R语言因其强大的统计分析和数据可视化能力已成为生态学领域的重要工具。通过R语言的多种分析包研究者可以对森林生态系统的结构、功能与稳定性进行系统研究。一理论1、R语言入门2、群落生态学理论介绍二数据获取与处理1、全球森林生物多样性数据集介绍介绍FIA美国森林清查与分析数据集、FunDivEUROPE、GFBi等全球森林数据源数据清洗异常值、错误值、 干扰值去除种植园、管理干扰以及树木数量少2、全球环境数据集介绍多途径环境协变量的提取气候、土壤、地形等R语言提取环境变量/ 网站获取环境变三生物多样性与群落组成分析1、多样性和均匀度分析Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Pielou均匀度2、物种组成与生态位分析聚类分析Cluster analysis、 非度量多维尺度分析NMDS、主成分分析PCA、冗余分析(redundancy analysis, RDA)、典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)3、空间格局分析1)空间自相关与空间点格局分析研究空间数据的相似性特别是某一现象在空间上的分布模式了解空间点是聚集分布、均匀分布还是随机分布。莫兰指数、Geary’s C、Ripley’s K函数2)景观格局指数Patch Density、Edge Density、Landscape Shape Index等3)生态位宽度与重叠度分析四机器学习在群落分析中的应用1、递归特征消除Recursive Feature EliminationRFE逐步保留对模型预测最重要的特征。2、随机森林算法构建预测模型并通过参数优化提高预测准确性。五路径分析和结构方程模型SEM结构方程模型可以量化变量之间的直接和间接关系。六群落稳定性分析群落稳定性是指群落在面对环境变化、扰动或其他外部压力时能够保持其结构和功能的能力。群落稳定性通常可以从以下几个方面来衡量物种组成稳定性、生物多样性稳定性、群落功能稳定性。1、时间序列分析方差分析ANOVA检验、变异系数量化群落特征时序变化2、自回归移动平均模型ARMA分析群落结构的时间序列波动。七案例分析与写作指南
R语言因其强大的统计分析和数据可视化能力已成为生态学领域的重要工具。通过R语言的多种分析包研究者可以对森林生态系统的结构、功能与稳定性进行系统研究。一理论1、R语言入门2、群落生态学理论介绍二数据获取与处理1、全球森林生物多样性数据集介绍介绍FIA美国森林清查与分析数据集、FunDivEUROPE、GFBi等全球森林数据源数据清洗异常值、错误值、 干扰值去除种植园、管理干扰以及树木数量少2、全球环境数据集介绍多途径环境协变量的提取气候、土壤、地形等R语言提取环境变量/ 网站获取环境变三生物多样性与群落组成分析1、多样性和均匀度分析Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Pielou均匀度2、物种组成与生态位分析聚类分析Cluster analysis、 非度量多维尺度分析NMDS、主成分分析PCA、冗余分析(redundancy analysis, RDA)、典范对应分析(canonical correspondence analysis, CCA)3、空间格局分析1)空间自相关与空间点格局分析研究空间数据的相似性特别是某一现象在空间上的分布模式了解空间点是聚集分布、均匀分布还是随机分布。莫兰指数、Geary’s C、Ripley’s K函数2)景观格局指数Patch Density、Edge Density、Landscape Shape Index等3)生态位宽度与重叠度分析四机器学习在群落分析中的应用1、递归特征消除Recursive Feature EliminationRFE逐步保留对模型预测最重要的特征。2、随机森林算法构建预测模型并通过参数优化提高预测准确性。五路径分析和结构方程模型SEM结构方程模型可以量化变量之间的直接和间接关系。六群落稳定性分析群落稳定性是指群落在面对环境变化、扰动或其他外部压力时能够保持其结构和功能的能力。群落稳定性通常可以从以下几个方面来衡量物种组成稳定性、生物多样性稳定性、群落功能稳定性。1、时间序列分析方差分析ANOVA检验、变异系数量化群落特征时序变化2、自回归移动平均模型ARMA分析群落结构的时间序列波动。七案例分析与写作指南
