植物生态学报2023,Vol.47Issue(1) :134-144.DOI:10.17521/cjpe.2022.0314

R程序包"rdacca.hp"在生态学数据分析中的应用:案例与进展

Application of "rdacca.hp" R package in ecological data analysis: case and progress

刘尧 于馨 于洋 胡文浩 赖江山
植物生态学报2023,Vol.47Issue(1) :134-144.DOI:10.17521/cjpe.2022.0314

R程序包"rdacca.hp"在生态学数据分析中的应用:案例与进展

Application of "rdacca.hp" R package in ecological data analysis: case and progress

刘尧 1于馨 2于洋 3胡文浩 4赖江山5
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作者信息

  • 1. 南京林业大学生物与环境学院, 南京 210037;厦门大学环境与生态学院, 福建厦门 361102
  • 2. 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室, 北京 100093;中国科学院大学, 北京 100049
  • 3. 北京林业大学水土保持学院, 北京 100083
  • 4. 浙江农林大学风景园林与建筑学院, 杭州 311300
  • 5. 南京林业大学生物与环境学院, 南京 210037;中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室, 北京 100093;南京林业大学数量生态学研究中心, 南京 210037
  • 折叠

摘要

定量评估不同变量对群落组成的贡献是群落生态学分析的热点问题.但在具体的分析情景中,因子间的共线性与解释率的重叠对评估不同因子重要性造成了较大困难.基于这一问题,R程序包"rdacca.hp"通过引入层次分割法(HP)的理念,在所有可能的模型子集下为各解释变量(或解释变量组)分配单独效应,为典范分析中共线性解释变量的相对重要性评估提供了新的定量指标.目前,"rdacca.hp"包已经成为群落生态学分析的重要工具.为进一步促进用户对"rdacca.hp"包的理解与运用,该文通过引入一个分析塑造甲螨(Oribatida)群落的重要环境和空间驱动因素的实例,重点展示了使用该程序包进行典范分析的一般步骤.随后对近期应用"rdacca.hp"包开展分析的相关研究进行文献计量学分析,结果表明该程序包自上线以来已被广泛用作解决生态学、环境科学及相关学科问题的基本定量框架.最后,该文对"rdacca.hp"包的未来应用和升级进行了展望.总之,该文旨在使国内学者们进一步加深对"rdacca.hp"包的认识和应用.

关键词

"rdacca.hp"包/典范分析/相对重要性/层次分割/群落组成

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(32271551)

出版年

2023
植物生态学报
中国科学院植物研究所 中国植物学会

植物生态学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:2.162
ISSN:1005-264X
被引量7
参考文献量1
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