Tabla de contenido
Aplicación técnica práctica del lenguaje R en el campo del medio ambiente ecológico.
Aplicación del metaanálisis en el campo del medio ambiente ecológico.
Aplicación de MATLAB en el procesamiento y análisis de datos de entornos ecológicos
Aplicación técnica práctica del lenguaje R en el campo del medio ambiente ecológico.
Como software estadístico emergente, el lenguaje R es popular en todo el mundo debido a sus características de código abierto, libertad y gratuidad. El contenido de la investigación en el campo del medio ambiente ecológico es extenso y los datos suelen ser diversos y complejos. La ventaja de R es utilizar el lenguaje R para realizar análisis estadísticos multivariados, descubrir leyes y explorar mecanismos de fenómenos complejos. Con este fin, este tutorial toma como ejemplos diversos datos del entorno ecológico, como peces, insectos, hidrología y terreno. Basado en la introducción de operaciones básicas en lenguaje R, múltiples programas como vegan, ade4, adespatial, stats, cluster y Se utilizan dendextend. Análisis de paquetes de distribución de datos, correlación, regresión, agrupamiento, clasificación, estructura espacial y diversidad de la comunidad, etc., interpretación de los resultados y significado ecológico, e integración del análisis de datos y visualización de gráficos, guían a los lectores para que puedan Utilice sistemáticamente el lenguaje R para realizar análisis y exploración multifacéticos en el campo del medio ambiente ecológico.
Tema 1 Funcionamiento básico y gramática del lenguaje R
1. Adquisición e instalación
de R 2. Tipos de datos de R
3. Funciones de R
4. Carga y uso de paquetes de R
Tema 2 Análisis exploratorio de datos
Caso 1: Análisis de abundancia de diferentes especies
Caso 2: Distribución espacial de diferentes especies en el cuadrante
Caso 3: Mapas de datos ambientales como hidrología y topografía
Gráfico de burbujas de variables de entorno
Tema Tres Análisis de Correlación
1. Análisis de correlación entre diferentes variables
2. Matriz de diferencias y distancias entre diferentes especies
3. Matriz de correlación gráfica
Diagrama de correlación de Pearson de diferentes factores ambientales.
Tema cuatro análisis de regresión
1. Utilice lm() para ajustar el modelo de regresión
2. Regresión lineal univariada y múltiple
3. Regresión polinómica
4. Diagnóstico de regresión
5. Seleccione el mejor modelo de regresión
Gráfico de diagnóstico de regresión de biomasa para cada factor.
Tema 5
Caso de análisis de conglomerados: diferentes tipos de agrupamiento y comparación entre parcelas de muestra
(conexión única, conexión completa, agrupamiento de agregación promedio (UPGMA), agrupamiento de varianza mínima de Ward, etc.)
Dos árboles agrupados y su comparación
Tema 6 Análisis de clasificación
1. Análisis de componentes principales (PCA)
2. Análisis de correspondencia (CA)
3. Análisis de coordenadas principales (PCoA)
4. Análisis de escalamiento multidimensional no métrico (NMDS)
Tema 7 Análisis espacial de datos
1. Descripción general de la estructura espacial y el análisis espacial
2. Análisis de superficie de tendencia multivariante
3. Variables espaciales y modelado espacial basado en raíces características
4. Ordenamiento multiescala (MSO)
Tema 8 Análisis de la biodiversidad
1. Análisis de dispersión de comunidades biológicas
2. Diversidad alfa, beta y gamma de comunidades biológicas
3. Diversidad funcional de la comunidad, composición funcional y diversidad de pedigrí
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Aplicación del metaanálisis en el campo del medio ambiente ecológico.
En términos de teoría, la selección y el cálculo del tamaño del efecto del metanálisis, la prueba de heterogeneidad, la estructura de datos, los modelos de efectos fijos y aleatorios, la adquisición de información de datos y el análisis de sesgos, el llenado de datos y otros conocimientos se clasifican sistemáticamente. En términos de práctica, combinado con casos específicos, las funciones del software MetaWin se presentan una por una y se explica completamente cómo exportar e interpretar los resultados. Dominar las ideas básicas y los pasos básicos del metaanálisis de temas relacionados en el campo del medio ambiente ecológico y tener la capacidad de resolver problemas prácticos mediante explicaciones paso a paso y operaciones informáticas.
[Experto]: Hu Enzhu (profesor asociado), el profesor proviene de universidades e institutos de investigación de países clave, ha aplicado métodos de metanálisis durante muchos años y ha publicado más de 20 artículos sobre SCI/EI. Presidió 5 proyectos verticales de investigación científica, incluida la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China.
Introducción al metaanálisis
1. Introducción al metaanálisis
2. Situación actual y tendencia de desarrollo
3. Idea básica
4. Software común
Caso de metaanálisis: paso ①
1. Selección del tema del metaanálisis
2. Recopilación de literatura y selección preliminar
3. Establecimiento de la base de datos
4. Integración de datos
Teoría básica del metanálisis
1. Selección, cálculo y conversión del valor del efecto
2. Cálculo del valor del efecto combinado y prueba de heterogeneidad
3. Datos no estructurados, datos agrupados, datos continuos
4. Modelo de efectos aleatorios
Caso de metaanálisis - paso ②
1. Selección y cálculo del valor del efecto
2. Cálculo del valor del efecto combinado
3. Modelo paramétrico y modelo no paramétrico
4. Análisis de grupo y metaregresión (univariado, bivariado)
5. Metaanálisis acumulativo/decreciente
6 Comparación de modelos (Model Building)
7. Interpretación de resultados
Sesgo de literatura y prueba de muestreo
1, método de análisis gráfico
2, método de prueba de correlación de rangos
3, número inseguro
4, corrección de resultados sesgados: "Recortar y rellenar"
Dibujo gráfico
1, mapa de bosque
2, mapa de embudo
3, histograma ponderado y ajuste gaussiano
4, mapa de cuantiles normales
Aplicación de MATLAB en el procesamiento y análisis de datos de entornos ecológicos
Aprenda sistemáticamente la visualización de programación de MATLAB y las aplicaciones de procesamiento de datos y dibujos en el entorno ecológico, domine diversos procesamientos y análisis de datos y presente explicaciones en forma de casos prácticos, y familiarícese con los métodos de procesamiento y análisis de datos más rápidamente, y mejore aún más la capacidad de investigadores científicos Una mayor comprensión y aplicación práctica de la inteligencia artificial y sus métodos de implementación en MATLAB.
[Experto]: El Sr. Zhu (profesor asociado) lleva mucho tiempo involucrado en la gestión de ecosistemas, la ecología del cambio global, los modelos ecológicos y la teledetección, el cambio climático y el procesamiento y análisis de datos del entorno ecológico. Publicó numerosos artículos sobre SCI/EI. Presidió varios proyectos verticales de investigación científica, como la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China.
Tema 1 Puntos clave para iniciarse en la programación en MATLAB
: introducción al aprendizaje, demostración de casos, interfaz del software, gramática básica, operaciones básicas, etc.
Tema 2
Puntos clave para iniciarse en la programación en MATLAB: escritura de scripts, llamada a funciones, control de bucles, depuración de códigos, lectura y escritura de archivos, etc.
Tema tres puntos de dibujo y visualización de MATLAB : dibujo interactivo, dibujo de programación, datos de series de tiempo, datos 3D, producción de animación, etc.
Tema 4 Procesamiento de datos de series temporales y análisis de casos
Puntos clave: escala de tiempo, interpolación suave, análisis estadístico, ajuste de parámetros, etc.
Caso: Análisis de datos de observación a largo plazo de series temporales de estaciones de campo, etc.
Tema 5.
Puntos clave del procesamiento de datos de imágenes y videos y análisis de casos: tipo de archivo, extracción de características, clasificación de imágenes, coincidencia de imágenes, procesamiento de videos, etc.
Caso: Análisis de datos de observación de cámaras de fenología de vegetación de campo, etc.
Tema 6 Procesamiento de datos vectoriales de mapas y análisis de casos
Puntos clave: datos geoespaciales, proyección y transformación de mapas, visualización de mapas, etc.
Caso: Análisis de datos de observación dinámica de parches de vegetación, etc.
Tema 7 Procesamiento de datos de imágenes de teledetección y análisis de casos
Puntos clave: espectro sin imágenes, fotografía aérea de UAV, imagen de teledetección satelital, etc.
Caso: Procesamiento de datos hiperespectrales de vegetación, procesamiento de imágenes de UAV/satélite, etc.
Tema 8 Procesamiento de datos de nubes de puntos 3D y análisis de casos
Puntos clave: lectura y escritura de archivos de nubes de puntos, análisis visual, procesamiento de datos de nubes de puntos, etc.
Caso: procesamiento y análisis de datos de nubes de puntos lidar UAV, etc.
Tema 9 Modelo numérico de ecoambiente y análisis de casos
Puntos clave: Modelo de proceso de sistema ecoambiental, construcción y solución de ecuaciones diferenciales, etc.
Caso: Construcción de modelo de ecosistema y simulación numérica, etc.
Tema 10 Puntos clave de revisión y discusión de preguntas y respuestas
: clasificación de puntos de conocimiento, resumen y preguntas y respuestas