(Model Building)
7、结果解读 

文献偏倚与抽样检验
1、图形分析法
2、秩相关检验法
3、失安全数
4、偏倚结果的矫正——“Trim and Fill” 

图形绘制
1、森林图
2、漏斗图
3、加权直方图及高斯拟合
4、正态分位数图


MATLAB在生态环境数据处理与分析中的应用

 系统地学习MATLAB编程可视化与绘图-及在生态环境中的数据处理应用,掌握各种数据处理分析以案例实操的形式呈现讲解,更快熟悉数据处理及其分析方法,进一步提高科研工作者对于人工智能及其MATLAB实现方法有更高的认识及实践应用。

 【专家】:朱老师(副教授),长期从事生态系统管理、全球变化生态学、生态模型与遥感、气候变化,生态环境数据处理与分析相关工作。发表SCI/EI论文多篇。主持国家自然科学基金等各类纵向科研项目多个。

专题一 MATLAB编程入门
要点:学习介绍、案例演示、软件界面、语法基础、基本运算等 

专题二 MATLAB编程入门
要点:脚本编写、函数调用、循环控制、代码调试、文件读写等 

专题三 MATLAB可视化与绘图
要点:交互式绘图、编程绘图、时序数据、三维数据、动画制作等 

专题四 时间序列数据处理与案例分析
要点:时间尺度、平滑插值、统计分析、参数拟合等
案例:野外站时间序列长期观测数据分析等 

专题五 图像视频数据处理与案例分析
要点:文件类型、特征提取、图像分类、图像匹配、视频处理等
案例:野外植被物候相机观测数据分析等 

专题六 地图矢量数据处理与案例分析
要点:地理空间数据、地图投影与变换、地图可视化等
案例:植被斑块动态观测数据分析等 

专题七 遥感影像数据处理与案例分析
要点:非成像光谱、无人机航拍、卫星遥感影像等
案例:植被高光谱数据处理、无人机/卫星影像处理等 

专题八 三维点云数据处理与案例分析
要点:点云文件读写、可视化分析、点云数据处理等
案例:无人机激光雷达点云数据处理与分析等 

专题九 生态环境数值模型与案例分析
要点:生态环境系统过程模型、微分方程构建与求解等
案例:生态系统模型构建与数值模拟等 

专题十 复习与答疑讨论
要点:知识点梳理、总结与答疑 

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/CCfz566/article/details/129814701
今日推荐