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生態環境分野におけるR言語の実用的技術応用
R 言語は、新興の統計ソフトウェアとして、オープンソース、自由、無料という特徴により世界中で人気があります。生態環境分野の研究内容は多岐にわたり、データも多様かつ複雑なものが多くあります。R 言語を使用して多変量統計解析を実行し、法則を発見し、複雑な現象からメカニズムを探索できるのが R の利点です。そのために、このチュートリアルでは、魚、昆虫、水文学、地形などの多様な生態環境データを例として取り上げ、R 言語による基本操作の導入をベースに、vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、 dendextend を使用 データ分布、相関、回帰、クラスタリング、ソート、空間構造と群集多様性などのパッケージ分析、結果と生態学的重要性の解釈、データ分析と図表示の統合、読者が使用できるようにするためのガイドシステムR言語は、生態環境の分野で多面的な分析と探索を行います。
トピック 1 R 言語の基本操作と文法
1. R の取得とインストール
2. R のデータ型
3. R の機能
4. R パッケージのロードと使用
トピック 2 探索的データ分析
ケース 1: 異なる種の存在量分析
ケース 2: 四角形における異なる種の空間分布
ケース 3: 水文や地形などの環境データ マップ
環境変数バブル チャート
トピック 3 の相関分析
1. 異なる変数間の相関分析
2. 異なる種間の差異と距離行列
3. グラフ相関行列
さまざまな環境要因のピアソン相関図
トピック 4 の回帰分析
1. lm() を使用して回帰モデルを当てはめる
2. 単変量および重線形回帰
3. 多項式回帰
4. 回帰診断
5. 最適な回帰モデルの選択
各因子に対するバイオマスの回帰診断プロット
トピック 5 クラスター分析の
ケース: さまざまなタイプのクラスタリングとサンプル プロット間の比較
(単一接続、完全接続、平均集約クラスタリング (UPGMA)、ウォード最小分散クラスタリングなど)
2 つのクラスタリング ツリーとその比較
トピック 6 ランキング分析
1. 主成分分析 (PCA)
2. コレスポンデンス分析 (CA)
3. 主座標分析 (PCoA)
4. ノンメトリック多次元尺度分析 (NMDS)
トピック 7 データ空間分析
1. 空間構造と空間分析の概要
2. 多変量傾向曲面分析
3. 特性根に基づく空間変数と空間モデリング
4. マルチスケール順序付け (MSO)
トピック 8 生物多様性分析
1. 生物群集のスパーシティ分析
2. 生物群集のアルファ、ベータ、ガンマの多様性
3. 群集の機能的多様性、機能的構成および血統の多様性
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生態環境分野におけるメタアナリシスの応用
理論面では、メタアナリシスの効果量の選択と計算、異質性テスト、データ構造、固定効果と変量効果モデル、データ情報の取得とバイアス分析、データ充填などの知識が体系的に整理されています。実践面では、具体的なケースと組み合わせて、MetaWin ソフトウェアの機能を 1 つずつ紹介し、結果のエクスポート方法と解釈方法を完全に説明します。生態環境分野における関連問題のメタ分析の基本的な考え方と基本手順を習得し、段階的な解説とコンピュータ操作を通じて実践的な問題を解決できる能力を身につける。
[専門家]：胡恩珠（准教授）講師は主要国の大学や研究機関出身で、長年メタアナリシス手法を応用し、20本以上のSCI/EI論文を発表している。中国国家自然科学財団を含む5つの垂直科学研究プロジェクトを主宰。
メタ分析入門
1. メタ分析入門
2. 現状と開発動向
3. 基本的な考え方
4. 共通ソフトウェア
メタ分析事例 ステップ①
1. メタ分析テーマの選定
2. 文献収集と事前審査
3. データベース構築
4. データ統合
メタ分析の基礎理論
1. 効果値の選択、計算、変換
2. 複合効果値の計算と異質性テスト
3. 非構造化データ、グループ化データ、連続データ
4. ランダム効果モデル
メタ分析事例 ステップ②
1. 効果値の選択と計算
2. 複合効果値の計算
3. パラメトリックモデルとノンパラメトリックモデル
4. グループ分析とメタ回帰（単変量、二変量）
5. 累積／減少メタ分析
6 . モデルの比較 (モデル構築)
7. 結果の解釈
文献バイアスとサンプリング テスト
1、グラフィック分析方法
2、順位相関テスト方法
3、安全でない数
4、偏った結果の修正 - 「トリム アンド フィル」
グラフィック描画
1、フォレスト マップ
2、ファンネル マップ
3、加重ヒストグラムとガウス フィッティング
4、正規分位マップ
生態環境データ処理と分析における MATLAB の応用
生態環境におけるMATLABプログラミングの可視化・描画・データ処理応用を体系的に学び、様々なデータ処理・解析を習得し実践事例を交えて解説し、データ処理・解析手法に早く慣れ、さらに応用能力を向上させる。科学研究者 人工知能とその MATLAB 実装方法のより深い理解と実践的な応用。
[専門家]：朱氏（准教授）は、生態系管理、地球変動生態学、生態モデルとリモートセンシング、気候変動、生態環境データ処理と分析に長年従事してきました。多数のSCI/EI論文を出版。中国国立自然科学財団など、さまざまな垂直科学研究プロジェクトを主宰。
トピック 1 MATLAB プログラミングを始めるための重要なポイント
:学習の導入、事例のデモンストレーション、ソフトウェア インターフェイス、基本文法、基本操作など。
トピック 2 MATLAB プログラミングを始めるための重要なポイント
:スクリプトの作成、関数の呼び出し、ループ制御、コードのデバッグ、ファイルの読み取りと書き込みなど。
トピック 3 の MATLAB 視覚化と描画の
ポイント:インタラクティブ描画、プログラミング描画、時系列データ、3D データ、アニメーション制作など。
トピック4 時系列データ処理と事例解析
ポイント：タイムスケール、滑らかな補間、統計解析、パラメータフィッティングなど
事例：フィールドステーションの時系列長期観測データ解析など
トピック5.
画像・動画データ処理のポイントと事例分析：ファイルタイプ、特徴抽出、画像分類、画像マッチング、動画処理など
事例：野外植生生物季節学カメラ観測データ分析など
トピック 6 地図ベクトルデータ処理と事例分析
ポイント：地理空間データ、地図投影と変換、地図可視化など
事例：植生パッチ動的観測データ分析など
トピック 7 リモートセンシング画像データ処理と事例分析
要点：非画像化スペクトル、UAV 航空写真、衛星リモートセンシング画像など
事例：植生ハイパースペクトルデータ処理、UAV/衛星画像処理など
トピック8 3D点群データ処理と事例解析
ポイント：点群ファイルの読み書き、ビジュアル解析、点群データ処理など
事例： UAV LIDAR点群データ処理と解析など
トピック9 生態環境数値モデルと事例解析
要点：生態環境システムプロセスモデル、微分方程式構築と解法など
事例：生態系モデル構築と数値シミュレーションなど
トピック 10 レビューと Q&A ディスカッションの
キーポイント:知識ポイントの分類、要約、および Q&A