使用canoco进行cca或rda

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1、如何用CANOCO4.5进行CCA/RDA分析郑有用由于制作者水平有限，本篇不涉及蒙特卡洛检验。进一步学习应参考《CanocoforWindows4.5中文简明教程》与《MultivariateAnalysisofEcologicalDataUsingCanoco》。本篇内容参考上述资料。数据文件预处理WCanoImp是将excel数据转换为CANOCO可以处理的数据格式的程序。使用方法：1、打开excel文件，将数据组织为“以行代表样方，以列代表变量”的格式。2、选中这一部分，并复制（此时这些数据在粘贴板上，WCanoImp将直接

2、从粘贴板上读取这些数据）。3、打开WCanoImp，点击保存（如果数据格式以如前所述在excel文件中组织好，则不需要点击任何选框，直接保存即可）。保存文件后缀为“dat”。4、将环境变量和物种变量皆以上述步骤处理，得到两个dat文件，这是我们进行排序的原材料。RDA排序分析CANOCOforWindows4.5是我们进行排序操作的程序。使用方法：1、打开该程序，点击Newproject开始一次新的排序。2、程序将出现一个名为”AvailableData"的对话框，选框意义如下图。选择完毕后点选下一步（下面以进行RDA分析为例）。同

3、时有物种数据与环境数据时选择（进行CCA、RDA必须有这两种数据）。直接梯度分析，包括RDA、CCA。进行这些分析时选择。这里藏着一行，是间接梯度分析，包括PCA、CA等。3、进入“DataFiles”对话框，用于指明将要进行处理的数据文件。指定后点击下一步。分别选择前面处理后的环境与物种数据文件（dat文件）。选择结果输出文件。程序没有自动建立结果输出文件的功能，因此需要我们手动建立。建立方法是：建立一个空的文本文件，然后把后缀改为“sol”即可。建立后再在本对话框中指定它。4、进入“TypeofAnalysis”对话框，用于指明

4、需要的分析类型。此处以RDA为例。指定后点击下一步。前面若在”AvailableData"对话框中选择了间接梯度排序，在此处就可以选择这几种方法因为我们前面在”AvailableData"对话框中选择了直接梯度排序，在此处只能选择几种直接梯度排序的方法，包括CCA、RDA。5、进入“Scaling：LinearMethods”对话框，此处参数的选择见MultivariateAnalysisofEcologicalDataUsingCanoco的P55，选择后对图解释方式的影响见P152-153。指定后点击下一步。关注样方情况时选择这

5、个。关注物种时选择。物种箭头长度代表物种在排序空间内的变异性。选择这个时，物种箭头长度代表了该物种在多大程度上被排序图解释。样方情况与物种情况都想关注时选择。由于对原理的不了解，Speciesscores的选择对箭头长度的影响我还不能很好地理解。此外，这两个选项的选择还将对解释有下面影响：前者：物种变量箭头在另一个物种变量箭头线上的垂直投影代表了两者的相关性。后者：两个变量箭头之间cosine值代表了两者之间的相关性。但是，两种Speciesscores的在物种相关性方面解释的结果是差不多的。CCA与RDA类似，但由于模型的不同，有

6、个别参数设置不同。在此只介绍不同的部分前面选择了CCA分析后，进入“Scaling：UnimodalMethods”对话框。与RDA部分相同biplotscaling适用于物种比较集中，梯度较短类型。Hill’sscaling选项适用于物种梯度较长尺度类型。一般选择前者就行，它能为排序图提供一个更量化的解释。CCA中该对话框的选择6、进入“TransformationofSpeciesData”对话框，此处参数的选择见MultivariateAnalysisofEcologicalDataUsingCanoco的P13。指定后点击下

7、一步。一般进行Log转换，默认值A、B为1的情况适应大多数情况。但是当物种数据的值太小（比如0.1以下）时，B=1会导致结果受参数B影响过大。此时应该改变A的值，比如说改为10。一般程序默认值在物种数据大约在0~100这个规模下结果良好。7、进入“CenteringandStandardization”对话框，只有线性模型的分析（PCA或RDA）才涉及此参数设置。此处参数的选择见MultivariateAnalysisofEcologicalDataUsingCanoco的P51。指定后点击下一步。物种数据经过中心化和标准化后，各列

8、变量的平均值均为0，方差均为1对于样方，中心化和标准化并不总是必要的；对于物种数据，中心化是必要的，标准化不一定是必要的。但是当物种数据量纲不同时，该数据一定要进行标准化!而当物种数据量纲相同时，不标准化物种数据可能比较好，因为当不同