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1.
本文阐述大型多元统计分析软件 PRIMER的原理及其在底栖生态学中的应用。PRIMER是处理生态和环境多元数据的重要数值分析工具 ,本文从实用的角度对其中包括的技术方法和相应的子程序如 :等级聚类 (CLUSTER)、非度量多维标度 (MDS)、主分量分析 (PCA)、相似性分析检验(ANOSIM)、相似性百分比分析 (SIMPER)、生物 -环境连接的逐步分析和相关检验 (BIOENV/BVSTEP)等作了较为系统的介绍。  相似文献
2.
采用多元统计分析法,对黄河口水下三角洲及其邻近渤海莱洲湾和渤海中部的线虫群落结构进行了比较研究,结果表明,与10年前相比,线虫群落的种类组成有了显著的变化,渤海中部的非选择性沉积食性者(1B型)增加了1倍,莱洲湾则增加了5倍,表明该海域有机碎屑沉降量的显著增加,线虫群落在物种,属和科的水平上所作的多元统计图形比较表明,在物种和属水平上的图形无显著差异,这说明,这线虫而言,鉴定到属的样品分析,减少了鉴定到种的分类负提,能满足实际的工作需要。  相似文献
3.
2004年长江口浮游植物群落结构特征分析   总被引:19,自引:3,他引:16  
根据2004年2月、5月、8月、11月长江口生态环境调查资料,分析了长江口及邻近海域浮游植物群落结构的时空变化特征及其与环境因子的关系。结果表明,2004年,共鉴定浮游植物153种,其中硅藻类111种,甲藻类42种。与20世纪80年代同期相比,春季硅藻种类数目显著增加,夏季减少,秋冬两季变化不大,甲藻种类数目在春、夏、秋季均有明显增加。2004年浮游植物种类以温带近岸性种类为主,暖水性和广布性种类和丰度增加;除冬季以外,中肋骨条藻在长江河口及邻近海域仍处于绝对优势。受长江巨大径流影响,2004年浮游植物丰度季节变化是单周期型,高峰期出现在春季,与以往调查结果不同。通过CCA梯度分析,将长江口浮游植物分为六大类群,不同浮游植物类群对环境因子的响应机制不同。2004年影响长江口浮游植物群落结构的主要环境因素为温度、盐度、透明度、溶解氧、总磷、pH、氨氮和磷酸盐(P〈0.01);与80年代相比,长江口生态与环境发生了显著改变:硅酸盐、硝酸盐和亚硝酸盐增加1倍余,氨氮和溶解氧含量降低,冬季、春季和秋季的水温显著上升。环境因子的改变直接影响长江口浮游植物的群落结构,各季节要引起长江口浮游植物群落结构变异的驱动因素不同。  相似文献
4.
有害赤潮数值分析研究进展   总被引:16,自引:0,他引:16       下载免费PDF全文
根据国内外最新文献,详细介绍了有害赤潮数值分析的各种方法,包括多元统计分析和赤潮生态数学模型,综述了多种方法在分析撮有害赤潮发生主要诱因及判别赤潮发生与否中的应用,评述了最按展起来的赤潮生态模型,总结了各种数值方法反映的赤潮不同侧面,并对不同方法在实践应用中的问题进行了探讨。  相似文献
5.
根据2015年春季在黄海中南部近岸海域进行的鱼类浮游生物大型浮游生物网水平拖网数据,采用生态多样性指数和多元统计分析等方法,研究了该海域鱼类浮游生物的种类组成和群落空间格局及其与环境因子的关系。结果表明,本次调查共采集到鱼类浮游生物35种,其中鱼卵21种,仔稚鱼23种。鱼类浮游生物隶属于8目18科34属,优势种为鳀(Engraulis japonicus)、鲬(Platycephalus indicus)、鱼衔属(Callionymus spp.)和小黄鱼(Pseudosciaena polyactis)。其中,鳀和鱼衔属主要分布于海州湾渔场海域,鲬主要分布于吕泗渔场海域,小黄鱼多分布于吕泗渔场北部海域。生态类型包括半咸水型、沿岸型和近海型种类。聚类分析表明,鱼类浮游生物群落可划分为以鱼衔属、鳀为优势种的站位组A(主要分布于海州湾海域)、以小黄鱼、黄鲫(Setipinna taty)等为优势种的站位组B(主要位于江苏沿岸海域)和以鲬为优势种的站位组C(主要位于江苏沿岸-近海海域),以站位组B的群落物种多样性指数和均匀度指数最高。各站位组的鱼类浮游生物的生态类型和适温类型组成不同,这与其所处的海域生境有关。典范对应分析(CCA)表明,影响春季黄海中南部鱼类浮游生物群落空间结构的主要环境因子为水深和表层温度。同时也受洋流、底质类型等多种因素的综合影响。研究结果初步揭示了黄海中南部近岸海域鱼类浮游生物群落的空间格局,可为今后科学制定该海域水产种质资源保护区、资源量化管理等资源养护管理措施提供科学依据与技术支撑。  相似文献
6.
南黄海中西部表层沉积物粒度特征分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
对南黄海中西部海域316个表层沉积物进行了粒度分析、粒度参数计算和多元统计分析,探讨了沉积物的粒度分布特征、搬运方式和沉积环境。结果表明,粉砂是南黄海中西部海域表层沉积物的优势粒级,含量高达47%,主要粒级范围是1.14~10.13Ф,核心粒级范围是3.92~7.44Ф,底质类型主要是砂质粉砂、粉砂质砂、砂质泥和粉砂。粒度R型聚类分析得出4类,第1类由5.5~10.5Ф粒级组成,第2类由-0.84~-3.2Ф粒级组成,即粗、细两端元粒级组分,第3类是3.5~4.5Ф,第4类为1.5~2.5Ф,分别对应于粉砂质砂(或泥质砂)和砂;Q型聚类分析根据不同的阈值可分为4类、6类或8类,各类归类良好,图形清晰。典型站位的分析表明,研究区的主控因素是黄海沿岸流、潮流沙脊区往复流及苏北沿岸流,各粒级组分的分布、粒度参数特征、搬运方式与海流的强弱和方向有着密切的相关性。  相似文献
7.
采用聚类分析、判别分析、主成分分析3种多元统计分析方法,研究新引进的萨罗罗非鱼与我国已有的尼罗罗非鱼、以色列红罗非鱼、台湾红罗非鱼、奥利亚罗非鱼和齐氏罗非鱼间的形态差异。结果表明:(1)引进的萨罗罗非鱼头长是体长的35.4%,属“小头”型。(2)萨罗罗非鱼与另外5种罗非鱼之间有着非常显著的形态差异,萨罗罗非鱼在头长、体高和体厚方面占有较明显的优势。(3)在亲缘关系上,萨罗罗非鱼单独为一支,齐氏罗非鱼与奥利亚罗非鱼亲缘关系较近,台湾红罗非鱼与以色列红罗非鱼亲缘关系较近,尼罗罗非鱼、奥利亚罗非鱼与台湾红罗非鱼亲缘关系较近。  相似文献
8.
聚类分析在海洋产业分析中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
郭越 《海洋信息》2005,(4):18-19,17
聚类分析是多元统计分析中的一种方法,是将数学引入分类学形成的,比以前仅凭经验及专业知识进行分类更为科学、适用.用聚类分析方法分析研究沿海地区海洋产业状况是较高层次统计知识的运用,也是对数据挖掘技术的一种探索性研究.本文仅从产值的角度考虑地区海洋经济实力的状况,是利用聚类分析方法、借助海洋经济统计数据对地区海洋经济的实证研究.  相似文献
9.
Hierarchical clustering analysis and principal component analysis (PCA) methods were used to assess the similarities and dissimilarities of the entire Excitation-emission matrix spectroscopy (EEMs) data sets of samples collected from Jiaozhou Bay, China. The results demonstrate that multivariate analysis facilitates the complex data treatment and spectral sorting processes, and also enhances the probability to reveal otherwise hidden information concerning the chemical characteristics of the dissolved organic matter (DOM). The distribution of different water samples as revealed by multivariate results has been used to track the movement of DOM material in the study area, and the interpretation is supported by the results obtained from the numerical simulation model of substance tracing technique, which show that the substance discharged by Haibo River can be distributed in Jiaozhou Bay.  相似文献
10.
根据2009年春季在胶州湾西北部潮滩湿地进行的7个断面35个站位的大型底栖动物调查数据,应用单变量指数法、多元统计分析等方法研究了2009年春季大型底栖动物群落结构及其与环境因子的关系。研究表明,采集到的51种大型底栖动物中,多毛类18种、软体类17种、甲壳类11种、其它种类5种,大型底栖动物平均丰度111.5ind·m-2,平均生物量124.7g·m-2,优势种为凸壳肌蛤(Musculus senhousei)、菲律宾蛤仔(Ruditapes philippinarum)、缢蛏(Sinonovac-ula constricta)和日本大眼蟹(Macrophthalmus japonicus)。用等级聚类分析(CLUSTER)和多维尺度排序分析(NMDS)划分出大型底栖动物群落4个,包括潮滩湿地西南群落Ⅰ、潮滩湿地东北群落Ⅱ、潮滩湿地中部群落Ⅲ和潮滩湿地低潮群落Ⅳ。相似性百分比(SIMPER)分析表明,群落Ⅰ和群落Ⅱ的特征种为日本大眼蟹,群落Ⅲ的特征种为缢蛏,群落Ⅳ的特征种为菲律宾蛤仔,且菲律宾蛤仔也是群落Ⅳ与群落Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ的分歧种。群落Ⅲ的生物多样性最高,而群落Ⅳ的最低。生物-环境(BIOENV)分析表明,影响胶州湾西北部潮滩湿地大型底栖动物群落结构的相关环境因子主要为海水盐度、沉积物粒径、滩涂养殖种菲律宾蛤仔丰度以及污染因子重金属汞、镉等。  相似文献
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