• R语言、Meta分析、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。

    【教 程】R 语 言 在 生 态 环 境 领 域 中 的 实 践 技 术 应 用

    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。

    【教 程】Meta 分 析 在 生 态 环 境 领 域 里 的 应 用

    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。

    【教 程】MATLAB 在 生 态 环 境 数 据 处 理 与 分 析 中 的 应 用

    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

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/WangYan2022/article/details/126827508