a ●A ●D ●C y d
b ●B c
a、b、c、d、e、f为属性,A、 B、C、E、D为实体;x、y为 代表综合信息的2维,即主成 份维。(右图为示意图)
0
●D ●A ●B
●C
x
0
对应分析 (Correspondence analysis, COA
Reciprocal averaging)
无偏对应分析(DCA) 能够同时进行对应的样方和物种的排序,在 一个分析中允许检验实体和种之间的生态关系, DCA排序克服了以往排序方法中“拱形效应”的 缺点,已成为成熟的排序方法,并有国际通用程 序。
A A B C D E F 47
B C D E F 53 83 30 27 60 67 50 47 40 相 40 37 60 87 50 53
似 系 数
17 33 70 50 60
73 53 63 13 40 60 40 50 47
相异似数
间接梯度分析-极点排序法
h2 =Da2-x 2 = Db 2 -(L-x) 2, x =(L2+Da2-b2)/2L; h =(Da2-x 2 ) 1/2 Da c Db h
3. 第二排序轴Y 的选择
与B端的 与F端的 距离Da 距离Db 在X轴上 的坐标x
A B C D E F
47 0 33 50 53 60
40 60 40 50 47 0
35 0 26 30 35 60
间接梯度分析-极点排序法
4. 排序的图 形表示
Y 60
● A ● C
F
40
●
● E ● D
20
A
直接梯度分析
• Whittaker 的梯度分析 海 原理: 拔 用与坡向垂直设置的样 (m) 带,将坡向从深谷到南 坡分为5级,将样带中 的树种分四等,计算样 带的湿度指标,然后在 高度对湿度的二维空间 中排序。 A (右图为示意图) I H